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ホーム「古典×IT」で未来の学びを創出
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス人文学
学科の分類
情報科学部情報システム学科

「古典×IT」で未来の学びを創出 画像コンテンツを用いた学習支援アプリケーション

情報科学部

情報システム学科

横山恵理 講師

共同研究者

須永宏
古典くずし字学習アプリケーション

画像コンテンツを用いて効果的な学習を支援するアプリケーションを開発した。提示された画像の細部を意識しつつ、ゲーム感覚で学習できる三つの機能を実現している。①一枚の画像ファイルをピースに分割して元の絵に戻すパズル機能。アノテーション機能も付与している。②画像(絵画資料)上に付箋を貼ることで、データ管理ができる。複数人の遠隔操作でも画面共有することが可能。③複数の画像を表示し、関係の深いものをマッチングする神経衰弱ゲーム。画像提示枚数の変化によって出題難易度を変更することも可能。いずれも遠隔授業に対応している。

「源氏物語絵巻」パズル

「源氏物語絵巻」をパズルにしたもの。タブレット端末を用いてピースを動かし、正しい絵柄を作成する。見落としがちな絵の構図、人物の表情など、細部にわたり学習者の視点を向けることが可能となる。タブレットのみならずブラウザアプリも提供。

『信貴山縁起絵巻』学習アプリケーション

絵巻の全画面をスクロールして閲覧することを可能とし、文学作品の理解を促進させている。アプリケーションの画面上に付箋を貼り、そこに調査内容を書き込むことで、個人・グループワークの実践も可能とした。Webデータベースによりワークの内容は保存され、共有も可能である。洛中洛外図屏風でも同様のワークが可能。

くずし字学習アプリケーション「文字あわせマッチング」

くずし字に親しみ、くずし字の基礎を学習することに重点を置いて設計している。
先行するアプリケーションよりも、より初学者を対象とし、トランプゲームの神経衰弱のような方法を採用することで、学習者が楽しみながら学べるくずし字学習の基盤へと展開することが期待できる。本アプリケーションのインターフェースの分かりやすさ、説明の容易さ、正解・不正解の明確さという特徴は、より幅広い学習者の学習補助教材として活用されることが期待できる。(2019年度卒業生・大土友麻氏との共同研究)

「小倉百人一首」学習アプリ

百人一首の上の句の音声を聴きつつ,画面内を移動する下の句の札の中から該当句を探すというゲーミフィケーションの手法を取り入れたもの。ゲーム内に登場した百人一首は終了時に一覧となって掲載され、復習できる仕組みになっている。

国語科教育における未来の学びの創出へ
①対話的な学びと学習アプリ

次期学習指導要領では、情報技術を適切かつ効果的に活用する情報活用能力を学びの基盤として育成することを掲げ、また、習得した情報活用能力を発揮することにより、主体的・対話的で深い学びへとつながっていくことを期待している。

今回ご紹介した学習アプリには、協同的な学習、対話的な学びが行える機能を導入している。複数の考えを視覚的に同時に見える機能も有し、対話的な学びを有意義な活動にする効果が期待できる。

国語科教育における未来の学びの創出へ
②日本の言語文化にしたしむ

次期学習指導要領では、日本の言語文化を継承・発展させる態度を育成することと、伝統文化に関する学習を重視することが期待されている。

今回ご紹介した学習アプリは、ゲーミフィケーションの要素も取り入れており、学習者は古典文学に親しみながら学習を進めることが可能である。

〈参考〉

新学習指導要領(国語編・2017年発表)

「言葉がもつ価値を認識するとともに,言語感覚を豊かにし,我が国の言語文化に関わり,国語を尊重してその能力の向上を図る態度を養う」

中央教育審議会答申(2016年12月)

「言語文化を継承・発展させる態度を小・中・高等学校を通じて育成するため,伝統文化に関する学習を重視することが必要である」

〈使用画像一覧〉

『信貴山縁起絵巻』画像:

国立国会図書館デジタルコレクション『志貴山縁起』

http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2574276?tocOpened=1

『源氏物語絵巻』画像:国立国会図書館デジタルコレクション『源氏物語絵巻』

http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/2590780?tocOpened=1

変体仮名:国立国語研究所「学術情報交換用変体仮名」

https://cid.ninjal.ac.jp/kana/font

論文

「画像コンテンツを用いた学習アプリケーションの開発と導入 -文学授業向けアプリケーション-」(2017)須永宏『画像関連学会連合会第4回秋季大会』p.3A01.

「くずし字学習アプリケーション『文字あわせマッチ ング』の開発とその活用」(2019)大土友麻『『じんもんこん2019論文集』p.D9.

研究者INFO: 情報科学部 情報システム学科 横山恵理 講師

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自律的学習者育成のための 英語教材の開発および研究

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組合せデザインの深層学習への応用

深層学習においてドロップアウトと呼ばれる手法が用いられている. これは多層型 ニューラルネットワークにおいて, その層ごとに一定の確率でノードを無効にして学習 を行う手法である. 訓練データに過度に適応した学習をしてしまう過学習と呼ばれる 現象に対して有用であるとされ広く使用されている. ドロップアウトを用いたとき, 各 ノードの使用頻度のばらつきは小さくなるが, 層間の辺の使用頻度のばらつきは大きく なる. 本研究では, ドロップアウト法において辺の使用頻度を一定にするような組合せデザイン (dropout design) を定義し, 関連する組合せ構造についてまとめ, その構成法について提案する.

小林 昭寛

知的財産研究科シーズ一覧

大学院 知的財産研究科の研究シーズ一覧です.

西口 敏司

深層学習を用いた物体領域推定のための学習データの生成支援

深層学習を用いたセグメンテーションのための学習では,物体が写っている画像を物体毎に数百枚から数千枚用意し,画像に写っている物体の輪郭情報を人手でアノテーションする必要があり,労力やコストがかかるという問題がある.一方,RGB-Dカメラは各画素に対応する距離に関する情報も同時に獲得できるカメラである.本研究では,深層学習を用いた物体領域推定(セグメンテーション)のための学習に必要な物体の輪郭情報をRGB-Dカメラを用いて人手によらずに高速に獲得する手法を開発した.

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