創造支援の理論 -Theories of Creative Support-

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
現代の創造活動は、個人のひらめきや才能だけで成立するものではなく、他者との協働、知識の共有、そしてデジタルメディア環境によって支えられています。Web や SNS、協調的な知識基盤の発展により、知識は個人の所有物から、社会の中で流通・再構成される資源へと変化しつつあります。
本講義では、「知識 × メディア × 創造性」という視点から、人々の創造的な活動を支援するための理論的枠組みと、その社会的・技術的背景について学びます。Wiki や SNS に代表されるような、ユーザの参加によって知識が構築・共有されるメディア環境を題材に、集合知（Collective Intelligence）や社会知（Social Intelligence）、協調的知識構築といった概念を理解します。
講義前半では、知識共有や協調作業を支援する代表的な理論、研究、メディア技術の事例を通して、創造支援の基本的な考え方を学びます。後半では、人工知能学会などに掲載された最新の研究論文を取り上げ、創造性支援システムやメディアの設計・評価に関する視点を深めます。
本講義を通じて、創造活動を支える環境や仕組みを理論的に捉える力を養い、後続の実践科目における企画・設計・制作の基盤を形成することを目指します。
授業における学修の到達目標
・創造活動を支援するための理論的枠組み（集合知・社会知・協調作業支援など）を理解し、説明できる
・Web やメディア技術を通じた知識共有・協働の仕組みを理論的に捉えることができる
・論文誌や学会に掲載された最新の研究動向を調査・整理・分析する力を身につける
・理論や事例に基づき、創造活動を支援するアプリケーションやコンテンツの企画案を構想できる
・「知識 × メディア × 創造性」の観点から、創造支援に関するシステムやツールの意義や社会的影響を批判的に考察できる
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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