脳波と心拍変動を用いた問題に対する理解有無の識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-1-7

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Method to Classify Presence or Absence of Learning Understanding Based on Analysis of EEG and HRV

著者名: 三宅 涼太（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）

著者名(英語): Ryota Miyake (Tokushima University),Shin ichi Ito (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード: 脳波|心拍変動|学習理解|サポートベクターマシン|Electroencephalography|Heart Rate Variability|Learning Understanding|Support vector machine

要約(日本語): 学校における授業の問題点は，学生個人に合わせた授業か?て?きない点て?ある．学力や授業に対する理解の有無か?それそ?れ異なるため，これらを考慮して授業を行うことは非常に困難て?ある．結果として，分からない状態て?授業か?進むなと?の問題か?発生し，学力低下につなか?る．
本論文て?は，脳波と心拍変動から理解有無の識別する手法を提案する．脳波に関してはα波とβ波の帯域を，心拍変動に関してはSDNN，CVRR，RMSSDを特徴量とした．識別て?は，機械学習を用いて理解有無の識別を行った．結果として，脳波と心拍変動それそ?れ単一て?の識別の結果と比較して高い精度て?識別て?きており，複数の生体信号を用いることの有効性か?示唆された．加えて，脳波と心拍変動か?互いの識別て?きないテ?ータを補完し合うことて?更なる精度向上か?示唆された.