科目ナンバー

SE-AI4-7A91

履修条件・関連科目等

　データサイエンスの基礎となる科目については、十分に理解し、修得していることを前提とする。
　3年次配当のヒューマンメディア工学等を履修し、人間の感性に関する基礎的な知識を学んでいることが望ましい。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　ヒューマンメディア工学研究室では、人にやさしい情報環境を、情報空間・実空間の双方に実現するために、感性工学と関連領域（認知科学、人工知能、データサイエンス、情報処理など）を融合させた研究を行う。このような領域でのプロジェクト研究中心として行う。特に、卒業研究Ⅰでは、人にやさしい情報環境を実現する上での基礎的な知識の習得、先行研究のサーベイ、ニーズの認識、問題点の発見、解決に向けた手順の考察を中心に、研究計画の立案に取り組む。
　卒業研究はIとIIを通じて卒業論文の執筆を行うものである。Iはその前半部分であり、研究計画書の提出を1つの区切りとする。4年生の前期にIを、後期にIIを行う標準ケースの場合、以下のようなスケジュールで進める。
　3年次（前年度）の10月初旬に各研究室の紹介を行い、11月までに各人の希望の調査、配属先の決定を行う。2～3月に研究室毎に前年度卒業研究の発表会、新年度卒業研究の説明会が行われる。4月より卒業研究に必要な専門知識の習得や演習を開始し、逐次、研究に着手する。研究の進め方は研究室、テーマによって異なるが、7月下旬に研究計画書の提出、中間発表を行い、1月中旬に卒業研究要旨（2ページ）、1月下旬に卒業論文を提出し、発表会にて口頭発表を行う。

科目目的

　感性工学と関連領域（認知科学、人工知能、データサイエンス、情報処理など）を融合させた研究の進め方、評価の仕方、論文のまとめ方を学ぶことを通じて、人にやさしい情報環境を、情報空間・実空間の双方に実現するために必要な知識・技術を習得する。

到達目標

　人にやさしい情報環境を、情報空間・実空間の双方に実現する上でのニーズの認識、問題点の発見、分析、問題解決に至る道筋の考案、手順の明確化が行えるようになる。
　ビジネスデータサイエンス学科で習得した知識・技能の総仕上げとして、計画の立案、実施、報告など、研究を進められるようになる。

授業計画と内容

［研究テーマの紹介］
加藤卒研（ヒューマンメディア工学研究室）　＜卒研演習室：主に6925・3910室＞
○ヒューマンメディア工学と関連領域（認知科学、人工知能、データサイエンス、情報処理など）の基礎から応用までの修得を通じて、「多様な感性を持つ一人一人にやさしい情報環境」を、情報空間にも実空間にも実現するために、新しい技術やそれを利用したサービスの研究・開発を行う。

○テーマ
1.　感性の生体的・数理的・工学的な分析・モデル化とその応用技術の研究
2.　多様な利用者の個人特性に合わせた知識の共有・提供技術の研究
3.　IoT (Internet of Things), Cyber Physical System, Biometrics Sensingを利用した状況理解・感情理解技術の研究
4.　個々人の価値観にマッチした情報サービス・意思決定支援システムの開発
5.　個々人の生活スタイル・活動スタイルにマッチした人にやさしい情報環境の開発
6.　多文化交流を含む、多様な人と人、人と人工物が空間を共有する共生支援システムの開発

○研究計画（概要）
3年次 11月～1月：研究室配属が決定後、研究室の概括的な研究紹介や個別面談を重ねて、卒業研究で取り組むテーマの領域・研究の方向性を検討する。
3年次 2～3月：前年度の卒業研究・修士研究の詳細な研究紹介を受けて、卒業研究で取り組むテーマの領域・研究の進め方を定める。
4年次 4月：感性工学と関連領域（認知科学、人工知能、データサイエンス、情報処理など）から、研究テーマに関連した知識・技能を復習・習得する。
4年次 5月：研究テーマに対して、研究の進め方を検討し、研究室内で、着手発表を行う。
4年次 6月：研究テーマに対して、適した評価の仕方、実験のデザインを検討するとともに実験を開始する。
4年次 7月：卒業研究計画書としてまとめる。

○授業計画
1 イントロダクション、卒業研究Ⅰについて
2 文献調査の方法
3 教員による論文紹介（基本編）
4 教員による論文紹介（応用編）
5 研究テーマ設定
6 ゼミによる発表・討論①
7 ゼミによる発表・討論②
8 研究進捗中間発表
9 研究進捗に対する質疑応答
10 研究指導①
11 研究指導②
12 研究発表の準備
13 研究進捗発表
14 研究発表に対する質疑応答、卒業研究Ⅱに向けた課題に関するまとめ
※日程は研究室学生と調整して決め、各回2コマの研究指導をする。進捗により変更の可能性もある。

［配属研究室の決定について］
　卒業研究の基本は担当教員によるマンツーマンの指導・助言である。したがって、1人の教員が担当する学生数はできるだけ少ない方が好ましい。このため、ビジネスデータサイエンス学科では、1つの研究室に配属される学生数ができる限り均一になるようにしている。結果として、特定の研究室を希望する学生が多いと何らかの調整が必要となる。この調整をできるだけ透明かつ公平に行うために、３年生前期までの成績と、学生と研究室（教員）の希望を反映させた、Gale-Shapley アルゴリズムをベースにした方法により、前年度（３年次後期）１１月に決定したとおりである。

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

　ゼミ等への出席のほか、各自、研究テーマに応じて必要な学習・研究に主体的にとりくむことが必要である。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・卒業論文、または卒業研究の作成等に対して専門分野に関する必要な論文作成、研究指導を行うことを基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

卒業研究ゼミの平常点、卒業論文の内容などを基に以下のルーブリックに従い総合的に評価する。

90-100 ゼミにほぼ毎回出席し、調査や発表を質・量共に高水準に⾏っている。ゼミ以外(学科主催の講習会等も含む)にも⾃主的・積極的に研究に取り組んでいる。進捗状況報告書では、⾼い記述⼒や論理⼒を基盤として、課題特定や研究⽅針・計画を⾼い⽔準で記している。全体を通じて卓越した研究活動であり、他の学⽣の模範となり得る。

80-89 ゼミの欠席は限定的であり、調査や発表を指導教授の指⽰以上の⽔準で⾏っている。ゼミ以外にもある程度⾃主的・積極的に研究に取り組んでいるが、他の学⽣の模範となるほどではない。進捗状況報告書では、正しい記述⼒や論理⼒を基盤として、課題特定や研究⽅針・計画について⾃らの考えを整然と述べている。全体を通じて良好な研究活動であり、卓越とはいえないものの、他の学⽣に対してこの程度は⾏ってほしいという基準になり得る。

70-79 ゼミに概ね出席し、調査や発表を指導教授の指⽰と同等かそれ以上の⽔準で⾏っている。ゼミ以外の研究は⾃主性が⾒られるが、指⽰内容を⼤きく超えるものではない。進捗状況報告書では、課題の特定や研究⽅針・計画を正しく述べ、かつ、⾃らの考えを論理的に記している。

60-69 ゼミに概ね出席し、調査や発表を質・量共に指導教授の指⽰を概ね守って⾏っている。また、ゼミ以外の研究も指⽰された程度に⾏っている。進捗状況報告書では、必要最⼩限の課題特定や研究⽅針・計画について通常の記述⼒・論理⼒で記している。全体を通じて、指⽰された範囲を超えない研究活動であり、他の学⽣への開⽰はすべきではない。

0-59 ゼミの⽋席が多く、⽋席理由も判然としない。ゼミでの調査・発表やゼミ以外での研究活動では指導教授の指⽰を守れず、結果として他の学⽣に悪影響を与えかねない。進捗状況報告書では、求められている内容の量と質を満たせず、研究⽅針・計画を⽰すことができていない。全体を通じて低調あるいは誤りが多い研究活動であり、このまま卒業研究2に進んでも、合格する⾒込みが低い。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う／その他

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

　研究室内で連絡用に様々なコミュニケーションプラットホームを活用しており、これらを総合的に活用して、研究指導・情報共有・課題提出・グループ討議・プレゼンテーションなどを行う。

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

　研究室内で連絡用に様々なコミュニケーションプラットホームを活用しており、これらを総合的に活用して、研究指導・情報共有・課題提出・グループ討議・プレゼンテーションなどを行う。

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

　研究テーマによって異なる。担当教員の指示を仰ぐこと。

その他特記事項

参考URL

https://www.facebook.com/HumanMedia