近年，大学教育において教育改善と学習支援を目的としたラーニング・アナリティクスが進められている．また，本学の「離散数学」講義で行ったアンケートで「あなたは 1 週間でどのくらい離散数学の勉強をしましたか？」という質問に対し， 75.6%もの学生が 60 分未満と答えており，学習意欲の低さが表れている．本研究では,「離散数学」を対象とし,意欲が低く成績が落ちている学生の成績向上を目的として,４種類の学習意欲検査および学習データから意欲や不安などと成績の関係を分析した結果を学生にフィードバックすることにより,動機づけを行う.動機づけ手法とそのフィードバックの効果を分析した結果について述べる.

国家とは予算の使い道や法令という状態を管理するステートマシンとして捉えることができるが、こと間接民主主義については一人一票の議決権を用いて代議士や行政といったアクターを媒介に状態管理を行うシステムだと捉えることができる。本論文では一人一票制の民主主義一般についてその抽象的な形式的モデルを提案し、様相μ計算とCoqを用いて民主主義の安全性と活性について論じる。この論理的土台を用いて任意の民主主義システムを工学的に評価するための学術的基礎を構築することを目的とする。

コロナ禍では対面で交流する機会が減少し、オンラインによる情報取得や情報交流が盛んになった。「コロナ」と「ワクチン」を含むツィート内容の変化について調査を行った。情報が拡散されたリツイートの情報とその他のツィートにどのような差があるのか、リツイートの内容とメンション（ユーザ同士の交流）の情報にどのような差異があるのか、テキストの形態素解析を行い、投稿内容の解析を試みた。
通常のツィート・リツイート・メンションそれぞれで使用される言葉の感情表現を見ると、メンションのテキストは、通常のツィート・リツイートに比べて表現が豊かであることが分かった。

近年，不審者発見や犯人追跡といった防犯の手段の一つとしてドローンカメラに注目が集まっている．ドローンの自律飛行として，GPSから取得した自己位置情報に基づいた手法が広く用いられているが，建物内や地下などの屋内では電波が遮断されてしまい，正確な位置推定が行えない．
そこで本研究では，急速に普及しているLED照明に着目し，LED照明からの光とイメージセンサを用いた屋内での位置推定手法を検討する．受信機にイメージセンサを用いる場合，2つの基準点だけで位置推定を行うことが可能になることを示す．さらに,　 2つの基準点だけで3次元の位置推定の高精度化が実現できることを明らかにする．

パーソナルデータの管理や活用における本人関与の手段としてPersonal Data Store (PDS)や情報銀行という考え方がある．本研究は先行研究を踏まえて，PDSを含むパーソナルAIが個人を補助するということを想定する．こうしたAIシステムの社会実装や運用にはデータに関する個人の権限を明確にする必要があると思われる．これを検討するための第一歩として，本研究は，米国カリフォルニア州在住の大卒以上の有職者を対象にアンケート調査を行った．本調査結果の一つとして，彼らはPDSを含むパーソナルAIの補助が得られるとしたら，California Consumer Privacy Act (CCPA)やCalifornia Privacy Rights Act (CPRA)で定められる個人の権利について，より高い行使の意向があることが分かった．

初学者に対するプログラミング教育では，授業に追従できていない学生の把握が難しく，学生間で能力に差が生じてしまうという課題がある．
先行研究では追従できていない学生の早期発見のため，学生の書いたソースコードをもとに決定木を作成し，プログラミング能力の判別に重要となる特徴量の抽出が試みられている．
本研究では特徴量抽出の精度を向上させるべく，共クラスタリング手法であるIRMを用いて学生及び特徴量からクラスタ群を生成する．生成されたクラスタ群それぞれで決定木を構成することにより，初級者間，熟練者間を特徴づける特徴量の抽出が可能になると考える．

本研究では,図形描画のプログラミング課題でのソースコードに基づいた,学習者の見通しの評価手法を提案する.プログラミング教育の拡大から,プログラミング独自の思考力の評価手法に注目が集まる.課題に対する学習者の見通しを判断するには,指導者は個々の学習者のふるまいを観察する必要があるが,集団学習での実施は厳しい.そのため,思考が反映されるソースコードの関数呼び出しの記録から,学生の課題に対する考えをよく表した特徴量を作成する手法を提案する.課題実験を行い,10名分のソースコードを特徴量に変換した結果を示し,加えて,機械学習モデルによる学習者の見通しの評価支援に向けての可能性を探る.

情報系学科における統合開発環境を用いたCプログラミング教育では，コーディングのスタイルや規約の学習を重視するケースは少ない．将来的なソフトウェア開発者レベルを想定したコーディング指導やプログラミング教育は容易ではない．そこで，これらを支援することを目的に，Ｃプログラミングにおける定型的なコーディングフォームに学習情報を付加したデータ構造からデータベースを構築し，これらを用いた入門者向けのコーディングスタイル学習を支援するシステムについて研究を進めている．本稿では，定型コーディングフォームを構成するデータ構造の提案と学習支援システムのプロトタイピングおよびその試用結果について考察・報告する．

システムデザイン工学部デザイン工学科では，「コンピュータプログラミングⅡ」という講義が開講されている．この講義ではオブジェクト指向プログラミングの基礎を学習する．プログラミング言語はProcessingを採用している．授業ごとにアンケートをとり授業の理解度を調べている．その結果，理解度の低い項目が見られた．2019年以降，新型コロナの影響を受けて授業の様子をZoomで録画・配信している．これにより，受講者は講義をいつでも復習できる．筆者らは理解度の低い受講者に向けたオブジェクト指向プログラミングの復習コンテンツを試作している．本論文では，試作したコンテンツについて述べる．

本研究では，プログラミング体験を学習に有効なリソースとして蓄積していくために，多様な活動の履歴を外在化，収集し，「過去の自分との対話」を実現するプログラミング環境の構築を目指す．本研究は，一人称研究の考え方に基づく2種類のケーススタディと，提案システムHALO Toolsの試作から構成される．ケーススタディ1では，Jupyter Labを用いて，履歴を収集しながらプログラミングを行った．ケーススタディ2では，ケーススタディ1の結果を踏まえて試作したHALO Toolsに収集した履歴を取り込んだ上で，プログラミングを実施した．ケーススタディ2の結果から，HALO Toolsを用いたプログラミングではソースコード編集履歴と検索履歴の活用が示唆された．

新型コロナの影響を受け，プログラミング入門教育もその影響を受けた．2019年度は対面講義，2020年度は遠隔講義，2021年度はハイブリッド型講義を行った．システムデザイン工学部デザイン工学科のコンピュータプログラミングⅠの授業について，どのような変化があったのかを，授業毎に実施している理解度調査を目的としたアンケート調査の自由記述からテキストマイニングツール(KH Coder)を使って分析を行った．さらに受講者のモチベーションの向上を目的に開発したSIEMを使い，モチベーションの改善項目の変化を分析した．本論文では，その結果について述べる．

本論文では，4大学の2016年度から2021年度までの初年次学生約17,000人を対象に実施したICTの基本知識を問うテストの結果の傾向およびその問題の再考について述べる．このテストは，高校普通教科情報の知識部分に関する全40問の五肢択一式問題である．この成績の傾向として，全体の正答率が低かった問題は，正答率が高かった問題に比べて，URLやRAMなどのアルファベットの用語や略語の意味を問う問題が多いことがわかった．そして，正答率下位20問の各学生の成績と全40問の各学生の成績との間に強い相関が見られたことから，この20問の成績から全40問分の成績を高い精度で推定できると考える．

著者らは，多大学間で連携した反転型のオンライン研究発表会という教育モデルを提案し[1]，早稲田大学データ科学センターが実施するデータサイエンス教育プログラムの一環として実際にその取り組みを実施して実証的にその効果を検証すると共に，その改善を継続している。この取り組みは，早稲田大学データ科学センターが中心となって，早稲田大学・高度データ関連人材育成（D-DATa）プログラムの一環として設計し実施している。本稿では，この多大学連携型オンライン研究交流会の設計における本質的な骨子を明確にすると共に，その実施を通じた実証的な評価を行う。

フードロス低減のための、廃棄食品の回収再配布において、巡回経路の最適化を巡回セールスマン問題として扱い、オープンデータと整数線形計画法の適用を試みた．SDGsやポストコロナの貧困対策，経済対策において感染抑制と貧困対策を両立する手段として廃棄食料の利用に感心が高まっている．その有力な手段の一つがが消費地域における廃棄食品の再収集と配布システムの設置によるフードロス低減である．
ここで，廃棄食品の再収集と再配布は，廃棄直前のタイミングで行うから，当然状況に応じて素早く効率的に行う必要があり，効率的な巡回経路の策定が重要な課題となりえる．
この巡回経路策定タスクをオープンデータと整数線形計画法を用いて，状況に応じて最適に効率的に行うことを検討した．
本稿ではそのような検討について報告する．利用できるオープンデータ，利用できるアルゴリズムについて調査し，期待できる効果について考察する.

ITサービスにおける国際標準ではTrustworthinessに注目が集まっている。
2020年にはAIについて、2021年にはIoTについてISOからTrustworthinessに関する文書が公開されている。
一方、Trustworthinessが意味する内容については、必ずしも明確になっておらず複数の解釈が可能となっている。
本稿では、ISOの解釈において、ITサービスに対する信頼を生み出す源泉がTrustworthinessであると位置づけるとともに、ISOの定義における不十分さを明らかにする。

本校ではIC学生証を導入し、寮生の朝点呼等に活用をおこなっている。１年間の運用において、外泊者や学生証紛失による手動による処理が一定数あり、担当者の負担となっている。
本研究では、①外泊システムとの連携による外泊者の自動登録、②学生証以外での認証方法の開発により、システム運用の負荷軽減について検討を行う。

ICTを活用した学習の個別最適化や教育の高度化が進められている。その中で、課題となっていることの一つに実習や作業を伴う工学実験の高度化がある。本研究ではテーラーメード型の工学実験システムの開発を目的としてWebXRを用いた工学実験システムを開発し、教育効果の検証を進めている。本システムは、ブラウザを介した仮想空間で実験機器をインタラクティブに操作できる。インターネット環境とブラウザがあればどこでも起動できるため、オンキャンパスでの実験や遠隔環境での実験など様々な場面での活用が期待できる。本報告では基礎知識の異なる学生に対して実験システムを導入し、その効果を検証する。

　LMS(Learning Management System) と連携する動画配信システムの開発を行った．従来の動画配信システムは，LMSと独立したシステムとして存在し，動画のアップロードや配信動画の選択には，動画配信システムへの遷移や，専用プラグインのLMSへのインストールが必要とされていた．本研究では，学習支援システム間連携の規約であるLTI(Learning Tools Interoperability) に準拠した動画配信システムとすることで，様々なLMSに対応することと，LMS側から連携先システム内のコンテンツを選択することが可能な LTI の DeepLinking 機能をサポートすることで，LMSの UI のまま動画配信制御を可能とし，利用者のユーザビリティの向上を図った．

Massive Open Online Course (MOOC) instructors and production teams have a common challenge in monitoring multiple MOOCs and course re-runs, and MOOC-generated data. We developed a MOOC Management Portal to monitor, administer, and curate a range of MOOC matrices because there was no comprehensive solution available. The developed system is evaluated using real MOOC data, and it is capable of securely, efficiently, and reliably handling such data. As a result, the system enables the instructors to monitor their repetitive courses for the course improvement and the production teams to provide useful feedback for the instructors and create a report for multiple courses.

近年，小学校や中学校などの義務教育機関では，Newspaper In Education（NIE）が実施されている．しかし，小学校でのNIEにおいては，NIEを実践する教師の教材準備に対する負担が大きい．そこで本研究では，NIEを実践する教師の教材準備を支援するため，授業で利用するNIEワークシートを自動生成するシステムの構築を目的とする．本稿では，初期検討として，新聞社がWeb上で公開しているNIEワークシートに注目し，ワークシートで出題されている問題文の特徴を分析する．そして，分析結果を基に，今後の展開について検討する．

本研究では、動画投稿共有サイトYouTubeの動画を評価した視聴者の背景属性や評価理由を、動画コメント欄のテキストから分析する手法を示す。網羅的な分析結果に基づいて判断ができる本手法は、仮説を立てて調査項目をあらかじめ絞る従来方法に比べて、幅広い背景の発見につながることが考えられる。本手法を小・中学生向けに学習コンテンツを配信している「教育系YouTuber」の動画に集まった視聴者のコメントへ適用した。その結果、動画による学びに感謝する視聴者の背景には、学校の授業からの脱落だけではなく、塾への不満、発達障害や入院といった子どもたちの事情、大人の学び直しや資格試験対策などの多様な背景があることを明らかにした。

自然文で書かれた設問に対して、学習者がその設問に正答できるかを自動予測する課題は教材推薦など教育上の広い応用に繋がり重要である。この課題は設問文に加え学習者の回答履歴等の考慮も要するので、高い自然文理解性能が報告される深層転移学習・自然言語処理の技術を、そのままこの課題に適用しにくい。加えて、教育上は予測器から学習者の能力値等も抽出したい。本研究では、学習者を表す特殊な語、学習者トークンを設問文に付加し文書分類の問題に帰着させる簡便な方法により、高い予測性能と解釈性を併せ持つ学習者反応予測手法を提案する。実験の結果、項目反応理論等の手法に比べ統計的有意に高い予測性能を示し能力特性抽出も行えた。

昨今, オンライン授業が取りいられるようになり, 口頭での質問だけではなく, 文章による質問機会も多い.
文章による質問では, 擬音語を用いることや, ジェスチャーなどを交えての質問は難しいため, 質問内容が充足されていないと回答が困難となる.
そのため, 質問者と回答者の不足部分を補うやりとりが増えて効率よく対応することができない.
したがって, 回答者がスムーズに回答できるよう, 内容が十分に満たされた質問を伝える力を向上させることが必要である.
本研究は, 質問に対して, 不足していると思われる内容を回答者がタグ付けして提示し, 質問者が質問内容に必要な情報を充足することを促すシステムの開発である.

現代社会では生活習慣病が危険視されている. 生活習慣病の要因の一つとして運動不足が挙げられる. 運動不足の改善が生活習慣病の発症や死亡リスク, 生活機能低下のリスクを下げることにつながる. しかし, ユーザ自身が個人個人に適した運動メニューを考え, 決定する事は負担が大きく, それらを継続することは容易ではない. そこで, ユーザの身体情報, 運動目標レベルや運動目的を考慮した運動提案システムが必要とされる. 本研究では, 生活習慣病予防のために厚生労働省が平成25年に作成した「健康づくりのための身体活動基準2013」の身体活動量の目標値の目安を基に, ユーザの年齢, 性別などの身体情報, 運動目標レベルや運動目的を考慮し, ユーザに適した運動メニューを提案するシステムの構築を目的とする.

感染症予防のためにオンラインでの授業や会議が増えた．これらは参加者の安全が確保でき，お互いが離れていても機会を作れるという利点があるものの，対面で実施した場合と比較すると相手の様子や反応などが分かりにくいという難点がある．そこで筆者らは，ウェブカメラの映像から得た顔の向いている方向の情報から，特定の動作を判定しその回数を記録することで，授業や会議に対する相手の理解度などを把握できないかと考えた．本研究は「うなずく」や「首を傾げる」などの動作を判定するシステムの開発を目標とし，本稿では，その基礎研究として行った，顔方向から動作を判定する方法の検討や評価実験について述べる．