到達目標
1. メディアの果たす役割を理解できる。
2. デジタルメディアの取り扱い方法を理解できる。
3. Pythonによるデジタルメディアの処理プログラムを作成できる。
4.感性計測・評価方法を説明できる。
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 |
到達目標
項目 1 | メディアの果たす役割を理解し,説明できる。 | メディアの果たす役割の概要を理解できる。 | メディアの果たす役割を理解できず,その概要を説明できない。 |
到達目標
項目 2、3 | デジタルメディアの取扱方法を理解した上で計算機によりそれらの処理プログラムを作成でき、他者にプログラムの説明ができる。 | デジタルメディアの取扱方法を理解した上で計算機によりそれらの処理プログラムを作成できる。 | デジタルメディアの取扱方法を理解できず,それらの処理プログラムが作成できない。 |
到達目標
項目 4 | 感性計測およびその具体的な評価方法を理解し,説明できる。 | 感性計測の概要およびその具体的な評価方法を理解できる。 | 感性計測の概要およびその具体的な評価方法を理解できない。 |
学科の到達目標項目との関係
創造工学プログラム A1専門(機械工学&電気電子工学&情報工学)
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創造工学プログラム A1専門(機械工学)
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創造工学プログラム A1専門(電気電子工学&情報工学)
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創造工学プログラム A1専門(電気電子工学(基盤I)&情報工学)
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創造工学プログラム B1専門(情報工学)
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創造工学プログラム B1専門(電気電子工学&情報工学)
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創造工学プログラム F1専門(電気電子工学&情報工学)
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教育方法等
概要:
本講義では,情報伝達(コミュニケーション)の基礎となるメディアについて,主としてデジタルメディアを取り巻く環境における課題の発見と,その具体的な解決方法を学ぶ。アナログメディアからデジタルメディアへの変遷の歴史を俯瞰し,その工学的な取り扱い原理・方法を紹介するとともに,人間の五感に作用する感性情報の計測・評価法(感性工学)に基づく情報デザインの方法論・設計法の学びを通じ,創造的な情報デザインの基礎力を習得することを目指す。
授業の進め方・方法:
【事前事後学習など】毎回授業外学修時間に相当する分量の予習・復習課題を与えるので必ず提出すること。 なお,7, 8週目には「デジタルメディアを取り巻く課題や解決方法,感性計測の実際例,情報デザインの重要性等」について各自調査した内容をまとめたプレゼンテーションを行う。また,9週目〜12週目にはPythonによるプログラミングのレポート課題を課す。
【関連科目】線形数学,数理・データサイエンス・AI,生体情報工学
注意点:
以下は履修の先修条件である。9週目〜12週目では計算機による演習を行うため,基本的なプログラミング技法およびコンピュータアルゴリズムが理解できるように、プログラミング、情報処理を復習しておくこと。
(M科)情報処理II,(E科)プログラミングII、(I科)プログラミング基礎II
【評価方法】
プレゼンテーション(50%)、レポート(50%)
成績の評価基準として60点以上を合格とする。
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 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
メディアの歴史 |
メディアの歴史について、主としてアナログメディアからデジタルメディアの変遷を歴史を俯瞰できる。
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2週 |
メディアと人間(1) |
デジタルメディアに関するシステムを設計・運用するにあたっての、人間の感覚や知覚の特性を理解し,説明できる。
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3週 |
メディアと人間(2) |
デジタルメディアに関するシステムを設計・運用するにあたっての、人間の感覚や知覚の特性を理解し,説明できる。
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4週 |
メディア情報の入出力技法 |
デジタルメディアの入出力技法について理解し、説明できる。
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5週 |
メディアの評価方法(1) |
デジタルメディアの評価方法(感性計測)について理解し説明できる。
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6週 |
メディアの評価方法(2) |
デジタルメディアの評価方法(感性計測)について理解し説明できる。
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7週 |
調査内容のプレゼンテーション(1) |
デジタルメディアを取り巻く課題や解決方法,感性計測の実際例,情報デザインの重要性等について調査した結果を分かりやすく説明できる。
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8週 |
調査内容のプレゼンテーション(2) |
デジタルメディアを取り巻く課題や解決方法,感性計測の実際例,情報デザインの重要性等について調査した結果を分かりやすく説明できる。
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4thQ |
9週 |
イメージメディア処理の基礎演習(1)(イメージの入出力) |
Pythonを使ってイメージメディアの入出力プログラムを作成できる。
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10週 |
イメージメディア処理の基礎演習(2)(特徴抽出) |
Pythonを使って画像からの特徴抽出を行う基本的なプログラムを作成できる。
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11週 |
イメージメディア処理の基礎演習(3)(圧縮・加工) |
Pythonを使って画像を圧縮・加工する基本的なプログラムを作成できる。
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12週 |
イメージメディア処理の応用演習(1)(解像度・平滑化・先鋭化) |
Pythonを使って画像の解像度・平滑化・先鋭化の応用プログラムを作成できる。
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13週 |
イメージメディア処理の応用演習(2)(物体検出) |
Pythonを使って物体検出を行う応用プログラムを作成できる。
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14週 |
メディア工学と感性工学:将来展望 |
メディア工学,感性工学,情報デザインの将来展望について考察できる。
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15週 |
復習 |
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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
| レポート | 発表 | 合計 |
総合評価割合 | 50 | 50 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 50 | 50 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |