到達目標
各種センサの原理、活用ができるようになることのほか、計測データを活用できる能力を習得すること。
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 | 各種センサの原理の理解に基づき、計測システムの解析・設計が出来る | 各種センサの原理の理解に基づき、簡単な計測システムの解析が出来る | 各種センサの原理の理解に基づき、既存の計測システムが説明できる |
| 評価項目2 | 統計処理や数値解析によって、データを適当な分析でき、説明できる | 統計処理や数値解析によって、データを適当な手法で分析できる | 統計処理や数値解析によって、データを指定された手法で分析できる |
学科の到達目標項目との関係
到達目標Ｃ 1
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JABEE d-1
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教育方法等
概要:
メカトロニスク設計に必要不可欠な各種センサ、センシング技術等を理解するため、本授業では画像計測技術、デジタル信号処理手法を解説するほか、学生自身がこれまでに培ったセンサ、信号処理に関する知識を実践しさらなる理解を深める。さらに、簡単な計測データの解析を行い、計測データの扱い方について理解を深める。
この科目は整形外科病院で患者の運動計測を担当していた教員が、その経験を生かして計測について講義形式で授業を行うものである。
授業の進め方・方法:
講義を中心に授業を進める。
授業内容を理解するために予習復習が必須である。
実践課題では、計画的に取り組むこと。
この科目は学修単位科目のため、年間15時間の自学自習を必要とします。自学自習時間の目安は次の通りです。
事後学習（理解度チェックなど）：4時間
課題の実施（レポート）：6時間
試験勉強：5時間
注意点:
（最終評価）＝小テスト（５０％）＋課題（１０％）＋発表（４０％：相互評価１０%）
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 |
オリエンテーション |
各自の研究において利用するセンサについて説明できる。
データの尺度について説明ができる。
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| 2週 |
画像計測実習 |
画像計測の原理について説明ができる。
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| 3週 |
センサとセンシング１ |
センサの原理について説明ができる。
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| 4週 |
センサとセンシング２ |
センサの原理について説明ができる。
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| 5週 |
センサとセンシング３ |
センサの原理について説明ができる。
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| 6週 |
信頼区間の推定と検出力 |
信頼区間の推定と検出力について説明できる。
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| 7週 |
２群の平均の差の検定 |
２群の平均の差の検定を行うことができる。
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| 8週 |
二元配置分散分析 |
二元配置分散分析を行うことができる。
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| 4thQ |
| 9週 |
多重比較法 |
多重比較法を行うことができる。
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| 10週 |
ノンパラメトリック検定 |
ノンパラメトリック検定を行うことができる。
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| 11週 |
回帰分析 |
回帰分析を行うことができる。
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| 12週 |
ロジスティック回帰分析 |
ロジスティック回帰分析を行うことができる。
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| 13週 |
クラスター分析 |
クラスター分析を行うことができる。
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| 14週 |
主成分分析 |
主成分分析について説明ができる。
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| 15週 |
因子分析 |
因子分析について説明ができる。
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| 16週 |
まとめ |
講義のまとめを行う。
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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
| 小テスト | レポート | 発表 | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 10 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 10 | 0 | 10 | 20 |
| 専門的能力 | 20 | 0 | 20 | 40 |
| 分野横断的能力 | 20 | 10 | 10 | 40 |