知識科学基礎

  • 現在、スマートフォンなどの情報器機の普及による、自己学習の容易性や、学習の応用方法が示されていない。
  • 来客などが物珍しく使うことはあっても在校生が使うことはほとんど無い。
  • 目的地までは行けても目的地の中までは案内できない点
  • 目が悪い人に対して問題がある
  • 法学や経済学などでの専門的な単語は一度で変換されにくい、いちいち辞書登録することが面倒
  • 聞かれたことには答えるが、自ら情報を提示してくれるわけではないので、使用者が確認しないと情報は得られない。
  • 文字が小さく、昼食どきには混み合っているため見づらい
  • 腹が痛くなることはわかっても、近くのトイレの位置がわからない
  • 不必要な情報も出てくる
  • 必要な情報が得られない場合や、メディアリテラシーが育たない。
  • 板書しないのをいいことに、資料が膨大になり、授業進度が早くなりがち
  • 買い物するたびに情報を入力するのが面倒くさい。
  • 入力しなければスケジュールとして組み込まれないため入力されていない内容は反映されない
  • 日本人の英語発音に対応していない。
  • "内容をわりと細かく自分で指定しなければ行けないから、労力がそんなに変わらなそう
  • "
  • 店員は客が混んでくると焦り、不安を感じ、ミスをすることが多くなる。客も慌てふためく店員をみてイライラする人もいるかもしれない。このように負の感情をうみだす。
  • 長い列をしばらく頼んでから、注文するため、食べるものを決めて並んでいても注文する時に品物がないことがある。
  • 逐一学務課を通さなければ問題を解決することができない。
  • 大学生が気軽に利用しづらい。
  • 大学施設の場所を知っている学生や教職員にはあまり必要とされないこと。
  • "大学教育では活用されていないこと。
  • "
  • 大学の正門近くという人目のつきやすい場所にあるので学生はもちろん、学祭などで来た他大学の学生や一般人が恥ずかしがって利用せず、十分なアピールができていないという問題点がある。
  • 大学でのレジュメをプリントで配布することによる資源の浪費、欠席時に情報を得られないなど
  • 前者は単純すぎて一般的な言葉も抽出してしまう。後者は汎用性がない
  • 先生によって厳しさが違う。
  • 水周りの掃除ができない
  • 人工知能の発展により、失われる人間の仕事についている人々の将来の生活をないがしろにしている点
  • 人工知能のエラーによって事故に繋がってしまうという危惧。
  • 人工知能などに頼りすぎている状態を危険視されている
  • 人口知能にも、人間の監視が必要であるが、それがされていない場合がある。
  • 人間の手で行うことで、ダブルブッキングなどのミスが多発しており、用紙に記入する量が多く、時間もかかってしまう。
  • 人間の感情を適切に予測、識別することが難しい点。
  • 人が少なくて長蛇の列になる。
  • 食事の度に写真を撮影するのは面倒であることと、あくまで栄養のデータを教えてくれるだけで、結果に応じたメニューの考案は自分で行わなければならないこと。
  • 情報量や範囲が学生のニーズに応えれていないことがある
  • 情報量が多すぎて、処理が複雑、コスト大。
  • 情報を得られるとはいえ、単位の取りやすさなどは個々の不得意が関係するので、効率よく授業を組むことができない点。
  • 情報が多すぎて、どれを参考にすればいいかわからない
  • 書籍の利用者に限りがある。参考図書が周辺地域に在庫fがない。
  • "従来研究では開発費用やデータベースの不足により対応できなくなることについて問題点が残されている。
  • 例えば、データベースの不足については、人間の心理把握に関しては学習していない状況に置かれることが多いので特に対応が難しくなる。
  • "
  • 従来の取り組みでは学生にその取り組みが伝わりにくく、電子書籍の存在認識、電子書籍の普及に貢献できていない。
  • "従来の取り組みではディスカッションにそもそも参加しないという課題が挙げられる。
  • "
  • 周囲の人たちの声でちゃんと音声を拾うことが出来なかったり、音声のみの場合だといつ重要なことを話していたか探すのに時間がかかってしまい非効率的である
  • 手動で行なっているため、中継先では聞き取りにくいなどの問題が発生する
  • 主語や述語の欠けた支離滅裂な文だと上手く要点を抜き出せない可能性がある。
  • 若者のスマホ依存症など
  • 実際に効率化できているか疑問な点。(ディープラーニングなどの人工知能が正常に機能しているか、定かではないため)
  • 自分の知りたい情報がどこにあるのかが見つけにくい
  • 自分のスキルが本当に活かせる会社に就けるとは限らず、就活が終わるまで知らないで終わってしまう会社もある
  • 自分で企業を探して調べるまでを全て、自分で行っている。
  • 時間通りにきちんと出席している学生は遅刻したり欠席している学生が減点対象にならないことに不満を感じている。
  • 時間と手間がかかり、採点が大変である。
  • 細かくタイムスケジュールを決めようとすると時間がかかってしまう。
  • 細かい内容の質問に答えることができない。
  • 最高3つであるため、そこまで変わらなかった。
  • 講義中にリアルタイムで疑問が生まれても、講義が終わるまでモヤモヤした感情が消えないまま講義を受けることになり、集中力の低下につながる。
  • 講義が終わるまでその場で待機しなければいけない状況は効率が悪く、その教室に行かなければ席の状況がわからない点。
  • 公平さに欠ける。匿名による情報の信頼性の問題。
  • 個人の力には限界がある
  • 研究を発達させすぎるために、人間の能力を超える可能性が大きくなってしまった。
  • 具体的な例外状況を修正する方法の提案については行なっていない。
  • 教授が操作して学生が使用している。
  • 教授が過程を見ないことによって、新たな問題解決のヒントなどを得る機会を逃したりしている。
  • 教師1人に対し大勢の生徒が授業を受けるので、個人個人の発音に注意を向けることが難しい
  • 関連するものが出てこない。
  • 学生は学校生活に慣れると、案内を見る必要性がなくなるから利用されなくなる点。
  • 学生が急を要する事態に頼るべきは学務課であるが、学務課が閉まっている時には対応することができなく、問題を先延ばしにしてしまう点。
  • 確かに労働者の負担は減るかもしれないが、機械の仕事では、人間の心遣いや優しさを出すことは難しいと思われる点。それが患者のストレスになるかもしれない点。
  • 各教科のテスト期間の情報や図書館の利用状況を共有が難しい
  • 回答を確認することは出来るが、それについての解説や参考資料などは自分でネットや図書館で調べなければならない。これはとても労力を要するので、学生の多くは調べずに理解を深めずに終わってしまう。また、教員にとっても負担である。
  • 回線の問題で、動きがおもくなったりすること。
  • 会話が成り立たない時があるし即レスだから結果こっちから送らないと返事がこない。
  • 介護をする人の人手不足。
  • 課題を溜め込んでしまう生徒が出たり、対面式ではないため、実際に受講者本人がやっているかが分からない。
  • 課題を出したあとに通知がなく課題を出し忘れてしまう。
  • "家にいても、出席を取れる可能性が出て来てしまった。
  • かといって、紙で出席をとるのも手間がかかるし情報量がまとめられていない上に膨大である。"
  • 英会話の内容は日常会話レベルであり、専門分野に関する会話を行うことができない
  • 一部の授業で代筆が行われ、真面目に授業に参加している学生が報われない。
  • 位置情報サービスの精度がそこまで高くないことや、そもそもresponを利用していない講義がまだまだ多数ある点。
  • レポートでは、多くの長文の確認が難しく、また教授が一人一人に添削を行うといったことが非常に難しい。出席では、外部から行う、またスマホを友人に渡すといった不正行為が多くみられる。
  • やっぱりロボットということで、人間の温かみなどが感じられない点、ロボットに介護ができるのかという点。
  • みんなが同じようなことを考えるため、結局混み合ってしまっている
  • まだまともには会話などができず、足りない部分がある
  • ネットによる誹謗中傷により悲しんでいる人がいる
  • "とにかく“手間がかかる”。
  • 人件費もかかる。
  • 試験監督の目を盗んでカンニングができるような生徒もいる。
  • 結局ずる賢い生徒の手口には対処しきれなかった。"
  • どこに注目するかを人間が決めていた点
  • と、恥ずかしさから小声になったり、結果的に日本語で話してしまう
  • できることが限られている
  • ディープラーニングは、単独ではあらゆる分野のどのようなタイプの問題をも解決できるような万能の人工知能(AI)までを生み出すことはできない[川合 17]
  • ただ録画し、見られていると感じさせるものなので、実際に犯罪等が起こっても後から確認するだけで手遅れになってしまう。
  • ただ載せているだけなので、そのサイトを見なければ休講だと気づかない
  • それ故に、直接食堂まで足を運ばなければならならないという不便理性や、また、食堂に到着しても席が必ずしも空いているとは限らないという不確実性が問題となっている。
  • その装置を使うためには、その装置の前まで来る必要がある。
  • その場に行ってパネルを見ないとその情報を得られないことが問題点として挙げられる。
  • セルフレジは客自身が操作をするため、時間がかかってしまう点。
  • スマホをうまく扱えない人には情報が届かない
  • システムの自由度が、フレーム系列の分岐の複雑度に直接制限され、かなり堅い制御しかできない。
  • しかし、人数には限界があり、すべての子供たちに平等に教育を受けさせることは難しい。
  • しかし、人件費が多くかかることや大学職員の仕事の処理速度の遅さが問題となる。
  • しかし、休講やテストの日程などは大学のホームページや掲示をチェックしなければならないため、このようなアプリケーションだけでは完全に各個人の時間割の管理を行えないことが問題となっている。
  • しかし、そのアプリケーションでは人工知能の機能が無いので、自分の性格や興味があることに合った授業を自動で表示してくれる機能が無い。
  • "しかし、コンテンツの中にレポート・成績が追加されたときなどしか通知のメールが来ない。そのため、毎回必ずしも課題が発表されたからといって通知がくる状況ではなく、その後の通知もない。ゆえに、故意ではなくても、締め切りを過ぎてしまうという最悪の事態を
  • 招くことがある。"
  • しかし、あまり大きな悩みでは無い場合、ただただちょっと話したいというときには行きにくい場所となっている。
  • これではまだ現実には遠い。彼らが必要としているのは「自身の理解者」である。
  • "この方法は、当日の番号を教員が学生に伝え、それを学生が入力すれば出席していることになるので、
  • 出席していなくても、出席している友人などに番号を教えてもらえれば、その番号を入力することができ、不正することができる。"
  • クラス分けはされているが、当然授業内容や課題はクラス全員同じものになるため、一人の学生の苦手な分野をピンポイントで克服させる教育はできていない。
  • カロリーや栄養分を表示しても適切な量自体を把握していない人には意味がない。またすべてのものに表示されているわけではないので、量の調節が難しかった。
  • あまり使う人がいない
  • アプリなどでは対応していない
  • OUCnaviを開かなければ、休講情報を知ることが出来ない。
  • "1ある程度考えられた時間割にはなっているが、重複等が多く学生から見ると不十分
  • 2個人のスケジュール管理にしか及んでいない"

木村ゼミ生限定

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木村泰知
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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