到達目標
・より高度な高専工学技術とAI・データサイエンスを演習で学び、実践的に異分野に融合活用する。
・異分野の施設・装置を理解し、自身の専門技術の活用法を見出すことができる。
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 | より高度な高専工学技術とAI・データサイエンスを演習で学び、実践的に異分野に融合活用することができる。 | より高度な高専工学技術とAI・データサイエンスを演習で学びそれら技術について知ることができる。 | より高度な高専工学技術とAI・データサイエンスを演習で学ぶが、その技術を身につけることができない。 |
評価項目2 | 異分野の施設・装置を理解し、自身の専門技術の活用法を見出すことができる。 | 異分野の施設・装置の仕組みを理解することができる。 | 異分野の施設・装置の仕組みを理解することができない。 |
評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
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。食農・医療基礎よりもステップアップした工学技術を修得(体験)する。またAI・データサイエンスを実践的に異分野に融合活用する。
授業の進め方・方法:
講師としては、旭川高専4学科の教員と外部講師が担当する。異分野との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。
授業の属性・履修上の区分
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 |
RESASの活用1 |
地域分析データシステムRESASについて学び、データサイエンスの活用事例を体験する。
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2週 |
RESASの活用2
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地域分析データシステムRESASを活用し、新たな課題を見出すことができる。
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3週 |
異分野の施設・装置の理解(ビニールハウスの解体)1 |
北海道の野菜栽培において必須と言えるビニールハウスを解体することで、ビニールハウスの仕組みを理解することができる。
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4週 |
異分野の施設・装置の理解(ビニールハウスの解体)2 |
北海道の野菜栽培において必須と言えるビニールハウスを解体することで、ビニールハウスの仕組みを理解することができる。
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5週 |
シングルボードコンピュータを用いたセンシング演習1 |
シングルボードコンピュータとセンシングデバイスを用いて,信号処理ができる。
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6週 |
シングルボードコンピュータを用いたセンシング演習2 |
シングルボードコンピュータのセンシングデバイスを用いて,信号処理ができる。
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7週 |
食品分析と官能試験(データサイエンス解析に向けたデータ測定)
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トマトジュースの官能試験と成分分析データを統計処理することで、新しい知見を引き出すことができる。
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8週 |
ドローン実習1 |
ドローンの制御方法について説明でき,実際にコントローラなどを用いて飛行制御することができる。
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4thQ |
9週 |
ドローン実習2 |
ドローンの制御方法について説明でき,実際にコントローラなどを用いて飛行制御することができる。
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10週 |
実践プログラミング1 |
動的に変化する配列の確保ができる。
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11週 |
実践プログラミング2 |
検出対象以外をノイズとみなして、除外することができる。
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12週 |
画像処理プログラミング演習1 |
画像から色の特徴を抽出できる。
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13週 |
画像処理プログラミング演習2 |
画像から得られた特徴を使った、判断を行うことができる。
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14週 |
医用工学実験 |
心電図、血圧計などの医用機器の原理を理解することができる。
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15週 |
材料特性試験 |
金属、樹脂などの材料の特性について理解することができる。
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16週 |
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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 |
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 |