シラバス情報
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教員名 ： 張 ジョ
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開講年度
2025年度
開講学期
後期
科目名
感性科学
授業種別
講義
科目名（英語）
Kansei Science
授業情報(授業コード・クラス・授業形態)
A1100112 感性科学 [J2][対面]
担当教員
張 ジョ
単位数
2.0単位
曜日時限
木曜2限
キャンパス
新宿
教室
A-0611教室
学位授与の方針
1 基礎知識の修得 0 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 80 ％ 3 汎用的問題解決力の修得 10 ％ 4 道徳的態度と社会性の修得 10 ％ 具体的な到達目標
１．感性科学分野において、基礎知識及び現状の問題点を理解・分析できること。２．定量的に分析できるだけではなく、定性的な分析手法も学び、客観データと主観データを整合できる。３．新しい提案・評価のプロセスを実践できる。４．グループ作業能力、コミュニケーション能力を向上できる。
受講にあたっての前提条件
１．確率・統計Ⅰや応用確率・統計学を履修したことが望ましい。２．グループワークを行うため、他人と共同作業できること。
授業の方法とねらい
感性科学の専門知識を学び、その中で特に人間の感性を引き起こすインタラクションの発生・応用・評価について理解し、新しいコンテンツ設計案を編成する。
１．論理的な情報と感性的な情報の特徴を理解できる。 ２．感性情報、感性インタラクションの範疇・応用を把握できる。 ３．主観・客観情報を利用し、新しいコンテンツの試作と評価をできる。 ４．感性科学研究プロセスの中の要点を実践的に理解できる。 AL・ICT活用
ディスカッション・ディベート／グループワーク
第1回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
事前学習
人間の五感情報関連の知識を予習する。
2時間
授業内容
講義内容の説明とグループ分け
この講義は知識の解説と実践的グループワークによって構成されることを説明していく。 事後学習・事前学習
各自の希望によるグループ分けを行う。
2時間
第2回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性・感性情報・感性科学の定義
広義と狭義の「感性」を説明し、現在の論争や、議論の傾向を説明していく。 事後学習・事前学習
いままで学んだ知識の中の感性情報にかかわる事象について把握する。
4時間
第3回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性科学の脳科学基礎
脳の感性処理モデルを説明する。 事後学習・事前学習
感性の情報的な側面と情報の感性的な側面について理解する。
4時間
第4回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性科学の脳科学基礎
感覚、感情、感性の違いについて説明する。 事後学習・事前学習
感性情報処理と知性情報処理の特徴を考える。
5時間
第5回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性と知性
知的処理の特質と感性処理の特質をまとめていく。 事後学習・事前学習
感性処理のモデルを理解し、感性処理と知的処理の結合について議論する。
4時間
第6回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性と知性
感性と知性情報処理の結合 事後学習・事前学習
感性評価の構成について理解する。
6時間
第7回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性インタラクション
インタフェースとインタラクション、及びインタフェースの手法について説明する。 事後学習・事前学習
インタラクションの基本的な考え方を理解する。
4時間
第8回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性インタラクション
マイクロインタラクションの構造について説明する。 事後学習・事前学習
実例を持ってよいUXと悪いUXを検討する。
4時間
第9回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性インタラクション
インタラクションのルールとメタルールについて説明する。 事後学習・事前学習
実例を持って、ルールとループについてディスカッションする。
4時間
第10回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
感性インタラクション
フィードバックの意義、デザイン、及び感性との関係について説明する。 事後学習・事前学習
フィードバックによるUXの良し悪しを検討する。
4時間
第11回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
質的情報の分析
多人数インタラクションの分析について説明する。 事後学習・事前学習
演習課題多人数会話のテーマを理解し、準備する。
4時間
第12回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
質的情報の分析
プロトコル分析の意義と概要について説明する。 事後学習・事前学習
会話評価実験を実施する。
4時間
第13回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
探索的データ分析の実践
プロトコルデータを用いた、探索的データ分析の手法について説明する。 事後学習・事前学習
各自のデータで分析を行う。
4時間
第14回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
分析手法に関する質疑応答
事後学習・事前学習
主観データと客観データを整合し、分析レポートを作成する。
6時間
第15回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
前回までの総復習を行う
事後学習
学習内容の振り返り
4時間
成績評価の方法
グループ単位の課題・個人単位の課題と最終レポートで評価を行う。
１．出席とグループ単位の課題・個人単位の課題の提出は最終レポート採点の条件とする。 ２．最終レポートをGPAの到達目標を基準に評価する。 受講生へのフィードバック方法
毎回の確認問題に対して、KU-LMSで参考用の回答を公開する。
教科書
指定教科書なし。
参考書
プロトコル分析入門—発話データから何を読むか（海保博之,原田悦子、新曜社）
オフィスアワー
金曜日16時-17時。連絡先はKU-LMS教材の表紙を見てください。
受講生へのメッセージ
実務家担当科目
実務家担当科目ではない
実務経験の内容
教職課程認定該当学科
該当なし
その他の資格・認定プログラムとの関連
関連する科目でない
教育課程コード
Ⅲ3c
教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a（Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修） ※ a : 必修 b : 選択必修 c : 選択 ※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと
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