研究のねらい
読みの困難を早期に発見することは、こどもの学習支援や発達支援にとって重要です。一方で、従来の音読検査や読解問題だけでは、どこで読みが詰まったのか、どのような読み方の特徴があるのかを細かく把握しにくい課題があります。
本研究では、音読中の視線を記録し、読み速度、読み戻り、行飛ばし、注視時間などの特徴を抽出します。これらの時系列データを機械学習で解析し、医師や支援者が読みの特徴を客観的に理解できる評価支援を目指します。
01視線を記録
音読中の視線位置や瞳孔情報を計測し、読んでいる過程を秒単位で可視化します。
02特徴を抽出
読み速度、読み戻り、行飛ばし、注視の偏りなど、読み方の特徴をデータとして取り出します。
03AIで評価を支援
機械学習と説明可能AIを用いて、読み書き困難の早期発見や支援方針の検討に役立つ情報を提示します。
主なテーマ
- 視線データに基づく音読・読解能力の評価
- 読み戻り、行飛ばし、注視時間などの視線特徴量抽出
- 機械学習による読み書き困難のスクリーニング支援
- SHAPなどを用いた判断根拠の可視化
- 医師・支援者が確認しやすい評価レポートの設計