情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

1B-522024/2/28

多様な学習状況をフィードバックするペン型デバイスの提案
山本悠太1,a)

沖真帆1

塚田浩二1

概要：近年，初等教育をはじめとする教育現場では自律的な学習の重要性が高まっており，その支援手段として，多様な IoT 文具が提案されている．本研究では，学習状況を複数の LED アレイで可視化することで，学習を開始する動機付けや意欲の継続を促すペン型デバイスを提案する．学習状況はペン内蔵の LEDアレイでフィードバックされ，クラウド上のデータベースに保存される．さらに，このデータを活用することで，多様な学習状況（例：友人や過去の自分）をペン内蔵の別の LED アレイで提示し，学習者の特性に応じた学習意欲の向上を図る．

1. 背景
近年，初等教育をはじめとする教育現場では自律的な学習の重要性が高まっている．例えば，2020 年度に実施され

2. 関連研究
これまで，ペンの動きを解析することで特定の状態や特性を分析する研究が行われてきた．

た新しい学習指導要領 [9] では，「何を学ぶか」だけではな

Schrapel ら [4] は，ペンの動きと筆記音から手書きの数

く「どのように学ぶか」も重視しており，主体的・対話的字を認識する Pentelligence を開発した．ペンの動きと筆で深い学び，すなわちアクティブラーニングの視点を取り記音が相補的な関係を示すことから，両方のデータを組み入れた．このような変化の中で，ドリルなどの一律の宿題合わせることで認識率を大幅に向上させた．別途タブレッを廃止し，子供が自ら課題を考えて取り組む家庭学習を採トなどの追跡用デバイスを必要とせず，ペン自体の動きか用する学校が増えている．生徒は課せられた学びだけでなら手書きの数字を識別できる．

く，自身の興味や関心に基づいた学びを追求されるようにJúnior ら [2] は，機械学習を使用したパーキンソン病の促され，より自律的な学習が重視されるようになった．

検出を支援する生体センサの研究に基づいた動的手書きテ

自律的な学習習慣の習得を支援する手段として，多様なストから，パーキンソン病の特徴を検出できるペンデバイ

IoT 文具が開発されている．コクヨ株式会社は，学習量をスを提案した．機械学習を活用し，ペンの振動や速度などやる気パワーとして光で見える化することで，家庭学習のの特徴からパーキンソン病の有無を判断した．

習慣化を支援する「しゅくだいやる気ペン」を開発した [5]．
また，株式会社ストーリアは，ペンの動きのデータを取また，光を用いて遠隔地の相手へ情報を提示する研究も行われてきた．

得しスマホアプリで見える化する「Penbe」を開発中であBachour ら [1] は，演習講義中に自身の学習状況を周囲へる [6]．どちらも，スマホアプリと連携することで，学習記発信するための，ランプ状のポータブルデバイス Lantern録に応じてアプリ内で報酬を得ることができる．また，親を開発した．Lantern のカバーを回転させることで，LED子間でのコミュニケーションにも着目しており，アプリ内の色が演習課題それぞれに割り振られた色へと変化する．

で子どもの学習記録を確認することや，親からアプリ内ア他の学習者は自分と同じ演習課題を学習している人をすぐイテムを報酬として渡すことができる．に見つけることができ，学生同士のコミュニケーションへ

本研究では，多様な学習状況（例：友人や過去の自分）と繋げた．さらには，Lantern を押すと LED が点滅するを複数の LED アレイを用いて提示・比較することで，学仕組みになっており，TA の呼び出しサインとして活用し習を開始する動機付けや意欲の継続を促すペン型デバイス

スムーズな対応へと繋げた．

を提案する．

鶴岡ら [8] は，クッションを用いて遠隔地にいる他者とのつながり感を利用した学習支援システムを提案した．クッションに内蔵されたセンサから学習集中度を推定し，LED

1a)

公立はこだて未来大学
b1020125@fun.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japanの光でアンビエントに提示することで，自分と遠隔地にい410

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る学習者の学習状況を共有することを可能とした．また，親しい友人関係ほどつながり感を感じ，相手の学習状況に影響を受けやすいことが示された．
吉原ら [7] は，自律学習の継続を支援するための Enlight-Pen を提案した．ペンは LED がゲージ上に連装されており，e-learning の課題を達成するごとにゲージ状の灯りを1 つ増やして進捗を表現した．また，ペン立てに自分と他の学習者のペンを複数本さし，自分の進捗状況と他者の学習状況をリアルタイムに共有させることで，ライバル意識を喚起させ学習の再開が促される機会を増やした．
本研究の独自性としては，ペンと一体型のデバイスに取り付けたセンサで学習状況を推測し，内蔵の LED アレイ

図 1

本システムの使用イメージ図上に提示する．また，自分の学習状況だけではなく，多用な学習状況（例：友人や過去の自分）を他の LED アレイ上に提示・比較することで，学習者の特性に応じた学習意欲の向上を図る．

3. 提案
自己決定理論 [3] によると、動機付けは報酬や罰等の外的圧力による外的調整，義務感や自尊心等の内的圧力による取り入れ的調整などが挙げられる．なかでも，学習の動機付けとして、取り入れ的調整は「友達がやっているからやろう」や「昨日の自分よりも多い量の勉強をしよう」といったように，学習者によって感じ方が異なると考えられる．
本研究では，多様な学習状況（例：友人や過去の自分）を複数の LED アレイを用いて提示・比較することで，学

図2

デバイスの全体像（左），ペンの頭部方向から見たデバイス（右上），ペン先方向から見たデバイス（右下）

習を開始する動機付けや意欲の継続を促すペン型デバイスを提案する．本システムの使用イメージ図を図 1 に示す．

を同時に提示できる点に配慮して丸みをつけた三角の筒状

本システムは，複数人の学習者（A，B）が別の場所で，漢とした（一辺 4cm ×長さ 10cm）．M5StickC は筐体の上部

字や文章の書き取り，筆算のような計算問題などの学習をに配置しており，USB 等で給電がしやすいように配慮し行っている状況を想定している．図 1 において，A は自身た．なお，短時間であれば内蔵バッテリーでも動作する．の学習状況と B の学習状況がデバイス上に可視化されていLED テープは 1 列 10 個のフルカラー LED を備えたもの

る．B は自身の現在の学習状況と過去の学習状況が提示さを 1 つの LED アレイとして，3 列用意した．専用ライブ

れている．学習者自身が比較対とする学習状況を選択する

ラリ（Adafruit NeoPixel）を用いることで，１本の信号線ことで，学習者の特性に応じた学習意欲の向上を図る．

のみで全ての LED を制御できる．LED アレイは，筐体内側の側面にあるスリットに差し込む形で固定する．

4. 実装

4.2 センサを用いた学習状況の推定

ここではデバイスの実装として，「デバイスの構成」，「セ学習状況の推定の実装を行うために，M5StickC を取りンサを用いた学習状況の推定」，「クラウドへの学習状況の付けたペンを使用して簡単な計算問題や漢字の書き取りを保存」，「LED を用いた学習状況の提示」について説明する．

行い，6 軸慣性センサから得られる 3 軸加速度データと 3 軸角速度データを記録した．得られたセンサデータの一例を4.1 デバイスの構成グラフ化して図 3 に示す．グラフの縦軸は加速度値（G），本デバイスは，マイコン・慣性センサ部分の M5StickC，角速度値（deg/s），横軸は経過時間（s）を表している．ま情報提示部分の LED テープとそれらを保持しペンと一体た，加速度値は角速度値にスケールを合わせるために 100化させるための筐体から成る (図 2)．外装は，持ちやすさ倍している．と最大 3 種類の学習状況（例：自分，友人，過去の自分）© 2024 Information Processing Society of Japan

センサデータを分析し，ペンの状態を大きく次の 4 つに411

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図31B-522024/2/28

6 軸センサから得た 3 軸加速度と 3 軸角速度の推移図（左）と3 軸加速度の方向（右）図 5

自分の学習状況（橙）と遠隔の友人の学習状況（水色）の表
現例

したが，要求精度と応答速度を考慮して，現時点では単純な判定方法を実装した．今後，性能評価を通して最適な手法を探っていく．

4.3 クラウドへの学習状況の保存
クラウド上へ学習状況を保存する機能を実装した．

Google Apps Script を用いて，LED の点灯数とペンの状態をタイムスタンプと共に Google Spreadsheet 上に保存する．この機能により，遠隔者の学習状況や過去の自分の学習状況を参照することができる．

4.4 LED を用いた学習状況の提示
図 4

ペンの 4 つの状態：（a）置いている，（b）持っている，（c）筆記している，（d）振っている

筐体内側の側面に取り付けた LED アレイを用いて，学習状況の提示を行う（図 5）．LED アレイは筐体内側の側面の 3 面にそれぞれ 1 列に配置し，ゲージ状に表現した．

分けることにした：（a）置いている，（b）持っている，（c）

自分の学習状況に加えて，最大 2 種類の学習状況（例：友筆記している，（d）振っている．
（a）は，ペンが机に置か人，過去の自分等）を表示できる．学習状況の継続に応じれており，学習者がペンに触れていない状態である．（b）て，LED をゲージ状に点灯させる．そして LED が 10 個は，学習者がペンを手に持ち，静止している状態である．

点灯すると，同系統の濃い色で上書きするように 1 つ目か（c）は，学習者がペンを持ち，実際に筆記行為を行っていら点灯させる（図 6）．また，自分や友人の学習状態を強調る状態である．現在の実装では，筆記状態の継続時間のみするために，学習状態の継続中は LED を一段明るく点灯を学習中とみなしている．（d）は，学習者がペンを筆記行させる機能や警告状態（状態 d）が一定時間続くことで全為以外で適当に振り回している状態である．適当にペンをての LED アレイを赤く点滅させる機能を用意した（図 7）．

動かしているだけで学習中とみなされないように区別して警告状態と認識している．図 3 のグラフ中の記号は，上記4 つの状態を手動でラベル付けしたものである．

5. まとめと今後の展望

本研究では，3 軸角速度の変化に着目し，4 つの状態の判

本研究では，多様な学習状況（例：友人や過去の自分）を別を行う．具体的には，各軸の角速度を平滑化した上で，複数の LED アレイを用いて提示・比較するペン型デバイ

その絶対値の総和を角速度の変化量として扱う．この変化

スの提案と開発を行った．デバイスに取り付けたセンサを量を閾値と比較することで，前述した 4 つの状態を判別す用いて学習状況を推定しクラウドへ保存することで，LEDる．さらに，判別の安定性を向上させるために，平滑化しの光を用いて自身と遠隔にいる友人，過去の自分の学習状た Y 軸加速度（重力加速度）をペン先の方向を示す指標と況を提示した．

して扱う．なお，機械学習を用いて判別を行う方法も検討© 2024 Information Processing Society of Japan

今後は，システムの性能評価として，学習状況の推定の412情報処理学会 インタラクション 2024
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参考文献
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[6]

[7]

[8]
図 6

LED の点灯が変化する様子：橙色系統の変化（上），青色系統の変化（中），緑色系統の変化（下）

図 7

[9]

Khaled Bachour, Hamed Seiied Alavi, Frédéric Kaplan,
and Pierre Dillenbourg. Low-resolution ambient awarenesstools for educational support. CHI 2010 Workshop: The
Future of HCI And Education, Atlanta, Georgia, USA,
April 11, 2010.
Eugênio Peixoto Júnior, Italo L. D. Delmiro, Naercio Magaia, Fernanda M. Maia, Mohammad Mehedi Hassan,
Victor Hugo C. Albuquerque, and Giancarlo Fortino. Intelligent sensory pen for aiding in the diagnosis of parkinson s disease from dynamic handwriting analysis. Sensors, Vol. 20, No. 20, 2020.
Richard M. Ryan and Edward L. Deci. Self-determination
theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist.
55(1), 68-78, 2000.
Maximilian Schrapel, Max-Ludwig Stadler, and Michael
Rohs. Pentelligence: Combining pen tip motion and writing sounds for handwritten digit recognition. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems, CHI ’18, p. 1–11, New York, NY,USA, 2018. Association for Computing Machinery.
コ ク ヨ 株 式 会 社. し ゅ く だ い や る 気 ペ ン .
https://www.kokuyo-st.co.jp/stationery/yarukipen/.
コクヨ株式会社ホームページ（2023-12-22 参照）.
株式会社ストーリア. Penbe 〜勉強したくなる魔法のペン〜. https://www.penbe.jp/. Penbe 公式ページ（202312-22 参照）.
吉原さくら, 塚田浩二, 安村通晃. Enlight-pen: 自律学習継続支援システムの提案. 情報処理学会インタラクション論
文集 2003.
鶴岡秀樹, 矢入郁子. クッション型デバイスを用いた自律学習促進システムの提案. 人工知能学会全国大会論文集,2015. 1N5-1.
文 部 科 学 省. 小 学 校 学 習 指 導 要 領 (平 成 29年 告 示 ）. https://www.mext.go.jp/content/20230120mxt kyoiku02-100002604 01.pdf. （2023-12-22 参照）.

LED の明るさが変化する様子（左，中）とペンを振り回すことで赤く点滅する様子（右）精度を検証する．また，被験者に本システムを用いた学習を体験してもらうユーザ評価を通して，本デバイスの有効性を検証する．

謝辞
本研究の一部は，JST 未来社会創造事業 JPMJMI21J6の支援を受けた．

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