@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240178,
 author = {大串, 旭 and 蔵内, 雄貴 and 岩本, 秀明 and 萩山, 直紀 and 松川, 尚司 and 宮田, 章裕},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集},
 month = {Jun},
 note = {発達障がいの特徴に，視覚・聴覚・言語など感覚ごとの処理能力やメモリ量の差がある．処理能力やメモリ量が少ない感覚から情報を受け取った場合，正しく記憶しておくことができないといった問題がある．このような問題を解決するために，指示を出す人は指示を受ける人にとって優位な感覚を使って指示をするなどの工夫が必要となる．適切な補助のためには感覚ごとの優位度を取得する必要がある．しかし，各感覚に対する情報は多くの段階があるため全ての段階に対する効果を調査することは困難である．そこで，我々は個人の優位な感覚を取得するために人の感覚をモデリングするための試行回数を削減するための手法を明らかにする．具体的には，人の心理測定関数をアクティブラーニングを用いて効率的に学習することで試行回数の削減を目指した．その結果，試行回数を 25%に削減した場合でも 84%の正答率で人の心理測定関数を推論することが可能であることを明らかにした．},
 pages = {462--467},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {アクティブラーニングを用いた優位なモーダルの判定の基礎検討},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}