沖縄地区

教育システム情報学会 2019年度学生研究発表会

学習能率の向上を目的とした室内環境モニタリングシステム
Indoor environment monitoring system for improving learning efficiency
吉川 朝貴，小渡 悟
Tomotaka YOSHIKAWA，Satoru ODO
沖縄国際大学産業情報学部
Department of Industry and Information Science，Okinawa International University
Email: 16DB136@okiu.ac.jp
あらまし：室内環境は健康や学習・作業効率に影響を及ぼすことが報告されており，学習能率の向上を図るためには，健康的で快適な学習環境を準備する必要がある．本研究では，学習環境が学習・作業効率に影響を及ぼすことから，室内環境の温湿度，気圧，CO2 濃度，また，学習者の心拍をモニタリングし，定期通知と異常値の通知を自動で行うシステムの検討を行ったので報告する．
キーワード：小型マイコンボード，CO2 濃度，室内環境計測

1.

研究では過集中による可能性を指摘している．室内の CO2 濃度が 2,500ppm や 3,000ppm に達した場合，集中力や意思決定に支障をきたす可能性があることはあきらかであり，意思決定機能の低下を防ぐためには室内 CO2 濃度は 1500ppm 以下の環境を推奨している(4)．
本研究では，学習環境が学習・作業効率に影響を及ぼすことから，室内環境の温湿度，気圧，CO2 濃度，また，学習者の心拍をモニタリングし，定期通知と異常値の通知を自動で行うシステムの検討を行ったので報告する．

はじめに学習能率の向上を図るためには，健康的で快適な学習環境を準備する必要がある．室内環境は健康や学習・作業効率に影響を及ぼすことが報告されている(1-4)．プログラミングの講義において教室空間と受講者のモチベーションの関係を調査した報告がある．
教室内の気温，湿度，CO2 濃度を計測し，適切に空調を調整することによりモチベーションの低下を抑えられる可能性が示唆している(1)．タイピング作業を通して CO2 濃度変化と室温が作業性と生理心理量に与える影響について調査した報告がある．CO2 濃度が高くなるにつれ作業量と正解入力文字数が減少
2. 提案システム
し，誤入力率が高くなることから CO2 濃度が作業性(2)
室内環境をモニタリングする場合，各種センサ機に影響を及ぼしていることが示唆している ．オフ器を設置する必要がある．
CO2 濃度を計測する場合，ィスにおける作業効率は室温が 22～23 度を超えると室温上昇とともに減少するといわれていことから， 一般的には CO2 濃度センサを搭載した機器を設置するが，これには設置工事やコストがかかる．ここで小学校普通教室のおける冷房導入前後での実態調査
マイコンボードに各種センサを接続することによりがなされている．冷房導入後の全教室平均 CO2 濃度低コストで簡便に計測を行うことを目指す．
は 1231ppm を示し，自然換気状態と比べると約 1.8
本研究では，マイコンボードとして Raspberry Pi倍でとなったとしている．教室によっては学校環境3B を選択する．安価で幅広いセンサを使用できるだ
衛生の基準である 1500ppm を超えていたがことが報けでなく，導入コストを抑え利便性の高い室内と体告されている(3)．さらに，CO2 が脳機能（意思決定）の管理システムが構築できる．図 1 に提案システムに与える影響について詳細に調査した報告がある．の概略図を示す．
被験者 22 人は，意思決定の過程における実行機能をCO2 濃度センサ評価する SMS（Strategic Management Simulation）テストを 3 つの条件下（CO2 濃度：600ppm，1000ppm，2500ppm）でうけた．テストは次の基本的な活動，応用的な活動，集中を要する活動，同時作業，自発 温湿度・気圧センサ
性，情報検索，情報活用，柔軟性，基本的な戦略の9 種類の基準で採点された．その結果，600ppm の環境に比べて 1000ppm では 6 項目が低下し，2500ppm
心拍センサの環境では 7 項目が大幅に低下することが示された．
これより，CO2 が意思決定の過程における実行機能を低下させることが示された．ただし，集中を要す
図 1 提案システムの概略図
る活動だけは 2500ppm で最高得点を記録しており，

256沖縄地区

教育システム情報学会 2019年度学生研究発表会

図 2 に使用するセンサを示す．CO2 濃度は CCS811
搭載空気品質センサモジュール，温湿度・気圧はBME280 搭載環境センサモジュール，心拍センサを用いる．心拍センサはフィンガーストラップで左手中指に装着する．
室内環境は 10 分ごとに，心拍センサは 5 分おきに計測を行う．取得データは Raspberry Pi で一括管理
し，あらかじめ指定した数値を超える異常値を検知すると，Slack や Gmail などで通知し警告を行う．また，IoT データ可視化サービスの Ambient を使うことにより Web 上でグラフとして可視化，公開共有する．

図 3 に 1 週間のモニタリング例を示す．また，図4 に異常値の通知を Slack に行った例を示す．提案シ
ステムを実際に実習室に配置し計測を行ったところ基準値をはるかに超える値を示すことがり，その都度，適切に換気を行うことで改善され，最適な環境を維持することができた．

3.

まとめ

本報告では，学習時における室内環境をテーマとした，Raspberry Pi を用いることで導入コストを抑えた室内と体の管理システムの提案をした．
本システムでは，Raspberry Pi と空気品質センサモ
ジュールや温湿度・気圧センサモジュール，心拍センサを取り付けることでモニタリングし異常値を観測すると Slack に通知，データを管理し Web 上で可視化し現状を把握することが可能となった．既存の製品と比較した場合，Raspberry Pi を用いることで導入コストを抑え幅広いセンサに対応した拡張性の高いシステムとなった．
今後の機能拡張として，室内の環境情報である一酸化炭素濃度や体では現状，心拍センサに限っているので血中酸素濃度より詳しい機能を追加したいと考えている．また専用のアプリ開発や統計などでの予測などこられのシステムを取り組むことで自宅や教室，学習時に限らず様々な分野での室内の最適な環境作りをサポート管理が少しでもできるようにしたい．

（左）温湿度，気圧，CO2 濃度センサ・（右）心拍センサ
図 2 計測用センサ

参考文献

図3

計測データのグラフ化の例

図4

Slack への異常値の通知例(1) 土肥紳一：“教室内の空気の改善に着目したモチベーション向上のための教室空間の研究”，情報処理学会
第 81 回全国大会，2019，no.1，pp.325-326（2019）(2) 三村凌央，近本智行：“教室の学習環境と学習効果に関する研究 (第 9 報) CO2 濃度変化及び温熱環境が作業性と生理心理量に及ぼす影響”，空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集 2018，pp.169-172（2018）(3) 岩下剛，古賀 隆文：“冷房導入前後の小学校普通教室における夏季の温熱・空気環境の実態に関する研究”，
日本建築学会環境系論文集，vol.74，no.641，pp.877-882（2009）(4) Usha Satish，Mark J. Mendell，Krishnamurthy Shekhar，Toshifumi Hotchi，Douglas Sullivan，Siegfried Streufert，and William J. Fisk：“Is CO2 an Indoor Pollutant? DirectEffects of Low-to-Moderate CO2 Concentrations on
Human Decision-Making Performance”，Environmental
Health Perspectives，vol.120，no.12，pp.1671-1677（2012）257