到達目標
1. 確率論、確率過程について理解し、プログラムで実装できる。
2. 情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などを用いて情報量の比較ができる。
3. 統計解析ソフトウェアを用いて情報量などの計算やグラフ化ができる。
4. グラフ理論を理解し、工学的問題をグラフを用いて考察できる。
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 | 確率論、確率過程の基本的な計算ができ、プログラムで実装できる。 | 確率論、確率過程の基本的な計算ができる。 | 確率論、確率過程の基本的な計算ができない。 |
評価項目2 | 情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などを用いて情報量の比較ができる。 | 情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などの計算ができる。 | エントロピー、相互情報量などの計算ができない。 |
評価項目3 | 統計解析ソフトウェアを用いて情報量理論に関する計算やグラフ化ができる。 | 統計解析ソフトウェアを用いて簡単な計算やグラフ化ができる。 | 統計解析ソフトウェアを用いて計算やグラフ化ができない。 |
評価項目4 | 工学的問題をグラフで表現し、解析することができる。 | 物と物との関係性をグラフとして表現できる。 | 物と物との関係性をグラフとして表現できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
3年生までに学んだ数学や物理の基礎知識や制御の専門分野の知識を基に情報科学の工学的問題解決に必要な理論について演習を交えながら習得する。
授業の進め方・方法:
注意点:
確率論、情報理論、グラフ理論などの基礎的な理論を説明した後、統計解析ソフトウェアを用いて解析やプログラミングを行って理論の理解を深めてもらう。演習では理論をプログラミングの問題に置き換えながら考えることが重要である。
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 |
1.確率論の基礎 |
確率の定義を説明できる。
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2週 |
1.確率論の基礎 |
平均、分散などの基本統計量を計算できる。
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3週 |
1.確率論の基礎 |
条件付き確率を計算できる。 マルコフ過程について理解し、状態図で書き表すことができる。
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4週 |
2.情報理論の基礎 |
情報量、情報源を説明できる。
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5週 |
2.情報理論の基礎 |
情報源の極限分布を計算できる。
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6週 |
2.情報理論の基礎 |
情報源のエントロピーを計算できる。
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7週 |
2.情報理論の基礎 |
相互情報量を計算できる。
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8週 |
【中間試験】 |
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4thQ |
9週 |
3.R入門 |
統計解析ソフトウェアRを用いて簡単な計算ができる。
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10週 |
3.R入門 |
統計解析ソフトウェアRを用いてデータのグラフ化ができる。 統計解析ソフトウェアRを用いて確立・統計の計算ができる。
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11週 |
3.R入門 |
統計解析ソフトウェアRを用いて情報理論に関する計算(情報量、極限分布、エントロピー等)ができ、結果をグラフ化できる。
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12週 |
4.グラフ理論の基礎 |
グラフの定義を説明できる。
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13週 |
4.グラフ理論の基礎 |
グラフの基本特徴量を理解し、計算できる。
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14週 |
4.グラフ理論の基礎 |
グラフの様々な種類について説明できる。
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15週 |
4.グラフ理論の基礎 |
行列でグラフを表現することができる。
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16週 |
【答案返却】 |
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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
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 60 |
専門的能力 | 30 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 40 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |