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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 2018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:2018/02/27 22:32:18

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: 電気回路による計測(1) 電気回路の基礎

電気回路の基礎を学ぶ.基本となるオームの法則から始まり,特に信号や情報を表す電圧(電位)の意味を理解する.数名で構成される班に分かれて,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や信号発生装置であるファンクションジェネレータ等の機能や使い方について体験を通して学ぶ.

 

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.

 

2:
第2回: 電気回路による計測(2) 反応時間の計測回路の作成

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を取り上げる.そのための道具としての電気回路を実習によって学ぶ.班ごとに,実際に電子回路部品をつないで計測回路を構成する.その際に,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.また時系列データとしてパソコンに取り込むためのA/D変換の原理やA/D変換装置の使い方も習得する.

 

事前学習:実習資料の事前読了.
事後学習:習得した反応時間計測回路をまとめたレポート作成と提出.

 

3:
第3回: 電気回路による計測(3) 反応時間の計測実験とデータの分析

前回まで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.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実験によって採取する.さらに得られたデータから,視覚や触覚といった感覚の違いによって反応時間が異なるのかを検討する.

 

事前学習:実習資料の事前読了.
事後学習:反応時間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.

 

4:
第4回: 生体機能の測定法とは

人の体には、客観的な数値として、定量化が可能な測定法があり、ここでは、その測定法に関する知識を学ぶ。

 

事前学習; 事前に配布する資料を読了する.
事後学習: 学んだ内容をまとめたミニレポートの作成と提出.

 

5:
第5回: 感性評価法(1)

ここでは、SD法について、学習をする。

 

事前学習; 事前に配布する資料を読了する.
事後学習: 学んだ内容をまとめたミニレポートの作成と提出.

 

6:
第6回: 感性評価法(2)

SD法によって、得られたデータの分析・解析をおこなう。

 

事前学習; 事前に配布する資料を読了する.
事後学習: 解析結果とその分析・考察をまとめたミニレポートの作成と提出.

 

7:
第7回: 感覚測定法(1) 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: 感覚測定法(2) 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: 感覚知覚系の神経モデリング研究紹介

感覚測定法での実習結果について解説するとともに,視覚系のモデリング研究の事例を紹介する.

 

事前学習; 事前配付資料の事前読了,
事後学習: 授業中の課題の完成とミニレポートの作成と提出

 

10:
第10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: 数学の基礎知識を確認
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

 

11:
第11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

 

12:
第12回: 聴覚・言語情報モデリング手法(3)

聴覚・言語の特性を情報科学的にモデル化する手法を研究において実践する際の問題を、実習を通じて理解する。


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: メディアの感性評価(メディアの特徴量と印象評価)

メディアの特性を特徴量で表現する手法を学ぶ.その上で,メディアに対する院票評価とメディアの特徴量を結び付けることによるメディアの評価方法を経験する.

 

事前学習:事前に配布する資料を読了する.特に,分析に必要となる統計的手法の復習しておく.
事後学習:分析結果をミニレポートとして作成して提出する.

 

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.

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