CTFを活用したセキュリティ教育が活発化している．CTFの問題の難易度が高すぎると，参加者の積極性が薄れたり，得られる知識が少なくなることが懸念される．逆に，難易度を下げることで，参加者のモチベーションが低下する懸念もあるが，解けるという期待感から積極性が高まる可能性もある．本研究では，CTFを利用したセキュリティ教育において、何問正解したかという正答数と、CTF勉強会の効果の関係を，実際のケーススタディをもとに評価する．その結果，正答数が増えると積極性と満足度が高まること、実機操作の技能問題の正答数が増えることが積極性と満足度と役立ち度の向上につながることが，CTFのスコアやアンケート結果から示された．

近年、ICTを活用した学習方法としてAdaptive Learningが注目されている。しかし、現在の主流である既存の問題を推薦する方式では学習者個人に完全に適合することは難しいと考えられる。そこで本研究では、学習者に合わせて新たな問題を生成することで真に個人適合可能なAdaptive Learningの構築を考える。具体的には、自然言語処理モデルを用いて既存の英語多肢選択問題から新たな錯乱肢を生成し、学習者の能力に合わせて錯乱肢を変化させることで問題の難易度調整を行った。実験の結果、問題集を用いた学習時と比べて適切な難易度を維持した学習が可能になることを確認した。

英語の習得には新たな語彙の獲得が非常に重要である。そこで、英語で書かれたメディアを読んでいる時の英語学習者の読書行動を計測し、それ用いて学習者がその意味を知らない単語（未知語）を抽出することができれば、学習者はのちに未知語について復習することができ新たな語彙獲得を支援することができる。本研究では、英語で書かれたメディアの中から英語漫画に注目する。英語学習者に英語漫画を音読してもらい、そのときの音読音声と視線情報を用いることで学習者の未知語が含まれた吹き出しを推定する手法を提案する。

現在，学校教育ではIT知識やIT技術に関する教育が強く求められている．高校では2022年から情報Iが必修化され，その中では論理回路がテーマにあげられている．これまでに，論理回路の学習のためのさまざま教材が開発されているが，多種の論理回路を作成させるためには多数の部品が必要になる．また生徒が配線を誤ると，教師が個別に確認する必要があり大人数の授業が難しい．そこで本研究では，実配線体験が可能な回路シミュレータの開発した．実際に高校生を対象に実験を行い，その有効性を検証した．

日本は急速に高齢化が進み、介護人材の不足が深刻な問題となっている。多くの介護施設では、被介護者の歩行時における自立性を保つために歩行器の使用が推奨されている。しかし、安全性や歩行負荷におけるいくつかの課題があり、それを解決するために現在ではIoTやセンサを用いた歩行器のロボティクス化の研究が進められている。本研究では、歩行器利用者が前腕支持部にかける圧力の変動を分析し、そのデータが利用者の行動予測にどの程度寄与するかを確認した。そして、行動予測の結果を基にロボット歩行器の新たな歩行支援機構を提案する。

隠消現実感(DR:Diminished Reality)は拡張現実 (AR:Augmented Reality) 技術を活用して実空間に存在する物体を仮想的に消す技術である。本報告では壁の向こう側に設置したRGB-Dカメラから取得した点群情報を壁のこちら側にいるユーザのディスプレイに仮想的に表示するDR技術を実装・検証した。DRでは壁の向こう側の物体の大きさや物体同士の位置関係を壁のこちら側のユーザが正しく把握できるかどうかが重要であると考える。そこで本報告では、壁に穴を開けて実際の窓を通して見た場合、RGBカメラの画像をDR表示した場合、そして点群情報をDR表示した場合の3通りについて、壁の向こう側の物体の大きさや物体同士の位置関係をユーザがどれだけ正しく認識できるかを評価した。

VRにおけるCG映像表現において，群衆は体験者に実在感を与える重要な要素である．従来の群衆表現では，群衆との距離が遠い俯瞰視点からの映像が主であり，群衆の動作表現に要求される詳細度は低くても詳細度制御の観点から問題はなかった．一方，VRにおける群衆表現では，群衆との距離が近い一人称視点からの映像が主であるため，群衆の動作表現には高い詳細度が要求される．そこで本稿では，VRを対象とした事例に基づく群衆動作の構成手法を提案する．相互作用を考慮した群衆動作の事例データを，シミュレーションで制御される群衆のうち，高い詳細度が要求される体験者近傍の群衆に適用する．

ARスポーツ「HADO」は，既存のスポーツとe スポーツの中間的な位置づけとされている．筆者らは，この「HADO」の活用に関して，大学生を主体とする運営体制を大学内に構築し，大学での有効活用に向けた取り組みを始めている．本稿ではまず，「HADO」活用実例として開催した，大学内での体験会について紹介する．この体験会は，参加者から高い評価を得ることができた．続いて，HADOイベントの運用について，ユーザー体験をデザインする観点で考察をおこない，そして，今後のHADO 活用に向けた考え方を示している．

視覚障害者が歩行の安全を確保する場合，施設されている点字ブロックを見つけてその上を歩くか，点字ブロックがない場合は障害物などを検知して回避する盲導犬やセンサ機器を使って安全を確保する必要がある。本研究で提案する人認識による歩行領域の把握は，晴眼者が歩行している領域（歩行可能領域と呼ぶ）は安全が確保されているという前提のもとに，深層学習で人を認識しながら歩行可能領域を検出してナビゲーションを行うもので，障害物検知などの複雑な環境把握をすることなくリアルタイム性に優れたものである。また，歩行可能領域を検出する計算量は晴眼者数に比例するので，センサ機器を用いた従来方法に比べてその計算量に違いがでる。

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している。視覚障碍者が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。このシステムでは、カメラの映像からAIを用いて先行する歩行者を検出し、検出された歩行者が通過した場所を安全に歩行可能な領域として設定する。また、周囲の状況はレーザー光で対象物までの距離や形状を測定するLiDARを用い、測定結果から自己位置の推定と周辺の地図を作成する。そして、作成した地図と設定した歩行可能領域を元に、音を使って安全に歩行できるように誘導する。本報告では、LiDARを用いた周辺地図の作成のための準備について述べる。

介護施設における尿失禁の対策の一つに超音波センサによる対策があるが拘束性の高さや計測の難しさが問題視されている．そのため膀胱内に蓄積していく尿量の推移を予測することが出来ると，排尿管理の支援の一助となる．
本研究では膀胱内における蓄尿量の推移を，非線形微分方程式をモデルとし表す．蓄尿量の予測は，提案するモデルから状態差分方程式を求め，パーティクルフィルタ等の状態観測器を適用することにより行う．ここでは提案するモデルから差分方程式を，異なる手法で求め，各手法における数値解による蓄尿量の推移と，解析解による蓄尿量の推移の精度を比較する．

脳卒中により低下した運動機能を改善させるためには，長期間のリハビリテーションを要する．患者の機能回復の状態は，介護士がFIMにより評価を行っているが，在宅環境におけるリハビリテーションでは患者自身で機能回復を評価することは難しい．
本研究では，患者がベッド上で起き上がる際の体幹の回転運動を計測することで，在宅環境で簡易的にFIMの運動項目のスコアを推定する手法を提案する．FIM値推定に特化した回転運動－FIM(RF)尺度を新たに提案し，回転運動の周波数特性にたいしRF尺度に基づく不均一な間隔の通過域をもつフィルタバンクを構成する．フィルタバンクからの出力から特徴量にたいし，回帰分析を行うことでFIM値を推定する．

世界では3億人以上の人々がうつ病に苦しんでおり，うつ病を含む精神疾患症は重大な社会課題となっている．うつ病は，適切な治療によって症状緩和が期待できることもわかっているが，時間的，心理的抵抗により，医療機関での診断・治療を受けることが出来ていない人々も多く存在する．本研究では，音声や表情といった生体情報から，自動でうつ病兆候を診断するモデルを作成し，手軽にうつ病兆候とその重症度を定量的に把握可能にすることを目的としている．これにより，人々の医療機関受診の心理的抵抗を和らげ，うつ病兆候がみられる人々が適切な治療を受けるきっかけとなることが期待できる．

聴覚障がい者が電車のアナウンスから情報を入手するための方法の一つとして音声の文字起こしがあるが, 電車の走行音は文字起こしの精度に悪影響を与える.　電車の走行音は区間ごとに特徴があるため各区間に特化することで精度の良い雑音除去モデルを作成することができると考えらえる. 本検討では, 音声を画像に変換しU-Netを用いて学習する際に, 各走行区間の雑音を学習した特化モデルと車両の走行区間全ての雑音を学習した汎用モデルを作成した. 雑音除去のデータに対してJuliusを用いた文字起こしを行い, 誤認識率から両モデルの精度の比較検討を行った.

視覚障碍者は，指揮者の手の動きで表現される拍子が見えないため，オーケストラなどの演奏活動に参加することが困難な場合がある．我々は，振動アクチュエータを用いた触覚提示により，指揮動作を提示する手法を提案してきた．本研究では，正解データにおける拍のタイミングと，ユーザが計測した拍のタイミングとの反応時間を評価尺度とした比較実験を行い，提案手法の有効性を評価した．特に，提案手法が様々なテンポ変化に対応できるかについて詳細な実験を行った．有意差検定の結果，音楽のテンポが変化するような状況や演奏開始のタイミングの理解において，提案手法が既存手法を上回る結果を得た．

近年，情報教育が必修化されており，Scratchというビジュアル型プログラミング環境が利用されている．Scratchのホーム画面には注目されているプロジェクトが推薦される機能があるが，そのようなプロジェクトには，ブロックやその組み合わせ方の理解が難しかったり，凝った作品が多かったりする．また，ゲームで遊んでしまうため利用を制限している場合もある．これらには，想像力や創造力，論理的思考力の育成の機会を奪うような問題があると考えられる．そこで，図画工作の作品制作における「作る」「考える」の部分がプログラミングで創作を行う場合と同じであると考え，「創造的模倣」に着目し，プログラミング学習においての有用性について検討した．

本発表では、GUIベースの導入教育からCUIベースでのプログラミングへとつなげる継続的な学習をスムーズに移行させる方法について報告する。本報告では、大学１年生に対し4年間にわたり調査した結果、CUI環境での学習の前にGUI環境での学習を行った場合、変換指定、演算子、入れ子などの概念について、学生の理解度が高まること，及び，GUIからCUI環境への移行方法については、GUIベースのみで一通り学習した後にCUIベースに移行する方法が最も有効であることを述べる．

本研究は、タブレットと電子ペンを使用し、ヒトの計算論的思考能力を測定する。計算論的思考力とは、構成要素を組立てて問題を解決することを、段階的に順序立てて計画する、見通しをつける力を指す。初等教育課程での獲得が望まれる、この能力の習得にはプログラミングが適していると言われるが、学習者には容易ではない。そこで本研究は、計算論的思考能力を測定する方法として、タブレットと電子ペンを用いデッサンからイラストを描画する過程での筆記ログから、見通しをもっているかを判定することを提案する。この研究により、プログラミングを知らない者が多い初等教育現場などでも、この能力を育むことができると考えられる。

本研究は、EQ(Emotional Intelligence Quotient)に着目して個別指導での教師による生徒の感情の理解とその対応をモデル化する手法を提案する。EQとは、相手の感情を理解し相手の状況に応じて自分の対応を変える能力のことである。EQの低い教師は生徒の感情を理解できず、生徒へ適切に対応できない。そこで、教師のEQをモデル化することで、教師の指導の質の向上の手助けとなることを目指す。教師が生徒を個別指導し、生徒の感情の変化と教師がその変化を理解しているかをセンサで読み取る。感情の変化を理解できている場合は、教師の対応による生徒の感情の変化も読み取る。そして、状況のモデル化を行う。

本発表では、学生生活におけるON/OFFの効果的な転換法を提案し、それらの効果を検証している。

近年，幅広い年齢でVDT機器の使用者が増加している．そのため，VDT症候群と思われる心身や目の不調の訴えが急増した．VDT症候群は本人が気を付けるだけでも，ある程度の予防はできるが，作業に集中するとつい忘れがちとなる．しかし，そのようなときには，他者からの注意や声掛けで気づくきっかけとなる．筆者らは，パソコンを作業中の顔から得られる情報を基に，適切なタイミングで姿勢や休憩，そしてまばたきを「気づかせる」促しをすることでVDT症候群を予防できないかと考えた．本稿では，パソコンを利用の際に，適切な間隔でまばたきや姿勢の確認を促すシステムについて報告する．

大学での授業において授業理解度の低い学生を考えた場合，理解度が低い原因の一つとして，関連する高校科目の単元の理解不足があげられる．このため，内容の関連が強い高校科目の単元が分かれば，この単元にまで立ち返り，学修することで，授業理解度の向上が期待できる．ただし，大学での開講科目は科目数も多く，また内容も多岐に渡るため，各科目の授業担当者に，関連する高校科目の単元を明らかにしてもらうことは，作業負担の面からも困難であった．そこで，本研究では，筆者が所属している大学の全開講科目に対し，公開されているシラバス情報を用いることで，高校科目の単元との類似度を容易に導出可能であることを示す．

近年，知識活用型の学習が注目されており，教育の場でグループ活動を行う機会が増えている．しかし，グループ活動において教員が全学生の状態を把握するの難しい．そこで，誰がいつ，どの程度発話したかを自動検出することで，適切な声掛けや公正な成績評価への支援を目指す．本研究では，プライバシー情報が少なく，安定した計測が可能な座圧情報を用いて話者推定を行う．具体的には，座布団型の座圧計（計測点：16×16=256）の計測値を画像データとして扱い，深層学習モデルを用いて話者推定を行う．4名のグループディスカッション（計8グループ，32名）における座圧データに対して複数の推定モデルを用いて評価実験を行った．

This article discusses the prospects of the large language model in foreign language learning, and proposes a language learning system design based on ChatGPT named GPTalkMate. ChatGPT’s natural language generation capabilities can revolutionize traditional teaching methods in listening, speaking, reading, and writing. Human-computer interaction with GPTalkMate allows for easier and more efficient language learning that caters to personalized requirements. In addition, GPTalkMate provides various learning methods including virtual voice scenes, interactive dialogues, personalized reading materials, and writing guidance to improve students’ language abilities.

機械学習をベースとしたartificial intelligenceが組み込まれたインテリジェントマシンは、現代社会の基盤となるシステムとして、私たちの日常生活に浸透している。人工知能が活用される社会に備えるため、高等教育機関だけでなく、小学校・中学校・高校でのAI教育も検討され始めている。そこで本研究では小学生４年生以上を対象にし、機械学習のプロセスをロールプレイングさせ、AIに対する理解を深める教育ツールML-RPGを開発した。ML-RPGを使い、中学生以上を対象にした文章生成系AIに関する教育を行い、社会に与える影響や活用例をディスカッションし、その効果を検証していく。

リーディングトラッカーという読書補助器具がある。リーディングトラッカーは文章を一行ずつ読むことができ、難読症や視覚障害の方は特に文章が読みやすくなると言われている。リーディングトラッカーを模した一行のみを表示する読書UIシステムをPC画面上に構築し難読症ではない者を対象に読書UIシステムの効果を評価する研究が行われた。その結果、文章を一行ずつ表示することで読み速度の変化なく文章読解力が向上する可能性が示された。しかし英語の文章問題を用いた実験は行われていない。そこで本研究では、ディスプレイ上において英文を一文ずつ表示して読ませた場合の効果について評価する。