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J-GLOBAL ID：201902226439562363   整理番号：19A2878396

生体信号を用いた濃度状態の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Concentration State Using Biosignals

著者 (4件)： Takeichi Yoshihiro (Electrical and Electronic Engineering,National Institute of Technology,Tsuruoka Yamagata,Japan) ,  Sato Jun (Electrical and Electronic Engineering,National Institute of Technology,Tsuruoka Yamagata,Japan) ,  Yonemura Keiichi (National Institute of Technology,Kisarazu college,Kisarazu Chiba,Japan) ,  Yajima Kuniaki (National Institute of Technology,Sendai college,Sendai Miyagi,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： InCIT  ページ： 264-267  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在の日本の学術教育システムでは,知識中心の受動学習が主流となっており,学生が大学に入るために特別な外部を通過しなければならない。この実態の結果として,学生が社会を含む時代になると,問題の終了・解決技術の低下が問題となっている。約8年前から活発な研究への結合を取り入れた能動学習(AL)が提案されており,それにより一般的なスキルや技能を目標にすることが進められている。さらに,コミュニケーションと相互により良い関係を構築することが可能である。このALがクラスに適用されるとき,教師が自己動機づけ学習の学生の程度を獲得するという問題がある。ALでは,クラス後の実験ルールとアンケートにより主観的に評価した。教師がその程度を捉えることができれば,教師と学生の間のコミュニケーションレベルを上げることにより,より効果的なALを開発することが可能である。本研究では,クラスにおける様々な行動における学生の濃度を監視し,クラスを研究する学生の生物学的シグナルを測定することにより,濃度を予測する指標としてクラスに適用できるかどうかを調べた。このシステムを用いて,集中状態と非集中状態のクラスにある学生の生物学的信号の変化から内部条件を分析することにより,信号を測定し,推定を行うシステムを開発した。解析の結果,多数回のブラインド,脳波,およびGSRに関する変化の条件を確認した。この結果は,ALを実行する濃度の客観的な学生の状態を確認できることを示している。従って,教師に対する学生の状態を捉えることによりクラスの内容を進歩させることができ,したがって,ALによる新しい指示モードを示唆することができる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニケーション ,  動機づけ ,  学習 ,  脳波 ,  *生体信号 ,  アンケート
準シソーラス用語： 能動学習 ,  教育システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： CAI  (JE09000G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C) ,  技術教育  (JA01050T) ,  技術教育  (NA01040M)

タイトルに関連する用語 (1件)： 生体信号