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岡田 昌也(おかだ まさや) データ更新日:2023.11.22

准教授 /  共創学部


主な研究テーマ
「実世界指向のデータサイエンスを基軸とした学術領域」の創出に関する研究
キーワード:実世界学習,CSCL, ラーニングアナリティクス,身体性認知科学,ユビキタス/マルチモーダル/ウェアラブル センシング,実世界指向コンピューティング,定性データと定量データの統合的解析
2018.10~2025.03.
従事しているプロジェクト研究
実世界型ラーニングアナリティクスの研究・開発
2018.10~2022.03, 代表者:岡田 昌也, 九州大学, 九州大学.
研究業績
主要原著論文
1. Masaya Okada, Koryu Nagata, Nanae Watanabe, and Masahiro Tada, Computational Learning Analytics to Estimate Location-based Self-regulation Process of Real-world Experiences, IEEE Transactions on Learning Technologies, 10.1109/TLT.2023.3262598, 1-19, 2023.03, 学習者は,明示的に教えられなくとも,実世界を経験することで知識を自律的に獲得できる.このような実世界学習の内容や方法は,学習者を取り巻く環境に立脚し,実世界の情報を計算することによって自己決定される.しかし,従来研究は,実世界における学習者の自己調整メカニズムをモデル化,観察,理解するものではなかった.本研究では,このメカニズムがどのように機能するかを推定するために,計算論的ラーニングアナリティクスを開発した.著者らの分析では,「学習者による,集中的滞在行動の時空間的クラスタ」を推定することで,実世界学習の時系列を,「認知的に閉じ,また,意味的に独立した機能単位」に分割することに成功した.学習者のクラスタ間の移動が,実世界学習の内容や方略を維持するか変更するかを決定する機能を持つことを見出した.また,推定されたクラスタの時空間的な大きさが,各場所での戦略的な内容吟味の活発さや多様性と相関していたことがわかった.本研究は,実世界学習の質的変遷を自動的に推定し,学習者に実世界に対するより良い理解を促すための基礎を形成した..
2. Masaya Okada, Yasutaka Kuroki, and Masahiro Tada, Multimodal Analytics to Understand Self-regulation Process of Cognitive and Behavioral Strategies in Real-world Learning, IEICE Transactions on Information and Systems, E103-D, 5, 1039-1054, 2020.05, 実世界学習における認知・行動に関わる方略を自己調整するプロセスを理解するための,マルチモーダルラーニングアナリティクスを開発し,また,その有効性を示した..
3. 岡田 昌也,黒木 康能,永田 鴻流,多田 昌裕, 実世界における科学的探究の活性化に寄与する共同的観察行動の時空間的特徴の推定, 情報処理学会論文誌, 61, 4, 1006-1022, 2020.04, 実世界における科学的探究の活性化に寄与する,共同的観察行動の時空間的特徴の推定を行う技術を開発し,また,その有効性を示した..
主要総説, 論評, 解説, 書評, 報告書等
主要学会発表等
特許出願・取得
特許出願件数  0件
特許登録件数  1件
学会活動
所属学会名
情報処理学会
電子情報通信学会
人工知能学会
ACM学会
学会大会・会議・シンポジウム等における役割
2020.10.01~2021.03.31, インタラクション2021, プログラム委員.
2019.09.01~2020.03.31, インタラクション2020, プログラム委員.
2018.10.01~2019.03.08, インタラクション2019, プログラム委員.
学会誌・雑誌・著書の編集への参加状況
2018.06~2021.05, 情報処理学会論文誌, 国内, 査読委員.
その他の研究活動
海外渡航状況, 海外での教育研究歴
University of Colorado at Boulder, UnitedStatesofAmerica, 2004.04~2005.03.
受賞
情報処理学会論文誌ジャーナル特選論文, 情報処理学会, 2016.01.
Best paper award, 2012 Seventh IEEE International Conference on Wireless, Mobile and Ubiquitous Technology in Education, 2012.03.
優秀発表賞, 日本交通心理学会, 2009.06.
Best paper award, 16th ACM Symposium on Applied Computing 2001, 2001.03.
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2023年度~2027年度, 基盤研究(B), 代表, 「科学者のような学び方」を学ばせる計算論的ラーニングアナリティクス基盤.
2022年度~2024年度, 挑戦的研究(萌芽), 代表, 「フィールドで持ち歩く実験室」:MEMSで創り出す最小の生態学実験室.
2016年度~2018年度, 基盤研究(C), 代表, 「実世界における学び方」の学習のための学習分析方法論の開発.
2019年度~2021年度, 基盤研究(C), 代表, 「実世界における学び方」を学習棄却・再学習させるための計算論的学習方略研究.

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