2025年度 (最新) 学院等開講科目 工学院 機械系
計算力学・データサイエンス PJ
- 開講元
- 機械系
- 担当教員
- 各 教員
- 授業形態
- 実験等 (対面型)
- メディア利用科目
- -
- 曜日・時限
(講義室) - 月5-8 (I3-301, 302, 303) / 金1-4 (I3-301, 302, 303)
- クラス
- -
- 科目コード
- MEC.Q321
- 単位数
- 004
- 開講時期
- 2025年度
- 開講クォーター
- 3~4Q
- シラバス更新日
- 2025年9月26日
- 使用言語
- 日本語
シラバス
授業の目的(ねらい)、概要
【概要】
実験から得られるデータや,過去計測されたデータそのままでは,現象を理解し,操作したり,制御可能にしたりすることはできない.計算力学・データサイエンス PJ では,実験結果やデータと,計算モデル・統計モデルを用いたモデリングやシミュレーションの力を応用することで,現象を理解したり,制御したりする力を身につけることを目指す.数人程度のチームを構成し,進める.
【ねらい】
1. 工学的・社会的に意義がある課題に挑戦することで,これまでの授業で学んだ計算力学・データサイエンス技術を活用する能力を養う.
2. 物理現象・社会現象に対して,計算力学やデータサイエンスを活用するプロジェクトを立案できる能力を養う.
3. グループで計画的にプロジェクトを推進することを通じて,データ探索・生成・分析・考察までを一貫して行うことで,プロジェクト遂行のプロセスを学ぶことで,プロジェクト遂行力を養う.
到達目標
1. 物理現象・社会現象に対して,計算力学モデルあるいは統計モデルを適用することで,実験や観察では得られない情報・データを活用できる.
2. 計算力学やデータサイエンスを活用し,物理現象・社会現象に関する考察するプロジェクトを企画できる.
3. グループで協力して,データ探索・生成・分析・考察までを一貫して行うプロジェクトを遂行できる.
キーワード
計算力学,データサイエンス,シミュレーション,統計データ解析
学生が身につける力
- 専門力
- 教養力
- コミュニケーション力
- 展開力 (探究力又は設定力)
- 展開力 (実践力又は解決力)
授業の進め方
グループワークを主体とする.授業前半の3Qでは,同じ興味を持つ人がグループに分かれ,計算力学・データサイエンスを活用したプロジェクトを企画する.授業後半4Qは,各グループの議論に基づいて,プロジェクトの設計,実装,検証を行う.プロジェクトの成果の発表を行い,評価を受ける.
授業計画・課題
授業計画 | 課題 | |
---|---|---|
第1回 | 計算力学・データサイエンスPJのイントロダクション |
適宜、課題を課す。 |
第2回 | 計算力学・ データサイエンスPJの話題提供 |
適宜、課題を課す。 |
第3回 | グループ作りとプロジェクトの準備 |
適宜、課題を課す。 |
第4回 | プロジェクト構想(関連技術・データなどの調査) |
適宜、課題を課す。 |
第5回 | プロジェクト構想(関連技術・データなどの調査) |
適宜、課題を課す。 |
第6回 | プロジェクト構想(データ探索・生成・分析などの全体構想作成) |
適宜、課題を課す。 |
第7回 | プロジェクト構想(データ探索・生成・分析などの全体構想作成) |
適宜、課題を課す。 |
第8回 | プロジェクト構想(データ探索・生成・分析などの全体構想作成) |
適宜、課題を課す。 |
第9回 | プロジェクト構想(データ探索・生成・分析などの全体構想作成) |
適宜、課題を課す。 |
第10回 | プロジェクト構想(データ探索・生成・分析などの全体構想作成) |
適宜、課題を課す。 |
第11回 | プロジェクト構想(データ探索・生成・分析などの全体構想作成) |
適宜、課題を課す。 |
第12回 | 構想発表会の準備 |
構想発表会の準備 |
第13回 | 構想発表会 |
構想発表会資料の提出。 |
第14回 | プロジェクトの構想発表会のフィードバック |
適宜、課題を課す。 |
第15回 | プロジェクトの実装 |
適宜、課題を課す。 |
第16回 | プロジェクトの実装 |
|
第17回 | プロジェクトの実装 |
適宜、課題を課す。 |
第18回 | プロジェクトの実装 |
適宜、課題を課す。 |
第19回 | プロジェクトの実装 |
適宜、課題を課す。 |
第20回 | プロジェクトの検証(効果評価の方法検討) |
適宜、課題を課す。 |
第21回 | プロジェクトの検証(効果評価実験) |
適宜、課題を課す。 |
第22回 | プロジェクトの検証(効果評価実験) |
適宜、課題を課す。 |
第23回 | プロジェクトの考察(効果評価の整理) |
適宜、課題を課す。 |
第24回 | プロジェクトの考察(妥当性評価・改善点の整理) |
適宜、課題を課す。 |
第25回 | プロジェクトの発表の準備(発表資料の作成) |
適宜、課題を課す。 |
第26回 | プロジェクの発表の準備(発表資料の作成) |
プロジェクの発表の準備 |
第27回 | プロジェクトの発表会・討論会 |
発表会資料の提出。 |
第28回 | プロジェクトの発表会の結果をもとにした修正 |
発表会資料の提出。 |
準備学修(事前学修・復習)等についての指示
学修効果を上げるため,配布資料等のみならず,その他の参考資料も参照しながら,「毎授業」授業内容に関する 予習と復習(課題含む)をそれぞれ本学学修規程で定められた時間を目安に行う.
教科書
特になし
参考書、講義資料等
講義資料は,必要に応じて LMSで配布する.
成績評価の方法及び基準
レポート50%,グループワーク50%を目安する.グループワークは構想発表や発表会での評価,およびチームでの貢献具合等から総合的に評価する.
関連する科目
- XEG.B101 : 工学リテラシーI
- XEG.B102 : 工学リテラシーII
- XEG.B103 : 工学リテラシーIII
- XEG.B104 : 工学リテラシーIV
- MEC.A202 : 機械系リテラシー
- MEC.B201 : 情報数理基礎
- MEC.B221 : 統計データ解析
- MEC.B222 : 計算力学基礎
- MEC.K332 : 有限要素法
- MEC.B334 : 時系列データ解析
履修の条件・注意事項
機械系所属学生に限る.また,「MEC.Q201:機械システム学」または「MEC.A202:機械系リテラシー」の単位を修得済みであること