Creation of an Adaptive Learning Environment based on Biological Information Analysis when Learning with Comic Books

基于生物信息分析的漫画学习自适应学习环境的创建

• 批准号: 19K21763
• 负责人: 白井 詩沙香
• 金额: $ 3.66万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-06-28 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K21763/
• 关键词: 漫画; ラーニングアナリティクス; 視線解析; 学習支援システム; マルチモーダル

本研究の目的は，マンガ教材を用いた学習において，個別最適化された学習支援を実現することである。研究目的を達成するために，マンガ教材読書時の主観的難易度推定モデルの構築と提案モデルを活用した学習支援システムの構築を行う。2022年度は，前年度に引き続き，視線情報を用いたマンガ教材学習時の難易度推定モデルの精度改善に取り組んだ。先行研究で利用されている「注視」や「瞬き」といった従来の特徴量に加え，「視線停留点と視線の交点の距離」や「コマ間・エリア間の視線移動のパターン」に着目した新たな3種類の特徴量を含む28種類の特徴量を用いて，サポートベクターマシンによる難易度推定の精度を評価した。実験の結果，ユーザ依存型モデル・ユーザ非依存モデルともに従来の特徴量のみを用いた場合と比べ，提案特徴量を含む特徴量を用いた場合の方が，高い精度が得られることがわかった。また，VR環境でのマンガ教材による学習を対象に，難易度推定モデルを用いた学習支援システムの構築に向けた仕様検討を行なった。

本研究的目的是在使用漫画教材的学习中实现个体优化的学习支持。为了实现研究目标，我们将构建一个评估漫画教材阅读主观难度的模型，并利用该模型构建学习支持系统。 2022年度，继上一年的基础上，我们努力提高使用视线信息学习漫画教材时的难度估计模型的准确性。除了先前研究中使用的“凝视”和“眨眼”等传统特征外，新研究还重点关注“凝视注视点与凝视交叉点之间的距离”以及“注视点与凝视点之间的注视运动模式”。框架和区域。”我们使用支持向量机使用 28 种特征（包括 3 种特征）评估了难度估计的准确性。实验结果表明，对于用户相关和用户无关的模型，使用包含所提出的特征的特征比仅使用传统特征时获得更高的精度。我们还研究了使用难度估计模型构建学习支持系统的规范，以便在 VR 环境中使用漫画教材进行学习。

项目成果

視線情報に基づくVR空間でのマンガ教材読書時の主観的難易度推定

基于视线信息的VR空间阅读漫画教材主观难度估计

• 发表时间: 2021
• 作者: 坂本賢哉;白井詩沙香;武村紀子;長瀧寛之;上田真由美;浦西友樹;竹村治雄
• 通讯作者: 竹村治雄

Exploring Pupillometry as a Method to Evaluate Reading Comprehension in VR-based Educational Comics

探索瞳孔测量作为评估 VR 教育漫画阅读理解能力的方法

• DOI: 10.1109/vrw50115.2020.00090
• 发表时间: 2020
• 期刊: 2020 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts and Workshops (VRW)
• 作者: Kenya Sakamoto;Shizuka Shirai;Jason Orlosky;Hiroyuki Nagataki;Noriko Takemura;Mehrasa Alizadeh;Mayumi Ueda
• 通讯作者: Mayumi Ueda

マンガ教材読書時のリアルタイム難易度推定に向けた視線ヒートマップ分解能の検討

漫画教材阅读时实时难度估计的注视热图分辨率研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 坂本賢哉;白井詩沙香;武村紀子;Orlosky Jason;長瀧寛之;上田真由美;浦西友樹;竹村治雄
• 通讯作者: 竹村治雄

Subjective Difficulty Estimation of Educational Comics Using Gaze Features

利用注视特征的教育漫画主观难度估计

• DOI: 10.1587/transinf.2022edp7100
• 发表时间: 2023
• 期刊: IEICE Transactions on Information and Systems
• 影响因子: 0.7
• 作者: SAKAMOTO Kenya;SHIRAI Shizuka;TAKEMURA Noriko;ORLOSKY Jason;NAGATAKI Hiroyuki;UEDA Mayumi;URANISHI Yuki;TAKEMURA Haruo
• 通讯作者: TAKEMURA Haruo

Augusta University(米国)

奥古斯塔大学（美国）