知識マネジメント論 -Knowledge Management-

担当教員・研究室 単位数 種別 授業形態 ナンバリングコード
斎藤　一 122研究室
2 単位 選択 講義 GCM508
アクティブラーニング
はい
授業概要
授業形態：講義
現在，Wikiに代表されるようなWebを通した複数の人間による知識の構築や共有が一般的となってきています。また，SNSの発展により，Webは人々の活動を反映した膨大な情報の記録媒体の役割を果たしています。多くの人の知識が蓄積したもの，また，その膨大な知識を分析したり体系化したりして，活用できる形にまとめたものを，集合知（Collective Intelligence)と呼びます。また，社会は，全体として問題解決を行い，経験からさまざまことを学習し成長します。このような個々の人間の能力および集団能力は，社会知（Social Intelligence）と呼ばれます。本講義では，このような知識を管理・活用することで，人々の創造活動をさらに豊かにする理論や仕組みについて調査・検討をします。先ず，参考書で紹介されている研究やシステム，コンテンツについて学び，その後，関連する学会等の論文のレビュー（プレゼンテーション，ディスカッション）を通じて，知識マネジメントについての理解を深めます。
授業における学修の到達目標
知識マネジメントに関する理論を学びます。
論文誌等に掲載された新しい研究内容や動向を調査します。
調査した理論や技術を活用したアプリケーションやコンテンツを企画し，プレゼンテーションを行います。
授業計画
回数 授業、事前・事後学習 時間
1 事前学習 シラバスを読み直し，本講義に対する理解を深める 2
授業 ガイダンス
事後学習 文献調査のための準備を進める 2
2 事前学習 調査する文献をピックアップしておく 2
授業 調査する文献（参考書，Web記事等）の調査
事後学習 調査する文献を読みやすい形でまとめておく 2
3 事前学習 文献に事前に一通り目を通しておく 2
授業 文献の読み込み
事後学習 文献を更に深く読み進め，疑問点を整理しておく 2
4 事前学習 レビューのための資料をまとめておく 2
授業 文献のレビュー
事後学習 授業で指摘された箇所やコメントについて整理しておく 2
5 事前学習 指摘箇所について，資料の修正をする 2
授業 文献調査の振り返り
事後学習 レビューする論文の候補を幾つか探しておく 2
6 事前学習 レビューする論文の候補を一通り目を通しておく 2
授業 調査する論文の選択
事後学習 レビューする論文を読む 2
7 事前学習 レビューする論文をさらに深く読み込む 2
授業 論文の読み込み
事後学習 次回のプレゼンテーションに向けた準備をすすめる 2
8 事前学習 プレゼンテーションの資料のチェックをする 2
授業 論文のレビュー
事後学習 指摘された箇所や質問やコメントについてまとめる 2
9 事前学習 指摘箇所を修正した発表資料を準備する 2
授業 論文調査の振り返り
事後学習 企画のためのアイデアを幾つか考えておく 2
10 事前学習 企画に必要な技術や理論を整理する 2
授業 企画のための調査
事後学習 引き続き，企画に必要な技術や理論を整理する 2
11 事前学習 企画に必要な技術や理論を整理する 2
授業 企画立案（ブレーンストーミング）
事後学習 ブレーンストーミングで得られたアイデアやコメントを整理する 2
12 事前学習 前回の授業の内容を反映して，さらに企画を練り直す 2
授業 企画立案（資料作成）
事後学習 発表資料を作成する 2
13 事前学習 発表資料の最終チェックと発表練習を行っておく 2
授業 プレゼンテーション
事後学習 授業で得られたコメントを整理しておく 2
14 事前学習 指摘されたコメントを参考に発表資料を修正する 2
授業 企画の振り返り
事後学習 企画を振り返り，今後の研究などに役立てられる点を整理する 2
15 事前学習 これまでの講義で学んできたことを資料としてまとめておく 2
授業 クロージング
事後学習 これまでの講義を振り返り，今後の研究などに役立てられる点を整理する 2
成績評価の方法およびその基準
次項の項目及び割合で標準評価基準に基づき総合評価する。
□試験：　　%　□小テスト：0%　□レポート：0%　■演習課題：100%　
□その他[授業態度等を総合的に評価する]
課題(試験やレポート等)に対するフィードバック方法
講義中および講義後に，適宜，課題に対するコメントをします。
教科書
なし
参考書・Webサイト
人工知能と知識処理（新版第二刷）：木下哲男，朝倉書房， 2015
データマイニングエンジニアの教科書：森下壮一郎編著，C＆R研究所，2019
セマンティックWebとリンクトデータ：兼岩憲，コロナ社，2017
意思決定を助ける情報可視化技術：伊藤貴之，コロナ社，2018
知識システムの実装基礎ースライドで理解する人工知能技術：新谷虎松他，コロナ社，2012
集合知入門：赤間世紀，工学社，2014
社会知デザイン：西田豊明，角康之，松村真宏，オーム社，2009
知の協創支援：大澤幸生，井越昌紀 編著，オーム社，2010
多人数インタラクションの分析手法：坊農真弓，高梨克也，オーム社，2009
創造活動支援の理論と応用：堀浩一，オーム社，2007
知識マネージメント：大澤幸生編著，オーム社，2003
単位習得が望ましい科目
知識処理と創造支援
備考
なし
担当教員の実務経験
とくになし。
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