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Identification of logical thinking ability from online handwritten data

从在线手写数据中识别逻辑思维能力

基本信息

批准号：
20H04292
负责人：
山名早人
金额：
$ 11.23万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04292/
关键词：
オンライン手書きデータ視線データ論理的思考力ビッグデータ解析パーソナライズドラーニングデータマイニング学習データ解析視線情報ストローク情報ペンベーズドコンピューティング幾何学問題角度記号読解力オンライン手書きヒント参照部分点難易度

项目摘要

本課題では最終目標として「オンライン手書きデータを用いた論理的思考力の推定」を目指しており、思考過程の見える化を目標としている。2022年度は、2021年度に引き続き「数学幾何学問題」を主に対象として、「書き込みストロークデータへのメタデータ自動付与」を拡張し、一般的に幾何学問題において図形に書き込まれる各種記号に対するメタデータの自動付与を完成させた。同手法は、図形領域への書き込みとそれ以外のデータを分離させて取得し、図形領域への書き込みにおいては、中学及び高校での数学幾何で用いられる記号（「同一角を示す記号」「同一辺長を示す記号」「平行を示す記号」等）、合計14種類の記号を自動判定するものである。評価実験の結果、14種類の記号を平均0.85の精度で判別できることを確認した。ただし、記号の種類に依存して、0.70～0.93の精度となった。次に、被験者38名を対象に幾何問題を対象とし、解答時のストロークデータを取得した。ストロークの書き込み順を解析し「３種類の解答戦略への分類」を実施した。特徴量は、図形への書き込み記号の出現順を元に構成したuni-gram，bi-gram，1-skip-gramであり、XGBoostを用いて分類した。結果として、正解率 0.71、F値0.57を得た。2022年度は、上記の研究に加えて、研究実施中に明らかとなった「解答中の被験者の挙動が解答戦略に与える影響」を明かにすることを目的とし、「眼球運動を用いた解答戦略有無の判定」へのチャレンジを行った。具体的には、解答中の「眼球運動データ」を14名から取得し、解答戦略の有無判定の可能性を検証した。眼球運動データから20の特徴量を抽出し、XGBoostを用い３状態（明確な解法に基づく解答，積極的解法探索，非積極的解法探索）の自動分類を行い、正解率0.54を得た。

The final goal of this project is to estimate the thinking power of logic in calligraphy and use. In 2022 and 2021, the main target of "Mathematical Geometry Problems" was introduced, and the automatic assignment of "Mathematical Geometry Problems" was expanded. The automatic assignment of mathematical geometry problems was completed. In addition, the number of symbols used in mathematics and geometry of middle schools and high schools ("same angle symbol","same side symbol","parallel symbol", etc.), totaling 14 types, is automatically determined. Evaluation of the results, 14 types of marks, average accuracy of 0.85, identification, identification, identification. Accuracy of 0.70~0.93 is dependent on the type of symbol. 38 points to the right. The three types of solutions are classified according to the order of the book. Features: 1-gram, bi-gram, 1-skip-gram, XGBoost The results showed that the positive solution rate was 0.71 and F value was 0.57. In 2022, the above research was carried out in the light of the purpose of "determining whether there is a slight solution to the problem of eye movement". The specific answer is "eye movement" in 14 questions. The answer is "whether there is a possibility of judgment." Eye movement data is extracted from 20 features, XGBoost is used in 3 states (clear solution is basic solution, active solution exploration, inactive solution exploration), automatic classification is in line, correct solution rate is 0.54.

项目成果

期刊论文数量（6）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

幾何問題を題材とした解答戦略の自動推定 -オンライン解答データを用いて-

自动估计几何问题的解答策略 - 使用在线解答数据 -

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Mizutani T;Ano T;Yoshioka Y;Mizuta S;Takemoto K;Ouchi Y;Morita D;Kitano S;Miyachi H;Tsuruyama T;Fujiwara N;and Sugita M;岡田一洸，田中聖也，工藤雅士，三浦将人，山名早人
通讯作者：
岡田一洸，田中聖也，工藤雅士，三浦将人，山名早人

幾何証明問題の解答に対する自動部分点付与の検討

几何证明问题答案的自动部分点分配的考虑

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Rahman Md. Matiur;Nakanishi Ryoka;Tsukada Fumi;Takashima Shigeo;Wakihara Yoshiko;Kamatari Yuji O.;Shimizu Kaori;Okada Ayaka;Inoshima Yasuo;岡田一洸，工藤雅士，三浦将人，田中聖也，山名早人
通讯作者：
岡田一洸，工藤雅士，三浦将人，田中聖也，山名早人

眼球運動を用いた解答戦略有無の判定－数学問題を対象として－

使用眼球运动确定是否存在回答策略 - 对于数学问题 -