広島市立大学 大学案内2018
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教育現場において、eラーニングや多数の生徒を相手に授業を行っている際など、講師が生徒の学習状態を把握することが難しい場合があります。そのような場合に、人間の身体の動き、音声、顔の動きや表情など、検出したい情報をプログラミングにより比較的容易かつ正確に認識することができるKinect(※)を活用する研究を行っています。生徒の学習状態を識別し記録することで、授業中の生徒の行動を把握でき、より生徒の興味を引くような授業内容や授業方法に改善することができます。実験(写真参照)では、生徒をKinectで撮影し、生徒がどのような状態であるかを識別しながら、モニターでその正確さを記録しています。ここでは生徒の状態として、「本を読む」「ノートを取る」「寝る」「スマホを触る」「質問をする」「よそ見をする」を取り上げています。今後はさまざまなパターンを設定することで、より正確なデータを取得することが可能になります。また、その新たな活用方法の提案が期待されています。知能工学科 知能メディアコース知的メディア工学研究室 教授 髙橋 健一教育現場を人工知能でサポートパソコン前での学習状態を把握して、「1対1」の授業を実現(※)キネクト。Microsoft社の製品066

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