科目ナンバー

SE-AI2-7A16

履修条件・関連科目等

　１年次科目「統計学」、２年次科目「データ解析第１」を履修し、検定・推定、分散分析、回帰分析について学んでいること、２年前期の「テクニカルプレゼンテーション」を履修し、技術レポートの作成の仕方について学んでいることが前提となる。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　ビジネスデータサイエンス学科の講義・演習を補完するべく、調査・実験の計画、データの収集から、分析、分析結果の活用、レポート作成までをグループワークで行う。
　テーマは４テーマ有り、１テーマあたり３回実施される。テーマの内容については、「授業計画と内容」を参照のこと。
　

科目目的

　実際の問題・課題におけるデータサイエンスの活用の場を体験することで、その内容および適用上のポイントをより深く理解することを目的とする。

到達目標

　目的に応じた調査・実験の計画、データの収集、解析、解析結果の活用、レポート作成ができる力を身につけること。

授業計画と内容

第1回 オリエンテーション

第2回 ～第13回 以下の4テーマからなる実験をクラス毎にローテーションで実施。 1つのテーマに付き３回, 　計12回。

テーマ1 実験計画法 (長塚):
(1) 割りばしカタパルトを用いた要因配置実験
(2) 割りばしカタパルトを用いた2水準系直交配列表実験
(3) 3水準系直交配列表実験, 球が最も飛ぶ条件は?

テーマ2 生産・設計・商品企画における調査・実験と解析 (中條):
(1) 生産におけるプロセス解析（生産工程のデータを用いて品質特性に影響を与える要因を解析する）
(2) 設計における最適条件の探索（紙ヘリコプターを用いて最適な設計条件を求める）
(3) 商品企画における感性評価（清涼飲料水のパッケージのデザインの好みに関する感性評価データをもとに商品企画を考える）

テーマ3 人間工学・感性工学実験 (大野):
(1) 作業時の疲労度の測定
(2) 生活空間の騒音測定
(3) 官能評価実験（オレンジジュースの一対比較による飲み比べ）

テーマ4 地理情報科学実験 (馬塲):
(1) 地理情報の収集と測定
(2) 地理情報システム(GIS)を用いた空間分析
(3) 住環境評価実験



第14回 総合討論

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

　授業外に各自で毎週レポートを作成する。十分時間をかけて、自分で解析し、自分で考え、自分なりの結論を導くこと。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり１時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり２時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

成績評価については、第1回 オリエンテーション時に詳しい説明を行う。原則、第1回オリエンテーション時に説明した評価方法で評価を行う。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

パーソナルコンピュータ

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

　テキストを作成・配布する。

その他特記事項

　レポート作成に当たっての質問を授業外に受け付ける。積極的に活用すること。

参考URL