到達目標
・命題論理について説明できる．
・述語論理について説明できる．
・Prologを用いて事実，規則，質問のプログラミングができる．
・PBL学習を通してテームワークで問題解決ができる．
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 |
| 論理と推論 | 論理と推論について的確に説明できる | 論理と推論について説明できる | 論理と推論について説明できない |
| 論理プログラミング | Ｐｒｏｌｏｇプログラミングを的確にできる | Ｐｒｏｌｏｇプログラミングができる | Ｐｒｏｌｏｇプログラミングできない |
| ＰＢＬ課題 | 知識情報処理の課題が的確にできる | 知識情報処理の課題ができる | 知識情報処理の課題ができない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
本授業では，人工知能に関する知識表現手法について論理学の基本概念と技術を学習し，特に，命題論理，述語論理について理解と，それを計算機に実装する場合のProlog言語を用いたアルゴリズムの実現について演習し，その理解とを主たる目的とする．また学習した知識情報処理の基礎となる知識表現と知識推論等を，ＰＢＬ学習を通して応用力がつくようにグループ学習により実践的に学習する．
授業の進め方・方法:
講義は毎週OHPを用いたe-Learning 方式で行う．授業では，知識処理として述語論理およびPrologについて解説する．その応用としてPBLを用いた演習を行い，アイデア創出力，問題解決能力を育成する．また小テストまたは課題を課し問題を解くことによって理解を深める．
注意点:
講義で行っている内容に関しての課題を提出する．また，小テストをWeb形式で行うので，必ず講義内容の予習・復習をすること．PBL学習では，各班で協力して問題解決を行うこと．また最終結果を発表し，システムの成果物を評価するので，自主的に継続的に学習すること．
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
人工知能 |
論理と推論について理解する
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| 2週 |
人工知能 |
論理と推論について理解する
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| 3週 |
命題論理 |
命題論理式の意味や解釈，形式的体系を理解する
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| 4週 |
命題論理 |
命題論理式の意味や解釈，形式的体系を理解する
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| 5週 |
論理プログラミング |
論理プログラミングとProlog について理解する
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| 6週 |
論理プログラミング |
論理プログラミングとProlog について理解する
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| 7週 |
論理プログラミング |
論理プログラミングとProlog について理解する
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
関係述語による知識表現 |
基本的な機能の事実，規則，質問について学習する
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| 10週 |
関係述語による知識表現 |
基本的な機能の事実，規則，質問について学習する
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| 11週 |
述語論理 |
述語論理の意味や解釈，導出原理を学習する
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| 12週 |
PBLガイダンス |
グループ分けを行い，担当を決め課題を分析する
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| 13週 |
PBL問題の解析・設計 |
各班ごとに計画を行い，アイデアを創出し問題解決を行う
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| 14週 |
PBLシステムの作成 |
各班ごとに与えられた課題についてシステムを作成する
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| 15週 |
PBL成果発表 |
各班ごとに学んだことを発表する
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| 16週 |
定期試験 |
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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 | 小テスト・レポート | 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 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 70 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |