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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2020

学習効率向上に向けた脳波に基づく VR-HMD ユーザの嗜好性推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210916
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210916
cfa902ff-1a25-4b49-af85-b58f13a07579
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2020203.pdf IPSJ-DICOMO2020203.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2020-06-17
タイトル
タイトル 学習効率向上に向けた脳波に基づく VR-HMD ユーザの嗜好性推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ウェアラブルコンピューティング
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
福井大学大学院工学研究科知識社会基礎工学専攻情報工学コース
著者所属
福井大学大学院工学研究科知識社会基礎工学専攻情報工学コース
著者名 今別府, 万大

× 今別府, 万大

今別府, 万大

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長谷川, 達人

× 長谷川, 達人

長谷川, 達人

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,アクティブ・ラーニングや反転学習という授業形態により,学習者の主体的な学習を促す取組みが見られる.しかし,これらの授業形態では学習者自身の授業への参加意欲や,教育コンテンツの良し悪しが学習効率に影響する.授業形態以外を工夫する観点として,e-Learnig 環境での自主学習環境において学習者自身のやる気を向上させるシステムを実現することで,学習効率向上の図る方法がある.このことから,学習者の好みに応じた教示者画像の生成,および生成画像をVR 空間上で教示者アバタとして投影,授業の教示者の置き換えを行うシステムの開発を目指す.そのための第一段階として,本研究では,学習者の嗜好性を脳波から推定するために実現可能性の基礎検証を行う.実験では表示される顔画像を見た際の脳波の計測を行う.その後,貪欲法を用いて特徴量選択し,機械学習で「好き」「好きでない」の2値分類で嗜好性推定を2種類の方法で行った結果,画像を相対的に比較するような形で嗜好性推定を行った方が平均推定精度の向上が見られた.また,特徴量について見てみると嗜好性の推定においてβ波やβ/αが選択される傾向が多いことが分かった.
書誌情報 マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2222論文集

巻 2020, p. 1416-1421, 発行日 2020-06-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 17:59:04.397271
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