学習進行度の識別のための骨格情報解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-2-5

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Skeletal information analysis for identification of learning progression.

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「上の空状態」を検出するシステムの開発を目指し，学習者の集中状態ごとの骨格座標の特徴について，座標値の標準偏差や移動範囲，学習者の顔の向き，肘の角度を算出して分析する．実験では，着席して学習する動画を撮影し，機械学習を用いて集中状態の識別を行った．実際の動きの傾向を正確に実験に投影するため，集中状態について作業の内容とその進行度ごとに状況を分けて考え，短い時間に区切って解析することで集中力の細かな波を評価した．骨格情報には集中状態ごとの違いが現れると仮定し，骨格座標の標準偏差等を特徴量として抽出した．標準偏差や顔の向きからは，集中状態と動きの間に一定の相関が見られることは確認できた．本研究から上の空状態を検出するシステムを開発するにあたり，標準偏差や顔向き情報が主に有用である可能性を示唆した．