研究概要 (Research abstraction)

「三人寄れば文殊の知恵」ということわざにも表れているように、他者と協同で問題に取り組む（コラボする）方が個人で取り組むよりも良いアイデアが生まれやすいと期待されています。 では、どういった人とどういった環境でどのようにコラボすれば良いアイデアは生まれるのでしょうか。

この疑問を追究すべく、これまで人文科学の分野は人々の行動を詳細に観察することで良いコラボが生まれる条件を解明してきました。 しかしながら、人手による観察・分析は時間がかかることに加えて観察・分析に長けた専門家の存在を要するため、人的・時間的コストの側面で課題があります。 私たちは、情報科学的視点で本課題を解決するためにコラボ分析をサポートするIoTシステムの研究開発を行っています。 具体的には、ユーザデータを自動収集するIoTセンサ、得られたセンサデータからユーザの行動を抽出する分析アルゴリズム、抽出されたユーザの行動をウェブブラウザ上で可視化するウェブサービスの開発を行っています。

なお、本システムの開発および実環境での検証にあたっては、学習科学の世界的研究者である静岡大学の大島 純 教授、大島 律子 教授と共同研究 (まさにコラボ) を行っており、本システムをグループ学習 (協調学習) の実現場に応用することでシステムの開発や改善に役立てています。

As the saying goes, "Three heads are better than one," it is expected that working together with others on a problem (collaboration) is more likely to generate good ideas than working individually. So, what kind of people, in what kind of environment, and how should we collaborate to generate good ideas?

To pursue this question, the humanities have been working to elucidate the conditions under which good collaboration occurs through detailed observation of people's behavior. However, manual observation and analysis are time-consuming and require the presence of experts skilled in observation and analysis, which poses challenges in terms of human and time costs. We are conducting research and development of IoT systems that support collaboration analysis to solve this issue from an information science perspective. Specifically, we are developing IoT sensors that automatically collect user data, analysis algorithms that extract user behavior from the obtained sensor data, and web services that visualize the extracted user behavior on a web browser.

In developing this system and verifying it in a real environment, we are collaborating with Professor Jun Oshima and Professor Ritsuko Oshima of Shizuoka University, who are world-class researchers in the field of learning science, to develop and improve this system by applying it to learning sites.