Yutaka Ishii 研究室
主宰者:Yutaka Ishii
千葉大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
この研究室は、教育支援技術と材料評価技術という二つの主要な領域で研究を展開しています。
教育支援の領域では、学習者が産出したテキストや音声に対する自動評価・フィードバックシステムの開発に取り組んでいます。記述式答案や要約、スピーキング、プログラミング学習など、多様な学習活動を対象として、自然言語処理や音声認識といった技術を活用し、学習者個々の状況を把握して適切なフィードバックを提供する仕組みを構築しています。特に、評価システムが自らの判断根拠を説明できることを重視し、教育学的な知見と組み合わせた実装を行っています。さらに、対話型エージェントやロボットなどの具体化身を備えたインタラクティブなシステムも開発し、学習者と学習支援システムの関係構築のあり方も調査しています。
材料評価の領域では、超音波を用いた非線形特性の測定により、金属材料の内部構造の変化を検出する研究を進めています。特にニッケル基超合金やチタン・アルミニウム合金といった高温環境での使用を想定した材料に対して、クリープ劣化に伴う微視的な組織変化と超音波特性の関連性を明らかにしようとしています。さらに、高次元データの可視化技術の開発も行い、複雑な測定データの理解と解析を支援しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(21 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1587/essfr.16.4_289
- DOI: https://doi.org/10.2472/jsms.72.90
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matchar.2023.112657
- DOI: https://doi.org/10.1299/transjsme.22-00228
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2023.j041-02
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2023.j041p-08
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- DOI: https://doi.org/10.22318/cscl2023.305722
- [2023] Automated speech scoring of dialogue response by Japanese learners of English as a foreign languageDOI: https://doi.org/10.1080/17501229.2023.2217181
- DOI: https://doi.org/10.56761/efre2022.c3-o-007201
- DOI: https://doi.org/10.1109/edunine53672.2022.9782342
- DOI: https://doi.org/10.1299/transjsme.22-00046
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2022.j041p-11
- DOI: https://doi.org/10.1109/tale52509.2021.9678608
- DOI: https://doi.org/10.1109/istem-ed52129.2021.9625093
- DOI: https://doi.org/10.2472/jsms.70.191
- DOI: https://doi.org/10.1299/transjsme.20-00104
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