教育システム情報学会 2013年度学生研究発表会

関西地区

学習態度認識システム LEARN における認知情報について	 	 Cognitive Information in LEARN: LEarning Attitude RecogNizer
吉川尚道，	  	  	  	  	  	 Naomichi YOSHIKAWA，	  	 

岩井憲一Kenichi IWAI

滋賀大学教育学部
Faculty of Education, Shiga University
Email: yoshikawa@ilab.sue.shiga-u.ac.jp，iwai@edu.shiga-u.ac.jp

あらまし：学習態度認識システム LEARN（LEarning Attitude RecogNizer）は，学習者の解答に対する確信の有無を判定するものであり，学習者の理解状態を示す学習者モデルを拡張して知識の定着度合いを計ることができ，これまでに e-Learning システム向けに開発が進められてきた．本稿では，このシステムの概要と，認知情報の精度向上に向けての改善点について述べる．
キーワード：認知情報，学習態度認識システム，e-Learning	 

１.	  はじめにれた学習者モデルを採用して，「認知情報に基づく学	  近年の著しい情報化の中で，教育分野においても習者モデル構築手法」を基本概念としている．これ

情報化に対応した教育が普及しつつあり，中でもは「学習者の様々な振る舞いの中から，その中からe-Learning は企業内教育，学校教育など各分野にお学習者の心理状態と関連した振る舞いに着目し，学いて活用されている．一般的な e-Learning には ITS習者の心理上の変化を見いだそうとする手法」であ（Intelligent Tutoring System：知的教授システム）のり，学習者の解答に対する確信の有無を扱うことで，ような学習者の理解状態を把握する機能は搭載され学習時に用いられる知識やデータが定着しているかていない場合が多く，実際には学習者の成績管理をどうかの判断につなげようとするものである．これ行う教員に委ねられているが，今後の ICT の普及をまでに確信の有無および理解状態を把握しようとす

考えると e-Learning による学習状態の把握は教員にる研究が岩井・武田(1)，岩井・戸根(2)によって行われ対する業務の支援という意味でも望ましいといえる．ており，表 1 のような基準が設けられている．	  この問題に対して，筆者が所属する研究室では，以前より学習者の学習態度を元に学習者の理解状態

表 1 学習者の解答結果に対する確信の有無に関する情報（以下，認知情報）を得て解答に対す・確信があり，正解	  	  →正しい知識の定着	 る確信の有無を認識するシステムである LEARN・確信があり，不正解	  →誤概念の定着	 （LEarning Attitude RecogNizer：学習態度認識システ

・確信がなく，正解	  	  →理解はしているが，未定着	 ム）(1)-(3)の開発が進められてきた．

・確信がなく，不正解	  →理解も定着もしていない	 	  本稿では，LEARN の概要と，認知情報の精度向上に向けての改善点について述べる．

筆者らはこれまでに行われてきた研究成果に対し，その精度を高めるべく，認知情報の判定素材の洗練

２.	  基本概念	 と拡張を行おうと試みてきた．	  LEARN では，文献(2)における認知情報を取り入9教育システム情報学会 2013年度学生研究発表会

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３.	  LEARN について	 がって，現行のシステムにマウス操作履歴を判断す３.１	  学習者の理解状態の判断	 る機能を実装することで，認知情報の精度向上を目	  現行の LEARN は，学習者の解答時間やマウス操指す．最後に(c)では，これまでに筆者が所属する研作情報から認知情報を得て，学習者が確信をもって究室で行われてきた体の姿勢情報による検証実験(2)解答しているかを推測している．

を応用し，筆者らは USB カメラを用いて取得した顔	  本研究で対象としてきた問題は英単語のスペルやの位置情報を利用して姿勢情報を導出し，学習者の発音などの選択式のドリルのようなものであった(1)．

確信の有無に対する判断を試みている．

標準的な解答時間についてはこれまでの独自の調査

これまでに姿勢情報については，姿勢遷移が小さ実験により，その平均を基に 24 秒とし，これを超えいと確信があり，大きいと確信がないことが明らかると「確信なし」として取り扱っている．になっている(2)ことから，例えば腕のように体の軸またマウス操作情報については，解答時間が 24から離れた動きをしない顔の位置情報を姿勢情報と秒を下回っていても，あらかじめ問題を表示させたみなしても十分な判断材料になると考えられる．

インタフェースにヒントを示すボタンを用意しておこれら 3 つの判断材料を現在実装されている判断

き，ここにマウスポインタを合わせてヒントを参照

材料に追加することにより，本システムの用途はさした場合はユーザに解答に対する自信がないものとらに広がり，より正確な学習者の確信の有無およびみなし，「確信なし」という判断がなされる．

理解状態を導き出せるようになると考えられる．

４.	  認知情報の取得方法における改善点	 

５.	  おわりに	 	  前述の判断基準により，LEARN は学習者の解答	  本稿では，LEARN の概要と，認知情報の精度向結果に対する確信の有無を得ることができる．しか上に向けての改善点について述べた．現在は，判断(3)

し先行研究 では，扱う問題の種類が限られている材料の充実化に向けてデータを収集し，精査を行っことと，それぞれの標準的な解答時間が固定されてている段階である．

いること等により，全ての問題に対して有効であるとは言い難く，今後早急な改善が課題となっている．

参考文献	 

ここで現状に対応すべく，新たに以下の 3 つの判(1)	  岩井憲一，武田靖代：“学習態度認識システム LEARN

定素材を提案する．の実装と評価”，電子情報通信技術研究報告，Vol.104，No.448，pp.19-24 (2004)(a)	 問題の種類に応じた標準的な解答時間の設定	 

(2)	  岩井憲一，戸根義典：“認知情報を利用した学習者モ(b)	 マウス操作情報の充実	 

デル構築手法について”，映像情報メディア学会ヒュ(c)	 顔の位置情報を利用した認知情報の取得	 

ーマンインフォメーション研究会資料，Vol.27，No.22，
pp.93-100 (2003)	  (a)では，対象とする問題の種類を増やし，その種(3)	  山本弥加，岩井憲一：“認知・協調的 e-Learning 環境類に応じた標準的な解答時間の設定を試みる．現在

CoCoLo について”，平成 20 年度情報処理学会関西支はその対象となる問題の収集および分析を行ってい部連合大会講演論文集 VLSI 研究会，F-03，pp.309-310

る段階である．次に(b)では，現行の「ヒント参照の(2008)有無の判断」のみではなく，他のマウス操作情報に(4)	  堀口祐樹，松居辰則，小島一晃：“e-Learning におけついても対象としていく．例えばマウス操作履歴等る学習時の潜在的な意識変化の抽出”，人工知能学会を利用したマウス操作情報については，堀口らの研全国大会論文集，Vol.JSAI08，pp.10-10 (2008)(4)

究 においてもその有効性が認められている．した10