到達目標
環境・化学データ取得方法の多様化、大量化が顕著になっています。そこで、実際の分光計測データなどを用いた演習により大量データの解析手法や結果の解釈方法を修得してもらうこと。
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 |
| 大量の数値データの解析。 | データに応じて、解析手法を選択でき、その位置づけや意味を把握できる。また、自身で解析方法を提案できる。 | 各種の手法を用いてデータの位置づけや意味を把握できる。 | 各種の手法を用いても、データの位置づけや意味を把握できない。 |
| 分光器によるデータの取得。 | 試料の状態によって、適切な測定方法を選択でき、測定結果の解析から、総合的な試料の診断ができる。 | 試料の形態に応じて種々の測定方法を選択でき、測定結果の情報解析ができる。 | 試料の形態に応じた適切な測定方法を選択できない。 |
| 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:
近年、環境・化学データ取得方法の多様化、大量化が顕著になっています。そこで、実際の分光計測データなどを用いた演習により大量データの解析手法や結果の解釈方法を修得してもらう。
授業の進め方・方法:
・情報解析の時間はPCを持参してもらい、分光計測や環境情報のデータ解析に活用してもらう。
注意点:
試験と課題発表、個人報告で評価します。
授業計画
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
導入 |
情報化学の駅目的と必要性を把握できる。
|
| 2週 |
分光計測と課題演習 |
各種、分光計測の事例を把握できる。
|
| 3週 |
情報化学の意義と課題演習 |
各種、分光計測の事例を把握できる。
|
| 4週 |
分光計測・環境データ解析方法1 |
主成分分析を把握できる。
|
| 5週 |
分光計測・環境データ解析方法2 |
回帰分析を把握できる。
|
| 6週 |
分光計測・環境データ解析方法3 |
クラスター分析を把握できる。
|
| 7週 |
分光計測・環境データ解析方法4 |
決定木解析を把握できる。
|
| 8週 |
分光計測・環境データ解析方法5 |
平滑化、msc処理、二次微分を把握できる。
|
| 4thQ |
| 9週 |
分光計測・牛乳の経時変化測定実験 |
課題測定実験1
|
| 10週 |
分光計測・鶏卵の経時変化測定実験 |
課題測定実験2
|
| 11週 |
分光計測・古紙の経時変化測定実験 |
課題測定実験3
|
| 12週 |
分光計測・環境データ解析演習 |
実測データを用いた総合解析を把握できる。
|
| 13週 |
分光計測データの解析発表会 |
実測データを用いた解析を発表できる。
|
| 14週 |
試験 |
|
| 15週 |
達成度点検 |
振り返り。
|
| 16週 |
|
|
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
| 試験 | 課題発表 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 30 | 15 | 45 |
| 専門的能力 | 15 | 15 | 30 |
| 分野横断的能力 | 15 | 10 | 25 |