近年，教育の質が重要視されており，多くの研究がなされている．しかし，その多くはケーススタディであり，教育の質の定量化に取り組んでいる研究は少ない．一方で山田らはこれまで，人の関心は人の位置・向きという物理的な量を用いることで推定可能なことを示してきた． それを受けて本発表では，人工知能 (AI) 技術を用いて子どもの顔の特徴量を抽出して顔の位置・向きを算出し，関心対象を推定する手法を提案する．ここでは，子どもの顔の向きの交点の標準偏差をフレーム毎に算出することで，その大小から授業内において子ども達が関心を向けている対象物の推定ができると考えた．さらに，その対象物の推定に関わっている子どもと関わっていない子どもを分類することで，子どもごとの授業への参加意欲の推定が可能になろう．これを時系列的に分析することで，授業内における子どもの集中度合いについても推定することができる．本発表では提案手法の現在の進捗状況について報告する．
