基本情報

学位
工学博士(東京工業大学)

研究者番号
90008532
J-GLOBAL ID
200901035472148288

外部リンク

1.分散人工知能の研究として、マルチエージェントシステムがある。マルチエージェントシステムは、人工知能研究における論理に基づく機械学習と異なり、人間のように相互作用によって行動規範を環境に適合させるエージェントで構成されている。生態系や人間社会における様々な現象は、環境問題や経済予測、社会設計などで従来の物理・数学モデルが適用しにくい対象であったが、複雑化した社会現象のコンピュータシミュレーションが特に設計と予測問題の解決で強く望まれている。このため、人工生命や災害避難、疑似市場取引のシミュレーションにマルチエージェントモデルを適用する研究が進んでいる。研究室では、このような環境との相互作用によって学習するエージェントモデルとマルチエージェントシステムの基礎理論、および道路交通、自由取引市場などの現象予測への応用研究を始めてすでに10数年の蓄積を持ち、研究成果をあげてきている。

2.人工知能の研究として、知識ベース推論に基づく学習支援がある。学習支援の研究は、人は如何にして知識を獲得するか、どのように知識を定着させるのか、複数の学習者による協調学習は学習を促進させるか、という課題に対する認知科学の研究にも通じ、学習活動のコンピュータモデル構築が解決の鍵となる。研究室では、教材知識から学習者モデルを構築し、Web 学習の行き詰りを解決する研究を進めている。この方法は、教室での同期的学習や遠隔による非同期学習への支援に有効であり、これまでに問題解決の個別支援、Web 学習の個別・協調学習支援などで、特に実用化を目指した研究を15年以上にわたって行ってきた。成果の一部は学部情報基礎教育科目で生かされ、また最近のe-Learningにおける学習者支援の研究やマルチエージェントモデルによる協調学習シミュレーションへと発展させている。

3.ソフトウェア工学の織田健助手とは仕様書作成における誤り検出やソフトウェア部品の再利用に関して、また、鈴木雅久助教授・竹田ゆう子助教授とは留学生への遠隔教育に関して、共同研究を進めている。

論文

  70

書籍等出版物

  10

講演・口頭発表等

  30