更新日: 2025 年 5 月 22 日
データ基礎情報学のウェブサイトへようこそ！
本講座では、複雑で多様な自然現象や社会現象、および人間の活動、特に、一過的で定型処理が難しい事例を中心として、そこから収集・生成されるデータを、我々にとって価値の有る情報として紐解き、意味づけ活用するための情報論的な枠組みとその応用について教育・研究しています。
早川 美徳 (HAYAKAWA Yoshinori)
データ駆動科学・AI 教育研究センター センター長、教授
キーワード: 複雑系、行動分析
研究テーマ: 複雑系のダイナミクスと情報理論
鳥や魚の群れを見ると、あたかも一個体の多細胞生物のように複雑に振る舞う。こうした群れ行動を屋外での実測データに基づいて推定する等、生物系も含む複雑な現象に情報論的な観点からアプローチしている。
鈴木 顕 (SUZUKI Akira)
データ駆動科学・AI 教育研究センター 教授
キーワード: 組合せ遷移、計算複雑性、グラフアルゴリズム
研究テーマ: 組合せ遷移問題における解空間の構造解析
制約充足問題やグラフ問題における解の空間は、単に解の集合として存在するだけでなく、それらの間に自然な隣接関係を考えることでグラフ構造として捉えることができる。こうした解空間グラフの構造的性質を理論的に分析し、その計算困難性や効率的推定の可能性を探る研究を行っている。
三石 大 (MITSUISHI Takashi)
データ駆動科学・AI 教育研究センター 准教授
キーワード: 学習分析、行動分析
研究テーマ: IT 教育・e ラーニングにおける学習分析
IT 教育や e ラーニングにおいて効果的な学習を促進するためには、エビデンスに基づく教育・学習内容の改善・高度化が必要となる。そこで、実際の教育現場を対象とした具体的なアプリケーションやツールを開発し、実践を通じて記録される様々な学習行動を分析しモデル化を行っている。
松本 哲 (MATSUMOTO Satoru)
データ駆動科学・AI 教育研究センター 助教
キーワード: SRL学習分析、SSIデータ分析、分散秘匿分析
研究テーマ: SRL支援のための学習履歴可視化と行動分析基盤の構築
学習者の自律的な学びを促進することを目的に、自己調整学習（Self-Regulated Learning: SRL）を支援する学習履歴の可視化や、教育現場に即したツールの開発を行い、実践から得られる学習行動データの分析とモデル化を行う。
大石 峰暉 (OHISHI Mineaki)
データ駆動科学・AI 教育研究センター 助教
キーワード: 統計科学、スパース推定、モデル選択、不動産データ解析
研究テーマ: データ分析手法の開発とその応用
スパース推定、ノンパラメトリック回帰、変化係数モデルなどを用いた分析手法やその推定アルゴリズムを開発している。例えば不動産の価格予測や海洋生物の生態調査などの空間・時空間データ分析を想定しており、企業や研究所とも協力し、実データの解析にも取り組んでいる。
竹内 章人 (TAKEUCHI Akihito)
情報科学研究科 D1
研究テーマ: 漫才における音声的特徴に基づく演者の熟練度分類
漫才における発話タイミングや韻律などの音声的特徴を分析し、演者の熟練度を分類する。高度に訓練されたプロとアマチュアの比較を通じて、対話の「間（ま）」の構造的違いを明らかにし、対話ロボットや人と人のより良い対話への応用を目指す。
ADRIEN Simon
COLABS 交換留学生
研究テーマ: ブレンド型学習における学習分析
対面授業とオンライン学習を組み合わせた新しい学習方法であるブレンド型学習では、学習者の学習行動を示す履歴を記録・保存することができる。そこで、この学習履歴データを分析し、学習成果を最大化する学習方法を明らかにするとともに、ドロップアウトの危険性のある学生の事前検出を試みる。
大河 雄一 (OHKAWA Yuichi)
大学院教育学研究科 先端教育研究実践センター 助教
データ駆動科学・AI 教育研究センター 兼任
キーワード: 教育工学、学習支援システム、音声認識
研究テーマ: 初修語学教育用スマートフォン学習教材の開発
大学で初めて学ぶ第二外国語の習得には、継続した繰り返し学習が必要である。大学生の多くが携帯するスマートフォン上で手軽に学習が可能な教材アプリの開発を行っている。
住所: 〒980-8576 宮城県仙台市青葉区川内41 マルチメディア教育研究棟
E-mail: mineaki.ohishi.a4 at tohoku.ac.jp (大石 峰暉)