著者

増田 樹郎 Tatsuro MASUDA

巻号頁・発行日

no.3, pp.33-44,

著者

細井 晴代 増田 樹郎

出版者

愛知教育大学障害児教育講座

雑誌

障害者教育・福祉学研究 (ISSN:18833101)

巻号頁・発行日

vol.11, pp.131-140, 2015-03

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自閉症児とその母親の関係は一般的に築かれにくい。自閉症児が侵襲的な世界にいることから〈安心〉を得にくく,甘えを発達させるのに時間がかかるからである。一方,母親は自らと同一視して子どもの行動の意味すなわち〈語り〉を読み取ろうとするものであるが,自閉症児の場合,その独特の感性から母親は子どもの〈語り〉を捉えにくく,子どもが〈わからない〉と感じがちである。それが母親に子どもの〈語り〉を理解しようとする姿勢を失わせ,母子の一体感を失わせる。「自己」は母親との一体感からつくられるため,自閉症児は「自己」が脆弱になり刺激に敏感になっている。母子の一体感を支援することが自閉症児の母子には必要である。そのためには,自閉症児の〈語り〉の意味を理解しようとする母親の姿勢を支えることが必要である。この姿勢から,母親が自閉症児の〈語り〉を理解し,自閉症児が〈安心〉できるかかわりをすることができる。同時に〈語り〉と向き合う方法が見えてくることで,母親も〈安心〉し,母子関係は改善していく。また,母子関係の維持には甘えが必要である。自閉症児療育での母子支援には,自閉症児の甘えに母親が気づけるような支援も必要である。

著者

原 大地 山口 俊輔 下田 佳央莉 勝山 しおり 増田 樹 十枝 はるか 中沢 信明 李 範爽 外里 冨佐江

出版者

北関東医学会

雑誌

北関東医学 (ISSN:13432826)

巻号頁・発行日

vol.64, no.1, pp.37-42, 2014-02-01 (Released:2014-04-04)

参考文献数

16

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【序 論】 Mental rotation (以下, MR) とは, 3次元空間で自由に回転する図形が何であるのかを照合する心的活動である. リハビリテーション領域においても治療的介入手段として, MRの基礎研究・臨床応用が進められている. 身体部位を用いた回転画像を提示した時の反応時間は, 回転角度の増加に伴い遅延すると報告している. 反応時間は, 加齢やスポーツ実施などによる影響があると報告されている. このように年齢や表示角度に関するMRの関連については報告がみられているが, 視覚情報の入力に関与すると思われる眼機能 (利き目) とMRとの関係を報告した論文は少ない. したがって, 本研究では身体部位である手の回転画像を用いて, これまでに報告されてきたMR反応時間と性差, 利き手との関連に加え, 利き目の属性との関連を検討することを目的とした. 【方 法】 本研究は群馬大学倫理審査委員会により承認された. 対象は103名の健常大学生 (平均年齢20.9±2.2歳, 男性51名, 女性52名, 右利き目者59名, 左利き目者44名) であった. 課題は両手の画像が0°, 90°, 180°, 270°回転してある32枚の写真によって構成され, それらの写真がランダムにPCの画面に表示された. 被験者は画像を見て, それが右手なのか左手なのかをPCのキーを押すことで回答し, MR反応時間と回答が記録された. 統計解析は一元配置分散分析, 独立したt検定を行った . 解析には統計ソフトIBM SPSS Statistics 20を使用し, 有意水準を5%とした. 【結 果】 MR反応時間は, 回転角度の180°と0°, 90°, 270°間で有意差がみられた (p<0.05). 利き目では有意差がみられたが (p<0.05), 性別, 利き手では有意差はなかった. 【考 察】 MR反応時間は性別, 利き手ではなく利き目と関連があることが示唆された. すなわちMRに関連する情報処理過程は利き目によって異なることが示唆された.

著者

増田 樹 中川 慧 星野 崇宏

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2023, no.FIN-031, pp.81-88, 2023-10-10 (Released:2023-10-12)

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近年、大規模言語モデル(LLM)、特にOpenAIが開発したChatGPTの出現は、多岐にわたる領域での応用が試みられている。なかでも、医師国家試験や、司法試験をはじめとする難関資格試験を解かせる試みが増えてきた。それは公認会計士試験も例外ではなく、特に、米国公認会計士試験についてはすでに合格水準を超える精度が観測されている。一方で、米国公認会計士試験の合格率は50%前後であるものの、日本の公認会計士試験短答式試験の合格率は概ね10%程度で推移しており、より難度が高い可能性がある。本研究の目的は、難解な専門資格試験における言語モデルの応答能力や限界を理解することであり、特に、日本の公認会計士・監査審査会が実施する公認会計士試験(短答式試験)のうち、監査論の問題をChatGPTのAPIを活用し、回答する枠組みの提案を行う。そして、GPT-3.5とGPT-4に回答させることでその精度を比較検証する。結果として、GPT-3.5では、正答率は50%程度(チャンスレート同等)のものの、GPT-4では、60%を超える正答率を確認でき、有意チャンスレートを上回ることが確認できた。今後、このような会計・監査分野に特化したLLMを監査業務へ活用することで、より効率的かつ効果的な監査を行える可能性がある。