2026年度【データサイエンス分野】卒業研究研究テーマ紹介
岡崎研究室では、データサイエンス分野（データサイエンスコース）の卒業研究テーマとして、『学習プロセスの分析研究』と『スポーツパフォーマンス分析研究』を考えています。
学習プロセスの分析研究では、学びの過程における対話を収集して分析し、対話データと分析結果から、学習プロセスにおける対話の特徴を見出すことを目指します。
スポーツパフォーマンス分析研究では、対象スポーツを選定し、試合のデータ取得・分析を行うことで、そのスポーツのパフォーマンス向上のために必要な情報を提供することを目指します。
現在想定しているそれぞれの具体的研究テーマをを以下に示します。
試合分析ツールを用いた[スポーツ]のゲーム分析（１名）（新規）
対象のスポーツおよびその分析ツールの選定を行い、ツールを用いて実際の試合のデータ分析を行いいます。多様なデータの中から、重要な情報を抽出し、データに基づいた試合の要約を行うとともに、対象スポーツのパフォーマンス指標を求めます。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
ベイズ推定に基づく[スポーツ]のパフォーマンス予測（１名）（新規）
スポーツのパフォーマンス分析を行う上で、データ数が少ない場合にどのようにパフォーマンスを評価するかという問題があります。
対象のスポーツを選定し、ベイズ推定を用いて、少ないデータで精度よくパフォーマンスの推定を行う方法を学習し、実際のデータを用いてその検証を行います。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
この他にも研究室で指導可能なテーマの希望があれば相談に応じます。
また、過去の卒業論文や修士論文リストは、その他の情報のページから。