PMAN2

分類 学位論文・卒論・特別研究
Author(s)/ 著者名 山本 愛子
Key/ キー Aiko Yamamoto
Title/ 表題 脳波によるプログラム解法の見当がついた状態の識別
Month/ 刊行月 March
Year/ 出版年 2016
Note/ 付加情報 卒業研究
Annote/ 注釈
Abstract/ 内容梗概 人の脳活動を非侵襲で簡単に測定する手法として脳波(Electroencephalogram:EEG)がさまざまな研究分野で用いられている.プログラム理解における作業者のプログラム理解度や状態と生体情報には関連があり,生体情報の中でも脳波は,ストレスの影響の計測やユーザビリティの評価など人の心理状態を測る指標として有用性があると考えられている.脳波は,他の脳活動測定装置と比べて時間分解能が高い上に,測定が手軽であり,プログラム作業時における脳活動の計測に適していると考えられる.プログラム作業中の作業者の心理状態の推定から作業状態の識別を行う指標として,脳波は有用な可能性があり,プログラムの理解が不十分な作業者への迅速な支援に用いるツールとして実用性が高いと期待される.そこで本稿では,プログラム作業者がプログラムの解法の見当がついたか否かを脳波の周波数成分の指標によって識別できるか検証する.指標はα 波の大きさ,β 波の大きさ,α 波とβ 波の大きさの比を用いる.検証実験では被験者にプログラム問題のタスクを与え,タスク中とタスク後の脳波を計測した.タスク中,タスク後それぞれに含まれる周波数成分を分析し,解法の見当がついたときとそうでないときの違いを考察する.実験結果より,タスク中,タスク後ともに解法の見当がついたときにα 波が増加した一方で,見当がつかなかったときはα波とβ 波の比が増加したことがわかった.この結果は,脳波がプログラミングにおいて,作業者が解法の見当がついているか否かの識別を行う指標として有用であることを示唆する.
論文電子ファイル


[9-26]  山本 愛子, 脳波によるプログラム解法の見当がついた状態の識別, 2016.

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