就職実績有, 2008.4-2016.3 九州大学
2016.4-2023.3 神戸大学

博士（工学）

なし

情報工学,教育情報工学,モバイル・ユビキタスラーニング,データマイニング,検索エンジン

https://orcid.org/0000-0003-1492-5250

00ヶ年08ヶ月

私は、20年以上にわたり、教育工学に関わる研究や仕事、また、学生への教育を行ってまいりました。人々の知の伝達・気づき・創造を促進するための知的情報環境のあり方を考えることを目的として、研究を行っています。常に新しい教育の方法や教材、機材を取り入れ、科学的知見に基づいて発展させながら工夫をすることを重視します。教育・学習活動を情報のやり取りという観点から捉え、ICTを利用し、教育や学習に関する問題を明らかにし、解決手法を提案し、実際に教育の役に立つようなシステムを構築し、適切な教育・学習の支援方法を検証しています。単にシステムを設計・開発・評価するだけでなく、現場（フィールド）での実践を重視することによって、全体を改善していくアプローチを提案してきます。
これまで、モバイルランニングやソーシャルラーニング、テキストマイニング、教育ビッグデータなどの情報基盤技術の発展と共に、新たな課題を発見し、研究を推進しています。主な下記のような研究を行っています。
1. モバイル・ユビキタス学習環境: モバイル・ユビキタス学習環境の研究事例として、日本語の敬語表現の学習を支援するシステムを挙げます。ユビキタス学習環境の導入により、学習者の周囲にいる他の学習者の情報を用いることで、適切な敬語の表現を提示し、日本語の敬語を勉強している外国人留学生の学習を支援するシステムを開発しました。
2. ソーシャルラーニング: 学習者がお互いに助け合って語学学習ができるようにするため、SNSによる協調学習を支援するユビキタスシステムを提案・開発しました。この研究では、適切な相手を探す方法や適切な依頼ルートを推薦する方法を明らかにしました。
3. 研究動向調査のための学習支援環境: テキストマイニング技術を利用して研究動向調査のための学習支援をする検索エンジンを開発しました。台湾の大学生に本システムを使ってもらって評価した結果、本システムは一般の検索エンジンより学習効果があることが明らかになりました。
4. 教育ビッグデータを利用したクラスタ分析: eBookの学習ログを利用し、成績に関係ある学習行為に対するクラスタリングを行い、学生をグループ分けして、多重比較検定（Post hoc）を行い、各グループの特徴の分析を行いました。その結果、よく読み返している学生はあまり時間を使わずに勉強できます。即ち、効率的に勉強していることが発見されました。
5. 教育ビッグデータによる授業改善: 自作のデジタル教材を対象にして、教育ビッグデータにパターンマイニングを適用することで、教材内容まで立ち入った分析を行いました。この分析により、教材の改善点の発見、評価・改善手法の開発、その手法を適用したシステム運用による手法の有効性の評価を実施しました。
6. 教育ビッグデータによる教材推薦: 行動パターンおよびVARK学習スタイルによって学習者の特徴を判定し、タイミングを考慮し、個々人の特徴を生かした教材を推薦するシステムを構築しました。