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IPSJ Interaction 2018

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講義振り返り支援のための板書速度の可視化
岡澤 大志1,a)

江木 啓訓1,b)

概要：本研究では，教授者に自身の板書速度を提示する講義支援システムを提案する．近年，学習者の意欲や興味の多様化により，教授者が多くの学習者の状況を客観的に把握することが難しくなっている．また，教授者が板書を用いて講義を行う形式の授業において，教授者が自身の板書速度を把握するのは困難である．そこで，本研究では，教授者の板書具であるチョークにマイクを取り付け，板書音の測定を行う．
これにより，板書の速度である文字のストロークを測定し，結果を可視化した．板書音の情報として音量を用い，チョークの音を拾って回数として検知し，可視化グラフを作成した．結果として板書中の発言の有無に関わらず 76%の精度が得られた．今後の展望として，本研究で作成したシステムを実際の講義で用いることによって評価実験を行う．本システムを用いることで，教授者は自身の板書速度を客観的に把握できるため，講義の内容に合わせて板書速度を調整できると考えられる．

Visualization of writing Speed on a chalkboard for Supporting Lecture
Review
Taishi Okazawa1,a)Hironori Egi1,b)

Abstract: In this research, we propose a system to present teachers their own writing speed for supporting lectures. In recent years,teachers have diﬃculties in understanding the situation of students objectively
because of their diversification of motivation and interest. Teachers also have diﬃculties in grasping theirown writing speed on a chalkboard during lectures. We detect the writing stroke by measuring the sound ofa chalk with a microphone and visualized the result. A visualization graph is created from detected chalkstroke times using sound volume. From a preliminary experiment, the recognition rate exceeded 76% in thedetection of writing speed on a chalkboard. In future work, it would be necessary to perform evaluation
experiment by using this system in actual lectures. From the result of this research, teachers will be enabled
to adjust their writing speed on a chalkboard according to the contents of the lecture.

1. はじめにそこで，板書速度を計測して教授者に提示するシステムを提案する．本研究では，教授者の板書具であるチョーク教授者が教え方を工夫することによって，講義を受講すにマイクを取り付け，音声の測定を行うことにより，板書る学習者に対して講義内容を効果的に伝達できる．教授行の速度である文字のストロークを測定し，結果を可視化

動の分類の一つには板書があり，教授者の板書行動は教えした．

方に影響を与えることが分かっている [1]．

これまでにも学生の筆記状況を検知し，提示する研究がしかし，教授者が客観的に正確な板書速度を把握するこ行われている [2]．しかし，板書速度を検知し，教授者に提とは困難である．教授者の板書が速すぎて学習者の筆記が示する研究は行われていなかった．教授者は学生の状況に追いつかないような状況は，内容理解の妨げとなる．

応じて講義形式を変えることがわかっている [3]．教授者
は学生の筆記状況を把握しつつ，同時に自身の板書状況を

1a)b)

電気通信大学 大学院情報理工学研究科
Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, Japanokazawa@uec.ac.jp
hiro.egi@uec.ac.jp© 2018 Information Processing Society of Japan

把握することで，学生の筆記状況に合わせた板書行動を行うことが可能になると考えられる．
教授者が自身の行動を振り返る方法として，講義のビデ

1093

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オ録画，専門家によるピアレビュー，学生へのアンケート

おり [7]，一般的な大学生にアンケートを実施したところ，などが挙げられる．しかし，それらの方法は，客観的であPowerPoint の授業では配布された資料にメモをするだけり教授者に負担をかけずにあらゆる状況で使用可能というという意見が多く，教授者が板書をするとノートを取りた条件を満たすことが困難である [4]．上記の問題を解決すくなるという意見もあった．

るため，教授者が自身の板書速度を振り返るためのシステ

これらの先行研究を元に，「板書」という行動は自由度がムを提案する．本システムを用いることで，教授者は自身高く，「書く」動作が学習者の集中力をあげることに繋がるの板書状況を把握し，自身の板書速度を調整することが可ため，教授者が「書く」動作を行わないプレゼンテーショ能になると考えた．

ン型の講義にはない利点があると考えた．また，文部科学

最終的な目標は，教授者の板書状況の検知と学生の筆記省が定める教科指導における ICT 活用 [8] では，「ICT に状況の検知を組み合わせることで，教授者が学習者の状況よる情報の提示は，板書のそのまま代わりになるものではと自身の状況を手掛かりに講義を振り返ることが可能なシない．提示した情報について説明等をした上で，従来通りステムの作成である．本研究では，学習者の板書速度を検重要な点は板書をし，児童生徒にノートをとらせる指導も知し，教授者に提示するシステムの作成を行った．

重要となる」としている．

2. 先行研究2.1 板書の社会的背景

2.2 教室の板書状況検知
教室の板書状況を検出する研究として，講師の追跡動画

近年の情報技術の発達により，Microsoft PowerPoint をと黒板全体の静止画を自動で作成するシステムの開発を行はじめとするプレゼンテーションのためのソフトウェア

い，多様な環境に対応させるための追加開発を行っているを用いて，あらかじめ用意した講義資料を教室のスクリーものがある [9]．この追加開発により，多様性は満たせていンに表示する講義が多く行われるようになった．その中にるが，単位時間ごとの板書状態の検知は不可能なため，本は，全く板書を行わず，スクリーンに資料を表示するのみ

研究にはこのシステムを活用できない．の講義もある．そのため，講義受講者全体に文字が見える

高周波慣性測定装置を用いて手の動きを検知し，垂直状ようにするという点においては，板書を行う必要性は低下

態に書かれた文字を測定する研究も行われている [10]．こしている．しかし，現状では黒板に板書を行う形式の講義の研究では，手の動き解析技術を使用してリアルタイムでも行われている．その理由として，プレゼンテーション型

空中に手書きされた文字を自動的に分析した．リアルタイの講義と板書型の講義では「書く」作業の有無が異なるこ

ムや垂直方向への応用性などの条件は満たせているが，シとが考えられる．

ステムの利用が可能な環境が限られており，従来の講義形ノートリビルディング法の提案と支援システムの開発と式を変えることなくシステムを用いることが難しい．

評価を行った研究がある [5]．この研究では，学習者自身三軸加速度センサを取り付けたチョークホルダーを用いにより情報を再整理し，構造化ノートを組み立てることにて，教授者が自身の板書状況を把握して振り返るためのシよる効果があると考え，プレゼンテーション型の講義ではステムの開発を行ったものがある [11]．この研究では，板その過程が表示できないため，板書された情報を自らで再書行動を「書いている」「動いている」「止まっている」の整理することが重要であると考えている．この研究のよう

3 つのパターンに分類し，実際の講義における総合識別率に板書を再現していくための知識マップを作り，学習者にが 80%以上であるため，分類に成功したとしている．しか構築させるためのシステムを作れば，今までのように黒板し，このシステムではリアルタイムによる検知を行っておに板書することでしかできなかった情報の提示ができるよ

らず，また板書速度の検知を行っていないため，本研究のうになると考えた．しかし，この研究で用いられる構造化目標とは異なる．

ノートは，重要かつ整理がなされている資料以外では用いることが不可能なため，全ての講義内容を構造化するまで3. 研究アプローチに至っていない．また，この形式ではメモ書きを想定して第 2 章で述べた通り，板書は教授行動における基本的かいないため，知識習得の仕方が限定されてしまうという欠つ重要な要素である．しかし，教職経験年数の長い小学校点がある．の教師においてさえ，授業全体を構造化し，授業場面に応「黒板」「白板」「PowerPoint」の 3 種類のメディアを使じて板書の量を調整することが難しいことがわかった [3]．

用した講義の比較実験を行っている研究がある [6]．その大学生を対象とした講義においても「授業全体を構造化

結果，プレテストと一週間後のテストの差より，板書をし，授業場面に応じて板書の量を調節すること」は有効で必要とする講義の方が PowerPoint よりも学習効果が高いある．しかし，講義全体の流れや講義全体を通した板書速ことを示した．さらに，黒板と PowerPoint による授業と度などの把握は難しい．長時間の振り返りを行わずに教授学生のノートテイキングの関係に関する研究も行われて者が自らの板書速度を把握する方法が主観に基づいた方法© 2018 Information Processing Society of Japan1094

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しか存在しないことが原因の一つと考えた．

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行う場合は，教授者に指示を行い，データをセットする必

そこで，本研究では講義中に教授者の板書速度を検知要があるため，簡易に使用することが困難になる．そのたし，可視化するシステムを提案する．板書される文字はスめ，事前の準備を必要としないシステムが望ましい．また，トロークの集合で，チョークが黒板に当たるストロークごあらゆる環境に対応させるために，黒板を使ったシステムとに音が発生する．このことから，マイクを使って板書音や，ビデオカメラによる検知など環境依存のある手法は取を収集することによって，ストロークを識別することがでらない．そこで，環境に依存せず，学生に影響しない方法きるのではないかと考えた．

としてチョークにマイクを取り付ける手法を用いた．

教授者の単位時間あたりの板書回数を提示することで，教授者は客観的に時間あたりの自らの板書状況を把握する

4.2 検知手法ことが可能となる．これにより，授業場面に応じて板書のウェアラブル端末を用いて録音した音情報から板書音を量を調整できると考えた．また，板書状況から講義の状況取得する．ウェアラブル端末はワンボードコンピュータを把握することが可能であるため [11]，本システムで提示(Raspberry Pi) に指向性マイクのついたチョークホルダーする情報を手掛かりとして講義を構造化することが可能だを接続したものと，バッテリーで構成される．また，ウェと考えられる．

アラブル端末の制御とデータ収集を行うために，板書状況本研究の先行研究として授業において板書を行っている可視化サーバを設置する．

大学教員と普段板書を行わない大学生を対象として，板書学習者が装着したウェアラブル端末を用いて，チョーク速度を測定する研究を行った [12]．この研究において，標ホルダーの音量を判別してサーバに送信する．入力された準板書速度，上限板書速度および下限板書速度を求めた．

音量を元に，サーバで板書の有無の判別を行い，板書状況その結果，被験者によって標準板書速度が大きく異なるこを可視化したグラフを学習者に提示する．システムの全体とが分かった．また，普段板書を行う大学教員の標準板書構成を図 1 に示す．

速度が，普段板書を行わない学生の上限板書速度を超過しているものがあった．これらのことから，教授者全体に共通する標準板書速度を定めることが困難だと考えられる．
本研究は，講義中に教授者の標準板書速度を測定して，その値が変化した際に，教授者が客観的に速度の変化の割合を把握できることが重要であると考えた．これによって，教授者は自らの板書速度が大きく変化することを防ぐことができると考えた．また，教育実習などの場において，板書速度の変更調整が必要となったときに客観的に把握することは有効だと考えられる．

4. システム設計
本研究では，板書音から板書状況を可視化するシステム
図 1 システム構成図を提案する．教授者の単位時間あたりの板書時のストローク数を測定し，特徴量を用いて可視化グラフを作成して講義終了後に提示する．講義中の教授者に板書状況を通知するための特徴量として用いるため，リアルタイムで板書回数の計算が可能でなければならない．

4.3 提示手法
教授者に提示する最適な方法を探索的に調査するため，python のライブラリである matplotlib を用いてグラフを4.1 システム要件作成した．横軸を時間軸 (単位は [秒])，縦軸をストローク本システムの要件として以下の条件を満たす必要がある．

回数とした縦棒グラフとし，板書後に被験者に提示した．

• 事前の準備を必要としない

図 2 に，可視化グラフの一例を示す．

• リアルタイムで教授者の板書状況を把握できること

板書率は，測定時間全体における板書時間の割合を示し• 振り返り時に大きな負担をかけないことている．本研究では，講義中に通知する情報を調査するた• 教室環境に依存せず，講義に大きな影響を与えないめに，本グラフによる板書行動終了後の振り返りを行った．

こと
現在，機械学習による行動識別で一定以上の精度を出す
ためには教師データを必要とする．教師データのセットを© 2018 Information Processing Society of Japan

5. システム評価実験
板書行動識別の精度と可視化グラフの評価を行うための1095

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実際の講義では板書内容を説明する時間が設けられるた૯ετϩʔΫ਺ɿʮճʯ

൘ॻ཰ɿˋɹ଎౓ɿ41.

め，板書後に体感速度のインタビューを行い，被験者の発

話音声を一定時間取得した．また，板書の文字の大きさの変更による速度の調整を避けるため，1 文字あたりの大き

さを縦横それぞれ 11cm とした．これは一般的な教室にお

いてどの位置からも十分に見える大きさと考えられる [13]．



先行研究 [12] では縦横 9cm としていたが，被験者の大学教

૯߹൘ॻ࣌ؒɿʮඵʯ

図 2 板書状況を表す可視化グラフ

員にインタビューを行ったところ，縦横 9cm より少し大きく書いているという人が多かったため，変更を行った．文
字を書く位置は，固定式黒板の高さを考慮し，床上 110cmから 180cm の位置とした．

実験を行った．実験では以下の 3 つのことの調査を行った．

システム使用時の測定時間はそれぞれ 100 秒とした．こ( 1 ) システムが検知したストロークの精度を確認する

れは実際の講義において板書行動時間だけを測定するので( 2 ) 被験者が主観的に判断した板書速度と実際の板書速度なく，全体の講義の時間に板書割合がどの程度あるかを見がどの程度異なるか調査するるため，常時録音を行う必要があると判断したためである．

( 3 ) 講義中に必要な板書状況の情報を調査する

100 秒の測定時間の間に，被験者は板書を行い，板書を終

実験の被験者は普段板書を行うことのない理工系大学の学了したら残りの時間にチョークホルダーを持ったまま主観生 5 名とした．また，板書具として，チョークホルダー（シの板書速度の割合を回答してもらう．録音中にどの程度のンワ社製）を用いた．実験で板書を行う文字として，以下ノイズが入り，板書行動とみなされたかを検証する．
全ての文字の板書を終了した後，測定した音情報から作の 3 つを用いた．

• 「電気通信大学研究総覧」（以下，漢字 1）

成した可視化グラフを被験者に提示し，以下の質問を行う．

• 「原著論文提出期限直前」（以下，漢字 2）• グラフを見たときに，主観の板書速度と客観の板書速• 「量子計算機指定参考書」（以下，漢字 3）

度はずれていると感じるか

これらの漢字文字列は全て 10 文字 95 画となっている．な• グラフの形や足りない情報がなんであるか

お，この漢字文字列は筆者らが以前使用した基準 [12] をも• リアルタイムで振り返るときにどんな情報が必要かとに，小学校で習う教養漢字の中から選択し，文字が重複• グラフを表示する単位の意見と単位時間でどんなことしないようにした．さらに，以下の指示を順番に行いそれぞれの漢字文字列ごとに黒板に書いてもらった．

• 自然な速度で板書を行う• 早く板書を行う• ゆっくり板書を行う
この際，順序効果を避けるために半数の被験者は「ゆっくり板書を行う」の後に「早く板書を行う」とした．実験のを振り返ることが可能か
これらの質問の回答を元に，システムの有用性の評価とリアルタイムで振り返るために必要な情報の調査を行う．

6. 考察
6.1 ストローク回数
本研究では，板書量を測定するための要素として板書の画数を用いた．実験でシステムが判定した板書回数の結果

様子を図 3 に示す．

を以下の表 1 に示す．以下の表の値は全ての被験者の平均値となっている．実験における板書行動時間の平均値は，39.45 秒であった．
「システムが 100 秒で判定したストローク数」は測定時間である 100 秒全体でシステムが判定した画数の合計値，「板書時間のストローク数」は被験者の板書行動時間の間でシステムが判定した画数の合計値となっている．
理工系大学の数学科目における板書行動の割合を測定した研究 [11] では，講義全体に対する板書時間は 26.22%であったとしているため，本実験の板書割合と比較してシステムの精度を算出した（TWA とする）．
「ゐ」「ゑ」を除くひらがな 71 文字と教養漢字の画数の平均値はそれぞれ 3.42 画と 9.42 画である．教科ごとの漢図 3 実験の様子© 2018 Information Processing Society of Japan

字使用率として，大学の数学科目のひらがなと漢字の割合

1096

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表 1

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2018/3/5場合の倍率を示している．

システムの画数判定

システムが 100 秒で判板書時間のストローク定したストローク数数

この結果から，被験者が自らの板書速度を適切に調整するのは困難であることがわかった．実験終了後，被験者に漢字 1（普通）

103.2

95.0

可視化グラフを提示し振り返ってもらったところ，自身が漢字 1（早い）

107.8

87.0

考えたほど板書時間の変化がないことが読み取れたという漢字 1（遅い）

105.6

102.4

意見があった．

漢字 2（普通）

109.0

97.8

漢字 2（早い）

96.2

90.2

漢字 2（遅い）

107.8

103.0

漢字 3（普通）

106.8

95.8

報についてインタビューを行った．ほとんどの被験者が板

漢字 3（早い）

93.2

86.2

漢字 3（遅い）

104.8

98.6

書速度が早くなった時にバイブレーションによる通知があ

総合平均

103.8

95.1

6.3 講義中に提示する情報
板書終了後にグラフを提示し，リアルタイムに必要な情ると望ましいと回答した．そのため，教授者の板書速度をリアルタイムで検出し，速度が早くなった時，バイブレーはそれぞれ 40.73%と 21.83%であったため，板書時の 1 文
字の平均ストローク数として用いた（WSA とする）[14]．

100 ∗ (1 − (103.8 − 95.1
∗ TWA)) = 76.26%
10 ∗ WSA(1)

本システムの精度はストローク数に大きな影響を及ぼさなかったと考えられる．ここでは数学科目を基準として扱ったが，新聞を用いた講義を対象とした場合，漢字の比率が上がるため [15]，結果としてノイズの割合は減る．しかし，講義ごとにノイズの影響が変化するのは望ましくないため，システムを改良する必要がある．

ションによる通知を行うシステムを検討する．
また，90 分の講義全体の板書の流れを思い出すことが困難であるため，講義終了後にこのグラフをみて振り返ることは，難しいという意見があった．そのため，講義後の振り返りを行うためには，講義中に自身の板書状況が印象に残る仕組みを作る必要がある．

6.4 音量の閾値
本研究では，マイクによる音量のみで板書行動の判別を行った．実際の講義では，発言を伴う板書行動が考えられる．このため，発話音声や環境音とチョーク音の分離が必要である．人の発言の周波数は 4000Hz を超過することが6.2 板書速度の調整
板書行動を行っているときに自身の板書速度の変化を把握できるか確認するために，実測値，システムによる計測値，および被験者の主観的な判断での比較を行った．比較の結果を以下の表 2 に示す．以下の表の値は全ての被験者の平均値となっている．

ないという特徴を利用し，実験において録音した音声にハイパスフィルタを通し，発話音声とチョーク音の分離を試した．
この時，音の遮断周波数を 4000Hz 以下とし，減衰傾度を6dB とした．図 4 はフィルタ前後の音声波形の例である．

表 2 実測値と主観による板書時間との比較
実測値

システム

主観判断

漢字 1（普通）111

漢字 1（早い）

0.84

1.240.66

漢字 1（遅い）

1.54

1.361.66

漢字 2（普通）111

漢字 2（早い）

0.76

0.70

0.68

漢字 2（遅い）

1.39

1.151.64

図 4

ハイパスフィルタを通した音声波形

漢字 3（普通）111

漢字 3（早い）

0.78

0.780.69

マイクの入力の音量を数量化した値（ここでは V とす漢字 3（遅い）1.37

1.161.72る）とデシベル値（ここでは B とする）の関係性は以下の倍率の平均距離

0.32

0.23

0.50

式のようになっている．

「実測値」はストップウォッチで板書の開始から終了まB[dB] = 20 ∗ log10 |V|(2)

での時間を測定，「システム」は録音した 100 秒のうち，シ本システムでは，音量を数量化した値の板書開始識別値をステムが判断した板書時間，「主観判断」は板書行動直後に30000 とし，板書終了識別値を 10000 とした．一度板書終に回答させた時間である．それぞれ標準の時間を 1 とした

了識別値を下回ってから板書開始識別値を上回った場合© 2018 Information Processing Society of Japan

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2018/3/5に 1 ストロークとした．教室の環境音は約 50dB であるため [16]，教室の環境音がストロークに影響しないようにするためには，板書終了識別値がこの値以上でなければなら謝辞
本研究の実験にご協力いただいた電気通信大学の学生の皆様に深く感謝します．

ない．上記の式 2 を用いて計算すると，10000 は 80dB となり，指向性マイクが環境音のみで到達する値ではないと参考文献言える．また，板書とみなす値は約 90dB であり，80dB と[1]大きく離れているため，板書行動の判別が可能だと判断し，識別値の設定とした．

[2]

実験で検知したデータ群の中で特に誤差が激しいデータ

3 つに対してハイパスフィルタを通してから板書行動識別を行った．以下の表 3 はハイパスフィルタを通す前後を表[3]したものである．
[4]
表 3 ハイパスフィルタによるストローク数の変化
フィルタ前のフィルタ後の板書時間のス

ストローク数

ストローク数

トローク数

データ 11178481データ 21278299データ 312710097[5][6][7]ハイパスフィルタを通した結果，2 つのデータのストローク数が実際の値に近づいた．しかし，1 つのデータにおい[8]て板書を行っているにもかかわらず，数えられないという問題が生じたため，ハイパスフィルタをかける場合は適切な閾値に調整する必要がある．また，板書行動が早い場合[9]にストロークを分離できない箇所が存在する問題もあった
ため，閾値の見直しおよびハイパスフィルタの適応が必要だと考えられる．

[10]

7. おわりに本研究では，教授者に自身の板書速度を提示する講義支[11]援システムを提案した．今後は，システムの検知方法の改善とリアルタイム通知システムの開発を行う．
システムの検知方法として，指向性マイクを用いること[12]で環境音や発話音声の分離は可能となったが，紙をめくる音やチョークを置く音の分離ができていないため，音の特徴を調査してノイズとして入らないような手法を検討する．また，実験後の振り返りに用いたグラフでは，スト[13][14]ローク単位ではなく，文字単位の表示が望ましいという意見があったため，書いている文字を推定する技術を組み合[15]わせることを検討する．
本研究で行った実験ではワンボードコンピュータに有線接続したマイクを用いたため，無線による音情報の送信を行えるような形にし，チョークホルダーに取り付けること[16]

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