本研究は，学習者の動機付けを高めるために，学習リソースの推薦や学習の習慣化の支援を行うことを目指したものである。些細なことで学習者がモチベーションを失ってしまうのを防ぐためには，学習者に対して気遣いができる「空気を読んだ支援」が望まれる。そこで，学習者の周辺状況の把握と学習者が持つ特性の推定を目的として研究を実施した。本年度は，(1)タイピング学習支援のための機械学習によるキー打鍵指判定器の作成と訓練用画像の収集方法，(2)タイピング学習支援システムのためのキー打鍵指判定精度向上に向けた考察，(3)学習習慣化及び促進支援のための学習見守りデバイスの設計，(4)競技向けゲーム練習支援のためのプレイログ分析システムの試作，(5)Lecturer's Silhouette Display System for Distance Education Using Screen Sharing between Interactive Whiteboardsの5件の成果発表を行った。(1)と(2)についてはキーボードのタッチタイピングの習得を支援するシステムに関する研究で，キー打鍵指を判定することにより学習者のタイピング時の癖や特性の推定が行えるのではないかと期待できる。(3)は，主に小学生くらいを対象とした自宅学習の取り組み状況を把握するデバイスの設計について報告したものである。このデバイスは学習者の周辺状況を把握するのに必要となる。(4)は競技向けゲームが対象ではあるが，学習者の特性推定を実現するためのパイロットスタディーである。(5)は本研究テーマと直接的に関係する内容ではないが，遠隔授業を受講する生徒の目線を分析する評価実験の実施により，学習者の特性推定の研究を進める上で有用な知見を得ることができた。