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更新日（2023/09/22）

研究室の雰囲気

• • 研究エリアは２Fの一番奥（実世界コンピューティングエリア）にあります。
    計算サーバPC（Windows）１台、開発用PC（Windows）１台あり。

ドッキングステーションに接続することで、各自のMacbookをデュアルディスプレイ環境にできます（計算サーバへも接続可能）

• • 3年生6名、4年生6名、院生3名（M2：2名、M1：1名）が所属しています。
    院生は理工・電気電子出身です。３，4年生は理工・情報学科出身です。1名が院進学予定です。
    そのうち３年生３名と、院生（M2）１名が女性です。

  • オープンキャンパスを含め、学内イベントなどは積極的に出展・協力するスタンスです。皆さんにもお手伝いの仕事が回ってきますが、良い経験を得る機会になるでしょう。イベント好きな人はおすすめかも知れません。

研究分野・スタイル

• • 応用系（アプリケーション）を意識した研究が中心ですが、機械学習やデータマイニングなどの技術は積極的に採用します。

  • 先生が新しいもの好きなので、面白そうなものがあればやってみようかというスタンスです

  • 皆さんのアイデアを活用した研究テーマができたらなと思ってます。テーマにリアリティを感じてもらわないと、アプリケーションはできないからです。

  • ただし、院志望の学生には、「学術的な価値を議論できるか」ということを視野に入れてテーマを決めます．

研究指導について（主に４年次以降の話）

• • 全体としてのゼミは週１を原則としていますが、それ以外の日も研究指導は可能です

  • ビデオ会議やオンデマンド動画を活用したハイブリッドな研究指導を積極的に行います。これは、けして「ラク」できるのではなく、「研究室に来れなかったので報告できませんでした」「ミーティングに参加できなかったので知りませんでした」というような逃げ道はありませんよ、、、という意味です。自宅にいるなら自宅でできる研究をしてもらいますし、大学に来れなくても動画などを用いて進捗報告はしてもらいます。

  • 先生自体がプログラミング好きなので、それなりにデバッグにもつきあってくれるでしょう。

  • 基本的には積極的に先生とコミュニケーション（報連相）をとる学生を優先して指導します．報連相のない学生は私の方から積極的には関与しません。わからないことや知りたいことがあれば，どんどん先生の扉をノックす る（質問をする、ミーティングを設定するなど）．．．先生が忙しそうにしていても懲りずに聞きに来る。。。。そんな学生を求めます。

就職・進学について

• 残念ながら、どこかの会社にバリバリコネクションがあるとか、そういうのはありません。まあ、今はそういう時代でもないですしね。

• 履歴書、面談指導はやります。。。が、頼まれないとやらないので、積極的に相談してください。

• 他大学院への実績は、進学・就職ページのとおりです。従来、他大学進学者には、他所に出ても恥ずかしくないようにしっかり鍛えてきましたが、ここ最近は他大学に進学が決まって満足してしまう傾向がでてきており困惑しております。別に他大学進学者に冷たくするつもりはありませんが、上記に書いている通り、報連相のない学生は私の方から積極的に関与しませんので、大学院合格燃え尽き症候群になりそうな人は、うちに来ないほうがいいです。せっかく合格しても、進学してから大変なことになります。

卒研テーマリスト

本研究室では、コンピュータを利用した教育・学習支援のための要素技術とアプリケーションの開発を柱としています。皆さんに馴染みのあるGoogleクラスルームとか、Zoomなどは「コンピュータを利用した教育・学習支援」をサポートするアプリケーションの一例です。

支援対象となる分野や利用している技術は、下記のとおり多岐にわたります

１．モーションセンシング技術と動画像処理技術を利用した身体行動の計測

このテーマを研究の柱にしていますが、

• • RGBカメラ＆デプスカメラ（Kinect）

  • IMUセンサー

  • マイコン（M5Stack、Arduino等）

などのデバイスを活用して学習行動を計測し、データとしてを取り込み、動画像処理技術、テキストデータ処理、音声認識技術、物体認識技術などを用いて、教育的な解釈ができるような技術を開発し、最終的にアプリケーションに反映させていくことが目的となります。例えば、支援対象としては、

• • 楽器演奏（ドラム、ギター）、カラオケ

  • プレゼンテーション（講義進行）

  • スポーツ（縄跳び、スクワット、バスケット）

  • 医療・看護（車椅子、松葉杖）

  • ラジオ体操

  • 器械体操

などがあります。なお、ロボットのSOTAと連携させたアプリ開発もすすめたいですね

２．学習行動の記録と機械学習と統計処理を利用した行動解析

　下記に関係するツールの開発や分析を行います。

• 学習者が教材をどのように利用しているか（例えば、何を読む、何を書く、何を視聴する等）、どの程度の時間を学習に費やしているか、どのようなペースで学習しているか、どの項目に最も多くの時間を割いているか等のデータを分析します。

• 講義動画や動画視聴解析の研究は、学習者の行動、理解、学習効果を調査し、改善するための手法を開発するための領域です。具体的には、学習者が動画をどのように視聴し、理解し、利用しているかを詳細に分析することを指します。

1. 学習者の視聴行動の解析：これには動画の視聴時間、視聴の頻度、視聴の途中での一時停止や巻き戻し、特定の部分の繰り返し視聴などのパターンを解析することが含まれます。これらの行動パターンは学習者の注意、理解、関心の指標となることがあります。

2. 動画の教育的な効果の評価：これは動画が教育的目標を達成するためにどれだけ効果的であるかを評価します。テストスコア、アンケート、インタビュー、他の評価手法を用いて、動画視聴が学習者の理解、知識、スキル、態度にどのように影響するかを評価します。

さらに、講義動画や動画視聴解析の研究は、動画の設計や配信方法の改善にも役立つ情報を提供します。たとえば、動画の長さ、プレゼンテーションのスタイル、視覚的なエイドの使用、インタラクティブな要素の組み込みなどに関するインサイトを提供します。これにより、教育者は動画の教育的な効果を最大化するための戦略を開発することが可能になります。

３．マイクロクレデンシャルを考慮したポートフォリオシステムの開発

マイクロクレデンシャル（micro-credential）とは、伝統的な学位プログラムではなく、特定のスキルや能力を証明するための認証の一種です。これは通常、特定の職業的な能力や技術的なスキルを証明するために使用されます。本研究では、デジタルバッジなどを管理するポートフォリオの開発を行います。
ポートフォリオ＝学習履歴や活動を管理するウェブアプリケーションのようなものだと思ってください。
関連する技術として、NFTやブロックチェーンなどがありますが、教員も専門外（研究ノウハウがない）ので、いっしょに勉強していくことになります。

４．その他

• • 上記以外にもできるかぎり皆さんのアイデアを尊重したいと考えています．「～なソフトを作ってみたい．．．」という希望があれば，それを優先します．皆さんのアイデアに対して研究の息を吹きかけるのが私の役目です．ただし、自分で卒研テーマを決めて遂行する．．．というのはかなり大変なことですが、チャレンジ精神に期待します。

• • Googleクラスルームのサポートシステムや、プログラムソース管理サイト、文献管理サイト、、などアイデアはいろいろありますが、特に今、「オンライン講義」を身近に経験することになり、「よかったこと」「不便なこと」など実体験があるはず。それらは研究テーマの母になります。

求められる知識・身につけることができる知識  

開発言語は

• Python（機械学習、ウェブ系）

• C#（デスクトップアプリ）

• Java, Flutter（スマホアプリ）

が中心ですが、最近はかなりPythonに依存してきています。研究テーマに応じて

• • クラウドデータベース（AWS DynamoDB）

  • 動画像処理ライブラリ （OpenCV,MediaPipe, OpenPose）

  • 統計処理・機械学習ライブラリ（Pandas, Tensorflow）

等のライブラリを適材適所で利用します。

応用基礎学ゼミナールの内容

卒研テーマぎめの準備期間として、文献サーベィによる関連研究の調査や・技術調査（各種ライブラリの使い方の理解）が中心です。皆で文献を読んだり、各自で個別の課題をするなどがあるでしょう。院進学予定者には、３年次の３月くらいに発表してもらえるのが理想です。