情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

2P05
2022/2/21

輝度と音量コントロールによるオンライン講義視聴の集中力維持支援の検討
廣田 雄亮1,a)

山本 祐輔1,b)

概要：
本稿では，オンラインによる講義の視聴時に，集中していない視聴者に対して不快感を与えずに集中させる手法を提案する．提案手法は，視聴者が集中していない場合に画面の輝度を一時的に上げ元の輝度に戻すという介入と音量を一時的に下げ元の音量に戻す．提案手法により，オンライン講義，ミーティングの視聴者は不快感を覚えることなく，自然に講義，ミーティングに集中することが期待される．

1. はじめにオンラインでの講義やミーティングは従来の対面による

2. 関連研究2.1 オンライン学習支援技術

方法とは異なり，移動時間や交通費が不要であるというメ

D’Mello ら [1] は，オンライン学習者の視線で集中力を測リットがある．一方，話者や他の聴衆に自分が見られてい定し，口頭による介入が学習効果，モチベーション，集中にるという感覚がとぼしくなる．そのため，スマートフォン与える影響を分析した．介入により学習者の集中させられを使用して SNS を見たり，周囲の人や物に意識が向いたたが，効果には個人差があり，注意喚起に従わない参加者りするなど，動画視聴への集中力が散漫になることがしばもいた．Sharma ら [2] は，オンライン学習者の視線によりしばある．

集中力を測定した．視線が画面外にある場合に集中させる

本論文では，オンライン講義で集中していない視聴者にために，画面上に図形が提示された．この介入により，学対して不快感を与えず，自然に集中させる手法を提案する．

習者の集中力を向上させることができた．Xiao ら [3] は，既存のオンライン学習の支援システムとしては，ユーザオンライン学習者の学習意欲の低下と離席を予測・検知すに対して集中させるための警告音やポップアップによる通ると，学習者に今後の出現する動画内の重要な箇所を事前知を提示し，集中させる手法がある．しかし，このようなに通知した．その結果学習効果を向上させ，特に成績下位

明示的な介入は不快感を与えかねない．不快感を与えない者に有効だった．

ために，集中していない学習者の視覚と聴覚に僅かな違和

従来の介入による効果は学習者のモチベーションに依存感を与える介入を提案する．この介入により意識を PC のしているため個人差があり，全体に対して集中させること画面に注意を誘導し，動画や講義，ミーティング自体に意はできてきない．本研究では，上記の研究と同様にオンラ識を向けさせることで集中させる．

インでの学習やミーティングを支援する研究であるが，個具体的には動画の輝度，あるいは音量を調整することで人のモチベーションに依存しない手法を提案する．

集中させる．輝度の調整による介入では，ある学習者が集中していない場合，その学習者が視聴動画の輝度を少し下2.2 人間の注意を引き，行動を変える

げ，数秒後にもとの輝度に戻す．音量の調整による介入でWansink ら [4] によると人が食べる分量を減らすようなは，ある学習者が集中していない場合，その学習者が視聴行動に変容させるには栄養についての教育を行うよりも容している動画の音量を少し下げ，数秒後にもとの音量に戻器の大きさや配置，パッケージといった環境を変える方がす．この介入によって，不快感を与えずに，オンライン講有効だった．ユーザーが介入の背後にあるバイアスを意識義，ミーティング視聴者の集中力を維持できる．

していても，そのバイアスを利用した介入は長期的な効果

1a)
b)

静岡大学
hirota@design.inf.shizuoka.ac.jp
yamamoto@inf.shizuoka.ac.jp© 2022 Information Processing Society of Japanを持つこともわかった．Adams[5] らによると，既存の説
得工学の多くはユーザのモチベーションや能力に依存し，368

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

2P05
2022/2/21

説得に限界がある．人間の自動的で無意識的なプロセスに性に着目する [10][11] 周辺視野は．わずかな動きや明るさ着目し，知覚バイアスなどの理論と振動や音といった他のの知覚に優れれているという特性があり，この特性を活用モダリティを取り入れた設計・開発が有効となりうる．人した運転支援システムも提案されている [12]．学習者が画間のコミュニケーションに関しては，Xu[6] によると聞き面外を注視しているが，周辺視野に画面が含まれている場手の注意を引くために意図的に声のトーンを変えることが合，この介入は学習者の視線を画面に移し，集中させるこよくあると述べている．本研究では，集中させるために環とが期待できる．

境を変化させることで，話や画面に意識を向けさせる手法を提案する．

輝度調整による介入時の輝度の変化のイメージを図 1 に示す．輝度はパーセントで表わされ，本来の画面の輝度は百パーセントとしている．また，介入は集中力が低下した

2.3 不快感を与えないフィードバック

タイミングで 5 秒間行う．介入が行われると，開始 2 秒後

Zhou ら [7] は，ユーザが機械学習に対して不確実性と認までは百十五パーセント，その後 2 秒間は百二十五パーセ

知的負荷を感じた場合に性格特性がユーザの信頼に与えるント，残り 1 秒間は百十五パーセントにする．介入が終わ影響を調査した．その結果，認知的負荷が高い人は，機械ると，再び百パーセントに戻す．図 1 では，動画が開始し学習とのインタラクションに対する信頼度が低くなることて 12 分 54 秒後に視聴者の集中力が弱まったとし，そのタが示唆された．Dietvorst ら [8] によると，機械学習システイミングで 5 秒間介入を行っている．

ムは様々なセンシングシナリオを可能にするが，人間はそのようなシステムのミスを人間のミスよりも厳しく評価す

3.2 音量調整による介入る傾向がある．Arakawa ら [9] は，ビデオによる学習時の音量の変化は，学習者が完全に画面を見ていない場合に集中を維持するため，ビデオ音声のピッチを変化する介入おいてもアプローチできることを想定した介入方法である．

を行った．その結果，ユーザは介入に気づくことなくビデ

2 章で述べたとおり，音量の変化は実際の人間のコミュニオの視聴に復帰し，システムの偽陽性による介入に対してケーションにおいて意識を引きつけるため再度集中させらも，不快感を与えなかった．

れることが期待できる．

機械学習による誤判断はより大きな不快感をユーザに音量調整による介入時の輝度の変化のイメージを図 2 に与える．これに対し，人間の知覚やバイアスを利用した示す．音量はパーセントで表わされ，本来の音量は百パー

フィードバックは不快感を与えることを避けられる．既存

セントとしている．また，介入は集中力が低下したタイミのフィードバックとしては音声のピッチを変化させるといングで 5 秒間行う．介入が行われると，開始 2 秒後まではうものがある．本研究では，聴覚だけではなく，視覚に対五十パーセント，その後 3 秒間は，三十パーセントにする．

しても僅かな変化を与えることで，不快感を与えない介入

介入が終わると，再び百パーセントに戻す．図 2 では，動手法も提案する．

画が開始して 12 分 54 秒後に視聴者の集中力が弱まったと

3. 提案手法
本稿では，オンラインでの講義の参加時に集中していなし，そのタイミングで 5 秒間介入を行っている．

4. まとめい学習者が視聴している動画の輝度，音量を変化させて僅

本稿では，オンラインによる講義の視聴時に，集中してかな変化させることで画面に意識を向けさせ，自然と集中いない視聴者に対して不快感を与えずに集中させる手法をさせる介入手法を提案する．本稿における明示的な介入と提案した．今後は提案した介入によって，オンライン講義

は，学習者を集中させようとする意図が学習者に分かる介の視聴者を集中させられるのか，既存の介入と比較して不入，また，自然な介入手法とは，介入の意図を学習者に気快感が少ないかどうかを調査するため，実験を行う．実験づかれない手法と定義する．本研究では，学習者が画面をでは，実験協力者にオンライン形式で動画を視聴してもら見ていない場合に，輝度の調整による介入，音量の調整にい，実験協力者の集中力が低いタイミングで介入を行う．

よる介入をを提案する．

提案した介入を行った実験群が介入を行わなかった統制群と比較して集中して動画を視聴し，動画内の情報を聞き逃

3.1 輝度調整による介入
画面の輝度の変化は，学習者の視線が画面外にある場合に行われることを想定している．これは，人間が五感からさないことを期待する．また，提案した介入を行った実験群が既存の介入を行った統制群と比較して，介入に対する不快感が少ないことを期待する．

得る情報は視覚によるものが約 8 割を占めており，視覚へのアプローチが効果的だと考えたためである．また，人間

参考文献の注視してはいないが視界の一部に画面が含まれてる際[1]に，画面の輝度の僅かな変化に気付きやすいという認知特© 2022 Information Processing Society of Japan

Sidney D’Mello, Andrew Olney, Claire Williams, andPatrick Hays. Gaze tutor: A gaze-reactive intelli-369

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

2P05
2022/2/21

輝度調整による介入を行った際の輝度の変化
130
125
120

0秒

輝度(%)

115
110
105
100
95

12:30
12:31
12:32
12:33
12:34
12:35
12:36
12:37
12:38
12:39
12:40
12:41
12:4212:43
12:44
12:45
12:46
12:47
12:48
12:49
12:50
12:51
12:52
12:53
12:54
12:55
12:56
12:57
12:58
12:59
13:00
13:01
13:02
13:03
13:04
13:05
13:06
13:07
13:08
13:09
13:10

90

経過時間(分秒)

0秒 ∼ 12分54秒

図 1

12分55秒 ∼ 13分

13分1秒 ∼ 15分

12分55秒 ∼ 13分

13分1秒 ∼ 15分

輝度調整による介入時の輝度の変化

音量調整による介入を行った際の音量の変化
120

100

0秒
音量(%)

80

60

40

20

12:30
12:31
12:32
12:33
12:34
12:35
12:36
12:37
12:38
12:39
12:40
12:41
12:42
12:43
12:44
12:45
12:46
12:47
12:48
12:49
12:50
12:51
12:52
12:53
12:5412:55
12:56
12:57
12:58
12:59
13:00
13:01
13:02
13:03
13:04
13:05
13:06
13:07
13:08
13:09
13:10

0

経過時間(分：秒)

0秒 ∼ 12分54秒

図 2

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

音量調整による介入時の輝度の変化

gent tutoring system. International Journal of humancomputer studies, Vol. 70, No. 5, pp. 377–398, 2012.
Kshitij Sharma, Hamed S Alavi, Patrick Jermann,and Pierre Dillenbourg. A gaze-based learning analytics model: in-video visual feedback to improve learner’s
attention in moocs. In Proceedings of the sixth international conference on learning analytics & knowledge,
pp. 417–421, 2016.
Xiang Xiao and Jingtao Wang. Context and cognitive
state triggered interventions for mobile mooc learning.
In Proceedings of the 18th ACM International Conference on Multimodal Interaction, pp. 378–385, 2016.
Brian Wansink and Koert Van Ittersum. Portion sizeme: downsizing our consumption norms. Journal of theAmerican Dietetic Association, Vol. 107, No. 7, pp.
1103–1106, 2007.
Alexander T Adams, Jean Costa, Malte F Jung, andTanzeem Choudhury. Mindless computing: designingtechnologies to subtly inﬂuence behavior. In Proceedingsof the 2015 ACM international joint conference on pervasive and ubiquitous computing, pp. 719–730, 2015.
Yi Xu. Speech melody as articulatorily implementedcommunicative functions. Speech communication,Vol. 46, No. 3-4, pp. 220–251, 2005.
Jianlong Zhou, Syed Z. Arshad, Simon Luo, and Fang
Chen. Eﬀects of uncertainty and cognitive load on user

© 2022 Information Processing Society of Japan

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

trust in predictive decision making. In 16th IFIP TC 13
International Conference on Human-Computer Interaction — INTERACT 2017 - Volume 10516, pp. 23–39,Berlin, Heidelberg, 2017.
Berkeley J Dietvorst, Joseph P Simmons, and Cade
Massey. Algorithm aversion: People erroneously avoid
algorithms after seeing them err. Journal of Experimental Psychology: General, Vol. 144, No. 1, p. 114, 2015.
Riku Arakawa and Hiromu Yakura. Mindless attractor:
A false-positive resistant intervention for drawing attention using auditory perturbation. pp. 1–15, 2021.
Christine A. Curcio, Kenneth R. Sloan, Robert E.
Kalina, and Anita E. Hendrickson. Human photoreceptor topography. The Journal of Comparative Neurology,Vol. 292, No. 4, pp. 497–523, 1990.
Haruhisa Okawa and Alapakkam P. Sampath. Optimization of single-photon response transmission at the rodto-rod bipolar synapse. Physiology, Vol. 22, No. 4, pp.
279–286, 2007.
Sabine Langlois. Adas hmi using peripheral vision. In
Proceedings of the 5th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications, AutomotiveUI ’13, p. 74–81, New York, NY,
USA, 2013.

370