| 年度 |
2025年度 |
開講部局 |
総合科学部総合科学科 |
| 講義コード |
AHA42001 |
科目区分 |
専門教育科目 |
| 授業科目名 |
知覚・認知心理学 |
授業科目名
（フリガナ） |
チカク・ニンチシンリガク |
| 英文授業科目名 |
Perceptual and Cognitive Psychology |
| 担当教員名 |
吉本 早苗 |
担当教員名
(フリガナ) |
ヨシモト サナエ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
2年次生 前期 １ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(1T) 水1-4：総K109 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面 |
| 講義中心、ディスカッション |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
4 |
使用言語 |
J
:
日本語 |
| 学習の段階 |
2
:
初級レベル
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| 学問分野（分野） |
24
:
社会科学 |
| 学問分野（分科） |
06
:
心理学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
視覚、色彩、感性、画像認識、人工知能（AI）、ニューラルネットワーク |
| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | 心理学・行動科学的研究を実施するための知識（特に知覚・視覚・色彩心理学の専門知識）を獲得するための初級から中級にかけての講義授業として位置づけられる。 |
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到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
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| 授業の目標・概要等 |
授業の目標
1. 人間の視覚認知の仕組みとその応用について概説できるようになる
2. 視覚認知と画像認識の関係について概説できるようになる
授業の概要
人間は外界から入力される様々な感覚情報を脳内で処理し、ものを知覚・認知している。本講義では、人間が視覚動物であることに鑑み、視覚認知を可能にする眼と脳の神経メカニズムについて解説する。関連して、人間の視覚特性に基づき、誰にとっても見やすい色彩のデザイン（カラーユニバーサルデザイン）や安全な視覚コンテンツの作成方法といった応用的側面に関する理解を深める。また、人工知能（AI）における機械学習技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の研究は、脳の神経回路網（ニューラルネットワーキング）を模することに端緒があり、知覚・認知心理学はその進展に深く関わってきた。この点について、視覚認知と画像認識の関係から解説する。 |
| 授業計画 |
第1回 イントロダクション：視覚の心理学
第2回 視覚の基礎：眼球光学系と網膜
第3回 色の物理学：波長、原色、混色
第4回 色の生理学：3色説・反対色説と生理学的対応
第5回 視覚の時空間特性
第6回 形の知覚
第7回 運動視と立体視
第8回 乳児の視覚
第9回 色覚多様性とカラーユニバーサルデザイン
第10回 視覚と感性（1）：視覚認知と画像統計量
第11回 視覚と感性（2）：視覚コンテンツのリスクと安全性
第12回 脳の神経回路網（ニューラルネットワーク）の構造
第13回 深層学習（ディープラーニング）と画像認識
第14回 畳み込みニューラルネットワークの構造
第15回 まとめ
第8回の授業内で小テストを実施する予定である。また、期末試験を実施する。
授業の進行状況により、スケジュールや内容に変更が生じる可能性がある。 |
| 教科書・参考書等 |
この授業では教科書は使用しない。参考書等は授業中に適宜紹介する。 |
授業で使用する
メディア・機器等 |
テキスト, 配付資料, 映像資料, その他（【詳細情報】を参照）, moodle |
| 【詳細情報】 |
必携PC |
授業で取り入れる
学習手法 |
ディスカッション, 小テスト／ クイズ形式, PBL（Problem-based Learning）／ TBL（Team-based Learning）, 授業後レポート |
予習・復習への
アドバイス |
第1回 視覚が心理学的現象であることを理解する。
第2回 眼の構造や機能を理解し、外界から視覚情報をどのように得るか理解する。
第3回 光の波長と色との関係を理解する。
第4回 色情報がどのように処理され、知覚されるのかを理解する。
第5回 視覚の時空間特性とその測定手法について理解する。
第6回 見るものの形をどのように抽出・認識するか理解する。
第7回 見るものの運動や立体構造をどのように抽出・認識するか理解する。
第8回 視覚認知の基本的な仕組みについてレビューし、その発達過程を理解する。
第9回 色の見え方の個人差を理解し、カラーユニバーサルデザインを考える。
第10回 画像統計量が視覚認知や感性的判断にどのように利用されるか理解する。
第11回 視覚コンテンツに潜むリスクを理解し、安全に楽しむための工夫を考える。
第12回 ニューラルネットワークの構造や機能を理解する。
第13回 ディープラーニングによる画像認識の仕組みを理解する。
第14回 視覚と畳み込みニューラルネットワークの関係を理解する。
第15回 視覚認知の基本的な仕組みから実社会への応用についてレビューし、理解する。 |
履修上の注意
受講条件等 |
なし |
| 成績評価の基準等 |
授業への取り組み（20%），小テスト（30%），期末試験（50%） |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
ノートパソコンを持参すること。 |
| その他 |
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すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |