脳波の時系列特徴量および周波数領域特徴量を用いた学習指導支援システム

カテゴリ：部門大会

論文No：OS4-1-9

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：A Leraning Support System Based on EEG Time-Series and Frequency-Domain Features

著者名：木野内 聡（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)： Satoshi Kinouchi (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード：機械学習,脳波,Machine Learning,Brain wave

要約(日本語)：本稿では，学習者が問題解決中に援助を必要とするタイミングを脳波データに基づいて自動判定する学習支援システムを提案する．提案手法は，脳波計測部，特徴抽出部および識別部で構成される．脳波計測部では，14チャンネルの脳波を対象とする．特徴量抽出部では，時系列特徴量および周波数領域特徴量（バンドパワー）を算出する．また，識別部ではSVMにより援助要否を分類する．実験的検証を行った結果，電極の組み合わせの探索が重要であることが確認された．

本誌掲載ページ：943-949p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：626Kバイト