視線および顔動画像の経時変化に基づく難読文節の検出精度評価

抄録

文章が読みづらい場合，その内容を理解するために作業が滞る場合がある．特に，オンライン授業等では，学生の授業資料に対する困惑が授業に取り残される要因となる一方で，教員側がその状況を把握することは難しい．このため，視線や顔表情の変化から読者の困惑を自動的に検出し，補足情報を提示したり，教員側に通知したりする技術が必要であると考える．本研究グループではこれまでに，視線と顔表情の時系列データを用いて難読状態の有無を推定するモデルを提案した(1)．しかしながら，難読状態の推定精度を検証したものの，実際の読みづらい対象である文節等の検出精度を評価するまでには至っていない．そこで本研究では，難読状態の推定精度において高い値を示した2つのモデルを応用し，文節単位で読みづらい箇所(難読文節)を検出した場合の精度を評価した．