| 開講学期／Course Start | 2022年度／Academic Year 後期／Second |
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| 開講曜限／Class period | 水/Wed 9 , 水/Wed 10 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科物理物質システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Physics and Materials Sciences |
| 対象学年／Year | 2年 , 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 理工学情報演習（Aクラス・物理物質システムコース）／Information Technology for Science and Engineering |
| 単位数／Number of Credits | 1 |
| 担当教員名／Lecturer | 澤口 直哉 (システム理化学科物理物質システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4039 |
| 連絡先／Contact | 澤口 直哉(Y607 / 0143-46-5673 / nasawa(at mark)mmm.muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 澤口 直哉(月曜日 8:45-10:15, 14:35-16:05 (後期)) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2022/08/10 |
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| 授業のねらい ／Learning Objectives |
計算機の発達と情報の活用方法の発展に伴い、自然科学分野においてもデータの活用が重要な要素の一つとなっている。本授業においては、情報の利活用を中心として、物理分野で必要となる情報の集約・計算・解析の基礎を身に付けることを学習のねらいとする。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1. 科学分野における広領域な情報の探索と集約するためのソフトウエアの利活用ができる。(10%) 2. 科学分野を学ぶときに基礎となる計算法を理解し使用できる。(30%) 3. 科学分野における問題を対象にプログラム作成や必要に応じてソフトウエアも活用して基礎的な数値解析と計算を行える。(60%) |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数（実時間）： 22.5時間 第1週 科学分野における情報の利活用と機器基本操作 第2週 科学分野における情報処理と計算の基礎（数値表現） 第3週 科学分野における情報処理と計算の基礎（誤差解析） 第4週 科学分野における情報処理と計算の基礎（情報演算） 第5週 科学分野における情報処理と計算の基礎（方程式と関数） 第6週 科学分野における数値計算基礎演習 第7週 数値計算と解析法１（数値解析法の基礎） 第8週 数値計算と解析法2（数値解析法の応用） 第9週 科学分野における数値計算応用演習 第10週 数値計算２（データ統計処理） 第11週 数値計算３（モデル統計処理） 第12週 計算の活用と問題解決１（科学分野におけるデータ活用） 第13週 計算の活用と問題解決2（データ活用のための総合計算） 第14週 科学分野における計算発展演習 第15週 演習課題の提出 ・各回、事前・事後合わせて１時間程度の学修時間が必要です。 新型コロナウイルス感染症の感染状況に応じ、履修生へ十分周知の上で授業計画・授業実施方法を変更することがある。 |
| 参考書等 ／Required Materials |
いかにして実験をおこなうか : 誤差の扱いから論文作成まで G.L. Squires [著] ; 重川秀実 [ほか] 訳 丸善 2006(ISBN:4621076612)
計測における誤差解析入門 John R. Taylor著 ; 林茂雄, 馬場凉訳 東京化学同人 2000(ISBN:480790521X) 計測データと誤差解析の入門 ウィリアム・リクテン著 ; 村上雅章訳 ピアソン・エデュケーション 2004(ISBN:4894717506) 化学実験における測定とデータ分析の基本 小笠原正明, 細川敏幸, 米山輝子著 東京化学同人 2004(ISBN:4807905961) 実験精度と誤差 : 測定の確からしさとは何か N. C. バーフォード著 ; 酒井英行訳 丸善 1997(ISBN:4621043803) Excelではじめる数値解析 伊津野和行, 酒井久和共著 森北出版 2014(ISBN:9784627096318) Excelで操る!ここまでできる科学技術計算 神足史人著 丸善出版 2018(ISBN:9784621303276) |
| 教科書・参考書に関する備考 | 教科書の指定はない。資料を配付する。参考書は随時紹介する。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
目標1. 演習課題提出 (第6週)によって達成度を評価する。 目標2. 小テストと演習課題提出 (第6週)によって達成度を評価する。 目標3. 小テストと演習課題提出 (第9, 14週)によって達成度を評価する。 以上を総合的に判断し、100点満点中60点以上を合格とする。 不合格となった者は再履修すること。 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法を変更する可能性がある。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
これまでに学習した数学系の授業内容を復習しておくこと。表計算ソフトウェア（Excel）の利用を予定している。事前準備としてソフトウェアに馴染んでおくことを勧める。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
演習課題を含め、課外学習で理解を深めることを期待する。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
プログラミング演習、確率論、統計的データ分析 |
| 備考 ／Notes |
本科目においては，数理データサイエンス教育プログラムの科目における情報基礎科目群に含まれ，情報関連の基盤的な内容を学びます。数理データサイエンス教育プログラムについては，学生便覧（令和３年度～）を参照してください。 DSポイント：2ポイント |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
演習課題は、授業中に必ず終わることを前提としていない。終わらない演習課題は持ち帰って自主的に取り組み、完成させて提出すること。 |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
なし |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
2年次前期までに学んだ数学的知識、プログラミング技術などを利用して課題に取り組む学習を行う。 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |