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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