大学概要 【2019年度実施分】IoTを活用した表現教育モデル

外国語学部

No.17

実施責任者宮崎 新

本プロジェクトは、NTT西日本との産学連携を通した、IoT/ICTの活用による学生の学びの質向上を目指す課題解決プロジェクトである。2018年度より開始された本プロジェクトでは、学生が人前で話しをしている際のさまざまな側面をIoTとICTの活用によって「見える化」し、学生にとっての客観的な振り返りを促すための活用デザインを模索している。プロジェクトは主に発話(発表)中の、表情や目線といった視覚情報と、声の質、話している内容といった聴覚情報を可視化する取り組みである。

活動報告3

2020/01/06

 本番当日(12月17日)は、学生はクラス全体での発表を行い、その様子(特に非言語面)をデータ化する試みが行われました。通常のプレゼン環境との違いに多少の戸惑いはあったものの、これまでの準備を生かして各自が発表に臨みました。その後、企業の方からの講評を頂き、後日、データを踏まえた振り返りが行われました。
 データ化されたフィードバックに対して、「実際に自分がどのような表情をしていたのかは自己分析しづらいが、データ化されたものを見ることで良い発見につながった」、「発表中は自分のことで精一杯なので後から目線がどこを向いていたかなど振り返ることができてよかった」、「データ化された表情のランキングなどがあると自分の表情の傾向がより分かると思った」、「音声も合わせてデータ化されるとよい」などのコメントが寄せられました。IoTによるデータ化によって、学生は自分の「伝え方」の特徴を客観的にとらえたうえで、強みと課題を明確にしながらプレゼンへの臨み方を学ぶことができました。
 学生コメントにあるように、音声のデータ化は本プロジェクトでの継続的な課題でしたが、今年度は表情のデータ化の実践までとなりました。次年度には、音声データの見える化の実践を目標にプロジェクトを継続していきます。

  • 発表をデータ化 発表をデータ化
  • 発表をデータ化 発表をデータ化
  • 実際のデータの一例(分布) 実際のデータの一例(分布)
  • 実際のデータの一例(時系列) 実際のデータの一例(時系列)

ACTIVITY

活動報告1

2020/01/06

 本プロジェクトでは、昨年度の活動まではIoTを用いた表情データの見える化を「就職面接」を想定したやり取りで行ってきました。今年度は、教室でのプレゼンテーションに応用するため、一年生基礎ゼミ(担当:宮崎)において、プレゼンテーションの基本である内容(言語メッセージ)を整えたうえで、より「伝え方」に意識を向け、非言語メッセージの中でも「アイコンタクト」、「表情」、「顔の向き」に意識を向けた練習が行われました。
 IoTデータ化のプロジェクト本番に向けて、12月3日の授業では学生はお互いにコメントを出し合い、内容の精査だけではなく、各自の強みと改善点を学び合うことができました。

  • プロジェクトの説明を受け、プレゼンの練習(特に表情など)に励む学生 プロジェクトの説明を受け、プレゼンの練習(特に表情など)に励む学生
  • 各発表後には聴き手からコメントやフィードバックを受ける 各発表後には聴き手からコメントやフィードバックを受ける

活動報告2

2020/01/06

 翌週(12月10日)に連携プロジェクトを行っているNTT西日本のご担当者を招き、本番前にプレゼンテーションの流れの確認と、見える化のデータがどのような見え方をするのか、どのような視点を与えてくれるのか説明頂きました。デモンストレーションを通じて、学生はデータ化によって自分のプレゼンテーションのどの側面を伸ばしたいのか考え、新しいプレゼンへの心構えを学ぶことができました。
 また、ここまで各学生は少人数のグループの前で複数回の発表を行うことで、自分のプレゼンテーションの内容だけではなく、実際の「場慣れ」を経験することができています。通常の活動では緊張の中の本番勝負のみになってしまい、あまり改善点が見いだせないことなどに気づき、将来の発表準備の仕方を学ぶことができました。

  • 翌週の本番を前に、学生と担当者で流れを確認 翌週の本番を前に、学生と担当者で流れを確認
  • 担当者によるデータの読み取り方の説明 担当者によるデータの読み取り方の説明

活動報告3

2020/01/06

 本番当日(12月17日)は、学生はクラス全体での発表を行い、その様子(特に非言語面)をデータ化する試みが行われました。通常のプレゼン環境との違いに多少の戸惑いはあったものの、これまでの準備を生かして各自が発表に臨みました。その後、企業の方からの講評を頂き、後日、データを踏まえた振り返りが行われました。
 データ化されたフィードバックに対して、「実際に自分がどのような表情をしていたのかは自己分析しづらいが、データ化されたものを見ることで良い発見につながった」、「発表中は自分のことで精一杯なので後から目線がどこを向いていたかなど振り返ることができてよかった」、「データ化された表情のランキングなどがあると自分の表情の傾向がより分かると思った」、「音声も合わせてデータ化されるとよい」などのコメントが寄せられました。IoTによるデータ化によって、学生は自分の「伝え方」の特徴を客観的にとらえたうえで、強みと課題を明確にしながらプレゼンへの臨み方を学ぶことができました。
 学生コメントにあるように、音声のデータ化は本プロジェクトでの継続的な課題でしたが、今年度は表情のデータ化の実践までとなりました。次年度には、音声データの見える化の実践を目標にプロジェクトを継続していきます。

  • 発表をデータ化 発表をデータ化
  • 発表をデータ化 発表をデータ化
  • 実際のデータの一例(分布) 実際のデータの一例(分布)
  • 実際のデータの一例(時系列) 実際のデータの一例(時系列)
  • 情報工学部誕生
  • 社会連携センターPLAT
  • MS-26 学びのコミュニティ