防災教育教材の評価指標は様々で統一的な評価ができていない。そのため、目的や実施環境に合った教材選択しづらい状態となっている。そこで、本研究では既存の評価指標を組み合わせ、評価指標を作成・改善することで、目的や実施環境に合わせた教材選択を可能にする。
相互評価は様々な学習について効果があることが知られている。そして、プログラミング学習においても相互評価は行われている。しかし、そのほとんどがソースコードについて相互評価しており、配列やif文、for文などの基礎的概念についてはほとんど見受けられない。本研究では、基礎的概念について相互評価を行い、その効果を調査する。
スクラムを導入したアジャイル型システム開発Project Based Learningの性質上,毎日同じ場所で集まって活動しているわけではないため,デイリースクラムの実施が難しくなるケースがある.本研究では非同期デイリースクラムを行う際に効果的・効率的な実施方法を調査することを目的とする.
演習形式のプログラミングの授業では,メンターが導入されることが一般的である.しかし,受講生の数に対して少量のメンターが対応するために,受講生の状況を把握して支援することが困難である.本研究では,メンターが受講生の状況を理解しやすくして,効率的な学習支援ができるようにすることを目的とし,プログラミング導入教育で有効とされるペアプログラミング利用時における学習状況把握支援システムを提案する.
麻雀とは、中国を起源とした基本的に 4 人で行うボードゲームで、最初に13 枚の牌を貰い、順に牌を 1 つ取って捨てることを繰り返し、役の条件に則って 14 枚の牌を揃える遊びである。役は約 37 種類あるが、作ることが簡単なものから複雑なものまであり、全ての役を覚えるのは初学者にとって容易ではない。そこで、比較的作りやすい役に特化し、どの牌が役の条件に当てはまっていないかを可視化する支援システムを作成し、麻雀のルール理解を支援する。
本研究では,DTMにおける作曲の熟達への主な方法としても知られている「耳コピ」による成果物に対するフィードバックを行うシステムの提案を行う.耳コピとは,何らかの音楽を耳で聞き,演奏や楽譜などの手段を通じて,なるべく聞いたままに再現してアウトプットする行為である.現状の学習行為としての耳コピは,聞いた楽曲をアウトプットする行為に留まるため,主観的なふりかえりで学びが終わってしまう.そこで,耳コピでアウトプットした成果物に対してフィードバックを与えるシステムを制作することで,学習者に客観的な評価からの学びの機会を与え,作曲技術の熟達を支援することを目標とする.
本研究では、学習時の時間管理等の重要性に着目している。背景として、具体的な支援方法が不足している。そこで、本研究の目的は、ユーザの時間管理の継続を支援する時間管理支援システムを作成し、実装することである。はじめに無線通信の一種であるNFCとマイコンモジュールを用いてデータを収集する。そして、収集したデータの特徴を視覚的に捉えやすくすることで、システムの利用者に効果的に伝えることを目的としている。この研究により、学生が時間の使い方を学び、時間管理能力を向上させる環境が形成されることが期待される。
コロナ禍によりe-Learning を取り入れる教育機関が増えた.e-Learning では,学習動機づけの維持が課題である.本研究では,Ryan らの自己決定理論に基づいて,自律性,有能感,関連性の支援をLMS(Learning Management System)に導入した場合,学生のe-Learning に対する動機づけを高く維持させることができるのかを実授業で評価する.
eラーニングでは,フィードバックを行うことによって学習効果を高めるとされているが,手作業で学習者フォトにフィードバックを与えることは負担が大きい.そこで本研究では,学習者の回答に合わせたフィードバックができる生成系AIを用いてフィードバックを行う学習支援システムを提案する.生成系AIの使用に際し,プロンプトの作成によって出力結果が左右されてしまう恐れや問題の答えが表示されてしまう恐れがあるため,提案するシステムでは,プロンプト作成の負荷の軽減や出力結果のフィルタリングを行うこととした.
PBLでアジャイル開発を上手く進めるには,用意されたミーティングでメンバから率直な意見を引き出すことが重要であり,そのためには心理的安全性を確保する必要がある.そこで,本研究ではPBLチームにアンケート調査とミーティングの様子を観察することを組み合わせて心理的安全性を可視化し,チーム状況を検査・改善できるよう支援する.
TA はグループワーク実施時に各グループを巡回する必要がある.そのため,各グループの進行状況を断片的にしか得ることができず,受講生が求める支援ができない可能性が考えられる.そこで,本研究では各グループの状況を把握できるシステムを導入することで,進行状況に問題のある可能性が高いグループの発見を容易にし,TA の声かけを支援する.
主体的な活動や協働が求められる活動において,ファシリテータは重要な存在である.しかし,その技術を身につける授業や機会は限られている.また,コロナ禍より,オンラインでの進行も必要となった.そこで,本研究はファシリテータ初心者・中級者を対象に,システムを通じて熟練者のような進行を行うための支援・育成を目指す.提案システムは,オンラインでテキストによる議論を行う環境を構築し,学習者の発言をリアルタイムで分析し,議論状況を把握する.そして,効果的な議論を行うための方針や発言内容を提示する.
日本の若者の自己肯定感は,世界の若者と比べると圧倒的に低い.そこで,本研究では,「化粧」と「褒める」という2つの観点に着目し,自己肯定感の向上を目指す.普段の化粧行為を通じて,自己肯定感の向上を目指すため,スマートミラーを用いたシステムを考案する.このスマートミラーでは,ユーザが化粧をしたことを認識し,それに対し,褒めるというフィードバックを与えることによって,自己肯定感の向上が期待される.
従来のピアノ演奏支援システムの研究では,打鍵ミスや音の長さを提示し,曲をミスなく演奏できることを目的とするシステムが提案されている.しかし,そのようなシステムの多くがピアノ初心者向けのものであり,中級者以上向けの演奏支援システムは少ない.そこで本研究では,ピアノ中級者向けに打鍵ミスや音の長さの提示に加えて,アーティキュレーションや強弱の情報も可視化し,演奏者が楽譜通り正確に演奏ができるようになることを目的とする学習支援システムを提案する.
生成AIを活用したプログラミング演習支援のための
バーチャルTAの提案
2022年頃より生成AIの活用が社会的に注目され,プログラミング教育においても利用されている.生成AIを用いたプログラミング支援システムではプログラムコードを生成し学生に提供されており,学習者の主体性が損なわれている.また,従来のプログラミング教育では,教員やTA(Teaching Assistant)は学生ごとにつまずきやすいポイントや理解ができていない概念を特定し,それに基づいた効果的な学生指導を行うのが難しい.本研究ではプログラミング支援システムの効果を高める手段の一つとして生成AIを活用しバーチャルTAとなるシステムを開発することで,教員やTAの業務負担を軽減させ効果的な学生指導を行いやすくすることを目的する.
PBLのためのCCPMを活用したプロジェクトマネジメント手法の提案
プロジェクト学習のようなPBL(Project Based Learning)に関する予備調査では、モチベーションに関する問題点が挙げられていた.そこで,本研究ではメンバのやる気やモチベーションのような精神的な側面に寄与できる可能性があるCCPM(Critical Chain Project Management)に注目した.CCPMでは作業ごとに含まれる安全余裕をすべてプロジェクト全体で管理するプロジェクトバッファとし,プロジェクトの進行の遅れの原因となり得る「学生症候群」や「パーキンソンの法則」が引き起こされることを防ぐ.本研究ではPBLのためのCCPMを活用したプロジェクトマネジメント手法を提案し,提案手法のモチベーションへの効果などを測定する.
生成AIを用いたPBLシミュレータの提案と開発
本研究では,PBL(Project-Based Learning)未経験者がプロジェクトマネジメントの経験的スキルを事前に学ぶことを目的に,生成 AI を活用した PBL シミュレータを提案する.提案するPBLシミュレータでは,チャット形式の対話を通じて,PBLにおける課題設定や意思決定,進捗管理,トラブル対応など,6 つのフェーズで構成されたシナリオに沿って PBL を疑似体験できる.
服装から見た印象と性格のマッチングによる出会いを支援するシステムの開発と調査
私達は限られた情報から印象を形成しており,視覚的情報は第一印象に大きく影響している. 視覚的情報である服装から実際の性格を知ることが出来ればより良い出会いを支援できるのかを明らかにしたい.PythonのOpenCVを使用し,服装とその服装から見た印象について機械学習をさせ,与えられた服装の画像から印象を推定し,提示するシステムの開発を提案する.これにより,服装から見た印象と実際の性格がどの程度マッチングしているのかが判明し,第一印象からの出会いを支援することが出来ると考え,開発・調査をする.
麻雀中級者を対象とした放銃しないための学習支援システムの提案
麻雀はルールが難しい上に経験を積まないと上達しづらい.既存のシステムは麻雀の初学者に向けた役を覚えるためのものとして十分であるが,対戦相手の状態に対応した選択を支援する機能はない.そこで本研究では,対戦相手の状態に対応した選択を考えることに着目し,対局相手がテンパイしているときに相手のアガリ牌を捨ててしまう放銃を回避するためのシステムを作成する.そして,作成した支援システムを中級者に使用してもらうことで,麻雀の上達を支援する.
読譜力向上におけるフレーズ反復学習の効果分析
読譜において,正確性とスピードは不可欠な要素である.従来の読譜力向上に関する研究では,単 音での練習に限定したアプローチが多い.しかし,実際の演奏では,単音を連続的に並べたフレー ズの読譜が求められるため,練習もこの条件に合わせる必要がある.そこで本研究では,単音を連 続させたフレーズによる読譜練習の効果が,単音のみによる練習と比べてどのように異なるか調査・ 分析する.さらに,単音読譜がある程度熟練した後にフレーズ学習を行うことが,読譜能力の向上 に与える影響についても検証する.
骨格・性格・TPOを考慮した服装推薦システムの提案
本研究では,骨格特性・性格特性・TPO(Time, Place, Occasion)の 3 要素を統合的に考慮した 服装推薦システムを提案する.Web アンケートで得たユーザ属性に基づき,協調フィルタリングとコンテ ンツベース分析を組み合わせた推薦を行う.主観・客観評価により,ファッション初心者に向けた有効性 を検証する.
近年,ピアノ演奏技術を習得することにおいて,YouTubeなどの動画投稿サイトやWebサイトによって,独学でピアノを学習しやすい環境が整ってきている.一方で動画投稿サイトやWebサイトには様々な練習方法が存在し,その中から自分の技量に合った練習方法を選ぶことは難しい.そこで本研究では,ピアノ初学者の技量や目標に応じたYouTube上のピアノ学習動画を推薦するシステムを提案する.
2020年度以降、小学校ではプログラミング教育が必修化されている。そのため大学で実施されるプログラミング教育では、より高度な技術や思考が求められる。しかし、情報系の大学生でもプログラミングに苦手意識がある、プログラムの構造を理解する力が乏しい学生が多い。一方ChatGPTなどの生成AIが誕生したことで、今後のプログラミング的思考の習得にも悪影響を及ぼすと考えられる。そこで本研究では、大学生の生成AIの演習課題への活用方法を調査し、学生が現状・不明点を理解して資質・能力を向上させられる学習支援システムを提案する。