FDSD2023.3.23
テーマ「高大連携と情報教育の推進」
セッション3 学科教育における情報ツールの導入
情報メディア学科担当 小橋
付録
アフタートーク
最後までご視聴いただきありがとうございました： vtuber風にしめてみました。
オープニング： アイドル風に「本日デビューいたしました小橋です。最後まで一生懸命頑張ります。」の予定でしたが画面表示がHDでなく４：３で接続されてしまい、慌てて修正して飛んでしまった。
タイトルスライド： 今朝撮った桜を入れてみた。Webで仕様提供するとこんなこともできていいですね。
mocopiのAI： 機能はモーションキャプチャだが実際にはセンサー群のデータからのポーズ推定であり用途限定AIならスマホ程度の処理能力で足りる、と触れるの忘れてた。
スライド操作： 実はキーボードでもスライド操作できます。操作の冗長系は大事ですね。かといってH3ロケットの様な事も有るのですが。
プレゼンタイトル： 岸和田博士の科学的愛情というコミックの元ネタの、スタンリーキューブリック監督の 博士の異常な愛情 または私は如何にして心配するのを止めて水爆をあいするようになったか が元ネタ。博士でないので名前だけで。水爆はBombとWebをかけてみた。
心配とは：アカウントとコンテンツの生殺与奪の権利をプラットフォーマーに握られること。
コストについて： ハード保守（電源管理・停電対策）、データバックアップ、セキュリティ（インシデント発生とワーム感染）、ユーザ管理（学年進行）、機器購入コストとサーバ管理学習コストとメンテナンスの時間コスト
有償サービス： adobeCC使いたい。CPU＋GPU＋ストレージの資源に課金利用したい。予算取って経費で落とす方法を知りたい。
クロージング： ChatGPTのロゴがトラック風に会場に突っ込んできて、爆発オチの予定でしたが力尽きて間に合わず。
アバターについて： 小3の娘がVROIDで作成したものです。プレゼンで使うって伝えたら顔をしかめられた。自分の衣服や身体の一部の感覚なのかなぁ。あるいはもう一体のメガネの方のキャラクターを使ってもらいたかった模様。
Google Teachable Machine： 用意したスライドの説明を飛ばしてませんでしたか？ メディアアートの作品制作で人気の機械学習モデル作成サイトです。初心者でもWebカメラやマイクだけで簡単に分類モデルを作成して利用できます。
学科サーバ： サウンドゼミの楽曲も学科サーバから配信されているのに言及するのを忘れた。
学位記読み上げサービス： コロナ禍でリモート勤務で暇な、卒業式がキャンセルになった年に作成。WebAudio APIで拍手wav連打にコンプレッサーかけたりした。
課題提出： メールやレポートフォルダによる提出は、定められた形式を守らない受講生が必ず現れる。採点や管理で不便だった。Webclassは書式を統一できて便利。学外からレポートフォルダを使えるとなお助かるのだが。
補遺： スクショで晒さずAPI経由の良心的引用
旧ゼミサーバ： 卒業後にこっそり裏掲示板やゲームサイトを運用していた不届き物が居たが気が付かないふりをして観察していて面白かった。
Prezi： 広大なレイアウトをズームインアウトを駆使してプレゼンすると視聴者が眩暈を起こす副次効果がある。あと、プレゼン内容ではなくプレゼンツールへの質問が出がち
今回のシステム： Unityで構築。有料アセットで出費1万円＋。Unityはゲーム専用ではなくアプリ開発のプラットフォームとしても便利。学ぶべき。
Google Slide： ネットにプレゼンを置けるので模擬授業でも活用。Webが自由に使える高校も増えて来ていて便利。念のためPDFやPPTファイルも持参する。
Youtubeのチャンネル： 受講生からコンテンツを高評価されることは少ない。授業で見させられている感。逆に検索して辿り着いた視聴者からは高評価や感謝のコメント、質問をいただくこともある。
SQLZOO： Wikiでできている。管理者にメールして教員権限を頂いた。日本語対応は私の作業によるもの。割とよく知られたSQLの勉強サービス。
コード： code chord cord の3パターンの洒落
JamBoard： 1ボードで20ページまで。アイディアスケッチでは、各受講生に個人用ページを割り当てる。ページが不足するので複数ボードを跨ぐのが残念。
アイディアスケッチ： イラストを描いてくる受講生は少数派。アイディアスケッチの練習が必要そう。言葉で伝えるのは難しいけど手軽だね。
Twitter API： 有料化の告知有。卒研の人気テーマだったので今後が心配。
モーメント： Twitterが終了した機能。ツイートのまとめができる。代替サービスとしてはmin.tを利用中。
Twilog： tweetを日記形式で保存検索可能にする外部サービス。API有料化後の行く末が心配。
Max8： ビジュアルプログラミング言語のくせに何でもできる。グルー言語。習得難易度は目的に応じて可変。英語のドキュメントなのが難点。ライゾマティクスの社員数と会社所有のライセンス数が同じって話も聞いた。ニッチな言語だが代わりがない。ableton liveが高いんだよなぁ。YMOの坂本教授が習得を何度か挫折していると本の帯に寄せていたので学生が理解するの無理筋なんだよなぁ。
Discord： ゼミのサーバにインするとプレイ中のゲームがバレルので用心してゼミ用アカウントを作成するゼミ生もいる。卒業後も集える場が有るのはいいと思う。
補遺
with AI
AIによる産業革命が起きつつある。AIと自然言語により高い解像度で会話し、もっともらしいAIの応答を吟味する能力が問われるようになる。
2023.2～2023.3のchatGPT関連のTweetまとめ
toggeterの姉妹サービスmin.tでchatGPTの旬のツイートを50件ほどまとめてあるので必見。
https://min.togetter.com/PGvhGwY
関数スタイルプログラミング
データサイエンス分野で人気のプログラミング言語Pythonは問題領域に応じて豊富にモジュールが提供されている。
モジュール群を組み合わせて糊で貼り合わせて問題を解決するグルー（糊）言語である。
データの整合性を保ったまま異なるモジュールにる処理を統一的に扱うプログラムスタイルとして関数プログラミングで記述する場面も多い。
以下に、単純な数学の問題を関数スタイルで解くコードを示す。ここでは（１）の問を扱う。
コードは実質1行だけ記述可能で、読み解くと
「1～9の連続した整数から7個取り出して順に分数の分母とし、分子1～7と順にペアにして分数を作り合計が7となる分母の順を求めよ。」
となる。
上記の問題には条件に合う自明の並びが1つあるが、総数は54通りある。
またfloat型など浮動小数点数型による計算では精度不足で見落としが発生するコードを書きがちである。
ChatGPT3と上記PythonコードをCommon LISPに変換する対話を試みた。
以下に、最終的なLISPのコードを示す。
・1文字の変数を長い変数名に置き換えてプログラム全体を説明的に変換
・Pythonコードの概要の説明
のタスクは妥当に解決できた。しかし、全ての解の検索と精度不足への対応はできず欠陥の有るコードで応答してきた。
応答を検証する能力が利用者に求められることになる。
ChatGPTから質の良い応答を得るにはプログラム言語あるいは疑似的な言語で問題を形式的に定めて問いかけるか、「プログラミング的思考」により問題の定義と対処を適切に分解し、対話によりAIをナビゲートする高解像度の思考力が要求される。
ノーコード
プログラム作成を容易にするために、文字によるコマンドや構文の使用を避け処理構造をブロックやダイヤグラムで視覚的に構成する処理システムがある。
ここで、ジャンケンの手の組み合わせをプログラムで場合分けして勝敗を判定する課題について考える。
左側にはコードのパズル化を目的とした極端に動作原理を分かりにくくしたC言語のコードを掲載した。
右側の動画ではデータフローや表引きなど視覚的に判定の原理を分かりやすくしたMax8のコードを幾つか紹介している。
この様な図形を扱うコーディングにおいても、図形の構成をコードで指示する様に工夫してLLMで応答を得ることができている。
今後はマルチモーダルAIによりテキストから直接ビジュアルコードの生成（その逆も）ができる方向に進んでる。
問題
標準入力に文字列が1行、次の書式で入力される。
A B
1文字目のAの位置にはG C Pのどれか1文字
2文字目は空白文字
3文字目のBの位置にはG C Pのどれか1文字。
この入力に対してW L Dのどれか1文字を出力するプログラムを作成せよ。
出力する文字の条件はG C PをジャンケンのグーチョキパーとみてAの勝ちをW 負けをL 引分をD とする。
Visual言語で今後の授業で取り組む可能性の有るものを上げる。
Touch Designer 映像処理系
Unreal Engine BluePrint ゲーム制作
Unity Visual Scripting ゲーム制作
開発環境・教材
Notion AI
AI支援機能を持つドキュメント作成サービス
試用期間中に科目「データベース」の期末制作テーマを例示させて、大学生に寄せた回答が得られた。
反面、大学生の課題といいうヒントだけでは独創的なテーマは得られなかった。
AIの回答 https://star-kilometer-aed.notion.site/defad9d60ae446b28f76d04fca3f9d1d
過去の受講生のテーマの例 https://twitter.com/i/events/1511512506048851968
google colaboratory
Pythonと機械学習フレームワークtensorflowのPaaS。課金サービスを利用してGPUの能力アップなどが可能。
機械学習のチュートリアルとして単純なLSTMモデルで時系列予測モデルを学習させている例
Pythonの実行プラットホームとしてWebclassの出欠データをUnipaの出欠データに変換する例
色々
Miro 無償枠では保存可能なボード数が３では不足。JamBoardで代用。機能不足。ボード制限なし。1つのボードに２０ページ追加可能
Figma UI構築（未使用）
Open Data PLATEAU 国土交通省が主導する日本全国の3D都市モデルの整備・オープンデータ化プロジェクト
地理院地図 3D地図有。国土地理院
モーションキャプチャ kinect kinect v2 OculusDK2 vive Oculus Quest azure kinect PoseNet mocopi
コントローラ Wii Remote Wiiバランスボード Nintendo Switchコントローラ MIDIコントローラ 赤外線カメラ LiDAR
コード教育 Pepper OzoBot Sphero MineCraft toio
ドローン mavic air mavic mini
デジファブ Laserカッター 3Dprinter(学科ゼミ所属2台。ゼミ生3名が個人所有) M5Stack Arduino Gainer
フレームワーク データベースの演習でCakePHPからLarravelに切り替えあぐね中
Twitter関連 twilog min.t(モーメント機能廃止につき代替として） API有料化以後のサービス継続の懸念
プログラミングコンペ Topcoder atCoder Paiza Kaggle 授業として扱いづらい
配信環境 OBS HandyCAM タブレットPC ApowerMirror(有償:iPad等をPC画面にキャプチャ）で教卓システム相当
スマホアプリ VivaVideo（動画編集） AZScreen（画面キャプチャ） ibisPaintX（アニメ） ZigSIM(センサOSC) GeoGebra（作図）
照明制御 QLC+ USB-DMXコントローラ
余談：
VPNを開放して学内のレポートフォルダやコンピュータにアクセスしたい。
または、OneDriveなどのクラウドストレージをPCにマウントして演習する。
実習室PCでDockerコンテナを利用したらシステム開発系の演習が捗りそう。
レポートフォルダは実はNBU WiFiからは利用可能。
リスキリング
小学生向けのプログラミング教材として有名なScratch。アニメーション、動画、プレゼン、音楽、ゲーム、なんでも作成できて万能なので使えるとよい。
プログラミング、データサイエンス、機械学習は非情報系部門のリスキリング対象スキル。
横田先生の話し
名古屋文理短期大学の初代システム管理者は横田先生で、1997からは共同でやってたか交代したのだった。
1999の大学開学の時には私がシステム管理してた記憶。
コンピュータネットワークの代講を２０１X 年頃に長期入院された際に1度やっていて、2022の代講の際には差分のアップデートで対応できた。
XaaSでボタン一つでサーバもサービスも用意できる時代、物理的にサーバやネットワーク機器を触る機会も少なくなり、果たしてエンジニアの養成環境としてはそれでいいのかなと残念に思うこともある。