到達目標
工学におけるソフトウェア技術の位置付けを理解する。ソフトウェアを支える様々な手法を理解し,他分野との複合・融合に関して考えることができる。
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 | ソフトウェア関連技術について説明できる. | ソフトウェアについて説明できる. | ソフトウェアについて説明できない. |
評価項目2 | 情報処理に関する様々な基本技術について説明できる. | アルゴリズムや画像処理の基礎について説明できる. | アルゴリズムや画像処理の基礎について説明できない. |
評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
JABEE (A) 実践技術者としての高度でかつ幅広い基本的能力・素養
教育方法等
概要:
工学おけるソフトウェア技術の役割,重要性およびソフトウェアを中心とした情報技術がどのような分野・領域で用いられ,社会に携わっているかを学び,ソフトウェアの基礎から応用まで幅広い範囲を理解する。ソフトウェアを支える,ソフトウェア工学,アルゴリズム,コンピュータグラフィックス,画像処理,人工知能,情報セキュリティと,それらの応用として,IoTとビッグデータについて学ぶ。また,ソフトウェアが情報社会を支える中心技術であることを理解する。
授業の進め方・方法:
必要に応じて,調査,説明,グループワーク,ディスカッションをおこなってもらうため,積極的に学修に参加すること。成績評価については,授業の提出物,発表,レポートで行う。
事前学習:授業で扱う内容について,自分自身で調査等を行い予習する。
事後学習:授業で指示した課題について取り組む。
注意点:
情報・ソフトウェアに関する科目が関連科目となる。プログラミングをはじめとした情報関連科目の知識が必須であることに留意すること。これまでに履修した情報関連科目を自学自習として復習することが望ましい。
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 |
アルゴリズム |
様々なソートや探索木に加え,スタック・キューの社会実装について説明できる。
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2週 |
画像処理 |
画像処理の基本的な技術・仕組みとその使われ方につ いて説明できる。
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3週 |
IoT |
最新のIoT技術等で得られたデータに基づいた情報処理やその研究動向について説明できる。
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4週 |
人工知能 |
人工知能を支えるソフトウェア技術やその周辺技術,社会実装について説明できる。
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5週 |
ソフトウェア工学 |
ソフトウェア工学における,開発工程,開発モデル,様々なプログラミングについて説明できる。
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6週 |
ソフトウェア開発における要求獲得 |
実際にステークフォルダへのインタビュー等を通して,ソフトウェア工学における,要求獲得ができる。
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7週 |
ソフトウェア開発における要求定義 |
第6週の結果に基づき,ソフトウェア工学における要求定義ができる。
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8週 |
ソフトウェア開発における要求定義 |
第6週の結果に基づき,ソフトウェア工学における要求定義ができる。
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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
| レポート | 発表 | 課題 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 50 | 20 | 30 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 20 | 5 | 10 | 0 | 0 | 0 | 35 |
専門的能力 | 10 | 5 | 10 | 0 | 0 | 0 | 25 |
分野横断的能力 | 20 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 40 |