松居　辰則 (マツイ　タツノリ)

写真a

所属

人間科学学術院 人間科学部

職名

教授

ホームページ

http://www-mtlab.human.waseda.ac.jp

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兼担 【 表示 ／ 非表示 】

  • 附属機関・学校   グローバルエデュケーションセンター

  • 人間科学学術院   大学院人間科学研究科

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 　
    -
    1990年

    早稲田大学   理工学研究科   数学専攻  

  • 　
    -
    1990年

    早稲田大学   理工学研究科   数学専攻  

  • 　
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    1990年

    早稲田大学   理工学研究科   数学専攻  

  • 　
    -
    1990年

    早稲田大学   理工学研究科   数学専攻  

  • 　
    -
    1988年

    早稲田大学   理工学部   数学科  

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • Waseda University   Doctor of Science

  • 早稲田大学   博士(理学)

  • Waseda University   Master of Science

  • 早稲田大学   理学修士

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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2015年04月
    -
    　

    : 文教大学文学部非常勤講師

  • 2012年04月
    -
    2014年03月

    東京学芸大学   教育学部   非常勤講師

  • 2007年04月
    -
    　

    : 早稲田大学 人間科学学術院 教授

  • 2006年04月
    -
    2007年03月

    : 早稲田大学 人間科学学術院 助教授

  • 2004年04月
    -
    2006年03月

    : 早稲田大学 人間科学部 助教授

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 　
    　
    　

    人工知能学会

  • 　
    　
    　

    電子情報通信学会

  • 　
    　
    　

    人工知能学会

  • 　
    　
    　

    学習分析学会

  • 　
    　
    　

    教育システム情報学会

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 教育工学

  • 知能情報学

  • 感性情報学

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • 感性情報科学、統計科学、教育工学、e-learning、人工知能、知識情報科学

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • 視覚的イメージの伝達コミュニケーションにおけるデザインスキルの有無に着目した感覚モダリティ関連構造の比較

    青木三枝, 村松慶一, 松居辰則

    日本感性工学会論文誌   17 ( 4 ) 359 - 404  2018年01月  [査読有り]

    DOI

  • 意味構造分析を用いた統合失調症患者の顔映像に対する医療従事者の病状評価構造の形式化

    金今直子, 大山直子, 田和辻可昌, 松居辰則

    日本感性工学会論文誌   17 ( 4 ) 381 - 393  2018年01月  [査読有り]

    DOI

  • 価値志向性尺度における尺度項目間の順序関係の分析

    酒井恵子, Takuya YANAGIDA, 松居辰則, 戸田有一

    教育心理学研究   66 ( 1 ) 1 - 13  2018年  [査読有り]

    　概要を見る

    The purpose of the present study was to examine sequential relations between items of the Value-Intention Scale (VIS), which measures 6 types of personal values based on Spranger's (1950) theory. An analysis method, Sequential Relation Analysis (SRA), was developed to enable judgments of sequential relations between items. In Sequential Relation Analysis, each pair of items is examined to determine whether the relation between them is sequential or equal. If there is a higher correlation and a larger mean difference between them than the defined criteria, the relation between them is judged to be sequential. If there is a higher correlation and a smaller mean difference than the defined criteria, the relation between them is judged to be equal. Treegrams were drawn to enable visualization of the sequential and equal relations. Participants (320 university students: 156 men, 164 women
    average age, 20.0 years) completed the Value-Intention Scale. Sequential Relation Analysis was applied to the resulting data. Six treegrams for the 6 subscales (theoretical, economic, aesthetic, religious, social, and political) of the Value- Intention Scale were drawn. Some characteristic sequential relations were found, which accords with Spranger's theory.

    DOI

  • 意思決定に影響を与える環境からの刺激とリスク選好に関わる情報処理モデルの構築

    四方庸子, 松居辰則

    日本感性工学会論文誌   17 ( 1 ) 127 - 137  2018年01月  [査読有り]

    DOI

  • 視覚に依存した形式的情報を音声言語に置換する音訳の間（ま）の評価,

    高松美也子, 田和辻可昌

    日本感性工学会論文誌   17 ( 1 ) 89 - 98  2018年01月  [査読有り]

    DOI

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書籍等出版物 【 表示 ／ 非表示 】

  • ICT活用教育—先端教育への挑戦

    岡本敏雄, 伊東幸宏, 家本修, 坂元昂 編

    海青社  2008年

  • 人工知能と教育工学—知識創産指向の新しい教育システム

    岡本敏雄, 香山瑞恵

    オーム社  2008年

  • eラーニングの理論と実際（分担執筆）

    丸善  2004年

  • 情報教育の学習評価（分担執筆）

    丸善  2003年

  • 多変量解析実例ハンドブック（分担執筆）

    朝倉書店  2002年

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Misc 【 表示 ／ 非表示 】

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • 感性工学会 優秀発表賞

    2017年  

  • 教育システム情報学会 研究会優秀賞

    2017年  

  • 人工知能学会 研究会優秀賞

    2017年  

  • 感性工学会 優秀発表賞

    2016年  

  • 教育システム情報学会 論文賞

    2012年09月  

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 教育で防ぎ得た重大事故を防ぐ能動的ＬＭＳを軸とする安全教育システムの実現

    研究期間:

    2019年04月
    -
    2022年03月
     

    　概要を見る

    「子どもの傷害予防」「環境安全工学」「救急看護教育」の3分野を対象として、教育を行うことで防ぎ得た重大事故を防ぐための安全教育システム(各分野向けのコンテンツを載せたLMSの効果的な運用方法)を実現する。安全教育システムの核となるオンライン学習プラットフォームとして、能動的LMS(学習者の操作がなくとも学習者に能動的に作用する機能をもつLMS)を設計・開発する

  • 神経科学の知見による教授戦略モデルに基づく学習支援エージェントの設計基盤の開発

    研究期間:

    2018年04月
    -
    2021年03月
     

    　概要を見る

    本研究の目的は，次の二点を解決することにある．一点目は，人間教師が行う学習時における学習者の心的状態の「変化」の予測モデルの構築である．二点目は，学習者のモチベーションを高める（維持する）ことが可能なヒト型教師エージェント（Pedagogical Agent: PA）による教授行為の適切なタイミングと適切な様態の把握である．これらを同時に解決する方法として，神経科学的知見に基づいた，学習者の心的状態変化を表現するモデルを構築することを目指す．そして，これらの成果として，学習環境に適したPAの設計基盤，具体的にはPAの「笑顔」の表出のタイミングとその様態に関する実装指針を示す．本研究は3年間の計画で，モデル構築（1年目），モデルの検証（2年目），エージェントの設計指針の検討（3年目）という流れで研究を推進する．本年度（1年目）は「学習環境における表情認知過程を表現する神経科学の知見に基づく脳機能モデルの構築」を目的に，①一般的なモデル記述，②学習環境に依存したモデル記述の2段階に分けて上記のモデル構築に関する研究を行う予定であった．具体的には，①表情認知過程を表現する定性的脳機能モデルの構築：モデル化する対象は表情認知を実現する脳機能である．例えば，相手の表情動作を認知する際は，初期の動作を知覚し，その動作を予測するという二つのステップが関与している．各ステップはそれぞれ，下後頭回（脳の後頭葉）や小脳の関与が考えられる．部位の機能を定性的枠組みで記述することで，表情認知および表情認知に伴う生体信号生成を実現する脳機能の理解を目指す．具体的には，ヒト型エージェントの表情動作速度の非典型性が表情認知に与える影響に関して各種実験を通して検討を行った．その成果は，国内外の関連学会において発表を行った．そして，その成果を受けて，対応する脳機能の定性的モデルの構築を行った．本年度（1年目）は「学習環境における表情認知過程を表現する神経科学の知見に基づく脳機能モデルの構築」を目的に，①一般的なモデル記述，②学習環境に依存したモデル記述の2段階に分けて上記のモデル構築に関する研究を行う予定であった．①に関しては，ヒト型エージェントの表情動作速度の非典型性が表情認知に与える影響に関して各種実験を通して検討を行った．その成果は，国内外の関連学会において発表を行った．そして，その成果を受けて，対応する脳機能の定性的モデルの構築を行ったが，その成果の公表には至っていない．さらに，②状況依存な（学習環境特有の）表情認知過程を表現する定性的脳機能モデルの構築に関しては研究の進行が遅れている．②ではある特定の学習環境を想定して，その環境に依存した表情認知に影響を与える要因をモデルに反映させる予定である．例えば，教師の表情は学習環境において，どのような難易度の課題を解いているかに影響を受けることなどが想定される．なお，学習環境としてはe-learning等のコンピュータ支援によるもの，また学習課題に関しては課題解決のために必要な知識構造が明確なものを用いることを想定している．ただし，「ある特定の学習環境」の選定に計画していた以上の時間を要している．これは，学習環境を規定する要因は大変多く，それらの中からなるべく一般性・汎用性が主張できる学習環境の選定が困難なことによる．なお，1年目の②の研究については2年目の研究の中で進めることが可能である．2年目（平成31年度）「表情表出に基づく学習者の心的状態変化に関する実験的検討」に関する研究を行う．併せて，1年目に計画していた「②状況依存な（学習環境特有の）表情認知過程を表現する定性的脳機能モデルの構築」に関する研究を行う．具体的には，PAの表情表出に基づく学習者の心的状態の「変化」に関するデータを実験を通して収集する．具体的には，PAの表情動作の適切な表出のタイミングと様態に関するデータを実験を通して収集する．実験では，以下の2点を取得する．(1)Visual Analog Scaleを用いた質問紙調査によって，被験者が教師エージェントに対して抱く情動評価（快-不快の程度）．(2)生体計測機器を用いて学習時の生体情報（皮膚コンダクタンスや容積脈波）．そして，得られたデータを用いて，平成29年度に構築したモデルの妥当性を検証する．実験においては，被験者（学習者）に学習課題を提示し回答を求める．この回答時にPAが様々なタイミングと様態によって表情動作を被験者に示す．このとき，教師エージェントは実験者によって遠隔で制御するWoZ（Wizard of Oz）法を用いる．実験の様子はビデオカメラを用いて撮影する．収録した映像を見ながら，学習者の心的状態の変化を学習者本人に想起してもらいながら回答してもらい，表情動作と心的状態の「変化」の対応を検討す

  • 学習価値を高めるコンテキスト共有プロセスの解明とその授業実践を支援するツール開発

    研究期間:

    2017年04月
    -
    2020年03月
     

    　概要を見る

    本研究の目的は、「学習の価値を規定するコンテキストとその共有プロセスの解明」と「コンテキストの共有プロセスを支援するツールの開発」である。この目的を実現するために、平成30年度は、主に（1）教師と学生とのコンテキストの共有プロセスの解明と、（2）コンテキストの共有プロセスを支援するツールの開発を行った。<BR>(1) 教師と学生とのコンテキストの共有プロセスの解明：文献調査にもとづき、教師と学生間でコンテキストカテゴリを共有するために必要なメタ認知的知識やメタ認知的活動に関する仮説を生成した。そして、この仮説にもとづきメタ認知方略を用いた授業を設計、実施するための予備実験を行った。具体的には、介護現場においてセラピーロボットを使用するための教育コンテンツを作成し、現場従業員や福祉系の学部に所属する学生に対する研修を行った。その結果、学習の動機付けや、セラピーロボットを用いたケア実施時における行動において、一定の効果が確認された。また、本研究の成果を教育以外の分野におけるサービス設計に適用するための汎用性の検証も行った。具体的には、コンテキスト共有に関する知見をもとに、新たな決済サービスのプロトタイプを構築し、実際の飲食店において顧客と従業員間で当該サービスを使用するコンテキストを共有するための実証実験を実施した。(2) コンテキストの共有プロセスを支援するツールの開発：上記の仮説にもとづき、教師が学生のコンテキストを把握するためのツールのプロトタイプを開発した。本ツールでは、教師と学生間で共有すべきコンテキストと、共有するための方略に関する情報のセットを時系列で記述する。これにより、授業の各段階において共有されたコンテキストとその共有方法を形式知として管理可能になることが期待される。被験者との調整等、予備実験の準備に当初の予定よりも長い期間を要したため、研究成果の発表に遅れが生じている。そのため、学生アルバイトを増員することでデータ分析の期間を短縮する等の対策を検討する。今後は、これまでに得られた知見を実際の授業に適用することにより、学習の価値を共創する教育サービスの実践方法を構築する。具体的には、メタ認知方略を用いた授業を設計し、実施する。従来の教育研究が、教師か学生のどちらか一方に着目し、効果的な教授あるいは学習を追究するものが中心的であるのに対して、本授業は、価値共創の視点にもとづき、教師と学生とのコンテキストの共有により、学習の価値を合意することで、適切な教授行動と主体的な学習行動の双方を促すことを目的とする。本授業は、演習型のグループ学習を想定し、授業の映像や発話、授業アンケートなどデータを収集し、知識・スキルの獲得（獲得価値）や、課題の楽しさ（興味価値）、職業的な目標への寄与（利用価値）などの学習の価値と、関連するコンテキストの共有度を分析する。さらに、開発した支援ツールによるコンテキスト分析も実施し、その効率性を評価することで、支援ツールの有効性を検証する。最後に、上記の実験により得られたのコンテキスト共有プロセスを踏まえ、開発した支援ツールを用いた教育サービスの手順化を行う。また、これまでに得られたコンテキスト共有に関する知見は、教育分野以外のサービス設計に対しても適用可能である。そのため、今後は、様々なサービス設計に対する適用可能性についても検討する。具体的には、上記のコンテキスト共有プロセスを活用したサービス設計に関するワークショップ等を実施する

  • 学習者の生体計測と教授者・学習支援システムを結ぶ学習者理解基盤システムの試作

    研究期間:

    2017年04月
    -
    2020年03月
     

    　概要を見る

    近年の知的学習支援研究におけるEducational Data Mining (EDM)では，学習者が持つ知識に留まらず，生体計測データなどを取得して心的状態などにも学習者理解の側面を広げている．EDMによる学習者理解の技術基盤は，学習支援システムによる支援の範囲を，旧来の研究の中心であった知識獲得だけでなく，学習継続のための動機付けなどのメンタリングなどにも拡張することが期待される．しかし，EDMの技術基盤は使用する生体計測データと知りたい学習者の状態に特殊化され，学習者の状態のみを出力するモデルを使用しているため，その心的状態に至るまでに関連した学習者の状況やプロセスなどを知ることができないことから，人間と学習者理解を共有できないという課題がある．本研究では，EDMの技術基盤を応用したシステムの実現にあたり，人間と学習支援システムとで学習者理解を共有することが可能な基盤を設計し，そのシステムの試作を行う．拡張や変更が可能な知識記述を導入し，EDMによる学習者理解を補強し，人間の教授者が介入できるシステム実現の基盤を提供する．平成２９年度は，先述の学習支援システム基盤の概念設計を行うとともに，実験調査の準備を行った．平成３０年度はスモールケースとして，学習者が多肢選択問題に回答する状況を設定し，正答することへの確信と視線の推移パターンの関係から学習者理解を行うことを対象とし，学習支援システム基盤における知識記述を構築するための実験調査を実施した．実験にあたり，多肢選択問題を出題し，視線計測装置により取得されるデータを分析することで，学習者の振る舞いを出力する機能を持つシステムを構築した．これを用いて一般大学生を対象に多肢選択問題に回答させるとともに，正答することへの確信についてのアンケートに回答させることで，確信が高い時に特徴的に現れる振る舞いが明らかになった．平成３０年度の実験では，視線から取得することが可能な学習者の振る舞いと，正答することへの確信という点での心的状態との関係を探索した．その結果，確信が高い時と低い時とを区別する，特徴的な振る舞いは明らかになったものの，確信が中程度の時と低い時とを区別する特徴については十分に明らかにできなかった．現時点の結果では，心的状態と振る舞いの関係から学習者理解を行う知識記述を構築するための知見が不足していると判断したため，遅れていると考えられる．平成３１年度ならびに令和元年度は，学習者の振る舞いと心的状態との関係についての知見をさらに収集するための追加実験調査を実施する．その後，学習者理解を行う知識記述をオントロジーを用いて構築する．オントロジーとは，情報処理システムで基本構成要素として用いられる概念・語彙の体系である．我々の研究グループの先行研究において，オントロジーを用いて学習活動における学習者の振る舞いや学習と関連する情動に関する知識を表現する枠組みを提案しているため，これを適用する．その後，この枠組みによる学習者理解を人間の教師と共有可能か，人間教師にどのように受け入れられるかを探る実験調査を計画する

  • 知識工学的アプローチによる感性価値認識のモデル構築と生体情報のマッピング

    研究期間:

    2016年04月
    -
    2019年03月
     

    　概要を見る

    本研究の目的は，感性価値認識のモデル構築と生体情報のマッピングである．生体情報に基づいた感性評価に関する知見を体系化することで，感性価値認識という心の構造を統一的に理解することを目指すものである．当該年度の目標は感性評価の表現開発と感性価値認識のモデル化を行うことである．感性評価の表現開発については，まず行った印象評価実験の生体情報とアンケート結果の取りまとめを行った．香りをかいだ際の心拍変動のカオス解析結果と快/不快の回答との関係としては，不快の回答に対応してアトラクタの揺らぎが増加する傾向となった．ただし，個人差が大きく生体情報の傾向として何パターン化に分けられることが示唆された．そこで，メタ的な分析と目的として，評価を行う際の脳機能や眼球情報について実験を行い考察した．まず，認知負荷をかけた際の脳機能計測では，負荷がかかるにしたがって脳血流が増加するが，全体を通して増加する傾向と，後半から増加する傾向の二つが観察された．また，視線情報と伝達されたメッセージの理解状態の関係としては，理解状態の回答を境に瞳孔の散瞳と縮瞳の傾向が切り替わることが明らかになった．これらの結果から，感性評価を行っている際の実験参加者の認知・心理状態に対応して生体情報データの表れ方が大きく異なることが考えられるが，大局的にはいくつかのパターンに分類できる可能性がある．今後はそれらの類型化について研究を進めていく．これらを踏まえて，感性評価の表現開発としては個人差をどのように表現するかが課題であり，そのオントロジー記述を試みた．しかし，個人差そのものの概念記述には至っておらず，今後も精緻化が必要である．オントロジー記述については個人差の概念化を試みたものの，まだ精緻化が必要な状態である．それに伴って，感性評価の表現開発に，やや遅れが生じている．これまでの実験結果を参考にオントロジー記述を進める必要がある．これまでの実験結果についてさらに精査することで，オントロジー記述のアイデアとなる知見を得る予定である

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 時間概念を考慮した表情認知に係る脳機能の定性的記述に関する枠組みの提案

    田和辻可昌, 松居辰則

    第31回人工知能学会全国大会  

    発表年月： 2017年05月

  • メタ認知的活動に着目した反省モデルを有した食事推薦エージェントの有効性の検証

    安田有希, 田和辻可昌, 松居辰則

    第31回人工知能学会全国大会  

    発表年月： 2017年05月

  • 機械学習を用いた学習者の生体情報と心的状態の関係性抽出の試み

    松居辰則, 田和辻可昌

    第31回人工知能学会全国大会  

    発表年月： 2017年05月

  • 機械学習を用いた学習者の生体情報からの心的状態推定の試み

    田和辻可昌, 宇野達郎, 岡崎桂太, 松居辰則

    第1回学習分析学会研究会  

    発表年月： 2017年05月

  • 即応型擬人化エージェントの外見と動作がユーザ印象に与える影響

    萩原愛, 田和辻可昌, 松居辰則

    教育システム情報学会2017年度第1回研究会  

    発表年月： 2017年05月

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特定課題研究 【 表示 ／ 非表示 】

  • 機械学習による学習者の生体情報からの心的状態の推定と可視化システムの有効性の実証

    2018年   田和辻可昌

    　概要を見る

    教授・学習過程において学習者の心的状態を把握することは教育効果・学習効果の観点から極めて重要である．本研究では，機械学習を用いて，教師の発話および学習者の生理指標と心的状態の関係の抽出を試みた．またリアルタイム学習支援のモックアップ実験を行なった．学習者の生理指標については，NIRS・脳波・呼吸・皮膚コンダクタンス・容積脈波を取得した．一方，学習者の心的状態はAchievement Emotions Questionnaire：AEQを用いて，9つの感情状態で抽出された．そして，深層学習を用いることで，高い精度で教師の発話と学習者の生体情報から心的状態の推定が可能であることが示唆された．またモックアップ実験の結果，本研究の目指す学習支援システムが有効である可能性が示唆された．

  • 神経科学の知見による教授戦略モデルに基づく学習支援エージェントの設計基盤の開発

    2017年   田和辻可昌

    　概要を見る

    本研究では，皮質-皮質間の情報伝播を表現する定性ニューロン群を用いて，衝動性眼球運動を表現するニューロンの挙動が生成できるかを試みた．定性ニューロンは，先行研究に基づき，先行するニューロンから情報を受け取り，閾値を超えると次のニューロンに情報が伝播される，という挙動を定性的に模式化したものである．これらの定性ニューロンは解剖学的知見に基づいて結合された．シミュレーションの結果，衝動性眼球運動生成時に見られる橋網様体でのバースト発火と見られる挙動が観察された．この成果は，脳の情報処理を，単純な挙動をする定性ニューロンの結合で表現することが可能であることを示唆している．&nbsp;・J. Pastor, et al.: BioCaen – A causal qualitative network for cerebral information propagation modeling, Proceedings of the 11th International Workshop on Qualitative Reasoning, 1036, 305-315 (1997)・A. Strassman, et al.: Anatomy and Physiology of Saccadic Burst Neurons in the Alert Squirrel Monkey. I. Excitatory Burst Neurons, The Journal of Comparative Neurology, 249, 337-357 (1986)

  • 「従属性」と「連動性」に着目した擬人化エージェントの設計指針に関する基礎的研究

    2017年  

    　概要を見る

    擬人化エージェントに対する否定的印象には，外見から予測した振る舞いと実際の振る舞いとの不一致が影響していると先行研究により示唆されている．Sayginら(1)は，人間とロボットとアンドロイド(見た目は人間で動作が機械的)の3種類の映像を被験者に提示し，映像を観察している時の脳活動を比較する実験を行った．その結果，アンドロイドを観察した時のみ特異的な神経活動が観測されたとの知見を得ており，この原因を「外見から予測される動作と実際の動作との不一致に違和感を感じたため」と考察している．また、小松ら(2)は外見から予測される機能と実際の機能との差を「適応ギャップ」と定義し，それがユーザに与える印象に強く影響を及ぼしていることを実験により明らかにした．更に，山田ら(3)は「適応ギャップ」と「不気味の谷」との関連を述べており，実際の機能が外見から予測される機能を上回った場合は肯定的印象を得るが，実際の機能が外見から予測される機能を下回った場合はエージェントに対し嫌悪感を抱くと考察している．そこで，本研究では擬人化エージェントの「外見から予測される機能と実際の機能の差」に着目し，外見から予測される機能を上回るような優れた機能を擬人化エージェントに実装することで，肯定的印象を得ることができるのかをエージェントとのコミュニケーション実験を通して検証した．(1) Aya Pinar Saygin, Thierry Chaminade, Hiroshi Ishiguro, Jon Driver, Chris Frith: "The thing that should not be : predictive coding and the uncanny valley in perceiving human and humanoid robot actions", Cognitive and Affective Neuroscience, Vol.22, No.2, pp.1-10 (2011)(2) 小松孝徳, 山田誠二: "適応ギャップがユーザのエージェントに対する印象変化に与える影響", 人工知能学会論文誌, Vol.24, No.2, pp.232-240 (2009)(3) 山田誠二, 角所考, 小松孝徳: "人間とエージェントの相互適応と適応ギャップ", 特集 HAI: ヒューマンエージェントインタラクションの最先端, 人工知能学会誌, Vo.21, No.6, pp.648-653 (2006)

  • 「不気味な笑顔」表出過程に関する脳内情報処理プロセスの小脳・大脳連携モデルの構築

    2016年   田和辻可昌, 村松慶一, 近藤佑亮

    　概要を見る

    本研究では，「不気味の谷現象」としても説明される，人型エージェントの表情動作に対する否定的感情形成プロセスを説明することを目的に，人間の表情認知過程を表現する定性的脳機能モデルの構築を試みた．特に，表情認知において重要となる，変化の検出（網膜），動作の知覚（上側頭溝），快-不快知覚・感情知覚（側頭皮質・紡錘状回），覚醒度知覚（扁桃体）に加え，動作予測（小脳）のそれぞれを定性的に接続した．シミュレーションの結果，皮質下における迅速な小脳への機能的結合の存在と，一方の表情検出の迅速な処理がなされていることが示唆された．

  • 人とエージェントとのコミュニケーションの深化のための「間（ま）」のモデル化

    2015年  

    　概要を見る

    本研究では，研究テーマに関する基礎的知見を得ることを目的にして，対象を音訳者に限定して「文章構造を表現するために挿入する句読点の「間（ま）」の構造的特徴」に関する実験的検討を行った．実験の結果，地の文では，音訳経験者と音訳初心者で共通化した時間長の句点の間が挿入されたが，会話文では，音訳経験者と音訳初心者で有意に差がある句点の間が挿入された．つまり，異なる文章構造である地の文と会話文において，音訳経験者は音訳初心者とは異なる句点の間を挿入したことになる．よって，句点の間に関しては，音訳経験者は視覚著作物上の異なる文章構造を異なる時間的間隔の間（ま）で表現することが明らかになった．この成果は日本感性工学会論文誌に原著論文として掲載された．

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現在担当している科目 【 表示 ／ 非表示 】

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2020年04月
    -
    2021年03月

    International Conference on Computers in Education  Program Committee Member

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