Course Objectives
1.情報技術に関する基礎知識の習得と応用ができる
2.データ解析ができる
3.インターネット上のX線構造データを取得し、可視化できる
Rubric
| 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 | 情報技術に関する基礎知識を習得し、かつ、応用することができる。 | 情報技術に関する基礎知識の習得している。
| 情報技術に関する基礎知識を習得していない。
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評価項目2 | 基本的なデータの解析ができ、かつ必要となるデータ解析手法を自ら考え、実行できる。 | 基本的なデータ解析ができる。 | 基本的なデータ解析ができない。 |
評価項目3 | インターネット上のX線構造データを取得・可視化でき、かつ、応用することができる。 | インターネット上のX線構造データを取得し、可視化できる。 | インターネット上のX線構造データを取得し、可視化できない。 |
Assigned Department Objectives
Teaching Method
Outline:
無数の実験データの統計解析や実験結果の視覚化などはコンピュータの得意分野であるが、ユーザー側の活用法によってはその機能が十分発揮できない場合がある。また、インターネット上にはX線結晶構造をはじめとする多くのデーター蓄積がなされている。本講義では、コンピュータプログラム及び表計算ソフトを活用した実験データ解析法やビジネス文書作成技術・プレゼンテーション技法を中心にコンピュータ利用技術の習得を目指すとともに、インターネット上のデータベースからデータ
を取得し、可視化する技術の習得を目指す。
Style:
パソコンを利用した演習中心の講義形態で行う。各自でUSBメモリ等の記録メディアを準備すること。基本は、自己学習形式であり与えられた課題について計画的に遂行することが重要である。学習途中に成果発表としてプレゼンテーションを実施する場合がある。
※本科目は学修単位科目であるので、授業時間以外での学修が必要であり、これを課題として課す。
Notice:
Course Plan
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Theme |
Goals |
2nd Semester |
3rd Quarter |
1st |
ガイダンス |
応用情報処理演習で学ぶ内容を理解する
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2nd |
データベースの基礎 |
データーベースの基礎を説明できる
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3rd |
データベースの活用とデータ抽出 |
データベースを活用し、データ抽出ができる
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4th |
行列と連立方程式 |
行列と連立方程式について、理解する
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5th |
統計と回帰分析 |
統計と回帰分析をできる
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6th |
微分積分と方程式の解法 |
微分積分と方程式の解法を理解する
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7th |
多変量解析の手法 |
多変量解析の手法を理解する
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8th |
確認試験(1) |
これまでの内容を復習する
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4th Quarter |
9th |
Excel-VBとマクロによる表計算の自動化 |
Excel-VBとマクロによる表計算の自動化を活用できる
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10th |
補間法,外挿の注意 |
補間法,外挿の注意を理解する
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11th |
連立1次方程式の解き方(クラメール,ガウス ジョルタン法) |
連立1次方程式の解き方として、クラメール法,ガウス法およびジョルタン法を活用できる
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12th |
ラプラスの方程式の差分法による数値解析(伝熱の計算) |
ラプラスの方程式の差分法による数値解析を理解できる
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13th |
可視化ソフト(RasMol,MOLEKEL,ORTEP)の活用 |
可視化ソフトを活用し、物質を可視化できる
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14th |
ヘモグロビンの酸素運搬の構造理解と鎌状赤血球のメカニズ(Protein Data Bank) |
ヘモグロビンの酸素運搬の構造理解と鎌状赤血球のメカニズを説明できる
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15th |
確認試験(2) |
これまでの内容を復習する
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16th |
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Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | Total |
Subtotal | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
専門的能力 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 |
分野横断的能力 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 |