知識科学基礎

  • "松本 寿一[1]らの研究では、情報器機を用い、教師が学習者の学習課題に関する認識や理解の度合いを把握するための支援システムの研究を行っている。
  • [1]松本 寿一、中易 秀敏、森田 英嗣、亀島 鉱二:教育支援のための教材学習履歴分析システム、情報処理学会論文誌、Vol40、No.9、pp3596 - 3607(1999)"
  • 丼担当の人とおかず担当の人と麺類担当の人とレジ担当の人がわかれている。
  • 力仕事は体力を大きく使うので、その業務を機械に代わりに行ってもらう。例えば、介護の現場では、車椅子の被介護者をベッドなどに移動させる時に人間の代わりに機会がそれを代行することである。
  • 予測になるが、講義でもあったようにディープラーニングを利用して、作業の効率化を図っていると考えられる。例として、検索エンジンやネット広告が今までの検索との関連性を考慮して決められていることなど。
  • 目的地の場所まで音声と端末の動きに連動する地図を用いて案内する
  • 名古屋工業大学で、会話をしながら学内の案内をする人工知能が開発された。
  • 本校でも、manabaなどの学習システムが利用されている。そのようなシステムの多くは、小テストなどの成績や間違った問題を確認することが出来る。
  • 防犯カメラを設置することにより、犯罪や不正を抑止することができる。
  • 腹部にウェアラブルデバイスを装着し、腹痛が発生するときに胃腸に起こる特有のパターンを学習して利用者に「もうすぐ腹痛が起こります」と通知する取り組み(D Free)
  • 不具合や質問が発生するたびに学務課に電話をかけて対応することや、学務課へ直接聞きに行くことが今までの解決策である。
  • 日常生活において、より便利に、苦労することなく、快活に営めるように、研究を進めていった。
  • 特になし。
  • 電話対応の機械化に関する研究としては、IBMワトソンなどのアプローチがある。
  • 直接的な取り組みではないが、ファミレスなどで、お店側が座席の空席情報を管理するシステムを導入しており、その情報がパネルなどに表示されており、お客側にもそのお店の使用状況や待ち時間の目安が分かるようになっている。
  • 地図
  • 大学内の掲示板で休講情報や、教室変更の情報を知れる。
  • 大学の正門近くに音声入力で入力した場所を案内、または、説明してくれる人工知能がある。
  • 大学の校舎案内を音声認識機能を使い人工知能が音声で案内するというもの。
  • 大学では、レスポンやマナバを使った出席確認、学習システムが導入された。
  • 早稲田大学ではアプリケーション開発サークルが考案した、授業評価でき、時間割機能を搭載した授業レビューのアプリケーションがある。
  • 青年海外協力隊などの活動により、海外に教師が派遣されることはあった。
  • 生徒が取り組んだ問題の正解不正解から、得意不得意を分析して、生徒各々に応じた学習プログラムを自動的に組むなど。
  • 図書室から実際に書籍を貸し出す
  • 人工知能を搭載したロボットやアプリ
  • 人工知能を生かしたツールとしては、「りんな」のように実物に近い返答をする人工知能がある。
  • 人工知能に関する研究としては、データ収集による統計データの利用や慣例の利用などのアプローチがある。
  • 食事の写真からそのメニューの栄養を分析し、画面に表示するスマートフォン向けのアプリケーションの開発。
  • 食材の情報などをデータ化しなければいけない。
  • 小樽商科大学では学生何でも相談室が存在する。
  • 小樽商科大学ではmanabaという小樽商科大学主催のインターネットのシステムを使用していて、ここでは大学生が受ける授業の科目を一人ずつ科目ごとにコンテンツがわかれていて、それぞれの中で課題提出やテスト、レポート提出を行える。
  • 小樽商科大学では、定期テストやTOEICの成績によって、学生を大きく五つのクラスに分け、近いレベルの学生が同じ授業を受けている。
  • 出席確認システム「i-MAS」という携帯電話を利用した出席確認の方法がある。
  • 出席のある授業では用紙に記入するかレスポンなどを使って出席を確認している。また授業によっては出席を確認しない授業もある。遅刻の管理が厳しい授業もあれば全く問題にならない授業もある。用紙に記入する場合は代返も可能になっている。
  • 従来までは、人工知能開発のメリットを考えて、人工知能の登場により失われるものよりも得られるもののほうが大きいと考えられていたため、盛んに開発が行われていた。
  • 従来は教授が自ら講義後に質問を受け付けるのが当たり前であった。
  • 従来はカロリーや脂肪量を表示したり、学食のレシートに栄養分を表示していた。
  • 従来は、自分の通う大学を登録すれば、各コマごとにその大学で行われる講義を選択して時間割を作成することができ、出欠管理も行えるアプリケーションの開発が行われてきた。
  • 従来の取り組みとして、当たり前のことであるが、レジには大学が雇っているパートがいることが多い。
  • 従来の取り組みとして、株式会社オプティムは、人工知能を活用した画像解析によるリアルタイム空席検知システムを発表している。
  • 従来の取り組みでは普及の改善を目的として、図書館の机に電子書籍の案内を置くことや、本学図書館HPの中で電子書籍の導入によるページを設けるといった取り組みを行っている。
  • 従来の取り組みでは図書館での本の貸し借りに関して人口知能を使うようなことはあるが、利用状況を知るようなことで人口知能を使うことはないと思われる。
  • 授業を行っている教室の表示や休講の情報はoucnaviで発信されている
  • 自分の力においてメディアリテラシーを身に付ける
  • 自分のタイムスケジュールを管理できるスマートフォンアプリがある。
  • 自動車の自動運転やロボットに利用されてきた。
  • 自動運転機能など
  • 自動運転が公共の場に取り入れても安全に機能するよう研究を進めている。
  • 紙媒体によって、出席確認を行っていた。
  • 紙に書かれている。
  • 施設案内を目的とした、人工知能を搭載したデジタルサイネージの設置
  • 在宅介護や介護施設が増えてきている。
  • 今までは大学内の簡単な事務手続や購買、食堂など単純な作業を人間の手で行っている。
  • 今までは自分で会社を調べて面接を受けなくてはならなかった
  • 今までは、人間が答案を見て採点していた。
  • "今までは、テスト監督を教室に4名ほど配置し巡回させていた。
  • また、替え玉受験をしていないかを顔写真と本人とを人間の目で確かめていた。"
  • 今までの取り組みでは、長い記事を要約する技術として、文章の主語と述語を抜き出してテキストマイニングする、Cabochaというツールがある
  • 溝口らの研究によればCAIを用いて教授項目の流れに沿ってフレームを提示していくシステムを導入している。(溝口、知的CAIシステムー知識の相互伝達への認知科学的アプローチ、1990)
  • 口頭で言ったことをメモするのに追い付かない場合は音声を録音する
  • 語の出現頻度を用いる方法や手がかりをもとにキーワードを抽出する方法がある
  • 現在、小樽商科大学の講義室の予約では用紙に使用日時などを記入し、それを職員がコンピューターに打ち込んでいる。
  • 検索サイト
  • 携帯電話からスマートフォンへの移行やネットサービス、タブレットを用いた授業
  • 学生同士で対話する
  • 学生の学習においてインターネット端末を使うことはあるが、全てではない。
  • 学生から、質問や要望などについてのメールを学務課の職員に直接送り、学務課の職員がメールを送り返している。
  • 介護ロボットというものは出来てるが実用までには、まだいたらない。
  • 課題をネット上で提出する仕組みができた。
  • 音声情報案内システム。
  • 音声情報案内システム
  • 英語のクラスによるが、先生のあとに続いて発音を全員で何回か繰り返すのが一般的である
  • 一般的な予測変換
  • 位置情報サービスを併用したresponの導入、代筆不可能なように一人一人に出席表を配るなど
  • レジの数を増やす
  • レジのセルフ化をしている。
  • より楽に連絡が取れるようにLINEなどの様々なアプリが開発された
  • マイクを使っての手動の音量調節
  • マークシートなどの回答のみを見る試験が多い(考えの過程を見ることがない)。
  • ホームページやouc navi、manaba、レスポンなど
  • ペッパー
  • フィルタリング。
  • パン田一郎などの公式アプリがある。
  • パソコンやスマートフォンの進化
  • ハウステンボスの変なホテル。
  • デジタルサイネージを屋外に置き、会話することができる。
  • その人がよく検索する語を記憶
  • その場所まで行って確かめる又は数十分前から待機する。
  • スマホの普及
  • スマートフォンを使った出席確認やレジュメの公開
  • スピーキングができるアプリではインターネット環境にいればいつでも英語学習をすることができる。
  • サークルなどで単位説明会を開き、どの講義がどんな感じなのか、どの単位が取りやすいか、各学科にいくためにはどのような講義をとったらいいかなどを教えてもらい、授業を組む。
  • コンピュータが小説を書くやつ
  • これまでは各学生の経験則により空いているルートを推測し移動していた
  • コミュニケーションの改善に関する取り組みにはディスカッションの練習などのアプローチがある。
  • カウンターにて、おばさんが何を注文するか聞いてきてから準備が始まる。
  • インターネット上にて、非公式の授業評価サイトが存在している。
  • インターネットを利用して、教材の配信やテストを実施し、受講者が任意のタイミングで学習することができるeラーニング。
  • インターネットで調べられた。
  • インターネット
  • Todolistが人工知能を取り入れ、秘書アプリとして運用している。
  • Siriなどは、使用者が音声で質問することに対して受け答えをしている。
  • Siriなど。
  • OUCnaviによる掲示がある。
  • ouc navi の休講情報に休講の講義を一覧で見れるようにする
  • Musioなど人工知能を搭載した英語教育用ロボットが開発された
  • manabaやキャンパススクエア
  • manabaやresponを使用することでレポート、出席の確認を行うことができるようになった。
  • iOSのSiriなど
  • deep larningなど
  • "1小樽商科大学の時間割編成
  • 2人工知能を使った例-todoist,Googleカレンダー"
  • 1限を9:00〜にしてくれる先生がいる。
  • 「ビッグデータ」と呼ばれているような大量のデータを用いることで人工知能(AI)自身が知識を獲得する「機械学習」や、知識を定義する要素を人工知能(AI)が自ら習得するディープラーニングなどといった取り組みがある

木村ゼミ生限定

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木村泰知
連絡先
科研費　採択課題
研究者総覧
研究業績(新)　研究業績(旧)
OUC Navi
OUC Navi High School
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ゼミ生
2021-2022年度生(14期)
阿部遥大内颯
岡田絢音興星陽
梶縁河野由弥
佐々木凜佐々木美波
濱田和貴廣吉和貴
藤井一志藤田宗真
2020-2021年度生(13期)
小澤真凜笠原有真
加藤正宙蒲田躍斗
坂村翼住吉真奈
高野大河中井葉月
永渕景祐平館菜々子
2019-2020年度生(12期)
大芦恭平--
近藤太雄清水美里
中村可怜福山活起
福家祐紀船越天彩
南山衣里山下伽月
坂本涼太土屋彩夏
2018-2019年度生(不在)
SEA-NA代表取締役
平賀直輝横山莉花
住吉実祈室橋和哉
2017-2018年度生(11期)
石黒栞奈一宮拓海
亀井海舟佐藤栞
佐藤有希桧森拓真
藤本朱夏ホワイトジニー
増田優作谷内健太
2016-2017年度生(10期)
伊藤みき岡島健悟
小西雪葉祐川泰輝
鈴木佑菜大門拓史
田頭わかば戸嶋咲穂
中村智貴西野哲生
横山祐果川岸祐果
2015-2016年度生(09期)
浅賀七海小林真菜
西村伊央堀江知未
針生惟希村上浩太
2014-2015年度生(08期)
大石誠大野晋太朗
加藤裕樹佐々木左近
高橋理沙武田莉穂
寺島舞子畑賀大
山田修世
2013-2014年度生(07期)
加藤史織工藤智子
佐々木葉子志鎌周
高橋玄龍�眈丈�
中尾千咲中川玲菜
中藪大貴
2012-2013年度生(06期)
遠藤星地大野紗季
鎌田めぐみ木下和大
齋木涼介佐々木遥
佐藤優子沼澤文香
古屋真理吉田智弘
2010-2011年度生(05期)
葦原史敏伊藤大起
伊藤みどり永坂文乃
藤田航哉前多大輔
松本陵佑宮津有沙
山田亜季
2009-2010年度生(04期)
岸本隆志窪地由恵
志賀千鶴津田有子
三浦工弥
2008-2009年度生(03期)
粟津康佑井上さゆり
北崎佑樹工藤和寛
古俣優花佐川彰宏
佐藤禎洋鈴木亜衣
竹原希美藤井優作
堀公一堀内小織
米澤宏史
2007-2008年度生(02期)
佐藤健太上村佳弘
奥田啓貴小野誠
白井かずみ高井庸介
森谷亮介六渡有梨恵
若本哲平
2006-2007年度生(01期)
菅井梓渡部謙太郎
相坂真大村佳慎
奥桃子笠井猛
小林和幸齊藤いつこ
齊藤雄紀佐々木麻未
佐藤日加吏谷本貴之
徳江佑介長嶺脩平
西本みゆき林絵里子
澤田大輝