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 2021 年度
開講区分 生物資源学部
受講対象学生 共生環境学科・全教育コース
学部(学士課程) : 2年次
選択・必修 選択
選択推奨科目(農業土木コース)
授業科目名 情報科学応用演習
じょうほうかがくおうようえんしゅう
Advanced Information Science
単位数 2 単位
ナンバリングコード
BIOR-Envi-3142-001
開放科目 非開放科目    
開講学期

後期

開講時間 水曜日 1, 2時限
授業形態

ハイブリッド授業

* 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 情報教育室(教養教育1号館4階)

担当教員 ○取出伸夫(共生環境学科),坂井 勝(共生環境学科)

○TORIDE, Nobuo, SAKAI, Masaru

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 この授業では,情報科学基礎と情報科学演習で学んだことを発展させたより高度な内容を学ぶ.特に,エクセルに含まれるVisual Basicを使ってプログラミング言語の基礎を学んだり,その他マクロ機能を使ったデータ処理について学ぶ.
学修の目的 多くのデータをより高度により効率的に処理するためには,表計算ソフトやプログラミング言語を使いこなすことが必要である.そこで、Visual Basicを通してプログラミング言語の基礎、及びマクロ機能を用いたエクセルの高度利用法を身につけ,実験・調査結果の解析に活用できる技術を身につける.
学修の到達目標 プログラミング言語の基礎を理解し,エクセルのセル操作と連動したプログラムを作成できるようになる.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
 幅広い教養と倫理観、国際感覚を身につけ、豊かな人間性を有している。
 生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有している。
○科学的で論理的な思考を展開することができ、計画的に問題の解決に取り組むことができる。
 豊かなコミュニケーション能力を持ち、他者と協力して行動することができる。
 社会の変化に柔軟かつ自律的に対応し、発展的に生きていくことができる。

○ 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

○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準 課題100%
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

特色ある教育

グループ学習の要素を加えた授業
Moodleを活用する授業

英語を用いた教育

授業改善の工夫 提出課題により学生の理解度を確認し,また授業に対する要望等を書いてもらうことにより,適宜,授業改善を行う.
教科書
参考書
オフィスアワー 随時受け付け.部屋番号574. オンライン可(メール【取出:ntoride@bio.mie-u.ac.jp】で予約)
受講要件
予め履修が望ましい科目 情報科学基礎,環境系数学
発展科目 共生環境学科で開講される各実験・演習、卒業研究
その他

授業計画

MoodleのコースURL https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=8768
キーワード エクセル、プログラミング、マクロ、Visual Basic、Active X
Key Word(s) Excel, programing, macro, visual vasic, Active X
学修内容 エクセルのVisual Basic Applicarion (VBA)を用いたプログラミングを学ぶ.

第1回:最小二乗法のセルを用いた計算
第2回:最小二乗法のプログラム
第3回:面積計算: 長方形と台形則(シンプソン法)の比較
第4回:データの並び替え,ヒストグラムの作成
第5回:ニュートン法: 2次関数
第6回:ニュートン法: 一般的な関数
第7回: 2分法
第8回:ソルバー・アクティブXの利用
第9回:計測データの加工
第10回:降水データの解析
第11回:温度データの解析: 日平均気温
第12回:温度データの解析: 移動平均
第13回:温度データの解析: 積算温度
第14回:自由課題の発表1
第15回:自由課題の発表2
事前・事後学修の内容 毎回の課題を通してプログラミングを学び,計算結果を考察し,翌週の発表の準備を行う.
事前学修の時間:60分/回    事後学修の時間:180分/回

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