| id | R0153 |
|---|
| ID | 153 |
|---|
| 開始時刻 | 2026-02-17 16:21:48 |
|---|
| 完了時刻 | 2026-02-17 16:48:20 |
|---|
| メール | ono.yuichi.ga@u.tsukuba.ac.jp |
|---|
| 名前 | 小野 雄一 |
|---|
| 言語 | 日本語 |
|---|
| 最終変更時刻 | |
|---|
| 氏名 Name | 小野雄一 |
|---|
| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | 人文社会系/Faculty of Humanities and Social Sciences |
|---|
| 専門分野/ Research Field | 第二言語習得論、教育工学 |
|---|
| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
|---|
| 職位 Position | 教授 |
|---|
| （大学院生のみ回答）指導教員名/ Name of Academic Supervisor (for graduate students only) | |
|---|
| （大学院生のみ回答）本アンケートへ研究情報や研究データ情報を入力することを指導教員に確認しましたか？ Have you confirmed with your academic supervisor that you are entering research information and/or research data information in this questionnaire? | |
|---|
| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIそのものやAIの高度化を研究している/I conduct research on AI itself or on the advancement of AI technologies. |
|---|
| 3-1 AI を活用することで推進したい（推進した）研究テーマを回答ください。（1テーマ40字程度）Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI. | |
|---|
| 3-2 AIを活用することで解決したい（解決した）学術的課題の概要を教えてください（分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度）Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI. | |
|---|
| 3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。１．研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ（何）でしょうか？２．AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか？If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ... | |
|---|
| 3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか？At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program? | |
|---|
| 3-5 ご自身の研究活動にAIを導入・活用するときの課題があれば教えてください。支援構築の参考にします。（複数選択可）If you have any challenges or concerns regarding the introduction or use of AI in your own research activities, please let us know. | |
|---|
| 3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか？ Have the data for the above research theme already been collected? | |
|---|
| 4-1 今後AI活用したい（これまでAI活用した）研究データについて取得先や収集手法について可能な範囲で教えてください。 Please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of the research data that you would like to use (or have us... | |
|---|
| 4-2 以下を参考にデータの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | |
|---|
| 4-3 その他、保有している研究データについて、取得先や取得手法について可能な範囲で教えてください。 In addition to the above, please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of any other research data you possess. | |
|---|
| 4-4 下記を参考に、データの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | |
|---|
| 4-5 データの基本情報（サンプル数、説明変数、目的変数）について教えてください。Please provide basic information about the data, such as the number of samples, explanatory variables (independent variables), and target variables (depend... | |
|---|
| 4-6 これまでデータへ適応した解析手法や統計手法・モデル等があれば教えてください。Please describe any analytical methods, statistical techniques, or models that have been applied to the data so far, if applicable. | |
|---|
| 4-7 データの信頼性について次の点を記述してください。例）・測定精度/誤差範囲/ノイズがあればその特徴、もしくは、専門家によるアノテーションが必要かどうか Please describe the reliability of the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Measurement a... | |
|---|
| 4-8 データの偏りについて次の点を記述してください。例・属性の偏りがあればどんなものか/サンプルサイズの偏りがあればどんなものか/データの揺らぎがあればどんなものか Please describe any biases present in the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Types... | |
|---|
| 4-9 データの構造・複雑性について以下から教えてください。（複数選択可） Please indicate the structure and complexity of the data by selecting from the options below. (Multiple answers allowed) | |
|---|
| 5-1 専門分野（複数選択可）Classification of AI Research | AI応用 AI Applications;言語メディア処理 Language and Media Processing; |
|---|
| 5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 （1テーマにつき100〜300字程度） Please describe your current main research theme(s). | 総合テーマ：人文社会系発信としての生成AI研究
生成AIの社会実装が急速に進む現在、重要なのは「AIを使って便利にする」ことではなく、「AIを通して人間を理解する」ことである。言語という高次認知活動を対象に、生成AIを支援ツールではなく“比較装置”として用い、人間の言語運用・学習に内在する構造的制約や不可逆性を可視化するのが大きなテーマである。人文社会系は、AIの効果と限界を科学的に検証し続ける“モニター”としての役割を担うべき分野であり、言語学・教育・情報科学を横断する実証基盤を構築することで、教育・評価・社会実装へ波及可能な人間中心型AI活用の指針創出を目指すのが大きな研究課題である。
テーマ１ 生成AIによるL2文章・音声修正の効果と限界（Human–AI Integrated Pedagogy基盤構築）
本研究は、生成AIによるL2文章・音声修正の効果と限界を、文法・語彙・談話・韻律という複数階層にわたり統合的に分析し、人間中心型AI活用の設計原理を構築する。言語学・音声学・教育工学・情報科学の横断連携により、音響特徴量と知覚評価を結ぶ説明可能モデルを構築し、AIが代替できる領域と人間判断が不可欠な領域を可視化する。成果は外国語教育、評価設計、CALL、福祉コミュニケーションなど広範な分野へ波及し、生成AI時代の学習支援と研究プロセス革新の共通基盤形成に貢献する。
テーマ２ 生成AIは学習者言語のL1文法をどこまで消去できるか（双方向データによる復元可能性研究）
本研究は、日英双方向の生成AI修正・翻訳データを用い、AI処理後テキストからL1由来の統語・談話的特徴や習得段階がどこまで復元可能かを検証する。言語学的特徴設計と機械学習を統合し、「消えないL1」の構造を明らかにすることで、人間言語の不可逆性という基礎科学的課題に迫る。言語学・SLA・NLP・教育学の分野横断的枠組みにより、AIを研究対象として活用する新たな人文学的AI for Scienceモデルを提示し、教育実践・評価・生成AIガイドライン策定への波及効果を目指す。 |
|---|