Identification and proposal of teacher behaviors to improve student concentration-using AI models

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究では、大学での授業の動画像と授業中の学生の生体情報を用い、学生の集中度等を変化させる教師の行動（例：言動、教材、授業構成）を特定するシステムを開発し、それにより、学生の学習意欲、及び、学習効果を向上させることである。また、令和４年度の目標は、授業中の学生の脳波を測定し、上記教師の行動と、脳波の計測結果の関係を調査すること、及び、他大学でのヒアリングを行う事であった。後者に関しては、コロナウイルスの影響もあり、一部の大学（大阪大学）を除き実施ができなかったが、後者に関しては、一定の成果を上げることができた。具体的には、2期(1期目:2022年6月28日、7月5,12日、各日3回、計9回、2年生対象、38名参加、2期目:2023年1月16,17,23,2日、各日1回、計4回、1年生対象、32名参加)、1回1時間のpython programmingの補講授業を実施し、そこで、1期目は最大3人、2期目は最大6人の学生に各授業で脳波計（Muse 2）を装着してもらい、教師の行動と、その時の脳波の関係を測定した。脳波計を装着する人数は、各時点における購入できた脳波計の数の制限によるものである。集中度を学生の脳波計から観測されるα波とβ波の割合（β/α）とし、解析したところ、授業の中にテストを1回（授業の終了10分前）行った場合、学生の集中度は、授業中徐々に下がって行き、テストの時に急激に上昇することが判った。一方、授業の中にテストを2回（授業の開始10分後、及び授業の終了10分前）行った場合、学生の集中度は、逆に、2回とも、テストの最中に低下し、テスト後に急激に上昇することが判った。