| 開講学期／Course Start | 2022年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 木/Thu 3 , 木/Thu 4 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科数理情報システムコース |
| 対象学年／Year | 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 | 演習科目 |
| 授業科目名／Course Title | 情報学応用演習Ａ／Informatics Applied Practice A |
| 単位数／Number of Credits | 1 |
| 担当教員名／Lecturer | 近藤 敏志 (システム理化学科数理情報システムコース) , 小林 洋介 (システム理化学科数理情報システムコース) , 泉 佑太 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4135 |
| 連絡先／Contact |
近藤 敏志(教員室：V614．E-mail：kondo_at_mmm.muroran-it.ac.jp ("_at_"は"@"です))
小林 洋介(V612 46-5440 ykobayashi(at)csse.muroran-it.ac.jp スパム対策のため@を(at)で表記しています。 緊急時を除き，極力E-mailで連絡ください)) |
| オフィスアワー／Office hours |
近藤 敏志(特に指定しない．事前にEメールで連絡を入れ日程調整すること．)
小林 洋介(月曜日16:00-17:00) |
| 実務経験／Work experience |
|
| 更新日／Date of renewal | 2022/03/02 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
「知能プログラミング」、「計測・制御」の演習を通して、講義（座学）で学んだ事柄をより深く理解する。 課題1. 知能プログラミング 知能プログラミング実験では、コンピュータ知能に関わる知識情報処理として、選択と意思決定のアルゴリズムについて、その基礎的手法をプログラミングし、実行結果を考察することで理解する。 課題2. 計測・制御 ロボットを制御するプログラムの開発を行う。特にセンサーから得られた情報に基づいて、自機の簡単な制御が出来るようにする。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
課題1. 知能プログラミング 目標1-1：探索と行動選択などコンピュータ知能の基本アルゴリズムを理解・作成できる（理解力）。 目標1-2：高度な意思決定アルゴリズムなど、作成・改良できる（応用力）。 目標1-3：学習した内容を正しく論理的にレポートによって説明できる（表現力）。 課題2. 計測・制御 目標2-1 センサーからの情報を読み取ることが出来る（理解力）。 目標2-2 センサーから得られる状況に応じた動作をプログラミングによって実現することが出来る（応用力）。 目標2-3：学習した内容を正しく論理的にレポートによって説明できる（表現力）。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数（実時間）：1単位（45分/60分）×2時限×15回＝22.5時間 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて4時限必要です。 第１回：「知能プログラミング」「計測・制御」実験の概要説明、成績評価・レポート提出法の説明ガイダンス 第２回：課題共通１：オンライン対応演習環境の構築と確認 第３回：課題共通２：LaTeXを用いたレポート作成方の確認と演習 第４回：知能プログラミング１：Pythonによるオブジェクト指向プログラミング 第５回：知能プログラミング２：プロットとクラス 第６回：知能プログラミング３：計算複雑性 第７回：知能プログラミング４：ナップザック問題とグラフ最適化 第８回：知能プログラミング５：課題プログラムの基礎設計と開発 第９回：知能プログラミング６：課題プログラムの中間レビューと改善 第１０回：計測制御１：Arduino言語について 第１１回：計測制御２：Arduinoを用いた機器制御プログラミング1 第１２回：計測制御３：Arduinoを用いた機器制御プログラミング2 第１３回：計測制御４：Arduinoを用いたシリアル通信 第１４回：計測制御５：課題プログラムの基礎設計と開発 第１５回：計測制御６：課題プログラムの中間レビューと改善 講義時間外には演習室を開放しています。この開放時間を利用して、各回の演習内容の自主的な予習復習などを前提とする。 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて40時間必要です。 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、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。 |
| 教科書 ／Required Text |
なし。実験時間中またはMoodleを使用し、適宜配布する。 |
| 参考書等 ／Required Materials |
なし。実験時間中またはMoodleを使用し、適宜配布する。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
到達度目標の全ての項目について、提出されたレポートの内容で成績を判定する。 100点満点中60点以上が合格点である。 課題1. 知能プログラミング レポートにおいて、論述問題および実験的課題を出題し、目標1-1から目標1-3の達成度を評価する。 課題2. 計測・制御 レポートにおいて、論述問題および実験的課題を出題し、目標2-1から目標2-3の達成度を評価する。 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、成績評価方法は変更する可能性があります。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
不合格の場合は再履修すること。 再履修する場合、正規学年の学生と同様に出席し、レポートを提出すること。 関連科目の内容を調べ、理解して授業に臨むこと。 |
| 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、プログラミングA、データ構造とアルゴリズム、情報学基礎演習A |
| 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 |
|---|---|---|---|---|
| 該当するデータはありません | ||||
|
Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
毎回の授業でプログラミング・実験・考察を行う課題を課す。 |
|---|---|
|
Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |
|
Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
計測制御実験では複数の学生で一つのボードを扱うので協力してプログラミングして課題を完成させる。 |
|
Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
|
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） |
1年前期から2年後期に学んだことを基礎として、総合的な学習を行う。 手順を全て与えられるのではなく、資料を読み理解することによって自ら実験手順を考え、実施する。 |
|
Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |