权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

教室内発話ターンテーキングに着目した授業活性度の可視化

课堂活动水平的可视化，重点关注课堂中的话语轮流

基本信息

批准号：
19K02999
负责人：
市川治
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Shiga University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

研究の主たる目的は，教師と生徒の発話のターンテーキングに着目して，授業の活性度の客観的な指標を見出し，その測定の手法を確立することである。これまでの年度において，実際の中学校・小学校の教室で，実際の授業の音声を収録した。3名の評価者により、収録した授業ごとの活性度を主観的に評価した。また、授業の中で発生する「教員による説明」「板書」「グループワーク」「机間巡視」「ビデオ視聴」「生徒発言」「拍手」「笑い」などの授業内音声イベントの可視化にもニーズがあることがわかったので、全部の収録授業について、それらのイベントの発生時刻を人手にて付与する作業を行った。今回報告の2022年度は、昨年に引き続き、教員や生徒の発言イベントの時間や回数、板書イベントの時間などを特徴量として、授業の活性度の主観評価値を推定するモデルの構築に注力した。この際、活性度の評価者が従来の3名で少なかったので、音声のみを後から聞いてもらい、主観評価者を5名に増やした。モデルの学習においては、特徴量選択のために Lasso 回帰を使用し、選択した特徴量を用いて、主観評価値を推定する LightGBM回帰モデルと、３クラスの主観評価クラスを推定する LightGBM分類モデルを構築した。マイクロフォンアレイによって収録した音声の活用については、HARKソフトウェアを用いて音源方向推定を行い、発声の位置を検出する。具体的には、２基のマイクロフォンアレイが出す音源方向の交点を発声位置とするが、そのまま実行すると教室外に交点ができるなどのエラーが頻発する。これを補正するプログラムを作成した。

The main purpose of the study is to establish the teaching activity index of teachers and students, and to establish the measurement method. In the middle of the year, the classroom of the middle school and the primary school is actually recorded. 3. The evaluation of the activity of the teacher "Teacher's explanation""blackboard""classroom inspection""classroom inspection""student's speech""clap""smile""classroom sound and sound visualization" all the recording of the teaching time, the production time of the manual payment and the operation time. This year's 2022 annual report, last year's introduction, teachers and students 'speech time, number of times, board time, characteristics, teaching activity, main evaluation, estimation of the construction of attention. The number of participants in the evaluation of the activity level is 3, the number of participants in the evaluation of the sound level is 5, and the number of participants in the evaluation of the activity level is 5. The LightGBM classification system is constructed by using the LightGBM classification system to estimate the main evaluation value of the selected feature value. Sound source direction estimation and sound source location detection The specific intersection point of the sound source direction is the sound source position, the sound source direction is the sound source direction, and the sound source direction is the sound source direction. This is the first time I've ever seen one.