18.09.20 | 2018年度 CIEC学会賞 論文賞を受賞しました

18.09.20 | 2018年度 CIEC学会賞 論文賞を受賞しました

当プロジェクトの論文が、CIEC(コンピュータ利用教育学会)に於いて2018年度 CIEC学会賞 論文賞を受賞しました。

論文について

深層学習技術を用いた自動コーディングによる協調学習のプロセスの分析」

(『コンピュータ&エデュケーション』Vol.43, p.79-p.84 掲載)

論文:(日本語 / PDF)

CIECについて

CIEC(シーク) コンピュータ利用教育学会

https://www.ciec.or.jp/

 

18.07.15 | CEATEC JAPAN 2018出展のお知らせ

18.07.15 | CEATEC JAPAN 2018出展のお知らせ

『東京工科大学 ディープラーニング・対話・まなびプロジェクト』として
CEATEC JAPAN 2018に出展します

日程

2018年10月16日(火)~10月19日(金)

場所

幕張メッセ 国際展示場ホール3 「AI(人工知能)/ビッグデータエリア」

→幕張メッセへのアクセス

→会場内マップ

出展内容

随時、当webサイト上にて公開致します。

 

CEATEC JAPAN 公式Webサイト

18.03.29 | 論文がIARIA Best Paper Awardを受賞しました

18.03.29 | 論文がIARIA Best Paper Awardを受賞しました

当プロジェクトの論文が、ローマで開催された 国際会議 eLmL2018にてBest Paper Award(最優秀論文賞) を昨年に引き続き2年連続で受賞しました。

論文について

タイトル:Using Deep Learning Methods to Automate Collaborative Learning Process Coding Based on Multi-Dimensional Coding Scheme

論文:(English / PDF)

IARIAについて

eLmL 2018

https://www.iaria.org/conferences2018/eLmL18.html

受賞

17.12.20 | 査読付き論文掲載されました(The International Journal on Advances in Intelligent Systems)

17.12.20 | 査読付き論文掲載されました(The International Journal on Advances in Intelligent Systems)

掲載誌

The International Journal on Advances in Intelligent Systems, 10(3&4),pp.345-354

タイトル

Coding Collaboration Process Automatically: Coding Methods Using Deep Learning Technology

著者

安藤公彦、柴田千尋、稲葉竹俊

論文

こちらから論文をご覧いただけます(English/PDF)

17.12.20 | 査読付き論文掲載されました(コンピュータ&エデュケーション誌)

17.12.20 | 査読付き論文掲載されました(コンピュータ&エデュケーション誌)

掲載誌

コンピュータ&エデュケーション、vol.43, pp.79-84

タイトル

深層学習技術を用いた自動コーディングによる協調学習のプロセスの分析

著者

安藤公彦、柴田千尋、稲葉竹俊

論文

こちらから掲載誌の該当ページをご覧いただけます(日本語/PDF)

17.10.10 | CEATEC2017ご来場ありがとうございました

17.10.10 | CEATEC2017ご来場ありがとうございました

CEATEC JAPAN2017 東京工科大学ブースへお越しいただいた皆様、ご来場ありがとうございました。

ブースで配布したパンフレット、上映した映像をご覧いただけます。

パンフレット

展示映像

産学協同研究・サービス化への発展例

17.08.01 | CEATEC JAPAN 2017出展のお知らせ

17.08.01 | CEATEC JAPAN 2017出展のお知らせ

CEATEC JAPAN 2017に出展します

日程:2017年10月3日(火)~10月6日(金)

場所:幕張メッセ 国際展示場ホール1 「社会・街エリア」

小間番号:C029

ブース名:東京工科大学

→幕張メッセへのアクセス

→会場内マップ

 

出展内容

深層学習によるグループインタラクション解析・支援システム

東京工科大学では、ディープラーニング技術を用いたオンライングループ学習支援システムを開発しました。学習者の発言やインターラクションをAIに分析させ、リアルタイムで学習状況を可視化し、学習者への効果的な指導や支援を目指します。開発した手法はSNSやコールログの高精度の解析などへの応用が期待できます。

 

深層学習によるグループインタラクション解析・支援システム デモンストレーション

オンライングループ学習支援システムによる、発言への自動タグ付け処理などをご覧いただけます。

 

学内ポータル・出席管理システム

東京工科大学クラウドサービスセンターで開発された、学生・教員向けの管理システムです。8000名を超える学生に対して、座席位置まで指定可能なオンライン出欠管理システムやWebメールとの連携を可能にしたワンストップの学内ポータルです。

 

CEATEC JAPAN 公式Webサイト

17.07.08 | 教育システム情報学会(JSiSE) 2017年度 第2回研究会発表論文

教育システム情報学会(JSiSE) 2017年度 第2回研究会

2017年7月9日に信州大学で開かれた、教育システム情報学会研究会にて発表した論文『深層学習技術による協調学習データの自動コーディングに向けて』を掲載しました。

論文『深層学習技術による協調学習データの自動コーディングに向けて』