以下のテーマについて、情報処理学会の第33回教育学習支援情報システム（CLE）研究会で発表しました

「マルチモーダル情報に基づくグループ対話における知識伝達の分析」

知見：対話中のマルチモーダル情報を分析することで，話題の知識を授ける人と受け取る人の立場が高精度に識別でき，その立場によって効率的な知識伝達されている対話に含まれたマルチモーダル情報の特徴を明らかにした。

本研究成果の実現により，以下のことが可能になります。

• 対話中の知識伝達し易い状況の判断が可能
• 参加者の貢献度や効果的な話し合いへの誘導が可能

張琪君が、第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2021)で、以下のテーマを発表しました。

「SNSにおけるフォローユーザツイートを用いた受動的ユーザの興味推定手法の開発」

修士論文発表会が、オンラインで開催されました。無事、6名の修士学生の合格が決まりました。お疲れ様でした。

電子情報通信学会教育工学研究会で、佐藤君と横山君がそれぞれ研究発表をしました。オンライン発表でした。

• コンセプトマップを利用した動画視聴型eラーニング支援システムの開発 (発表者：佐藤秀真)
• 小グループでの協調学習を促進させるマルチモーダル対話分析（発表者：横山翔汰）

11月25-26日に国際会議 15th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems(KICSS2020)にて，e-Learning支援システムに関する以下の研究発表を行いました。そして，The Kunifuji Awardを受賞しました。

Title: Supporting Concept-Map Creation in Video-Based Learning based on Concept-Map Components Provision

新たにメンバー（植苗さん、長谷川君、田渕君、長谷川君、山田君）が5名加入しました。コロナ禍、直接集まれないため、ZOOMでの対面となりました。これからよろしくお願いします。

7月21日に国際会議HCII2020にて，e-Learning支援システムに関する以下の研究発表を行いました。

Supporting Online Video e-Learning with Semi-automatic Concept-map Generation

以下の研究が、国際学会 8th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2020)に採択されました。

• Walking-posture Classification from Single-acceleration-sensor Data using Deep Learning

研究概要：

研究のフレームワーク：

以下の研究論文の採録が決定しました．

• “深層学習を用いた単一加速度センサからの歩行姿勢分類の一考察”, 電子情報通信学会論文誌D, 研究速報, Vol.J103-D,No.11,pp.-,Nov. 2020.

概要: 本研究では腰付近に装着した単一加速度センサで日常歩行動作を監視するために，深層学習を導入した歩行姿勢分類方法を検討した．深層学習を適用した方法はSVMを用いた従来方法と比較し，高い分類精度が得られ，特に畳み込み層とLSTM層を組合わせたネットワーク構成が0.98と最も高い結果であった．

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以下の論文が採択されました。

• “Classification of Student’s In-class Behavior Using a Desktop Pressure Sensor”, International Journal on e-Learning, Vol.19(4), 2020.

概要：机の上に物を置いたら、その位置と重さを検知するデバイスを開発しました。それを使用し、机上での学習者の行為を、機械学習で認識するシステムを開発しました。このシステムによって、学習者の行為から、学習改善や教授改善を促す知的な学習支援システムが可能になります。

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