[4H1-OS-9a] プロセス中心のシステムデザインとラーニングアナリティクス(1)

[4H1-OS-9a-05] 心的状態の時間遅れと持続モデルを考慮した生体情報からの学習者の心的状態推定の試み

〇松居 辰則¹、宇野 達朗²、田和辻 可昌¹ (1. 早稲田大学人間科学学術院、2. 早稲田大学人間科学部)

キーワード：生体情報、心的状態の推定、ラーニング・アナリティクス

教授・学習過程において学習者の心的状態を把握することは教育効果・学習効果の観点から極めて重要である．特に，学習時における教師の行動や発言と学習者の心的状態，あるいは心的状態の変化に関する要因との関係の形式化は重要な課題であり，その成果は学習支援システムへの学習者の心的状態の推定機能の実装のための基礎的な知見を与えることも期待される．著者らは，教師と学習者のインタラクションにおいて教師の発話と学習者の生理データ，および学習者の心的状態との関係の形式化を試みてきている．そこでは，生体情報，発話情報，内省報告等，学習に関わる情報を多面的に用い相関ルールにより関係の形式化を試みている．一方，機械学習アルゴリズムの学習支援を含めて様々な分野への応用可能性も示されてきている．そこで，本研究では，上記と同様の学習に関わる多面的情報から深層ニューラルネットワークを用いて学習者の心的状態の推定の可能性を検討した．特に，時限解析による時間遅れ，心的状態の持続モデルを考慮することによる推定精度の向上の可能性を検討した．