横滨国立大学大学院工学研究院的杉本千佳副教授与信息系统企业 DTS 共同启动了一项新的研究计划，旨在通过可视化受验生在备考过程中的学习状态，并利用人工智能为他们提供最适切的学习支援。研究团队希望能够识别出因身体不适或心理压力而无法发挥正常学习能力的情况，从而提出适当的休息建议或调整学习负荷，使学生能够恢复最佳状态。

在这项研究中，团队将“Presenteeism（出勤但无法发挥应有表现）”的概念引入教育领域，通过结合受验生的问卷调查与可穿戴设备的感测数据，分析睡眠、活动量、压力、专注度等客观指标，并将这些信息整合为学习状态的可视化结果。研究者希望家长、补习班教师以及预备校讲师能够更容易察觉学生学习状态的变化，从而在早期介入并提供必要的支持。

研究团队计划持续追踪每位受验生的学习状态，并根据个人情况提供相应的支援，使学生能够在身心状态调整后发挥原本的学习能力。当前教育领域正期待通过 AI 与数据应用实现个别化学习，而学习状态不仅包含成绩与学习时间，也反映学生的身心状况。横滨国立大学与 DTS 表示，他们希望打造一个让受验生不必独自承受身体或心理不适，而能在周围支持下积极学习的环境。

杉本副教授指出，研究团队将结合生体数据应用的专业知识与 DTS 的社会实施能力，提出面向个别最适化教育的数据应用模型，以推动学习支援的新发展。

消息来源：学習コンディションを可視化してAIが受験勉強を支援　横浜国立大学がモデル開発へ – 大学ジャーナルオンライン

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