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シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

  • 講義要項やWebシラバスの記載内容は、登録された受講生の人数や理解度に応じて、授業開始後に変更となる可能性があります。

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授業情報

開講年度 2017年度 開講箇所 人間科学部
科目名
人間計測・人間情報モデリング研究法 01

担当教員 百瀬 桂子/宮崎 正己/藤本 浩志/菊池 英明/松居 辰則
学期曜日時限 秋クォーター  月3-4
科目区分 専門科目I(実験調査研究法) 配当年次 1年以上 単位数 2
使用教室 100-403 キャンパス 所沢
科目キー 1930004770 科目クラスコード 01
授業で使用する言語 日本語
  コース・コード HUMA240W
大分野名称 人間科学
中分野名称 人間科学基幹
小分野名称 実験調査研究法
レベル 中級レベル(発展・応用) 授業形態 実習/実験/実技

シラバス情報

最終更新日時:2017/02/27 19:50:31

授業概要  感覚・知覚・情動・知能の機能や情報の特性を明らかにするために、人間工学・情報科学的な研究手法が有効である。本科目では、人間工学的なデータ計測方法、生体機能の測定方法、視覚特性や聴覚特性の測定方法、言語・知識のモデル化手法について、実験や実習を通じて学ぶ。
授業の到達目標 ・感覚・知覚・情動・知能の機能や情報の特性を明らかにするための基礎的な人間工学・情報科学的な研究手法を習得する.(B1-3、B2-1、B2-2、B2-3)
・実験によって得られたデータを適切に分析・処理でき,実験レポートとしてまとめることができる.(Ad1-1、Ad1-2、Ad1-5、Ad2-1、Ad34-1)
事前・事後学習の内容 各回の事前・事後学習内容および課題提出方法は,各回の担当者によって異なるが,概ね次の内容を予定している.詳細は授業開始後に,各担当教員から説明される.

事前学習: 指定された資料の事前読了や予習課題の提出など.
事後学習: 配付資料や参考資料を参照しての授業の振り返りや,実習の結果をまとめたレポート作成と提出.

各回の事前学習には30~60分,事後学習には90~120分かかると想定される.
授業計画
1:
第1回: 授業の概要と進め方(1)
本科目の内容と到達目標,進め方,位置づけなどを解説する.
事前学習: 人間計測・人間情報モデリングに関して各自がこれまでに学習した内容や経験の振り返り.
事後学習: 配付資料と講義中に紹介した参考資料に基づく,講義の振り返り.
2:
第2回: 授業の概要と進め方(2)
本科目の内容と到達目標,進め方,位置づけなどを解説する.
事前学習: 人間計測・人間情報モデリングに関して各自がこれまでに学習した内容や経験の振り返り.
事後学習: 配付資料と講義中に紹介した参考資料に基づく,講義の振り返り.
3:
第3回: 電気回路(1) 基礎(反応時間計測実験装置の作成)
電気回路の基礎を学ぶ.数名の班に分かれて,班ごとにアナログ回路の基本的な計測装置であるオシロスコープの使い方を学ぶ.また具体的な電気回路の応用事例として,視覚や触覚等の反応時間の計測回路を作成するため,押しボタンスイッチ回路や視覚刺激としてのLED点灯回路等の使い方を習得する.また時系列データをA/D変換してパソコンに取り込む方法も習得する.
事前学習:実習資料の事前読了.
事後学習:習得した電気回路の基礎をまとめたレポート作成と提出.
4:
第4回: 電気回路(2) 応用(作成した実験装置による反応時間の計測実験)
前回の授業で学んだ反応時間の計測回路を用いて,視覚や触覚等の反応時間の計測実験を行う.数名で構成される班ごとに,被験者,実験者,記録係等の役割をローテーションで担当し,視覚や触覚等の異なる感覚での反応時間のデータを採取する.
事前学習:実習資料の事前読了.
事後学習:反応時間の計測実験で採取したデータを分析し,考察した実験レポートの作成と提出.
5:
第5回: 感性評価法(1)
事前学習にて、SD法を理解する。グループに分けアンケート用紙を作成し、実施する。アンケート結果を統計的な解析をおこなう。
事前学習; MyWasedaにおいての実習テキストの事前読了,
事後学習: 各グループにおける結果をMyWasedaに提出。
6:
第6回: 感性評価法(2)
因子分析の結果を渡し、グループでの発表の準備をおこない、各グループでの発表をおこなう。
事前学習; 統計解析の結果を入手して、内容を分析する。
事後学習: 各グループでの発表の評価と感想のミニレポートの作成と提出をMyWasedsへおこなう。
7:
第7回: 視野検査
視野検査(視野範囲の測定)を行い,各自および一般成人の視野特性と視覚系の神経機構と視覚情報処理の観点から考察する.検査体験を通して,感覚の自覚的測定方法における問題点を考察する.
事前学習; 実習テキストの事前読了,
事後学習: 測定結果とその分析・考察をまとめたミニレポートの作成と提出.
8:
第8回: 両眼視と奥行き知覚
マグニチュード推定法により,両眼視差による奥行き知覚量の測定を行い,見えの大きさと奥行き知覚量の関係を考察する.
事前学習; 実習テキストの事前読了,
事後学習: 測定結果とその分析・考察をまとめたミニレポートの作成と提出.
9:
第9回: 人間計測の研究法のまとめ(1)
第3回~第8回で扱った人間計測の方法について,互いの位置づけや相違点,特徴を検討する.
事前学習: 第3~8回で行った実習の振り返り.
事後学習: 実習レポートの作成と提出.
10:
第10回: 人間計測の研究法のまとめ(2)
第3回~第8回で扱った人間計測の方法について,互いの位置づけや相違点,特徴を検討する.
事前学習: 第3~8回で行った実習の振り返り.
事後学習: 実習レポートの作成と提出.
11:
第11回: 聴覚・言語情報モデリング手法(1)
聴覚・言語の特性を情報科学的にモデル化する手法の基礎概念を学び、そのための実習を行う。
事前学習: 実習のための環境設定
事後学習: 授業中の課題の完成とミニレポートの作成・提出
12:
第12回: 聴覚・言語情報モデリング手法(2)
聴覚・言語の特性を情報科学的にモデル化する手法の代表的なものを学び、概略を知るための実習を行う。
事前学習: 実習のための環境設定
事後学習: 授業中の課題の完成とミニレポートの作成・提出
13:
第13回: 人工知能研究,感性情報科学研究の研究方法論の紹介
人工知能研究や感性情報科学研究の研究方法論と研究事例を紹介する.これを受けて身近なことから研究テーマとのその研究方法論を検討しディスカッションを行う(研究を行うわけではない).
事前学習:事前に配布する資料を読了する.
事後学習:ディスカッションの結果をミニレポートとして作成し提出する.
14:
第14回: 知織と推論のモデル化(Prologによる知織表現と推論)
知織と推論のモデル化(Prologによる知織表現と推論)
知織表現と推論方式の基本的な説明を行う.Prologを用いて知織表現と推論の実習を行う.
事前学習:事前に配布する資料を読了する.各自のPCにPrologの実行環境を準備する.
事後学習:Prologの実習課題についてレポートとして提出する.
15:
第15回: 人間情報モデリングの研究法のまとめ
第11回~第14回で扱った人間情報モデリングの方法について,互いの位置づけや相違点,特徴を検討する.
事前学習: 第11~14回で行った実習の振り返り.
事後学習: 実習レポートの作成と提出.
教科書  なし
参考文献  なし
成績評価方法
割合 評価基準
レポート: 50% ・基礎的な人間工学・情報科学的な研究手法について、実験や実習を通じて習得しているかを評価する。
・実験によって得られたデータを適切に分析・処理しているかを評価する。
平常点評価: 50% ・各回の課題への取り組みの姿勢を総合して評価する。
備考・関連URL ・本科目の基礎として「人間計測・人間情報モデリング」を履修しておくことが望ましい.
・課題へのフィードバック方法は,各課題を出題した担当教員によって異なる.詳細は授業開始後に,各担当教員から説明される.

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