到達目標
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。 |
| 評価項目2 | | | |
| 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、分光・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います。
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います。
注意点:
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 |
導入 |
情報化学の目的と必要性、授業の進め方を把握できる。
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| 2週 |
Rの紹介 |
Rのインストール。
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| 3週 |
データからの知識発見・線形代数の振り返り |
Rによる線形代数の振り返り。
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| 4週 |
データからの知識発見・データの視覚化 |
Rによるデータの視覚化。。
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| 5週 |
分光計測・環境データ解析 主成分分析 |
Rによる主成分分析。
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| 6週 |
分光計測・環境データ解析 回帰分析 |
Rによる回帰分析。
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| 7週 |
分光計測・環境データ解析 クラスター分析 |
Rによるクラスター分析。
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| 8週 |
分光計測・環境データ解析 決定木分析 |
Rによる決定木分析。
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| 4thQ |
| 9週 |
ガソリンの分光計測データ解析 主成分分析・回帰分析 |
分光計測データへの主成分分析・回帰分析の適用。
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| 10週 |
ガソリンの分光計測データ解析 クラスター分析・決定木分析 |
分光計測データへのクラスター分析・決定木分析の適用。
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| 11週 |
データの総合解析 主成分分析・回帰分析・クラスター分析・決定木分析 |
一連のデータ解析とその解釈を実習する。
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| 12週 |
AIの概要紹介 背景と歴史的経緯 |
AIの歴史的経緯や背景などを説明できる。
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| 13週 |
AIの概要紹介 深層学習 |
深層学習の概要や仕組みなどを説明できる。
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| 14週 |
課題の発表会 |
化学の研究における情報解析の活用方法を提案できる。
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| 15週 |
試験 |
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| 16週 |
試験の解説と振返り |
この授業における個々人の成長内容を整理・総括できる。
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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
| 試験 | 課題の発表 | | | | | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 |
| 専門的能力 | 25 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 35 |
| 分野横断的能力 | 25 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 35 |