インタラクション2021

1. ダンスステップ学習における
分離学習の適⽤
⼟⽥修平†, 寺⽥ 努†, 塚本昌彦†
†神⼾⼤学
発表動画やデモ動画のURLは
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2. 背景 2
⾝体動作を伴う技能習得の際，⾝体の動作と同時に，映像，⾳声や振動などの刺激を
提⽰する⼿法が有⽤
簡単な動作（スキップなど）
触覚提示
聴覚提示
視覚提示

3. 背景 3
⾝体動作を伴う技能習得の際，⾝体の動作と同時に，映像，⾳声や振動などの刺激を
提⽰する⼿法が有⽤
簡単な動作（スキップなど） 複雑な動作（ダンスなど）
触覚提示
聴覚提示
視覚提示

4. 背景 4
⾝体動作を伴う技能習得の際，⾝体の動作と同時に，映像，⾳声や振動などの刺激を
提⽰する⼿法が有⽤
簡単な動作（スキップなど） 複雑な動作（ダンスなど）
触覚提示
聴覚提示
視覚提示
単純には
適用できない
（七澤ら,2014）

5. 背景 5
フィードバック 複雑な動作（ダンスなど）
動作
フィード
バック
フィードバック+ 複雑な動作（ダンスなど）
ワーキングメモリ
動作
フィード
バック
分離すべき

6. 運動ワーキングメモリ 6
従来のワーキングメモリ（記憶）とは異なる
運動に関するワーキングメモリが存在するのではないか
従来のワーキングメモリ（記憶） 運動ワーキングメモリ
運動ワーキングメモリ: 運動を習得する作業中に消費するメモリ

7. 同時学習
分離学習
関連研究 7
フレーズ内在化のための学習フェーズ分離による打楽器学習⽀援⼿法（菅家ら, 2018）
分離学習
同時学習

8. 課題1 8
・身体全体を使った複雑な動作の習得に分離学習は適用できるか？
指動作 複雑な動作（ダンスなど）

9. 課題2 9
・どの程度の動作難易度であれば学習を分離すべきか？
動作 動作
動作
ワーキングメモリ
動作難易度
易 難

10. フィード
バック
フィード
バック
10
動作 動作
動作
ワーキングメモリ
動作難易度
易 難
フィード
バック
・どの程度の動作難易度であれば学習を分離すべきか？
課題2

11. フィード
バック
フィード
バック
11
動作 動作
動作
ワーキングメモリ
動作難易度
易 難
フィード
バック
・どの程度の動作難易度であれば学習を分離すべきか？
同時学習
情報提示と動作を同時に
課題2
分離すべき（分離学習）
情報提示と動作を分離

12. 研究⽬的 12
・身体全体を使った複雑な動作の
習得に分離学習は適用できるか？
・どの程度の動作難易度であれば
学習を分離すべきか？
複雑な動作（ダンスなど）
指動作
動作難易度
易 難
分離学習の有効性の閾値獲得

13. システム設計 13
情報提⽰の検討
分離学習を適⽤するためには，単純な情報提⽰ではなく，複数の情報提⽰を受けることが必要
膝上
⾜の甲
振動の提⽰箇所 振動提⽰のタイミング
膝上げ 蹴り出し
映像 + ⾳声 + 振動

14. システム構成 14
振動制御インタフェース
膝上
⾜の甲
振動デバイス
制御デバイス，バッテリー
PC
Xbee
Xbee
振動提⽰デバイス
振動提⽰
映像提⽰
⾳声提⽰

15. システム実装 15

16. システム動作（分離学習における学習フェーズ時） 16
振動提⽰
映像提⽰
⾳声提⽰

17. 評価実験 17
⽬的
‧⾝体全体を使ったダンスステップ動作にも分離学習が適⽤可能か
‧動作の習得難易度によって分離学習の有効性に変化が⽣じるか
を検証する．
被験者
20 代の⼤学⽣12 名（男性9 名，⼥性3 名）
学習⽅法
‧同時学習（動作中フィードバックあり）
‧分離学習（動作中フィードバックなし）
タスク
4つのダンスステップを習得する．

18. 評価実験 18
システム動作の理解

19. 評価実験 19
習得する4つのダンスステップ

20. 評価実験 20
学習⽅法 学習(1分) テスト(1分) 学習(1分) テスト(1分)
休憩
30秒
‧‧‧

21. 評価実験 21
学習コスト 学習(1分) テスト(1分) 学習(1分) テスト(1分)
休憩
30秒
‧‧‧
12
PC
評価者 B
評価者 A
2m
3m
記録用カメラ
0.5m
1m
1m
0.5m
0.8m
学習フェーズ - 同時学習
テストフェーズ - 同時 / 分離学習
学習フェーズ - 分離手法
評価者

22. 実験結果 22
各被験者の学習コスト
⽩⾊セル: 同時学習，灰⾊セル: 分離学習
各学習⽅法の学習コストの平均値
学習⽅法間に有意差は確認できなかった．

23. 実験結果 23
各被験者の学習能⼒を考慮した学習コストの正規化
ステップごとの学習⽅法間に有意差は確認できなかった．

24. 考察 24
‧⾝体全体を使ったダンスステップ動作にも分離学習が適⽤可能か
→ 学習⽅法間に有意差が確認できなかった．
‧動作の習得難易度によって分離学習の有効性に変化が⽣じるか
→ ステップごとの学習⽅法間に有意差が確認できなかった．
考えられる原因‧改善点
‧⾳声‧映像にも更なるフィードバックを追加し，提⽰する情報量を多くする．
‧学習コスト1が⽬⽴った．もう少し習得難易度の⾼いダンスステップを採⽤する．

25. 運動ワーキングメモリ 25
従来のワーキングメモリ（記憶）とは異なる
運動に関するワーキングメモリが存在するのではないか
従来のワーキングメモリ（記憶） 運動ワーキングメモリ
運動ワーキングメモリ: 運動を習得する作業中に消費するメモリ
→ 運動ワーキングメモリの計測⽅法は明らかでない

26. 運動ワーキングメモリの計測⽅法の検討 26
動作の
真似をする
1
. 短い動作の動画を⾒る．（⾒ている状態: 静⽌，歩⾏，屈伸，ジャンプ， etc.）
2
. すぐに動作の真似をする．
3
. 以降繰り返し，⼀定時間内に真似できた動作の数をカウントする．
動作の
真似をする
‧‧‧

27. まとめと今後の課題 27
‧⾝体全体を使った複雑な動作を伴うダンスステップの習得を
対象とした情報提⽰システムを構築．
‧ダンスステップの習得においても分離学習が有効か，
習得する動作の難易度によって分離学習の有効性に変化が⽣じるか，
についてそれぞれ検証．
‧実験の結果，⼆つの学習⽅法の間に有意差が確認できなかった．
‧分離学習を適⽤するためのシステム‧フェーズ構成について検討を進め，
習得難易度による有効性の閾値獲得を⽬指す．
‧運動ワーキングメモリの存在について調査する．

28. リンク
‧ホームページ
https://shuhei
2
3
0
6
.com/index-j.html
‧発表動画
https://youtu.be/
3
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8
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7
4
6
‧デモ動画
https://youtu.be/oKdh
2
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