情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

ビデオ講義を用いた個別学習では、生徒は自分の状態に応じたフィードバックを受ける機会が少なくなるという問題があるが、受講時の理解度や集中度を評価することで、生徒自身が振り返るためのポートフォリオ生成や、自動支援につながると期待できる。そこで受講生の内部状態を推定する手がかりとして、講義映像を視聴する受講生の典型的な視線パターンをモデル化した。
講義映像視聴時において，受講生はコンテンツの映像・画像情報と，講師の説明音声情報を受け取りながら，さらに自身の注意状態も時々刻々と変化させる。本研究では特に講義映像の音声情報に着目し、注意状態の変化を表現するための状態遷移モデルを導入することで、視線予測精度の点から有効性を検証した。