映像知識ベースとセンサーネットによる栽培管理と
技術継承・人材育成手法の開発
【前半部】
映像知識ベースとセンサーネットによる栽培管理のお話に加えて、 図1 農業活動の情報生態:地域歴史・文化的な構造 図2 クラウド・コンピューティング環境を利活用した「佐久穂げんでる農業」のシステム構成・運用図 図3 映像の時間軸に沿った知識やコメントの付与 図4 活動からの学びと新たな拡張的発達サイクル 図5 シーン・ナレッジを利用した「コミュニティ支援」「協調学習」の試み 図6 「佐久穂町トルコギキョウの栽培記録」の映像目次 図7 SceneKnowledge を用いた栽培記録の映像シーンと各シーンにリンクされた掲示板の諸機能 図8 SceneKnowledge を用いた、映像シーン中への知識の書込み、注視点への手書き描画 ![]() 図9 苗床とハウス内におけるセンサーNWの構成とAndroidアプリによるセンサーデータの可視化(例) ![]() 図10 センサーNWデータと映像知識ベースを融合した栽培管理システムの総合デザインに向けて -------------------------------------------------------------------------------------- 図11 調査研究:情報の収集(机上での情報と現地観察) 図12 構造化されたヒヤリングシート(部分イメージ例) 図13 匠の技、体験・経験:目的論的ダイナミック構造 図14 知識創造組織の動態モデルの例(出典:野中ら) 図15 匠の技継承・人材育成の場としての動態モデル化 図17 「匠の技継承・人材育成モデル」 左下図: 匠の認知モデル (TCoM: Takumi’s Cognitive Model),
全体図: 匠の技の継承・人材育成モデル (TInM: Takumi’s craftsmanship
Inheritance and human resource development Model) 図18 「匠の技継承・人材育成モデル」に対応させた、匠の意図、行為系列、実行との比較映像の例 ![]() |