九州大学 研究者情報
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殷 成久(いん せいしゆ) データ更新日:2023.04.29



大学院(学府)担当

学部担当



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ホームページ
https://kyushu-u.pure.elsevier.com/ja/persons/chengjiu-yin
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就職実績-他大学
就職実績有, 2008.4-2016.3 九州大学
2016.4-2023.3 神戸大学
取得学位
博士(工学)
学位取得区分(国外)
なし
専門分野
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
ORCID(Open Researcher and Contributor ID)
https://orcid.org/0000-0003-1492-5250
外国での教育研究期間(通算)
00ヶ年08ヶ月
活動概要
本研究室では、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て、ICTを利用し、教育や学習に関する問題を明らかにして、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、モバイルやSNS、テキストマイニング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。

モバイル・ユビキタス学習環境(2003年~): 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。

ソーシャルラーニング(2008年~): 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。この重要性が認められ、その発展となる研究は科研費の助成を受けています。(若手研究(b)課題番号21700816)

研究動向調査のための学習支援環境(2011年~): 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。その発展となる研究は科研費の助成を受けています。(若手研究(b)課題番号25750084)

教育ビッグデータ (2014年~): 私が「教育ビッグデータの利活用」プロジェクトにおいて、下記のような研究を行いました。2015年4月から「情報科学(2014)」という授業で収集した98名のBooklooper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った結果、下記の3つの発見ができました。 ① 予習を除いて同じ学習行為をしている学生の成績は、予習回数には関係なく同程度であります。 ② よく繰り返して読んで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分かります。 ③ 繰り返し率が高いだけでは良い成績は取れず、ある程度時間をかけて勉強する必要があります。(NICT受諾研究178A03)

教育ビッグデータによる授業改善と教材推薦(2016年~)本研究ではMoodle, e-pub (教材配信システムe-books)学習支援システムの導入を行い、学生の学習ログの収集を行っています。本研究では、学生の学習ログを収集・分析し、大学の授業にFeedbackすることを目的としています。実用システム・アプリケーションを開発することにより、授業支援、授業改善を行います。最終的には大学教育改善のEvidenceになるような研究を行うと考えています。(基盤研究(B)、No. 16H03078;基盤研究(B)、No. 21H00905)

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pure2017年10月2日から、「九州大学研究者情報」を補完するデータベースとして、Elsevier社の「Pure」による研究業績の公開を開始しました。