HOME教育大学院(研究科)研究科(一覧)データサイエンス研究科専攻

NEW 2022年4月 開設

武蔵野大学大学院は2022年4月に、データサイエンス研究科データサイエンス専攻 (博士後期課程)を開設します。

研究科概要

データサイエンスの先端技術を探究し、それらを広く応用するための分野横断型研究を行い、国際的な大学・研究機関との連携を伴った先端的なデータサイエンス教育研究を実現し、この分野でのプロフェッショナルとなる人材を育成

データサイエンス研究科データサイエンス専攻 (博士後期課程)では、修士課程で培ったデータサイエンスの高度な知識と技能を基盤とし、具体的には下記の人材を育成します。

(i)国際的な大学・研究機関等で最先端のデータサイエンス研究を先導する研究プロフェッショナル
最先端のデータサイエンスの学術研究を行う国際的な大学や研究機関において、データサイエンス領域の高度専門知識と新技術を有し、それらを基礎とした自らの創造的、独創的なアイディアを発し、新たな知識創出、機能設計、システム構築を行うデータサイエンス研究スペシャリスト、研究プロフェッショナルとなる人材
 
(ii)産業界において国際的なイノベーションを実現するデータサイエンス経営・開発プロフェッショナル
産業界において、データサイエンスの機能とデータ資源、知識資源を組み込み、データサイエンスのプロセスを伴った経営方法を構築し、国際的なイノベーションを実現するデータサイエンス経営・開発プロフェッショナルとなる人材

研究科DATA

取得できる学位

博士(データサイエンス学)

入学定員

3名

修業年限とキャンパス

1年2年3年

 

有明キャンパス

 

修了後の進路

養成する人物像、進路イメージに沿って以下の2つの履修モデルを設定しています。

モデル1︓国際的な大学・研究機関等で最先端のデータサイエンス研究を先導する研究プロフェッショナル
モデル2︓産業界において国際的なイノベーションを実現するデータサイエンス経営・開発プロフェッショナル

カリキュラム

【課程修了の要件】

必修科目14単位、選択科目の「未来創造発展セミナー1A,1B,2A,2B」から2単位、合計16単位を修得するとともに、博士論文について本研究科が行う審査及び試験に合格することを修了要件とする。

【学位】

博士(データサイエンス学)  Doctor of Data Science

【所要単位数】

科目区分科目名開講年次単位数
必修選択
発展科目データサイエンス先端発展研究1 
データサイエンス先端発展研究1 
未来創造発展セミナー1A 
未来創造発展セミナー1B 
未来創造発展セミナー2A 
未来創造発展セミナー2B 
研究指導未来創造発展研究(研究指導)1 
未来創造発展研究(研究指導)2 
未来創造発展研究(研究指導)3 
合計 14

授業紹介

データサイエンス先端発展研究

社会、経済、医療、科学技術、環境などの多様な分野・領域で、新たな事実の解明、価値創造をするデータサイエンス研究について、大局的かつ、具体的な最新研究事例を取り上げて解説し、この分野の最先端研究を先導するための技術、知識を修得します。データサイエンス分野の最先端のビジネス、技術と社会応用に関する最新研究動向について、担当教員と受講内容を組み立てながら、自身の分野の研究者及び実践者の知見をベースとした解説、実習を中心に講義を行います。

未来創造発展セミナー

未来創造発展研究における研究活動において、履修者自身の研究に関してプレゼンテーションを行い担当教員と履修者同士で研究討議を行います。履修者は、担当教員以外の教員の指導や他の履修者のコメントを受けながら、博士後期課程における履修者自身のデータサイエンス研究の広がりと深さを創造します。

未来創造発展研究(研究指導)

データサイエンス領域を対象とした以下の研究プロジェクトに参加し、共同的・協調的発展研究活動を実施することにより、自身のデータサイエンス研究とともに、他者のデータサイエンス研究との連携による新たな研究発展の機会を獲得します。履修者は、担当教員の指導を受けながら、博士後期課程における研究テーマを自ら見出し、独創的な研究活動を推進するための計画を策定します。

研究プロジェクト紹介

Pj#プロジェクト名プロジェクト概要指導教員
リーダーメンバー
セマンティックコンピューティング・AI応用

Semantic Computing and AI Application
セマンティックコンピューティングは、自然環境、社会環境において発生する現象・事象をマルチメディアデータ(画像、映像、音楽、音声、時空間情報)によって表現し、それらの現象・事象の意味解釈機能を有する新たな人工知能を形成する方法論である。事象、現象を表すメディアデータの検索・編集・共有、分析、統合を実現する知識ベースの構築、分析方法、データマイニング手法について研究する。また、マルチスペクトルカメラ、生体センサー、気象センサーなどによる物理空間からの情報獲得機能と連動する知識ベースシステムの実現方法、および、サイバー・フィジカルシステム(CPS)構築について研究する。さらに、広域ネットワーク上の異なる知識ベース間を連結し、異種の知識を融合した”統合的知識ベースの連想検索システム”構築の方法論について研究する。

[キーワード]
AIシステムデザイン、データマイニング、セマンティック・コンピューティング、AI応用
清木 康 Virach Sornlertlamvanich
佐々木 史織
林 康弘
 
Human Behavior Technology and Social Innovation From data-gathering to pattern recognition of human and social behaviour, there are various development projects founded on AI technology that are making an impact in underserved communities. Research on data mining and text understanding are being conducted to leverage the innovation to get closer to human intelligence that improves the co-existing between man and machine for driving progress towards the SDGs. The possibilities in public health, agriculture, environment, mobility, robot and such are realized by the AI tools, such as predictive analytics and optimization frameworks, to tackle the world’s challenges in social innovation. The innovation is realised by the combination of various elements, such as an innovative product, technology or production process, or an idea, principle or movement.

[キーワード]
ソーシャルイノベーション、データ・テキストマイニング、AI応用
Virach Sornlertlamvanich Thatsanee Charoenporn
佐々木 史織
清木 康
ニューラルネットワークとAIアルゴリズム

Neural Network and AI Algorithm
ニューラルネットワークに代表される機械学習、人工知能研究において、実社会への応用を前提としたアルゴリズム研究を行う。具体的には、サイバーセキュリティ、ブロックチェーン、VLSI CAD、高精細医療画像、分子生物学、オペレーションズ・リサーチ、数学、ゲーム、管理工学、建築学、農業、土木工学、金融工学、ディジタル・アート、エナジーハーベスティングなどの困難な課題を対象として、AIアルゴリズムと応用の研究を行う。

[キーワード]
AIアルゴリズム、ロボティクス、サイバーセキュリティ、AI応用

武藤 佳恭

福原 義久
渡邊 紀文
データオリエンテッド・ビジネスインキュベーション

Data-oriented Business Incubation
データオリエンテッド・ビジネスインキュベーションは、経済動向、社会問題、国際経済秩序などの潜在的な知識発見のため、社会・経済的事象を対象としてデータを分析・検証することで、社会貢献、ビジネス創出につなげ、新たな価値創造をすることである。本プロジェクトでは、社会科学データを対象とした、新たなデータサイエンス技術として逆問題解析手法に主眼を置き、逆問題解析手法の提案、実装、応用に関する研究により、ビジネスおよび社会問題における原因の推定、知識創造サイクルのモデル化を行う。

[キーワード]
情報社会論、情報経済論、データサイエンス・ビジネスインキュベーション、AI応用

北川 高嗣

中西 崇文
データサイエンスビジネス

Data Science Business
データサイエンスビジネスは、データサイエンス技術を用いて、人・物・エネルギー・情報といった資源の有効かつ動的な配置をおこなうビジネスをさす。日々普及が進むユビキタス環境、ブロードバンド環境において、ますます大容量化する個人・法人の活動データを対象としたビジネスの検討を行う。特に、PRIやSDGsにより自然環境や社会との共生が求められる国際的なビジネス環境において、透明性の確保やファンドレイジング環境の実現、資源の管理や動的配置など、データサイエンス技術に対する要求は高まっている。本プロジェクトでは、データサイエンス技術を用いて、今後の社会に求められるビジネスモデルやサービスの設計と実現を行う。

[キーワード]
データサイエンス・ビジネスマーケティング、AI応用
石橋 直樹 Thatsanee Charoenporn
林 康弘
清木 康
マシンラーニング・データアナリティクス

Machine Learning and Data Analytics
マシンラーニング・データアナリティクスは、異種・異分野の大量の時系列データ、特に、数値データ、画像データ、音声データ、テキストデータを対象として、機械学習手法により、時系列に沿った事象の変遷を解析する基本機能を実現し、データサイエンスの新たな応用の構築についての研究を行う。本プロジェクトでは、具体的な応用分野(社会科学、政治、経済、環境、ビジネス、医学、ヘルスケア、芸術など)を設定し、潜在的な時系列のパターン、相関関係から事象の遷移を導出する新たな機械学習アルゴリズム・機能の実現についての研究を行い、社会・ビジネスのさらなる進化のための知識創造活動を促進する各応用分野に適用したAIシステムを構築する。

[キーワード]
機械学習、深層学習、AI応用
中西 崇文福原 義久
石橋 直樹
Virach Sornlertlamvanich
清木 康
XR空間・行動認知とインタラクション

Behaviour Recognition and Interaction for XR Spaces
XRは、VR/AR/MRを包含し、現実世界と仮想世界を融合させて新しい体験を体感させる技術である。本プロジェクトでは、地球環境問題やビジネス・マーケティングにおける行動認知とインタラクションを対象としたシステムデザインを目的として、VR/MR空間上での行動・バイタイルデータを取得し、機械学習による行動評価、意図・心理状態の推定、趣味趣向・関心予測モデルの構築および行動誘発システムの開発をおこなう。

[キーワード]
複合現実、AI応用
中村 亮太長谷川 理
佐々木 史織
清木 康
リサーチディレクションディスカバリ

Research Direction Discovery
データサイエンス技術を用いた新しい研究領域の設定を行う。これまでの研究が対象としていなかった新しい研究領域発見を目的とし、未来技術予想・分析を行う。さらに、社会環境や学術のトレンドに関して仮説を設けて、新しい研究の方向性を探る。

[キーワード]
リサーチディレクションディスカバリ
全員 

教員紹介

2022年度担当予定教員一覧(担当科目等は変更になる可能性があります)。
教員情報の詳細につきましては武蔵野大学 研究者情報をご覧ください。

名前

職位

担当科目

研究領域

清木 康
キヨキ ヤスシ

教授□データサイエンス先端発展研究1
□未来創造発展セミナー1A・1B・2A・2B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3
マルチメディアデータベース
データマイニング

武藤 佳恭
タケフジ ヨシヤス

教授

□データサイエンス先端発展研究1
□未来創造発展セミナー1A・1B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

サイバーセキュリティ
ニューラルコンピューティング
AI、機械学習・電子ガジェット

北川 高嗣
キタガワ タカシ

教授

□データサイエンス先端発展研究1
□未来創造発展セミナー2A・2B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

知能情報学・メディア情報学
データ解析学・逆問題
数値解析学

石橋 直樹
イシバシ ナオキ

教授

□データサイエンス先端発展研究1
□未来創造発展セミナー2A・2B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

マルチデータベースシステム
マルチメディアシステム
環境情報システム

Virach Sornlertlamvanich
ウィラット ソンラートラムワニッチ

教授

□データサイエンス先端発展研究1
□未来創造発展セミナー1A・1B・2A・2B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

自然言語処理・機械翻訳
情報検索・データマイニング
人工知能・機械学習・知識表現

Thatsanee Charoenporn
タッサネー チャロエンポーン
教授□データサイエンス先端発展研究1
□未来創造発展セミナー2A・2B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3
カルチャーコンピューティング
自然言語処理・機械翻訳
デジタルエコノミー
ソフトウェアプロジェクト管理

佐々木 史織
ササキ シオリ

准教授

□データサイエンス先端発展研究2
□未来創造発展セミナー2A・2B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

時空間データベース
マルチメディアデータベース
情報可視化・国際関係論

中西 崇文
ナカニシ タカフミ
准教授□データサイエンス先端発展研究2
□未来創造発展セミナー2A・2B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3
データマイニング・感性情報処理
ビッグデータ分析・意味・文脈処理
データサイエンス・人工知能

中村 亮太
ナカムラ リョウタ

准教授

□データサイエンス先端発展研究2
□未来創造発展セミナー1A・1B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

ヒューマンインタフェース・インタラクション
知覚情報処理・知能情報学
ウェブ情報学

林 康弘
ハヤシ ヤスヒロ

准教授

□データサイエンス先端発展研究2
□未来創造発展セミナー1A・1B・2A・2B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

マルチメディアデータベース
感性情報処理・画像処理
ICT活用情報教育

福原 義久
フクハラ ヨシヒサ

准教授

□データサイエンス先端発展研究2
□未来創造発展セミナー1A・1B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

ニューラルネットワーク
機械学習
複雑系理論

渡邊 紀文
ワタナベ ノリフミ

准教授

□データサイエンス先端発展研究2
□未来創造発展セミナー1A・1B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3

ニューラルネットワーク
AIロボティクス

長谷川 理
ハセガワ オサム

講師

□データサイエンス先端発展研究2
□未来創造発展セミナー1A・1B
□未来創造発展研究(研究指導)1~3
知的学習支援システム
教育工学
ウェブ情報学

※担当教員等は大学院修了までに変更となる場合があります。 

教員プロフィール

  • 清木 康

  • Yasushi KIYOKI

研究科長/教授

清木-康教授

慶應義塾大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

ビッグデータ x AI x  データマイニング 

データサイエンスを活用し、より良い地球へと先導する CHALLENGER として、
それを実現する DREAM をもって、学問、研究、そして実学を推進していく

武蔵野大学大学院データサイエンス研究科長 略歴:
2011-2021年:慶應義塾大学大学院GESL(グローバル環境システムリーダープログラム)コーディネータ. 5D-World Map System Creator,  Information Modelling and Knowledge Bases (IOS PRESS) Editor in Chief (2002-current) . 情報処理学会フェロー、電子情報通信学会フェロー。1983年慶應義塾大学大学院工学研究科博士課程修了、工学博士。1984-1996年筑波大学講師・助教授、その間、1991-1992年カリフォルニア大学アーバイン校客員研究員。1998-2021年慶應義塾大学環境情報学部教授, その間、2012-2016年Adjunct Professor, University of Jyväskylä, Department of the Mathematical Information Technology, Finland,  2015-2017年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科委員長、日本データベース学会会長(2016-2018)、 2009年慶應義塾・義塾賞、2018年情報処理学会コンピュータサイエンス領域功績賞。

 

  • 北川 高嗣

  • Takashi KITAGAWA

教授

北川 高嗣教授

名古屋大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

ビッグデータ x AI x  Game Changer 

Game Changer : 今までのルールを書き換えてしまうような事象
Game Changer : SCOPE (目的、評価関数) + OPTION(説明変数、どのデータを使うか) を書き換える所作
これ(SCOPEとOPTIONを定める「意思決定」)以外は世の中を変えない

3つのキーフレーズ:①「説明変数と評価関数がほぼ確立してしまっている学術領域の研究者は、全員AIに交代可能」(AIの本質)②「ルールにこだわるな、結果にこだわれ。結果を出すためにはなんでもやれ。」(真のデータサイエンティスト第1条)③「既得権のある既存研究にしがみつくより,産業構造そのものを変革する策(はかりごと)が重要.」(Game Changer)
略歴(実績):Global Leaders Program(京都大学思修館、慶應義塾大学GESL)の評価委員、DXC(Data Exchange Consortium, 経産省)顧問、CCIF(デジタルライツマネージメント、総務省、文化庁)アドバイザー兼技術主査、JST(RISTEX社会情報分野)評価委員長、など多数を務め、現在、(社)Circular Economy Organization(データサイエンス・AI人材育成組織)理事(Executive Producer)。

 

  • 武藤 佳恭

  • Yoshiyasu TAKEFUJI

教授

武藤-佳恭教授

慶應義塾大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

ビッグデータ x AI x  素人の豊かな発想 

世界に発信できる本物のデータサイエンティストを養成するのが、私の役割です

素人の豊かな発想が、社会の様々な問題を解決できる可能性があります。垣根を作らない貪欲な探求心が重要です。
実績:リニア新幹線の立坑掘削ロボット、自動診断掘削ロボット、見積もり名人の能力を超えるAI概算見積、分野に関係なく提案できるデータ解析力(コロナ対策: NEJM, 防災対策: Natural Hazards, 食品科学: Trends Food Sci. Tech, 有識者の在り方:Nature, 医療:IJMS)、発明(床発電システム)が中学教科書(新しい科学:東京書籍)に掲載。

 

  • 石橋 直樹

  • Naoki ISHIBASHI

教授

naoki

慶應義塾大学大学院
政策・メディア研究科 後期博士課程修了
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  社会活動 

データサイエンス技術により持続可能な社会を創る

大容量化されたストレージ、高速化された広域ネットワーク、そして、小型化・高速化された計算機は、スマートフォンに代表されるように、我々の生活を激変させました。一方で、SDGsに代表されるように、社会的かつ国際的な課題は山積みです。これらの多くは、データサイエンス技術をうまく活用することで、課題が解決されたり、問題が抑制されると考えられます。したがって、私の関心は、社会的な課題と、データサイエンスを結びつける、ソーシャル・ミドルウェアの開発です。具体的には、温暖化問題への対応や、文化財の維持・管理などといった問題を、近年は研究しています。

 

  • Virach Sornlertlamvanich

  • ウィラット ソンラートラムワニッチ

教授

Virach

東京工業大学大学院
情報工学科後期博士課程修了
博士(工学)

Big Data x AI x  Learning 

Cross Language Connective Learning
based on Text Mining Approach

Machine can now talk to human. We spent so long time to develop a machine that can understand human language. Today, we are in the flood of information, and have no time to consume all the information we need. We use a text mining technique to extract the important keywords which can represent the essence of the text, and determine their semantic relation. As a result, we are now making efforts to support human reading by pinpointing the related texts and summarizing them with the attaching VDO clips. あふれたデータをキャッチして、今まで見えなかったものが見えてくる時代になります。

 

  • Thatsanee Charoenporn

  • タッサネー チャロエンポーン

教授

Thatsanee

タマサート大学
シリントーン国際工学部情報技術課程修了
博士(工学)

Big Data x AI x  Elderly Care 

AI Platform for Elderly Care

Making sure our grandparents are safe even if they have to stay at home alone, will make us more at ease while we have to go to study or work. Now there are many efforts to apply technologies for taking good care of the elderly. Here, together with many institutes, we apply IOT and AI to develop smart elderly care system for monitoring/facilitating activities of the elderly in order to prevent them from injury or unexpected events. But some other necessary systems and tools are still needed for our grandparents’ daily life and our happy aging.

 

  • 佐々木 史織

  • Shiori SASAKI

准教授

佐々木

慶應義塾大学大学院
法学研究科単位取得退学
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  世界地図 

身近な環境データをグローバルに蓄積・共有・分析
世界の知の創造に参画する

今は誰でも位置・時刻情報つきの写真や動画を投稿できます。IoTという技術を使えばセンサーデータをリアルタイムに収集することもできます。政府や国際団体の公開するオープンデータやオンラインニュースにもフリーでアクセスできます。それら全てを時空間とAIで繋ぎ合わせ、あらゆる自然現象・社会事象について予報世界地図を作ること。世界の森・川・海・砂漠・魚・鳥・テロ・紛争・文化遺産 そんな多様な応用が可能な世界地図システムの構築と、その社会への役立て方が研究対象です。

 

  • 中西 崇文

  • Takafumi NAKANISHI

准教授

中西-崇文准教授

筑波大学大学院
システム情報工学研究科修了
博士(工学)

ビッグデータ x AI x  感性 

人間の感性を生かしながら
AIとさらなる創造性を発揮する

最近ではAI技術を使って創造性を発揮する研究が盛んに行われています。例えば私は、何か言葉を入力するとその言葉の印象に合致した楽曲を自動生成してくれるような自動作曲システムの研究を進めています。入力した言葉の印象を計算してくれる、つまり、人間の感性を計算することができれば、AIと協調して人間の感性に合致した作品を創っていくことも可能になるでしょう。私は、様々なデータを対象として、そのデータから人間が潜在的に込めた感性をどのように抽出し、計算していくかを日々研究しています。

 

  • 中村 亮太

  • Ryota NAKAMURA

准教授

中村

慶應義塾大学大学院
理工学研究科後期博士課程修了
博士(工学)

ビッグデータ x AI x  知の伝達 

AI(機械学習)によって重要な情報を抽出

情報過多の時代において、人間にとって(または個人にとって)何が重要な情報なのかが分かりにくくなっています。また、後世に伝達すべき重要な知とは、すでに言語化された書物やWebページ上の文書だけではなく、まだ言語化されていない熟練者の持つ技術や暗黙知なども対象になります。私は人と人、人とモノとのやり取りにおける非言語データをセンサやカメラを用いて取得し、それらのデータを深層学習によって分類・予測することで知識の獲得や重要な情報の抽出を自動化する研究を行っています。

 

  • 林 康弘

  • Yasuhiro HAYASHI

准教授

林

慶應義塾大学大学院
政策・メディア研究科後期博士課程修了
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  学び 

学習ビッグデータ分析とアクティブラーニングにより
私たちの創造性を高める

私は学習ビッグデータ(eラーニング学習履歴、IoT機器センシングデータ等)をメタレベルで統合・分析して、学習者の学習状況に基づき、学習者により効果的な学習方法を提示する学習支援システムとアクティブラーニングの研究を行っています。AI時代においては、学びの在り方を「教育=教わって育つ」から「学習=学んで育つ」に変革することが求められています。学習者はただ講義を受けたり、課題をこなしたり、といったことでは不十分。学習者の創造性を高める新たな学びの方法をデザインすることが目標です。

 

  • 福原 義久

  • Yoshihisa FUKUHARA

准教授

福原

慶應義塾大学大学院
政策・メディア研究科後期博士課程修了
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  人間らしさ 

IoT、ロボティクス、そしてAIを使い、
人間と社会の未来を見据えたシステムを考える

知覚がセンサーで拡張され、肉体労働はロボットによって代替され、脳の役割すらネットやAIの発展によって相対的に低くなりつつあります。では未来における「人間らしさ」とはいったいなんなのでしょう?単に便利さを追求するだけではなく、我々はどうあるべきか?を考え、最新技術と向き合わなければなりません。例えばロボティクスが進化すれば筋肉は今ほど必要なくなるかもしれませんが、それって人間にとって本当に良いことでしょうか?そんなことを考え、人間と社会の未来をよくする方法を研究しています。

 

  • 渡邊 紀文

  • Norifumi WATANABE

准教授

渡邊

慶應義塾大学大学院
政策・メディア研究科後期博士課程修了
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  協調 

人の心を理解し、より賢く振る舞うAIを搭載したシステムの開発

近年人工知能に関する技術発展により、人を理解し賢く振る舞うことのできるコンピュータシステムが実現されています。今後は更にIoT技術等の発展で、様々な環境にコンピュータが設置され、集団の中での人の理解および行動の支援が求められます。そこで人を情報処理の観点でモデル化する認知科学、視覚や体性感覚などの知覚情報処理、マルチエージェントシミュレーションなどの研究を元に、協調作業をエンカレッジし生産性を高めるための人の心の理解、またそれを元に自律的に行動を支援する人工知能の開発を進めています。

 

  • 長谷川 理

  • Osamu HASEGAWA

講師

長谷川

千歳科学技術大学
光科学研究科博士後期課程修了
博士(理工学)

ビッグデータ x AI x  認知 

人とコンピュータの融合を見据えた
サイバー空間での学びを考える

科学技術の発展に伴い、様々な分野でヒトの能力を拡張するためヒトとコンピュータの融合が考えられています。情報分野でもAR・VR・MRといった現実世界を拡張・仮想化する技術によって、多くの付加的な情報をリアルタイムにヒトの視覚に与えることができるようになってきました。このような技術は教育・学修分野でもそれらの効率を広報させるツールとして期待されています。この研究では、教育・学修分野における[認知]を対象とし、認知負荷の観点から最適なサイバー空間での学びを考えます。

 

お問い合せ

武蔵野大学 経営企画部 法人企画課
TEL:03-5530-7403
事務取扱時間:8:45 ~ 17:15(月~金)
E-mail:kikaku@musashino-u.ac.jp
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