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研究テーマ

当研究室では、以下のテーマを中心に研究を進めています：

• Human–AI Learning Systems：人間・AIエージェント・社会ネットワークの相互作用から生じる学習現象の科学的解明
• Educational Foundation Models：大規模言語モデルとマルチモーダル学習データを統合した教育AI
• AI-mediated Social Infrastructures：教育政策・学校現場との連携による社会実装

こんな方を歓迎します

• 教育×AIに興味がある
• データサイエンス・機械学習を学びたい
• 計算論的アプローチで教育現象を理解したい
• フィールド実装・社会実装に挑戦したい
• プログラミング（Python, R）に興味がある

研究環境

• 大規模言語モデル（LLM）を活用した研究環境
• マルチモーダル学習データ（ログ・テスト・行動データ）の分析基盤
• 学校・自治体・企業との共同研究プロジェクト
• 国内外の学会発表・論文執筆のサポート

応募方法

メール（takami-k75@ex.osaka-kyoiku.ac.jp）でお問い合わせください。
件名に「【学部生】研究室訪問希望」と記載の上、以下を含めてください：

• お名前・学年・所属
• 興味のある研究テーマ
• これまでの学習・研究経験（あれば）
• 希望する訪問日時（第3希望まで）

研究の進め方

大学院生は、独立した研究者として自身の研究テーマを深めます。 指導教員とのディスカッションを通じて、理論と実践を往還させながら研究を進めます。

期待される研究成果

• 国際会議・査読付き論文誌への投稿
• オープンデータセット・ソフトウェアの公開
• 教育現場との共同研究による社会実装
• 学術コミュニティへの貢献

研究テーマ例

• LLMを活用した学習支援システムの開発と評価
• マルチモーダルデータを用いた学習者モデリング
• AIエージェントが介在する学習環境のデザイン
• 教育データの倫理的活用に関する研究
• 教師の意思決定を支援する説明可能なAI

募集要項

大学院進学を検討されている方は、まずはメールでご連絡ください。
オンライン面談で研究計画について相談できます。

• 募集時期：随時（入試日程に応じて調整）
• 求めるスキル：プログラミング経験（Python/R）、統計・機械学習の基礎知識
• 奨学金：日本学生支援機構（JASSO）、学内奨学金などの情報を提供

共同研究の可能性

教育機関、企業、研究機関との共同研究を歓迎します。 当研究室は、科学的知見と社会実装を往還させることを重視しています。

共同研究の実績（例）

• 学校現場でのLearning Analytics システムの実証研究
• 自治体と連携した教育データ基盤の構築
• 企業との教育AIプロダクト開発
• 国際共同研究プロジェクト

対応可能な研究領域

お問い合わせ

共同研究のご相談は、メール（takami-k75@ex.osaka-kyoiku.ac.jp）でお気軽にご連絡ください。
件名に「【共同研究】お問い合わせ」と記載の上、以下を含めてください：

• お名前・ご所属
• 共同研究の概要・目的
• 想定される研究期間・規模
• その他、ご質問事項

Q. プログラミング経験がなくても参加できますか？

A. 学部生の場合、研究室配属後に学ぶことも可能です。ただし、データサイエンス・AIの研究にはプログラミングが不可欠なので、 積極的に学ぶ意欲が必要です。大学院生の場合は、基礎的なプログラミング経験（Python/R）があることが望ましいです。

Q. 文系出身でも大丈夫ですか？

A. はい、歓迎します。教育学・心理学・社会学などのバックグラウンドと、計算論的アプローチを組み合わせることで、 新しい視点からの研究が可能になります。

Q. 研究室の雰囲気を知りたいです

A. オンライン面談や研究室訪問を随時受け付けています。メールでご連絡ください。

Q. 他大学からの大学院進学は可能ですか？

A. はい、可能です。入試情報については、大阪教育大学の大学院募集要項をご確認ください。

Q. 研究資金・設備について教えてください

A. 競争的資金（科研費等）、共同研究資金を活用して研究を推進しています。 計算資源（GPUサーバー）、学習データ、分析ツールへのアクセスを提供します。