到達目標
1.統計的品質管理,PDCAの輪を説明することができる。ばらつき(4M,種類)について説明することができる。
2.QC7つの道具を全て説明することができる。データをもとにグラフを作成し,工程の改善点を述べることができる。分布の位置およびばらつきを数量的に表すことができる。
3.各種サンプリング方法を説明することができる。二項分布,ポアソン分布の特徴を述べ,分布図を描くことができる。統計量の分布を説明することができる。正規分布を用いて,検定することができる。棄却域を考慮した区間推定ができる。
4.χ2分布,F分布,t分布,正規分布を使い,計量値に関する分散や平均の検定と推定ができる。
5.分散分析の考え方を理解し,一因子から二因子までの実験データについて分散分析表をつくり,検定や推定を行うことができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
到達目標1 | 統計的品質管理,PDCAの輪を説明することができる。ばらつき(4M,種類)について説明することができる。 | 統計的品質管理,PDCAの概念,原理について説明できる。 | 統計的品質管理,PDCAの概念,原理について説明できない。 |
到達目標2 | QC7つの道具を全て説明することができる。データをもとにグラフを作成し,工程の改善点を述べることができる。分布の位置およびばらつきを数量的に表すことができる。 | QC7つの道具を全ての概念,原理について説明できる。 | QC7つの道具を全ての概念,原理について説明できない。 |
到達目標3 | 各種サンプリング方法を説明することができる。二項分布,ポアソン分布の特徴を述べ,分布図を描くことができる。統計量の分布を説明することができる。正規分布を用いて,検定することができる。棄却域を考慮した区間推定ができる。 | 統計量の分布を説明することができ,正規分布を用いて,検定し,棄却域を考慮した区間推定ができる。 | 統計量の分布を説明することができ,正規分布を用いて,検定し,棄却域を考慮した区間推定ができない。 |
到達目標4 | χ2分布,F分布,t分布,正規分布を使い,計量値に関する分散や平均の検定と推定ができる。 | 計量値に関する分散や平均の検定と推定について説明できる。 | 計量値に関する分散や平均の検定と推定について説明できない。 |
到達目標5 | 分散分析の考え方を理解し,一因子から二因子までの実験データについて分散分析表をつくり,検定や推定を行うことができる。 | 一因子から二因子までの実験データの分散分析について説明できる。 | 一因子から二因子までの実験データの分散分析について説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
JABEE基準1 学習・教育到達目標 (d)(1) 専門工学(工学(融合複合・新領域)における専門工学の内容は申請高等教育機関が規定するものとする)の知識と能力
JABEE基準1 学習・教育到達目標 (d)(4) (工学)技術者が経験する実務上の問題点と課題を解決し,適切に対応する基礎的な能力
JABEE基準1 学習・教育到達目標 (e) 種々の科学,技術および情報を利用して社会の要求を解決するためのデザイン能力
物質工学科の学習・教育到達目標 2 ものづくりに関係する工学分野のうち,応用有機化学,高分子化学,品質管理,化学工学Ⅰ・Ⅱ,反応工学,機器分析,環境化学,卒業研究に加え,材料化学コースでは無機材料化学,有機材料化学,材料工学実験,生物化学コースでは遺伝子・タンパク質工学,生物工学実験などを通して,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。
学習目標 Ⅱ 実践性
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
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,技術の修得を通して,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
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
教育方法等
概要:
品質管理(QC)とは「消費者の満足を得るに足る高度の有用性を有する製品を最も経済的な水準において生産するための計画を作ることと,その計画を達成するために行う全ての活動のこと」である。企業運営の基本活動・経営効率化の手段として重要視されている統計的なQC方法を教授する。なお,前半の担当教員は佐藤,後半の担当教員は平野である。
授業の進め方・方法:
授業には関数電卓を用意すること。統計学の基礎知識を前提とする。
授業項目毎に配布される演習課題に自学自習により取り組むこと。演習問題は添削後,目標が達成されていることを確認し,返却する。目標が達成されていない場合には,再提出を求めることがある。
授業項目に対する達成目標に関する内容の試験および演習で総合的に達成度を評価する。割合は定期試験40%,中間試験40%,演習20%とし,合格点は60点である。
注意点:
自学自習時間(60時間の自学自習が必要)として,日常の授業のための予習復習時間,理解を深めるための演習課題,および各試験の準備のための現況時間を総合したものとする。
評価が60点未満のものに対して再試験を実施することがあるが,課題提出や授業態度等が著しく不良な場合はこの受験を認めない。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
品質管理概要 品質管理と統計的方法
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統計的品質管理,PDCAの輪を説明することができ,ばらつき(4M,種類)について説明することができる。
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2週 |
品質管理7つの道具(1) パレート線図,ヒストグラム,散布図
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QC7つの道具を全て説明することができる。
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3週 |
品質管理7つの道具(2) 管理図,グラフ,特性要因図,チェックシート |
工程の改善点を述べることができる。
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4週 |
品質管理7つの道具(3) データの数量的なまとめ方 |
分布の位置およびばらつきを数量的に表すことができる。
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5週 |
母集団と試料(1) 確率の概念
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各種サンプリング方法を説明することができる。二項分布,ポアソン分布の特徴を述べ,分布図を描くことができる。
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6週 |
母集団と試料(2) 計数値に関する分布および計量値に関する分布
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統計量の分布を説明することができる。
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7週 |
母集団と試料(3) 検定と推定の考え方 |
正規分布を用いて,検定することができる。棄却域を考慮した区間推定ができる。
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8週 |
前期中間試験 |
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2ndQ |
9週 |
検定と推定(1) 分散に関する検定と推定
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χ2分布,F分布を使い,計量値に関する分散や平均の検定と推定ができる。
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10週 |
検定と推定(2) 平均値に関する検定と推定
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t分布,正規分布を使い,計量値に関する分散や平均の検定と推定ができる。
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11週 |
検定と推定(3) 計量値に関する検定と推定
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計量値に関する分散や平均の検定と推定ができる。
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12週 |
分散分析と実験計画(1) 分散分析の基礎 |
分散分析の考え方を理解できる。
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13週 |
分散分析と実験計画(1) 一元配置法のデータ解析 |
一因子の実験データについて分散分析表をつくり,検定や推定を行うことができる。
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14週 |
分散分析と実験計画(2) 二元配置法のデータ解析 |
二因子の実験データについて分散分析表をつくり,検定や推定を行うことができる。
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15週 |
分散分析と実験計画(3) 二元配置法のデータ解析 |
二因子の実験データについて分散分析表をつくり,検定や推定を行うことができる。
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16週 |
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評価割合
| 試験 | 演習 | 合計 |
総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
基礎的能力 | 20 | 0 | 20 |
専門的能力 | 60 | 20 | 80 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |