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第80回情報科学談話会のお知らせ(2021年12月23日開催) 長濱 澄准教授 「ドロップアウトを防ぐ動画コンテンツの長さとは？」・井料隆雅教授「大規模交通流シミュレータの構築とその活用」
| 日時 | 2021年12月23日（木） 13:00～15:00 |
|---|---|
| 場所 | Google Meetによるオンライン開催 |
| 話題提供者 | 長濱 澄 准教授 井料 隆雅 教授 |
| 提供者所属 | 長濱 澄 准教授：人間社会情報科学専攻 情報リテラシー論分野 井料 隆雅 教授：人間社会情報科学専攻 空間計画科学分野 |
| 話題 | 長濱 澄 准教授「ドロップアウトを防ぐ動画コンテンツの長さとは？」 井料 隆雅 教授「大規模交通流シミュレータの構築とその活用」 |
| 概要 | 近年、受講人数が1億1千万人に達するなど、世界的に大規模公開オンライン講座（MOOC）が普及し、インターネット環境があれば、誰もが世界最高レベルのオンデマンド授業を受講することが可能となりました。また、MOOC上では、受講者の学習行動がクリックデータを介して記録され、大規模な学習ログデータとして蓄積されています。そうしたMOOC上の大規模データを対象としたラーニングアナリティクスでは、教材のテーマや難易度に関わらず受講率の高い教材のデザイン原則やドロップアウトの要因や修了者の特性が明らかになっています。本発表では、こうしたラーニングアナリティクスにおける先行知見を基にしたコース改修とアウトカムの事例紹介とともに発表者が実施した関連研究の紹介を行い、「ドロップアウトを防ぐ動画コンテンツの長さとは？」について参加者の皆さまと考えて参ります。（長濱 澄 准教授） 全国規模の道路網を対象とする大規模交通流シミュレータの構築に関する研究について、数理解析からビッグデータの活用に至るまでその概要を包括的に紹介する。道路網の計画や制御において交通流シミュレータは必要不可欠のツールとなっており、すでにいくつもの商用ないしオープンソースの実装が存在する。一方で、理論的基盤、入力データの入手可能性、さらに計算負荷については課題も多く、いずれも交通流シミュレータの実務応用に対する大きな障壁となっている。本講演ではこれらの課題解決に資することが期待される「交通流の数理解析」「ビッグデータの活用」「高並列計算」の3つの要素技術に関する研究を説明する。また、構築した大規模交通流シミュレータが、MaaSや自動運転などの道路交通に関する将来技術やビジネスモデルの潜在力を最大限に活かせるインフラ整備や運用にどう活用できるのか、その将来展望についても解説する。（井料 隆雅 教授） |
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