到達目標
手法の理解と適用法の習得
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 | 手法が理解でき、適用もでき、さらに、広い応用へのアイディアをもてる。 | 手法が理解でき、適用もできる。 | 手法が理解できず、適用もできない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
計画系のみならず、実験系においても関連する分析・評価手法を学び、それらを適用できることを目標とする。前期週2時間
授業の進め方・方法:
基本を学び、可能な限り自分の専門領域からデータを収集し、手法を適用して検討する。それらを報告し合い、事例を知り、更なる適用について考える。分析レポート・発表を100％として評価（総合評価100点）し、60点以上を合格とする。レポートは採点後返却し、達成度を伝達する。
注意点:
・本科で使用の教科書、ノート等を持参
・自分の専門領域と関連づけて考えること。
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 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス・計画における調査計画、調査、データの収集・整理 |
授業内容や到達目標が説明できる。調査の流れについて説明できる。調査票作成のポイント、標本抽出、各種調査方法について説明できる。
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| 2週 |
計画関連手法Ⅰ（傾向の推測①：「重回帰分析」） |
重回帰分析の理論や活用について説明できる。
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| 3週 |
データ収集 |
自分の専門領域を中心にデータを収集する。
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| 4週 |
分析 |
分析ソフトを使って分析を実行でき、結果の妥当性を判断できる。
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| 5週 |
分析結果について発表 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し、質問に答え、討議ができる。
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| 6週 |
計画関連手法Ⅱ（傾向の推測②：「数量化理論第Ⅰ類」）、データ収集 |
数量化理論第Ⅰ類の理論や活用について説明できる。自分の専門領域を中心にデータを収集する。
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| 7週 |
分析 |
分析ソフトを使って分析を実行でき、結果の妥当性を判断できる。
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| 8週 |
分析結果について発表 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し、質問に答え、討議ができる。
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| 2ndQ |
| 9週 |
計画関連手法Ⅲ（傾向の推測③：「判別分析」） |
判別分析の理論や活用について説明できる。
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| 10週 |
データ収集 |
自分の専門領域を中心にデータを収集する。
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| 11週 |
分析 |
分析ソフトを使って分析を実行でき、結果の妥当性を判断できる。
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| 12週 |
分析結果について発表 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し、質問に答え、討議ができる。
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| 13週 |
計画関連手法Ⅳ（意思決定：「階層分析法」）、データ収集 |
階層分析法の理論や活用について説明できる。自分の専門領域を中心にデータを収集する。
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| 14週 |
分析 |
分析ソフトを使って分析を実行でき、結果の妥当性を判断できる。
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| 15週 |
分析結果について発表 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し、質問に答え、討議ができる。
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 建設系分野 | 計画 | 重回帰分析を説明できる。 | 4 | 前2 |
評価割合
| 分析レポート・発表 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |