到達目標
レポート作成を中心として専門知識に関する理解を深め、これらを応用した計測・制御技術を学ぶ。また、マイコンを用いた制御を行うことができるように各自取り組む。
また、平滑化・最小二乗法・シミュレーション・数値積分など、コンピュータのプログラミングにより情報を処理する技術を身につける。
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 |
| レポート作成 | 発展的な内容を含むレポートを作成し、締切までに受理されることができる | 内容を十分に理解してレポートを作成し、締切までに受理されることができる | 内容を十分に理解できず、レポート締切までに受理されない |
| 専門分野への理解 | 必要な専門知識を事前に学習し、率先して実験に用いることができる | 必要な専門知識について指導書を読み学習し、実験に用いることができる | 必要な専門知識を学習せず、実験に用いることができない |
| 実験への対応 | 知識や技術を生かし、自ら率先して実験実習を行うことができる | 知識や技術を生かし、実験実習を行うことができる | 知識や技術を実験実習に用いることができない |
| プログラミングにより情報を処理する技術 | プログラミングにより情報を処理するための方法を実践し説明できるだけではなく、自ら創意工夫して向上することができる。 | プログラミングにより情報を処理するための方法を実践し、説明できる。 | プログラミングにより情報を処理するための方法を実践できないか、説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
準学士課程 2(2)
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準学士課程 2(3)
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準学士課程 3(1)
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準学士課程 4(2)
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教育方法等
概要:
専門分野を理解する上で必要な知識を座学だけではなく実験を通じて学ぶ。また、理解度を把握するためにレポート作成と適宜のフィードバックを通して学習を支援する。
また、平滑化・最小二乗法・シミュレーション・数値積分など、コンピュータのプログラミングにより情報を処理する技術を身につける。
授業の進め方・方法:
実験を行い、各実験ごとにレポート作成を行い、期日内に受理されるまで各担当教員にレポートを修正し、提出する。
前半ライントレーサ・後半テーマ実験のグループと前半テーマ実験・後半ライントレーサのグループに分けて実験実習を行う。
なお、実験実習Ⅲ（3年前期）と実験実習Ⅳ（3年後期）について、実験設備・指導教職員・指導時間等からなる教育資源に対して学習効果を最大化するための観点から、クラスの学籍番号が前半の学生と後半の学生とに分け、前期・後期で学習内容を交代して実施する。
プログラミングによる情報処理（4thQ）については隔週で授業時間の半分を割り当て（全時間の約1/4）、前後半に分けずクラス全体で講義と演習により実践的に学ぶ。
注意点:
事前に指導書に目を通し、ノート・グラフ用紙・レポート用紙・筆記用具・定規・電卓・指導書を用意し、事前に指導書に目を通しておくこと。装置の取り扱い方法等は他の授業とは異なり事後に復習しにくいので、使用した電子部品や計測機器の名前および取り扱い方法は実験中に充分理解しておくこと。なお、すべての実験テーマを実施し、すべてのレポートが提出されないと評価されないので注意すること。
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 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス
移動ロボットの動作確認 |
実験の進め方などについて理解する
また、1年次に作成した移動ロボットの動作確認を行う
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| 2週 |
マイクロコンピュータ接続のための回路変更 |
移動ロボットにマイクロコンピュータを接続するために回路を変更する
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| 3週 |
アセンブリ言語プログラミング（1） |
アセンブリ言語を用いて移動ロボットのLEDの点滅動作を行う
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| 4週 |
アセンブリ言語プログラミング（2） |
アセンブリ言語を用いて移動ロボットのモータを駆動させる
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| 5週 |
アセンブリ言語プログラミング（3） |
アセンブリ言語を用いて移動ロボットをクランク走行させる
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| 6週 |
アセンブリ言語プログラミング（4） |
アセンブリ言語を用いて移動ロボットからセンサ情報を読み取る
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| 7週 |
アセンブリ言語プログラミング（5） |
アセンブリ言語を用いて移動ロボットのライントレーサ動作を実現する
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| 8週 |
レポートまとめ |
これまでの内容について自分なりにまとめてレポートを提出する
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| 4thQ |
| 9週 |
ガイダンス
数値計算と誤差
基礎的な数値計算 |
演習の進め方などについて理解する
数値計算における主要な誤差とその要因（丸め誤差・打切り誤差・桁落ち・情報落ち）を理解する
数値データから平均や標準偏差などを求めるプログラムを作成することで、情報を処理する方法の一例を学習する
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| 10週 |
回帰（近似） |
最小二乗法により数値データに対して数式をあてはめるプログラムを作成し、アルゴリズムを実践的に理解する
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| 11週 |
補間（内挿） |
数値データに対して補間多項式を求めるプログラムを作成し、アルゴリズムを実践的に理解する
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| 12週 |
非線形方程式の数値解法 |
2分法やニュートン法により非線形方程式の数値解を求めるプログラムを作成し、アルゴリズムを実践的に理解する
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| 13週 |
連立一次方程式の数値解法 |
ガウスの消去法により連立一次方程式の数値解を求めるプログラムを作成し、アルゴリズムを実践的に理解する
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| 14週 |
データの積分・微分・平滑化 |
台形公式、シンプソン公式、中心差分商、移動平均などにより数値データに対する積分・微分・平滑化をほどこすプログラムを作成し、アルゴリズムを実践的に理解する
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| 15週 |
常微分方程式の数値解法 |
ホイン法やルンゲクッタ法により常微分方程式の数値解を求めるプログラムを作成し、アルゴリズムを実践的に理解する
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| 16週 |
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評価割合
| レポート | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 50 | 100 |
| 基礎的能力 | 15 | 0 | 15 |
| 専門的能力 | 35 | 50 | 85 |