ピアノ学習における課題曲合格時期予測システムの構築

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-03-15
• タイトル: ピアノ学習における課題曲合格時期予測システムの構築
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Construction of a Prediction System for the Time of Passing Assignment Pieces in Piano Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:若手研究者] ピアノ学習支援，熟達予測，演奏類似度，予測学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00217471
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 公立はこだて未来大学／現在，m plus plus株式会社
• 著者所属: 公立はこだて未来大学
• 著者所属: 公立はこだて未来大学
• 著者所属: 現在，m plus plus株式会社
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future University Hakodate / Presently with m plus plus Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future University Hakodate
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Future University Hakodate
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with m plus plus Co., Ltd.
• 著者名: 松井, 遼太; 竹川, 佳成; 平田, 圭二; 柳沢, 豊
• 著者名(英): Ryota, Matsui; Yoshinari, Takegawa; Keiji, Hirata; Yutaka, Yanagisawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，ピアノ学習者が教師から与えられた課題曲の合格時期を予測するモデルを構築する．ピアノ学習においてはレッスンを受講することが重要であるが，実際の学習時間のほとんどはレッスンよりも自宅での独習に費やされている．しかし，学習者は演奏技術や知識が未熟であり，次のレッスンまでに何をどれだけ練習すればよいのか，課題曲に合格するにはどれくらいの期間が必要なのかが分からない．そのため，学習者が課題曲に対する自身の目標を決めたり，練習の計画を綿密に立てたりすることは難しい．そこで本システムでは，学習者の日々の課題曲の演奏データに応じて，学習者が教師から合格をもらえるまでの残り日数を予測する．システムは，ピアノ初学者の日々の練習で得られた演奏データから，音価ごとの打鍵時間間隔，音高正解率，和音欠損率などの要因を算出する．算出された要因をもとに重回帰分析を行い，課題曲における教師から合格をもらうまでの残り日数を予測する．本予測モデルの精度は80.03%であり，高い精度で合格までの日数を予測することができた．本モデルは学習者の演奏と，目標とするお手本の演奏の類似度に基づいて合格日を予測する．そのため個人の演奏特性に応じて，教師の指導と同じ基準で課題曲の合格時期を推定できる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, a model is constructed to predict when a piano learner will pass the assigned pieces provided by the teacher. Although piano lessons are important for learning the piano, most of the time spent learning is spent on self-study at home rather than on lessons. However, the learners are inexperienced in performance skills and knowledge, and they do not know what to practice and how many times before the next lesson, or how long they need to pass the assigned pieces. Therefore, it is difficult for learner to determine their own goals for the assigned pieces and to plan meticulously. Therefore, the proposed system predicts when the student will receive a passing grade from the teacher according to the student's daily practice of the assigned piece. The system calculates factors, such as the time interval between keystrokes for each note value, the pitch correction rate, and the missing chords rate from the performance data obtained during daily practice of beginners. Based on the calculated factors, multiple linear regression analysis is used to predict the number of days remaining until the student receives a pass from the teacher for the assigned piece. The accuracy of the prediction model was 80.03%, indicating that it could predict the number of days required to pass the exam with high accuracy. The model predicts the date of passing based on the degree of similarity between the learner's performance and the goal performance. Therefor, according to the performance characteristics of each individual, the time of passing the assigned piece can be determined based on the same criteria as those of the teacher's instruction.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 63, 号 3, p. 761-772, 発行日 2022-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764