スペイン語教育、社会言語学を用いた言語教育について研究し、学生に教えることができる大学教員。可能ならば今後も中学・高校でもスペイン語を指導していきたい。また日本でスペイン語を教えている中、高校の先生が定期的に集い、情報の共有、成功体験、悩みなどを話せる会の開催や、留学を望む中高生の支援を行いたい。他の国、地域のスペイン語教師と交流を持ち、日本の教育の現状や問題点、改善点を伝えていく役割を行いたい。

My research directions are urban disaster risk reduction, social resilience, and community resilience. The research focuses on the combination of the humanities and natural sciences, and the integration of different research fields such as disaster education and economics, which contributes to improving the social resilience to urban disasters in Japan. For my career prospects, I hope to work in the disaster research institute in Japan or non-governmental organization such as the United Nations Office for Disaster Risk Reduction.

中国は党国体制の国であり、共産党は幹部の任命などの手段を通じて、国家の官僚組織を効果的に包摂している。しかし、膨大な官僚機構は、その専門性や「下から上への情報伝達」の性質により、共産党中央委員会が完全に掌握できない情報も持っている。現在、習近平政権は党の権力を強化し続けていることが観察される。しかし、彼がなぜそうするのか、どのような要因が共産党の統治能力を脅かしているのかを問い直さなければならない。報告者の博士研究は、共産党がどのように中国の急速に多元化する社会に対応し、利益によって対立しつつある中国官僚機構をどのようにコントロールしようとしているかを分析する。

私は、ソプラノ歌手として、演奏活動を行いながら、どうしたら歌が上手くなるのかを科学的に解明するための研究を行なっています。これまでに歌唱の音響解析を行い、導き出された定量的な数値と、プロの歌手や指導者による主観的な演奏評価の関連性を明らかにし、国際学会での発表を行いました。人の心に響く歌を歌うための方法を解明し、私の研究が自身の歌だけでなく、声楽教育に活かしていけるよう努力を続けていきたいです。

My research explores innovative solutions in the food and water system, linking urban and rural areas from a disaster resilience perspective. Delving into disaster resilience through a robust food and water system, my findings aim to contribute significantly to all developing countries and cities. Looking ahead, my career prospects center around the food and water sector, driven by a passion for enhancing sustainability and disaster preparedness. With a solid foundation in research, analytical skills, and a commitment to resilience, I am poised to make meaningful contributions to the advancement of disaster-resilient food and water systems.

To effectively apply AI technology in the real world, AI models must continuously learn and grow by integrating new information while leveraging past knowledge. My research is Continual Learning and it aims to enable AI models to learn continuously in such environments. Specifically, I focus on the “Replay method”, akin to human note-taking, where a portion of learned data is retained for future learning. I investigate how much data should be retained for effective ongoing learning. Ultimately, I aim to apply this technology for societal benefit, contributing to the overall digitalization of society, including small-scale organizations and communities.