Ⅰ 人間性 1 Ⅰ 人間性
Ⅱ 実践性 2 Ⅱ 実践性
Ⅲ 国際性 3 Ⅲ 国際性
CP2 各系の工学的専門基盤知識，および実験・実習および演習・実技を通してその知識を社会実装に応用・実践できる力 5 CP2 各系の工学的専門基盤知識，および実験・実習および演習・実技を通してその知識を社会実装に応用・実践できる力
CP4 他者を理解・尊重し，協働できるコミュニケーション能力と人間力 7 CP4 他者を理解・尊重し，協働できるコミュニケーション能力と人間力
学習目標 Ⅱ 実践性
学習目標 Ⅲ 国際性
本科の点検項目 Ｃ（コミュニケーション） 日本語で記述，発表，討論するプレゼンテーション能力と国際的な場でのコミュニケーションをとるための語学力の基礎能力を身につける
本科の点検項目 Ｃ－ⅰ 自分の考えをまとめてプレゼンテーションできる
本科の点検項目 Ｃ－ⅱ 相手の意見や主張を理解し，討論できる
本科の点検項目 Ｃ－ⅲ 自分の考えをまとめてプレゼンテーションできる
学校目標 Ｄ（工学基礎） 数学，自然科学，情報技術および工学の基礎知識と応用力を身につける
学科目標 Ｄ（工学基礎） 数学，自然科学，情報技術および工学の基礎知識と応用力を身につける
本科の点検項目 Ｄ－ⅲ 情報技術を利用できる
本科の点検項目 Ｄ－ⅳ 数学，自然科学，情報技術および工学の基礎知識を専門分野の工学的問題解決に応用できる
学校目標 Ｅ（継続的学習） 技術者としての自覚を持ち，自主的，継続的に学習できる能力を身につける
本科の点検項目 Ｅ－ⅱ 工学知識，技術の習得を通して，継続的に学習することができる
学校目標 Ｆ（専門の実践技術） ものづくりに関係する工学分野のうち，得意とする専門領域を持ち，その技術を実践できる能力を身につける
学科目標 Ｆ（専門の実践技術） ものづくりに関係する工学分野のうち，得意とする専門領域を持ち，その技術を実践できる能力を身につける
本科の点検項目 Ｆ－ⅰ ものづくりや環境に関係する工学分野のうち，専門とする分野の知識を持ち，基本的な問題を解くことができる
本科の点検項目 Ｆ－ⅲ 専門とする分野の技術を実践した結果を工学的に考察して，期限内にまとめることができる
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス
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科目の目的を理解できる．
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| 2週 |
他系専門演習（１） |
他系専門内容についての知識を身に付けることができる．
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| 3週 |
他系専門演習（２） |
他系専門内容についての知識を身に付けることができる．
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| 4週 |
他系専門演習（３） |
他系専門内容についての知識を身に付けることができる．
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| 5週 |
他系専門演習（４） |
他系専門内容についての知識を身に付けることができる．
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| 6週 |
AI・データサイエンス（1） |
pythonを用いて，簡単なデータ処理プログラムを作成できる．
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| 7週 |
AI・データサイエンス（2） |
現代社会におけるデータサイエンスの重要性について理解できる．
ヒストグラム・度数分布表について理解できる．pythonを用いて度数分布表とヒストグラムを作成できる．
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| 8週 |
AI・データサイエンス（3） |
データの「大きさ」を示す代表値（平均値，中央値，最頻値）について理解できる．
データの「散布度」を示す代表値（分散，標準偏差，四分位偏差など）について理解できる．
pythonを用いて，データから上記の値を取得できる．pythonで箱ひげ図を作成できる．
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| 2ndQ |
| 9週 |
AI・データサイエンス（4） |
「相関分析」と「回帰分析」について理解できる．
pythonを用いて，散布図（相関係数の算出を含む），相関行列を作成できる．
pythonを用いて，線形回帰を行い，散布図上に回帰直線を引くことができる．
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| 10週 |
AI・データサイエンス（5） |
人工知能（AI）の概要，開発の歴史（「推論と探索」，エキスパートシステムなど）について理解できる．
AI，機械学習，ディープラーニングの区分について理解できる．
「教師あり学習」について理解できる．pythonにて，線形回帰プログラムを作成できる．
「Hold-out法」，「汎化性能」，「損失関数」について理解できる．
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| 11週 |
AI・データサイエンス（6） |
多項式回帰について理解できる．過学習について理解できる．バイアス，バリアンス，ノイズについて理解できる．
「教師あり学習」による分類モデル（決定木，SVM，ロジスティック回帰）について理解できる．
pythonにて，上記分類モデルのプログラムを作成することができる．
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| 12週 |
AI・データサイエンス（7） |
アンサンブル学習について理解できる．pythonにて，ランダムフォレストを用いた分類モデルを作成できる．
「教師なし学習」について理解できる．主成分分析とk-meansクラスタリングについて理解できる．
pythonにて，主成分分析とk-meansクラスタリングのプログラムを作成することができる．
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| 13週 |
AI・データサイエンス（8） |
ニューラルネットワーク開発の歴史と，ディープラーニングに繋がる技術の概要（誤差逆伝搬法，勾配法，オートエンコーダなど）について理解できる．
pythonにて，ニューラルネットワークを用いた分類モデルを構築できる．
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| 14週 |
AI・データサイエンス（9） |
pythonにて，DNNを用いた手書き数字認識プログラムを作成できる．
pythonにて，CNNを用いた画像認識プログラムを作成できる．CNNについて（畳み込み，プーリングという操作について）理解できる．
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| 15週 |
キャリア教育
-OB講演会- |
ＯＢの講演聴講をもとに，自身の将来像について考えることができる．
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| 16週 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス
PBL学習（１）
-グループ分けと課題テーマに関する学習- |
後期の学習内容について把握できる
与えられた課題テーマの背景・目的・意義について理解できる．
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| 2週 |
PBL学習（２）
-情報調査もしくは必要知識・技能に関する学習- |
主体的に情報調査もしくは必要知識・技能の学習に取り組むことができる．
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| 3週 |
PBL学習（３）
-情報調査もしくは必要知識・技能に関する学習- |
主体的に情報調査もしくは必要知識・技能の学習に取り組むことができる．
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| 4週 |
PBL学習（４）
-課題内容の決定- |
与えられたテーマに対して，チームとして取組むべき内容について合意形成できる．
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| 5週 |
PBL学習（４）
-グループワークおよびディスカッション- |
課題内容に対する作業および議論に主体的に参加することができる。
専門分野の異なるメンバーと議論を重ねながら，チームとしての課題解決案を創生できる．
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| 6週 |
PBL学習（５）
-グループワークおよびディスカッション- |
課題内容に対する作業および議論に主体的に参加することができる。
専門分野の異なるメンバーと議論を重ねながら，チームとしての課題解決案を創生できる．
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| 7週 |
PBL学習（６）
-グループワークおよびディスカッション- |
課題内容に対する作業および議論に主体的に参加することができる。
専門分野の異なるメンバーと議論を重ねながら，チームとしての課題解決案を創生できる．
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| 8週 |
キャリア教育
-ジョブトークⅡ- |
自らの職業観・勤労観を意識した上で自身の将来像について考え，その実現に向けた自己分析ができる．
企業活動を様々な観点から捉えることができる．
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| 4thQ |
| 9週 |
PBL学習（７）
-発表資料作成に関する学習および発表準備- |
これまでの議論・作業の内容を，まとめることができる．
言葉・図表などを用いて，主観や常識ではなくデータや情報に基づいた論理的な説明ができる発表資料を作成できる．
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| 10週 |
PBL学習（８）
-プレゼンテーション手法に関する学習および発表準備- |
言葉・図表などを用いて，主観や常識ではなくデータや情報に基づいた論理的な説明ができる発表資料を作成できる．
聞き手を意識した発表について理解できる．
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| 11週 |
PBL学習（９）
-発表会- |
聞き手を意識した，分かり易く論理的な説明を心掛けて発表することができる．
立場・考え方の異なる教職員や学生と意見交換することができる．
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| 12週 |
PBL学習（１０）
-レポート作成に関する学習とレポートの作成- |
指定された構成・書式に基づいたレポート作成ができる．
グループでの作業・議論の結果をもとに，自分の言葉でアイデアや作業結果を報告することができる．
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| 13週 |
PBL学習（１１）
-レポート作成- |
レポート内容に関してグループメンバー間で意見交換や校正を行い，他者の意見を踏まえた上でレポートを仕上げることができる．
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| 14週 |
技術者倫理教育 |
技術者・企業が社会に対して負っている責任を理解する．
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| 15週 |
ポートフォリオ |
自らを省みて，今後の自分の取り組みなどについて考えることができる．
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| 16週 |
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| 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 | 情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を活用できる。 | 3 | |
| 情報セキュリティの必要性および守るべき情報を認識している。 | 3 | |
| インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威を認識している | 3 | |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | プログラミング | 変数の概念を説明できる。 | 3 | |
| データ型の概念を説明できる。 | 3 | |
| 代入や演算子の概念を理解し、式を記述できる。 | 3 | |
| 制御構造の概念を理解し、条件分岐を記述できる。 | 3 | |
| 制御構造の概念を理解し、反復処理を記述できる。 | 3 | |
| プロシージャ(または、関数、サブルーチンなど)の概念を理解し、これらを含むプログラムを記述できる。 | 3 | |
| 与えられた問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 | 3 | |
| 与えられたソースプログラムを解析し、プログラムの動作を予測することができる。 | 3 | |
| ソフトウェア生成に必要なツールを使い、ソースプログラムをロードモジュールに変換して実行できる。 | 3 | |
| 分野別の工学実験・実習能力 | 情報系分野【実験・実習能力】 | 情報系【実験・実習】 | 与えられた問題に対してそれを解決するためのソースプログラムを、標準的な開発ツールや開発環境を利用して記述できる。 | 3 | |
| フローチャートなどを用いて、作成するプログラムの設計図を作成することができる。 | 3 | |
| ソフトウェア生成に利用される標準的なツールや環境を使い、ソースプログラムをロードモジュールに変換して実行できる。 | 3 | |
| 問題を解決するために、与えられたアルゴリズムを用いてソースプログラムを記述し、得られた実行結果を確認できる。 | 3 | |
| ソフトウェア開発の現場において標準的とされるツールを使い、生成したロードモジュールの動作を確認できる。 | 3 | |
| 分野横断的能力 | 汎用的技能 | 汎用的技能 | 汎用的技能 | 他者が話す日本語や特定の外国語の内容を把握できる。 | 3 | 後1,後3,後4,後5,後8,後9,後10,後11,後12 |
| 日本語や特定の外国語で、会話の目標を理解して会話を成立させることができる。 | 3 | 後3,後4,後5,後9,後10,後11,後12 |
| 円滑なコミュニケーションのために図表を用意できる。 | 3 | 後3,後4,後5,後7,後14 |
| 円滑なコミュニケーションのための態度をとることができる(相づち、繰り返し、ボディーランゲージなど)。 | 3 | 後3,後4,後5,後14 |
| 他者の意見を聞き合意形成することができる。 | 3 | 前2,前3,前4,前5,後2,後4,後5,後10,後11,後12 |
| 合意形成のために会話を成立させることができる。 | 3 | 前2,前3,前4,前5,後2,後4,後5,後10,後11,後12 |
| グループワーク、ワークショップ等の特定の合意形成の方法を実践できる。 | 3 | 前2,前3,前4,前5,後2,後4,後5,後10,後11,後12 |
| 書籍、インターネット、アンケート等により必要な情報を適切に収集することができる。 | 3 | 後1,後3,後4,後8,後10,後11 |
| 収集した情報の取捨選択・整理・分類などにより、活用すべき情報を選択できる。 | 3 | 後1,後3,後4,後8,後10,後11 |
| 目的や対象者に応じて適切なツールや手法を用いて正しく情報発信(プレゼンテーション)できる。 | 3 | 後5,後6,後7,後14 |
| あるべき姿と現状との差異(課題)を認識するための情報収集ができる | 3 | 後1,後3,後4,後5,後8,後10,後11 |
| グループワーク、ワークショップ等による課題解決への論理的・合理的な思考方法としてブレインストーミングやKJ法、PCM法等の発想法、計画立案手法など任意の方法を用いることができる。 | 3 | 後3,後4,後5,後10,後11 |
| どのような過程で結論を導いたか思考の過程を他者に説明できる。 | 3 | 後4,後5,後7,後13,後14 |
| 適切な範囲やレベルで解決策を提案できる。 | 3 | 後4,後5,後6,後7,後14 |
| 態度・志向性(人間力) | 態度・志向性 | 態度・志向性 | 周囲の状況と自身の立場に照らし、必要な行動をとることができる。 | 3 | |
| 自らの考えで責任を持ってものごとに取り組むことができる。 | 3 | |
| 目標の実現に向けて計画ができる。 | 3 | |
| 目標の実現に向けて自らを律して行動できる。 | 3 | |
| 日常の生活における時間管理、健康管理、金銭管理などができる。 | 3 | |
| 社会の一員として、自らの行動、発言、役割を認識して行動できる。 | 3 | |
| チームで協調・共同することの意義・効果を認識している。 | 3 | |
| チームで協調・共同するために自身の感情をコントロールし、他者の意見を尊重するためのコミュニケーションをとることができる。 | 3 | |
| 当事者意識をもってチームでの作業・研究を進めることができる。 | 3 | |
| チームのメンバーとしての役割を把握した行動ができる。 | 3 | |
| 自身の将来のありたい姿(キャリアデザイン)を明確化できる。 | 3 | |
| その時々で自らの現状を認識し、将来のありたい姿に向かっていくために現状で必要な学習や活動を考えることができる。 | 3 | |
| キャリアの実現に向かって卒業後も継続的に学習する必要性を認識している。 | 3 | |
| これからのキャリアの中で、様々な困難があることを認識し、困難に直面したときの対処のありかた(一人で悩まない、優先すべきことを多面的に判断できるなど)を認識している。 | 3 | |
| 企業人としての責任ある仕事を進めるための基本的な行動を上げることができる。 | 3 | |
| 企業には社会的責任があることを認識している。 | 3 | |
| 企業が国内外で他社(他者)とどのような関係性の中で活動しているか説明できる。 | 3 | |
| 企業人として活躍するために自身に必要な能力を考えることができる。 | 3 | |
| コミュニケーション能力や主体性等の「社会人として備えるべき能力」の必要性を認識している。 | 3 | |
| 総合的な学習経験と創造的思考力 | 総合的な学習経験と創造的思考力 | 総合的な学習経験と創造的思考力 | 工学的な課題を論理的・合理的な方法で明確化できる。 | 3 | 前2,前3,前4,前5 |
| 公衆の健康、安全、文化、社会、環境への影響などの多様な観点から課題解決のために配慮すべきことを認識している。 | 3 | 前11,前12,前13,前14,後3,後4,後5,後6,後12,後13,後14 |
| 要求に適合したシステム、構成要素、工程等の設計に取り組むことができる。 | 3 | 前2,前3,前4,前5,後4 |
| 課題や要求に対する設計解を提示するための一連のプロセス(課題認識・構想・設計・製作・評価など)を実践できる。 | 3 | 後4,後5,後6,後7,後10,後11,後12,後13 |
| 提案する設計解が要求を満たすものであるか評価しなければならないことを把握している。 | 3 | 後3,後4,後5,後6,後7,後8,後12,後13 |
| 経済的、環境的、社会的、倫理的、健康と安全、製造可能性、持続可能性等に配慮して解決策を提案できる。 | 3 | 後4,後5,後6,後7 |