タイトル

開講年度 開講学部等
2026 大学院創成科学研究科（博士後期）
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期 未定   7.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
4262120410 認知システム工学特論[Advanced Cognitive Systems] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
重宗 弥生[SHIGEMUNE Yayoi] ー
担当教員[ローマ字表記]
重宗 弥生　[SHIGEMUNE Yayoi]
特定科目区分   対象学生   対象年次  
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
本授業では、認知機能の測定・理解・支援に関する最新研究動向を学びつつ、感性評価システムから認知支援システムまで、人間中心のシステム設計における理論と実践を扱う。実験課題の作成技術を習得し、評価・支援システムを構想・実現する。収集したデータに対して時系列データ解析および空間データ解析を行い、システムの有効性を検証することで、新しい技術を開発する素地を養うことを目的とする。また、研究倫理、インフォームドコンセント、データ管理など、ヒトを対象とした研究の実施に必要な知識と実践力を深める。
授業の到達目標
認知機能の測定・理解・支援に関する最新研究動向とそれらで活用されている技術の原理を理解する．感性評価システムまたは認知支援システムの研究を計画・遂行し，取得したデータを分析できる．研究倫理，インフォームドコンセント，データ管理など，ヒトを対象とした研究に必要な実践力を身につける．
授業計画
【全体】
授業は講義とPCを用いた実習・演習から構成される。認知機能に関する最新研究動向を学び、評価・支援システムを構想・実現する。データ収集を行った上で、時系列データ解析および空間データ解析を実施し、システムの有効性を確認する。最後にプレゼンテーションを行う。各自ノートPCを持参すること。授業計画は進捗状況をみて変更になる可能性がある。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 オリエンテーション 認知機能の測定・理解・支援に関する最新研究動向の紹介。使用する測定機器を用いたデモンストレーション。 関連する研究分野の調査（想定2時間）
第2回 評価・支援システムの構想① どのような感性評価システムまたは認知支援システムにするか構想する。構想についてディスカッションを行う。 システム要件の整理（想定3時間）
第3回 評価・支援システムの構想② どのような感性評価システムまたは認知支援システムにするか構想する。構想についてディスカッションを行う。 システム要件の整理（想定3時間）
第4回 評価・支援システムの構想③ どのような感性評価システムまたは認知支援システムにするか構想する。構想についてディスカッションを行う。 設計書の作成（想定4時間）
第5回 評価・支援システムの実現化① 感性評価システムまたは認知支援システムを構築する。 実装作業の継続（想定4時間）
第6回 評価・支援システムの実現化② 感性評価システムまたは認知支援システムを構築する。 実装作業の継続（想定4時間）
第7回 評価・支援システムの実現化③ 感性評価システムまたは認知支援システムを構築する。 システムのテスト（想定4時間）
第8回 データ収集① 開発したシステムを用いて実験データを収集する。 データ収集の継続（想定3時間）
第9回 データ収集② 開発したシステムを用いて実験データを収集する。 データ収集の継続（想定3時間）
第10回 データ収集③ 開発したシステムを用いて実験データを収集する。 データの整理（想定3時間）
第11回 データ解析① データの前処理を行い、データを可視化する。可視化されたデータについてディスカッションを行う。 データ解析の実施（想定4時間）
第12回 データ解析② データの前処理を行い、データを可視化する。可視化されたデータについてディスカッションを行う。 データ解析の実施（想定4時間）
第13回 データ解析③ データの前処理を行い、データを可視化する。可視化されたデータについてディスカッションを行う。 解析結果の考察（想定4時間）
第14回 プレゼンテーション準備 実験結果についてのプレゼンテーションを作成する。 発表資料の作成（想定4時間）
第15回 最終プレゼンテーション・総括 プレゼンテーションを行い、質疑応答とディスカッションを行う。 構想とプレゼンの修正（想定4時間）
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: 30%　C: 30%　D: 10%
成績評価法
授業への参加度、システムの構想・実装、データ収集・解析、プレゼンテーション、最終レポートで総合的に評価します。
授業態度・授業への参加度（ディスカッション）15%、システムの構想 15%、システムの実装 15%、データ収集と解析 15%、最終プレゼンテーション20%、最終レポート 20%
教科書にかかわる情報
備考
特に指定しません。授業で使用する資料を適宜配布します。
参考書にかかわる情報
備考
必要に応じて授業内で紹介します。
メッセージ
本授業では、システムの構想・実装、データ収集、データ解析まで、一連のプロセスを実践的に学びます。人間の認知や行動に興味があり、主体的に取り組む姿勢のある方の受講を期待しています。
キーワード
認知システム、感性評価、認知支援、時系列データ解析、空間データ解析
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
関連科目
認知情報工学特論
履修条件
連絡先
重宗：shigemuney@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
事前にメールでご連絡ください。

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