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J-GLOBAL ID：201902282781499859   整理番号：19A1193685

モバイル学習環境における視線からの人間の認識可能性の推論【JST・京大機械翻訳】

Inferring Human Knowledgeability from Eye Gaze in Mobile Learning Environments

著者 (2件)： Celiktutan Oya (Personal Robotics Laboratory, Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London, UK) ,  Demiris Yiannis (Personal Robotics Laboratory, Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London, UK)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11134  ページ： 193-209  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚課題の間に見られる人々は,眼球運動機能と認知過程の間の相互作用を反映する。本論文では,目の注視と認知状態の間のリンクを研究し,目の注視が個人の知識についての情報を明らかにするかどうかを調べた。筆者らは,ユーザと仮想エージェントが携帯型モバイル機器を用いてクイズゲームを行うモバイル学習シナリオに焦点を当てている。著者らの知る限りでは,移動装置上での非侵襲的な眼追跡法を用いて,ユーザの認識可能性を予測する最初の試みとして,特殊な眼追跡装置を用いることとは対照的に,移動装置の正面カメラを用いた注視推定を行った。最初に,ユーザの知識を推論するために識別可能な一連の眼球運動特徴を定義した。次に,質問に応じてユーザの知識を予測するモデルを訓練した。人間の性能を達成する59.1%の分類性能を得た。これは,(1)ユーザのニーズに対する仮想エージェントの挙動(例えば,仮想エージェントがヒントを与える)に対する意味を持っている。(2)ユーザの知覚された知識に対する質問の個人化。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  視覚 ,  カメラ ,  相互作用 ,  モデリング ,  *携帯型 ,  トラッキング装置 ,  眼球運動 ,  ゲーム
準シソーラス用語： 個性化 ,  非侵襲 ,  モバイルデバイス ,  仮想エージェント ,  認知過程 ,  *モバイルラーニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 支援モバイルアプリケーション ,  非侵襲注視追跡 ,  眼球運動の分析 ,  人間の知識可能性予測

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： モバイル ,  学習環境 ,  視線 ,  人間 ,  可能性 ,  推論