| メール | ono.yuichi.ga@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 小野 雄一 |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | 人文社会系/Faculty of Humanities and Social Sciences |
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| 専門分野/ Research Field | 第二言語習得論、教育工学 |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 教授 |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIそのものやAIの高度化を研究している/I conduct research on AI itself or on the advancement of AI technologies. |
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| 5-1 専門分野（複数選択可）Classification of AI Research | AI応用 AI Applications;言語メディア処理 Language and Media Processing; |
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| 5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 （1テーマにつき100〜300字程度） Please describe your current main research theme(s). | 総合テーマ：人文社会系発信としての生成AI研究
生成AIの社会実装が急速に進む現在、重要なのは「AIを使って便利にする」ことではなく、「AIを通して人間を理解する」ことである。言語という高次認知活動を対象に、生成AIを支援ツールではなく“比較装置”として用い、人間の言語運用・学習に内在する構造的制約や不可逆性を可視化するのが大きなテーマである。人文社会系は、AIの効果と限界を科学的に検証し続ける“モニター”としての役割を担うべき分野であり、言語学・教育・情報科学を横断する実証基盤を構築することで、教育・評価・社会実装へ波及可能な人間中心型AI活用の指針創出を目指すのが大きな研究課題である。
テーマ１ 生成AIによるL2文章・音声修正の効果と限界（Human–AI Integrated Pedagogy基盤構築）
本研究は、生成AIによるL2文章・音声修正の効果と限界を、文法・語彙・談話・韻律という複数階層にわたり統合的に分析し、人間中心型AI活用の設計原理を構築する。言語学・音声学・教育工学・情報科学の横断連携により、音響特徴量と知覚評価を結ぶ説明可能モデルを構築し、AIが代替できる領域と人間判断が不可欠な領域を可視化する。成果は外国語教育、評価設計、CALL、福祉コミュニケーションなど広範な分野へ波及し、生成AI時代の学習支援と研究プロセス革新の共通基盤形成に貢献する。
テーマ２ 生成AIは学習者言語のL1文法をどこまで消去できるか（双方向データによる復元可能性研究）
本研究は、日英双方向の生成AI修正・翻訳データを用い、AI処理後テキストからL1由来の統語・談話的特徴や習得段階がどこまで復元可能かを検証する。言語学的特徴設計と機械学習を統合し、「消えないL1」の構造を明らかにすることで、人間言語の不可逆性という基礎科学的課題に迫る。言語学・SLA・NLP・教育学の分野横断的枠組みにより、AIを研究対象として活用する新たな人文学的AI for Scienceモデルを提示し、教育実践・評価・生成AIガイドライン策定への波及効果を目指す。 |
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