四国地区

教育システム情報学会 2022年度学生研究発表会

骨格認識に基づく後転運動の振り返りアプリケーションの開発とその検証
Development and Validation of an Application for Reflection of Backward Roll
Motion Based on Skeletal Recognition
堀家 守浩*1, 大井 翔*1, 後藤 壮史*2
Mahiro HORIKE*1, Sho OOI*1, Takeshi GOTO*2*1 大阪工業大学*1 Osaka Institute of Technology*2 関西大学大学院*2Kansai University

Email: mahiro.horike@mix-lab.net , SHO.OOI@outlook.jp, tk4goto074@gmail.com
あらまし：器械運動は自身の課題の把握の難しさ，指導の難しさといった問題がある．近年 GIGA スクー
ル構想により教育現場では情報端末機器の効果的な活用が期待されている．そこで本研究では，児童の学び向上と教員の負担を軽減するアプリケーションの開発を行い検証した．結果では児童は自身の課題把握がしやすく，主体的に学んでくれるため授業がやりやすいことが分かった．
キーワード：小学校体育，マット運動，骨格情報，ICT

1.

すると後転が評価される．また，後転ができていな
い場合，図 2 のようにアドバイスと参考になるサイトが表示される．動作解析については MoveNet で骨格検出して行動を評価する(2)．

はじめに器械運動は器械・器具を用いて自分の身体を操作する運動で回転や支持，逆位感覚を必要なため，「できる」「できない」がはっきりしており指導が難しいとされている．文部科学省が発行している「器械運動の手引き」には学校種，学年ごとに知識，思考・判断に関することが表記されている(1)．小学 3・4 年の思考・判断には「自己の能力に適した課題を持ち，技ができるようにするための活動を工夫」，小学 5・
6 年の思考・判断には「自己の能力に適した課題の解決の仕方や技の組み合わせ方を工夫」と表記されており，このことから自身の行動を客観的に理解することが重要だと考える．しかしながら，器械運動が苦手な児童は自身の行動を客観的に把握することが難しく，その課題に気づけない可能性がある．
近年，GIGA スクール構想による 1 人 1 台端末の実現を受けて教育現場では効果的な活用方法の開発が期待されている．
そこで本研究では，情報端末機器を活用して自身の課題を把握と分析できるアプリケーションを開発する．

2.

図 1 操作方法

後転運動の振り返りアプリケーション

図 2 フィードバック機能

2.1 アプリケーションの概要

2.2 後転の評価基準

タブレットを活用した体育授業は見ることに集中して運動がおろそかになる，タブレット操作が難しいといった問題がある．そこで撮影した動画をアップロードし，運動の評価やフィードバックをシステムが判定できるようにして，課題を簡単に把握できるようにした．
本アプリケーションは横と正面での評価，フィードバックを行う．操作方法を図 1 に示す．システムの流れは後転を横と正面を同時に撮影した後，横，正面から撮影した動画を選択して「再生」をタッチ

後転の評価基準は KONAMI SPORTS CLUB を参考に作成したものを表 1 に示す(3)．
表１ 後転の評価ポイント
評価箇所
開始の姿勢

手首が肩より高い位置にある

正しい順番で転がる

尻→肩→手の順番で転がる

起き上がりの姿勢

尻が肩より高く肘と肩の高さがほとんど同じ

まっすぐ転がれているか

239

評価項目

マットから出ずに転がる

四国地区

3.

教育システム情報学会 2022年度学生研究発表会

実験2022 年 12 月 13 日（火）に奈良県の小学 5 年生 29名と教員 1 名を対象に授業 1 コマで授業を行い，授業終わりにアンケートに回答してもらった．アンケートは 5 段階評価となっており 1 に近づくほど悪く，5 に近づくほど良いという形にしている．本実験は倫理委員会の審査(2022-07)に基づき実施した．

4.

表 3 アンケートの検定結果
質問番号

データ数

p値

[1]

N=290.0123 *[2]

N=290.606

n.s.

[3]

N=291n.s.

[4]N=290.0771 n.s.

[5]

N=290.628[6]

N=290.0771 n.s.

結果と考察

表 2 はアンケート結果，表 3 はアンケートの検定結果，表 4 は相関リストを示す．表 2 のアンケート結果から 4 と 5 の評価が多く全体的に好意的であるといえる．表 3 の検定結果として，「1. 自分の課題把握」は有意水準 5%で有意差があった．このことから，自分の課題を把握することには役立つということが分かった．
表 4 の相関リストでは，全てに対して正の相関が出た．その中でも操作感と使いやすさ，システムの活用と使いやすさ，フィードバック機能と使いやすさ，フィードバック機能とシステムの活用，今後も授業したいかとシステムの活用，今後も授業したいかと使いやすさ，今後も授業したいかと操作感の間に相関係数 r >= 0.9 の強い正の相関が見られたことから，アプリケーションの操作が簡単でアドバイスが分かりやすく今後も使用したいシステムであるといえる．

5.

5段階評価

質問内容

12345

参考文献
(1) 文部科学省：学校体育実技指導資料 第 10 集 器械運動指導の手引，東洋館出版社，pp.165-179，(2015)(2) R. Bajpai，D. Joshi，MoveNet: A Deep Neural Network for
Joint Profile Prediction Across Variable Walking Speeds
and Slopes，in IEEE Transactions on Instrumentation andMeasurement，Vol.70，pp.1-11，(2021)(3) KONAMI SPORTS CLUB，https://www.konami.com/sportsclub/method/taiiku/zenten
kouten.html

合計

[1]

自分の課題を把握することが00

518629[2]システムの操作感は00961429[3]

システムの使いやすさは

00781429[4]システムを活用した授業は

01

7101129[5]システムの振り返りは007121029[6]

今後もこのシステムを使って授業を

01

781329結論

本研究では，器械運動が苦手な児童や教員を対象にタブレットを活用して児童主体で学び合えるアプリケーションを開発した．本アプリケーションは，横と正面のアングルから撮影した技の動画を評価，フィードバックすることができる．本実験では，奈
良県の小学 5 年生 29 名と教員 1 名を対象に実験を行った．その結果，アプリケーションの操作が簡単でアドバイスが分かりやすく今後も使用したいシステムができた．

表 2 アンケート結果
質問番号n.s.

表 4 相関リスト
課題把握
相関係数
操作感

p値(N=29)[ρ下限，ρ上限]
相関係数

使いやすさ

p値(N=29)[ρ下限，ρ上限]
相関係数

活用したいかp値(N=29)[ρ下限，ρ上限]
相関係数

フィードバック機能

p値(N=29)[ρ下限，ρ上限]
相関係数

今後も授業したいか p値(N=29)[ρ下限，ρ上限]

操作感

使いやすさ

活用したいかフィードバック機能

0.695
0.0000287**[0.441，0.846]
0.739
4.61E-06

0.957**[0.511，0.87]
0.771
1.01E-06
0.805

6.97E-11

0.901**[0.783，0.949]
0.853

**

[0.623，0.905]
0.74
4.53E-06**[0.91，0.98]
0.0893**[0.563，0.887]
1.36E-07

4.44E-16

2.8E-09[0.716，0.931][0.512，0.87]

1.06E-13**[0.798，0.953]
0.907

**

0.935
**

2.62E-11

1.27E-110.931**[0.809，0.956]
0.942

**

[0.866，0.969]

240

2.83E-14

2.25E-13**[0.858，0.968]
0.959

**

[0.878，0.972]

2.21E-16

0.898**[0.915，0.981]

1.18E-10**[0.775，0.947]