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明治神宮外苑にて開催されているクリエイティブの祭典、東京デザインウィーク2016の「学校作品展」に藤村ゼミ、中野ゼミが出展しています。大妻女子大学からは初出展となります。

今回の学校作品展のテーマは「Pairs」です。

藤村ゼミの3年生による「かがみらくる」は、鏡を使って「対(つい)」を表現した巨大な万華鏡(カレイドスコープ)のメディアアートです。プログラミングで生み出された寄木をモチーフにした映像が、手の動きを認識するLeapmotionによって刻一刻と変化し、美しい模様を作り出します。

かがみらくる
http://web.fujimura.com/blog/archives/1025

 

中野ゼミの3年生による「はなちゃんの恋の部屋’s」は、センサと映像を使って「モノ」とそこに込められた「想い」のペアを表現しました。架空の少女マンガに登場する主人公の部屋には、いくつか大切なモノが設置されています。そのモノを見つけたり、触れたりすると、主人公の「想い」が映像となって壁面に映し出され、ストーリーが見えてくるという作品です。

はなちゃんの恋の部屋's
http://hanakoi.kidaishintaro.com/hanakoi/

 

展示会場はとても広く、企業展示やプロクリエイター展示、イベントやフードも充実しています。最先端のデザインに触れに、ぜひ、会場まで足を運んでみてください。

 

【開催期間】
前期:2016年10月26日 〜 10月31日
後期:2016年11月2日 〜 11月7日 ※11月1日は終日閉場
※11月7日はイベント中止となりました

【開場時間】
11:00〜21:00 ※最終日は20:00まで

【会場】
明治神宮外苑 絵画館前
〒160-0013 東京都新宿区霞ヶ丘町2-3

【入場チケット】
2,500円(一般当日券)
大学生 1,500円 高校生 1,000円 中学生500円(学生証提示)

【公式ホームページ】
http://tokyodesignweek.jp/

 

 

田丸ゼミでは、平成28年8月8日(月)法政大学理工学部の平野研究室との 合同ゼミを法大市ヶ谷キャンパスのボアソナードタワーのゼミ室で開催しました。

参加者は当ゼミから卒論生が5名、法大が卒論生9名、M1生2名などでした。 お互いに4年生の卒論と、修士1年生の修論の中間発表を実施しました。

まず、当方のゼミ5名のプレゼンに続き、法大生11名の学生が、 質疑応答を含め各人7分間程度の発表を行いました。

その後、会場を最上階に近い25階の部屋に移し、 軽食を食べながら懇談。本学千代田キャンパスが足元に見られ、眺めは最高でした。

この合同ゼミでは、学生達はお互いに刺激し合い、研究成果の向上につながればと思い、 今後も継続する予定。次回は来年1月頃の実施予定です。

当ゼミのプレゼン題目

R.I. ARアプリの画像認識
T.O. 二輪ロボットの走行
A.J. 複数エレベータの最適スケジューリング
A.T. 応答時間テストによる評価
M.Y. POS端末インタフェース

 

情報デザイン専攻2年生の必修科目「クリエイティブ思考法」の第11回目(6月28日)は、 当専攻の2名の卒業生をお迎えして、ご講演をしていただきました。今回講演いただいた方は大手通信会社系列のITインテグレータ会社に卒業後勤務され、今年でSE職13年目のSさんと、 大手航空会社のCAとして4年目のTさんです。現在までの仕事の具体的内容と、学生生活と、就活に対するアドバイスと共に、仕事上でのクリエイティブな点にも お話いただきました。学生たちは真剣に聞き入っており、講演の最後には質問が多数寄せられました。

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図1 Sさんのご講演中の様子

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図2 Tさんのご講演中の様子

文責:田丸直幸

<松田ゼミ-12 前へ>

社会情報学部情報デザイン専攻の松田ゼミでは、地域連携プロジェクト「ヒューマノイドロボット Pepper を通した参加・体験型イベント」の活動の一環として11月18日に唐木田児童館で子供達を集めPepperの体験イベントを開催しました。

1. 児童館との協業

今回のイベントは、これまでに経験がない児童が対象であったため、イベントの設定は、唐木田児童館の三枝館長にアドバイスとご協力をいただいて行いました。児童館にイベントのポスターを作成いただき(図1)、事前の申し込み受付、参加人数の制限、参加者の把握などを行っていただきました。
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図1 ポスター

児童館によるとイベントの2週間前に受付を開始し、その日の内に50名の定員が埋まってしまったそうです。このことから、子供たちや保護者の関心が高いことが分かりました。最終的な申し込みは子供55名と保護者数名で、当日の参加者は子供53名と保護者数名でした。当日の会場の様子を写真1に示します。

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写真1 当日の様子

2. イベントの様子

当日は、松田が大学と研究の紹介を行い、次に、ソニー(株)でエンジニアをしてらした由谷哲夫氏から、招待講演として「Pepperの紹介とこれからのロボットとの関わり方」についてご講演を頂きました。

その後、ゼミ生が中心となってPepperと子供たちの体験イベントを行いました(写真2)。体験イベントは、Pepperと一緒に「ようかい体操第一」を踊るものとPepperとのじゃんけん大会です(写真3)。Pepperは人間と同じ速さでは動けないのでかなりゆっくりとした体操でしたが、それがかえって子供達には新鮮だったようで、非常に面白がっているように見えました。

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会場の広さの都合で50人が一度には踊れないので、2つのチームに分け交代で踊ってもらい、その後全員でPepperが音頭を取ってのじゃんけん大会を行い、最後に子供たちからの質問に答える時間を取りました。

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今回は「ようかい体操」や「じゃんけん」などインタラクションとしては比較的簡単なものでしたが、Pepperと一緒に遊ぶことで、人との関わりあいを主体にした新しいタイプのロボットを実際に体験でき、子供たちの関心を高めることができたようです。これが、その後の質問時間の盛り上がりにも続いたと思われ、「見ることができるのか?」「早く動けないのはなぜか?」「どうやって動いているのか?」「どうして勝手に動くのか?」など多くの子供たちが途切れることなく次々に質問を行いました。このため、当初10分程度を予定していましたが、子供たちの積極さに押され10分近くも時間を延長しました。最後にアンケートを行いました。

3. アンケートの結果

アンケートの結果を以下に示します。アンケートより、参加者の学年は1~3年生が中心で、男女比率はほぼ半々であることが分かりました。これから、男子だけでなく女子も高い関心を持っていることが分かりました。また、アンケートはとっていませんが、保護者の方もほとんど女性でした。

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また、イベントが楽しかったかどうかに関しては以下の結果から、高い関心を持たせることができたと考えられます。

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また、後日、三枝館長から、子供たちから「来年も来てほしい」、「Pepperは成長するのだろうか」といった感想があったというお話をいただきました。さらに、保護者の方から「将来はPepperのようなロボットが家庭に入ってくるのだろうか」など数日間は話題によく上がっていたとのことです。新しいロボットを感じていただくことができたと思われます。

Pepperは、独特の風貌をしており幼児だと怖がる子もいるので、小学生がどう感じたかもアンケートしました。

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結果は多くの子供が「かわいい」と感じており、何らかの好感を持ったといえます。Pepperが一所懸命踊る姿も好感を持たせるのに影響した可能性も考えられます。

4. おわりに

ゼミ生は、イベントで何をするかの検討、準備、児童館との打ち合わせ、当日の司会進行や子供たちの誘導を行い、外部の組織との協業や子供たちのパワーに実際に触れることで貴重な体験ができたようです。

最後に、児童館から「来年も是非成長したPepperを見せに来てほしい」との要望をいただき、来年度のイベントでもより進んだロボットの姿や関わり方を子供たちに見せられるよう今後も継続的にPepperを進化させていく予定です。

 

 

 

<松田ゼミ-11 前へ>

報告者(松田ゼミ:池田彩子)

松田ゼミに所属するゼミ生(池田)は、卒業研究として「料理のレシピ提示支援システムの開発と評価」を行い、卒業論文として提出しました。今回はその締めくくりとして、3月10日から12日にかけて、慶應義塾大学(矢上キャンパス)で開催された一般社団法人情報処理学会が主催する情報処理学会 第78回全国大会で発表してきましたので報告します。学会に提出した論文はここをクリックしてください。

図8

1.発表内容

今回の発表は、従来の料理サイトの問題を明らかにし、新しい料理レシピ提示支援システムの提案するものです。

これまでに作ったことのない料理を作る時は、そのレシピを見ながら、料理をすることが多いと思います。今日、公開されているほとんどの料理サイト(クックパッド、シェフごはん、レシピブログ等)は、文章と画像だけで構成されており、インターネットで簡単に検索できるので、スマートフォンやタブレットで、レシピを参照しながら、料理をすることができます。しかし、料理中には手が汚れることが多く、汚れた手のままでは操作がしにくいという問題があります。

また、既存のサイトは文章と写真だけで料理の工程が分かりにくく、動画による説明があるサイトもありますが、全工程に動画がなかったり、短く編集されていたり、逆に全工程が1つにまとめられてしまっています。まとめられている場合には、巻き戻し、早送りなどの操作が増えるという問題があります。

このような問題を元に、本研究ではレシピ提示支援システムCookingを試作しました。本システムは、ジェスチャ認識を行う小型の装置(Leap Motion)をパソコンに接続することで、手の動き(ジェスチャ)で表示したレシピの操作を可能にします。

Cookingで表示するレシピは、後で述べる実験の評価条件をそろえるために、クックパッドに掲載されているレシピ(http://cookpad.com/recipe/390716、2854122)を再構成したものを用い、各工程に動画を付加しました。マカロンは12工程10動画、肉じゃがは8工程7動画の構成としました。

図9

 

本システムの評価は、料理に苦手意識を持つ学生20人にクックパッドと本システムを使用して、マカロンと肉じゃがを作ってもらうことで行いました。実験は唐木田市民センターの調理室をお借りして行いました。

実験の結果、実験後のアンケートから、本システムの使用感、成功率の項目に関しては、20人中18人が本システムを選び、使いやすい、という評価結果が得られました。また、料理の成功率は、マカロンの場合、本システムで70%、クックパッドで0%となり、肉じゃがは全員が両方のシステムで成功しました。

図10

図11

このような料理の成功・不成功の結果を分析してみると、アンケート結果より、レシピで分かりにくい作業が結果に影響していることが分かりました。肉じゃがの分かりにくい作業は野菜の切り方(くし切り)で一方、マカロンは、生地作りが分かりにくい工程でした。肉じゃかのは、料理の成否にあまり影響しませんが、マカロンの生地作りは成否に大きく影響します。この作業はクックパッドの画像だけでは分からなく、Cooking の動画が功を奏していました。なお、このようなクックパッドのレシピの情報不足は肉じゃがを作成する際にも生じていましたが、被験者が実験中に他サイトを調べることで問題が顕在化しなかったようです。

また、マカロンでは、このような情報不足を他サイトで補う行動は両システムともに観察されませんでした。これは、お菓子作りでは特有の速めの作業が求められるため時間的余裕がないのに加え、料理による手の汚れが原因だと考えられ、アンケート結果にも現れていました。

以上より、各工程に付加した動画がレシピの情報不足を補い、操作性も向上することができるこおとが分かりました。また、Cookingで提供したジェスチャ機能と動画機能は、マカロンでは動画機能が評価され、肉じゃがではジェスチャ機能が評価されるなど、料理により評価が異なることも分かりました。

今後の課題としては、動画が必要な工程と不要な工程などの条件を明らかにし、一般の人が動画を付加されたCookingのレシピを作成しやすくすることがあげられます。

図12

図13

2.Leap Motionとは

Leap Motion(リープモーション)は、2012年にLeap Motion社から販売された手のジェスチャによって、コンピュータの操作ができるデバイスです。マウスや画面タッチを用いずに操作ができる体感型のシステムで、ジェスチャによって直観的に操作することが可能とします(ウィキペディア引用/https://ja.wikipedia.org/wiki/Leap_Motion)。

図15

3.発表に関して

発表会は、午後から開始だったので、お昼休憩の間にパソコンの接続、資料の最終確認をし、発表までの時間を過ごしました。私の発表したセクションは、院生を含めた全員学生で、8名の発表がありました。発表時間は12分、質問時間が3分でした。

初めての学会発表であり、私自身かなりのあがり症なので、しっかり発表出来るかとても不安でした。ですが、当日までに2回松田先生に練習して頂いて、家でも何度も練習をしたので、自分でも驚くほど落ち着いて発表することができました。発表後、頂いた質問をいくつか載せます。

  • 成功率にかなりの差があるが、クックパッドのレシピ(つくれぽでレシピごとに評価がある)は、高い評価のものを使用したのか。
  • 料理の難易度によって実験の結果に影響はないのか。

今回公共の場での発表は2度目でしたが、少しずつ自分が成長していることを、今回の発表で実感することができ、とても嬉しかったです。今回の経験を、これからに活かしていこうと思います。

 

 

 

先日、一般入試A方式I期が千代田校にて行われました。受験生の皆さんお疲れ様でした。試験後に建設中の新校舎H棟を少しだけ確認してみましたのでお伝えします。外観は落ち着いた色で、隣の本館との相性も良さそうです。この建物に私たちの学習環境が整備されることになります。次年度の秋頃に完成する予定だそうです。どんな校舎になるのか楽しみです。

 

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建物の後方から見上げたところ

 

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工事の囲いの「恥を知れ」が目を引きます

 

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ついでに隣の本館エントラス

 

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本館内の食堂(新校舎に通う学生もここでランチをとることになるかもしれませんね)

 

今回は以上です。これからも新校舎について時々ご報告していきたいと思います!

 

報告者: 椎野綾菜(松田ゼミ)

今回、先生から、初心者向けのp5.jsというプログラミング言語の入門書(p5.jsプログラミングガイド、図1)を一緒に書く機会をいただきました。

今回の本の執筆作業は、次のようでした。(1)プログラムを作成する、(2) Wordで原稿を書く、(3)原稿をチェックする、(4) 出版社へ送付する、です。出版社に送付するとゲラ(版下と同じものの電子版)が戻ってきます。そのゲラをチェックして送ると出版されるという流れになっています。今回は、7月の下旬から、プログラミングを作成し始め、Wordで原稿を執筆し、先生に添削して頂き、8月が終わるまでには終わりました。また、9月の授業が始まるまで、先生が書かれた第2章の文章の校正もさせていただきました。

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図1 本の表紙

1. p5.jsとは?

p5.jsは、ブラウザで動くアプリケーションやそれを含むWebページを開発するための新しいプログラミング環境です。これまでは、WebページはHTML5とJavaScriptを使って作成されていました。しかしながら、HTML5とJavaScriptを使って開発するのは簡単ではありません。このため、それを簡易に行えるようにするさまざまなライブラリが提供されてきました。p5.jsもWebページを簡易に行うためのJavaScriptのライブラリの1種です。これは、1年生の必修のプログラミング入門という授業で学ぶProcessingをベースに開発されており、Processingをより便利に、Webページでも使えるようにしたものです。

 2. 自分の書いたところの苦労

私は、第13章「2Dゲームを作る」を執筆しました。人に伝えるための文章を書いてみて、プログラミング用語の意味をしっかり理解していないかったことに気が付きました。例えば、戻り値についてC言語ではreturn 0; が戻り値だと誤って認識していたため、関数の説明で戻り値を説明しようとした時に、戻り値とは何かがわからなくなってしまいました。また、調べても引数と戻り値の説明が難しく、変数に引数と戻り値がない場合や、戻り値が目に見える変化がない場合があったため、説明に苦労しました。また、先生からは容赦なく真っ赤に修正された原稿が戻って来ました(図2)。

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図2 チェックされた原稿

3.  原稿のチェック

先生が書かれた第2章の文章を「初心者でもわかるか」という点に注意して校正をしていきました(図3)。その際に苦労したことは、初心者の視点にたって文章を読んでいくこと、そして初心者が理解しにくい箇所をみつけることでした。私は大学の授業でプログラミングの勉強をしているため、文章を読んでいくうえで無意識のうちに自分の中でその文章を理解しているということがありました。しかし、初心者にとってその文章はわかりやすいのか、プログラミング経験者と初心者の差を見極めるのが大変でした。また、その文章をいざわかりやすいように直そうとしても、うまい言葉や言い回しを見つけ出すことができず、誰もがわかる文章を書くということに頭を悩ませました。
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図3 チェックした原稿

 4. まとめ

本を書かせていただいて、分かりやすく人に伝える事や、文章の組み立て方の難しさを学びました。また、初心者の人でも分かりやすくするためにはどうすればいいのかを工夫することが楽しかったです。実際に本が送られてきて、手に取ってみると1ヶ月頑張って書いたものが形になったことに感動しました。p5.jsに興味を持った方は、是非この本を読んでp5.jsを勉強してみて、何か作ってみてください。今後、私もこのp5.jsを使って何か面白い作品を作成してみたいと思います。

このような貴重な経験をさせていただき、ありがとうございました。

<松田ゼミ-9 前へ>

報告者(松田ゼミ: 瀬川怜奈、藤生七海)

松田ゼミでは、3年生のゼミⅡの講義2回を使って、Pepperというロボットについて学びました。松田先生に加え、大妻女子大学の研究補佐員である由谷先生をお呼びして、詳しく教えていただきました。

1.Pepperとは

Pepperはソフトバンクが販売する人型ロボットです(図1)。高さは120.1cm、幅が42.5cm、重さは28kgあり、センサーが7か所・カメラとマイクが1か所あります。Pepperはプログラミングすることができます。Pepperのプログラミングは、Choregraphe(コレグラフ)というアプリケーションをWi-Fi経由でPepperに接続して行います。コレグラフは、ロボットの動作を作成し、それをPepperで実行できるツールで、ALDEBARANの公式サイトから無料でダウンロードできます。

図1
図1

Pepperをプログラムするには、まず、Pepperを起動します。起動が終わったらコレグラフとPepperを接続します(図2)。

図.2
図2

2. 今回勉強した3つの動作

今回はPepperの3つの動作を勉強しました(図3)。1つ目は「発話」、2つ目は「移動」、3つ目は「センサーを作動させる」です。

図3
図3

2.1 Pepperを発話させる

Pepperに言葉を発させたい場合、左側のボックスライブラリにある”Speech”に機能があります。この中の”Creation”にある”Say”ボックスを使用します。このボックスを置き、言語をJapaneseに設定し、その下に喋らせる内容を入力します。あとは再生ボタンを押すと、入力した言葉を日本語で話してくれます(図4)。

図4
図4

2.2 Pepperを移動させる

Pepperの移動はx座標y座標を使って表しています(図5)。移動させるためには、”Movement”の中の”Navigation”にある”Move To”ボックスを使用します(図6)。”Move To”ボックスのx座標とy座標の項目に移動させたい距離を入力し、再生ボタンを押すとPepperが移動してくれます。

図5
図5

図6
図6

2.3 Pepperのセンサーを使う

今度は、Pepperの頭を触るとPepperが喋るようにしてみます。Pepperが持つセンサーが人の手を検知して、それを認識した後に好きな言葉を喋らせることが出来ます。これは、”Sensing”という項目の中にある”Tactile Head”ボックスを使用し、それを”Say”と繋げることで可能になります(図7)。

図7
図7

今回は以上の3つの動作を学びました。このような1つ1つの動作を組み合わせることでPepperの動作を作り出すことができます。組み合わせ方の自由度は高く、自分のさせたいようにPepperを動かしたり喋らせたりでき、オリジナルの動きを自分で作り出すことができます。

3. 学祭での活動

授業の以外にも、10月17日、18日に行われた大妻多摩祭でPepperの展示を行いました。その際、Pepperに内蔵されている2つのアプリを使い、見に来ていただいた方に楽しんでもらえるようにしました。その2つを紹介したいと思います。

  • オーディションアプリ
  • Pepperが人の声と表情を読み取り、演技に点数をつけてくれるアプリです。演技のお題は、泣きの演技・笑いの演技・怒りの演技の三つです。Pepperに提示されたセリフとお題を読むと、100点満点で採点をしてくれます。
  • 献立アプリ
  • ご飯の献立をランダムで提案してくれるアプリです。歌を歌いながら料理を画像と共に薦めてくれます。食べたいか食べたくないかを聞かれるので、食べたいと答えるとそのメニューの詳細情報とQRコードを表示してくれます。スマホなどでQRコードを読み込むと、レシピを見ることもできます。食べたくないと言うと別の献立を提案してくれます。

来ていただいたお客様はPepperを初めて見る方が多く、とても興味をもっていただけました。オーディションアプリでは全力で演技をし、高得点を獲得する方々がたくさんいました。献立アプリでは歌を歌うところで一緒にリズムにのって踊ったり、薦められた献立をみて「季節に合っていて、美味しそうね」と言って頂いたり、楽しんでいただけたと思います。

4.まとめ

今回Pepperの勉強を2回にわたって行いましたが、ロボットということで最初はどうしても苦手なイメージがありました。しかし実際にやってみると理解をしてしまえば仕組みはそんなに難しくなく、誰にでもロボットを動かすことができるということが分かりました。Pepperは操作やプログラムを作成するのを簡単に行うことができます。また、多くのアプリが内蔵されており、使用の幅も広く、さまざまなことに活用できるのではないかと思いました。これを機にPepperについてもっと深く勉強してみたいと思いました。

<松田ゼミ-8 前へ>

報告者:石川真生子・三上愛音(松田ゼミ)

松田ゼミでは、3年生のゼミⅠの実習として、アイデアの発想力、意見・情報のまとめる力を身につけるため、KJ法を行っています。

私たちのグループでは、『より多くの学生がプログラミングの授業をより分かりやすくするためにはどうすればいいのか』というテーマについてその解決方法を、KJ法を用いて議論し、発表しました。このテーマは以下のメンバーでやりました。

人数:4人(鈴木・三上・石川・藤生)
日時:5/22、6/5: グループでの意見の出し合い、6/19: 結果の発表会

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図1.話し合っている様子

1.KJ法って何?

KJ法とは、川喜多次郎氏が考え出した情報の整理の方法です。グループで1つのテーマに沿って意見や情報をカードに書いて出し合い、図1のように関係のある小さなグループごとにまとめていきます。その後、自分たちで作成したグループに名前を付け、情報を整理していきます。

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図2.KJ法で出た意見の関係性をまとめた模造紙

意見を出す際に重要なのは、相手の意見を否定しないことです。例えば、「ゲームを***するには」というテーマがあったとします。この時、誰かが意見を出した際に、他の人は「〜は今回、実現不可能だと思います。」というような否定的な意見は出してはいけません。そうすることによって、アイデアの幅が狭くならないようにします。

このように、相手の意見を聞き、その意見を受けて更に連想ゲームの様に自由な意見を出していきます。

この方法は上記に書いたようにカードを使うことに特徴があり、「一番重要な問題は何か?」ということをはっきりさせるときなどによく使われます。

今回は以下の手順でKJ法を行いました。

  1. 個人で、約20分間テーマに対して思い浮かんだ意見や情報をカードに記入していく。
  2. 時間になったらカードを回収し、それぞれが記入したものをチームメイトと話し合いをしながら内容が似ているものをまとめ、大きな模造紙に貼り付けながらグループを分け、グループ名を付けていく。
  3. グループごとの関係性を見つけ、どこのグループが一番重要であるのかということを話し合って決める。

2.KJ法で見つけ出された主な問題点

テーマに対して、KJ法を行った結果、以下の3つの項目に対して問題点が見つかりました。

(1)授業で使用するプリントについて

毎回、プログラミングの授業では新しい関数の説明と例題が書かれたプリントが配布されます。そのため、授業回数を重ねるたびにプリントの量が多くなり、プリントがかさばってしまいます。その結果、目的である関数を調べようとしてもすぐに見つけることができないという事態がおこります。

また、プリントが多くなるとプリントを無くしてしまったり、前回の資料を授業に持ってくるのを忘れるという学生が出てきてしまいます。

(2)授業中の課題について
  • 授業中に、図3のような課題をする時間が15分と短いため、授業時間内に自分が何を理解していないのかが、わからないので先生に質問できません。
  • 課題を提出し解答が配られても、解説がないと解答をきちんと理解できません。
  • 新しい関数の説明をされた直後や、複数の関数を同時に使用しなければならない問題の場合、いきなりプログラムを全部作るように言われても、関数の動きを理解できないという学生や、関数の組み合わせ方がわからないという学生が出てきてしまいます。

これは、プログラミングの経験がないとイメージがわきにくいと思いますが、数学で例えると、新しい公式を習った直後にいきなり応用問題を解くようなものです。

(3)授業中の質問について
  • 授業中に先生に質問しようとしても、先生が他の学生の対応をしていてなかなか質問できません。
  • 質問に対する対応が個別対応の場合、解答が他の学生に行き届かず、一つの問題に対して複数の学生が先生に質問するという状況が授業中に多く見られます。そのため授業の効率が悪く授業が先に進みません。
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図3.上記の問題点をまとめた図

これらの意見を踏まえて、それぞれがどういったことを改善すれば、より多くの人が授業を分かりやすいと感じるのかということを考えました。

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図4.プログラミングの課題例

3.解決策

私たちの大学では、プログラミングの授業を複数のクラスで実施しているので、プログラミングの授業を分かりやすくするための解決策について一番初めに考えられたのは、高校の時に取り入れられていた学力別のクラス分けでした。私たちのグループでは実際にクラス分けを経験している学生が多かったため、この意見が出ました。確かにクラス分けは、すでに学力の差、プログラミングの技術の差がついている状況ならば、有効な手段として挙げられます。しかし、プログラミングの勉強を始めたばかりのときは、そこまで個々の学力差はないのではないかと考えました。そのため、今回の解決策としては採用せずに、学生の理解度の差が広がらないようにする、つまり『理解度の差を少なくするための授業方法について』を考えていくことにしました。

3.1.なぜ理解度の差を少なくする必要があるのか?

理解度の差が大きいということは、クラスでの学力差が大きく開いているということです。例えば、理解度の差が大きい場合、あるレベルに合わせた授業を行うと、授業についていけないという学生や、授業内容に物足りなさを感じてしまう学生が出てきてしまいます。

それによって、プログラミングがつまらないと感じ、授業に対する意欲が失ってしまう、という学生が出てきてしまう可能性があります。したがって、より多くの学生が授業に関心をもつためには、理解度の差を小さくすることが必要です。

3.2.なぜ理解度の差がうまれるのか?

ゲームなどを構成しているプログラムは基本として、図5のように文字を表示するプログラムなどが集まって作られており、図6の様にキャラクター同士の会話文に応用されています。図5のプログラムは大学1年次に勉強する内容です。

図6のゲームのような一見複雑そうなプログラミングでも、こういった初歩的なものが多く使われています。

そのため、基礎を固めずに先に進んだ場合、何をしているのか理解することができず、授業についていけない学生が出てきてしまいます。その結果、最終的に個々の理解度の差がうまれてしまいます。

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図5.文字を表示するプログラムの例と実行結果
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図6.ゲーム上での会話の例

それでは、基礎を固めながらすすめていくための解決策としてどういったものが挙げられるのか。3.3で挙げた3つの項目にそってKJ法の結果をもとに提案していきます。

3.3.授業で使用するプリントについて

授業で使われている関数やキーワードがどのような動きをするのかをまとめた一覧表のようなものを作成し、それをweb上にあげ、更に紙のプリントも配布します。web上にあげることで、プリントを忘れても効率良くどこでも確認することができます。

3.4.課題について

はじめに、課題で使われる関数・単語などを穴埋め形式で埋めるようにし、これらの関数・単語がどのような働きをするのかを理解してから、図6のようなプログラムの問題へと入るようにします。

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図7.穴埋め式の問題例

また、プログラムも穴埋め形式にしておき、徐々に全文書けるようにしていきます。プログラムを全部、ゼロから書くという課題を出した場合には、図7のようなプログラムの動きを表した図であるフローチャートなどのヒントを付けておくようにします。

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図8.フローチャートの例

課題は一人で出来る人もいれば、そうではない人もいるので、わからないところはすぐに聞ける環境にしておくべきだと思います。そのため、授業内で課題時間を設けることによって、わからない箇所はすぐに先生や周りの友達に聞けるようにします。

また、理解度を上げるために、課題は出したら終わりにするのではなく、次の授業のはじめに解答の解説をするようにします。

3.5.授業中の質問について

図8で赤く丸で囲んでいるように、私たちの大学では学生が使用するPCモニターの隣に、先生の使用するPC画面を見ることができるセンターモニターがあります。全員が同じ課題をやっている際、先生には質問された内容やそのヒントを、センターモニターで表示してもらい、学生全員が見られるようにします。ある学生がわからない問題、つまずいているものは、他の学生もわからなくつまずいている場合が多いので、全員に見えるようにすることによって何度も同じ質問をするということがなくなります。そして、他の学生もそれを見ることによってスムーズに課題を進めていくことができます。

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図9.PC教室に配置されているセンターモニター

3.6.その他

上記以外にも、学生のモチベーションを上げるために、「学んでいるプログラミングは何に使われているのかがわかった方がいい」という意見が出ました。

そのプログラミングが何に使われており、最終的にどのようなものを作り出すのかを知ることによって、自分が作りたいもののイメージを広げることができるからです。

例えば、3.4.2で述べたような文字表示に関するプログラムを習ったとすると、それはポケモンのようなRPGや、乙女ゲームのようなノベルゲームの台詞を表示するのにも応用することができることを示すことが考えられます。

4.発表会

KJ法で話し合った結果をゼミ内で発表し、それについてもう1つのチームと議論をしました。

発表後、もう1つのチームからは主にクラス分けについての質問や意見がありました。

  1. 3.4の解決策の最初に記述したように、プログラミングの授業は複数のクラスに分かれて実施しているので、途中でクラスを替えればいいのではないのか?
    そのクラスによって授業のスピードは変わってくるので、途中でクラスを替えるというのは難しいと考えました。
  2. 今回は基礎を固めることに重点を置いているが、基礎はもうできるという人の環境はどうするのか?

基礎ができているという人には応用問題を解いてもらう形を取ればいいのではないかと考えました。この場合、応用問題は実力をつけるためのステップとして考え、最後に授業で習ったことを使って学生が各々好きな作品を作る最終課題を評価の基準にします。評価基準としては、作品の出来栄え、工夫点などが挙げられると思います。こうすることによって、応用問題を解ける学生も手持無沙汰にならず、また基本問題で手一杯だという学生も成績を深く考えることなく、勉学に集中することができるのではないかと考えました。

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図10.KJ法の発表の様子

5.まとめ

今回、KJ法を実行してみて一つの問題点を様々な視点から考察することができました。全く関係の無いような意見でも、一つ一つの関係を見ていくうちに新たな関係を見つけることができました。またグループの他の人の意見を聞き、取り入れることによって更に、物事の繋がりを見つけることができました。グループでまとめたことを発表した際にも、自分たちが話し合った視点以外からの指摘を受けることによって物の見方の幅が増えたように感じました。

<松田ゼミ-7 前へ>

報告者: 椎野綾菜(情報デザイン専攻/松田ゼミ)

今年から、オープンキャンパスで、学生が主体で作成したデモを展示する場所を設けていただき、多摩キャンパス、千代田キャンパスで、椎野、鈴木、石川(松田ゼミ)の3名が作成した2つのデモの展示を行いました。図1は、6月21日に多摩キャンパスで行われたオープンキャンパスの様子です。図2は、8月1日、2日に千代田キャンパスで行われたオープンキャンパスの様子です。ここでは2つのデモのうち、椎野が作成した脳波を用いたゲームについて説明、報告します。

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図 1 多摩キャンパスのオープンキャンパスの様子
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図 2 千代田キャンパスのオープンキャンパスの様子

1.デモの内容

今回オープンキャンパス用に作成したのは脳波センサーを利用したゲームです。図3はゲームの画面です。実際には、この画面は図4に示すように壁面に投影して表示しました。これは、「脳で集中すればするほど、キャラクターがたくさん発生する」というゲームです。脳波センサーをつけて何かに集中すると画面上に最大で25匹のキャラクターが発生され表示されます。しかし、集中できないと1匹もキャラクターが発生しません。このため、参加してもらった人には、集中しやすいように数を1から順に数えてもらったり、真剣に1つの場所を見てもらったりするなどして高得点がとれるようにしました。画面の右側の集中度のメーターと数字が、リアルタイムの集中度を表しています(ここでは29%と表示されています)。この集中度をもとに上から出てくるキャラクターが増えたり減ったりしし、出てきたキャラクターの数が左側のスコアに反映されます。

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図 3 ゲーム中の画面

図4は実際にゲームをプレイしているときの様子です。

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図4 ゲームをやっている様子

2 どうやって実現したか?

脳の集中力を計測するために、図5の「MindWave Mobile」という脳波を計測できる器機を使用しました。この計測器は、頭につけることで得られた脳波から集中度を計算できます。このデータはパソコンに送りプログラムで処理することができます。この集中度をプログラムで得点化することで、50秒間でどのくらい集中できたかをゲーム的に視覚しています。データを受け取り、処理し、ゲームとして表示するプログラムは、1年生で習ったプロセシングで開発しました。脳波をプロセシングに取り込む部分は本学研究補佐員の由谷哲夫さんに作成していただいたライブラリを用いました。

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図 5 MindWave Mobile

「MindWave Mobile」は、図6の丸で囲まれているところにセンサーがついています。上の平らな部分を額にあて、クリップになっているところを耳たぶに挟み図6のように装着して脳波を計測します。計測したデータは、1秒ごとにパソコンに送られゲームに反映されます。

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図 6  MindWave Mobileのつけ方

3 来場者の反応

今回のオープンキャンパスでは合計で44人の方に本ゲームに参加してもらえました。デモを行ってみて分かったことが2つありました。1つ目は、「脳波を使ったゲーム」をやることに抵抗がある思う人がいることです。また、図4のように壁にプロジェクターで投影することで、自分の集中力がほかの人に見られてしまうことが恥ずかしと思う人が多くいらっしゃいました。なかなか自分の集中度を把握することはなく、自分の集中力が低かった場合どうしようと思う人が多かったようです。特に、オープンキャンパスはご両親と一緒に来ている方がほとんどだったので、親に集中力がないのがばれてしまったらどうしようというと思う方もいたのかもしれません。2つ目は、本学のオープンキャンパスは、図7のタイムテーブルをみてどの学科ガイダンスと体験授業を受けるかを決めているという人や、全体を学生が説明してくれるツアーで通りかかっただけで時間が限られているという人が多く、ゲームには参加できない人がいたことです。

実際にやっていて、オープンキャンパスで脳波を使ったゲームをデモすることは、抵抗があったりほかのスケジュールのことがあったりしてデモの難しさを感じました。しかし、参加してくれた人からは、自分の集中度合いやゲームの結果にかかわらず「おもしろい」や「すごい」といってくれる方が多くいらっしゃいました。

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図 7 オープンキャンパスのタイムスケジュール

4 デモ作成で苦労した点

前にも書きましたが、このゲームを作成するために使用した、プログラミングの言語はプロセッシングです。この言語は、大学1年生の後半で学んだプログラミング言語です。授業で学んでいた時は覚えていたことも1年以上使用していないと忘れてしまい、いざプログラムを作ろうと思ってもなかなか思い出せなくて苦労しました。また、脳波データをゲームにするところでも、キャラクターの出し方や個数、画面のデザインなども、なかなかうまく思った通りにならず何回も試行錯誤を繰り返しました。

5まとめ

今回のオープンキャンパスでは、初めての試みだったため、なかなかうまくいかないこともたくさんありました。オープンキャンパスでデモを行う場合、大学を見に来てくださった高校生が自分の都合に合わせて見られる展示のほうが、より多くの高校生に見てもらえて大学に知ってもらえると思いました。オープンキャンパスでは、来場者の時間が限られているため、気軽にできて分かりやすいデモがよいのではないかと思いました。

最後に、デモの作成を手伝ってくださった本学社会情報学部情報デザイン専攻研究補佐員の由谷哲夫さん、デモの機会を提供してくださった大妻女子大学の先生方、ゲームに参加してくださった高校生と保護者の皆様に、この場を借りてお礼申し上げます。ありがとうございました。