ダンスステップの習得難易度が分離学習へ及ぼす影響の評価
土田 修平1,a)

寺田 努1,b)

塚本 昌彦1,c)

概要：スポーツ等の学習において，「身体を動かしながら学ぶ」ことは一般的であり，この前提を元に情報提示を受けながら身体を動して学ぶ学習支援手法がこれまで数多く提案されてきた．我々の研究グルー
プでは逆に，身体を動かさずに情報提示を受けることに集中するフェーズと動作を実施するフェーズの二つに分割して学習を進める「分離学習」という学習方法を提案している．先行研究では，指先を用いた打楽器のリズム学習においてこの分離学習が有効であることを確認した．しかし，身体全体を使った動作にもこの分離学習が適用可能か，また動作の習得難易度によって分離学習の有効性が変化するかについては
これまで検討してこなかった．そこで本稿では，身体全体を使ったダンスステップの習得のための情報提示システムを構築し，ダンスステップの習得においても分離学習が適用可能か，また動作の習得難易度によって分離学習の有効性に影響を及ぼすかについて評価した．実験の結果，ダンスステップの学習時に身体を動かさなかったとしても，身体を動かしながら行う学習との間に練習効果の差は生じなかった．これは従来の「身体を動かしながら学ぶ」練習法が優位とされる定説を覆す結果といえる．

1. 背景
スポーツなど身体動作を伴う技能の習得を支援する手法
として，身体の動作と同時に，映像，音声や振動などの刺激を提示する手法が有用とされている．Holland ら [1] やKimura ら [2] が提案する学習支援システムでは，学習者に対してリアルタイムに聴覚・触覚提示することで，野球の投球や打楽器演奏の学習の効率化を図っている．従来の学習方法では，このように「身体を動かしながら学ぶ」ことが良いという前提で学習支援システムが構築されてきた．
七澤ら [3] は，小学生がリズム太鼓によるリズム刺激を受けながらスキップやバックスキップといった運動遊びの技能習得を行うと，リズムを提示しない場合に比べて有意

図1

ワーキングメモリが不足するイメージ.

に技能の向上がみられたと述べている．しかし，スキップ
ボール投げといった複数の動作を組み合わせた運動におい

ここで我々は，複数の動作を組み合わせた技能を習得すては，リズム提示を用いた学習でも 19 名中 2 名の児童しる際に，身体を動かすことと情報提示を受けることを同時か授業単元の間にその技能を習得できなかったと述べていに行うと，ワーキングメモリ [4] が不足してしまうのではる．スキップやバックスキップといった比較的単純な動作

ないかという仮説を立てた．ワーキングメモリとは，多様に比べて，複数の動作を組み合わせた運動に取り組む状況に変化する目的に応じて必要な情報を一時的に保持しつでは，身体を動かしながら受ける情報提示の効果は小さい

つ，並列的に他の処理作業を行うための機能である．複数と考えられる．

の動作を組み合わせた身体動作ではこのワーキングメモリを大量に消費してしまい，情報提示を受け入れる余地がな

1
a)
b)
c)

神戸大学大学院工学研究科
tuchida@eedept.kobe-u.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp

くなるのではないかと予想した（図 1 参照）．
上記の問題に対処するための手法として，我々の研究グループでは学習のフェーズを分離して学習する方法（以降，具体的に実験では，4 段階の習得難易度のダンスステップを用意した．この 4 つのダンスステップについて，従来学
習，分離学習の二つの学習方法で被験者に練習してもらい，学習にかかった時間を測る．

2. 関連研究2.1 情報提示手法
ヒトが有する多様な知覚を介した情報提示を用いる学習支援手法がこれまで数多く提案されている．

2.1.1 力覚提示
電磁石を用いたピアノ習得支援システム [6]，ロボット
図 2 分離学習の概念図．

アームを用いて習字の学習を支援するシステム [7]，電気刺激と外骨格ロボットハンドを用いて皮膚感覚と固有感覚

分離学習とする）を提案した [5]．分離学習では，身体を動にフィードバックするピアノ演奏のための学習支援シス

かしている間は情報提示を行わない．学習者は，まず動作

テム [8] など，これまで力覚提示を活用した多様な学習支情報に関する情報提示を受ける学習フェーズ，その後実際

援システムが提案されている．本研究では，まずは先行研に身体を動かして練習する動作フェーズの二つのフェーズ

究 [5] において活用された視覚・聴覚・触覚提示の三つのによって構成される学習プロセスを経る（図 2 参照）．

知覚を介する情報提示を用いる．

先行研究 [5] では，この分離学習を指先を動かす打楽器

2.1.2 触覚提示のリズム学習に適用している．ここで学習する動作は，両振動デバイスを用いた学習支援システムが数多く存在す

手の指先を異なるタイミングで別々に動かし，叩打の強さ

る．Huang ら [9] はグローブの指に振動モータを取り付け，を変えるなどの複数の動作を組み合わせた動作である．そ振動で運指を提示することによるピアノ演奏支援シスステの結果，打楽器の叩打情報の提示を受けてから練習した学

ム「PianoTouch」を提案している．O’Neil ら [10] は，身体習者は，動作中に情報提示を受けた学習者よりも 5 分程度のバランスに連動する振動提示を用いて，座っている状態

早く叩打技能を習得していることがわかった．以上の結果から立っている状態へ移行するためのリハビリテーション

から，学習者が複数の動作を組み合わせた技能を習得する

支援システムを開発した．Nakamura ら [11] は，ダンスの際，動作と情報提示を同時に行う従来学習よりも分離学習

動き出すタイミングを振動で提示するデバイスを開発しての方が適しているといえる．

いる．土居ら [12] は，ダンスのアイソレーションという身

しかし，すべての動作技能の習得において分離学習が有体の一部のみを動かす技能を習得するために，身体に取り効かはまだ明らかでない．両手の指先を用いる打楽器演奏

付けた加速度センサの値に基づいた振動をリアルタイムに以外の，身体全体を使った動作にも分離学習が適用可能か，提示するシステムを提案している．本研究では，Nakamura

動作の習得難易度によって分離学習の有効性が変化するから [11] が用いた手法のように，ダンスステップにおける膝を調べる必要がある．たとえばスキップのような単純な動を上げるタイミングと足先を前に蹴り出すタイミングにお作であれば，動作と情報提示の両方の処理をワーキングメ

いて振動モータを用いた振動による触覚提示を行う．

モリがカバーできると予想でき，このような動作において

2.1.3 聴覚提示は動作中に情報を提示する従来学習で十分であろう．身体

聴覚提示を活用した学習支援システムも数多く提案され全体を用いた動作を複数組み合わせたより複雑な動作，たている．吉岡ら [13] は，音楽のスピードや音程・音圧など

とえばダンスステップのような技能を習得する際にはワーを変化させることで走行スピードや足の動きを知覚させる

キングメモリが不足するため，学習を動作と情報提示に分聴覚提示を用いたランニング支援システムを開発した．室離する分離学習が有効と考えられる．

伏ら [14] は，ハンマー投げのターン動作に対して，ハン

そこで本研究では，身体全体を使った複雑な動作を伴う

マーに取り付けたセンサ情報を用いて算出した回転の角速

ダンスステップの習得を対象とした情報提示システムを構

度情報を音の高低に変換し可聴化するシステムを構築して築し，ダンスステップの習得においても分離学習が有効かいる．奥川ら [15] は，聴覚提示を用いて自転車のペダルを調査する．また従来研究と比べて，習得する動作の難易度

漕ぐペースを一定に保つことを支援するシステムを提案しを複数個用意し，分離学習の有効性の閾値獲得を目指す．

ている．Grosshauser ら [16] は，足裏に圧力センサ，膝に提案システムでは，ユーザは楽曲を聞きながらダンスス

角度計測センサをそれぞれ取り付け，取得した値を元に可テップの参考映像を見つつ，膝を上げるタイミングと足先聴化することで，ダンス動作の技能習得を支援している．

を前に蹴り出すタイミングの情報を振動によって受ける．

本研究では，データを取得して可聴化するようなシステム

は構築せず，リズムやメロディといった動作タイミングのは，自身の映像を見本となるダンサーの動きにマッピング

参考となる情報が含まれる楽曲の再生を聴覚提示として活させることで，自分自身の上手なダンスによる見本映像を用する．

生成し，学習を支援する手法を提案している．高橋ら [28]2.1.4 視覚提示は，地域伝統舞踊における動作の流れを理解するための学

学習支援システムにおいて，視覚提示は広く利用され習支援システムを開発した．このシステムでは，振りがでる情報提示の一つである．中野ら [17] は，学習者が現在きているという思い込みを正すために，踊り手が捉えてい歌っている音高と正解の音高をディスプレイ上に表示する

る拍と動作がうまく対応しているかを明示することで手本「MiruSinger」を提案している．土井ら [18] は，琴に奏法となる動作との違いを提示した．鏡を模倣・拡張したシスを示すプロジェクション映像を投影し，学習を支援するシ

テムもいくつかみられる [29, 30]．Anderson ら [31] が提案

ステムを構築している．Wu ら [19] は，プロスキープレイ

する「YouMove」では，自身の動きを様々な方向から確認

ヤーのモーションパターンを VR 空間上に様々な方法で提でき，スコアや動作に対するエフェクト，文字による指示

示し，技能を効率的に習得できる VR スキートレーニングなど，多様な情報提示が用意されている．本研究では，参システムを開発している．本研究では，聴覚提示の場合と考映像の変更や情報の付与は行わず，参考となる 12 秒程

同様に，データを取得して可視化するようなシステムは構度のダンスステップ映像を繰り返し再生・表示させる．

築せず，ダンスステップの参考となる映像を PC のディス

2.2.3 移動ロボット

プレイに表示する．

移動ロボットを活用した研究も行われている [32]．Naka-

mura ら [33] は，参考映像が投影されたスクリーンが，学
2.2 ダンスに関する技能習得支援

習者と対面しながら移動することで，前後といった物理的本研究では，ダンスステップの習得を対象とした情報提な移動距離も確認できるシステムを提案している．土田示を行う学習支援システムを構築する．ダンスに関する技

ら [34] は，ダンサーが投影された自走型のスクリーンを能を習得するための学習支援システムは，Raheb ら [20] のダンサーの代わりに移動させることで，グループダンスで調査報告からわかるようにこれまで数多く提案されてきた．

のフォーメーション練習を支援する．本研究で扱うダンス

2.2.1 自動採点・判定

ステップは，移動を伴わない動作を採用しており，移動ロ

独自の採点システムを構築し，定量的なフィードバック
をユーザに与えることでダンス技能の習得を支援する研究

ボットによる情報提示は活用しなかった．

2.2.4 仮想現実（VR）

がいくつかみられる．Kyan ら [21] は，CAVE 仮想環境にお本研究では VR を活用した情報提示を利用していないが，いてバレエダンスの動きをリアルタイムにキャプチャ，評

分離学習の適用が十分に可能な領域といえる．VR を活用

価し，スコアを可視化するシステムを提案している．Chan

した学習支援システムはいくつか提案されている [35, 36]．

ら [22] は，教師となるバーチャルキャラクタをプロジェク

Tsampounaris ら [37] は，異なるアバターに変更したり，身タで表示し，学習者の動きをキャプチャ，解析し，部位ご

体の様々な部位の動きのトレースを可視化したり，仮想オとにスコアとして出力する．林ら [23] はモーションキャ

ブジェクトとインタラクションできるシステムを構築し，プチャと加速度センサを用いて振りのデータを取得，分析

視覚的な情報提示手法を検討している．Senecal ら [38] は，し，スコアとしてフィードバックするシステムを構築した．

パートナーと一緒に練習することが大事なサルサにおいて，

本研究では，ダンス経験をもつ評価者が学習者のダンスス

バーチャルパートナーを提示するシステムを構築した．シ

テップを目で見て，学習者がダンス動作を習得できたかど

ステムを用いて練習することで，未経験者のモーションがうかについて判定してもらった．

熟練者のモーションに収束していくことを確認した．

2.2.2 参考映像の変更・情報付与
参考とするダンス映像を変更したり，情報を付け加える

上に挙げたダンスに関する学習支援システムはすべて身ことで学習を支援する手法がいくつか提案されている．曾

体を動かしながらリアルタイムに情報提示する，もしくは我 [24] らは，モーションデータを活用したヒップホップダ

練習後に情報を提示する場合に限られ，身体を動かさずにンスの多角的な学習支援を検討しており，ダンスステップ

情報提示を受けることに集中するようなシステムはこれまを様々な角度から確認するシステムを構築している．高橋で提案されていない．身体全体を動かすダンスステップにら [25] は，参考となるモデル映像を自身の映像に重ね合わ

おいても，身体を動かさずに情報提示に集中することが，せ，どのように間違っているかを文字で表示させることで身体を動かしながら練習する場合と比べて同等以上の効果

動作の習得を支援するインタラクティブシステムを提案しが得られるかどうかは不明である．この点において本研究ている．斎藤ら [26] は，ダンスの教示において用いられるはチャレンジングである．

「スッ」「ドン」といったオノマトペをダンス動画に付与することで，ダンスの習得を支援している．Fujimoto ら [27]

図 3 振動提示箇所と振動提示タイミング．

図 4 振動提示デバイス．

3. 設計
3.1 ターゲット
本研究では，新たにダンスステップを習得する学習者をシステムのユーザとして定め，初歩的なダンスステップを習得対象とする．ただし，提示情報が複雑になりすぎるのを防ぐために，提案システムでは主に下半身の動かし方の習得のみをサポートする．

3.2 情報提示の検討

図 5 振動タイミング編集インタフェース．

Camarillo-Abad ら [39] は，ウェアラブル振動デバイスによる振動の組み合わせを用いてダンスステップの指示を試

像及び音声を出力する PC および振動提示タイミングの編みている．また，Nakamura ら [11] は，マジックテープの集アプリケーション（図 5）で構成される． 振動モータに上に複数の振動モータを配置して，それを手首などの関節は円盤型振動モータ（FM34F）を採用し，PC には MacBook

周囲に巻き，振動により動作の方向やタイミング等を提示

Pro (13-inch, 2019, Four Thunderbolt 3 ports) を用いた．メ

することで舞踏動作の習得を支援するシステムを構築してインモジュールは ZigBee を介して，PC によって制御されいる．これら従来研究を参考に本研究では，ダンスステッ

る．PC は動画に含まれる楽曲のリズムと同期して指示情プ動作の方向やタイミング等を振動で提示するシステムを報をメインモジュールに送信し，メインモジュールに接続構築する．具体的には，膝を上げる方向とタイミングを提された振動モータが振動し，振動と連動して LED が点滅示するために膝の上に一箇所ずつ，足先を前に蹴り出す動する．市販のベルトとゴムバンドを用いて振動提示デバイ

作の方向とタイミングを提示するために足の甲に一箇所ず

スとメインモジュールを身体に固定する．メインモジュー

つ，両足で合計 4 箇所に振動提示デバイスを装着する．振ルと振動提示デバイスを繋ぐビニル電線はダンスステップ

動提示デバイスの装着位置を図 3 に示す．膝に取り付けらを妨げないよう配線されている．

れた振動提示デバイスは，膝を上げるタイミングで振動し，PC 上に表示される映像の制御と振動提示タイミングを足の甲に取り付けられた振動デバイスは足先を前方へ蹴り編集できるアプリケーションを macOS Catalina 上の open-

出すタイミングで振動する．これにより，身体全体を使っ

Frameworks v0.11.0 で開発した．図 5 に振動提示タイミン

た複雑な動作を伴うダンスステップにおいても，情報提示

グの編集インタフェースを示す．縦軸は各提示箇所を示し，を受けることに集中する学習フェーズを含む分離学習が利

横軸は時刻を表す．横軸は 1 小節における 4 分の 1 音符を用可能と考えられる．

1 カウントとし，カウント単位でそれぞれ区切らている．

4. 実装

動画の再生に合わせて移動するインジケータが，白い四角で表示された範囲に差しかかると，PC からメインモジュー

ダンスステップの学習において，分離学習が利用可能な

ルに振動の指示情報が送られる．画面上でマウスをドラッ

情報提示システムを実装した．提案システムは，触覚提示

グすることで振動提示タイミングの ON/OFF を切り替えらを行う 4 つの振動モータで構成された振動提示デバイス

れる．PC に表示するダンスステップの参考映像を図 6 左（図 4），振動提示デバイスを制御するメインモジュール，映に示す．参考となるダンサーのダンスステップは正面から

図 6 （左）ダンスステップの参考映像．（右）各ダンスステップのカウント毎の画像．
表 1 左右の足踏みの組み合わせの出現回数．たとえば，右左では右
足 → 左足，右両では右足 → 両足の順で踏む動作．右止では右足を踏んで 0.5 カウント分停止する動作を指す．
Step

右左

左右

右右

左左

右両

左両

右止

左止

両止

1

12

12

4

3

0

0

0

0

0

2

12

12

2

0

0

2

0

0

2

3

8

10

4

0

0

2

2

0

2

4

9

9

2

2

1

1

1

1

2

に設定された．足踏みの組み合わせのバリエーションが多いダンスステップほど習得が難しいと予想した．また，ス
図 7 フロアプラン．

トリートダンス経験 5 年以上を有するダンサー 1 名に 4 つのダンスステップを見てもらい，習得難易度が段階的に難撮影されている．ダンスステップの練習では鏡を見ながらしくなっていることを確認してもらった．これら 4 つのダ

練習する場合が有効である [40]．鏡での練習と同じ状況に

ンスステップを第一著者が実施した様子を撮影し，動画の近づけるために，映像は左右反転して表示させる．たとえ

長さを約 12 秒，80BPM で 16 カウント分になるよう切り

ば，学習者が右足を上げる時に，映像中のダンサーは左足を出した．

上げる．動画に含まれる楽曲は，AIST Dance Database [41]の 80BPM のテンポを有する mBR0 を使用した．

5. 実験
身体全体を使ったダンスステップ動作にも分離学習が適用可能か，動作の習得難易度によって分離学習の有効性に変化が生じるかを検証するために実験を行った．被験者は20 代の大学生 12 名（男性 9 名，女性 3 名）で，ダンスの経験は中学校・高校等での授業，校内イベントで実施され5.2 学習方法
実験において被験者は，音声による聴覚提示，映像による視覚提示および振動による触覚提示の三つの情報提示を受け，以下の二つの学習方法でダンスステップを学習する．
従来学習

情報提示を受けながらダンスステップを行って

学習する．
分離学習

情報提示を受ける学習とダンスステップを行う

学習を別々に行う．

た集団でのダンスパフォーマンスに参加した程度である．

実験の学習サイクルは学習フェーズとテストフェーズの本実験は，大学内に設置された 43m2 のフローリングフロ

二つのフェーズで構成されている．学習フェーズではダアを有するスタジオにて実施した．実験時のフロアプラン

ンスステップを 1 分間学習する．1 分間の学習後，テストを図 7 に示す．

フェーズに移行しダンスステップが習得できたかの確認テストを行う．確認テストにおいて正しくダンスステップが5.1 習得するダンスステップ

踏めなければ 30 秒間の休憩を取った後，再度学習フェーズ

被験者は図 4 に示す振動提示デバイスを装着し，4 つのに戻り，正しくダンスステップが踏めるまで二つのフェー

ダンスステップ（図 6 右参照）を習得する．これら 4 つのズを繰り返し行う（図 8 参照）．学習フェーズおよびテス

ダンスステップは，10 年以上のストリートダンス経験を有トフェーズの詳細を以下で説明する．

する第一著者によって，それぞれのダンスステップの習得

5.2.1 学習フェーズ

難易度が段階的に難しくなるよう設計された．具体的には，

図 9 に被験者が学習フェーズにおいて各学習方法でダンダンスステップの左右の足踏みの組み合わせを参考（表 1）

スステップを学習している様子を示す．被験者は，PC のンスステップの動作とは異なり情報提示を阻害しないと考えられる比較的小さな動作については許容した．このように分離学習における学習では，ダンスステップを踏まずに情報提示を受ける学習を行った後に，次のテストフェーズ
でダンスステップを習得できたか確認するためのダンスス
テップを行う．

5.2.2 テストフェーズ
テストフェーズでは学習フェーズで学習したダンスス
テップの確認テストを実施する．テストフェーズにおいて，図 9 に示すように被験者は楽曲を聞きつつ参考となる
図 8 学習サイクル．

ダンスステップ映像を見ながらダンスステップを行う．32
カウント連続でダンステップを踏むことができた場合，ダンスステップを習得できたと判断し，テストフェーズを終了する．テストフェーズ開始から 1 分以内であれば，ダンスステップを途中で失敗した場合でも，再度やり直すことができる．正しく連続でダンスステップを踏めたかを判定するために，ストリートダンス経験が 5 年以上の評価者 Aと第一著者であるストリートダンス経験が 10 年以上の評
価者 B がそれぞれ判定し，最終的に評価者 2 名の合意によってダンスステップの正誤判定を行った．尚，従来研究では MIDI 情報を利用した評価者による叩打の判定を行っているが，本実験の課題となるダンスステップは単純に踏む動作以外にも，足を横方向に移動したり，前方向に蹴り出すといった 3 次元の動きが含まれており，足圧センサ，
加速度センサやモーションキャプチャなどで得られる情報を用いて，3 次元的なダンスステップ動作ができているか

図 9 学習フェーズおよびテストフェーズの様子．

どうか正確に判定を下すシステムを構築することは厳しいと判断し，評価者 2 名による主観的な判定を採用した．

内蔵スピーカから出力される音声による聴覚提示，PC の画面上に再生されるダンスステップの参考映像による視覚

5.3 学習コスト

提示，楽曲のリズムに合わせて振動するデバイスによる触本実験では，学習フェーズとテストフェーズを 1 セット

覚提示の三つの情報提示を受ける．学習中は課題となるダと見做し，学習コストの最小単位として定義する．たとえ

ンスステップの参考動画が繰り返し再生され，被験者はシ

ば，学習フェーズを 3 回行い，3 回目のテストフェーズにステムを停止することができず，常にダンスステップ情報て正しくダンスステップを踏めた場合には，学習コストはの提示を受ける．

3 セットとする．

従来学習における学習フェーズでは，ダンスステップを行いながら情報提示を受ける．この際，被験者のダンスス

5.4 実験条件

テップを判定してインタラクティブに振動提示するようなすべての被験者は，4 つのダンスステップ（Step1∼Step4）

システムは構築しておらず，楽曲のリズムに合わせて一定を同じ順序で習得する．これは，4 つのダンスステップのの間隔で振動を提示する．

難易度は段階的であり，より難しいダンスステップは簡単

分離学習における学習フェーズでは，正しいダンスス

なダンスステップの動作をベースとして設計されており，

テップ情報を学習者の内部に取り込むことに集中させる

一度難しいダンスステップを習得すれば，より簡単なダンため，被験者はダンスステップを行わず，椅子に座った状

スステップの学習に時間がかからないと予想できたためで態で情報提示のみを受ける学習を行う．これは，ダンスス

ある．被験者は従来学習と分離学習での学習をそれぞれ 2

テップを踏みながら振動刺激による情報提示を受ける場合，回ずつ実施する．たとえば，Step1 と Step2 については従自身の動作によって起こる皮膚と服の擦れなどによる刺激

来学習で，ダンスステップ 3 と 4 では分離学習で学習を行によって，情報提示に対する知覚が小さくなると考えたたう．これら従来学習と分離学習についての 6 通りの組み合めである．尚，椅子に座りながら軽く足踏みするなど，ダ

わせを 2 回分，12 名の被験者に対して実施する．

表 2 各被験者の学習コスト（白色で塗り潰されたセルは従来学習，

3.5

灰色で塗り潰されたセルは分離学習を示す）．

3.0

被験者

Step1

Step2

Step3

Step4

2.5

A

3

3

2

4

B

3

1

1

2

2.0

C

4

3

1

6

D

3

7

2

5

E

1

3

5

5

F

1

1

1

3

G

2

2

3

5

H

1

1

2

5

従来学習

図 10

分離学習

各学習方法の学習コストの平均値．

5.5 実験手順
被験者はスタジオに入り，最初に振動提示デバイスを装着し，動作に支障がないか確認する．次に，実験者から 4
つのダンスステップをこれから習得すること，提案システ
ムについての説明を受ける．提案システムの動作を理解す

I

2

1

1

3

J

5

5

1

8

K

3

2

1

3

L

2

2

3

5

平均値

2.5

2.6

1.9

4.5

るために，課題とする 4 つのダンスステップの習得に影響の少ない簡単な足踏み動作と足先を前に蹴り出す動作のみとがわかる．これは従来の「身体を動かしながら学ぶ」練で構成され動画を，提案システムからの情報提示を受けな習法が優位とされる定説を覆す結果といえる．有意差が確

がら閲覧する．被験者は，動画を見ながらリズムに合わせ

認できなかった原因としては，提示する情報量の不足が挙て足踏みおよび蹴り出しを行い，膝をあげたタイミングでげられる．先行研究 [5] における叩打は指先の動作のみに

膝上に，足を蹴り出したタイミングで足の甲に振動提示が限定しているため，叩打の順序と強弱のタイミングの情報あることを確認する．続いて，実験者が動画再生中に手拍提示に限定できた．しかし，ダンスステップでは身体全体子をしながらカウントについて説明し，32 カウント連続を用いた 3 次元的な動作を考慮した情報提示が必要であり，して失敗なくダンスステップを踏めば一つのダンスステッ

動作のタイミングの情報提示のみでは，ダンスステップをプ課題がクリアであることを被験者に伝える．次に被験者学習するための十分な情報を提示できていないのではない

は，二つの学習方法，二つのフェーズがある説明を受け，かと考えられる．実験後の分離学習についてのヒアリング

テストフェーズにおいて評価者 2 名の合意によってダンスにおいて，2 名の被験者からイメージした動作と実際の動ステップの正誤を判定する説明を受けた．また，実験条件

作のズレについて言及があった．指先を用いた叩打の動きを統一するために実験中は被験者の動作の具体的な誤り箇のイメージに比べて，身体全体を使うダンスステップのイ所など，評価者からアドバイス等は一切伝えられないこと

メージは実際の動作とのズレが生じやすいのではないかとについて説明を受ける．すべての説明終了後，質問がなけ考えられる．イメージした動作と実際の動作の間のズレがれば参加同意書に署名する．また，実験終了後に動きなが生じにくい，3 次元的な動作を知覚し，具体的に把握・イら学習した場合（従来学習）と座って情報提示を受けた場メージできる情報提示が望まれる．たとえば，複数の伸縮

合（分離学習）のどちらが習得しやすいと感じたかについ

制御可能なワイヤ [42, 43] を足につないで 3 次元的な動きて回答する．

を知覚させる手法や電気刺激と外骨格ロボットハンドを用

6. 結果と考察

いて皮膚感覚と固有感覚にフィードバックする手法 [8] な
どの活用が考えられる．また，本実験における視覚提示と身体全体を動かすダンスステップの習得に分離学習が有聴覚提示では，参考映像と楽曲を単に再生するのみであっ効であるかについて検証するために，各学習方法におけた．たとえば，身体全体が動く動作を 3 次元的に把握できる学習コストについて分析する．各学習方法の学習コス

るよう様々な方向からダンスステップを確認できる映像を

トを表 2 に，各学習方法の学習コストの平均値を図 10 示

表示 [24] させたり，右膝上げの指示 [31] やオノマトペ [26]す．表 2 の灰色のセルは分離学習での実施を示している．

などの文字情報を追加することで動作のイメージ把握を支

図 10 の縦軸は学習コストの平均値を示し，エラーバーは標援することが可能である．楽曲中にも，右足・左足の動作

準誤差を表す． 従来学習における学習コストは M = 3.0，

によって異なる音程 [44] や「右膝上げ」などの音声による

SD = 18 で，分離学習では M = 2.8，SD = 1.7 であった．

アドバイスを付与することも可能である．このように提示

二つの学習方法間に対して T 検定を行ったところ，有意差する情報量を増やすことで，分離学習が有効となる可能性は確認できなかった（p > .10）．このことから，ダンススがある．

テップの練習時に身体を動かさなかったとしても，身体をダンスステップの設計についても再考の余地がある．先動かしながら行う練習との間に練習効果の差が生じないこ行研究 [5] において，分離学習でかかった学習時間は平均

を図 11 に示す．縦軸は学習コストの平均値，横軸は被験者の組み合わせを示している．たとえば GH-CD の場合，被験者 G と H の従来学習での正規化後の学習コストと被験者 Cと D の分離学習での正規化後の学習コストの平均値を示す．

Average では各学習方法の学習コストの平均値である．エラーバーは平均誤差を示す．これらに対して，分散分析（2
要因参加者間計画）を行う．ここでの要因の種類は，学習方法と Step の 2 種類である．分散分析の結果，Step の条件に
図 11

学習能力の正規化の具体例および条件の組み合わせ．

おいて有意差がみられた（F (3, 88) = 23.69, p < .01）が，学習方法の条件について有意差はみられなかった．Bonferroni

10 分程度であった．本実験のセット数で考えた場合，1法を用いて多重比較を行ったところ，Step4 の平均値が他のセットあたり約 2 分間かかるため，習得に平均 5 セット

すべての Step に比べて有意に大きかった（p < .05）
．Step4以上かかる課題が望ましいと考えられる．しかし本実験でについては，他の Step に比べて習得難易度が高かったことは，平均 4.5 セットが最大であり，1 セットでダンスステッがわかる．しかし，習得難易度による分離学習への有意なプを習得する被験者は 12 名中 8 名いた．1 セット程度で習影響は確認できなかった．

得できる場合，複雑な動作を伴う技能習得に対して有用な各 Step での傾向を見てみると，Step2 では分離学習にお分離学習の効果が得られにくい可能性が考えられる．より

ける学習コストが従来学習と比べて低い傾向にある．実験

学習時間が長くなるようなダンスステップの設計が必要と後のヒアリングにおいて，1 名の被験者から「後半になる予想する．

につれて自分なりの覚え方が分かってきたので，スムーズ

実験後のヒアリングから，すべての被験者が分離学習にに進めれた」とのコメントがあった．分離学習では，学習比べて従来学習の方が学習しやすいと回答した．これにつフェーズにおいて自身の動作をイメージする．しかし，先いては，提示する情報量の不足により従来学習が好まれる

行研究 [5] で用いられた人差し指を動かす叩打動作に比べ傾向になった可能性が考えられる．ただし，実験結果からて，ダンスステップは身体全体を動かす必要があり，ダン

学習方法間に有意な差はみられず，ダンスステップを習得

スステップの経験が少ない被験者では，自身の動作をイするためには動きながら練習した方が効率的であると感じメージすることが難しかった可能性がある．分離学習に進ていても，動きながら練習することが必ずしも効率的であむ前に，まずは身体の動作をイメージしやすくする，動きるとは言い切れない．今後，身体全体を動かす 3 次元的なを覚えやすくするための準備運動のフェーズを用意すべき動作に対しても明確な動作が把握・イメージ可能な情報提と考えられる．今回の実験では，習得難易度によって分離示手法の検討を進めることで，より効果の高い分離学習を学習の有効性が変化することは確認できなかったが，今後提案できる可能性がある．

調査を進め，どのような動作や難易度に対してどのように次に，習得難易度によって分離学習の有効性に変化が生ワーキングメモリを消費するのかを明らかにすることがでじるかについて検証するために，各 Step における学習方法

きれば，身体動作技能を習得したい人にどのような手順で間の学習コストについて分析する．各 Step における学習

教えれば良いかに繋げられ，個人の能力・状態に応じた学

方法間の平均値は，各被験者があらかじめ備えている学習

習支援が可能となる．

能力が影響しているため，単純に比較できない．そこで，比較したい Step 以外の Step における学習コストのセット数を用いて正規化することで比較可能と考えた．具体的に本研究では，身体全体を使った複雑な動作を伴うダンス
ステップの習得を対象とした情報提示システムを構築し，は，以下の式（1）に基づいて正規化を行った．
′
Sstepk= Sstepk /(Sstepi + Sstepj )7. まとめダンスステップの習得においても分離学習が有効か，習得(1)

する動作の難易度によって分離学習の有効性に変化が生じ正規化したい Step 番号を k ，正規化に用いる Step 番号をるかについて検証した．実験の結果，身体全体を使ったダ′
それぞれ i，j とし，正規化後の Sstepkを算出する．ただンスステップの練習時においても，身体を動かしながら練し，比較したい Step 以外の Step をすべて用いた場合，被習した場合と身体を動かさずに情報提示に集中する場合と験者間で学習に用いた学習方法が異なり比較できない．その間に練習効果の差は生じなかっことを確認した．このこのため，正規化に用いる学習方法の組み合わせが同一の条とから，ダンスステップを習得するためには動きながら練件でグループ分けし，それぞれ正規化した．正規化計算の習した方が効率的であると感じていても，動きながら練習

具体例および条件の組み合わせの例を図 11 に示す．

することが必ずしも効率的であるとは言い切れないことが被験者ごとの学習能力の正規化後の学習コストの平均値わかった．これは従来の「身体を動かしながら学ぶ」練習図 12

学習能力の正規化後の学習コストの平均値．

法が優位とされる定説を覆す結果といえる．実験で得られた知見から，分離学習を適用するための提案システムの改[7]

善案を示した．また，動作の習得難易度による分離学習への影響について検証したところ，習得難易度によっては分離学習が有効となる可能性がみられた．今後，分離学習を[8]適用するためのシステム・フェーズ構成について検討を進め，習得難易度による有効性の閾値獲得を目指す．
謝辞 本研究の一部は，JST CREST （JPMJCR16E1，JP-[9]

MJCR18A3）の支援によるものである．ここに記して謝意
を表す．
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