日本工業大学 NIPPON INSTITUTE OF TECHNOLOGY

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学部・大学院

教員紹介共通教育学群Human Science and Common Education

講師/加藤 利康ラーニングアナリティクス研究室[教育工学、学習分析学]
  • KATO, Toshiyasu
講師/加藤 利康
プロフィール
  • 昭和生まれ、博士(工学)
    博士前期課程修了後、システムエンジニアの会社勤務を経て、日本工業大学 大学院 工学研究科博士後期課程修了
    趣味:ドライブ、ハイキング、知恵の輪を解く、ホワイトパズルに挑戦する
研究室紹介

専門

学習分析、人工知能

研究テーマ

対面授業のための学習履歴情報の分析
ウェアラブルデバイス・マルチモーダルセンサによる生体情報の学習分析

受賞履歴

電子情報通信学会 FIT奨励賞(2018年)

社会的活動

学習分析学会 学習分析ハッカソン運営委員
日本商工会議所 プログラミング検定研究会委員
情報処理学会、電子情報通信学会、教育システム情報学会、
日本e-Learning学会、学習分析学会 各会員

メッセージ

私の研究室では学習分析に関することを研究しています。学習分析というと興味がないかもしれませんが、人間が物を理解したり、何かのスキルを身に付けるということは、何かを学習しているということです。同じ授業を受けたとしても、人によって理解した内容、身に付けたスキルは違いますよね?本研究は、皆さんの経験を元に、どういう勉強をすれば理解できるのか、どういう経験をすればスキルを身に付けられるのか、といった問いに対する答えを探しています。一緒に答えを見つけましょう!

研究概要

本研究では、学習履歴や生体情報などを取り上げ、下記の研究を進めています。
(1) 対面授業のための学習履歴情報の分析
この研究の目的は、授業で実施された小テストの結果やプログラミング行動などの振る舞いから、どのような種類の問題が解けないのか、どのような間違いをしているのかを明らかにすることです。そのアプローチとして小テストの正答・誤答およびコンパイル回数やエラー内容に数理統計手法や機械学習を適用して、有意に低い学習内容の抽出や成績予測を行っています。
(2) ウェアラブルデバイス・マルチモーダルセンサによる生体情報の学習分析
この研究の目的は、ウェアラブルデバイスやマルチモーダルセンサで得られた生体情報から学習者の集中力や感情が測れることを明らかにすることです。そのアプローチとして時系列の生体情報にディープラーニングを適用して、学習状態の推定を行っています。