| 講演名 | 2019-07-06 熟練・新任教師の動作パターンに基づく教師行動の定量的評価手法 姚 舜禹(立命館大), 大井 翔(立命館大), 野間 春生(立命館大), |
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| 抄録(和) | 新任教員の課題の一つとして，「教師」として初日から講義をする必要がある．新任教員が実際の現場に近い環境で訓練することは困難である．そこで，新任教員が実際の現場に近い環境で授業を訓練する模擬授業支援システムが重要であると考える．模擬授業支援システムは，(1)実世界に近い環境を提示，(2)授業中の教員行動を定量的に評価する，(3)体験映像を振り返る機能（“気づき“を与えること），が必要である．本研究では，(2)授業中の教員の行動を定量的に評価することに着目する．行動の定量的な評価は，行動を認識し，行動遷移を分析する必要がある．先行研究として，ST-GCNにより模擬授業における教師の行動を10種類自動で分類し，自動でタグ付けすることができた．本論文では，自動で識別された動作パターンの遷移を抽出し，その動作パターンに基づき授業中における教員行動の動作を定量的に評価する方法を提案する． |
| 抄録(英) | A new teacher needs to give tuition from the first day at work. The new teacher is difficult to train tuition in an actual environment. Therefore, we think that we need to develop a trial lesson system close to the actual environment for the new teacher. The trial lesson system has three functions, namely, to display the environment close to the actual school, to evaluate teacher behavior quantitatively, to reflect oneself an experienced video (give oneself an awareness). This study focuses to evaluate teacher behavior quantitatively. The quantitatively of teachers’ behavior needs to recognize the behavior and to analyze behavior transition. As previous research, the behavior of the teacher in a simulated classroom was classified automatically into 10 different kinds by using ST-GCN, and it could be tagged automatically. In this research, we extract transitions of automatically identified motion patterns, and propose a method to quantitatively evaluate the behavior of teachers in class based on the behavior patterns. |
| キーワード(和) | パターン認識 / ST-GCN / 教員行動 / 深層学習 |
| キーワード(英) | Pattern Recognition / ST-GCN / Teacher Behavior / Deep Learning? |
| 資料番号 | ET2019-17 |
| 発行日 | 2019-06-29 (ET) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
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| 開催期間 | 2019/7/6(から1日開催) |
| 開催地（和） | 岩手県立大学 |
| 開催地（英） | Iwate Prefectural University |
| テーマ（和） | 学習データ蓄積・分析・視覚化／一般 |
| テーマ（英） | Storage, Analysis, and Visualization of Learning Data, etc. |
| 委員長氏名（和） | 鈴木 栄幸(茨城大) |
| 委員長氏名（英） | Hideyuki Suzuki(Ibaraki Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鷹岡 亮(山口大) |
| 副委員長氏名（英） | Ryo Takaoka(Yamaguchi Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中山 祐貴(早大) / 舟生 日出男(創価大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Nakayama(Waseda Univ.) / Hideo Funaoi(Soka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 倉山 めぐみ(函館高専) / 大沼 亮(福島大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Megumi Kurayama(National Inst. of Tech., Hakodate College) / Ryo Oonuma(Fukushima Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Educational Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 熟練・新任教師の動作パターンに基づく教師行動の定量的評価手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quantitative Evaluation Method for Teacher Behavior based on Behavior Pattern of Expert Teachers and Beginner Teachers |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターン認識 / Pattern Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | ST-GCN / ST-GCN |
| キーワード(3)（和/英） | 教員行動 / Teacher Behavior |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning? |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 姚 舜禹 / Shunyu Yao |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Rits Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大井 翔 / Sho Ooi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Rits Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 野間 春生 / Haruo Noma |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Rits Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-07-06 |
| 資料番号 | ET2019-17 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ET-105 |
| ページ範囲 | pp.11-16(ET), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-29 (ET) |