非常感谢，我们投稿的研究成果被Learning Analytics领域最高峰的国际会议“Learning Analytics and Knowledge”（CORE Ranking A），以及HCI领域的国际会议“HCI International”（Google Scholar Matrix #19 in Human Computer Interaction）录用了。衷心感谢各位审稿人。被高水平国际会议录用非常困难，但通过与大家的共同研究，我们集思广益，取得了优秀的成果。
Learning Analytics and Knowledge
Boxuan Ma, Li Chen, Xuewang Geng and Masanori Yamada (2026). “Understanding Study Approaches in E-Book Logs and Their Relation to Metacognition and Performance”, Proceedings of LAK 2026
本研究是与马老师、耿老师、陈老师的共同研究。该研究通过大学使用的数字教材分发系统“B-QUBE”的阅读日志，分析了学生的学习方式。我们不仅关注“阅读了多少”，还基于“阅读了哪些页面、以何种顺序、复习了多少次”等行为，将学习方式分为三种类型。结果发现，相比于花费大量时间反复翻阅的学习方式，有意识地规划阅读重要页面的学习方式更能带来更好的测试和考试成绩。此外，研究还表明，基于行为日志的分析能够补充仅靠问卷自我评价难以捕捉到的学习实况。这一成果有望应用于学习支持系统，并改善教育现场的有效指导方法。
HCI International
Masanori Yamada, Wataru Aiura, and Shogo Fukushima (2026). Seeing, Speaking, and Caring: Exploring Picture-Book Storytelling Skills in Virtual Reality for Childcare Students, Proceedings of HCI International
本研究开发了一个供立志成为保育员的学生练习绘本讲读的VR（虚拟现实）系统，并考察了其学习效果。在VR空间中设置儿童虚拟形象，当学生进行绘本讲读时，系统会自动记录声音大小、阅读速度、姿势、视线等数据。通过对33名学生的数据进行分析，我们发现根据阅读特征可以将学生分为几种学习类型。此外，经保育教育专家确认，声音强度和对儿童的视线等数值数据，作为客观评估讲读熟练度的指标是有效的。
Xuewang Geng, Mamiko Eto, and Masanori Yamada (2026). Generative AI-Driven Virtual Reality for Health Consultation Training in School Nursing, Proceedings of HCI International
本研究开发了一个搭载AI的VR系统，供立志成为校医（养护教谕）的学生练习处理儿童健康咨询，并考察了其学习效果。在VR空间的保健室里，学生与虚拟儿童形象进行对话并处理咨询。虚拟形象性格各异，且会根据对话进展改变“信任度”。在实验中，除了咨询过程中的话语内容和行为外，还测量了心率和皮肤反应等生物数据。结果显示，咨询进展顺利的学生紧张情绪趋于稳定，自信心也有所提升。另一方面，在应对困难案例时，观察到了强烈的压力反应。该系统表明，它能够实现以往难以重现的多样化儿童应对练习，并进行客观的技能评估。
Kohei Ozaki, Xuewang Geng, and Masanori Yamada (2026). Promoting Career Self-Regulation in High School Students Using a Career Simulation Game, Proceedings of HCI International
本研究旨在培养高中生主动思考未来职业路径的能力（职业自我调节），并考察了使用职业体验游戏进行学习的效果。学生在平板电脑的模拟游戏中虚拟体验升学或就业等人生事件，并对结果进行反思。通过对274名高中生的游戏行为记录、反思内容及相关教材阅读记录进行分析，发现学生在游戏中对自身行为反思得越多，查询职业信息、在笔记本上记录未来规划的行为就越频繁。这表明，职业体验游戏是促进高中生思考未来并将其转化为具体行动的有效学习方法。
话说回来，尾﨑老师，第一次挑战高水平国际会议就通过了呢！！太棒了。期待你今后的表现。
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大家真的都非常努力。非常感谢。我认为这取得了非常棒的成果。为了后续的发表，我们将稳步做好准备，并同时推进与此内容相关的研究。
今后也请多多关照。
