渡邊 栄治 (ワタナベ エイジ)
WATANABE Eiji
職名 |
教授 |
学位 |
博士(工学)(大阪府立大学) |
専門分野 |
知能情報学, 教育工学 |
外部リンク |
|
渡邊 栄治 (ワタナベ エイジ) WATANABE Eiji
|
甲南大学 知能情報学部 教授
2008年4月 - 現在
甲南大学 理工学部 教授
2006年4月 - 2008年3月
甲南大学 理工学部 助教授
2001年4月 - 2006年3月
甲南大学 助教授
2000年4月 - 2001年3月
画像処理と機械学習による人間の動作の分析
(選択しない)
研究期間: 2008年4月 - 現在
階層型ニューラルネットワークの学習法
(選択しない)
研究期間: 1989年4月 - 現在
文章作成における画面推移の分析(第1報)
渡邊栄治, 高橋慈子, 尾関孝史, 小濱剛
情報処理学会研究報告(Web) 2022 ( DC-123 ) 2022年
講義における講師と受講者の相互作用の分析 (第7報)
電子情報通信学会 2022年
講義における講師と受講者の相互作用の分析 (第6報)
電子情報通信学会 2022年
ビデオ講義を対象とした協同学習における学習者の動作の分析(第5報)
渡邊栄治, 尾関孝史, 小濱剛
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 121 ( 12(LOIS2021 1-11) ) 2021年
ビデオ講義を対象とした学習者のノーティング動作の分析(第5報)
渡邊栄治, 尾関孝史, 小濱剛
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 121 ( 12(LOIS2021 1-11) ) 2021年
最適設計ハンドブック -- 基礎・戦略・応用 --, (共著)
渡邊栄治・山川 宏 編( 担当: 共著)
朝倉書店 2003年11月
pp.130-137
ビデオ講義を対象とした学習者のノーティング動作の分析(第3報)
渡邊栄治, 尾関孝史, 小濱剛
電子情報通信学会技術研究報告 119 ( 105(ET2019 15-24)(Web) ) 47‐52 (WEB ONLY) 2019年6月
渡邊栄治, 尾関孝史, 小濱剛
電子情報通信学会技術研究報告 118 ( 420(LOIS2018 41-54)(Web) ) 21‐26 (WEB ONLY) 2019年1月
渡邊栄治, 尾関孝史, 小濱剛
映像情報メディア学会技術報告 42 ( 43(HI2018 59-76) ) 41‐44 2018年12月
渡邊栄治, 尾関孝史, 小濱剛
情報処理学会研究報告(Web) 2018 ( DC-111 ) Vol.2018‐DC‐111,No.1,1‐8 (WEB ONLY) 2018年11月
渡邊栄治, 尾関孝史, 小濱剛, 浜野裕希, 吉田賢史
電子情報通信学会技術研究報告 118 ( 261(ET2018 38-52)(Web) ) 77‐82 (WEB ONLY) 2018年10月
アンサンブル学習による画像の雑音除去
渡邊 栄治,尾関 孝史,小濱 剛
電子情報通信学会NC研究会 電子情報通信学会
開催年月日: 2012年7月
講演における話し手と聞き手のインタラクションの分析
渡邊 栄治,尾関 孝史,小濱 剛
電子情報通信学会HCS研究会 電子情報通信学会
開催年月日: 2012年3月
読み書き動作の判別とページ推移の分析
渡邊 栄治,尾関 孝史,小濱 剛
電子情報通信学会LOIS研究会 電子情報通信学会
開催年月日: 2012年3月
インディアンポーカーにおける対戦者の顔方向の分析
渡邊 栄治,尾関 孝史,小濱 剛
電子情報通信学会HCS研究会 電子情報通信学会
開催年月日: 2012年3月
画像処理による講演における講師と受講者の動作の分析
渡邊 栄治,尾関 孝史,小濱 剛
電子情報通信学会HCS研究会 電子情報通信学会
開催年月日: 2011年1月
CG援用型物体認識システム
森克己、渡邊栄治
出願番号:出願2001-197453、2001.5.24
公開番号:出願2001-197453、2001.5.24
特許番号/登録番号:出願2001-197453、2001.5.24
協調学習における学習者の非言語動作と協調性の関係解明に関する研究
2019年4月 - 2022年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 基盤研究(C)
担当区分:研究代表者
受講者の受講状況に基づいたオンライン授業映像の評価・改善に関する研究
2019年4月 - 2022年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 基盤研究(C)
担当区分:研究分担者
電子ツールを利用したリアルタイムな授業の評価・改善に関する研究
2016年4月 - 2019年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 基盤研究(C)
担当区分:研究分担者
講演および講義における話し手と聞き手の動作の分析に関する研究
2013年4月 - 2016年3月
学術振興機構 科学研究費助成事業 基盤研究(C)
担当区分:研究代表者
講演および講義における話し手と聞き手の動作の間に存在する関係を抽出する.
モジュール構造型階層型ニューラルネットワークの学習法 大学等の研究機関との共同研究を希望する。
画像処理による人間の動作の分析 産学連携、民間を含む他機関等との共同研究等を希望する。(技術相談)
2022年度 オンデマンド型講義に対する受講者の動作分析
研究費の種類: 教員研究費
2021年度 オンライン講義における学習動作の分析に関する研究
研究費の種類: 教員研究費
2020年度 学習動作に対する視線分析に関する研究
研究費の種類: 教員研究費
教材のTeamsへのアップロード
到達目標の配布
summary の提出
教材のMyKonanへのアップロード
2022年度
教育の責任(何をやっているか:主たる担当科目):
「知能情報学概論及び基礎演習 (1年次配当,2単位)」,「オペレーティングシステム (2年次配当,2単位)」,「プロジェクト演習 (2年次配当,2単位)」,「データ構造とアルゴリズムII (2年次配当,2単位)」,「知能化技術(3年次配当,2単位)」,「知能情報学実験及び演習 (3年次配当,2単位)」,「知能情報学セミナー (3年次配当,2単位)」,「卒業研究及び演習 (4年次配当,8単位)」
教育の理念(なぜやっているか:教育目標):
「知能情報学概論及び基礎演習」においては,コミュニケーション能力の向上および知能 情報学の概論的な知識の習得を目標としている.「オペレーティングシステム」においては,最も基本的なソフトウェアである OS の仕組みを文章や図によって具現化させることを目標としている.「データ構造とアルゴリズムII」においては,プログラムにおけるデータ構造やアルゴリズムを文章や図によって具現化させること目標としている.「プロジェクト演習」においては,チーム間における適切なコミュニケーション能力の習得や高度なプログラミング技術の習得を目標としている.「知能化技術」においては,(i) 統計的な手法と機械学習の手法の類似点や相違点を知識として習得させること,(ii) 機械学習の手法により獲得した知識を説明することの重要さを認識することを目標としている.「知能情報学実験及び演習」においては,低学年で習得したプログラミング技術や計算機に関する知識をベースとして,ウェアラブル型センサにより計測されたデータの処理手法や技術を習得させることを目標としている.「知能情報学セミナー」および「卒業研究及び演習」においては,上述の科目において獲得した知識や技術を基にして,各自のテーマに取り組ませ,その研究内容を卒業論文としてまとめることを目標としている.
教育の方法(どのようにやっているか:教育の工夫):
講義では,板書の代わりに,文章量の少ない資料をスクリーンに提示し,余白などに補足 説明を加えるようにしている.このことにより,学生が,講義内容を把握しながら,段階的 にノートを取ることができる.また,講義内容に沿った課題をポータルサイト (MyKonan) を利用して提出させることにより復習の機会を与えるようにしている.さらに,数式や図が多い科目では,印刷した資料を配布している.ただし,当該の資料は穴埋め形式にしており,講義内容の把握を段階的に進められるように配慮している.演習系の科目では,(i) 受講生同士で情報交換することを推奨している,(ii) 受講生の質問に対して,直接的な回答はしないで,ヒントを与える程度にとどめている.卒業研究では,毎週,face to face で,進捗を確認するようにしている.また,指導する場合は,必ず,紙媒体などを用いて, 指導内容が記録として残るようにしている,
教育方法の評価・学習の成果(どうだったか:結果と評価):
数式の少ない講義では,提出されたレポートから,しっかりとノートを取っていることが確認できており,講義方法の適切さが確認できている.一方,数式の多い講義では,提出されたレポートから,しっかりとノートを取れていないことが確認できており,詳細な資料を配布するなど,講義方法について検討する必要がある.演習系の科目では,受講生から教育方法について意見を聞くなどして,教育方法や課題内容を評価している.卒業研究に関しては,テーマ内容に依存するために,総括的な評価は困難であるが,ヒアリングなどから face to face で相談に乗ることが効果的であることを確認している.
改善点・今後の目標(これからどうするか):
数式の少ない講義では,これまで通りの方法 (分量の少ない資料を提示し,段階的に説明 を加える) に加え,講義中に簡単なまとめ作業を行わせることを考えている.一方,数式の 多い講義では,数式や手法の説明に入る前に,扱うでータや分析の目的について説明し, 「何故,このような手法を理解しないといけないのか」といった動機付を重視したい.演習系の科目では,これまで通り,「教えあう/考えさせる」ことを重視したい.卒業研究に関しては,できるだけ早く,テーマを決定し,自主的に研究が進められるようにしたい.
根拠資料(資料の種類などの名称):
●MyKonan におけるシラバス、講義資料、レポート、授業改善アンケート
●Web における資料:http://we-www.is.konan-u.ac.jp/lecture/lecture.html