人感センサーで手の動きを検出し、学習時間を自動で記録するシステム「Study Pi」です(図1)。同じゼミに所属する大学生3人が、コロナ禍で学校のゼミ室に通えない状況のなか、リポジトリー管理サービス「GitHub」を活用して共同開発しました。

図1 システムの外観
図1 システムの外観
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 使い方は、まず「GitHub Pages」で作成したWebページにアクセスし、ユーザー登録をしておきます。次にラズパイに組み込んであるWebアプリにアクセスします。このWebアプリはPythonのWebフレームワークである「Responder」で開発しました。ログイン画面が表示されるので、GitHub Pagesで登録したユーザー情報でログインします。

 正常にログインできると、ラズパイにつないだ人感センサーを制御するプログラムが起動し、学習時間の記録を開始します。同時に6個のLEDが点灯し、学習開始から15分経過するごとに1個ずつ消灯していきます。これは、開始から90分が経過してすべてのLEDが消灯したら、休憩を促すための仕掛けです。

 人感センサーが手の動きを検知しなくなると学習が終了したと判断し、学習時間をクラウド型データベース管理サービスの「FireBase RealTime Database」に保存します。こうして蓄積された学習時間のデータは、GitHub PagesのWebページ上で閲覧できます。

 学習時間のデータは「日/週/月/すべて」で集計して閲覧できます。またユーザーごとの学習時間をランキングで表示する機能も付けました。ゼミの仲間とはコロナ禍で同じ時間を過ごすことが困難になりましたが、この機能によって互いの頑張りを認識し合うことが可能になり、ゼミの課題に取り組むモチベーションを高められています。

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