到達目標
機械システムの設計・開発課題を通じて，これまでに講義等で学習した機械・知能系の知識の理解を深める．
【教育目標 】C, D
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 |
| 機械システム設計 | 設定したテーマのシステム設計，開発，評価ができる． | 設定したテーマのシステム開発ができる． | 設定したテーマのシステム設計ができない． |
学科の到達目標項目との関係
教育目標 C
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教育目標 D
説明
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教育方法等
概要:
以下に示す2つのコースからひとつを選択し，コース毎に設定されたテーマにしたがって機械システムの設計に取り組む．
①AI・自動運転コース：
自動車の自動運転を実現するために必要なAIの知識と，自動車の各要素の制御方法について学ぶ．
基本的な知識を学習した後は，小型EV教材であるPIUSで自動運転の実習に取り組む．
②ロボットSIコース：
ある状況を想定し、与えられたミッションを実現する模擬のロボットシステムを開発する．
単なるものづくりだけでなく，要求定義，仕様書等のプロダクトマネジメント手法を学ぶ．
授業の進め方・方法:
各コースとも数名からなるグループを作り，課題に取り組む．
注意点:
【事前学習 】
moodleに掲載された講義資料を事前に読んでおくこと．
【評価方法・基準 】
製作物（20％）と報告書（80％）で評価する．60点以上を単位修得とする．
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 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス |
授業で取り組む内容を理解できる
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| 2週 |
①AIの基礎／②ロボットシステムの企画・構想 |
①AI学習キットの使い方が理解できる／②取り組む課題の企画と構想を考えることができる
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| 3週 |
AIの基礎／ロボットシステムの企画・構想 |
AI学習キットの使い方が理解できる／取り組む課題の企画と構想を考えることができる
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| 4週 |
AIの基礎／ロボットシステムの企画・構想 |
AI学習キットの使い方が理解できる／取り組む課題の企画と構想を考えることができる
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| 5週 |
AIの基礎／ロボットシステムの企画・構想 |
AI学習キットの使い方が理解できる／取り組む課題の企画と構想を考えることができる
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| 6週 |
AIの基礎／企画・構想レビュー |
AI学習キットの使い方が理解できる／企画・構想を発表することができる
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| 7週 |
AIの基礎／ロボットシステムの設計・開発 |
AI学習キットの使い方が理解できる／ロボットシステムの設計・開発ができる
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| 8週 |
自動運転実習／ロボットシステムの設計・開発 |
自動運転技術の概要が理解できる／ロボットシステムの設計・開発ができる
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| 2ndQ |
| 9週 |
自動運転実習／ロボットシステムの設計・開発 |
自動運転技術の概要が理解できる／ロボットシステムの設計・開発ができる
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| 10週 |
自動運転実習／仕様書レビュー |
自動運転技術の概要が理解できる／設計したシステムを仕様書としてまとめることができる
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| 11週 |
自動運転実習／ロボットシステムのテスト・改良 |
自動運転技術のシステム設計ができる／ロボットシステムのテストおよび改良をすることができる
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| 12週 |
自動運転実習／ロボットシステムのテスト・改良 |
自動運転技術のシステム設計ができる／ロボットシステムのテストおよび改良をすることができる
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| 13週 |
自動運転実習／ロボットシステムのテスト・改良 |
自動運転技術のシステム設計ができる／ロボットシステムのテストおよび改良をすることができる
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| 14週 |
自動運転デモ／納品報告会（実機デモ） |
開発したシステムについて発表をすることができる
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| 15週 |
まとめ・報告書作成 |
開発したシステムを報告書としてまとめることができる
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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
| 報告書 | 製作物 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 0 | 20 |
| 専門的能力 | 40 | 10 | 50 |
| 分野横断的能力 | 20 | 10 | 30 |