食農・医福演習

科目基礎情報

学校	旭川工業高等専門学校	開講年度	平成30年度 (2018年度)
授業科目	食農・医福演習
科目番号	0126	科目区分	/ 選択
授業形態	演習	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	機械システム工学科	対象学年	4
開設期	後期	週時間数	後期:2
教科書/教材	教科書は使用しない / 配布プリント、ホームページ
担当教員	宇野 直嗣,後藤 孝行,井口 傑,中村 基訓,森川 一,杉本 敬祐,松浦 裕志,降旗 康彦,平 智幸,阿部 敬一郎

到達目標

1．作物の栽培を通して、栽培の工程、収穫物の貯蔵方法、農耕機具の基礎的な技術を理解し、説明することができる。
2．食品製造に関わる工場を見学し、食品加工の技術、衛生管理などを理解し、説明することができる。
3．複合・融合分野への応用につながる各種技術の基本を理解し、説明することができる。

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
評価項目1	食・農・医福分野と工学系分野における基礎技術を融合し活用することができる．	食・農・医福分野と工学系分野における基礎技術を身につけることができる．	食・農・医福分野と工学系分野における基礎技術を身につけていない．
評価項目2
評価項目3

教育方法等

概要:

農業・食品製造分野および医療・福祉分野に、工学系科学分野（機械・電気・情報・制御・化学・バイオ）を活用し、イノベーションにつなげるための導入科目である。農業・食品製造分野に関わる基礎的な技術を習得するために、農作物の栽培、加工の基礎的な実習もしくは見学を行う。工学技術を他分野に融合できる素養を身につけるために、IoTに関わる技術、３Dプリンタ技術や分析技術についての基礎的実習・実験を修得（体験）する。これらの分野を通して得られる大量のデータを分析・解析するための基礎知識も学ぶ。

授業の進め方・方法:

講師としては、旭川高専の特任教員および４学科の教員が担当する。食品農業・医療福祉に関する複合融合分野でのイノベーションにつなげるために、そのベースとなる技術を習得できるように基礎的な実験・演習を行う。

注意点:

本講義は“北海道ベースドラーニングプログラム”の中の１科目として位置付けられており、別に示す専門科目（６科目/本校ホームページ参照）の他に、本講義を含む６科目を習得することで、プログラム修了となる。
中間・期末試験は実施せず、主に小テストとレポート課題で評価を行う。よって、欠席・遅刻すること無く授業に参加すること。
“北海道ベースドラーニングプログラム”にて開講される「食農・医福基礎」や「北海道ベースドラーニングⅠ」の内容により、一部授業時間を変更して実施されることがある。

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
後期
	3rdQ
		1週	農業演習１	作物の栽培に必須である土壌についての基礎的事項について説明できる。
		2週	農業演習２	作物の栽培を通して、作物の管理および農耕機具の使い方を理解することができる。
		3週	農業演習３	作物の栽培を通して、作物の管理および農耕機具の使い方を理解することができる。
		4週	センシングデバイス演習	・各種センサーを適切に動作させることができる。 ・光を電気信号に変換するための素子を適切に選び、光の強度変化を測定できる。 ・透過光の波長依存性を測定することができる。
		5週	IoT基礎演習 〜マイコンを使った制御	マイコンを使用して、外部電圧信号を受信することができる。 受け取った信号を元にPWM信号を生成し、モータ速度を制御することができる。
		6週	３Dプリンタ演習１	３D-CADで、3D-プリンタの特徴を理解して、部品のモデリングと出力を行うことができる。
		7週	３Dプリンタ演習２	３D-CADで、3D-プリンタの特徴を理解して、部品のモデリングと出力を行うことができる。
		8週	食品加工演習１	食品加工・製造現場を見学することで、食品製造の仕組みを理解することができる。
	4thQ
		9週	食品加工演習２	食品加工・製造現場を見学することで、食品製造の仕組みを理解することができる。
		10週	タブレット用アプリ作成演習１	簡単なタブレット用ソフトウェアを作成するための開発環境を構築できる。
		11週	タブレット用アプリ作成演習２	簡単なタブレット用ソフトウェアを作成することができる。
		12週	化学・食品分析実験１	食品添加物や生体物質を定量することができる。
		13週	化学・食品分析実験２	生体物質に対する分析データを統計処理（ケモメトリックス）し、解析することができる。
		14週	データ分析の基礎１	大量のデータから「情報・知識」を導き出すデータ分析の基礎的な考え方を理解することができる。
		15週	データ分析の基礎２	代表的な分析手法である主成分分析や線形単・重回帰分析などについて、その活用方法を説明できる。
		16週

評価割合

	課題・小テスト	合計
総合評価割合	100	100
基礎的能力	40	40
専門的能力	30	30
分野横断的能力	30	30