著者

小林 翔

出版者

京都精華大学

雑誌

京都精華大学紀要 = Journal of Kyoto Seika University (ISSN:09173986)

巻号頁・発行日

no.48, pp.21-42, 2016

著者

小林 翔太 原井 康孝 淀 忠勝 大槻 昇平 中里 道 野口 浩徳 蒲原 覚

雑誌

2021年春の年会

巻号頁・発行日

2021-01-22

著者

小林 翔

出版者

日本アニメーション学会

雑誌

アニメーション研究 (ISSN:1347300X)

巻号頁・発行日

vol.16, no.2, pp.3-14, 2015

著者

小林 翔

出版者

全国英語教育学会

雑誌

全国英語教育学会紀要 (ISSN:13448560)

巻号頁・発行日

vol.32, pp.161-176, 2021-03-31 (Released:2022-04-01)

参考文献数

36

被引用文献数

1

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English has been recognized as a means of communication around the globe. However, students describing feelings of anxiety for speaking can be a common phenomenon owing to the lack of authentic situations to practice English. In this study, we examined the impact of an e-collaborative project using Information and Communication Technology (ICT) aimed at alleviating learners’ unwillingness to communicate in English. Two English-speaking programs were carried out using videoconferencing technology and an online video discussion platform that helps individual learner reflect and share the videoconferencing experience. A total of seventeen Japanese college students and thirteen Australian high school students participated in the study. Data were collected using a nine-item questionnaire before and after programs and free response item, and student reflections were analyzed using the co-occurrence network of words in the KH coder. Results showed that there was no statistically significant effect on reducing unwillingness to speak English, however, speaking anxiety statistically decreased. Additionally, it was observed that positive attitudes toward English changed after the intervention. These findings suggest that the e-collaborative project may have had an impact on decreasing speaking anxiety and enhancing motivation.

著者

芳賀 道匡 堀川 佑惟 上野 弘晶 小林 翔太 曹 蓮 杉森 伸吉

出版者

日本環境心理学会

雑誌

環境心理学研究 (ISSN:21891427)

巻号頁・発行日

vol.9, no.1, pp.50, 2021 (Released:2021-05-06)

著者

小林 翔太 宮川 将士 武政 奨 高橋 直希 渡邉 好夫 加納 学

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第35回 (2021)

巻号頁・発行日

pp.4F1GS10l03, 2021 (Released:2021-06-14)

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ケミカルトナー製造プラントでは,収集されるプロセスデータを活用し,機械学習を用いた品質自動制御を実施している.精度の高い機械学習モデルを構築する際に,入力変数と出力変数を対とする多くのデータを必要とするが,トナー製造プラントでは,毎日1ロットという生産量であるため,長期間データを収集しなければならない.一方,製造現場ではしばしば工法や材料の改良が行われており,データの再収集と予測モデルの再構築の間は,手動操作による多大な工数が必要となる.そのため,少数ロットのデータを用いて精度の高い予測モデルを構築することが求められている.本稿では工法の改良後の少量データと改良前のデータに対して転移学習を活用した品質予測手法について提案する.提案手法では,簡単な特徴空間の拡張で実装が可能なFrustratingly Easy Domain Adaptionを転移学習に用い,予測手法にはガウス過程回帰(GPR)とバギングを組み合わせる手法を用いた.提案手法をトナー製造プラントに活用した結果,品質管理者の工数75%低減を達成した.