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生物の共通性と多様性(ライフサイエンス・アースサイエンス)
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| 地球上における生物の多様性について説明できる。 |
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| 生物に共通する特徴について理解し、生物の共通性と進化の関係について説明できる。 |
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| 地球に生命が誕生した起源を説明できる。 |
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生物の生命活動と生態系(ライフサイエンス・アースサイエンス)
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| 生命活動にエネルギーが必要であることを説明できる。 |
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| 生態系の構成要素(生産者、消費者、分解者) について理解し、生態系における分解者が人間生活と深く関わっていることを説明できる。 |
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| 植生の遷移、バイオームについて理解し、その仕組みや分布について説明できる。 |
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惑星としての地球(ライフサイエンス・アースサイエンス)
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| 太陽系を構成する惑星の中に地球があることを理解し、天体の運動と周期性について説明できる。 |
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| 大気の大循環を理解し、大気中の風の流れなどの気象現象を説明できる。 |
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| 地球温暖化を太陽の放射エネルギー及び大気・海洋による熱輸送と関連付けて説明できる。 |
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地球の歴史と地球環境(ライフサイエンス・アースサイエンス)
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| 原始地球の変遷について説明できる。 |
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| 地球におけるマグマの生成や火山活動を理解して、人間生活に与える影響を説明できる。 |
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| 地震の発生と断層運動を理解して、地震活動をプレートの運動と関連付けて説明できる。 |
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人間活動と地球環境(ライフサイエンス・アースサイエンス)
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| 人間活動による熱帯林の減少と生物多様性の喪失について説明できる。 |
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| 有害物質の生物濃縮について理解し、 生物濃縮における公害問題について説明できる。 |
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| 地球温暖化の問題点と対策について説明できる。 |
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実験の実施(工学実験技術)
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| 目的に応じて適切な実験手法を選択し、実験手順や実験装置・測定器等の使用方法を理解した上で、安全に実験を行うことができる。 |
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報告書の作成(工学実験技術)
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| 実験テーマの目的を理解し、適切な手法により取得したデータから近似曲線を求めるなど、グラフや図、表を用いて分かり易く効果的に表現することができる。 |
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| 必要に応じて適切な文献や資料を収集し、実験結果について説明でき、定量的・論理的な考察を行い、報告書を作成することができる。 |
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実験・実習に関わる態度(工学実験技術)
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| 個人あるいはチームとして活動する際、自らの役割を認識して実験・実習を実施することができる。 |
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情報基礎(情報リテラシー)
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| 社会の情報化の進展と課題について理解し説明できる。 |
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| 代表的な情報システムとその利用形態について説明できる。 |
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| コンピュータの構成とオペレーティングシステム(OS)の役割を理解し、基本的な取扱いができる。 |
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| アナログ情報とデジタル情報の違いと、コンピュータ内におけるデータ(数値、文字等)の表現方法について説明できる。 |
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| 情報を適切に収集・取得できる。 |
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| データベースの意義と概要について説明できる。 |
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プログラミングとアルゴリズム(情報リテラシー)
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| 基礎的なプログラムを作成できる。 |
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| 計算機を用いて数学的な処理を行うことができる。 |
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| 基礎的なアルゴリズムについて理解し、任意のプログラミング言語を用いて記述できる。 |
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| 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを説明できる。 |
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メディア(情報リテラシー)
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| 情報の真偽について、根拠に基づいて検討する方法を説明できる。 |
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| 情報の適切な表現方法と伝達手段を選択し、情報の送受信を行うことができる。 |
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ネットワーク(情報リテラシー)
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| 情報通信ネットワークの仕組みや構成及び構成要素、プロトコルの役割や技術についての知識を持ち、社会における情報通信ネットワークの役割を説明できる。 |
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情報セキュリティ(情報リテラシー)
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| 情報セキュリティの必要性を理解し、対策について説明できる。 |
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| 情報セキュリティを支える暗号技術の基礎を説明できる。 |
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| 情報セキュリティに基づいた情報へのアクセス方法を説明できる。 |
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| 情報や通信に関連する法令や規則等と、その必要性について説明できる。 |
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| 情報社会で生活する上でのマナー、モラルの重要性について説明できる。 |
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| 情報セキュリティを運用するための考え方と方法を説明できる。 |
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データサイエンス・AI(情報リテラシー)
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| データサイエンス・AI技術の概要を説明できる。 |
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| データサイエンス・AI技術が社会や日常生活における課題解決の有用なツールであり、様々な専門領域の知見と組み合わせることによって価値を創造するものであることを、活用事例をもとに説明できる。 |
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| データサイエンス・AI技術を利活用する際に求められるモラルや倫理について理解し、データを守るために必要な事項を説明できる。 |
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| データサイエンス・AI技術の利活用に必要な基本的スキル（データの取得、可視化、分析）を使うことができる。 |
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| 自らの専門分野において、データサイエンス・AI技術と社会や日常生活との関わり、活用方法について説明できる。 |
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継続的な学習と学びの目的(継続的な学習と学びの目的)
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| 学習状況、学習成果を把握し、それぞれの特性、必要、目的に応じて学習計画を考えることができる。 |
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| 主体的、継続的な学習の実現に向けて自分の学習活動や学習内容を点検し、改善を検討できる。 |
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エンジニアリングデザイン能力(エンジニアリングデザイン能力)
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| クライアントやユーザの要求や実装すべき機能などを把握し、工学的な要件として把握できる。 |
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| 種々の制約条件の下で、複数の解決方法について検討し、工学的視点から判断した最適解を提示できる。 |
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| 工学的問題解決方法を実現するためのプロセスを具体的に考え、進捗を把握しながら、実践できる。 |
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