着席状態の学習者を対象とした骨格情報に基づく学習進行度の識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-2-5

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): Identification of Learning Progress Based on Skeletal Information for Seated Learners

著者名: 吉永 一貴（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）

著者名(英語): Kazuki Yoshinaga (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード: openpose|学習支援|機械学習|集中度|動作解析|openpose|study support|machine learning|degree of concentration|behavior analysis

要約(日本語): 本研究では，学習者の支援を目的とした上の空状態を検出するシステムの開発を目指す．本報告では，学習者が机に向かって学習する動画を撮影して，集中状態の識別を行った．学習者の集中度合いを5段階にカテゴリ分けし，その度合いごとに，極端に動かないこと，無駄な動きが多いことなど，学習を行う時に現れる特有の動きが存在し，集中度合ごとに動作に違いが現れると仮定した．解析手法としては，学習者が着席状態の動画を撮影し，その動画から骨格座標を抽出した．さらに集中度合ごとに骨格座標の分布と学習中の動きの間の相関を分析した．その結果，集中度合と上半身の動きに相関の確認された事例が存在し，骨格座標の分布が集中度合の判別に有用であることが示唆された．