到達目標
学習目的:脳の情報処理システムにおける神経回路・モデルおよびその信号処理方式などの基本的な知識を習得することを目的とする。
到達目標
1. 神経回路とそのモデルを理解する。
2. 脳の階層構造とその信号処理を理解する。
3. 網膜・脳における視覚情報処理を理解する。
ルーブリック
| 優 | 良 | 可 | 不可 |
評価項目1 | 神経回路とそのモデルを理解し,的確に説明することができる。 | 神経回路とそのモデルを理解し,説明することができる。 | 神経回路とそのモデルを大まかに説明することができる。 | 神経回路とそのモデルを理解せず,説明することができない。 |
評価項目2 | 脳の階層構造とその信号処理を理解し,的確に説明することができる。 | 脳の階層構造とその信号処理を理解し,説明することができる。 | 脳の階層構造とその信号処理を大まかに説明することができる。 | 脳の階層構造とその信号処理を理解せず,説明することができない。 |
評価項目3 | 網膜・脳における視覚情報処理を理解し,的確に説明することができる。 | 網膜・脳における視覚情報処理を理解し,説明することができる。 | 網膜・脳における視覚情報処理を大まかに説明することができる。 | 網膜・脳における視覚情報処理を理解せず,説明することができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
一般・専門の別・学習の分野:専門・融合科目・その他
必修・履修・履修選択・選択の別:履修選択
基礎となる学問分野:複合領域/人間医工学/福祉工学
学習教育目標との関連:本科目は総合理工学科の学習教育目標「④分野横断的な融合力の育成」「⑤グローバルな視点と社会性の養成」「⑥課題探求・解決能力の育成」「⑦コミュニケーション力・プレゼンテーション力の育成」のための科目である。
技術者教育プログラムとの関連:本科目が主体とする学習・教育到達目標は「(A)技術に関する基礎知識の深化,A-1:「工学に関する基礎知識として,自然科学の幅広い分野の知識を修得し,説明できること」である。
授業の概要:将来の医療福祉機器設計などの分野において,生物の脳の情報処理システムに関する知識が必要になることも考えられる。本講義では,脳の情報処理システムに関する基礎的な内容を学習する。
授業の進め方・方法:
授業の方法:授業時間割の都合で前期に開講し、1週2単位時間で開講する。板書を中心に授業を進めていく。理解を深めるために,適宜演習を解かせながら授業を進めていく。また,状況に応じてレポート・課題を与える。
成績評価方法:2回の定期試験の結果を同等に評価する(70%)。演習およびレポートを評価する(30%)。試験には,教科書の持込を許可しない。
成績不振者には再試験を実施する場合がある。
注意点:
履修上の注意:課程修了のため履修が必須である。また,本科目は「授業時間外の学習を必修とする科目」である。1単位あたり授業時間として15単位時間開講するが,これ以外に30単位時間の学習が必修となる。これらの学習については担当教員の指示に従うこと。
履修のアドバイス:なし
基礎科目:総合理工基礎(1年)など 関連科目:医療福祉工学(5年),福祉機器設計(5)など
受講上のアドバイス:授業時間外に予習・復習や課題への取り組みを必ず行い,レポートを提出すること。授業内容で理解できない場合は,教員に聞きにくること。授業開始25分以内であれば遅刻とする。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
ガイダンス |
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2週 |
神経細胞 |
神経細胞の信号処理
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3週 |
神経細胞とそのモデル |
神経細胞のモデルの動作
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4週 |
網膜のモデル(1) |
網膜の機能
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5週 |
網膜のモデル(2) |
網膜の信号処理
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6週 |
脳における階層構造(1) |
脳の情報処理
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7週 |
脳における階層構造(2) |
脳の並列処理と機能
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8週 |
(後期中間試験) |
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4thQ |
9週 |
後期中間試験の返却と解説 |
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10週 |
脳における動き検出(1) |
動き検出モデル
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11週 |
脳における動き検出(2) |
動き検出モデルの信号
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12週 |
脳におけるパターン認識(1) |
脳の情報処理(1)
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13週 |
脳におけるパターン認識(2) |
脳の情報処理(2)
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14週 |
脳におけるパターン認識(3) |
脳の情報処理(3)
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15週 |
(後期末試験) |
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16週 |
後期末試験の返却と解答 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 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知っている。 | 3 | |
与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。 | 3 | |
任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実装できる。 | 3 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | 課題 | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |