イメージ・メディア理解研究室

About研究室について

データとAIで、人と社会の支援を探る。

イメージ・メディア理解研究室は、学習・教育データの分析と活用、時系列データ解析、画像・メディア理解に関する研究に取り組んでいます。
データ解析とAI技術を通じて、人や社会の理解と支援につながる新しい方法をつくることを目指しています。
ラーニングアナリティクスでは、学習の記録を分析し、教員の指導改善や学習者の振り返りを支える方法を研究しています。
研究室への参加は、修士課程ではシステム情報科学府 情報理工学専攻の入学試験を受験する形です。

Research研究テーマ

データ解析とAI技術を使って、人や社会の理解と支援につながる新しい方法を生み出すことを目指しています。研究内容のページはラーニングアナリティクス、時系列予測、人を支援するAI、画像処理の分野に分かれており、ここでは先頭のラーニングアナリティクスのテーマを紹介します。

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教材内容に基づく学習行動の解釈↗

学習行動の違いが教材のどの内容に関係して生じたのかを結び付け、教員が理解しやすい形で示す手法を研究しています。LLMは説明の生成に限って使い、分析の根拠を保ったフィードバックを目指しています。

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メタ認知に基づく学習支援↗

学習者が自分の理解状態をどれだけ正確に認識できているかを捉え、学習支援に生かす手法を研究しています。自由記述の振り返りとテスト結果を統合し、LLMと異種グラフニューラルネットワークで学習者の知識認識を推定して、知識不足と自己認識のずれに応じた個別フィードバックを目指しています。

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農業実習での学習行動の可視化↗

農業実習中の学習者の活動を客観的に把握し、教員の振り返りや指導改善に生かす研究です。360度カメラと装着型カメラで学習者の位置、作業時間、作業状態を推定して可視化し、実習後の振り返りや評価、指導の支援を目指しています。

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カリキュラム全体を俯瞰する学習分析↗

個々の授業だけでなく、カリキュラム全体を通した学習のつながりや進捗を把握する研究です。科目間の関連、個人の学習状況、過去の受講者の傾向、成績などをカリキュラムマップ上に重ねて可視化し、学習者が長期的な視点で計画や振り返りを行える環境を目指しています。

Voices先輩の声

評価・クチコミは、在籍している（していた）学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。クチコミの有無や件数は、研究室の評価を表すものではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。