教育におけるAI — 使うだけでなく、導く力を学ぶ
ほぼすべての学生がAIを使う一方、多くのプログラムは事実上それを禁止しています。AIとの協働をスキルとして教えた場合に実際に何が育つのかを、私たちは複数年にわたる研究で検証しています。
プロジェクト
報酬ではなく世界を変えることによる教示
何をすべきか指示できないエージェントを、人はどう教えるのでしょうか。私たちは、物理的な状態介入による教示——学習者が正しい行動を自ら発見できるように環境を並べ替えること——について研究しています。
監査のように採点する
目的はフィードバックにある採点ツールです。成績案を提示しますが、減点のたびに具体的な問題点を挙げ、開いて確認できる根拠を示さなければなりません。そして14回の監査ラウンドを通じて、指摘によって成績が変わったことは一度もありません。
疾患進行のモデル化
慢性疾患が脳と行動を変化させていく順序を、単一時点で収集されたデータから復元する確率モデルおよびTransformerベースのモデル。Hongtao Hao（ホンタオ・ハオ）が主導。
確率論への物語的入門
集合に基づく確率論から、実際に動くベイズ的ノンパラメトリックモデル（Bayesian nonparametric models）まで積み上げていく、制作途中のチュートリアルです。全編を通してインタラクティブなノートブックと確率的プログラミング（probabilistic programming）を用いています。
カエルちゃん — 運ばれなければ進めない協力
日本各地で、100体のカエルの置物が家路をたどろうとしていますが、どれも自力では動けません。カエルちゃんは、人から人へと手渡される一つの物を通じて、協力と信頼がどのように広がっていくかを調べる、全国規模のフィールド調査です。
SNAFU - The Semantic Network and Fluency Utility
流暢性データから意味ネットワークを生成するためのツールです。