@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218268,
 author = {梅澤, 克之 and 中澤, 真 and 中野, 美知子 and 平澤, 茂一 and Katsuyuki, Umezawa and Makoto, Nakazawa and Michiko, Nakano and Shigeichi, Hirasawa},
 issue = {6},
 month = {Jun},
 note = {現状の自学自習システムはあらかじめ用意された学習コンテンツを使うだけであり，学習者一人ひとりの学習状態に応じた対応はできない．ビデオチャットなどを用いたリアルタイムの教員の指導を想定しないオンデマンド型の授業において，個々の学習者の学習状態を把握して，その学習者に最適な学習コンテンツを提供できる自学自習システムの研究プロジェクトを進めている．このプロジェクトの中で，学習状態を把握する方法として，脳波などの生体情報を用いて学習状態を把握する研究に取り組み α 波と β 波に着目して学習者が課題の難易度を推定する方法を実験的に検証した．実際の運用時には学習者に脳波計を装着させて学習させることが現実的ではない．本研究は，学習状態の推定のために脳波の代替となる非装着型の装置で計測できる生体情報を発見することが目的である．, In the current self-study system, only the learning contents prepared in advance are used, and it is not possible to respond according to the learning state of each learner. We are targeting on-demand lessons that do not assume real-time teacher guidance using video chat or the like. In on-demand lessons, we are advancing a research project on a self-study system that can grasp the learning status of each learner and provide optimal learning content to that learner. In this project, we are working on research to grasp the learning state using biological information such as brain waves. Then, we experimentally verified the method of estimating the difficulty of the task by focusing on the α wave and the β wave. However, in actual operation, it is not realistic to have the learner wear an electroencephalograph for learning. The purpose of this study is to discover biological information that can be measured by a non-wearable device that substitutes for brain waves for estimating the learning state.},
 title = {プログラミング学習時の脳波と心拍と表情の関係について},
 year = {2022}
}