三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2020 年度
開講区分	教科に関する専門科目(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	木曜日 9, 10時限
開講場所
担当教員	萩原克幸
担当教員	Hagiwara, Katsuyuki
SDGsの目標

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	レポート，出席状況およびテーマへの取り組み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
授業改善の工夫
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：毎週金曜日16:20～17:50 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	・卒業研究
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