抄録
聴講者個々の集中度の自動推定は，教育現場での教育能力・効果の改善に有用な情報になるだけでなく，授業の魅力度のための指標となりうる．特に，Convolutional Neural Networks（CNN）を用いた聴講者個々の集中度自動推定手法は，実環境下で一定の成果を挙げている．一方で，そのような手法は，CNNの特性上膨大な量のデータへのラベリングを必要としており，実用的なシステムへ導入することは困難である．本稿では，聴講者の集中度自動推定において，能動学習手法および半教師あり学習手法によってラベリングが必要なデータ数を削減する試みについて述べる．
