2026年度【データサイエンス分野】卒業研究研究テーマ紹介
岡崎研究室では、データサイエンス分野（データサイエンスコース）の卒業研究テーマとして、『学習プロセスの分析研究』と『スポーツパフォーマンス分析研究』を考えています。
学習プロセスの分析研究では、学びの過程における対話を収集して分析し、対話データと分析結果から、学習プロセスにおける対話の特徴を見出すことを目指します。
スポーツパフォーマンス分析研究では、対象スポーツを選定し、試合のデータ取得・分析を行うことで、そのスポーツのパフォーマンス向上のために必要な情報を提供することを目指します。
現在想定しているそれぞれの具体的研究テーマをを以下に示します。
AI友キャラを導入した授業における対話分析（１名）（新規）
人工知能技術を応用し、CGキャラクターのAIが学習をサポートする学習支援の研究が行われています。博士の学生が行っている実証研究で得られた、実際の授業における教師と学習者の対話の分析を行い、AIキャラクター導入の効果を検証します。
博士研究のサブテーマとして研究を行います。
博士研究のサブテーマとして研究を行います。
チャットによる対話学習プロセスの分析（１名）（新規）
複数の学習者がチャット形式の会話を行いながら協調的に学習していく環境をつくり、その学習プロセスの分析を行います。チャットような会話形式で、どのように学習が進むのか、役割分担はどうなるのか、学習者相互の共通理解と理解の相違点などの分析を行います。
過去の先輩の卒業研究をもとにしながら、新たなテーマを設定して研究を行う予定です。
過去の先輩の卒業研究をもとにしながら、新たなテーマを設定して研究を行う予定です。
試合分析ツールを用いた[スポーツ]のゲーム分析（１名）（新規）
対象のスポーツおよびその分析ツールの選定を行い、ツールを用いて実際の試合のデータ分析を行いいます。多様なデータの中から、重要な情報を抽出し、データに基づいた試合の要約を行うとともに、対象スポーツのパフォーマンス指標を求めます。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
ベイズ推定に基づく[スポーツ]のパフォーマンス予測（１名）（新規）
スポーツのパフォーマンス分析を行う上で、データ数が少ない場合にどのようにパフォーマンスを評価するかという問題があります。
対象のスポーツを選定し、ベイズ推定を用いて、少ないデータで精度よくパフォーマンスの推定を行う方法を学習し、実際のデータを用いてその検証を行います。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
この他にも研究室で指導可能なテーマの希望があれば相談に応じます。
また、過去の卒業論文や修士論文リストは、その他の情報のページから。