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科目の基本情報
| 開講年度 | 2021 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 生物資源学研究科(博士前期課程)生物圏生命科学専攻 | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次 |
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| 選択・必修 | 選択必修 |
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| 授業科目名 | 水産応用情報学演習 | |
| すいさんおうようじょうほうがくえんしゅう | ||
| Seminar on Applied Marine Informatics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | BIOR-Life-5372-015
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
通年 |
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| 開講時間 |
開講時間は，Moodle，掲示もしくはEメールにて受講者に連絡する． |
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| 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 |
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| 開講場所 | 開講場所は，Moodle，掲示もしくはEメールにて受講者に連絡する． | |
| 担当教員 | 岡辺拓巳（生物圏生命科学専攻，地域拠点サテライト） | |
| OKABE, Takumi | ||
| 実務経験のある教員 | 気象情報企業や情報通信企業にて，気海象情報システムの構築や運用に関する実務に従事した経験を活かして，ICTの実装とビッグデータが鍵を握るスマート水産業の実務的な情報も踏まえた指導を行う． | |
| SDGsの目標 |
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| 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 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 海洋におけるデータトランスフォーメーション（DX）を主題とする．沿岸や海洋環境，生物や漁業における課題を設定し，センシングやデジタル化といった情報技術やIoTを活用したデータ取得を実施する．また，オープンデータ等のビッグデータも交えた分析（機械学習，データマイニング，統計解析など）に取り組む．一連のプロジェクトは，定期的に発表やレビューを実施する． |
|---|---|
| 学修の目的 | 海洋DXへの理解を深めるとともに情報技術の海洋分野への応用法を習得し，スマート水産業における課題を技術的に解決できる能力を身につけることを目的とする． |
| 学修の到達目標 | 水産業や海洋における課題に対して情報技術を応用しすることができる．センサ類を実フィールドに展開し，オープンデータを含めてビッグデータを生成する技術を習得する．このデータを分析し，持続可能なスマート水産業を社会実装するための知識と技術を習得する． |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | レビュー・発表（50%），レポートによる評価（50%）により評価する．（合計が60%以上で合格） |
| 授業の方法 | 演習 |
| 授業の特徴 |
プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 地域理解・地域交流の要素を加えた授業 |
| 授業改善の工夫 | 受講生が自ら調査やデータ取得・処理し，これらを定期的に発表することを取り入れ，グループワークや教員との双方向のやり取りを通じて学修の効果を高める． |
| 教科書 | 適宜資料を配布する． |
| 参考書 | 分析手法に関する書籍や文献，例えば ・飯塚修平：ウェブ最適化ではじめる機械学習，ISBN978-4-87311-916-8 ハードウェア作成に関する書籍や文献，例えば ・Massimo Banzi et al.：Arduinoをはじめよう，ISBN978-4-87311-733-1 |
| オフィスアワー | Eメールにて予約，日時を調整する．okabe@bio.mie-u.ac.jp |
| 受講要件 | なし |
| 予め履修が望ましい科目 | なし |
| 発展科目 | なし |
| その他 | プログラミングやデータ分析を実施するため，ラップトップPCを持参すること． |
授業計画
| MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=11526 |
|---|
| キーワード | スマート水産業，センシング，ビッグデータ分析 |
|---|---|
| Key Word(s) | ICTs for fisheries, sensing, big data analysis |
| 学修内容 | 第１回：ガイダンス，イントロダクション：スマート水産業と海洋ビッグデータに関する講義 第２回：課題・テーマの設定：地域の海や漁業が抱える課題を整理する 第３回：課題・テーマの設定：情報技術で解決する課題を選択する 第４回：テーマ設定のレビュー：課題と調査・分析手法のアイデアに関する発表と議論 第５回：システム設計：海域・漁業のセンシングや分析手法の詳細調査 第６回：システム設計：設定したテーマへの情報技術・分析手法の応用を検討する 第７回：システム設計のレビュー：実行可能性の検討 第８回：センサ類の作成：ハードウェアの入手，作成（課題によっては第13回までプログラミング） 第９回：センサ類の作成：電子工作によるセンサ・通信ユニットの作成 第１０回：センサ類の作成：電子工作によるセンサ・通信ユニットの作成（続き） 第１１回：センサ類の作成：サーバ・クラウド環境のセットアップ 第１２回：センサ類の作成：テストデータの取得 第１３回：センサ類の作成：テストデータ取得に基づくセンサユニットの修正と改良 第１４回：センサの設置：フィールド等へのインストール 第１５回：センサシステムのレビュー：観測開始と取得データの報告会，議論 第１６回：分析手法の実装：データ分析プログラムの作成 第１７回：分析手法の実装：データ分析プログラムの作成（続き） 第１８回：分析手法の実装：オープンデータやテストデータを用いた試算 第１９回：分析手法のレビュー：作成プログラムのレビュー（意見交換会） 第２０回：分析手法の実装：レビューによる修正 第２１回：センシングデータによる分析：取得データを対象とした分析 第２２回：センシングデータによる分析：取得データを対象とした分析（続き） 第２３回：分析結果の考察と議論：データ分析結果のレビュー 第２４回：分析結果の考察と議論：海や漁業の情報化が設定課題に貢献できるか？（データ分析結果とシステムの社会実装に関する議論） 第２５回：センサ類の撤去 第２６回：最終発表に向けた成果等のとりまとめ：梗概作成 第２７回：最終発表に向けた成果等のとりまとめ：プレゼン資料作成 第２８回：最終報告会：設定課題に対する取り組み成果の報告 第２９回：本演習の設定課題と取り組みに関する総括（学生・教員含めた議論や意見交換） 第３０回：水産業における情報通信化の実装とその課題に関する講義 |
| 事前・事後学修の内容 | 第１回予習：スマート水産業や海洋ビッグデータ活用の実例を調べる． 第１回復習：スマート水産業を構成する技術的要素を整理する． 第2回予習：地域の海の課題を調査する． 第2回復習：地域の海や水産業の課題の詳細を整理して情報通信技術が貢献できる課題を検討する． 第3回予習：情報通信技術を投入する課題を絞り込み，展開する手法について調査・整理する． 第3回復習：設定した環境・産業課題を詳細に調査する． 第4回予習：課題と調査・分析手法のアイデアに関してまとめ，発表資料を作成する． 第4回復習：レビューで上がった疑問点や議論などを整理し，対応を検討する． 第5回予習：実際にフィールドに展開するセンシング技術を事前調査する． 第5回復習：フィールドに投入するセンサなどに関して，詳細をとりまとめる． 第6回予習：構築するシステムの概略を計画する． 第6回復習：システムの構成や詳細を調査し，計画を具体的な資料へ落とし込む． 第7回予習：フィールドで展開するシステムに関する発表資料を作成する． 第7回復習：レビューで上がった疑問点や議論などを整理し，対応を検討する． 第8回予習：システム構築に必要なハード・ソフトウェアを調査してまとめる． 第8回復習：必要な資材などを準備する． 第9回予習：センサ類の作成に関して準備する（工具の準備，設計）． 第9回復習：センサや通信ユニットに関する工作をする． 第10回予習：センサや通信ユニットに関する工作をする． 第10回復習：センサや通信ユニットにを仕上げる． 第11回予習：データの保存用サーバやクラウドについて調査する（プロバイダやプロトコルなど）． 第11回復習：サーバやクラウドのセットアップを終える． 第12回予習：作成したセンサユニットが稼働することを確認する． 第12回復習：テストデータがサーバで受診される段階まで作業を進める． 第13回予習：様々な環境データを取得してみて，センサからサーバまでの一連のデータの流れの中で，意図しない挙動がないか確認する． 第13回復習：センサ類の修正を終え，フィールドへ投入できるセンサユニットを仕上げる． 第14回予習：フィールドに設置するための資材をそろえる． 第14回復習：設置状況に関する写真やフィールドノートの記録を整理する． 第15回予習：センサユニットの設置・観測開始・取得初期のデータをまとめ，発表資料を作成する． 第15回復習：レビューで上がった疑問点や議論などを整理する． 第16回予習：テストデータや取得データをまとめて，試験的なデータセットを作成しておく．プログラミング環境を整備しておく． 第16回復習：データ分析プログラムを作成する． 第17回予習：データ分析プログラムを作成する． 第17回復習：データ分析プログラムを完成させる． 第18回予習：テストデータを使い，完成したプログラムを用いて試算してみる． 第18回復習：修正版プログラムを完成させる． 第19回予習：分析およびプログラムに関する発表資料を作成する． 第19回復習：レビューで上がった疑問点や議論などを整理し，対応策を検討する． 第20回予習：分析手法の改良・修正に関して情報を収集する． 第20回復習：分析手法の改良・修正を完了し，テストデータでの動作や分析結果を確認する． 第21回予習：この時点までにサーバに蓄積されているデータをまとめておく． 第21回復習：演習に続き，データ分析を実施する． 第22回予習：データ分析を実施する． 第22回復習：データ分析を完了する． 第23回予習：データ分析結果をまとめ，発表資料を作成する． 第23回復習：レビューで上がった疑問点や議論などを整理する． 第24回予習：一連のデジタル化を継続することが，課題解決に結びつくかを客観的に検証し，意見をまとめる． 第24回復習：議論の結果をまとめ，自身の計画と比較して成功や課題を整理する． 第25回予習：フィールド作業に対する準備をする． 第25回復習：センサユニットの解体などを終える．サーバなど使用を終えたものを片付ける． 第26回予習：最終発表用の梗概の構成を考え，必要な資料・文献を入手しておく． 第26回復習：梗概の作成を終える． 第27回予習：最終発表用のプレゼンテーションの構成を考え，必要な資料・文献を入手しておく． 第27回復習：プレゼンテーション資料の作成を終える． 第28回予習：最終プレゼンテーションの発表練習をおこなう． 第28回復習：質疑応答内容を整理する． 第29回予習：本演習で取り組んだ内容や取りまとめた資料を整理しておく． 第29回復習：議論や意見交換の内容を整理して，最終レポート用の資料を作成する． 第30回予習：スマート水産業や海洋ビッグデータ活用で失敗している実例・成功している実例を調べて比較しておく． 第30回復習：自身の取り組んだ内容がどの程度，課題解決へのインパクトを持っているか，評価してみる． |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |