Shinobu Hasegawa 研究室
主宰者：Shinobu Hasegawa
北陸先端科学技術大学院大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
長谷川忍研究室は、デジタル学習環境における学習者の行動理解と学習支援システムの開発に取り組んでいます。講義動画や言語学習、音楽教育など多岐にわたる教育コンテンツを対象として、機械学習や画像処理、音声処理などの技術を活用し、学習者の関心や理解度を自動で認識するシステムを構築しています。特に、講義アーカイブにおいて学生の視聴行動から重要な場面を抽出したり、学習者の集中度を推定したりするなど、膨大な教材から学習効率を高める方法を探索しています。
同時に、視覚情報と音声情報を組み合わせた学習教材の設計にも注力しています。外国語学習では、画像認識と同義語データベースを用いた語彙学習システムや、音声の発音指導のための映像フィードバックシステムを開発し、従来の学習法より効果的な学習体験を実現することを目指しています。また、仮想現実やゲーム、オンライン楽器演奏など、新しい学習環境における操作性や学習効果を評価する研究も行い、技術と教育の融合による学習支援の可能性を検証しています。
これらの研究を通じて、学習者一人ひとりの特性や学習パターンを理解し、それに応じた個別適応的な学習支援を実現することが、研究室の根本的な目標となっています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（42 件）
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- DOI: https://doi.org/10.3390/mti9010004
- DOI: https://doi.org/10.3390/educsci15080978
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10889764
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10890820
- DOI: https://doi.org/10.3390/educsci14121323
- [2024] L-VEIGe: A Proposal for Quantitative Evaluation Model and Database for Error Vocabulary ImagesDOI: https://doi.org/10.1109/incitest64888.2024.11121456
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc54092.2024.10831785
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc54092.2024.10831991
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- DOI: https://doi.org/10.1109/inista62901.2024.10683856
- DOI: https://doi.org/10.3390/asi7050074
- DOI: https://doi.org/10.3390/educsci14060556
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-024-03130-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3366552
- [2024] A Proposal for a Quantitative Evaluation Model for Error Image Generation in L2 Vocabulary LearningDOI: https://doi.org/10.58459/icce.2024.5047
- DOI: https://doi.org/10.1109/incitest64888.2024.11121467
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024iip0009
- DOI: https://doi.org/10.1109/ica63002.2024.00035
- DOI: https://doi.org/10.1109/inista59065.2023.10310320
- DOI: https://doi.org/10.1109/ica58824.2023.00012
- DOI: https://doi.org/10.58459/icce.2023.1049
- DOI: https://doi.org/10.1109/tencon58879.2023.10322336
- [2023] A Low-Jitter Hand Tracking System for Improving Typing Efficiency in Virtual Reality WorkspaceDOI: https://doi.org/10.1109/tencon58879.2023.10322539
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- DOI: https://doi.org/10.52731/liir.v003.063
- DOI: https://doi.org/10.37934/araset.31.1.355364
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- DOI: https://doi.org/10.1109/kse56063.2022.9953765
- DOI: https://doi.org/10.58459/rptel.2013.8153-169
- DOI: https://doi.org/10.3390/su14073837
- [2021] A Real-time Engagement Assessment in Online Learning Process Using Convolutional Neural NetworkDOI: https://doi.org/10.22492/issn.2186-5892.2021.39
- [2021] Implementation of Long Short-Term Memory (LSTM) Models for Engagement Estimation in Online LearningDOI: https://doi.org/10.1109/tale52509.2021.9678909
- DOI: https://doi.org/10.17576/apjitm-2021-1002-07
- DOI: https://doi.org/10.3390/educsci11090548
- DOI: https://doi.org/10.1109/iciet51873.2021.9419610
- DOI: https://doi.org/10.22492/issn.2186-5892.2021.40
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