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授業科目区分	科目名	単位数	科目コード	開講時期	履修方法
PD基礎教育課程基礎プロジェクト科目基礎プロジェクト	プロジェクトデザイン入門（実験）(情報工学科) Design Project / Introduction	2	G250-05	2024年度１期（前学期）	修学規程第4条を参照

担当教員名
宮田　孝富、鷹合　大輔、諸谷　徹郎、金井　亮、河並　崇＊、西川　幸延＊、西田　義人、坂本　真仁、藤田　萩乃、河原　大

＊印は、実務経験のある教員を示しています。

授業科目の学習・教育目標

キーワード

学習・教育目標

1.検証プロセス 2.問題解決プロセス 3.検証活動の基本スキル 4.データサイエンス 5.理工系PBL

本科目は、知識や技能を集約して問題を発見し解決する力を養うプロジェクトデザイン(PD) 科目群の1つであり、実社会における様々な問題に取り組むためのスキルや考え方を学ぶことを目的とする。PD入門では、各学生が所属する学科の特徴的な対象や現象を実験テーマとして、現象に関わるデータを収集→整理→分析→仮説→視覚化→報告に要する「データ取り扱いスキル」の基本を学習する。さらに、学習した実験知識・技能を活用し、問題発見から解決にいたるプロセスおよびデータに基づく検証活動の基本スキルを学習する。

授業の概要および学習上の助言

本科目では、各学生が所属する学科の特徴的な対象や現象を取り上げ、検証プロセスと問題解決プロセスに要する基本スキルを学習する。実験活動を通して、データサイエンスに基づくデータ取り扱いスキル（データ収集→整理→分析→仮説→視覚化→報告）の基本を学習する。また、問題発見から解決にいたるプロセスおよび検証活動の基本要素を含む、「理工系PBL」の基本スキルを学習する。情報工学科では離散データと連続データの2種類の取り扱いスキルを前半と後半に分けて学習する。【前半：離散データの取り扱い】離散データ、とくにテキストデータを人力もしくはExcel等を利用して取り扱うスキルを修得する。前半は個人でテキストデータの取り扱いスキルを修得する。後半はチームでデータサイエンスに基づくデータ取り扱いスキルの基本を学習する。【後半：連続データの取り扱い】連続データはIoT技術（マイコン＋センサ）を用いて身の回りの情報をデータとして取り扱うスキルを修得する。前半は個人でマイコンを用いて気温や距離などの連続データを扱うスキルを修得する。後半はチームでデータを共有し理工系PBL方式で生活を便利にする「おもちゃ」開発を行う。これにより「ものづくり」のスキルを修得する。

教科書および参考書・リザーブドブック
教科書：指定なし参考書：指定なしﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし

履修に必要な予備知識や技能
特になし

学生が達成すべき行動目標
No.	学科教育目標（記号表記）
①	F,G,O	問題発見から解決にいたるプロセスの活動を進めることができる
②	D,O	データサイエンスに基づき、対象や現象を定量的あるいは定性的に捉えることができる
③	D,O	対象や現象の特徴・特性・法則性を抽出することができる
④	E,H,O	獲得した情報を第三者にわかりやすく伝えることができる
⑤	F,H,O	検証活動を円滑に進めるための様々な基本スキルを活用できる
⑥	A,P	学科で学ぶ技術分野と技術者像を思い描くことができる

達成度評価
				評価方法
				試験	クイズ小テスト	レポート	成果発表 (口頭・実技)	作品	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	0	30	20	30	0	0	20	100
指標と評価割合	総合評価割合		0	30	20	30	0	0	20	100
	総合力指標	知識を取り込む力	0	5	5	0	0	0	0	10
		思考・推論・創造する力	0	10	5	10	0	0	5	30
		コラボレーションとリーダーシップ	0	0	5	10	0	0	0	15
		発表・表現・伝達する力	0	10	5	10	0	0	5	30
		学習に取組む姿勢・意欲	0	5	0	0	0	0	10	15

※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。

評価の要点
評価方法	行動目標		評価の実施方法と注意点
試験	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
クイズ小テスト	①		データの取り扱いスキルの修得に関して個人ノートを評価する。・データの視覚化（グラフ、表、図）とその説明・次回の活動に必要なキーワードに関する調査
	②	レ
	③	レ
	④
	⑤	レ
	⑥
レポート	①	レ	文献調査結果を評価する。　・情報系における安全について　・五十嵐威暢アーカイブ　・テキスト分析の活用事例　・ IoTにおけるセンサーネットワークの活用事例　・情報系の職業（仕事）について
	②
	③
	④	レ
	⑤
	⑥	レ
成果発表 (口頭・実技)	①		活動成果発表を評価する。　・テキスト分析に関する活動成果の発表資料およびその説明　・ IoT技術応用に関する活動成果の発表資料およびその説明
	②
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥
作品	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
ポートフォリオ	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
その他	①		自身が目指す技術者になるために必要な技術や科目を、根拠を持って示すことができるか評価する。
	②
	③
	④
	⑤
	⑥	レ

具体的な達成の目安

理想的な達成レベルの目安

標準的な達成レベルの目安

①問題発見から解決にいたるプロセスの活動を進めることができる ②データサイエンスに基づき、現象・対象・事象を定量的あるいは定性的に捉えることができる ③現象・対象・事象の特徴・特性・法則性を抽出することができる ④獲得した情報を第三者にわかりやすく伝えることができる ⑤検証活動を自主的に円滑に進めることができる ⑥学科を意識できる、学科のプライドを持つことができる

①問題発見から解決にいたるプロセスの活動を、指導を受けながら進めることができる ②データサイエンスに基づき、現象・対象・事象を、指導を受けて、定量的あるいは定性的に捉えることができる ③現象・対象・事象の特徴・特性・法則性を、指導を受けながら、抽出することができる ④獲得した情報を第三者に伝えることができる ⑤検証活動を、指導を受けながら、進めることができる ⑥指導をうけて、学科を意識し、学科のプライドを持つことができる

ＣＬＩＰ学習プロセスについて
一般に、授業あるいは課外での学習では：「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、ＧｏｏｄＷｏｒｋ！」：のようなプロセス（一部あるいは全体）を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。

授業明細
回数	学習内容	授業の運営方法	学習課題予習・復習	時間：分※
1,2	ガイダンステキスト分析（個人）・安全教育・レポートの書き方・振り返り	・講義・演習	・文献調査「情報系における安全について」・自身が目指す技術者について考えまとめる	復習： 90 予習： 30
3,4	テキスト分析（個人）・五十嵐威暢アーカイブ見学・レポート作成用資料収集・チーム内意見交換・振り返り	・講義・演習	・五十嵐威暢アーカイブ見学レポート	復習： 90 予習： 30
5,6	テキスト分析（個人）・テキストデータ整形・自然言語処理・振り返り	・講義・演習	・テキストデータ整形手順および気づいた点またはつまづいた点をノートにまとめる・形態素解析とは何か調査する	復習： 90 予習： 30
7,8	テキスト分析（個人）・形態素解析入門・形態素解析ツールのセットアップ・キーワード抽出・振り返り	・講義・演習	・テキスト分析の活用事例を調査する・仮説検証とはなにか調査する	復習： 90 予習： 30
9,10	テキスト分析（個人）・テキストマイニング入門・キーワードペア抽出・振り返り	・講義・演習	・テキスト分析で得られた結果を可視化した形でノートにまとめ説明する・チーム活動で重視すべき点・チームで行うテキスト解析の方向性について	復習： 90 予習： 30
11,12	テキスト分析（チーム）・チームで議論し仮説を立てる・テキスト分析による仮説検証・振り返り	・講義・チーム活動	・テキスト分析で得られた結果を可視化した形でノートにまとめ説明する・活動成果発表で重視すべき要点を調査する	復習： 90 予習： 30
13,14	テキスト分析（チーム）・振り返りとまとめ・活動成果の発表資料の作成	・講義・チーム活動	・チーム活動において気づいた点（自身が得意な点や苦手な点など）についてノートにまとめ説明する・活動成果の発表資料作成と発表練習	復習： 90 予習： 30
15,16	テキスト分析（チーム）・活動成果発表 IoT技術（個人）・安全教育・組込みシステム概論・振り返り	・講義・演習・チーム活動・活動成果発表・自己点検	・自身が目指す技術者について考えまとめる	復習： 90 予習： 30
17,18	IoT技術（個人）・Arduino開発環境のセットアップ・温度センサ、光センサの利用方法・振り返り	・講義・演習	・ノートに得られたセンサーデータを可視化した形でまとめ説明する・AD変換について調査する	復習： 90 予習： 30
19,20	IoT技術（個人）・AD変換・センサ・振り返り	・講義・演習	・ノートに得られたセンサーデータを可視化した形でまとめ説明する・誤差とは何か調査する	復習： 90 予習： 30
21,22	IoT技術（個人）・センサデータの取り扱い・振り返り	・講義・演習	・ノートに得られたセンサーデータを可視化した形でまとめ説明する	復習： 90 予習： 30
23,24	IoT技術（チーム）・追加機材紹介・「おもちゃ」の提案・振り返り	・講義・チーム活動	・文献調査「IoTにおけるセンサーネットワーク活用事例」	復習： 90 予習： 30
25,26	IoT技術（チーム）・「おもちゃ」の開発・振り返り	・講義・チーム活動	・担当した実装の進捗について説明と考察を行う・文献調査「情報系の職業（仕事）について」	復習： 90 予習： 30
27,28	IoT技術（チーム）・「おもちゃ」の開発・振り返りとまとめ・活動成果の発表資料の作成	・講義・チーム活動	・担当した実装の進捗について説明と考察を行う・活動成果の発表資料の作成と発表練習・自身が目指す技術者について考えまとめる	復習： 90 予習： 30
29,30	IoT技術（チーム）・活動成果発表・振り返り	・講義・チーム活動・活動成果発表・授業の講評・仮成績の確認・自己点検	・これまでの活動に対する自己点検を行う