到達目標
(1) Society5.0に関する一般的なことを説明できる.
(2) IoTに関する基礎的なことを説明できる.
(3) 数理データサイエンス・AIについて基礎的なことを説明できる.
(4) 情報セキュリティについて基礎的なことを説明できる.
(5) ロボット・半導体・蓄電池について基礎的なことを説明できる.
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 |
評価項目1 | Society5.0に関する具体的な事例を説明できる. | Society5.0に関する一般的なことを説明できる. | Society5.0に関する一般的なキーワードを理解していない. |
評価項目2 | IoTに関する技術的なことも説明できる. | IoTに関する基礎的なことを説明できる. | IoTに関する基礎的なキーワードを理解していない. |
評価項目3 | 数理データサイエンス・AIについて技術的なことも説明できる. | 数理データサイエンス・AIについて基礎的なことを説明できる. | 数理データサイエンス・AIについて基礎的なキーワードを理解していない. |
評価項目4 | 情報セキュリティについて技術的なことも説明できる. | 情報セキュリティについて基礎的なことを説明できる. | 情報セキュリティについて基礎的なキーワードを理解していない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
Society5.0に関する基礎的なキーワードや具体的事例を理解することを目標とし,今後高専生が学ぶべきIoT,数理データサイエンス・AI,情報セキュリティ,ロボット,半導体,蓄電池についての授業をおこなう.
自らの専門分野に応じてこれらの知識・技能を説明し,活用できるようになることを目標とする.
授業の進め方・方法:
(1) 講義形式で実施する.
(2) 授業後に確認テストをおこない,その点数を成績決定に使用する.
(3) すべての確認テストを必ず受験すること.
注意点:
(1)授業に積極的に参加すること.
(2)提出物は必ず期限内に提出すること.
(3)学習内容についてわからないことがあれば,授業時間内・時間外にかかわらず質問すること.
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 |
IoT |
Society5.0についてこれからの社会の動きを説明できる.
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2週 |
IoT |
IoTに関する技術的な要素を説明できる.
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3週 |
IoT |
IoTの具体的事例とIoTの使用に関する留意事項を説明できる.
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4週 |
IoT |
IoTの具体的事例とIoTの使用に関する留意事項を説明できる.
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5週 |
AI・数理データサイエンス |
AI・データサイエンスなどの情報科学素養と経営視点を身に付け,活きた専門知識で新たな価値に挑戦できる.
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6週 |
AI・数理データサイエンス |
AI・データサイエンスなどの情報科学素養と経営視点を身に付け,活きた専門知識で新たな価値に挑戦できる.
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7週 |
AI・数理データサイエンス |
AI・データサイエンスなどの情報科学素養と経営視点を身に付け,活きた専門知識で新たな価値に挑戦できる.
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8週 |
サイバーセキュリティ |
身近なサイバーセキュリティの事例とサイバーセキュリティの学習の必要性を説明できる.
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4thQ |
9週 |
サイバーセキュリティ |
サイバーセキュリティに関する攻撃と防御(注意事項)について説明できる.
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10週 |
半導体 |
半導体の現代社会における重要性を理解できる.
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11週 |
半導体 |
半導体の現代社会における重要性を理解できる.
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12週 |
ロボット |
ロボットの現代社会における役割について説明できる.
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13週 |
ロボット |
ロボットの技術的要素について説明できる.
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14週 |
蓄電池 |
カーボンニュートラル社会を説明でき,そのためには蓄電池技術が必要なことを説明できる.
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15週 |
蓄電池 |
カーボンニュートラル社会を説明でき,そのためには蓄電池技術が必要なことを説明できる.
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16週 |
学年末試験 答案返却・解説 |
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評価割合
| 小テスト・課題 | 合計 |
総合評価割合 | 100 | 100 |
基礎的能力 | 100 | 100 |
専門的能力 | 0 | 0 |
分野横断的能力 | 0 | 0 |