[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
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2020/8/1 Deep Learning Digital Conference 中部大学 工学部情報工学科 准教授 山下 隆義 氏
[Track3-4] アカデミックにおけるAI/ディープラーニング の教育と学習支援に関する研究
- 2. ??紹介 ? ?下隆義 ? 中部?学?学部 情報?学科 准教授 ? ?２０１４年：電機メーカー ? 顔検出などのアルゴリズム研究開発 ? 機械知覚＆ロボティクスグループ ? ロボット理?学科 藤吉教授と運営 ? 画像認識?機械学習の研究 ? 博?課程後期 １０名（社会?Dr ４名） ? 博?課程前期 ２１名 ? 学部４年? １７名 (2020年4?時点)
- 4. 遠隔講義のサポート ? 講義動画の?動編集 ? 講師の動きに合わせて?動カメラワーク ? 動画サイズを約1/20に圧縮して配信可能 映像時間：21分 ファイルサイズ：3.73GB ファイルサイズ：3.73GB → 158MB
- 5. 遠隔講義のサポート ? 講義動画の?動編集 ? 講師の動きに合わせて?動カメラワーク ? 動画サイズを約1/20に圧縮して配信可能 ? 5?のベストAPPに選出 https://apps.apple.com/jp/app/lecta/id1507723709T. Yokoi, H. Fujiyoshi, “Generating a Time Shrunk Lecture Video by Event Detection” , ICME, 2006.
- 7. これまでの学内外でのAI教育 ? 学部?ゼミナール，?学院講義 ? 社外有料セミナー：年５-６回 ? 企業内講座：年２-３回 ? 電機メーカ ? ?動?メーカ など ? AI(特に深層学習)の基礎と演習を実施 ? 「?に付く教育」を主眼
- 8. ?に付くAI教育 ? 公開データセット?ソースコードを利?した実践的演習 ? チーム（４?５名）ごとに精度を競う ? 基礎として講義した?法を利?しても可 ? ユニークなアイデアも多数?まれる
- 11. なぜ認定プログラムを受けたか？ ? 学?が習得した知識の習熟度を測れる場を提供 ? 学?がE資格を保有することでスキルをアピールできる ? これまで作成した資料などが活?できる ? ?学としてのアピールにもなる https://www.jdla.org/news/detail/20191203001/より
- 12. 認定プログラムの構成 ? 講義と演習をセット ? ２科?で構成 ? 講義：１５回 ? 演習：機械学習?深層学習 ? フレームワークを利?せず実装 ? 2020#1 合格率 100% https://github.com/machine-perception-robotics-group/GoogleColabNotebooks/tree/master/JDLA_lecture_notebook
- 13. コロナ渦での教育 ? オンライン講義が主体 ? 学?の習熟状況の把握が困難 ? 分かっている学?：質問をしてくる ? 分かっていない学?：何が分からないか?体わからず質問なし?? =>ドロップアウトしてしまう
- 14. 学習?援システムを活?した遠隔講義 ? MoodleとBookRollを利?(九州?学と共同) ? 講義動画を配信(5-10分/本) ? なるべく?やすく（ログ解析しやすく） Moodleの画? BookRollの画?
- 15. BookRollとは ? デジタル教材配信システム ? ブラウザで教材を閲覧 ? 学習時のログを記録(閲覧時間，マーカ，メモなど） http://www.let.media.kyoto-u.ac.jp/project/digital-teaching-material-delivery-system-bookroll/
- 16. アクションログを活?した成績予測 ? ６週?で90%以上の学?の成績を正しく予測 ? アクションログをRNNに?? F. Okubo, A. Shimada, T. Yamashita, H. Ogata, “A neural network approach for students' performance prediction”, LAK2017
- 17. まとめ ? 中部?学 MPRGでの研究の紹介 ? Lectaによる遠隔講義?援 ? 中部?学でのAI/ディープラーニング教育 ? JDLA E資格 認定プログラムの意義 ? オンライン講義での学習?援 ? アクションログからの成績予測