西村 龍之介

電気通信大学の学生としての研究

「グループでテーマについて話し合い、結論を出してください」と言われたとき、我々は自身の考えを共有し、それらの間の共通点を探ることで、グループとしての結論を導きます。このように、議論参加者の考えを共有したり、統合したりするプロセスは知識収束(Knowledge convergence)と呼ばれ、協調学習(Collaborative Learning)を分析するフレームワークとして一般的に支持されています。

【研究内容】私が興味を持っているのは、我々がどのようにお互いの考えを理解するのか、言うなれば「相互理解のプロセス」を明らかにすることです。一方で、こうした相互理解のプロセスの分析は主に定性的なアプローチに基づいており、グループ同士を比較した分析や相互理解に至るための条件(どのような指標が閾値を超えたとき相互理解が促進、あるいは阻害されるのか)についての知見は多くありません。そのため、現在は知識収束の定量化を中心に取り組んでいます。

【研究方法】自然言語処理による発言の文字起こしや、発言の抽象度(Abstractness)の定量化など、工学的アプローチに基づいて、議論における知識収束を定量的に分析しています。また、学習科学の知見も積極的に取り入れることで、定性的な分析と定量的な分析とを架橋する研究を目指しています。将来的な展望として、議論の可視化(Visualization)、あるいは具現化(Embodiment)を通じた議論支援にも取り組みたいと考えています。

KDDI総合研究所のリサーチャーとしての研究

デザインリサーチおよび教育に関する研究に従事しています。テーマはまだ模索している最中ですが、デザインリサーチに関係する研究としては、量的エスノグラフィ（Quantitative Ethnography）に興味があります。これまでのエスノグラフィは定性的な分析が中心でしたが、近年では、定量的に特徴を抽出し、その要因を定性的に深堀る量的エスノグラフィが広がりを見せています。特に、定性分析の知見を単に定量化するのではなく、定量データと組み合わせたからこそ見つかる新たな知見を見つけていきたいと考えています。また、これまでに行ってきた研究を実空間や実環境に応用するような研究にも取り組んでいきたいと考えています。

#その他

2027年度以降の非常勤講師職について、半期1コマもしくは集中講義1つを目安に検討しています。特に教育工学、教育とICT、学習科学(CSCL)に関する講義に興味があります。ぜひご相談ください（2026/1/14）。