請野修論_心拍・発汗

生理指標の紹介_パワポ

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1. 生理指標
・心拍数(Heart Rate,以下HR):闘争逃走反応, 注意
・皮膚コンダクタンス(Skin Conductance,以下SC):感情やストレス

 ←交感神経優位で,SC・HR上昇

2. 計測機
・HR:Polar Unite→腕時計型の計測機
・SC単一::長野他(2019).の自作測定器

 

3. 測定方法
①HR
・HR:PolarFlowソフトのインストールは,こちらをクリック
・取り扱いガイドは,こちらをクリック

PolarのIDとパスワード
・Polarアカウント→・bunpolar01~05
・Googleアカウント→bunpolar01~05@gmail.com
・Polar、Googleアカウントのパスワード→bgu3568533

②SC
・SCの計測リンクは,こちらをクリック

4. 充電方法
・HR:Anker製のアダプタに指す→モニタに100%と表示されれば完了
番号が書いてないのはとらない。
・SC:円型の充電器に指す→中央の明りが消えれば充電完了

計測機の充電が切れるのが早いため,前日もしくは当日に充電する。
SCは予備のため三台準備

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生理指標(HR, SC)の解説しているサイトは,こちらです。
計測体験時(お笑い動画)のSCデータを下記に添付しました。

切削マシーン_まとめ

はじめに
 計測機の小型化には,切削マシーンが必須であるが,なかなか使う機会がないため忘れがち。そこで,3分程度の解説動画を作成し,取り扱い方法を紹介する。また,基板を作成する手順を軽くおさらいする。

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1. 設計図の作成 (Eagle)

 ブレッドボード上で作成した回路をもとに,設計図を作成。設計図が完成したら,サイズ確認のため,コピー機で印刷して各パーツが刺さるか確かめる。データの保存方法は下記の通り。

①設計図の保存
「Projects→eagle→SHIGETA→~~.brd
②Cam processer(ORIMIN PCBに送るファイル作成)
「Cam processer(左上アイコン)→File→job→(ファイル選択)→Process job」

 ピンサイズは,「Diameter 0.07」「Drill 0.3149606」とする。このサイズでないとピンが刺さらず,はんだ付けも難しい。また,シルク印刷(文字入れ)は,「テキストボックス→文字入力→レイヤ21: tPlace→指定位置に貼り付け」の手順で行う。

2. 切削用にファイル変換 (ORIMIN PCB)

 ここでの操作は,「パターン .sol/ ドリル  .drd / 外形 .out」3種のファイルを読込み,「変換→保存」の順で選択するだけ。これで,切削用のファイルが完成。

3. 基板カット(USB CNC)

*針付近の黒いのは「プレッシャーフット」と言い,機械が高さを自動調節してくれるため,針の高さ調節のみ念頭に置く。

4. メンテナンス

 定期的にメンテナンスをしないと,滑りが悪いことで,脱調や完成度が悪くなる恐れがある。そのため,「グリスを塗る,下板・丸ベルトの交換」を行う。

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AIカウンセリング

日本におけるカウンセリングの現状

 カウンセリングは,病気がある人が通うと思われがち。また,詳細を知られてないため,家族にも勧めずらく普及率が低い一方。理想としては,ちょっとした悩みでも,「カウンセリング行っといで!」と言ってくれる人がいることや,それを迎え入れてくれるカウンセラーが身近にいること。「~先生!」と近所の人に相談するような感覚がベスト。

1. AIカウンセリングの特徴

メリット
・相談までのハードルが低い:24時間365日対応,場所を問わない
・低コスト:カウンセラーだと1時間1万弱
・カウンセリング待ちがない:予約等は不要で,すぐに相談できる
・カウンセラーの負担:心的負担が軽くなる
・相談への抵抗:初対面の相手より話しやすい場合も

デメリット
・返答内容:GPT3.5だと機械っぽい,2021年までの話題
・感情理解:クライエントの気持ちを読み取って,自分から発言することはない
・複雑な相談:専門家への相談が推奨される
・介入方法:言葉の支援のみで,箱庭療法などの介入はない
・健康問題:摂食障害の方に痩せる助言を与えるのは危険

2. 具体的な介入方法

会話中の行動
・表情:会話内容「快・不快,覚醒・非覚醒」を得点化し,表情変化させる
・動作:Face Capture等で,会話中の人間の表情をAIに学習させる。

会話モデル
・モデル:二次元キャラ,3次元風のキャラ→表情が動くもの
・ボイス:voice boxなど
・返答:GPT4.0。プロフィールを設定し(口調・性格など),機械感をなくす
・人格:用途別もしくは候補を挙げる。ランダムで生成し,上位3つを使用
・表示形式:UnityでAndroid Build,もしくはUnityRoomでリンク配布

イメージ画像

クライエントの健康状態の判断
・Fitbitのデータ:RHR・rMSSDの増加時に(ストレス),AIから話かける
・心理指標:長期的な実験なら,定期的にForms回答をしてもらう

3. 言語AI

GPT-4V
・機能:画像添付と音声入力が可能。イラストの自動作成も可能
・画像評価:画像を読み取れるため,表情からクライエントの感情状態を読める
・会話内容:会話履歴から遡れ,GPT3.5に比べ会話内容に一貫性がある

GPTs
・特徴:独自のAIが作れ,「日常用・相談用・勉強用」など振り分けができる
・性能:製作者のカスタマイズ次第

4. 使用ソフト

メイン
・Unity:アプリケーション開発
・fitbit:ストレス値を評価

プログラム
・Python:マウスカーソルの操作も可能(ポジションを指定)
・Notepad++:Python, Fitbitを動かす
・c++:Unityスクリプト

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問題は,どうやって話しかけてもらえるようにするか。
AIから定期的に話してくれる,Alexa・Siriみたいに機能をつける?

Vの配信見てても,側より話者の発話な気がする。
抑揚をつけて話せれば,人と話せている気分で違和感がない。
敢えて,機械っぽくするのもありだが。

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公認心理士コースの方からのアドバイス

注意点
・深い内容がいつ出るかわからない:咄嗟に出てきた時の対応
・相談内容の機密保持
・支援方法:場合にもよるが,カウンセラーの姿勢は「すぐに答えを呈示するのではなく,あくまでクライエントが答えを導き出せるように支援すること

参考資料
1. GPTはカウンセラーになれるか:リンク
 →AIはカウンセラーの仕事の手伝え,回答の質や共感姿勢が医者を上回る
 →不適切なアドバイスを提供する恐れ,思いやりや人間性に欠ける
 →認知行動療法とAIの相性がよい可能性。アプリ作成が最適

2. QOLに応じたロボットとの継続的なカウンセリング(中川ら,2023)

得られた結果
①カウンセリングは,クライアントに共感を示すことが重要と主張されている
→研究で用いたロボットでも,クライアントの発言にFBすることで,「自分の発言が理解された」と感じ,自己開示が促進された。
→ロボットがQOLに応じた返答を行うことで,参加者自身もQOLを反映していると認識している。
②QOLの向上
→実験期間が1週間のため,身体的健康の改善が困難であったが,その他7尺度に上昇傾向がみられた。ロボットからのFBが参加者のQOL改善を促した。

3. 産業保健心理学領域におけるAI活用の現状(宮中,2023)

①産業保健心理学では,GPTを用いて以下2点の研修が考案
・メンタルヘルスの改善
・ワーク・エンゲイジメントの向上

②カウンセラーの補助×AI
・カウンセリングの業務効率化
・カウンセリング効果の検証
・カウンセリング品質の改善
・事例の難易度判定し,それに応じてカウンセラーの割り当て

生理心理学実験_資料Ⅱ

Ⅰ インストラクション動画

発汗のみ
期間ごとの図の作成
アイカメラ

*アイカメラ:実験刺激を動画で呈示する場合,フレームレートが合っていないと途中で止まってしまう。

PolarUnite (腕時計型)

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Ⅱ パワポ資料

【パワポ資料等_重田】
・実験Ⅰ:仮想事故直前と直後の心身の変化について
・実験Ⅱ:音声有無によるオンデマンド授業試料中の視線が課題成績に与える影響-学習スタイルの違いについての検討-

【資料_永松】
・実験Ⅰ:外的環境の順序効果についての検討
・実験Ⅱ:顔画像を用いた虚偽検出

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ooguriへ (Processing等)コメント文の注意点

はじめに
 卒論のProcessing, Arduino開発環境のプログラムに,コメント文をつける際の注意点および,GPTをフル活用した時のメモを残しておく。

1. 図の添付(subroutine1,SBF230707)

 一番の問題が画質が荒くなる問題。対抗策は,「4Kモニタでスクショ,文字サイズの変更,コメント文を改行」。コメント文に関しては,横か真上が基本。

 「ファイル→設定」からウィンドウを開き,フォントサイズの変更しとけば4Kモニタなくても形になる。んでもって,言語とフォント指定しないと,日本語コメントがつけられないから注意な。

2. プログラム解説_付録化について

↑長野(2022)を参考にプログラム解説を行った。

 勝手なイメージだが,プログラム内のコメント文は簡略というかメモ書き。そんでもって,本文には詳細を記述する。というのもプログラム内で長文をたらたら書いてたら邪魔になるから。複数行でこの機能を果たすって解説に必要だしな。

3. プログラム解説のプロンプト

【コメント文】

プロンプトは,1行ずつコメント文つけて…だったような。
図のように数行コメント文がないものは,個別で再度GPTに聞く。

【本文】

プロンプトは,1行ずつ詳細を説明して…だったような。
同様に個別で再度GPTに聞く。たまに訳のわからねえことを言い出すから,その時はリセット(新しいチャットを出す)。スクリプトガチャ臭で非常に香ばしい。

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一通り完成したら本文・抄録と一緒に添削するから連絡して(Teams経由)。
質問あったらプログラム問わずくれ。

卒論_表紙ページ番号なし

作成例(参照サイト:リンク1, リンク2
 表紙を除いて,2ページ目からページ番号を割り当てる方法です。詳細は,上記のサイトを参照して作成してください。

完成例
 ページ番号が正しくふれなかった場合は,下記に添付したwordファイル(本文-作成例)をダウンロードして,直接入力してください。

Green, 1977 温度BFTモデル

はじめに
STBFと訓練回の制御成績は, 濱田・下川(2002)の論文で説明されている通りグリーンモデルで説明できることに気づいた。内受容感覚もこっから引用できる。

BFの最終段階(大隈, 1986)

①外的FB依存段階:イメージ方略や装置のFB機能をもとに,制御訓練を行う
②内的制御段階:「気づき+注意」で,体内にFB環が成立し,装置いらずになる。

訓練回

・計測1, モデル1
 STBFの事前説明により, 自発性低下の阻止。心身の回路は閉じているため, 制御成績は低い状態であり, ST変化は非随意的である。STコントロールできない。

・計測2, モデル2
 各種FBと身体内部の感覚の違いに注意を向け(ぼんやりとしたレベル), 回路5から身体内部の感覚の違いに気づき「何となく重感・温感がわかる」とST上昇が感覚的に知覚される。受動的注意・イメージ方略の葛藤。

・計測3, モデル3
 身体内部の変化・心的状態の変化の気づきを学習し, 心身の関係のスキーマを構築する。各種FBから心身の状態に気づき, 自己制御の回路に結び付く。

・計測4, モデル4
 上下方向のコントロールが自発的に行える。BF装置がなくても制御が成立し, リラクゼーション効果や薬物のように感受性を低下させることもなくなる。

*今回の場合, モデル3止まりになる。FBなしで計測していないため。

ワークショップ3

授業の流れ(15:05~18:40)

自己紹介(5分)

各指標の説明(20分)
下に添付してある資料を見ながら説明する

実験(60~90分)
SC,HR→①クールポコ(安静3分→映像3分→安静3分)、②ジェンガ(安静3分→課題6分)

休憩10分程度(時間に余裕あれば20分)

ST→③リラックス→計算課題(安静3分→計算3分→リラックス動画3分)

データ取得、グラフ作成(30分)
・データ取得の方法とグラフ作成を教える。
・グラフから読み取れることを言う。

ディスカッション(残り時間)

当日の持ち物
・計測器各15台
・計測器用の充電器
・計算用紙15枚
・スピーカー
・手袋
・指サック
・皮膚温用のテープ
・電極15個くらい

配布?

22神経・生理心理学

授業用スライド↓

231116 ワークショップ2

はじめに
 来週行うワークショップの授業内容について, 自分が講師役に回ってきた時用に資料など諸々添付しておく。

スケジュール(100分×2)
 1. 自己紹介:5分
 2. 生理指標の説明:10~15分
 3. 実験:60~90分
 4. データ取得:実験中では?
 5. グラフ作成:20分程度
 6. ディスカッション:教育の場面でどう使うか(教育工学を専攻のため)

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詳細
2. 生理指標の説明
 ①生理指標
  →質問紙ではなく, 生体情報を計測
  →ST, SCの簡単な紹介(リラクセーション, 覚醒水準, お笑いetc.)
 ②計測機
  →従来の計測機との差別化
  →低コスト機器の特徴(サイズ, 値段→半導体高騰でも3,000円)
  →ハードウェア(デジタルファブリケーション機器), ソフトウェア(ChatGPT)
 ③計測画面
  →マイコンからwifi経由でデータの送受信
  →計測ページ:同時計測人数, エクセルで楽々

皮膚温の説明

3. 実験
 ①ST:計算課題, リラックス音楽
 ②SC:ジェンガ, クールポコ

*「前安静→課題→後安静」を各3分ずつ行う。参加者を半数ずつ分け計測。STの場合, 「前安静→計算課題→リラックス動画→後安静」の4期間もあり。
計算用紙を5枚用意する。

4,5 データ取得及びグラフ化

取得したデータをグラフ化して, 各期間の推移について説明する。統計処理を行って, リラックス動画の影響を分析するなど軽く触れておく。

6. ディスカッション
 今までの研究例を軽く紹介する。その後, 先方が言ってた「生理指標を教育の場面でどのように使うか」についてディスカッションを行う。

231110 卒論進捗

進捗

1. 卒論の添削のお願い

・研究Ⅰ:方法, 考察, 付録, (結果)
・研究Ⅱ:方法, 結果

2. 特性尺度MAIA_分析結果の表を作成

分析方法
 計測1回目, 計測4回目について, 2(群:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(期間:1~5分)の3要因混合計画による分散分析を行った。分析結果は, 以前先生から頂いた表 (IoT皮膚コンダクタンス測定器を用いた授業評価)を参考に作成しました。

計測1回目

【下位検定の結果】

因子3
・群の効果は, 高群より低群の皮膚温変化量が有意に高い傾向にあった。
・群×期間の交互作用は, 群および期間の単純主効果が有意でなかった。

因子5
・群×訓練方向の交互作用は, 群の単純主効果が下降訓練で有意であった(p<.10)。つまり, 下降訓練において高群より低群の皮膚温変化量が有意に低かった
 また, 訓練方向の単純主効果が高群で有意であった(p<.10)。つまり, 高群において下降訓練より上昇訓練の皮膚温変化量が有意に低かった

因子8
・群×訓練方向の交互作用は, 群および期間の単純主効果が有意でなかった。

計測4回目

因子4の下位検定
・群×訓練方向の交互作用において, 訓練方向の単純主効果が低群で有意であった(p<.05)。つまり, 低群において下降訓練より上昇訓練の皮膚温変化量が有意に高かったと言えた。なお, 2次の交互作用について, 下記に図を添付した。

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質問

質問1
 上記表について, 本分析結果では, いずれも「群×訓練方向の交互作用」といった2水準同士の交互作用が有意であったため, 多重比較を行っていない。そのため, 下位検定の分析結果は, 文章でのみ記述するか, もしくは表に示すのでしょうか。表に示す場合, 群の効果にのみ焦点を充てるのでしょうか。

質問2
 表のサイズが大きく, 数値が読めない。本文には, 横向きで添付でしょうか。

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やること

・研究Ⅱの考察書く
・抄録書く
・Processingのプログラム解説にコメント文を書く

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コメント

・MAIAの分析は, 以前の「群×訓練方向×期間」の分析に戻す(解釈がしやすい)
・表の横長問題に関しては, 分割して添付する
 →表1:平均値・標準偏差
 →表2:主効果・交互作用
 →表3:単純主効果・多重比較(表にすべて情報を記載する, 時間があれば下位検定)
・卒論の添削が終わったため, 修正を行うこと
・時間がないから考察を書く