渡部 有隆

渡部 有隆 WATANOBE Yutaka

上級准教授

所属
コンピュータ理工学科/情報システム学部門
職位
上級准教授
E-Mail
yutaka@u-aizu.ac.jp
Webサイト
http://www.u-aizu.ac.jp/~yutaka/

教育

担当科目 - 大学
アルゴリズムとデータ構造 (Coordinator)
プログラミングJAVA I (Coordinator)
ソフトウェア総合演習 (Coordinator)
ソフトウェア工学特論 (Coordinator)
情報処理技術者試験対策講座 (Coordinator)
実践的プログラミング (SCCP)
競技プログラミング (SCCP)
プログラミングコンテスト準備講座 (Hornor's program)
人工知能 (機械学習) 応用論 I (外部講師)
人工知能 (機械学習) 応用論 II (外部講師)
担当科目 - 大学院
Advanced Data Structures and Algorithms
Software Engineering
Programming Strategies and Software Development Tools

研究

研究分野
Software Engineering, Programming, Smart Searvices, Innovative Education
略歴
日本学術振興会特別研究員 PD 会津大学助教 会津大学准教授
現在の研究課題
研究内容キーワード
ビジュアルプログラミング、機械学習、データマイニング、スマートラーニング、プログラミング教育
所属学会
IEEE, IPSJ

パーソナルデータ

趣味
子供時代の夢
これからの目標
座右の銘
愛読書
学生へのメッセージ
その他
『プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造』、渡部有隆、Ozy、秋葉 拓哉、マイナビ
『オンラインジャッジではじめるC/C++プログラミング入門』、渡部有隆、マイナビ
『アルゴリズムビジュアル大事典』、渡部有隆、マイナビ
『4つの言語で解ける実践プログラミング問題集』、渡部有隆、西舘陽平、鈴木大郎、奧山祐市、近代科学社

2012 Aizu Online Judgeでプログラミングチャレンジ!

主な研究

Intelligent Software Engineering

Society 5.0では、人工知能やIoTが主要技術となり、それらが人々の生活をより便利に豊かにするとされています。一方、「人間が情報資源(ソフトウェアやデータ)を適切に理解し、かつ情報資源を他人に分かり易い形式で自ら作成できる」という観点では、情報格差 (Digital Divide) ひいては教育格差を解決しなければなりません。

プログラミング言語、フレームワーク、開発環境の進歩により開発者の環境は改善しています。一方で、ソフトウェアシステムが複雑化し、人材不足が懸念される中、生産性(納期遅れ等)、欠陥(バグによる損害)、管理(再利用と修正、長期的な技術継承)に関する様々な問題も残っています。これらは、ソフトウェア工学の積年の課題であり、多くは、コンピュータ指向のプログラミング言語の設計とその難しさに起因します。情報資源はプログラミングによって生み出されることから、プログラミングは世の中に広く影響を与える主要技術のひとつです。そこで、渡部研究室では情報格差や教育格差を是正することを目的に、以下のテーマに取り組んでいます。

- モデル・コード・ドキュメントの記述が可能な、次世代のプログラミング言語、プログラミング環境、情報資源と知識の表現手法、ビッグ情報資源構想
- 人工知能とデータサイエンスに基づくコーディング支援
- データベースに対する高レベルのクエリ言語とクエリインタフェース

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Online Judge System

プログラミングはあらゆるシステム・計算を実現するための手段であり、現代社会と科学の発展には欠かせないスキルとなりました。昨今は、データサイエンスやソフトウェア開発に長けたエンジニアの育成が急務となっており、教育現場では必須化され、リカレント教育も重要視されています。

渡部研究室では、学習者が作成したプログラムをオンラインで自動採点する技術であるOnline Judge Systemを開発し運用しています。特に、以下の研究課題に取り組んでいます。

- プログラム自動評価システムのアーキテクチャ
- プログラム自動評価システムにおけるセキュリティ
- 学習支援を行うフィードバック(Smart Learning, Intelligent Software Engineeringを参照)

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Smart Learning

SDGsでは「質の高い教育をみんなに」という目標が掲げられています。特に、知識のインプットで習得することが不可能な技能演習では、中・高等教育、企業研修、リカレント教育、自主学習等、様々な現場で教育格差が発生します。 その主な原因は指導者不足であり、これを即座に解決することはできません。平等な教育を継続的に提供し,教育格差を排除するひとつの方法は、技術が生み出すいわゆるVirtual TAです。

渡部研究室では,自律型学習を支援する学習環境を構築するために、以下の研究テーマに取り組んでいます。特に、昨今重要視されているプログラミング教育に特化した理論やシステムを開発しています。

- データ構造とアルゴリズムを直観的・直接的に理解・記述できるプログラミング言語
- 様々な学習工程における自律型学習を支援するAIモデル群
- 自律型学習を制御する適応型ユーザインタフェースの構築理論
- 教育データマイニングによる教育手法の改善やモデルの構築

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スマートミュージアム

[ミッション]
役割: 福島県立博物館における鑑賞体験の向上
対象: 鑑賞支援と展示設計
付加する価値: 鑑賞者の学習と知識習得の質向上
[目的]
現状では、評価・改善に必要な来館者の展示物鑑賞行動に関する客観的なデータを得ることが困難な状況です。
また、訪問者の学習体験を把握し、必要なサポートを行うことが難しいのが現状です。
この状況を改善するため、展示会場内での来場者の行動を客観的に把握することが望まれます。
さらに、来場者の学習体験を妨げないようにデータを収集することが求められている。
そこで、来館者の行動を客観的に測定し、学芸員の分析・解釈を支援するシステムの開発します。
[目標]
学習面での来場者の満足度が向上する。
[シナリオ]
(1)来館者の行動を客観的に測定することを実現する。
(2)展示物の鑑賞を促進・誘導する来館者向けの機器・アプリケーションを開発する。
(3)来館者の行動を分析し、可視化するための高度な計算手法を開発する。
(4)測定・計算された来館者の行動を分析・解釈することを促す学芸員向けのシステムを開発する。
(5)学芸員が分析・解釈に基づいて展示設計を行うことを支援するシステムを開発する。

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主な著書・論文

Yutaka Watanobe and Nikolay Mirenkov, Algorithmic Transparency of Large-Scale *AIDA Programs, International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, Vol. 30, No. 9, 1263-1288,2020.

Md. Mostafizer Rahman, Yutaka Watanobe, Keita Nakamura, A Neural Network Based Intelligent Support Model for Program Code Completion , Scientific Programming, 2020.

Md. Mostafizer Rahman, Yutaka Watanobe, Keita Nakamura, Source Code Assessment and Classification based on Estimated Error Probability Using Attentive LSTM Language Model and its Application in Programming Education, Applied Sciences, 10 (8), 2973, 2020.

Yutaka Watanobe and Nikolay Mirenkov, Hybrid intelligence aspects of programming in *AIDA, FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS - THE INTERNATIONAL JOURNAL OF GRID COMPUTING AND ESCIENCE, Vol. 37, pp.417-428, ELSEVIER.

Yutaka Watanobe, Nikolay Mirenkov and Rentaro Yoshioka, Algorithm library based on algorithmic cyberFilms, Knowledge-Based Systems, 22, pp.195-208, ELSEVIER.

Yutaka Watanobe, Nikolay N. Mirenkov, Rentaro Yoshioka, Oleg Monakhov, Filmification of methods: A visual language for graph algorithms, Journal of Visual Languages and Computing, 19(1), pp.123-150, ELSEVIER.