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オンライン文化学術展2020「河野ゼミ研究紹介」
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オンライン文化学術展2020「河野ゼミ研究紹介」
1.
オンライン文化学術展 『河野ゼミの研究紹介』 情報システム学系 ゲーム・アプリケーション研究室 河野義広
2.
TOKYO JOHO UNIVERSITY 本研究室のターゲット ◼
人を楽しませ、助けるアプリケーションを創る ◼ ゲームソフト、スマホアプリ タブレットアプリ ◼ アプリケーションソフトのほぼすべてが含まれる ◼ Office、Webブラウザ、メーラ等々 ◼ 人間とソフトウェア・ハードウェアの間を取り持つ技術 ◼ 人工知能(AI)、仮想現実(VR) 拡張現実(AR) ◼ Web上の各種サービス ◼ SNS、クラウドサービス 2
3.
TOKYO JOHO UNIVERSITY 本研究室の研究方針 ◼
ゲームを応用した研究(ゲームは手段の1つ) ◼ 教育向けゲームの研究開発 ◼ プログラミング教育、情報リテラシー、数学教育 ◼ 防災訓練、地域活動支援…etc. ◼ ゲーム要素技術の研究開発 ◼ VR/ARを用いた臨場感・没入感、AIのアルゴリズム ◼ リアルタイムネットワークゲーム技術、並列分散処理 ◼ ゲーミフィケーション(現実の課題をゲーム化して解決) ◼ 位置情報ゲームで交流(ポケモンGo)、子どもの主体性開発ゲーム ◼ 人の役に立つアプリケーション ◼ 健康寿命を延ばすためのヘルスケアアプリケーション ◼ 人と人をつなぐマッチングサービス 3
4.
TOKYO JOHO UNIVERSITY ゲーミフィケーションの要素 ◼
ゲーミフィケーション(Gamification)とは? ◼ 現実の課題をゲーム化して解決すること ◼ ゲーム化する(Gamify)の名詞形 ◼ 目的達成までの過程をゲーム感覚で取り組めるようにすること ◼ ゲーミフィケーションの要素(マクゴニガル 2011 ) ◼ ゴール:達成すべき目標、ルール:制約条件 ◼ フィードバックシステム:達成度の把握 ◼ 自発的参加:「越える必要のない障壁」 ◼ バートルテストによる分類(バートル 1996) 4 参照:https://www.ssaits.jp/blog/motivation/gamification/bartle-test.html
5.
TOKYO JOHO UNIVERSITY ゲーマーのタイプ分類 5 参照:https://www.ssaits.jp/blog/motivation/gamification/bartle-test.html
6.
TOKYO JOHO UNIVERSITY 教員紹介 ◼
名前:河野 義広(かわの よしひろ) ◼ 所属:ゲーム・アプリケーション研究室 ◼ 専門:情報工学、社会情報学 ◼ 社会課題をシステムで解決する! ◼ 実生活すべてが研究対象 ◼ テーマ:ゲーミフィケーション× AI × リアルタイム ◼ 主体的な学びを促進する子ども向け学修支援システム ◼ リアルタイムWebゲームを実現するゲームデザイン基盤 6
7.
TOKYO JOHO UNIVERSITY 卒論テーマ例 ◼
子ども×学び×地域活動 ◼ 子どもの志向に基づく学修課題推薦システム ◼ 子どもの主体性開発ゲームの開発 ◼ プログラミング的思考育成システム ◼ ICTリテラシーゲームの開発 ◼ Webゲーム×ゲームデザイン×リアルタイム ◼ リアルタイムWebゲームにおける不快感の定量評価 ◼ リアルタイム性の要件に基づく最適なリアルタイム Webゲームのデザイン手法 ◼ オブジェクト配置による非エンジニア向けリアルタイム Webゲーム開発ツール 7
8.
TOKYO JOHO UNIVERSITY プロジェクトと研究チーム ◼
方針 ◼ プロジェクト毎に複数の研究チームを編成 ◼ 1チームは3~6名程度とし、プロジェクト毎に3チーム程度 ◼ プロジェクトと研究チーム紹介 ◼ 地域・教育システムプロジェクト ◼ 主体的な学びを促す子ども向け学修支援システム ◼ 子ども向け主体性開発ゲームの開発 ◼ ICTリテラシーゲームの開発 ◼ ソーシャルイノベーションプロジェクト ◼ リアルタムネットワークゲームの開発基盤技術 ◼ ソーシャルサービス、マッチングサービスの開発 8
9.
TOKYO JOHO UNIVERSITY 地域活動を通じた研究 ◼
地域活動における課題をシステム開発で解決 ◼ 地域活動 ◼ こどものまち:子ども主体のまちづくりイベント ◼ IT大学:IT(プログラミング、インターネット等)を教える地域活動 ◼ 学びの記録をAIで解析しフィードバックする推薦システム 9
10.
TOKYO JOHO UNIVERSITY リアルタイムWebゲームの開発 ◼
ネットワーク対戦型レースゲーム(4人対戦) 10 プレイヤA(自キャラ):黄色 対戦相手:赤・青・緑 通信遅延・頻度の影響で対戦相手の車はカクカク描画! 予測・補間技術を用いて対戦相手の現在位置を予測する プレイヤB(観察用):緑 対戦相手:赤・青・黄
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