概要:
各系の体験やものづくりに関する実験、プラグラミング、ICT活用、数理・データサイエンス・AI等に関する演習を行い、専門系についての理解を深め、工学を学んでいく上で必要となる工学の基礎知識を習得する。また、グループワークを通じて、チームワーク力、コミュニケーション能力、プレゼンテーション能力、創造力など汎用技能に対する素養を養うとともに、キャリア形成に必要な能力や態度を身につける。
授業の進め方・方法:
毎週、異なるグループで演習や実験を行う。
注意点:
・学習にあたっては、自己のキャリアについて常に意識し、系選択を行う際の参考にすること。
・グループ学習では、自分の役割を見つけ、コミュニケーションを通じてグループ活動を積極的に参加すること。
・授業時間以外も活用してグループで調査研究や製作活動に取り組むことが必要となる項目もある。
・授業の実施場所､持ち物等については、Teams上に掲示するため､授業前日までに必ず事前確認すること。
・ICT活用能力を高めるため、Microsoft365およびBlackboardを多用するので使い方に慣れること。
・定期試験は行わず、各項目ごとの課題の提出状況で評価する。
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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・データサイエンス導入／関数電卓の使い方 |
学習内容・進め方を把握する。技術革新（Society5.0）について理解する。／関数電卓の使い方を理解し、計算問題を正確に解答することができる。
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| 2週 |
専門系の紹介／サイバーセキュリティ講演 |
専門系の概要を理解する。／北海道警察サイバーセキュリティ本部対策本部による講演を聞き、サイバーセキュリティについて考えることができる。
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| 3週 |
ICT活用（ガイダンス）／安全教育 |
ICTツールの使用方法を理解する。／実験・実習等で必須となる安全管理、準備、マナー、ルール等を理解する。
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| 4週 |
ロケット（説明＋設計）／レポートの書き方 |
ロケットの原理を理解し、ツールを使って設計できる。／高専におけるレポートの書き方の基礎を理解する。
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| 5週 |
ロケット（製作） |
グループで協力して製作に取り組む。
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| 6週 |
ロケット（打上げ）／専門系の体験学習(1) |
グループで協力して安全な打上げを行う。。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 7週 |
データサイエンス（社会変化）／専門系の体験学習(1) |
社会で活⽤されているビッグデータを用いたデータ分析を体験する。データやAIを利活用するための技術について理解する。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 8週 |
Word／専門系の体験学習(2) |
Wordの基本的な使い方を理解する。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 2ndQ |
| 9週 |
Pythonプログラミング(1)／専門系の体験学習(2) |
Pythonで基礎的なプログラムを作成することができる。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 10週 |
PowerPoint／専門系の体験学習(3) |
PowerPointの基本的な使い方を理解する。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 11週 |
Pythonプログラミング(2)／専門系の体験学習(3) |
Pythonで基礎的なプログラムを作成することができる。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 12週 |
Excel／専門系の体験学習(4) |
Excelの基本的な使い方を理解する。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 13週 |
Pythonプログラミング(3）／専門系の体験学習(4) |
Pythonで基礎的なプログラムを作成することができる。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 14週 |
情報セキュリティ(1)／専門系の体験学習(5) |
情報セキュリティーの基礎的な項目について理解する。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 15週 |
キャリアパス講演／専門系の体験学習(5) |
OBの講演を聴講し、職業に対するイメージを明確にすることができる。／専門系の実験・演習に取り組むことができる。
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| 16週 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
プレゼン技法／組込みシステム演習 |
工学分野で必要となる基礎的なプレゼンテーション資料の作成方法について理解する。／Pythonを用いて組込みシステムのプログラミングを体験する。
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| 2週 |
プレゼン演習・発表／組込みシステム演習 |
発表できる。発表を聞いて質問できる。／Pythonを用いて組込みシステムのプログラミングを体験する。
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| 3週 |
製図(1)／組込みシステム演習 |
基本的な図面の書き方を理解できる。／Pythonを用いて組込みシステムのプログラミングを体験する。
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| 4週 |
知的財産／専門系の調査研究 |
知的財産の基礎を理解し、特許検索ができる。／グループで協力し専門系の調査を行うことができる。
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| 5週 |
ジョブトーク／組込みシステム演習（発表） |
OB・OGによる企業技術者へのインタビューを通して、種々の仕事内容について考えることができる。／自分が作ったシステムを他者にわかりやすく説明できる。
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| 6週 |
製図(2)／専門系の調査研究 |
製図の基礎を理解し演習に取り組むことができる。／グループで協力し調査内容を整理できる。
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| 7週 |
製図(3)／専門系の調査研究（発表） |
製図の基礎を理解し演習に取り組むことができる。／調査内容を発表したり、他の発表に質問することができる 。
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| 8週 |
製図(4)／AIリテラシー |
情報セキュリティーの基礎的な項目について理解する。／AI利活用のための技術や最新動向について説明できる。
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| 4thQ |
| 9週 |
画像処理／AIロボット演習 |
画像処理のしくみ（RGBフルカラーの符号化、ラスタとベクタ）を説明できる。／AIロボットを操作して機械学習のしくみを説明できる。
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| 10週 |
インキュベーション講演／AIロボット演習 |
OBの講演を調光し、事業の創出や起業の必要性を説明できる。／AIロボットを操作して機械学習のしくみを説明できる。
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| 11週 |
データサイエンス（統計）／AIロボット演習（発表） |
統計の基礎を学び、データを分析することで意味のある情報が得られることを理解する。／AIの動作原理を他者にわかりやすく説明できる。
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| 12週 |
情報セキュリティ(2)／技術者倫理 |
情報セキュリティーの基礎的な項目について理解する。／ケーススタディーを通して技術者および研究者としての倫理の基本事項について理解する。
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| 13週 |
データサイエンス（検定）／ドローンプログラミング |
t検定を用いて仮説の結論を導くことができる。／Pythonを用いてドローン自動操作のPBL課題に取り組むことができる。
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| 14週 |
製品分解組立／ドローンプログラミング |
実際の製品を分解して技術者の工夫について理解する。／Pythonを用いてドローン自動操作のPBL課題に取り組むことができる。
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| 15週 |
データサイエンス（相関）／ドローンプログラミング（発表） |
実データを用いた演習を通じてデータの傾向を評価することができる。／自分が作ったプログラムの動作を他者にわかりやすく説明できる。
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| 16週 |
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