脳の活動をリアルタイムで測定して言語や楽器など新しいスキルを短時間で身につけられるシステム「BACh」

by A Health Blog

楽器の演奏やスポーツ、外国語の学習など、新しいスキルを身につけるには長い時間と努力が必要です。そこで、練習中の脳の動きを測定することで、最適なタイミングで学習のステップを進め、従来よりも時間をかけずに新しいスキルを身につけることが可能なシステム「BACh」が開発されています。

This Brain-Reading Tool Can Teach You A New Skill In No Time | Fast Company | Business + Innovation
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BAChを開発したマサチューセッツ州タフツ大学のBeste Yuksel氏は、「BAChは脳内に埋め込んで使うような、近未来的なインターフェースの原型と言えるでしょう」と語っています。Yuksel氏はコンピューターサイエンスと神経科学の学位を持っていて、2つの分野を組み合わせた研究に関心を持ち、BAChを開発したとのこと。BAChは脳の動きを読み取るデバイスと学習用ツールが一体となったシステムで、「Brain Automated Chorales」の頭文字と、音楽家のヨハン・ゼバスティアン・バッハにかけて「BACh」と名付けられました。

実際にBAChを使ってピアノを練習している様子は、以下のムービーで見ることができます。

Learn Piano with BACh: An Adaptive Learning Interface that Adjusts Task Difficulty based on Brain State on Vimeo


BAChのセンサーは、ピアノの鍵盤にのるくらい小型かつ軽量。


以下のようにおでこにセンサーを取り付けることで、脳の認知機能を担う前頭皮質の血流を測定します。人間はものを考えている時に、心臓から前頭皮質へ多くの血液が送られるため、BAChは血流の量に基づいて脳がどのくらい激しく動いているかを分析。そして、ある作業を行うためにどれくらいの知力が必要かという数値「認識負荷(cognitive load)」を算出します。


従来のピアノの練習方法は、まず右手と左手の動きを別々に練習してから、両手の動きを後から合わせるというものでした。しかし、この方法は人によっては認識負荷が非常に高く、学習が進みにくい場合があります。


Yuksel氏によれば、人間が新しい物事を学ぶ際には、暗闇の中でもがいているような感覚と同じで、脳が実際にどのように情報を吸収をしているのかというプロセスを知ることはありません。そのため、気付かない内に脳を酷使してしまっていることがあるとのこと。Yuksel氏は「学習の進み具合を自分自身で測ることは難しいものです」と語ります。熟練の教師であれば、生徒が次のステップへ進むべきタイミングを推し量ることができます。しかし、BAChが脳の動きを測定することで、認識負荷の低いタイミングを分析して、教師に代わって学習を次のステップへ進めて、誰でも効率的に演奏方法を身につけられるとのこと。


実際に音楽の初心者を対象にして、15分間ピアノを練習するという実験を行ったところ、BAChを使用したグループの方が、使用しなかったグループに比べて、曲をより正確に演奏できるという結果が出ています。また、BAChを使って練習した方が、演奏中にミスが少なく、演奏スピードが速くなることも明らかになっています。


さらに、被験者にアンケートを実施した結果、BAChを使った方が練習時の満足度が高く、「演奏方法が身についた」「正しく演奏できた」「練習しやすい」「練習するのが楽しい」という4つの項目で、いずれもBAChを使った場合の満足度が上回っています。


BAChは学習の進み具合に応じてさまざまな難易度の曲を扱うことができるため、実用化できれば小さな子どもから大人まで幅広く使える学習システムになる、とYuksel氏は考えています。また、楽器の学習だけでなく、言語など学習にもBAChを生かせるのではないかと研究が進められているところで、Yuksel氏はコンピューターサイエンスの教授であるRobert Jacob氏と共に、BAChを使って感情を測定する方法を研究中とのこと。「例えば認識負荷が高いときに不安やいらだちの指数も高ければ、オーバーワークであることが分かります。そこでBAChを使って不要な情報を減らし、学習を進めやすくできます」とYuksel氏は語っています。Yuksel氏の夢は、「脳埋め込み型インターフェースを人々が日常的に使うようになり、人々の生活の質が上がること」だそうです。

by Dean Wissing

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in ハードウェア,  サイエンス,  動画, Posted by darkhorse_log