著者

内山 和也 中野 有紀子

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.3M5GS1203, 2020 (Released:2020-06-19)

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e-learningによる学習では,教師が対面する学習とは異なり,学習者の状態が把握しにくいという問題がある.これを解決するために,学習者の態度を推定する技術の研究が進んでいる.本研究では,とくに学習者の積極性(engagement)に焦点を当て,脳波や表情など複数のモダリティ情報に基づき,engagementの程度を推定するモデルを提案する.まず,データセットを作成するために,e-learningの環境を模した実験を行い,ビデオ教材視聴時,演習課題解答時,解説の視聴時という3つの異なる学習フェーズにおける学習者の表情,視線,筆記,そして,脳波を計測した.学習者のengagementの評価として,本人による申告と第三者によるビデオ観察に基づく評価を行った.サポートベクター回帰により,表情と脳波のデータからengagementの程度を推定するモデルを作成した.今後は,視線や筆記データも入力に加え,より高性能なマルチモーダル推定モデルを作成する予定である.