@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00202329,
 author = {田村, かおり and 岡本, 剛 and 大井, 京 and 島田, 敬士 and 畑埜, 晃平 and 山田, 政寛 and 陸, 忞 and 木實, 新一},
 book = {マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2019論文集},
 month = {Jun},
 note = {学習者が新規知識獲得時に感じる「学びのつまずき」を推定するために，学習ログデータと生体信号を活用した「マルチモーダル・ラーニングアナリティクス」が昨今注目されている．本研究では，学習中生体信号として脳波および視線計測を導入し，「学びのつまずき」推定のためのシステムを開発した．本開発システムを用いて学習中の状態を計測し，バイオマーカー候補を探索した．その結果，脳波ではベータ波振幅が，視線では視線停留時間および視線流入回数が，それぞれつまずき推定のマーカー候補になりうることを示した．本研究で得られた結果は，生体信号から「学びのつまずき」の詳細な推定を実現する上での基盤となりうる．},
 pages = {407--410},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {学習中の生理応答同時計測による「学びのつまずき」推定システム開発},
 volume = {2019},
 year = {2019}
}