D. Moritz Marutschkeのプロフィール写真

准教授

Ph.D. in Information Science, Kobe University

Email:
moritz [at] fc.ritsumei.ac.jp ([at]を@に置き換えてください)
Office Location:
AC5407
Office Hours:
水曜日13:00-14:00 (追って通知があるまでオフィスアワーはZoomで行います)

学歴

  • Ph.D. in Information Science, Kobe University
  • M.Eng., Ritsumeikan University

経歴

これまでは、データマイニングや、データベースからの知識発見(KDD)、写真芸術学基礎など、非常に技術的な授業を教えてきました。授業での使用言語は主に英語でしたが、日本語(プログラミング基礎)やドイツ語(データマイニングとeコマース)でも授業を行いました。過去に教えてきたこれら全ての科目での経験により、私の教育と学びに対する熱意はますます高まり、今ではチームで利用可能なソフトウェア(ローカルと分散型)を開発する「Software Engineering」、生体にヒントを得たアルゴリズムへの実践的アプローチを学ぶ「Systems Biology」、「Algorithm and Programming」基礎など様々な科目を教えています。

学生のみなさんへ

情報を無限に引き出せる検索エンジンが存在するにもかかわらず、靴紐を結んでくれるロボットがいないのはなぜなのでしょうか?技術統合が進む社会においては、科学リテラシーを身に付ける必要性も高まります。グローバル教養学部の科目群の一つであるInnovation Studiesでは、グローバルで学際的な構造を備えつつも、科学的・アルゴリズム的思考や、コンピュータープログラミングに慣れ親しむことができる授業が受けられます。より抽象的なレベルで、人工知能に関するトピックスや、その社会的影響についても講義したいと思います。皆さんには、将来に避けて通れない、複数領域の専門家の協働を必要とするような問題を考察し、それに対処する方法を考えていただきたいと思います。

担当科目

  • Introduction to Global Liberal Arts I & II
  • Algorithm and Programming
  • Social Change with AI
  • Research Seminar I & II
  • Thesis

Algorithm and Programming

どうすればコンピューターと会話できるでしょうか。数年前に「それならアプリがあるよ!」という言葉が流行しましたが、まだ多くの問題が未解決でありプログラムの開発も途上です。この基礎科目では、技術的背景知識を持っていなくてもプログラムのコードを書けるようになる方法を学びます。学期末には、簡単なゲームやウェブベースのツール等の非自明なプログラムを構築できるようになります。また、学生のみなさんが就職した時に同様のプロジェクトについて議論する上で役に立つ知識も身に付けることができます。

Social Change with AI

この講義では人工知能についての概念や誤解、そして人工知能が社会の多くの側面にどのように影響を与えるかについて学びます。インテリジェントアルゴリズムのパワーと落とし穴について知識を持つことは、それらを使用するにあたってあなたの感性を研ぎ澄ますことでしょう。

研究領域

Information Science, Data Mining, Big Data, Educational Technology

私はこれまで、医療分野で伝染病の追跡に使われてきたモデル(疫学的モデル)を用いて、科学知識の普及について研究してきました。また、ソーシャルメディアで使用されるカラーキーワードを文化的に分析する研究も行っています。最近注目している分野は、教育分野の科学技術とeラーニングです。例えば、教育に関するソフトウェア技術の世界的なプロジェクトや、哲学的なアプローチを学びに取り入れたeラーニングプラットフォームの開発に携わってきました。

ジャーナル論文など

  • Daniel Moritz Marutschke, Patricia Brockmann and Victor V. Kryssanov, "Distributed Teams in Global Software Engineering Education: Project-Based Approaches in Bachelor and Master Degree Classes," ICIC-EL, vol.14, no.2, pp. 153-162, 2020
  • D. Moritz Marutschke and Hitoshi Ogawa, "Clustering Scientific Publication Trends in Cultural Context Using Epidemiological Model Parameters," Procedia Technology, vol.18, pp. 90-95, 2014
  • D. Moritz Marutschke and Hiroshi Nakajima and Naoki Tsuchiya and Mitsuhiro Yoneda and Taro Iwami and Katsuari Kamei, "Actualization of Causality-Based Transparency and Accuracy in System Modeling with Human-Machine Collaboration," IC-MED Journal, vol. 3, no. 2, 131-141, 2009

立命館大学 研究者学術情報データベースもご参照ください。

指導領域

私の指導の下での論文には、データ収集とデータ分析の部分が含まれます。プログラミングや統計学の知識が必要になります。卒論のトピックは様々な分野のものがありますが、ほとんどの場合、文化的または社会的な関連性があるでしょう。これまでのトピックには、ソーシャルメディア上のファッショントレンドの分析、文化分析のためのオンラインソースからのテキストの分解、オンラインコンテキストでどのように単語が共起するかについての社会への視線、および類似したものが含まれています。また、トピックとしては、例えば、オンラインコースのユーザーエクスペリエンスや機能などといったe-ラーニングの場合もあります。

主な著書と出版物

追加予定