ラーニングアナリティクス

研究室紹介

本研究室のモチベーションは人間の学習と教育に対する次の問いです。
・知識はどのようにして獲得されるのか？
・スキルや暗黙知を表現できるか？
・人間の振舞いをどのように理解するか？予測できるのか？
このような問い対し、数理統計手法やクラスタリング、ディープラーニングといった人工知能技術等を活用して研究を行っています。

主な研究紹介

対面授業のための学習履歴情報の分析

この研究の目的は、授業で実施された小テストの結果やプログラミング行動などの振る舞いから、どのような種類の問題が解けないのか、どのような間違いをしているのかを明らかにすることです。そのアプローチとして小テストの正答・誤答およびコンパイル回数やエラー内容に数理統計手法や機械学習を適用して、有意に低い学習内容の抽出や成績予測を行っています。

ウェアラブルデバイス・マルチモーダルセンサによる生体情報の学習分析

この研究の目的は、ウェアラブルデバイスやマルチモーダルセンサで得られた生体情報から学習者の集中力や感情が測れることを明らかにすることです。そのアプローチとして時系列の生体情報にディープラーニングを適用して、学習状態の推定を行っています。