大阪公立大学 · 国際基幹教育機構 · 教授
吉冨 賢太郎
Yoshitomi Kentaro
别名: YOSHITOMI Kentaro / ヨシトミ ケンタロウ / 吉富 賢太郎
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业基礎解析学小区分
- 幾何学細目
- 数学中区分
- 科学教育中区分
- 科学教育・教育工学小区分
- 代数学小区分
- 数物系科学大区分
- 理学大区分
- 理工系大区分
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 複合領域大区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2025KAKENHI-基盤研究(C)個別最適化学習TransformerLearning AnalyticsKnowledge TracingComputer Based Testing
- 2024KAKENHI-基盤研究(A)
AI共生時代の大学初年次数学チーティング耐性教材の再定義と総合学習支援環境の構築 ↗
大学数学オンライン教材AI活用線形代数反転学習APOS理論オンライン自動採点システムSTACKQ-matrix - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
数学eラーニングのためのマルチモーダルな数式入力UIの研究と学習支援環境の構築 ↗
数式入力インタフェース数学文書エディタ数学eラーニングマルチモーダルインタフェース数学学習支援環境マルチモーダル学習音声入力数学学習支援 - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
オンライン授業のピアレビューを活用した相互研修型大学横断FDによる教育の質向上 ↗
相互研修型FD授業ピアレビューパターン・ランゲージオンライン・ハイブリッド授業教育実践コミュニティー生成AIによる授業改善支援オンライン授業ピアレビュー - 2022KAKENHI-基盤研究(C)
基礎科目を対象にした個人最適化による適応的学習システム構築の研究 ↗
適応的学習EdTechビッグデータIRTCBT高等教育Q-MatrixQ-matrix - 2021KAKENHI-基盤研究(A)
解答過程解析を中心とする理数系eラーニングの分析・設計・運用に関する総合研究 ↗
理数系eラーニング数式自動採点解答過程解析誤答分析理解過程数学eラーニング解答過程分析 - 2021KAKENHI-基盤研究(B)
チーティング耐性を有するオンライン問題による大学数学用思考誘発型教材の開発と運用 ↗
オンライン自動採点問題STACKチーティング耐性線形代数反転学習eラーニングLMS活用大学数学用オンライン問題教材 - 2019KAKENHI-基盤研究(C)
高等教育における大規模履歴データを活用した適応的学習システムの研究 ↗
適応的学習eラーニングIRTQ-MatrixEdTechビッグデータIRTCBT - 2019KAKENHI-基盤研究(B)
数学eラーニングのためのユニバーサルな学習環境の構築と評価 ↗
数学eラーニング学習支援システムLMSeラーニングラーニングアナリティクス数学教育教育工学 - 2018KAKENHI-基盤研究(B)
解答過程解析を基盤とした数式処理連動型理数系eラーニングの運用モデルに関する研究 ↗
数学eラーニング数式処理LMS理数系eラーニング解答過程解析理数系eラーニングラーニング・アナリティクス数式自動採点
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2024数式処理 = Bulletin of the Japan Society for Symbolic and Algebraic Computation
ATCM2022 ↗
- 2024JSiSE Research report 2024
線形代数授業におけるSTACK利用演習問題活用と運用方法について ↗
- 2023Bulletin of JSSAC
STACK を利用した線形代数教材の開発と授業設計 ↗
- 2023Bulletin of JSSAC
数学オンライン問題の問題点 ↗
- 2023JSiSE Research Report
線形代数授業におけるオンライン問題の活用と学習分析 ↗
- 2020大学教育研究フォーラム予稿集
大学数学における解説動画の新しい視点について ↗
- 2019JSiSE Research report
スマートフォンての入力に配慮した反転学習用 ランダム問題の開発 ↗
- 2019JSiSE Research report
スマートフォンでの入力に配慮した反転学習用ランダム問題の開発 ↗
- 2019日本数学教育学会誌
数学オンラインテスト問題の標準規格の提案と利用 ↗
- 2017教育システム情報学会全国大会予稿集
大学専門基礎数学における反転学習用動画教材の開発とLMSの活用 ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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