科目名	知識工学特論
単位数	2.0
担当者	知能工学専攻　教　授　松原　行宏 　　　　　　　准教授　毛利　考佑 　　　　　　　講　師　岡本　勝
履修時期	前期
履修対象	1年次、2年次
講義形態	講義
講義の目的	授業形態：講義および演習 情報通信技術の発展に伴い，コンピュータを用いた学習支援システム（ｅラーニング）が普及しつつある．本特論では，ｅラーニング・学習支援システム研究の系譜を概観し，現在の状況と課題を学ぶ．そして，昨今の基盤技術となっているｅラーニングのオープン化，標準化とそれに関する諸課題を理解する．また，次世代のｅラーニングとして期待される，ユビキタス・モバイル技術，拡張現実感技術，人工知能を用いた学習支援システム，ラーニングアナリィテクスについて探求する． "This course deals with e-learning technology topics, which include computer assisted instruction (CAI), artificial intelligence and learning support system (intelligent tutoring system, ITS), skill learning, learning analytics (LA) and ubiquitous/mobile learning."
到達目標	・ｅラーニング・学習支援システム研究の系譜を理解し，オープン化の側面から現在の基盤技術を学び理解する．　【知識２，技能１】 ・知能工学分野の技術の観点から次世代の学習支援システムやラーニングアナリィテクスを探求できるようになることを到達目標とする．　【知識２，技能１】 ・また関連する論文の調査分析，発表を通じ，問題解決力やプレゼンテーション力を身につけることも到達目標とする．　【思考力・判断力，表現力】
受講要件	・プログラミング言語（C，Lispなど）の基礎知識を有していること． ・学習支援システムに関する議論に積極的に参加できること． ・能動的・積極的に調査分析を行い，ディスカッションに参加することを期待する．
履修取消の可否	可
履修取消不可の理由
事前・事後学修	・事前にWebClass等を通じて提示する配布資料を読み，自分の考えをまとめる． ・授業で取り組んだテーマに関する提出課題を完成させる．
講義内容	１．イントロダクション ２．ICT技術発展とeラーニング開発・普及の系譜 ３．体験増幅を目指した学習支援 ４．スキル学習を目的としたICT利用 ５．スポーツトレーニングにおける学習支援 ６．スキル学習へのデータ分析応用 ７．医療訓練とVR ８．人工知能を用いた学習支援 ９．中間まとめ 10．先端技術を用いた学習支援手法の提案・ディスカッション 11．VRを用いた学習支援手法の提案・ディスカッション 12．スキル学習へのICT技術応用の提案・ディスカッション 13．eラーニングへのデータ分析応用，ラーニングアナリィテクスの提案・ディスカッション 14．人工知能を用いた学習支援手法の提案・ディスカッション 15．総括 ※授業の順序は変更することがある．
期末試験実施の有無	実施しない
評価方法・基準	レポート4割，発表4割，および課題プログラム2割 の重みを与え評点を算出し， 　　　秀：評点 90 〜 100点 　　　優：評点 80 〜 89点 　　　良：評点 70 〜 79点 　　　可：評点 60 〜 69点 　　不可：評点 59点以下 　に従って評価を与える．
教科書等	教科書：適宜プリントを配布する 参考書：D.Sleeman, J.S.Brown, Intelligent Tutoring System, Academic Press
担当者プロフィール	授業内容や宿題などに関する，学生の個別学習相談を随時受け付けています． 下記問合せ先まで連絡し，各担当教員と個別にアポイントを取って下さい． 松原行宏 問合せ先：情報科学部棟6階653号室 E-mail:matsubar@hiroshima-cu.ac.jp 毛利考佑 問合せ先：情報科学部棟6階650号室 E-mail:mourikousuke@hiroshima-cu.ac.jp 岡本　勝 問合せ先：情報科学部棟6階651号室 E-mail:okamoto@hiroshima-cu.ac.jp
講義に関連する実務経験
課題や試験に対するフィードバック	・提出したレポートは後日講評する．
アクティブ・ラーニング	プレゼンテーション，ディスカッション
キーワード	eラーニング，VRと学習支援，AIと学習支援，ラーニングアナリティクス（LA），スキル学習支援，
備考	【教職】高専修（情報）