2022 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク
学部・研究科
Faculty/Graduate School
総情
時間割コード
Course Code
70402
科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle
ヒューマンエージェントインタラクション
<M><C>
授業形態/単位
Term/Credits
クラス
Class
/2
担任者名
Instructor
米澤 朋子
曜限
Day/Period
金2
授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives

授業種別 / Teaching Types

講義(オンデマンド配信型)

言語 / Language

日本語(Japanese)

授業概要 / Course Description

ヒューマンエージェントインタラクションとは、擬人化された人工的な存在と人間とのやりとりやコミュニケーションを示す言葉である。  ペットロボットやPC画面内の案内エージェントなど、様々な擬人化システムと触れ合う世の中になりつつある。  本講義では、世の中のシステムの擬人化技術とインタフェース設計について知見を深め、  設計手法や必要技術の知見を深め、自らの問題意識に擬人化の手法を導入するチャンスを発見する能力を磨く。  グループワークや個人課題に取り組み、擬人化システムのアイディアを出すトレーニングを行う。  ※グループワークあります

学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy

(総合情報学部)
1.知識・技能
  
2.思考力・判断力・表現力等の能力
  

到達目標 / Course Objectives

①知識・技能の観点
→1.擬人化とは何か、人間はなぜ擬人化を必要とするのかを理解する。
→2.擬人化したしくみに有用な情報技術や工学技術を学ぶ。
→3.擬人化を応用した様々な技法を学ぶ。

②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
→4.擬人化システムを新しく考える発想力を養う。
→5.グループワークとプレゼンによる擬人化技術の新規性表現力を養う。

③主体的な態度の観点
→6.グループワークや個人課題における問題発見姿勢を養う。
→7.他者の擬人化技法についての批判的視点を養う。

授業手法 / Teaching Methods

・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
・学生同士の意見交換(グループ・ペアワーク、ディスカッション、ディベート等含む)
・プレゼンテーション(スピーチ、模擬授業等含む)
・オンライン授業併用やオンライン型の場合、グループワークにはZoomやLMSチャットなどを用いることにします。人数や状況に応じ、グループワークとプレゼンテーションに関しては行われないこともあります。

授業計画
Course Content

授業計画 / Course Content

第01回  導入〜擬人化とは(状況の擬人化、モノの擬人化) 
第02回  人間の擬人化性質:メディアイクエージョンと不気味の谷
第03回  設計1〜擬人化の必要性と目的:何のための擬人化?
第04回  設計2〜擬人化の技術と手法:インタラクションとコミュニケーションのI/O基礎技術
第05回  人とヴァーチャルエージェントの間のデザイン(HAI) 
第06回  人と実体型エージェント(ロボット等)の間のデザイン(HRI) 
第07回  人と人をつなぐ社会的ロボットのデザイン(HHC)
第08回  TOPIC  I〜人工知能の成す擬人化
第09回  TOPIC  II〜形・外観の必要性
第10回  TOPIC  III〜生きていることの必要性
第11回  HAI,  HRI,  HHCについてのまとめとグループ討議
第12回  TOPIC  IV〜エージェント関連分野の広がり とグループ討議
第13回研究動向part1とグループ討議 
第14回  研究動向part2とグループ討議 
第15回  グループ討議の発表会
※第11回から第14回にかけて、授業の半分以上をグループ討議とします

授業時間外学習 / Expected work outside of class

・グループまたは個人でのエージェントデザインの実習
・関連書籍の調査

成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria

方法 / Grading Policies

定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
次のとおり、評価割合を変更します。
(元の評価方法は、その下に記述します)

<新評価割合 2021年度 以降>
LMSによるアンケート・課題提出  50%、グループワーク  15%、中間レポート  15%、最終レポート  20%
+任意提出レポート(自由レポート)+α得点となります

<新評価割合 2020年度>
LMSによるアンケート・課題提出  20%、グループワーク  25%、中間レポート  25%、最終レポート  30%
+任意提出レポート(自由レポート)+α

<旧評価割合>
出席、3-4回に一度の任意提出レポート(自由レポート)、および最終発表会と試験による評価を行います。 
任意提出レポート課題では、画期的な提言をするレポートを歓迎し、高く評価します。

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

グループ最終発表と、期末試験、最終レポートは必須。

教科書
Textbooks


負担が重くならないよう配慮し参考書としているものが多いですが,適宜指示があるかもしれません.

参考書
References

山田誠二  『人とロボットの<間>をデザインする』  (東京電機大学出版局)  9784501543808
バイロン・リーブス  (Byron  Reeves)、クリフォード・ナス  (Clifford  Nass) 細馬宏通 翻訳  『人はなぜコンピューターを人間として扱うか―「メディアの等式」の心理学』  (翔泳社)  9784881358603  出版後増刷していない可能性があるため図書館などを調べること。授業で内容を紹介する。
岡田美智男、松本光太郎、麻生武、小嶋秀樹、浜田寿美男  『ロボットの悲しみ  コミュニケーションをめぐる人とロボットの生態学』  (新曜社)  9784788514041
岡田美智男  『弱いロボット』  (医学書院)  9784260016735
ヒューマンエージェントインタラクションシンポジウム実行委員会  『ヒューマンエージェントインタラクションシンポジウム論文集』  http://hai-conference.net/symp2015/    
西田豊明、  北村泰彦、木下哲男、間瀬健二  『エージェント工学』  (オーム社)  9784274132476

その他授業内で適宜指示

フィードバックの方法
Feedback Method

中間レポート・最終レポート・グループワーク それぞれにおける講評を予定しています。

担任者への問合せ方法
Instructor Contact

関大LMSのメッセージでお問い合わせください。

備考
Other Comments

授業関連のウェブページなどを適宜授業内で紹介します。

2022年度は授業実施形態として、
・オンライン資料型講義
・LMSでのレポート・アンケート回答
に加え、
・オンライン授業Zoom(グループワーク用)
・オンデマンドビデオ配信
等を検討、予定しています。
適宜連絡しますので、LMSをこまめにチェックするようにしていてください。