著者
岩崎 信 長谷川 晃 最上 忠雄 藤原 充啓 三石 大
巻号頁・発行日
2005 (Released:2005-04-01)

本研究では,東北大学工学部量子科学館加速器を大型実験装置の例として,高度にITを活用した高校生向きの科学実践型課外授業を開発し,SSH高校生に最適なプログラムのモデル:ブレンディングモデルを開発実践した.大型実験装置現場での授業:実地授業を中心として,導入学習としての事前eラーニング遠隔授業,締めくくりの学習としての事後遠隔リアルタイム授業の3部構成を開発し実践で検証した.授業の目標は、体験目標:加速器の運転、ビーム照射、物質の変化体験.向上目標:学んだ(学ぶ)知識の総合的運用,『エネルギー』と『物質』(原子・イオン)の2つのキー概念で理解.先端的な装置の研究や実用の活用について体験的に理解.達成目標:用いるイオン加速器のシステムとしての構造や構成を理解し加速器を運転することで身体的に獲得する.17年度は埼玉県SSH2年生〜20人、18年度は山口県SSH3年生2人加えて実施された。事前,実地は東北大学のオープンキャンパスを含む夏休み時期に独立に,事後は合同で11月下旬にJGN2を利用して実施した.生徒達の高い加速器概念獲得状況の確認と、アンケート調査等により良好な評価を得た。キーは,生徒たちにとって難解な加速器を"分かる"状態に導くことと、同時にある種"分からない"状態も作り,好奇心,探索心を誘起させ,努力する気持ちを惹起させること.つまり、既習知識の活用の場面と新知識獲得への挑戦的文脈を実践的に用意した.大型装置は存在感があるが,それを生徒達が理解し,運転し,使い,関連する多様な生起現象を思考する身体的実験環境は,科学的論理的思考の基礎となる対象の科学的認識モデル形成を自然に促進する.大学の大型実験装置,教員,院生,それらの活動や思考や説明との接触は,"異文化"との濃厚な接触であり,将来の創造性,独創性発揮(直観や洞察)によい影響を与えると確信する.
著者
中井 未生 三石 大
出版者
東北大学
雑誌
教育情報学研究 (ISSN:13481983)
巻号頁・発行日
vol.2, pp.111-118, 2004-03

本研究の目的は、音楽の印象評価に基づく特徴とその印象に対する個人差の関係を明らかにすることである。本研究では、音楽の印象を表す言葉による楽曲フレーズの印象評価実験を行った。分析の結果、「明るい」、「優しい」といった印象の曲は、その印象について明確な評価が可能であり、評価の個人差も少なかった。これに対して、「暗い」、「重い」といった印象の曲は、その曲を特徴付ける「暗い」や「重い」に関しても印象の個人差が大きいことが明らかになった。また、被験者の音楽経験と曲の認知度の違いによる印象評価の差はあまり大きくなかったが、差が見られた印象は、その曲の特徴をあまり示さない印象であり、経験や認知度が少ない被験者が多い被験者よりも高く得点する項目が確認された。
著者
三石 大 佐々木 淳 船生 豊
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2000, no.44, pp.53-60, 2000-05-25

動画像や音声など、その内容を表すインデックスを明示的に作成することが難しいマルチメディアデータベース等の検索のために、半自動かつ動的にインデックスを生成するための手法について提案する。本稿で提案する手法は、利用者のデータベースの利用が、その利用者の関心や興味によって偏りがあることを利用するものである。これは、予め内容毎にある程度分類されているデータベースへの個々の利用者のアクセス履歴をもとに、それぞれの分野に対する利用者の興味の方向を示すベクトル空間(ユーザモデル)を推測し、同時に、個々のデータがどのような利用者からアクセスされたかの履歴をもとに、このユーザモデルからそのデータの内容を示すインデックスとしてのベクトル空間(タイトルモデル)を推測するものである。これを繰り返すことにより、データベースの利用時に各データの内容の方向性を示す値を動的に更新し、適切なインデックス付けが可能となると同時に、そのデータが持つ潜在的な意味情報の抽出が可能となると予想され、従来のシステムでは利用者が気付かなかったデータを発見することが可能となる。本稿では、このモデルに基づく漸化式を定義するとともに、シミュレーションによりその有効性を示す。We propose a semi-automatic indexing algorithm with emotional keywords such as genre names for multi-media database(e.g. movie files, audio files) according to user's sensitivity by using user's access histories for database. At first, we simply categorize data, and create a vector space of each user's interest(user model) from the history of which categories the data, the user had accessed, belong to. Next, we create vector space of each data(title model) from the history of which users the data had been accessed from. By continuing the above method, we could create suitable indexes, which show emotional content of data. In this paper, we define the recurrence formula based on the proposed algorithm. We also show the effectiveness of the algorithm by simulation result.