石田 崇 ISHIDA Takashi

Articles:  1-20 of 59

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  • Application of grouped flipped classroom method to real class  [in Japanese]

    梅澤 克之 , 小林 学 , 石田 崇 , 中澤 真 , 平澤 茂一

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117(469), 199-204, 2018-03-03

  • 高校生を対象としたC言語学習時の編集履歴による学習状況の分析  [in Japanese]

    石田 崇 , 梅澤 克之 , 齋藤 友彦 , 中澤 真 , 平澤 茂一

    本発表では高校生のC言語プログラミング学習時の編集履歴のデータを分析した結果について報告する.著者らはこれまでに,WEBブラウザ上でプログラミング学習を行いその際の編集状況の詳細なログを取得し把握するための編集履歴可視化システムの開発を行ってきた.本研究では,高校生のC言語プログラミング学習を行った際にこのシステムを使って収集した編集履歴情報,及びプログラミング学習前に行った基礎学力に関するテスト …

    第79回全国大会講演論文集 2017(1), 421-422, 2017-03-16

    IPSJ 

  • 高校生を対象としたC言語学習時の閲覧履歴と脳波履歴による学習状態判定方法  [in Japanese]

    梅澤 克之 , 石田 崇 , 齋藤 友彦 , 中澤 真 , 平澤 茂一

    我々は,学習者が電子教材のどのページを何秒見たかなどの詳細な閲覧ログの取得を可能にした閲覧履歴可視化システムや、プログラミング言語の演習をブラウザベースで行い、プログラミングの編集状況の詳細なログを取得可能にした編集履歴可視化システムを提案してきた.また,我々は学習時の脳波を計測し,低β波/低α波の値が課題の困難度を最も良く表していることを報告してきた.本研究では,閲覧履歴と脳波履歴を統合して分析 …

    第79回全国大会講演論文集 2017(1), 419-420, 2017-03-16

    IPSJ 

  • 高校生を対象としたプログラミング学習時の脳波履歴の収集とその分析  [in Japanese]

    齋藤 友彦 , 梅澤 克之 , 石田 崇 , 中澤 真 , 平澤 茂一

    脳波は,人間の学習や思考の状態と密接に関わる情報であることが知られている.近年,簡易的な脳波計が登場し,装着者に過剰な負荷をかけることなく,容易に脳波を計測することが可能となった.我々は一連の研究において,高校生を対象にプログラミング学習時における脳波履歴及び閲覧・編集履歴を収集し,それぞれの関係について分析を行っている.本研究では,プログラム学習前に行った事前テスト(中学3年生〜高校1年生レベル …

    第79回全国大会講演論文集 2017(1), 415-416, 2017-03-16

    IPSJ 

  • An Evaluation of an Effective Flipped Classroom based on Log Information of Self-study  [in Japanese]

    梅澤 克之 , 小林 学 , 石田 崇 , 中澤 真 , 平澤 茂一

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116(438), 1-6, 2017-01-28

  • 自習時のログ情報に基づく効果的な反転授業に関する考察  [in Japanese]

    梅澤 克之 , 小林 学 , 石田 崇 , 中澤 真 , 荒本 道隆 , 平澤 茂一

    我々は、反転学習の自習時のe-ラーニングのログを取得し、そのログに基づいて学校における議論の場での学生をグループ化することにより、学生の自習時における理解度別に議論を進めることができ、学生の理解度の向上を図ることができることを示した.本発表では、問題の難易度や自習コンテンツの分かり易さ等により、前述のグループ化を行う反転授業がより適する場合と適さない場合があることを考察する.より細かい単位で自習時 …

    第78回全国大会講演論文集 2016(1), 535-536, 2016-03-10

    IPSJ 

  • 自習時のログ情報に基づく効率的な反転授業について  [in Japanese]

    梅澤 克之 , 小林 学 , 石田 崇 , 中澤 真 , 荒本 道隆 , 平澤 茂一

    これまでの授業は知識を習得するために学校で講義を行い、その後、理解を深めるために家でレポートや演習を行っていた。それに対してまず家でe-ラーニングなどにより知識を習得し、学校は習得した知識を使っての議論の場とする、という反転学習が行われるようになってきた。本発表では、反転学習の自習時のe-ラーニングのログを取得し、そのログに基づいて学校における議論の場での学生をグループ化する。これにより学生の自習 …

    第77回全国大会講演論文集 2015(1), 599-600, 2015-03-17

    IPSJ 

  • Similarity Matrix Based on Random Forest for Clustering of Incomplete Data  [in Japanese]

    SANADA Yuki , OI Takahiro , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    本論文では,欠損値を含む多変量データから,クラスタリングのための類似度行列を生成する方法について検討する.ランダムに縮退させた部分完全データ行列を生成し,ランダムフォレストを用いて類似度を算出する操作を繰り返して混合する方法を示す.

    The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition) 97(1), 239-243, 2014-01

  • Text Classification using Similarity of Tree Sources Estimated from Bayes Coding Algorithm  [in Japanese]

    IWAMA Hiroki , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    本論文では,データ圧縮手法の一つであるベイズ符号化法を利用した自動文書分類手法を提案する.ベイズ符号化法は有限長のデータ系列に対してベイズ最適性を保証したデータ圧縮手法である.データ圧縮を用いた文書分類手法は辞書式のZIPフォーマットを用いた手法や,統計型のContext Tree Weighting (CTW) 法を用いた手法が提案されている.これらの手法ではあらかじめ個々の文書に対してデータ圧 …

    Journal of Japan Industrial Management Association 64(3), 438-446, 2013-10-15

    J-STAGE  References (27)

  • A Bayes Optimal Predicting METHOD of Bayesian Network with Visualization of Causal Relationship  [in Japanese]

    TAKEYAMA Yusuke , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    パターン認識問題において,因果モデルと確率予測モデル,双方の特徴を持つ手法であるベイジアンネットワークが注目されている.本研究では,ベイジアンネットワークモデルのクラスを対象としたベイズ最適な予測法を新たに提案する.一般に,モデルクラス内の全モデルの事後確率による混合モデルが予測に対してベイズ最適だが,一般のモデルクラスでは混合モデルは複雑なモデルになるため,解釈容易性を持つ因果モデルとしての有用 …

    Journal of Japan Industrial Management Association 64(3), 399-408, 2013-10-15

    J-STAGE  References (32)

  • A New Classification Method Focusing on Prediction Accuracy of Classifiers for ECOC Classification Systems  [in Japanese]

    ISHIBASHI Sotaro , MIKAWA Kenta , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    パターン分類問題において,SVMなどの二値分類器を組み合わせて多値分類を行う枠組みであるECOC法が知られている.さらに,分類しづらいデータを分類せずに棄却(リジェクト)するというパターン分類における考えをこのECOC法の1つ1つの分類器に援用することで,分類精度を高めることが期待できる.しかしながら,どのようなルールでリジェクトするかを決定することが難しい.本研究では,分類器の学習時の精度に加え …

    IEICE technical report. Artificial intelligence and knowledge-based processing 112(319), 7-12, 2012-11-19

    References (11)

  • A Proposal of Adaptive Metric Learning Using Category Information for Text Classification  [in Japanese]

    MIKAWA Kenta , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki , HIRASAWA Shigeichi

    学習データの特徴を表現した行列の学習を行うメトリックラーニングの一手法として拡張余弦尺度が提案されている.しかしながら,拡張余弦尺度は学習データ全体に対し一つの行列を学習するものであり,カテゴリ毎にその特徴が大きく異なることが想定される文書データに対しては改善の余地がある.そこで,本研究ではカテゴリ単位に計量行列を学習する手法を提案すると共に,新聞記事データを用いたシミュレーションにより提案手法の …

    電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 112(279), 83-88, 2012-10-31

    References (16)

  • 選択型と記述型の学生アンケートの分析  [in Japanese]

    平澤茂一 , 石田崇 , 雲居玄道 , 後藤正幸

    サイバー大学IT総合学部の専門必修科目「コンピュータ入門」の学生アンケートを分析した.ここで,アンケートは選択型の質問と記述型の質問が混在している.授業モデルを提案し,PLSIモデルを用いて文書のクラスタリング・分類,および重要文抽出・特徴語抽出を行い,授業改善に結びつくヒントを得た.

    全国大会講演論文集 2012(1), 423-425, 2012-03-06

  • Interactive Genetic Algorithm to Estimate Weight Parameters of Evaluation Function  [in Japanese]

    ISHIKAWA Eitaro , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    遺伝的アルゴリズムによる最適化問題の解法において,解(個体)の評価値が明示的に定式化できないとき,ユーザが直接解の評価を繰り返すことにより最適解を得ようとする対話型進化計算(IEC)が知られている.IECの研究は盛んに行われているが,デザインの良し悪しのように,対象の多くは評価関数が全く定式化できない場合を想定していることが多い.しかし,明示的な評価関数が存在するが,そのパラメータがユーザによって …

    The IEICE transactions on information and systems (Japanese edetion) 94(11), 1888-1898, 2011-11-01

    References (21)

  • A-009 A Note on an Efficient Bayes Coding Algorithm for Unknown Alphabet Sources  [in Japanese]

    IWAMA Hiroki , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    情報科学技術フォーラム講演論文集 10(1), 151-154, 2011-09-07

    IPSJ 

  • F-040 A Study on Prediction Method based on Mixtured Decision Tree for Continuous variable  [in Japanese]

    Sakaguchi Takuya , Ishida Takashi , Goto Masayuki

    情報科学技術フォーラム講演論文集 10(2), 503-504, 2011-09-07

    IPSJ 

  • Web page recommendation based on user's tagging tendency in social bookmark  [in Japanese]

    KISHIBATA Yuuki , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    近年,ソーシャルブックマークを用いたWebページ推薦に関する研究が,いくつか行われている.ソーシャルブックマークに存在しているタグは,ユーザの興味を表している言葉であり,よく利用されるタグやタグの組み合わせは,個々のユーザによって様々であるといえる.本研究では,このようなユーザ毎に利用する種類が異なるタグが個々のユーザの興味を表していると考え,同一ユーザによって同一タグが付与されているブックマーク …

    IEICE technical report 110(301), 49-53, 2010-11-12

    References (10)

  • Interactive genetic algorithm to estimate weight parameters of evaluate function  [in Japanese]

    ISHIKAWA Eitaro , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    解(個体)の評価値が明示的に定式化できないとき,ユーザが直接解の評価を繰り返すことにより最適解を得ようとする対話型進化計算(IEC)が知られている.IECの研究は盛んに行われているが,デザインの良し悪しのように対象の多くは評価関数が全く定式化できない場合を想定していることが多い.しかし,明示的な評価関数が存在するがそのパラメータがユーザによって異なる場合においてもIECが有効であると考えられる.そ …

    IEICE technical report 110(301), 37-42, 2010-11-12

    References (10)

  • A Note on Documents Classification using PLSI  [in Japanese]

    KUMOI Gendo , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki , HIRASAWA Shigeichi

    近年,電子文書の増加に伴い効率的な知識獲得が重要な課題となっている.その手法のひとつに文書分類手法がある.本稿では,この文書分類手法にProbabilistic Latent Semantic Indexing (PLSI)を用いる.PLSIの特徴として,マルチカテゴリに対応していることと,EMアルゴリズムによる解法であることがあげられる.本稿においては,このEMアルゴリズムを用いて,少量の学習デ …

    IEICE technical report 110(301), 13-18, 2010-11-12

    References (13)

  • Document Classification by Sub-topic Matching based on Polya Mixture Distribution  [in Japanese]

    USHIAMA Natsumi , KUMOI Gendo , ISHIDA Takashi , GOTO Masayuki

    本研究では,混合Polya分布を確率的言語モデルとして用いた文書分類方法を提案する.従来,確率的言語モデルを用いた文書分類手法においては,スポーツや政治といった既知のカテゴリに1つの確率分布を与えた混合分布を考え,新規の文書について帰属度を計算し,分類を行っていた.本研究では,カテゴリの中にさらに複数の未知の潜在トピックの存在を仮定し,それらをサブカテゴリと定義する.サブカテゴリに1つのPolya …

    IEICE technical report 110(137), 13-18, 2010-07-15

    References (9)

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