教員詳細

Society 5.0では、人工知能やIoTが主要技術となり、それらが人々の生活をより便利に豊かにするとされています。一方、「人間が情報資源（ソフトウェアやデータ）を適切に理解し、かつ情報資源を他人に分かり易い形式で自ら作成できる」という観点では、情報格差 (Digital Divide) ひいては教育格差を解決しなければなりません。

プログラミング言語、フレームワーク、開発環境の進歩により開発者の環境は改善しています。一方で、ソフトウェアシステムが複雑化し、人材不足が懸念される中、生産性（納期遅れ等）、欠陥（バグによる損害）、管理（再利用と修正、長期的な技術継承）に関する様々な問題も残っています。これらは、ソフトウェア工学の積年の課題であり、多くは、コンピュータ指向のプログラミング言語の設計とその難しさに起因します。情報資源はプログラミングによって生み出されることから、プログラミングは世の中に広く影響を与える主要技術のひとつです。そこで、渡部研究室では情報格差や教育格差を是正することを目的に、以下のテーマに取り組んでいます。

- モデル?コード?ドキュメントの記述が可能な、次世代のプログラミング言語、プログラミング環境、情報資源と知識の表現手法、ビッグ情報資源構想
- 人工知能とデータサイエンスに基づくコーディング支援
- データベースに対する高レベルのクエリ言語とクエリインタフェース

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プログラミングはあらゆるシステム?計算を実現するための手段であり、現代社会と科学の発展には欠かせないスキルとなりました。昨今は、データサイエンスやソフトウェア開発に長けたエンジニアの育成が急務となっており、教育現場では必須化され、リカレント教育も重要視されています。

渡部研究室では、学習者が作成したプログラムをオンラインで自動採点する技術であるOnline Judge Systemを開発し運用しています。特に、以下の研究課題に取り組んでいます。

- プログラム自動評価システムのアーキテクチャ
- プログラム自動評価システムにおけるセキュリティ
- 学習支援を行うフィードバック（Smart Learning, Intelligent Software Engineeringを参照）

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SDGsでは「質の高い教育をみんなに」という目標が掲げられています。特に、知識のインプットで習得することが不可能な技能演習では、中?高等教育、企業研修、リカレント教育、自主学習等、様々な現場で教育格差が発生します。 その主な原因は指導者不足であり、これを即座に解決することはできません。平等な教育を継続的に提供し，教育格差を排除するひとつの方法は、技術が生み出すいわゆるVirtual TAです。

渡部研究室では，自律型学習を支援する学習環境を構築するために、以下の研究テーマに取り組んでいます。特に、昨今重要視されているプログラミング教育に特化した理論やシステムを開発しています。

- データ構造とアルゴリズムを直観的?直接的に理解?記述できるプログラミング言語
- 様々な学習工程における自律型学習を支援するＡＩモデル群
- 自律型学習を制御する適応型ユーザインタフェースの構築理論
- 教育データマイニングによる教育手法の改善やモデルの構築

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[ミッション]
役割: 福島県立博物館における鑑賞体験の向上
対象: 鑑賞支援と展示設計
付加する価値: 鑑賞者の学習と知識習得の質向上
[目的]
現状では、評価?改善に必要な来館者の展示物鑑賞行動に関する客観的なデータを得ることが困難な状況です。
また、訪問者の学習体験を把握し、必要なサポートを行うことが難しいのが現状です。
この状況を改善するため、展示会場内での来場者の行動を客観的に把握することが望まれます。
さらに、来場者の学習体験を妨げないようにデータを収集することが求められている。
そこで、来館者の行動を客観的に測定し、学芸員の分析?解釈を支援するシステムの開発します。
[目標]
学習面での来場者の満足度が向上する。
[シナリオ]
(1)来館者の行動を客観的に測定することを実現する。
(2)展示物の鑑賞を促進?誘導する来館者向けの機器?アプリケーションを開発する。
(3)来館者の行動を分析し、可視化するための高度な計算手法を開発する。
(4)測定?計算された来館者の行動を分析?解釈することを促す学芸員向けのシステムを開発する。
(5)学芸員が分析?解釈に基づいて展示設計を行うことを支援するシステムを開発する。

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