本研究ではこれまでに、教育現場で日々行われている振り返りには子どもたちの特性を考慮することが重要であると考え、これを推定するための特性リフレクション支援システムを提案してきました。ここではまず、授業中の子どもたちの行動を録画して顔認識技術により顔の検出とその向き情報を取得し、3次元的な情報として取り出しました。その後、各子どもの行動を分析することで個人の参加状態が推定できること、および検出されたすべての子どもの行動分析をすることで、教師の意図した見るべき場所の推定を示唆する結果を示しました。本稿ではこれらを合わせることで個人の特性が推定可能となること、および複数人の子どもの分析結果を比較することで個々人の授業への参加時の特性が取得できることを示し、教育現場へフィードバックするための方法について検討しています。

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近年、質的な研究を用いて教育の質の向上を試みる研究が多くなされています。しかしその多くでは、教育の質の見える化は困難とされてきました。この問題に対して本研究ではこれまで、小学校の授業を録画して顔認識技術で分析し、その見える化を試みてきました。その結果、子どもの位置や向きを用いることで子どもたちの関心推定が可能であることを示してきました。これを踏まえて本稿では、授業内場面を推定するために子どもたちの顔の向きから視線想定交点を算出し、その分布マップを作ることで授業活動の見える化を試みました。本発表では記録した映像を意味付けし、見える化した授業活動中における個々の子どもの行動特性の解釈について報告します。

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