JPWO2015015569A1 - 学業成績との相関因子特定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
まず、実施の形態の概要について説明する。本実施の形態の概要では、一例として、括弧内に実施の形態の対応する構成要素の符号等を付して説明する。
本実施の形態における学業成績との相関因子特定方法および相関因子提示システムについて、図1〜図18を用いて説明する。
まず、図1を用いて、本実施の形態における学業成績との相関因子特定方法および相関因子提示システムの処理の流れを説明する。図1は、学業成績との相関因子特定方法および相関因子提示システムの処理の流れの一例を説明する概略図である。より具体的に、図1では、学校環境における人間行動データから学業成績と相関する因子を特定し、その因子に基づいて学業成績を向上させるための施策を提示するまでの全体的な処理の流れを示している。
次に、図2を用いて、本実施の形態における学業成績との相関因子提示システムの構成を説明する。図2は、学業成績との相関因子提示システムの構成の一例を示すブロック図である。より具体的に、図2では、計算機のハードウェア構成、センサ、およびインタネット網を介したデータ管理サーバからなる全体的なシステム構成を示している。
次に、図3〜図5を用いて、上述した学業成績との相関因子提示システムにおける各データベースについて説明する。以下において、図2に示した対面情報データベース209、加速度情報データベース210、ユーザ属性データベース211を順に説明する。
図3Aは、対面情報データベースに格納するデータセットの一例を示す図である。図3Bは、対面ネットワークの一例を示す図である。より具体的に、図3Aでは、学業成績との相関因子提示システムに、外部から入力する人間関係グラフデータである対面時間情報に関するデータセットの例を示している。図3Bは、図3Aを用いて描くことができる対面ネットワーク図の例を示している。図3Aに示す対面時間情報に関するデータセットは、図2において対面情報データベース209に格納されるものである。
図4は、加速度情報データベースに格納するデータセットの一例を示す図である。より具体的に、図4では、学業成績との相関因子提示システムに、外部から入力する身体的な動きデータである加速度情報に関するデータセットの例を示している。図4に示す加速度情報に関するデータセットは、図2において加速度情報データベース210に格納されるものである。
図5は、ユーザ属性データベースに格納するデータセットの一例を示す図である。図5に示すユーザ属性に関するデータセットは、図2においてユーザ属性データベース211に格納されるものである。
次に、図6〜図8を用いて、上述した先生と生徒との加速度の同期性分析について説明する。以下において、加速度波形1、フローチャート1、実験結果1を順に説明する。
図6は、先生と生徒との加速度波形と、それらを矢印表記に変換する一例を示す図である。図6における先生と生徒との加速度波形は、身体的な動きデータの例を示すものである。
図7は、先生と生徒との身体的な動きの同期性と学業成績との相関分析を行う処理の一例を示すフローチャートである。
図8A、図8Bは、先生と生徒との身体的な動きの同期パターンと学業成績との相関関係を調べた実験結果の一例を示す散布図である。より具体的に、図8A、図8Bでは、(1)式で計算される4通りの割合Pijと生徒個人の成績(3ヶ月分の全受講教科の月次テストの偏差値の平均)との相関を計算した結果を示したものである。対象生徒は小学校5,6年生であり、82名である。
次に、図9〜図11を用いて、上述した生徒同士の加速度の同期性分析について説明する。以下において、加速度波形2、フローチャート2、実験結果2を順に説明する。
図9は、生徒同士の加速度波形をActive状態とNon−active状態とに分ける一例を示す図である。図9における生徒同士の加速度波形は、身体的な動きデータの例を示すものである。
図10は、生徒同士の身体的な動きの同期性と学業成績との相関分析を行う処理の一例を示すフローチャートである。より具体的に、図10では、一体度Uを用いてクラスの学業成績、すなわちクラスメンバの学業成績の平均、とクラスの生徒同士の身体的な動きの同期性との関係を調べるフローチャートである。
図11は、クラスを構成する生徒同士の身体的な動きの一体度とクラスの学業成績との相関関係を調べた実験結果の一例を示す散布図である。より具体的に、図11では、小学校5年生と6年生の31クラスを対象にして、各クラスの一体度Uを計算し、各クラスの偏差値(クラスに属する生徒の偏差値の平均)との相関を調べた結果を示したものである。
次に、図12〜図14を用いて、上述した対面コミュニケーションの分析について説明する。以下において、対面ネットワーク、実験結果3、実験結果4、フローチャート3を順に説明する。
図12は、対面情報を用いて描いた対面ネットワークの一例を示す図である。より具体的に、図12では、生徒や先生などの学校における人と人との対面状況をネットワーク図で表したものである。
実験結果3は、生徒個人の学業成績と対面コミュニケーションとの相関を調べた結果である。82名の小学校5,6年生の生徒のテストの点数と、休憩時間における対面人数、すなわち、休憩時間における対面ネットワークの次数、との相関を計算した結果、相関する傾向にあることが分かった(R=0.22,p<0.051)。すなわち、休憩時間中に一人で過ごす生徒よりも、他の生徒や先生などの多くの他人と対面する生徒の方が成績が良い傾向が見られる。
実験結果4は、クラスごとの学業成績と対面コミュニケーションとの相関を調べた結果である。クラスごとの次数は、クラスを構成する生徒個人の次数kiを、クラス構成メンバ全員で平均したものであり、同様に、クラスごとのクラスタリング係数は、個人のクラスタリング係数Ciをクラス構成メンバ全員で平均したもの、として計算される。
図14は、対面コミュニケーション指標と学業成績との相関分析を行う処理の一例を示すフローチャートである。より具体的に、図14では、対面ネットワークの指標、すなわち次数やクラスタリング係数など、と学業成績との相関を調べるフローチャートである。
次に、図15〜図17を用いて、上述した各分析結果の表示例について説明する。以下において、先生と生徒との加速度の同期性分析結果、生徒同士の加速度の同期性分析結果、対面コミュニケーションの分析結果の各表示例を順に説明する。この分析結果は、表示装置203のディスプレイなどに表示される。
図15A、図15Bは、先生と生徒との身体的な動きの同期性と学業成績との相関分析の結果を表示する画面の一例を示す図である。
図16A、図16Bは、生徒同士の身体的な動きの同期性と学業成績との相関分析の結果を表示する画面の一例を示す図である。
図17は、対面コミュニケーション指標と学業成績との相関分析の結果を表示する画面の一例を示す図である。
次に、図18を用いて、上述した各分析結果に基づいたシミュレーションの実験結果について説明する。
以上説明した本実施の形態における学業成績との相関因子特定方法および相関因子提示システムによれば、教育環境において、学業成績に影響を与える定量的な指標を特定し、提示することができる。より詳細には、以下の通りである。
201…センサ、202…データ管理サーバ、203…表示装置、204…入力装置、205…通信装置、206…CPU、207…ハードディスク、208…メモリ、209…対面情報データベース、210…加速度情報データベース、211…ユーザ属性データベース、212…分析プログラム、213…先生と生徒との加速度の同期性分析プログラム、214…生徒同士の加速度の同期性分析プログラム、215…対面コミュニケーションの指標計算プログラム、216…学業成績データと人間行動指標との相関分析プログラム、217…インタネット網、
301〜308…ユーザID、309〜312…ノード番号、
401…時刻、402…ユーザID、403…身体的な動き度合いを表す数値、
501…ユーザID、502…職位、503…教科、504…学年、505…クラス名、506…1月のテストの点数、507…2月のテストの点数、508…3月のテストの点数、
601…先生の加速度波形、602…生徒の加速度波形、603…先生の加速度波形を矢印のアップダウンに変換した時系列、604…生徒の加速度波形を矢印のアップダウンに変換した時系列、
701…身体的な動きデータの入力ステップ、702…加速度波形を上向き矢印と下向き矢印の時系列に変換する処理ステップ、703…生徒ごとに割合を計算する処理ステップ、704…学業成績と割合との相関を計算する処理ステップ、705…相関があるパターンを表示する処理ステップ、
801,802…実験結果、
901…加速度波形、902…加速度の閾値、
1001…身体的な動きデータの入力ステップ、1002…Active状態とNon−active状態とを判定する処理ステップ、1003…クラスごとに一体度を計算する処理ステップ、1004…学業成績と一体度との相関を計算する処理ステップ、1005…相関分析の結果を表示する処理ステップ、
1101…実験結果、
1201…ノード、1202…リンク、
1301,1302…実験結果、
1401…人間関係グラフデータの入力ステップ、1402…個人ごとの対面ネットワーク指標を計算する処理ステップ、1403…クラスごとに分析するかを判定する処理ステップ、1404…個人ごとにネットワーク指標と学業成績との相関を計算する処理ステップ、1405…クラスごとのネットワーク指標を計算する処理ステップ、1406…クラスごとにネットワーク指標と学業成績との相関を計算する処理ステップ、1407…相関分析の結果を表示する処理ステップ、
1501…先生と成績が良い生徒との身体的な動きの同期性と学業成績との関係の分析結果表示画面、1502…先生と成績が悪い生徒との身体的な動きの同期性と学業成績との関係の分析結果表示画面、1503,1504…加速度波形の表示、1505,1506…学業成績と相関する先生との動きパターンの表示、1507,1508…先生との身体的な動きの同期度合いの表示、1509,1510…施策提案メッセージ、1511,1512…学業成績と相関するパターンの強調表示、
1601…成績が良いクラスにおける生徒同士の身体的な動きの同期性と学業成績との関係の分析結果表示画面、1602…成績が悪いクラスにおける生徒同士の身体的な動きの同期性と学業成績との関係の分析結果表示画面、1603,1604…クラスを構成する生徒の加速度波形の表示、1605,1606…クラスを構成する生徒の平均の加速度波形の表示、1607,1608…生徒同士の一体度の表示、1609,1610…施策提案メッセージ、
1701…対面ネットワーク図、1702…クラスID、1703…クラスごとの次数、1704…クラスごとのクラスタリング係数、1705…施策提案メッセージ、
1801,1802…実験結果。
Claims (15)
- 第1の人間と、前記第1の人間とは異なる職種の複数の第2の人間と、を含む教育環境における学業成績との相関因子特定方法であって、
計算機により、前記第1の人間と前記複数の第2の人間とにそれぞれ装着された複数のセンサにより測定された前記第1の人間と前記複数の第2の人間との対面データおよび物理量に基づいて、前記第1の人間と前記複数の第2の人間との間および前記複数の第2の人間同士の間の関係パターンを分析する第1ステップと、
前記計算機により、前記関係パターンと前記複数の第2の人間の成績データとの相関を取ることで、前記関係パターンのうち成績との相関が強いパターンを分析する第2ステップと、
を有する、学業成績との相関因子特定方法。 - 請求項1記載の学業成績との相関因子特定方法において、
前記第1の人間は先生であり、前記第2の人間は生徒であり、前記教育環境は学校であり、
前記第1ステップでは、前記先生と前記複数の生徒とにそれぞれ装着された複数のセンサにより測定された前記先生と前記複数の生徒との対面データおよび物理量に基づいて、前記先生と前記複数の生徒との間および前記複数の生徒同士の間の関係パターンを分析し、
前記第2ステップでは、前記関係パターンと前記複数の生徒の学業成績データとの相関を取ることで、前記関係パターンのうち学業成績との相関が強いパターンを分析する、学業成績との相関因子特定方法。 - 請求項2記載の学業成績との相関因子特定方法において、
前記第1ステップは、
第1プログラムの実行により、第1データベースに格納された前記物理量である身体的な動きデータに基づいて、前記先生と前記生徒との身体的な動きの同期性を分析する第1Aステップと、
第2プログラムの実行により、前記第1データベースに格納された前記身体的な動きデータに基づいて、前記生徒同士の身体的な動きの同期性を分析する第1Bステップと、
第3プログラムの実行により、第2データベースに格納された前記対面データである人間関係グラフデータに基づいて、対面コミュニケーションの指標を計算する第1Cステップと、
を有する、学業成績との相関因子特定方法。 - 請求項3記載の学業成績との相関因子特定方法において、
前記第2ステップは、
第4プログラムの実行により、第3データベースに格納された前記学業成績データ、前記第1Cステップで計算した対面コミュニケーションに関する第1指標、前記第1Aステップで計算した身体的な動きに関する第2指標、および前記第1Bステップで計算した身体的な動きに関する第3指標に基づいて、前記学業成績データと前記第1〜第3指標との相関を分析する第2Aステップを有する、学業成績との相関因子特定方法。 - 請求項4記載の学業成績との相関因子特定方法において、
表示装置に、前記第2Aステップで特定された学業成績に影響する指標を表示する第3ステップをさらに有し、
前記第3ステップは、
前記第2Aステップで特定された学業成績に影響する指標を用いて学業成績を予測した結果を表示する第3Aステップを有する、学業成績との相関因子特定方法。 - 請求項5記載の学業成績との相関因子特定方法において、
前記第3ステップは、
前記第2Aステップで特定された学業成績に影響する指標を制御することによって学業成績を向上させるための施策を表示する第3Bステップを有する、学業成績との相関因子特定方法。 - 請求項6記載の学業成績との相関因子特定方法において、
前記第1Aステップでは、前記先生の身体的な動きを時系列で示す加速度波形を矢印のアップダウンに変換した時系列と、前記生徒の身体的な動きを示す加速度波形を矢印のアップダウンに変換した時系列とを用いて、前記先生と前記生徒との身体的な動きの同期性と学業成績との関係を調べ、
前記第1Bステップでは、前記生徒の身体的な動きを時系列で示す加速度波形を閾値で分けた活発状態と非活発状態とを用いて、前記生徒同士の身体的な動きの同期性と学業成績との関係を調べ、
前記第1Cステップでは、前記先生または前記生徒の人を表すノードと、前記人と前記人とが一定時間以上対面している場合に張るリンクとで表す対面ネットワークにおいて、前記ノードの次数とクラスタリング係数とを用いて、前記先生または前記生徒の身体的な動きの同期性と学業成績との関係を調べる、学業成績との相関因子特定方法。 - 第1の人間と、前記第1の人間とは異なる職種の複数の第2の人間と、を含む教育環境における学業成績との相関因子提示システムであって、
前記第1の人間と前記複数の第2の人間とにそれぞれ装着された複数のセンサにより測定された前記第1の人間と前記複数の第2の人間との対面データおよび物理量に基づいて、前記第1の人間と前記複数の第2の人間との間および前記複数の第2の人間同士の間の関係パターンを分析し、前記関係パターンと前記複数の第2の人間の成績データとの相関を取ることで、前記関係パターンのうち成績との相関が強いパターンを分析する計算機を有する、学業成績との相関因子提示システム。 - 請求項8記載の学業成績との相関因子提示システムにおいて、
前記第1の人間は先生であり、前記第2の人間は生徒であり、前記教育環境は学校であり、
前記計算機は、前記先生と前記複数の生徒とにそれぞれ装着された複数のセンサにより測定された前記先生と前記複数の生徒との対面データおよび物理量に基づいて、前記先生と前記複数の生徒との間および前記複数の生徒同士の間の関係パターンを分析し、前記関係パターンと前記複数の生徒の学業成績データとの相関を取ることで、前記関係パターンのうち学業成績との相関が強いパターンを分析する、学業成績との相関因子提示システム。 - 請求項9記載の学業成績との相関因子提示システムにおいて、
前記計算機は、
前記物理量である身体的な動きデータを格納する第1データベースと、
前記対面データである人間関係グラフデータを格納する第2データベースと、
前記第1データベースに格納された前記身体的な動きデータに基づいて、前記先生と前記生徒との身体的な動きの同期性を分析する第1プログラムと、
前記第1データベースに格納された前記身体的な動きデータに基づいて、前記生徒同士の身体的な動きの同期性を分析する第2プログラムと、
前記第2データベースに格納された前記人間関係グラフデータに基づいて、対面コミュニケーションの指標を計算する第3プログラムと、
をさらに有する、学業成績との相関因子提示システム。 - 請求項10記載の学業成績との相関因子提示システムにおいて、
前記計算機は、
前記成績データである学業成績データを格納する第3データベースと、
前記第3データベースに格納された前記学業成績データ、前記第3プログラムで計算した対面コミュニケーションに関する第1指標、前記第1プログラムで計算した身体的な動きに関する第2指標、および前記第2プログラムで計算した身体的な動きに関する第3指標に基づいて、前記学業成績データと前記第1〜第3指標との相関を分析する第4プログラムと、
をさらに有する、学業成績との相関因子提示システム。 - 請求項11記載の学業成績との相関因子提示システムにおいて、
前記計算機は、
前記第4プログラムで特定された学業成績に影響する指標を表示する表示装置をさらに有し、
前記表示装置は、
前記第4プログラムで特定された学業成績に影響する指標を用いて学業成績を予測した結果を表示する、学業成績との相関因子提示システム。 - 請求項12記載の学業成績との相関因子提示システムにおいて、
前記表示装置は、
前記第4プログラムで特定された学業成績に影響する指標を制御することによって学業成績を向上させるための施策を表示する、学業成績との相関因子提示システム。 - 請求項13記載の学業成績との相関因子提示システムにおいて、
前記第1プログラムでは、前記先生の身体的な動きを時系列で示す加速度波形を矢印のアップダウンに変換した時系列と、前記生徒の身体的な動きを示す加速度波形を矢印のアップダウンに変換した時系列とを用いて、前記先生と前記生徒との身体的な動きの同期性と学業成績との関係を調べ、
前記第2プログラムでは、前記生徒の身体的な動きを時系列で示す加速度波形を閾値で分けた活発状態と非活発状態とを用いて、前記生徒同士の身体的な動きの同期性と学業成績との関係を調べ、
前記第3プログラムでは、前記先生または前記生徒の人を表すノードと、前記人と前記人とが一定時間以上対面している場合に張るリンクとで表す対面ネットワークにおいて、前記ノードの次数とクラスタリング係数とを用いて、前記先生または前記生徒の身体的な動きの同期性と学業成績との関係を調べる、学業成績との相関因子提示システム。 - 請求項8記載の学業成績との相関因子提示システムにおいて、
前記第1の人間と前記複数の第2の人間とにそれぞれ装着され、前記第1の人間と前記複数の第2の人間との対面データおよび物理量を測定する複数のセンサをさらに有する、学業成績との相関因子提示システム。
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