LMSの小テスト機能とレポート機能のオンデマンド授業や対面授業での活用について、栄養学、衛生学系などの科目での事例から検討した結果、次の結果が得られた。小テスト機能は、点数の表示により学生のやる気を引き出す効果があるが、不正行為防止対策や、操作に不慣れな学生への配慮が必要である。レポート機能は、提出確認が学生・教員双方に有益であり、また、電子デバイスのキーボード等や漢字変換機能を用いることにより、配慮が必要な学生や帰国子女にとってはレポートの提出が容易になる。どちらの機能も操作に慣れるまで時間と手間はかかるが、学生の意欲向上、感染予防に役立つ。

語彙の習得は，新しい言語を学習する際の基本的な要素である．スマートフォンの普及により，語学学習者は日々のスケジュールの中でより柔軟に学習できるようになっている．新たな語彙を習得するためには，学習者個人が意味を知らない単語(以下，未知単語) を何らかの方法で語学学習の対象にしなくてはならない．文書中の未知単語を推定する簡単な方法として，その単語の難易度を示す出現頻度を用いる方法がある．しかし，この方法では未知単語の見落としが発生する可能性がある．本研究では，スマートフォンのセンサーから取得した読書行動データを用い，学習者個人の読書行動を考慮することで，未知単語推定の精度を向上させることを目指す．

近年，復習すべき問題の判断材料として解答の正誤に加え，新たに解答に対する確信の有無を導入することが試みられている. 確信度の導入により，確信がないにもかかわらず偶然正解した問題や，確信をもっていたが不正解だった問題を発見できるため，効果的な復習が可能となる.
本研究では加速度センサから得られる腕の動きや Webカメラから得られる顔の動きに関する情報を用いて，確信度を推定する手法について検討する.実験の結果，腕の動きから得られる情報が筆記問題の確信度推定に有効であること，Webカメラから得られる顔の情報が不正解問題の確信度推定に有効であることを確認した.

本研究の目的は，インタラクションの導入によるプログラミング学習教材を用いた，女子生徒の学習動機づけである．親しみやすいロボットにより，中学校技術のプログラミング学習に対するステレオタイプの緩和を狙う．導入するインタラクションは，技術・家庭科を融合し，オリジナル装飾の作成，小動物的愛らしさの付加，プログラム起動回数の表示による学習量の可視化である．提案するプログラミング学習教材を用いた出前授業では，ロボットやプログラミング学習を身近なものにし，女子生徒の学習動機づけが実現できた．これにより，プログラミング学習の充実や教育現場の課題解決だけでなく，STEM分野を専攻する女子学生の増加が期待される．

Deep Neural Network (DNN) 電子透かし技術は、主にDNNモデルの知的財産を保護する目的でモデルパラメータ成分に密かに情報を埋め込む技術である。
従来研究において、DNNモデル内で重要度が低いパラメータを削除するプルーニング攻撃に対する耐性を考慮して、重み一定符号を用いた符号化手法が提案されている。
しかし、検証対象となるDNNモデルにおいて、透かし情報が埋め込まれているか否かを確認するための手段は深く考慮されておらず、誤検出の可能性があった。
本論文では、重み一定符号を用いた符号化手法に対して、符号語と非符号語における統計的な成分の分布の違いに着目し、透かし情報の有無を確認する手法を提案する。
透かし情報の埋め込み用のしきい値との関係も含めた最適な検出器を設計し、その性能をシミュレーションにて確認した。

認知症はサブタイプにより原因や症状が異なるため正確な病型診断が求められているが，非専門医による臨床診断は困難な現状にある．本研究では非専門医の診断補助を目的として，発話音声から抽出した音響特徴および言語特徴のモダリティ混合による希少疾患と健常者の分類を試みた．本実験では，前頭側頭葉変性症・筋萎縮性側索硬化症，および健常者の168名を対象とした．WAB失語症検査を参考とした16種類の復唱課題の音声データから，それぞれ406種の特徴量を抽出し，各復唱課題ごとに音響・言語モダリティ混合を適用した弱学習器を生成した．これらのアンサンブル学習による分類性能，および分類に有用な復唱課題について考察する．

視覚障がい者がWebサイトを閲覧する際のアクセシビリティ確保において，テキスト内に存在する理解を妨げやすい単語である難語の問題を抱えている．従来研究として難語の平易化に関する研究が行われているが，難語として扱う対象が限定的であった．そこで，本研究では実際に視覚障がい者にアンケートを行い，難語として扱う対象を広げた．アンケートの結果として読み上げが同じ難語，読み上げがおかしい難語，専門用語が視覚障がい者にとって理解が困難と明らかになり，それらの平易化の方法について検討を行った．評価実験を行った結果，本研究で検討した手法は視覚障がい者がWebサイトを理解するために効果的な手法である可能性が明らかとなった．

独学で手話の学習を支援する従来システムでは、手話で話すための学習に特化していたが、手話による会話では手話を読み取る能力も重要である。そこで、手話の読み取り能力に着目した学習方法について検討を行った。手話の読み取り能力の学習機能に関しては、単語の意味や動作を詳細に学習するための『単語帳』、読み取り能力の確認を行う『手話単語読み取りテスト』を実装し、手話の学習効率向上の手法として手本動画の手話を真似しながら学習する方法を提案した。手本動画の視聴のみ行う場合との比較実験を行った結果、提案手法は視聴のみを行った場合よりも読み取りテストの正答率が向上し、手話の定着度が高くなることが明らかになった。

ＣＸ（顧客体験）を向上させるワークショップとして、「MOTサイクル」があります。
これは模造紙の上に顧客接点を書き、それぞれの接点で「お客さまならどうして欲しいか？」というアイデアを出し合い、周りに付箋を貼り付ける方法で実施します。
今回当協会はそれをデジタルで出来る「デジタルMOT」というソフトを開発ししました。
このソフトは、物理的な場所と付箋の内容を書き写す手間を削減し、研修終了と同時にExcelの“カスタマージャーニーマップ”の形でダウンロードすることもできます。
職場の人たちがワークショップを行うことで、以下の効果が期待できます。
・顧客視点でサービスを見直すことで自社の提供している価値に気がつつく。
・部門を超えた人たちが集まって議論することで、お互いの部門仕事の理解が深まる。
・自分のアイデアや意見を発言できることでスタッフのモチベーションが上がる。

我々は，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．そのプロジェクトの中で，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．しかし，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．そこで，学習状態の推定のために脳波の代替となる生体情報を発見することを目的として，難易度の異なる課題（簡単な課題，中くらいの課題，難しい課題）を行っている時の生体情報（脳波，心拍，表情）を計測して，心拍や表情などの脳波以外の生体情報で脳波を説明することを試みた．本研究では，従来研究で求めた心拍と表情から脳波を予測する重回帰式について，交差検証を用いてRMSEを最小化する説明変数の組み合わせを求める．

一般にプログラム作成能力（コーディングスキル）は，いかに短時間で特定の要求仕様やテストケースをすべて満たすコードを完成させるかという指標によって評価される．問題提示からプログラム完成までの時間による評価であり，どのようにソースプログラムを書き進めていくかといった実際のコーディング中の操作やプログラマの行動は評価に含まないため，ソース編集過程での多面的なコーディングスキルを評価しているとはいえない．そこで本稿では，プログラミング時のソース編集情報（コーディングシーケンス）を記録・分析することで，コーディングスキルの評価指標を実験により模索し，多面的なコーディングスキルの評価手法について考察する．

日本において独自に発展した数学である和算の小学校段階における算数分野への活用については、さまざまな研究や教育実践がなされてきている。一方、2020年度から小学校でのプログラミング教育が必修化された。しかしながら、プログラミング教育教材の量・質ともに十分でなく、その充実が焦眉の急となっている。そこで本研究では、おもに和算書「塵劫記」に含まれる題材を中心として、和算と数学との関係に加えてプログラミング的思考との関係性について考察することにより、効果的なプログラミング教育実施の一助とすることを目的とする。そのために、塵劫記に含まれる題材の中からプログラミング教育の導入段階に適した題材を選択して教材を試作し、今後の本格的な教材開発や教育実践に向けた問題点や課題を分析・検討する。

2020 年から流行した新型コロナウイルスは社会や人々の生活に多大な影響を与えている.
教育現場においても臨時休校や遠隔授業，マスク着用など従来の授業形態から変更している. また，コロナ禍における学生生活に不安やストレスを感じている学生は少なくない.対面授 業において適切な教室環境を提供することで学生が感じる不安を軽減できるのでないかと考 える.本研究は先行研究で開発した教室環境測定器(温度，湿度，CO2濃度)から得たデータを，ネ ットワーク管理ソフト zabbix を使用しモニタリングを行う.また，適切な教室環境の運用を 行い学生の不安を軽減するよう検討する.

学校の授業において、学習者の行動を把握することは、教育効果の向上において重要である。教員が居眠りやよそ見などをしている学習者をリアルアイムに把握することで、必要に応じて注意を与えるなどして効果的な授業が可能になる。しかし、学習者の人数が多い場合、教師が学習者全員の行動を把握することは難しい。そこで、本研究では対面型の授業での使用を想定し、姿勢推定技術を用いて学習者の集中度を計測するシステムの開発を行った。本システムは、リアルタイムの行動把握だけでなく、計測結果を授業のログとして残し、その結果を分析することで授業内容や教授方法の改善に活用することも考えられる。

教育現場においてITS(Intelligent Tutoring System)を効果的に活用するには，学習者のスキル状態を把握し，それに見合った設問を推薦する必要がある．そのため学習者のスキル状態の推定が可能な学生モデリングを用いることで，ITSの性能を向上させる研究が行われている．学生モデリング手法ではKT(Knowledge Tracing)が主流となっており，近年ではDKT(Deep Knowledge Tracing)やSAKT(Self-Attentive Knowledge Tracing)などのディープラーニングアプローチが盛んに研究されている．しかし，これらのモデルは学生が解いた問題の試験結果や試験を解くために用いたスキルを入力としており，ビデオの視聴や参考書の閲覧など，学習過程においてスキル獲得に大きく関わる学習行動履歴を考慮していない．本研究では，これらの学習行動の履歴を用いたKTによる学生モデリングを行う．

現在,化学が苦手な生徒が多い.実際に大学入学共通テスト・センター試験の化学・物理・生物の3科目の平均点を見ると,6年連続で化学の平均点が最も低い.化学の勉強を手助けする学習アプリケーションは数多く存在するが,化学が苦手な生徒や化学に興味のない生徒はそのアプリを始めること自体に抵抗がある.そこで本研究では,化学に興味のない人でも手を付けやすく,プレイすることで化学に興味を持つことができるアプリを開発する.本研究では,化合物を擬人化するという方法を用いたアプリを開発する.擬人化は今まで興味の無かったものに興味を持たせる方法として有効であるため,それを学習に取り込むことで多くの人が化学に興味を持つことができると考えた.

人々のSDGsに対する関心向上を促進することはSDGsの目標達成に大きく貢献する.そのため近年日本では,様々な場面でSDGsに関する講演会や体験型ゲームを通した認知活動が行われているが,新型コロナウイルスの影響により,感染リスクの観点から,活動の中止が相次いでいる.そこで,本研究では非接触型でかつ敷居の低い新たな学習方法として,手軽かつ導入コストが低くSDGsについて学べるブラウザゲームを開発し,前述した問題点を解決していくとともに,ブラウザゲームのようなアクティブラーニングとe-learningを融合させた学習方法はSDGsの学習に適しているのか,またそのような場面や状況は何かを検証する.

集中力などのエンゲージメントを測定することは教育分野の注目課題の1つである.近年の研究では,EEG 測定値による認知作業負荷推定値が集中力の代わりとして採用されている.しかし,EEG 測定はユーザ頭部への電極の装着やさまざまなノイズ対策が必要であるため,応用範囲が限定的であるという問題点がある.そこで本研究では,非装着で応用範囲の広い,イメージセンサから得た体動情報より認知負荷を推定する手法を提案する.本稿では聴覚定常応答(ASSR)による脳波からの認知作業負荷推定値を教師データとして,イメージセンサによる学習時の体動データから認知作業負荷を推定する深層学習のモデルを実装・評価する.

歩行時におけるアバタの視点移動の例として，進行方向に視線を向けた視点移動と，進行方向とは一致せず前進しながら周囲を見渡すような視点移動がある．このような視点移動操作は，コントローラやキーボードによる操作の場合，進行方向の指定と周囲を見渡す頭部の姿勢の指定を別々のジョイスティックやキー操作で実現する．同様の操作を頭部姿勢情報を使用して，実空間における移動を伴うことなく実現するためには，入力情報からどちらの視点移動を意図した操作なのかを推定する必要がある．そこで本稿では，歩行時におけるユーザの頭部姿勢情報からユーザの操作意図を推定しアバタの動作に反映する操作支援手法を提案する．

近年、OqulusQuest2 やLeapMotion などの登場などにより、ハンドトラッキングを
VR 空間内で使用する技術が確立してきている。今後もハンドトラッキングを用いたアプ
リケーションが増えていくと予想される。しかし、現在ハンドトラッキングによる文字入
力はピンチ操作を用いてキーボード上の文字を一つ一つ選択していくというものであり、
現実のテキスト入力に比べ大きく精度が劣っている。これは VR において最も重要な没入
感を妨げてしまう原因になっており、ハンドトラッキング技術の普及に歯止めをかけてし
まっている。そこで、本研究ではQWERT キーボードとフリック操作を用いたVR ならで
はの方法で入力速度、入力精度の向上を目指す。

筆者らは宇宙旅行に特有の無重力もしくは微小重力という環境でアートがどのようになるのかに興味を持っている。筆者らは流体を用いたアートである流体アートの制作を行ってきたが、流体の振る舞いは無重力では重力下とは大きく異なるため、無重力環境下における流体アートの研究を行う必要があると考えている。
本論文では筆者らが無重力下で行っている流体アートの制作の考え方を述べるとともに、その具体的な実現手段としてバラボリックフライトと呼ばれる特殊な飛行によって実現される微小重力環境下で、流体アート制作を行った過程と制作されたアートについて述べる。

デジタル捺染という技術がファッションの世界に導入されつつある。人手によるデザイン制作、布地への捺染、そして縫製というアナログ手法に基づいた衣服制作に対して、デジタル捺染は捺染過程をデジタル化するものである。これによってファッション制作のプロセス全体が大きく変わる可能性がある。一方でアートの世界では、デジタル技術を使ったアートが広く認知されるようになってきた。その代表例が、デジタル技術を駆使して制作される映像を用いたアートである。
このデジタル捺染とデジタルアートを組み合わせることによって、ファッションやアートの世界にイノベーションを引き起こす可能性がある。本論文ではその内容に関して述べる。

サッカーの戦術分析に関する研究には、ポジショニングを対象としたものがある。その1つであるPitch Controlは、ピッチ上の各地点における選手の優位性を算出するモデルである。これと試合における重要な要素を組み合わせることで、戦術やプレー判断の評価が可能だと考えられる。そこで本研究では、試合を決定づけるプレーのデータと選手の位置のデータを組み合わせた危険度可視化モデル作成の一環として、ゴールやアシストの情報とPitch Controlを用いてゴールの危険度を可視化するモデルの作成を行った。本提案手法を今後拡張することで、ゴールのリスクに関する情報の直感的な理解が可能になると考える。

コロナ禍により人々が集まってコミュニケーションを取ることに様々な制限が加えられている．
そこで，実際に集まる代わりに遠隔コミュニケーションツールを用いた方法が普及している．
しかし，これらのツールはビデオチャットや画面共有等の機能が主流で，画面を通したコミュニケーションは会議等では有用だが，親睦を深める様なコミュニケーションでは伝わらないものも多い．
そこで，我々はコミュニケーション中の動画像からの情報を抽出し，別の形で提供することでその場を共有している意識を持てるのではないかと考えた．
そこで，WebRTCを用いて，このような情報を提供するシステムを実現し，コミュニケーションが活性化するシステムを提案する．

　現在、コロナ禍により人々が集団でコミュニケーションをとることに対して様々な制限が加えられている。そこで、実際に集まるかわりにZOOMなどの遠隔コミュニケーションツールを用いた方法が普及している。しかし、これらのツールは身近に人がいるような臨場感が足りないなど不満も挙げられている。このため、従来のツールだけで親密なコミュニケーションを図ることは難しいと考え、我々はIoTモジュールを用いて人の動きを測定し、WebRTCと呼ばれる通信技術を用いてコミュニケーションを行う事により、コミュニケーションの活性化を支援するシステムを提案する。
本論文ではこれらの実装について説明し評価を行った結果を示す。

不可視のスクリーン－カメラ間通信は、通常の映像視聴体験を妨げずにコンテンツに付随する情報を提示できるというメリットを持つ。画素ごとに同一輝度の2色を交互に表示することで不可視性を実現する色振動方式では、時間軸上で離れたフレーム同士の差分を取ることによって復号を行う。そのため、映像コンテンツが動画の場合、フレーム間差分が復号に悪影響を及ぼすという課題がある。本研究では、スマートフォン背面の2つのカメラを利用し、露光時間を異ならせて同時に撮影を行うことで、時間軸上で近いフレーム同士の差分を取る復号手法を提案する。PC上でのシミュレーション実験に基づき、提案手法の有効性と限界を論じる。

近年，仮想世界と現実世界を融合するMRデバイスが注目され，医療や教育現場など専門的な作業現場だけでなく，一般ユーザが，日常生活に必要な情報を重畳表示させるような活用も可能になってきた．しかしながら，あまりに多くの仮想コンテンツを重畳表示してしまうと，現実世界が見えにくくなることで，日常生活の妨げとなってしまう可能性がある．本研究では，ユーザがいつどこでどのようなコンテンツを利用していたかなどの行動履歴をもとに，ユーザの状況に合わせて必要とする情報を，過不足なく効果的に表示するシステムの構築を目指している．本稿では，ユーザの行動データの取得方法と状況に合わせた情報の表示方法について述べる．

VRコンテンツを楽しむ際の問題点の一つにVR酔いがある．この対策の一つとして画面の視野を縮小する手法が提案され，移動時のVR酔いは低減されたが，回転動作時に酔いやすくなるという欠点が報告されている．そこで本研究では，移動時に加え回転動作時にも対応したVR酔い対策手法として，既存手法の変化に加えて，移動・回転方向に合わせて視野を円形から楕円形に変形させることで視野を拡張する新たな手法を提案する．
この結果，既存手法に比べて移動時や回転動作時の違和感や体調不良の発症を低減させることが確認できた．これにより，本提案手法はVR良い対策に有効であるといえる．

本研究では介護施設における高齢者の尿失禁防止のため，排尿時刻の予測手法を提案する．排尿直後に次の排尿時刻の初期予測を，累積摂取水分量と累積排尿量の差および口内水分量から算出する．ただし初期予測は予測後の飲水により誤差が生じるため，累積摂取水分量，口内水分量，初期予測排尿時刻から誤差の補正項を算出し補正する．検証実験では初期予測および補正項の算出に用いられる回帰手法の種類による予測精度を比較する．その結果，初期予測時には有理二次カーネルによるガウス過程回帰，誤差の補正項の算出にはARD二乗指数カーネルによるガウス過程回帰を用いることで，初期予測時の平均絶対誤差17.09分が誤差補正により0.68分に減少し，予測精度の向上が確認された．

本研究の目的は健康寿命の延伸に寄与する歩行データ特徴を具体化することである。従来、フレイル状態の基準には歩行速度等が用いられてきた。本研究では高時間分解能慣性計測装置で測定した歩行データにおける基本統計量からフレイル状態の分類に高く寄与するパラメータを検討する。その結果、上下方向加速度の四分位範囲がフレイル状態の分類に有意であることが分かった。そのパラメータと歩行速度との組み合わせによる機械学習の結果、分類精度の上昇を確認した。

　重度心身障害児（以下，重症児）の視線入力活用事例は少ない。要因の一部として，認知的な遅れがあることに加え，重症児の多くが併せ有する大脳性視覚障害（以下，CVI）が視線入力を困難にしているためである。さらに，反応が薄弱な重症児は周囲から過小に評価される傾向にある。そのため，視線入力の機会を与えられない事例も少なくない。本研究ではソフト活用時の認知的な負担の低減に加え，CVIに配慮した視線入力おえかきソフトの開発を行った。さらにソフトには重症児の視線の動きを個性として支援者に表現する機能を付与した。
　本報告では，ソフトの活用事例と重症児やその支援者に見られた変化について紹介し，それらについての考察を述べる。

視覚に障害がある小学生が通う特別支援学校（盲学校）においてプログラミング教育をおこなう場合，既存のプログラミング環境を利用することは困難である．そこで我々は全盲の児童にもプログラミングができるシステムを独自に開発した．QRコードと点字を貼ったブロックを用いてプログラミングをおこなう仕組みである．本研究ではそのブロックで作成したプログラムを3Dモデルに変換して3Dプリンタで出力することを提案する．

本論文は視覚障碍者のweb情報の一時保存を円滑にする手法を提案する．
視覚障碍者はスマートフォンで情報を検索する際，求める検索結果の過程で一時的に保存しておきたいURIをブックマークするが，その数が多数になったとき，再利用が困難になる．
本手法では，URIをブックマークする手段としてNFCタグを活用する．また，ユーザが求める各情報に対して，どのようなクエリで検索しているかを調査する．その結果から求める情報をいくつかのクラスタに分類し，共通して必要な情報を予め記憶するフォーマットをクラスタの数だけ作成する．
これにより，NFCタグにブックマークする情報を最低限に留め，視覚障碍者は求める情報を円滑に得られる．

本研究は、AIと小型カメラを用いて視覚障碍者の歩行を支援することを目標とする。視覚障碍者の歩行問題の一つに、視覚障碍者は目標に向かい真っ直ぐ歩くことが難しく本人は真っ直ぐ歩いているつもりでも左右に外れて進んでしまう問題がある。このため、電車のホームから落ちるなどの事故が後を絶たない。本研究では、視覚障碍者が目標に向かい安全に歩行できるようにするため、体に装着した小型カメラで進行方向を撮影し安全に歩行できる領域を検出し誘導する。カメラの映像からAIを用いて前を行く歩行者を検出し、検出された歩行者が通過した場所を歩行可能領域と設定する。設定した歩行可能領域に向かい真っ直ぐ歩けるように音を使い誘導する方法を試作した。

本研究は，視覚障碍者にオブジェクトの形状を理解した行動認識を行わせること，特に，晴眼者が視覚で行うオブジェクト認識を，感覚代行機器による触知技術を用いることで視覚障碍者自身がオブジェクト認識を行えるような支援手段を開発することを目標としている。一般にオブジェクトの形状認識は，聴覚による一次元的な情報伝達だけでは理解が困難で，触力覚による二次元的さらには三次元的な情報伝達の拡充が必要となる。本報告では，触力覚を感じる仮想物体の触察を通して視覚障碍者が形状を理解する過程を考察しており，その際に活性化する脳部位はどの辺りか，物体形状による脳データの違いはあるのか，を分析している。さらに，晴眼者との脳活動の違いについて検討する。