中村 太戯留

ユーモア理解の地域差について，ユーモア理解の「見いだし」理論による説明の可能性を検討した．具体的には，保護フレームないし関連性がユーモアの面白さに与える影響について，ひねり，ユーモア態度，居住地域による変調の可能性を実証的に検討した．その結果，居住地域により関連性を感知するひねりやユーモア態度に違いがあり，保護フレームの作用と合わせて，ユーモアの面白さに影響する可能性が示唆された．

本稿では，「データサイエンス活用 1」および「データサイエンス活用 2」という連続した科目の連携を強化しつつ，前年までの問題点を解消する取り組みについて報告する．この科目は予測力や選択力の育成を念頭に，各授業回の前半で講義し，後半でグループワークも含めてその内容を演習するという内容の授業となっている．ただ，設定可能な授業時間枠の都合から，各授業回は 1 コマのみとなっていた．そのため，受講生が最終課題に取り組む期間が短いことと，そのグループワークのために要する授業時間外の活動時間の確保が困難ということが問題であった．対策として，開講時間が近接した別科目と連携し，2 コマ続きの授業時間枠をタイムシェアリングする方法を導入した．2 つの授業回の間に別科目の授業回をはさむことで課題に取り組む期間を長くすることができ，2 コマ続きの授業にすることで授業時間内の受講生のグループワーク時間を増やすことが可能となった．その結果として，受講生の毎週の授業時間外の活動時間は，前年の 5.2 時間から 3.6 時間に減少し，適正化が確認された．このことから，設置可能な授業時間枠が限られた科目群における授業時間枠のタイムシェアリングの有効性が示唆された．

本稿では，「人工知能基礎」と「データサイエンス基礎」という全学科必修の情報科目における多様な学生の学修意欲の向上を図りつつ，前年までの問題点を解消する取り組みについて報告する．前年までは，より難易度の高い後者の科目を先に実施しており，またその科目の最終課題のテーマに対する受講生の関心が低いことが問題であった．また，入学直後の授業であるにもかかわらず，大学で授業を受講するための前提となる大学のコンピュータネットワークや受講生自身のノートパソコンについて学ぶ機会が提供されていないことも問題であった．対策として，科目の受講順序を入れ替え，前者の科目の最初に受講の前提となる事項を学ぶ機会を追加し，そして後者の最終課題のテーマを多様な関心に対応しうるものに調整した．アンケートの結果から，追加したネットワークやコンピュータに関する項目を学べたこと，最終課題のテーマに対する関心や成果に対する満足度が向上したことを確認することができた．このことから，一連の対策を講じたことの有効性が示唆された．

情動知能は，情動の性質を理解して賢く活用する力のことで，非認知能力の下位概念であるが，他の下位概念との関係は必ずしも明らかではない．そこで，情動知能，レジリエンス，そして批判的思考の各尺度を用いて検討した．情動知能の因子は，レジリエンスや批判的思考の因子と相関があり，それぞれクラスターを形成しており，そして4つの成分に整理することができた．すなわち，情動知能を高める手掛かりとして，これらの因子を活用できる可能性が示唆された．

This study introduces a self-mental care management system utilizing an emotion estimation technique applied to heart rate variability parameters derived from vital data. The escalating prevalence of pandemics has exacerbated the dearth of accessible mental healthcare services, underscoring the heightened significance of investing in mental health programs. However, advancements in sensor technology, marked by enhanced precision and reduced size, facilitate the rapid acquisition of vital data from users. In our approach, we capture electrocardiogram (ECG) data concurrently with the narration of emotionally evocative stories. Through the analysis of the resulting data trends, emotions strongly correlated with the newly acquired ECG data were identified and inferred to be the emotions manifested within the ECG data. Our methodology enables the estimation of user emotions based on ECG data, and is further implemented in an application featuring real-time visualization of users' emotional states through chat icons. The deployment of this application empowers users to monitor emotional fluctuations and effectively manage their mental wellbeing.