| 年度 |
2026年度 |
開講部局 |
先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻情報科学プログラム |
| 講義コード |
WSN24001 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
Kansei Informatics |
授業科目名
（フリガナ） |
カンセイインフォーマティクス |
| 英文授業科目名 |
Kansei Informatics |
| 担当教員名 |
ADILIN ANUARDI |
担当教員名
(フリガナ) |
アディリン アヌアルディ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 後期 ４ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(4T) 水5-8 |
| 授業の方法 |
講義・演習 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面, オンライン（同時双方向型）, オンライン（オンデマンド型） |
| 講義中心、演習中心、ディスカッション、学生の発表 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
4 |
使用言語 |
E
:
英語 |
| 学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
|
| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
10
:
総合工学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
Kansei/Affective, human factor |
| 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） | |
|---|
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
1. To understand the concept of Kansei including human-oriented design, ergonomics, and customer-centered product development.
2. To understand basic methods for measuring and quantifying Kansei.
3. To reflect on the integration of Kansei, human factors and next-generation AI technologies. |
| 授業計画 |
Lesson 1 — Introduction to Kansei
Lesson 2 — Kansei & Ergonomics (Human Factor)
Lesson 3 — Kansei Applications
Lesson 4 — Kansei, AI, and Future Technology
Lesson 5 — Methods for Measuring Kansei
Lesson 6 — Statistical Analysis for Kansei
Lesson 7 — Final Assignment |
| 教科書・参考書等 |
Related books are instructed during class. |
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, Microsoft Teams, Microsoft Forms, moodle |
| 【詳細情報】 |
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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, 授業後レポート |
予習・復習への
アドバイス |
Follow instructions at the guidance and each class. |
履修上の注意
受講条件等 |
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| 成績評価の基準等 |
Active participation in classes, assignments, and term-end reports/presentations. These will be evaluated as a whole. |
| 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 |
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| その他 |
Any changes to class content will be announced in advance through Moodle/Teams. |
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。 |