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教員紹介詳細

教員氏名	舩田　眞里子（フナダ　マリコ）
職名	教授
最終学歴・学位	青山学院大学大学院博士後期課程・博士（工学）（東京工業大学）
専門分野	HCI、ニューラルネットワーク、人間工学、経営工学
学協会活動	日本人間工学会、行動計量学会、情報処理学会、日本教育工学会　等

【主な著書・論文等】
［主な論文］・Quantification and Analysisi of the Efficiency of Iterative Learning by Using Event Related Potentials(共著), Educ. Techbol. Res., 35, 103-113, 2012. ・電位分布からの再構成による事象関連電位の特徴付け(共著)、人間工学、Vol.46、No.2、pp.144-156、2010．・漢字課題に関する事象関連電位を指標としたコンピュータと筆記による学習効果の比較(共著)、日本生理人類学会誌、12巻１号、pp.25-36，2007. ・応答時間を指標とする漢字反復学習の進捗状態と事象関連電位の変化に関する研究(共著)、日本生理人類学会誌、11巻2号、pp.55-68，2006. ・誘発電位の加算回数を低減する符号化加算法(共著)、学位論文、東京工業大学、1992. ［主な書籍］・教育情報科学（共著）、学文者、2020. ・これからの情報科学（共著）、学文社、2018．・離散数学入門(共著)、牧野書店、2017．・COMPUTING A Historical and Technical Perspective(共著), CRC Press, 2014. ・計算理論入門(共著)、牧野書店、2013. ・オートマトンと形式言語の基礎(共著)、牧野書店、2011．［Proceedings］・Dynamic Changes of ERPs in Gestaltzerfall Phenomena: Analysis Using Multi-data Selecting and Averaging Method, HCII2017, LNCS10275, Springer, pp.117-127, 2017. ・Discrimination in Good-Trained Brain States for Brain Computer Interface, HCII2015, LNCS9183, Springer, pp.187-198, 2015. ・An Effective ERP Model for Brain Computer Interface, LNAI8027, Springer, pp.299-307, 2013. ・A Model Reflecting the Changes of ERPs During Repeated Learning of Calculations, IASTED, AsiaMIC2012, 769(086), 2012. ・Studies on the Measurement of Achievement in Simple Arithmetic Drills from the Inflections of Event-Related Potentials, AsiaMIC2012, 769(032), 2012. ・Studies on Imaging Methods to Realize Effective BCI through ERPs，LNCS6769，Springer, pp.228-236，2011. ・A Method for Extracting Meaningful Signals from Event Related Potentials, IASTED, SPPRA, CGIM2011, Innsbruck, 2011. ・The Effectiveness of Feedback Control in a HCI System Using Biological Features of Human Beings, LNCS5616, Springer, pp.380-389, 2009．・Fundamental Studies on Effective e-Learning Using Physiology Indices, LNCS5160, Springer, pp.795-804, 2009. ・Comparison between Event Related Potentials Obtained by Syllable Recall Tasks and by Associative Recall Tasks，LNCS4555, Springer, pp.838-847, 2007. ◆◆◆◆◆　その他　研究内容・学生へのメッセージ　◆◆◆◆◆ 【問題関心】　現代社会を動かす技術の一つに人工知能（Artificial Intelligence, AI）があり、生成AI（Generative AI）が注目を集めています。ニューラルネットワークはAIの技術の一つで、多層のニューラルネットワークがディープラーニングです。ニューラルネットワークは脳の構成要素であるニューロン（神経細胞）をモデル化したシステム（形式ニューロン）をベースとしています。一方、非常に多くのニューロンの発火を頭皮上から電気的に測定したものがヒトの脳波です。脳波は、福祉機器・リハビリ・犯罪調査・学習効果の計測・自動運転・覚醒レベルの把握など現実社会で様々に活用されてきました。筆者は、長年脳波を解析しビジネスや学習への応用を考えてきました。今、ヒトのニューロン集合体の電気的反応である脳波をニューロンモデルで解析する面白さにはまっています。【現在の研究テーマ】・「生成AIのしくみと応用」・「ディープラニングのビジネスへの応用」・「脳波における個人差の同定、モデル化」　　　　　　　　　　・「アクティブラーニングの効果の客観的評価」・「事象関連電位のモデル化、測定法とその応用」　　　　　　　・「事象関連電位の生体認証への応用」・「学習効果の客観的計量・評価」　　　　　　　　　　　　　　・「CMの客観的な効果の評価、音楽の効果」など【学生へのメッセージ】　朗らかさや素直さ、オープンマインドを大切にしながら、自らの努力と研鑽で自分を幸せにしましょう。

【主な著書・論文等】

［主な論文］
・Quantification and Analysisi of the Efficiency of Iterative Learning by Using Event Related Potentials(共著), Educ. Techbol. Res., 35, 103-113, 2012.
・電位分布からの再構成による事象関連電位の特徴付け(共著)、人間工学、Vol.46、No.2、pp.144-156、2010．
・漢字課題に関する事象関連電位を指標としたコンピュータと筆記による学習効果の比較(共著)、日本生理人類学会誌、12巻１号、pp.25-36，2007.
・応答時間を指標とする漢字反復学習の進捗状態と事象関連電位の変化に関する研究(共著)、日本生理人類学会誌、11巻2号、pp.55-68，2006.
・誘発電位の加算回数を低減する符号化加算法(共著)、学位論文、東京工業大学、1992.

［主な書籍］
・教育情報科学（共著）、学文者、2020.
・これからの情報科学（共著）、学文社、2018．
・離散数学入門(共著)、牧野書店、2017．
・COMPUTING A Historical and Technical Perspective(共著), CRC Press, 2014.
・計算理論入門(共著)、牧野書店、2013.
・オートマトンと形式言語の基礎(共著)、牧野書店、2011．

［Proceedings］
・Dynamic Changes of ERPs in Gestaltzerfall Phenomena: Analysis Using Multi-data Selecting and Averaging Method, HCII2017, LNCS10275, Springer, pp.117-127, 2017.
・Discrimination in Good-Trained Brain States for Brain Computer Interface, HCII2015, LNCS9183, Springer, pp.187-198, 2015.
・An Effective ERP Model for Brain Computer Interface, LNAI8027, Springer, pp.299-307, 2013.
・A Model Reflecting the Changes of ERPs During Repeated Learning of Calculations, IASTED, AsiaMIC2012, 769(086), 2012.
・Studies on the Measurement of Achievement in Simple Arithmetic Drills from the Inflections of Event-Related Potentials, AsiaMIC2012, 769(032), 2012.
・Studies on Imaging Methods to Realize Effective BCI through ERPs，LNCS6769，Springer, pp.228-236，2011.
・A Method for Extracting Meaningful Signals from Event Related Potentials, IASTED, SPPRA, CGIM2011, Innsbruck, 2011.
・The Effectiveness of Feedback Control in a HCI System Using Biological Features of Human Beings, LNCS5616, Springer, pp.380-389, 2009．
・Fundamental Studies on Effective e-Learning Using Physiology Indices, LNCS5160, Springer, pp.795-804, 2009.
・Comparison between Event Related Potentials Obtained by Syllable Recall Tasks and by Associative Recall Tasks，LNCS4555, Springer, pp.838-847, 2007.

◆◆◆◆◆　その他　研究内容・学生へのメッセージ　◆◆◆◆◆

【問題関心】
　現代社会を動かす技術の一つに人工知能（Artificial Intelligence, AI）があり、生成AI（Generative AI）が注目を集めています。ニューラルネットワークはAIの技術の一つで、多層のニューラルネットワークがディープラーニングです。ニューラルネットワークは脳の構成要素であるニューロン（神経細胞）をモデル化したシステム（形式ニューロン）をベースとしています。一方、非常に多くのニューロンの発火を頭皮上から電気的に測定したものがヒトの脳波です。脳波は、福祉機器・リハビリ・犯罪調査・学習効果の計測・自動運転・覚醒レベルの把握など現実社会で様々に活用されてきました。筆者は、長年脳波を解析しビジネスや学習への応用を考えてきました。今、ヒトのニューロン集合体の電気的反応である脳波をニューロンモデルで解析する面白さにはまっています。

【現在の研究テーマ】
・「生成AIのしくみと応用」
・「ディープラニングのビジネスへの応用」
・「脳波における個人差の同定、モデル化」　　　　　　　　　　
・「アクティブラーニングの効果の客観的評価」
・「事象関連電位のモデル化、測定法とその応用」　　　　　　　
・「事象関連電位の生体認証への応用」
・「学習効果の客観的計量・評価」　　　　　　　　　　　　　　
・「CMの客観的な効果の評価、音楽の効果」など

【学生へのメッセージ】
　朗らかさや素直さ、オープンマインドを大切にしながら、自らの努力と研鑽で自分を幸せにしましょう。