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	木本　晃、只木　進一、冨永　昌人、泉　清高、小島　昌一、石渡　洋一、日比野　雄嗣、西山　英輔、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	講義：第１回メカトロニクス１：Society 5.0と機械工学分野第２回メカトロニクス２：メカトロニクス入門第３回メカトロニクス３：ロボットとICT 第４回電気化学１：電気化学系の概要（電気二重層、電気分解反応等について理解する）第５回電気化学２：電位と電圧（電位とその値の決め方について理解する）第６回電気化学３：酸化･還元反応の速度を決める要因（電位律速と物質輸送律速の反応について理解する）第７回ネットワークセキュリティ１：インターネットの仕組み第８回ネットワークセキュリティ２：個人レベルのセキュリティ対策第９回ネットワークセキュリティ３：ネットワークセキュリティの基本第１０回微分方程式とその解法１：変数分離形微分方程式と同次形微分方程式第１１回微分方程式とその解法２：1階線形微分方程式とベルヌーイの微分方程式第１２回微分方程式とその解法３：定数係数同次線形方程式と非同次線形方程式第１３回空調，熱環境１：室内熱環境と快適性・健康（毎回の授業終了直前に小テストを実施する．また，後日提出とする3回分の講義をまとめたレポートの内容で成績評価する．）第１４回空調，熱環境２：建築伝熱と痛風・換気第１５回空調，熱環境３：空調と省エネルギー・省CO2 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。	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電気電子部⾨担当（木本）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）