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科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 教科及び教科の指導法に関する科目(A類)・情報
科目名 情報選択必修科目
じょうほうせんたくひっしゅうかもく
Electively Required Subjects at Computing Education Majors
受講対象学生 教育学部, A 類

学部(学士課程) : 4年次
~73 期生
卒業要件の種別 選択必修
授業科目名 情報システム実習
じょうほうしすてむじっしゅう
Seminar in Information System
単位数 ② 単位
ナンバリングコード
educ-math-INFO2764-001
開放科目 非開放科目    
開講学期

通年

開講時間 月曜日 11, 12時限
授業形態

対面授業

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所

担当教員 萩原克幸

Hagiwara, Katsuyuki

SDGsの目標
連絡事項

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要 卒業研究に向けて,多変量解析・機械学習・信号処理の方法を統計解析ソフトRを通して学ぶ.多変量解析については回帰分析・判別分析・主成分分析・クラスター分析、機械学習については非線形回帰・非線形パターン分類法・混合分布モデル・確率推論、信号処理についてはウェーブレット変換など、これらの中からいくつかのテーマを選び、それらについての基礎理論を理解する。
学修の目的 多変量解析・機械学習・信号処理の方法の基礎理論を修得する.
学修の到達目標 多変量解析・機械学習・信号処理の方法の基礎理論を修得する.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
○教育をめぐる現実的課題について、専門的知識に基づいて適切な対応を考えることができる。
 教育に関する課題を意識した実践を企画・運営し、関係者と協力して問題解決に取り組むことができる。
 教育に関わる職業人に求められる使命感・責任感を持ち、異文化、多世代の人と連携・協力することができる。
○自律的な学習者として、主体的に学び、振り返ることができる。

○ 全学の教育目標
感じる力
  • ○感性
  •  共感
  • ○主体性
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 演習課題,レポートを総合して評価する.
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

問題提示型PBL(事例シナリオ活用含)
問題自己設定型PBL
プロジェクト型PBL
実地体験型PBL

特色ある教育

その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど)

英語を用いた教育

授業アンケート結果を受けての改善点
教科書 教科書:初回に指定する.
参考書
オフィスアワー 日時:毎週木曜日9:00~10:00
場所:教育学部2号館1F情報教育第2研究室(萩原克幸)
E-mail:hagi@edu.mie-u.ac.jp
受講要件
予め履修が望ましい科目 ・プログラミング基礎
・数値計算
・マルチメディア基礎
・マルチメディア応用
発展科目
その他

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード 多変量解析、機械学習、信号処理
Key Word(s) multivariate analysis, machine learning, signal processing
学修内容 1-10回目:回帰分析の応用
11-20回目:ロジスティック回帰の応用
21-30回目:主成分分析・クラスタ分析の応用
事前・事後学修の内容
事前学修の時間:120分/回    事後学修の時間:120分/回

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