@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00010224,
 author = {中村, 亮太 and 井上, 亮文 and 市村, 哲 and 岡田, 謙一 and 松下, 温 and Ryota, Nakamura and Akifumi, Inoue and Satoshi, Ichimura and Kenichi, Okada and Yutaka, Matsushita},
 issue = {7},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Jul},
 note = {現在，大学や企業内の教育では様々なe-learningが用いられている．e-learningの中でもオンデマンド型の講義ビデオ配信が多くの教育現場で実施されており，学習者はいつでもどこでも自由に利用することが可能である．しかし，学習者のペースに合わせて自動的に講義の進行を調節する仕組みはなく学習者自身が行わなければならない．そこで本稿では個人の学習ペースに合わせて講義映像を自動的にコントロールすることができる自主学習支援システム「Ghost-Tutor」を構築した．著者らは学習の集中度とペースを自動的に判定するために眼球運動の特徴を利用した．眼球運動の測定実験の結果，学習状況の違いによって，瞬きの回数，視線の停留時間，視線の軌跡に有意差があることを確認し，この結果に基づいて学習状況を定量的に判別する方式を考案した．システムを評価した結果，システムによって学習者の学習状況を精度良く推定できることができ，同時に学習状況に応じて適切なサービスを学習者に提供できることを確認した．, Recently, e-learning is widely used at Universities and offices. An on-demand lecture consists of the pre-recorded streamed video/audio and synchronized slides. You can review the on-demand lecture anytime and anywhere at your convenience. However, the progress speed of the lectures can't automatically adjust learner's pace. Therefore, we constructed the self-directed learning system “Ghost-Tutor” that can automatically control the lecture videos depending on each learner's learning pace. We focused automatically eye movement to distinguish the learning pace. As a result of our experiments, we confirmed the frequency of blinking, the time period of gaze and the direction of the gaze showed significant differences. We designed the method to distinguish learner's the degree of concentration quantitatively. As a result of the system evaluation, we confirmed that Ghost-Tutor could presume the difference of learner's learning situation, and suggest learning pace.},
 pages = {2099--2106},
 title = {「Ghost-Tutor」：個人の学習ペースを考慮した学習支援システム},
 volume = {47},
 year = {2006}
}