シラバス詳細

タイトル「2024年度」、カテゴリ「理工学部」

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科目情報

コースナンバリング	2-407x-238
科目名	サブフィールドPBL
開講学期	後期
開講時期	３クォータ
曜日・校時	時間割外、火１
単位数	3
授業担当教員	山口　暢彦、河野　宏明（工）、米田　宏、泉　清高、堂薗　浩、中大窪　千晶、石渡　洋一、岡崎　泰久、松前　　進、前田　明子、畠山　大有、皆本　晃弥、大村　肇

講義情報

学士力番号

1(3), 2(3)

講義形式

講義および演習

講義概要

本講義は、２年後学期開講直前（9月後半の2日間）に行われるデータサイエンス教育（AI実習）、２年後学期に開講される講義、および1月以降春休み期間を含めた集中講義で実施されるPBL演習からなる。講義は、６つの分野（理学、情報技術、化学、機械工学、電気電子工学、都市工学）の中から、学生の所属コースの分野と異なる５つの専門外分野（サブフィールド）について実施する。PBL演習は、学生が選択した１つのサブフィールドについて実施し、課題解決演習を行う。

開講意図

サブフィールドの講義とPBL演習を通じて、自身の専門分野とサブフィールドとの関連について理解を深め、理工学における複眼的視点と、それを用いた分析・解決能力を養う。データサイエンス教育（AI実習）からAIを用いた分析・解決能力を養う。

到達目標

(1) ５つのサブフィールドの講義内容を理解する。
(2) PBL演習に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。
(3) データサイエンス教育（AI実習）に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。

聴講指定

理工学部学生

授業計画

回	内容	授業以外の学習本科目は、単位数×45時間の学修が必要な内容で構成されています。授業として実施する学修の他に、授業の内容を深めるために以下の事前・事後学修が必要です。
1	第1回理学分野におけるICTの利用１：理学分野におけるICTの利用第2回理学分野におけるICTの利用２：電磁気学とその応用第3回理学分野におけるICTの利用３：フーリエ解析とその応用第4回化学分野におけるICT利用１：化学構造式の描画第5回化学分野におけるICT利用２：インターネットによる化学文献検索第6回化学分野におけるICT利用３：化学分野におけるICT利用第7回機械工学分野におけるICT利用１：Society 5.0と機械工学分野第8回機械工学分野におけるICT利用２：メカトロニクス入門第9回機械工学分野におけるICT利用３：ロボットとICT 第10回 ICT分野における電気電子技術の利用１：センサなど第11回 ICT分野における電気電子技術の利用２：AD, DA変換など第12回 ICT分野における電気電子技術の利用３：符号化など第13回都市工学分野におけるICT利用１：スマートハウス第14回都市工学分野におけるICT利用２：環境のセンシング技術第15回都市工学分野におけるICT利用３：建築分野における設計支援技術各回の内容をよく復習しておくこと。 PBL演習：講義を受けた5つのサブフィールドの中から1つを選択し、課題解決演習を3コマ行う。データサイエンス教育（AI実習）：2024年度は9/26, 27に対面で実施する。数名のグループに分かれてAI実習を6コマ行う。	授業時間外の学習︓ (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。 (2) ⾃らの発表の準備
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成績評価の方法と基準

到達目標(1)について、小テストやレポートを用いて評価する（評価A）。
到達目標(2)について、プレゼンテーションやレポートを用いて評価する（評価B）。
到達目標(3)について、プレゼンテーションやレポートを用いて評価する（評価C）。
最終評価は、100点満点となるように評価A、B、Cを5:2:3の割合で合計して決定する。
60点以上の点数を取得していることを合格の条件とするが、データサイエンス教育（AI実習）に参加しなかった者、および、その課題を行わなかった者は不合格とする。

開示する成績評価の根拠資料等

小テスト、レポート、発表等の採点結果。

開示方法

開示を希望する者（履修登録した者に限る）は、開講学期の末日までに情報部門担当（山口）に申し出ること。

教科書

資料名		版
著者名	発行所名・発行者名	出版年
備考（巻冊：上下等）		ISBN
教科書は使用しない。

オフィスアワー

各教員のオフィスアワーを参照のこと。

アクティブラーニング導入状況

アクティブラーニング導入状況
カテゴリー4	カテゴリー3	カテゴリー2	カテゴリー1	カテゴリー0
学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING	グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT	学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION	学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION	基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT
30	5	5	10	50

その他

佐賀大学データサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）に対する学習到達目標：（3.4）,（3.6）