様式１
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
山陽小野田市立山口東京理科大学① 学校名

公立大学法人山陽小野田市立山口東京理科大学② 大学等の設置者③ 設置形態公立大学
山口県山陽小野田市大学通1－1－1④ 所在地

数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称

令和2年度⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑦ 教員数

107

（非常勤）

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
320⑨ 全学部・学科の入学定員

33

人

24

人

人

⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

1,227

総数

１年次

332

人

２年次

368

人

３年次

342

人

４年次

185

人

５年次

0

人

６年次

0

人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

武田 健

（役職名）

副学長

⑫ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
学長室会議（責任者名）

望月 正隆

（役職名）

学長

⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
自己点検・評価委員会（責任者名）

望月 正隆⑭ 申請する認定プログラム

（役職名）

学長

認定教育プログラムと認定教育プログラム+（プラス）

連絡先
所属部署名 総務部総務課
E-mailsomu@admin.socu.ac.jp

1

担当者名

栗田 秀隆

電話番号

0836-88-4504

様式２－１
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件
プログラムを構成する（１）から（５）の科目群をそれぞれ２単位以上取得すること。
工学部機械工学科のプログラムを構成する科目群は下表のとおり。

③ 授業科目名称
授業科目名称（１）データ・ＡＩは、現在進行中の社 電気電子工学通論２
1 会変化（第４次産業革命、Society
地域社会学
2 5.0等）に深く寄与しているものであり、私たちの生活と密接に結びつい
特許法
3 ていることを学ぶ（２）社会で活用されているデータや 社会学
4 データの活用領域は非常に広範囲
地域社会学5 であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るこ
社会統計学
6 とを学ぶ経営工学
7（３）様々なデータ利活用の現場に 社会学
8 おけるデータ利活用事例を通し、数社会統計学
9 理・データサイエンス・ＡＩは、様々な適用領域の知見と組み合わせるこ

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34

10 とで価値を創出することを学ぶ

地域社会学

35

11

地域技術学

36

12

特許法

37

13

デザイン工学１38（４）活用に当たっての様々な留意事項
14 （個人情報保護、データ倫理等）を理解 コンピュータ概論
し、情報セキュリティや情報漏洩等、デー
コンピュータ演習１
15 タを守る上での留意事項を学ぶ

39

16 （５）実データ・実課題（学術データ等 経営工学を含む）を用いた演習など、社会で17 の実例を題材として、「データを読 社会統計学
む、説明する、扱う」といった基本的
確率・統計
18 な活用法を学ぶ

41

43

19

コンピュータ演習１

44

20 オプション科目

線形代数１

45

21

基礎数学

46

22

コンピュータシステム

47

23

プログラミング演習１

48

24

プログラミング演習２

49

25

センサ工学

50

(修了要件に含まず）

40

42

2

様式２－２
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件
プログラムを構成する（１）から（５）の科目群をそれぞれ２単位以上取得すること。
工学部電気工学科のプログラムを構成する科目群は下表のとおり。

③ 授業科目名称
授業科目名称（１）データ・ＡＩは、現在進行中の社 人工知能
1 会変化（第４次産業革命、Society
デザイン工学１
2 5.0等）に深く寄与しているものであり、私たちの生活と密接に結びつい
電気工学特別講義
3 ていることを学ぶ
地域社会学
4
特許法
5
社会学
6 （２）社会で活用されているデータやデータの活用領域は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を 地域社会学
7 解決する有用なツールになり得るこ
社会統計学
8 とを学ぶ
経営工学
910

授業科目名称26 オプション科目(修了要件に含まず）

基礎数学

27

情報理論

28

アルゴリズム論

29

コンピュータシステム

30

プログラミング基礎

31

プログラミング実習１A

32

プログラミング実習１B

33

プログラミング実習２

34

プログラミング実習３

35

電気通信工学11 （３）様々なデータ利活用の現場に 社会学
おけるデータ利活用事例を通し、数12 理・データサイエンス・ＡＩは、様々な 社会統計学
適用領域の知見と組み合わせるこ
地域社会学
13 とで価値を創出することを学ぶ

36

電子物性工学１

37

コンピュータグラフィックス

38

ソフトウェア工学

14

地域技術学

39

データベース論

15

特許法

40

電気電子計測16

デザイン工学１

41

17

人工知能

42

人工知能

（４）活用に当たっての様々な留意事項
18 （個人情報保護、データ倫理等）を理解 コンピュータ概論
し、情報セキュリティや情報漏洩等、デー
コンピュータ演習１
19 タを守る上での留意事項を学ぶ

43

20 （５）実データ・実課題（学術データ等 経営工学

45を含む）を用いた演習など、社会で21 の実例を題材として、「データを読 社会統計学
む、説明する、扱う」といった基本的
確率・統計
22 な活用法を学ぶ

44

46
47

23

コンピュータ演習１

48

24 オプション科目(修了要件に含まず）

線形代数１

49

25

線形代数２

50

3

様式２－３
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件
プログラムを構成する（１）から（５）の科目群をそれぞれ２単位以上取得すること。
工学部応用化学科のプログラムを構成する科目群は下表のとおり。

③ 授業科目名称
授業科目名称（１）データ・ＡＩは、現在進行中の社会変化（第４1 次産業革命、Society 5.0等）に深く寄与している 地域社会学ものであり、私たちの生活と密接に結びついてい
特許法
2 ることを学ぶ
社会学
3 （２）社会で活用されているデータやデータの活用領域は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を 地域社会学
4 解決する有用なツールになり得るこ
社会統計学
5 とを学ぶ経営工学
6（３）様々なデータ利活用の現場に 社会学
7 おけるデータ利活用事例を通し、数社会統計学
8 理・データサイエンス・ＡＩは、様々な適用領域の知見と組み合わせるこ
地域社会学
9 とで価値を創出することを学ぶ

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34

10

地域技術学

35

11

特許法

36

（４）活用に当たっての様々な留意事項
12 （個人情報保護、データ倫理等）を理解 コンピュータ演習１
し、情報セキュリティや情報漏洩等、デー
コンピュータ演習２
13 タを守る上での留意事項を学ぶ

37

14 （５）実データ・実課題（学術データ等 経営工学を含む）を用いた演習など、社会で15 の実例を題材として、「データを読 社会統計学
む、説明する、扱う」といった基本的
コンピュータ演習１
16 な活用法を学ぶ

39

17

コンピュータ演習２

42

18 オプション科目(修了要件に含まず）

線形代数１

43

19

線形代数２

44

20

基礎数学

45

21

分子生物学１

46

38

40
41

22

47

23

48

24

49

25

50

4

様式２－４
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件
プログラムを構成する（１）から（５）の科目群をそれぞれ２単位以上取得すること。
薬学部薬学科のプログラムを構成する科目群は下表のとおり。

③ 授業科目名称
授業科目名称（１）データ・ＡＩは、現在進行中の社会変化
1 （第４次産業革命、Society 5.0等）に深く寄与 臨床統計学しているものであり、私たちの生活と密接に
入門統計推計学
2 結びついていることを学ぶ
臨床統計学
3 （２）社会で活用されているデータやデータの活用領域は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を 入門統計推計学
4 解決する有用なツールになり得るこ
疾病の予防
5 とを学ぶ（３）様々なデータ利活用の現場における6 データ利活用事例を通し、数理・データサ 学術と地域文化１
イエンス・ＡＩは、様々な適用領域の知見と7 組み合わせることで価値を創出することを 臨床統計学
学ぶ
生物統計学
8
（４）活用に当たっての様々な留意事項（個人
9 情報保護、データ倫理等）を理解し、情報セ 入門情報リテラシー
キュリティや情報漏洩等、データを守る上で10 の留意事項を学ぶ

情報リテラシー11 （５）実データ・実課題（学術データ等 生物統計学
を含む）を用いた演習など、社会で12 の実例を題材として、「データを読 入門統計推計学
む、説明する、扱う」といった基本的
情報リテラシー13 な活用法を学ぶ

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38

14 オプション科目(修了要件に含まず）

バイオ・ケモインフォマティクス 39

15

インシリコ創薬

40

16

総合医療薬学７

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

5

様式３
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムの履修者数等の実績について
学部・学科等名称

収容
定員

工学部・機械工学科 （工学）
工学部・電気工学科 （工学）
工学部・応用化学科 （工学）
薬学部・薬学科 （保健）
合 計

240
240
320
360
1,160

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 平成27年度 履修者数
履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

102
201
16
374
693

47
92
8
357
504

0

0

6

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

102
201
16
374
693

43%
84%
5%
104%
60%

様式４ー１
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
社会で起きているIoTやAI（人工知能）を用いることで起きている変化を理解し、データやAIを活用した新たな価値やサービスの創造について学ぶ。
ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、人工知能の関連分野が、自らの生活においてどのように密接に関連しているかを理解する。
（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、
授業科目名称
Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与し 電気電子工学通論２ているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている※モデルカリキュラム導入１－１、導入１－６が
該当

地域社会学
特許法

講義テーマ
人工知能とは、人工知能の基礎、AI活用領域の広がり（2～3）
ニューラルネットワークの基礎、バックプロパゲーションアルゴリズムによる学習（3）ディープラーニング（深層学習）、畳込みニューラルネットワーク、サポートベクターマシン（4）ロボット・メカトロニクスのための通信の基礎（7）遺伝的アルゴリズムの応用分野について調査する（14）社会で起きている変化、ビッグデータ、データを起点とした見方（1）AI・ＩoＴ時代の知的財産、AI・ＩoT活用の最新動向と諸課題（13）

授業概要
社会調査におけるデータの収集・処理・分析・考察を題材に、社会においてどのようなデータが集められ、どのように活用されているかを学ぶ。
（２）「社会で活用されて調査目的に合った方法で自ら独自に集めた情報である１次データ、他者によって収集された既存の情報である２次デー
いるデータ」や「データの活用領域」は非常に広 タ、画像、動画、音声等の非構造化データ等のさまざまなデータや情報があることを学ぶ。
範囲であって、日常生活や社会の課題を解決す
授業科目名称る有用なツールになり得
社会学
るもの

地域社会学

※モデルカリキュラム導
入１－２、導入１－３が 社会統計学
該当
経営工学

講義テーマ
社会調査におけるデータの収集・処理・分析・考察（1～6）
データ作成（ビッグデータ）、データのオープン化、仮説検証、原因究明（1～6）
地方自治体が有する高齢化に関するデータを統計的に分析（1～16）
生産管理、品質管理、オペレーションズ・リサーチで活用されているデータ（1～15）

授業概要
データを活用するために、データを意味のある形に使えるようにし、適用領域の知見と組み合わせることで価値を創出するものであることを学ぶ。
データ・AI利活用のための技術として、マインドマップ、関係性の可視化、グルーピング、パターン発見等について学び、（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー データを活用することによって、どのような価値が生まれるか理解する。
タ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、
授業科目名称
製造、金融、サービス、
インフラ、公共、ヘルス 社会学
ケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出 社会統計学
するもの
地域社会学
※モデルカリキュラム導 地域技術学
入１－４、導入１－５が 特許法
該当

デザイン工学１

講義テーマ
公害、地球温暖化、農産漁村の衰退等におけるデータの利活用事例（8～16）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～16）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～6）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～16）
AI・ＩoＴ時代の知的財産の諸課題（13）
課題の抽出方法、グルーピング、パターン発見（4～10）

授業概要（４）活用に当たっての情報社会におけるルールやマナーなど、情報モラルを身に付けるとともに、情報セキュリティに関する知識
様々な留意事項（ELSI、 を習得し、データを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項をはじめ、情報化社会におけるマナー
個人情報、データ倫理、と常識をリテラシーとして学習する。
ＡＩ社会原則等）を考慮
し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への
講義テーマ
授業科目名称
理解をする

コンピュータ概論※モデルカリキュラム心 コンピュータ演習１
得３－１、心得３－２が該当

情報セキュリティ管理の必要性、脅威と脆弱性、安全保護対策、ウィルス（15）
情報モラル、情報セキュリティ、情報漏洩、個人情報保護（2）

7

授業概要
データの特徴を読み解く力、数理情報に関する知識と応用力、数理情報を利用したデザイン能力、自主的に学習できる能力を養い、データを適切に読み解き、事象の背景や意味合いを理解する。
学生全員がノート型パソコンを必携し、スプレッドシートである表計算ソフトを用いて、データベースの作
成方法、データの並べ方、データの抽出及び集計など、データを扱うためのスキルを養う。
また、データの分布やデータのばらつき、相関と因果、散布図行列など、データを読み解く能力を身につけるとともに、データの比較対象を正しく設定し、データに応じた適切なグラフを選択して可視化し、他者に対（５）実データ・実課 しデータを適切に説明する力を養う。
題（学術データ等を含む）を用いた演習
講義テーマ
授業科目名称など、社会での実例
チェックシート、特性要因図、散布図、グラフ、パレート図、ヒストグラム、管理図（7～8）
経営工学を題材として、「デーデータ解析、統計的検定、スプレッドシートを利用したt検定（９）タを読む、説明する、扱う」といった数 社会統計学
データの基本的整理、違いを見つける分析、関係を見つける分析,（1～16)
理・データサイエン
確率・統計の果たす役割、データから全体の知識を引き出す考え方と手法（1～16）
確率・統計
ス・ＡＩの基本的な活データの分布、一様分布、正規分布（5）用法に関するもの
Laplaceの定理、中心極限定理、大数の法則、チェビシェフの不等式（7）※モデルカリキュラ
資料の整理、度数分布、平均、メジアン、モード、分散、標準偏差、レンジ（9）ム基礎２－１、基礎
相関、母集団と標本、平均と分散、無作為抽出、相関係数、回帰直線（１０）２－２、基礎２－３が該当
統計情報の正しい理解、信頼度、信頼区間、母平均・母比率の区間推定（11～13）
データ表現（散布図、棒グラフ、折線グラフ、円グラフ）（9、12～15）
コンピュータ演習１
データの比較、不適切なグラフ表現（14～15）
優れた可視化事例の紹介（16）
データの集計、データの並び替え、データ解析（10～11）
データのばらつき、相関と因果、データの種類、データの分布（9～11）② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 確率・統計、線形代数１、基礎数学

アルゴリズム基礎

コンピュータシステム、電気電子工学通論２

データ構造とプログ
コンピュータ概論、コンピュータ演習１、プログラミング演習１、プログラミング演習２
ラミング基礎
時系列データ解析

経営工学、センサ工学

テキスト解析

コンピュータ演習１

画像解析

センサ工学、電気電子工学通論２

データハンドリング コンピュータ概論、コンピュータ演習１
データ活用実践（教社会学、社会統計学、地域技術学
師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

http://www.socu.ac.jp/departments/ai.html④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・ＡＩを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける。また、学修した数理・データサイエ
ンス・ＡＩに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し活用できる能力を身につける。

8

様式４－２
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
社会で起きているIoTやAI（人工知能）を用いることで起きている変化を理解し、データやAIを活用した新たな価値やサービスの創造について学ぶ。
ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、人工知能の関連分野が、自らの生活においてどのように密接に関連しているかを理解する。
（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

授業科目名称
人工知能
デザイン工学１※モデルカリキュラム導入１－１、導入１－６が該 電気工学特別講義
当
地域社会学

特許法

講義テーマ
人工知能とは、人工知能の関連分野、人工知能の歴史、ＡＩ活用領域の広がり（1）ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、進化的計算、機械学習（11～14）
第4次産業革命、Society5.0、データ駆動型社会（1）
人工知能の基礎概念、人工知能の適用事例（15、16）
社会で起きている変化、ビッグデータ、データを起点とした見方（1）AI・ＩoＴ時代の知的財産、AI・ＩoT活用の最新動向と諸課題（13）

授業概要
社会調査におけるデータの収集・処理・分析・考察を題材に、社会においてどのようなデータが集められ、どのように活用されているかを学ぶ。
調査目的に合った方法で自ら独自に集めた情報である１次データ、他者によって収集された既存の情報である２次デー
タ、画像、動画、音声等の非構造化データ等のさまざまなデータや情報があることを学ぶ。

（２）「社会で活用されているデータ」や「データの授業科目名称
活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活
社会学
や社会の課題を解決す
る有用なツールになり得 地域社会学
るもの

社会統計学

※モデルカリキュラム導 経営工学
入１－２、導入１－３が該
人工知能
当

講義テーマ
社会調査におけるデータの収集・処理・分析・考察（1～6）
データ作成（ビッグデータ）、データのオープン化、仮説検証、原因究明（1～6）
地方自治体が有する高齢化に関するデータを統計的に分析（1～16）
生産管理、品質管理、オペレーションズ・リサーチで活用されているデータ（1～15）
人工知能の関連分野、人工知能活用領域の広がり、ゲームにおける活用（1、3）
述語論理による知識表現、自然言語理解と機械翻訳、画像認識と画像理解（7～9）
仮説検証、原因究明（10）

授業概要
データを活用するために、データを意味のある形に使えるようにし、適用領域の知見と組み合わせることで価値を創出するものであることを学ぶ。
データ・AI利活用のための技術として、マインドマップ、関係性の可視化、グルーピング、パターン発見等について学び、データを活用することによって、どのような価値が生まれるか理解する。
授業科目名称（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利 社会学
活用事例が示され、様々
社会統計学な適用領域（流通、製造、金融、サービス、イン
地域社会学
フラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせ 地域技術学ることで価値を創出する
特許法
もの
デザイン工学１※モデルカリキュラム導
入１－４、導入１－５が該 人工知能
当

講義テーマ
公害、地球温暖化、農産漁村の衰退等におけるデータの利活用事例（8～16）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～16）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～6）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～16）
AI・ＩoＴ時代の知的財産の諸課題（13）
関係性の可視化、グルーピング、パターン発見、課題解決に向けた提案（1～16）
人工知能の関連分野、人工知能利活用事例紹介（1）
探索的データ解析、探索木とグラフ、網羅的探索法、発見的探索法（2～3）
プロダクションシステムの概要・構成・動作、自動化技術、ルールベース（4）画像認識と画像理解（9）データ解析と推論、演繹推論、帰納推論、仮説推論、不確定推論、確率的推論（10）

9

授業概要
（４）活用に当たっての情報社会におけるルールやマナーなど、情報モラルを身に付けるとともに、情報セキュリティに関する知識を習様々な留意事項（ELSI、 得し、データを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項をはじめ、情報化社会におけるマナーと常識を個人情報、データ倫理、リテラシーとして学習する。
ＡＩ社会原則等）を考慮
し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る
上での留意事項への理
講義テーマ
授業科目名称
解をする

コンピュータ概論※モデルカリキュラム心 コンピュータ演習１
得３－１、心得３－２が該
当情報セキュリティ管理の必要性、脅威と脆弱性、安全保護対策、ウィルス（14）
情報モラル、情報セキュリティ、情報漏洩、個人情報保護（2）

授業概要
データの特徴を読み解く力、数理情報に関する知識と応用力、数理情報を利用したデザイン能力、自主的に学習できる能力を養い、データを適切に読み解き、事象の背景や意味合いを理解する。
学生全員がノート型パソコンを必携し、スプレッドシートである表計算ソフトを用いて、データベースの作成方
法、データの並べ方、データの抽出及び集計など、データを扱うためのスキルを養う。
また、データの分布やデータのばらつき、相関と因果、散布図行列など、データを読み解く能力を身につけるとともに、データの比較対象を正しく設定し、データに応じた適切なグラフを選択して可視化し、他者に対しデータを適切に説明する力を養う。
（５）実データ・実課題（学
授業科目名称
術データ等を含む）を用いた演習など、社会での 経営工学
実例を題材として、「デー
タを読む、説明する、扱う」といった数理・データ 社会統計学
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの 確率・統計※モデルカリキュラム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当コンピュータ演習１

講義テーマ
チェックシート、特性要因図、散布図、グラフ、パレート図、ヒストグラム、管理図（7～8）
データ解析、統計的検定、スプレッドシートを利用したt検定（９）データの基本的整理、違いを見つける分析、関係を見つける分析,（1～16)
データの種類（1）
データの分布（ヒストグラム）と代表値(2)データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）(3)
相関と因果（相関係数）(4)
母集団と標本抽出、クロス集計(9～13）
統計情報の正しい理解、適合度検定（14）表形式のデータ（11）データ表現（散布図、棒グラフ、折線グラフ、円グラフ）（12～13）データの図表表現（関数グラフ）（14）
データの集計、データの並び替え、データ解析（15）② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎 確率・統計、線形代数１、線形代数２、基礎数学、情報理論

アルゴリズム基礎

アルゴリズム論、コンピュータシステム、プログラミング基礎、プログラミング実習２、プログラミング実習３、人工知能

データ構造とプログ プログラミング基礎、プログラミング実習１A、プログラミング実習１Ｂ、コンピュータ概論、コンピュータ演習１、アルゴリズム論、人工知能
ラミング基礎
時系列データ解析

経営工学、電気通信工学、電子物性工学１

テキスト解析

コンピュータ演習１

画像解析

コンピュータグラフィックス、電気工学特別講義、人工知能

データハンドリング

コンピュータ概論、コンピュータ演習１、コンピュータシステム、ソフトウェア工学、データベース論

データ活用実践（教社会学、社会統計学、地域技術学、電気電子計測
師あり学習）
その他

人工知能③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

http://www.socu.ac.jp/departments/ai.html④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・ＡＩを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける。また、学修した数理・データサイエン
ス・ＡＩに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し活用できる能力を身につける。

10

様式４－３
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
社会で起きているIoTやAI（人工知能）を用いることで起きている変化を理解し、データやAIを活用した新たな価値やサービスの創造について学ぶ。
（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、 ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、人工知能の関連分野が、自らの生活においてどのように密接に関連しているかを理解
Society 5.0、データ駆動 する。
型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

授業科目名称
地域社会学※モデルカリキュラム導入１－１、導入１－６が 特許法

講義テーマ
社会で起きている変化、ビッグデータ、データを起点とした見方（1）AI・ＩoＴ時代の知的財産、AI・ＩoT活用の最新動向と諸課題（13）

該当

授業概要
社会調査におけるデータの収集・処理・分析・考察を題材に、社会においてどのようなデータが集められ、どのように活用されているかを学ぶ。
（２）「社会で活用されて調査目的に合った方法で自ら独自に集めた情報である１次データ、他者によって収集された既存の情報である２次デー
いるデータ」や「データの活用領域」は非常に タ、画像、動画、音声等の非構造化データ等のさまざまなデータや情報があることを学ぶ。
広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解
授業科目名称決する有用なツールに社会学なり得るもの

地域社会学※モデルカリキュラム導
入１－２、導入１－３が 社会統計学
該当
経営工学

講義テーマ
社会調査におけるデータの収集・処理・分析・考察（1～6）
データ作成（ビッグデータ）、データのオープン化、仮説検証、原因究明（1～6）
地方自治体が有する高齢化に関するデータを統計的に分析（1～16）
生産管理、品質管理、オペレーションズ・リサーチで活用されているデータ（1～15）

授業概要
データを活用するために、データを意味のある形に使えるようにし、適用領域の知見と組み合わせることで価値を創出するものであることを学ぶ。
（３）様々なデータ利活
データ・AI利活用のための技術として、マインドマップ、関係性の可視化、グルーピング、パターン発見等について学び、用の現場におけるデー
データを活用することによって、どのような価値が生まれるか理解する。
タ利活用事例が示さ
れ、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービ
授業科目名称ス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組 社会学
み合わせることで価値社会統計学を創出するもの地域社会学※モデルカリキュラム導
入１－４、導入１－５が 地域技術学
該当
特許法

講義テーマ
公害、地球温暖化、農産漁村の衰退等におけるデータの利活用事例（8～16）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～16）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～6）
データサイエンスのサイクル、課題抽出、データ取得、分析、結果の共有、提案（1～16）
AI・ＩoＴ時代の知的財産の諸課題（13）

授業概要（４）活用に当たっての情報社会におけるルールやマナーなど、情報モラルを身に付けるとともに、情報セキュリティに関する知識
様々な留意事項（ELSI、 を習得し、データを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項をはじめ、情報化社会におけるマナー
個人情報、データ倫理、と常識をリテラシーとして学習する。
ＡＩ社会原則等）を考慮
し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項へ
講義テーマ
授業科目名称の理解をする

コンピュータ演習１※モデルカリキュラム心 コンピュータ演習２
得３－１、心得３－２が該当

ネットワークを使用する上でのマナー、情報化社会の常識（1)ネットワーク環境におけるセキュリティ（1）

11

授業概要
データの特徴を読み解く力、数理情報に関する知識と応用力、数理情報を利用したデザイン能力、自主的に学習できる能力を養い、データを適切に読み解き、事象の背景や意味合いを理解する。
学生全員がノート型パソコンを必携し、スプレッドシートである表計算ソフトを用いて、データベースの作（５）実データ・実課題（学術データ等を含む） 成方法、データの並べ方、データの抽出及び集計など、データを扱うためのスキルを養う。
を用いた演習など、社
また、データの分布やデータのばらつき、相関と因果、散布図行列など、データを読み解く能力を身につけ会での実例を題材とし るとともに、データの比較対象を正しく設定し、データに応じた適切なグラフを選択して可視化し、他者に対て、「データを読む、説しデータを適切に説明する力を養う。
明する、扱う」といった
数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

授業科目名称
経営工学※モデルカリキュラム基礎２－１、基礎２－２、基社会統計学
礎２－３が該当コンピュータ演習１
コンピュータ演習２

講義テーマ
チェックシート、特性要因図、散布図、グラフ、パレート図、ヒストグラム、管理図（7～8）
データ解析、統計的検定、スプレッドシートを利用したt検定（９）データの基本的整理、違いを見つける分析、関係を見つける分析,（1～16)
表形式のデータ(15)、データの集計(16)
データの集計(1)、データ表現(2、12)、優れた可視化事例の紹介(16)② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎 線形代数１、線形代数２、基礎数学

アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析

経営工学

テキスト解析

コンピュータ演習１、コンピュータ演習２

画像解析

コンピュータ演習２

データハンドリング 分子生物学１
データ活用実践（教社会学、社会統計学、地域技術学
師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

http://www.socu.ac.jp/departments/ai.html④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・ＡＩを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける。また、学修した数理・データサイエ
ンス・ＡＩに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し活用できる能力を身につける。

12

様式４－４
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
社会で起きているIoTやAI（人工知能）を用いることで起きている変化を理解し、データやAIを活用した新たな価値やサービスの創造について学ぶ。
（１）現在進行中の社会
ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、人工知能の関連分野が、自らの生活においてどのように密接に関連しているかを理解
変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動 する。
型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

授業科目名称
臨床統計学※モデルカリキュラム導入１－１、導入１－６が 入門統計推計学

講義テーマ
臨床研究デザイン・解析、臨床研究における基本的な統計量（1～16）
推測統計学とは何か、どのように世の中で利用されているのか、その概要（1）

該当

授業概要
社会調査におけるデータの収集・処理・分析・考察を題材に、社会においてどのようなデータが集められ、どのように活（２）「社会で活用されて 用されているかを学ぶ。
いるデータ」や「データの 調査目的に合った方法で自ら独自に集めた情報である１次データ、他者によって収集された既存の情報である２次デー
活用領域」は非常に広 タ、画像、動画、音声等の非構造化データ等のさまざまなデータや情報があることを学ぶ。
範囲であって、日常生活や社会の課題を解決す
る有用なツールになり得るもの

授業科目名称
臨床統計学※モデルカリキュラム導 入門統計推計学
入１－２、導入１－３が
疾病の予防
該当

講義テーマ
臨床研究デザイン・解析、臨床研究における基本的な統計量（1～16）
推測統計学とは何か、どのように世の中で利用されているのか、その概要（1）
保健統計の意義（社会・集団と健康）、疾病の予防における疫学の役割（2～6）

授業概要
データを活用するために、データを意味のある形に使えるようにし、適用領域の知見と組み合わせることで価値を創出す（３）様々なデータ利活用の現場におけるデー るものであることを学ぶ。
タ利活用事例が示され、 データ・AI利活用のための技術として、マインドマップ、関係性の可視化、グルーピング、パターン発見等について学び、様々な適用領域（流通、 データを活用することによって、どのような価値が生まれるか理解する。
製造、金融、サービス、
インフラ、公共、ヘルス
講義テーマ
授業科目名称
ケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出
医療ビッグデータの解析、診療・治療におけるAI支援、薬剤副作用のAIによる解析（9）
学術と地域文化１
するもの
臨床統計学

※モデルカリキュラム導
入１－４、導入１－５が 生物統計学
該当

各種臨床試験デザインと解析、臨床研究における基本的な統計量（1～16）
推定方法、データ解析、データの加工（1～16）

授業概要（４）活用に当たっての情報社会におけるルールやマナーなど、情報モラルを身に付けるとともに、情報セキュリティに関する知識
様々な留意事項（ELSI、 を習得し、データを扱う上での留意事項、データを守る上での留意事項をはじめ、情報化社会におけるマナー
個人情報、データ倫理、と常識をリテラシーとして学習する。
ＡＩ社会原則等）を考慮
し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への
講義テーマ
授業科目名称
理解をする

入門情報リテラシー※モデルカリキュラム心 情報リテラシー
得３－１、心得３－２が該当

情報セキュリティについて理解する。（3）
情報倫理及び情報セキュリティを理解する。（1～2、16）

13

授業概要
データの特徴を読み解く力、数理情報に関する知識と応用力、数理情報を利用したデザイン能力、自主的に学習できる能力を養い、データを適切に読み解き、事象の背景や意味合いを理解する。
学生全員がノート型パソコンを必携し、スプレッドシートである表計算ソフトを用いて、データベースの作
成方法、データの並べ方、データの抽出及び集計など、データを扱うためのスキルを養う。
また、データの分布やデータのばらつき、相関と因果、散布図行列など、データを読み解く能力を身につけ（５）実データ・実課題 るとともに、データの比較対象を正しく設定し、データに応じた適切なグラフを選択して可視化し、他者に対（学術データ等を含む） しデータを適切に説明する力を養う。

を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明す
授業科目名称る、扱う」といった数理・
データサイエンス・ＡＩの 生物統計学
基本的な活用法に関す 入門統計推計学
るもの※モデルカリキュラム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当

情報リテラシー

講義テーマ
基本的統計手法を理解し、解析・計算・結果の解釈が出来る（1～16）
確率分布、二項分布、正規分布、標本平均分布、中心極限定理（4～5）
推測統計学とは何か、どのように世の中で利用されているのか、その概要（1）
データの種類、データの図表表現、データの分布、データのばらつき（2）
統計情報の正しい理解、信頼区間（6）データ解析に必要な関数の使用法を習得（4）データ表現（散布図、棒グラフ、折線グラフ、円グラフ）（4～6）
データシートの作成とデータ整理（7～8）
優れた可視化の実践（13～15）② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 入門統計推計学、生物統計学

アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析

テキスト解析

画像解析
データハンドリング バイオ・ケモインフォマティクス
データ活用実践（教生物統計学、インシリコ創薬、総合医療薬学７、臨床統計学、疾病の予防師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

http://www.socu.ac.jp/departments/ai.html④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
数理・データサイエンス・ＡＩを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける。また、学修した数理・データサイエ
ンス・ＡＩに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し活用できる能力を身につける。

14

様式５
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
山陽小野田市立山口東京理科大学学長室規程② 体制の目的
学長室は、戦略的な大学運営の重要事項に関して、統括的な観点から企画し、総合調整及び推進を図るとともに、学長が円滑な大学運営を遂行できるよう補佐することを目的とする。
学長室では、学長室会議を設置し、学長が命ずる重点戦略課題の企画、調整及び推進に関すること、戦略的な教育研究に係る企画、立案及び統括に関することを担い、「数理・データ
サイエンス・AI教育プログラム」の企画及び全学的な普及並びにプログラムの改善に取り組んでいる。
③ 具体的な構成員
学 長 望月 正隆
副学長・薬学部長 武田健
副学長・工学部長 北條信
副学長・共通教育センター長 村田
副学長・学生部長 井上 幸江
学長特別補佐・教授 河合 伸也
学長特別補佐・教授 石川 敏弘
学務部長 貞重 明男

貴信④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする。（（
令和３年度
806名 （62％） 収容定員 1,280名
令和４年度
896名 （64％） 収容定員 1,400名
令和５年度 1,003名 （66％） 収容定員 1,520名
令和６年度 1,034名 （68％） 収容定員 1,520名
令和７年度 1,064名 （70％） 収容定員 1,520名）内は履修率。）

目標を実現するために、令和３年度より、授業時間内外での学習指導、質問を受け付ける仕組みや教育上の工夫、学生指導・支援等の学修サポートを強化し、学生のプ
ログラム履修を促進する。

15

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
教育プログラムを構成する授業科目群については、学生全員が受講できるように授業時間割を編成する。
また、本プログラムの授業科目に対しては、履修者数に人数制限を設けることはせず、希望する学生全員が受講できるようにしている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
学期前のガイダンスによる周知や、学生用ポータルサイトの掲示板、本教育プログ
ラムの学習・教育目標やカリキュラムマップの作成など、学生が情報を受け取りやすい環境を整備している。
学修計画の立案と授業科目の履修にあたっては、年度始めのガイダンスにおいて「学修計画表」（ポートフォリオ）を配付し、作成方法に関する説明を行っている。
履修登録はLMS（Learning Management System）により行うが、本教育プログラムを修了するために必要な必修科目の多くは、各学部・学科の教育プログラムの主要科目と重複しているため、当該科目は自動的に履修選択される仕様となっており、多くの学生が履修しやすいものとなっている。

16

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
本教育プログラムを修了するために必要な必修科目については、各学部・学科の教育プログラムの主要科目が大部分を占めるため、多くの学生が履修・修得しやすいものとなっている。
必修科目以外の選択科目についても、同一授業時間帯に2科目以上の授業が配置されないように配慮を行い、できる限り多くの学生が履修できるようにしている。
また、学生一人ひとりにチューターが配置され、履修に関するサポート体制を構築している。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
授業時間外に個人別に学習指導と質問を受け付ける「学習サポート教室」、研修を受けた学生がピアサポーターとして、勉学上の相談や質問を受け付ける「ピアサポー
ト」、授業担当教員が研究室において質問を受け付ける「オフィスアワー」を設定している。
大学生活意識調査では、学習サポート教室を利用した学生は約30％、ピアサポートを利用した学生は約27％、教員に聞くと回答した学生は約22％で、その結果、83.2％の学生が「全て理解できた」又は「ある程度理解できた」と回答している。
授業時間内の質問に関しては、①授業中に学生からの質問を受け付ける機会を設ける、②学生からの質問に対して丁寧にかつ熱心に答える、③自分の考えとは異なる学
生の示唆や見解を受け入れることを「教員ハンドブック」により教員に占めすとともに、「授業観察点検・評価基準」に定められ、授業観察により確認が行われる仕組みとなっている。

17

様式６
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点
LMS（Learning Management System）を通じて、プログラムの履修状況と修得状況とをリアルタイ
ムで把握している。また、出席管理システムにより、プログラムを構成する授業科目における学生の学習状況を把握している。加えて、教育効果を高めるためにチューター制度を設け、学生の履修プログラムの履修・修得状 指導をはじめとする個人別学習支援に取り組んでいる。
況

学修成果

大学生活意識調査中の「学習面に関する項目」と「学生による授業アンケート調査」の結果とを分析することによって、授業内容についての学生の理解度を把握することができる。
また、本学のアセスメント・ポリシー（学修成果に対する評価の方針）では、「卒業時学生アン
ケート調査」と「企業へのアンケート調査」を行うことを定めており、これらの調査結果を分析す
ることによって、学修成果を把握することができる。

本教育プログラムを構成する全ての授業科目において授業アンケートを実施し、学生の授業内容
理解度、授業内容に興味をもち学習意欲が増したかどうか等について調査を行い、授業担当者にフィードバックを行うとともに、FD委員会において分析している。
学生アンケート等を通じた
また、授業を教員同士が観察・点検する「授業観察」では、学生アンケートによる要望事項を取学生の内容の理解度
り入れ、授業の改善を行っているか点検・評価を行い、教育の持続的な改善・向上に取り組んでいる。
学生に対するわかりやすい授業実施、学習意欲向上、学習・教育目標を達成する十分な学力修得を目標に、学生による授業評価アンケートを実施している。授業アンケートは、LMS（Learning
学生アンケート等を通じた Management System）で行われ、アンケート結果は全て開示している。また図書館には学生アンケー
後輩等他の学生への推奨 トのハード・コピー製本を配架し、学生の閲覧に供している。
度

全学的な履修者数、履修率向上にむけ、学長室に「情報教育の全体必修検討タスクフォース」が設置され、令和２年１月に「情報教育の全体必修検討について」の答申が出された。
本教育プログラムを構成する科目のうち、①数学に関する科目、②統計学に関する科目、③情報
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達 科学に関する科目、④実践価値創造演習（PBL）に関する4つの科目を必修科目として全学に展開する計画を作成し、履修者数、履修率の向上にむけた具体的な取組を推進している。また、PBLでは、成・進捗状況
自治体、企業、病院、薬局などから実データを頂くことで、学生の学習意欲向上を図っている。
学外からの視点

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

採用企業に対するアンケート調査を実施するとともに、教職員が採用企業を訪問し、本教育プロ
グラムを修了した卒業生の活躍状況、企業における評価、本学を失業する学生に対しどのような資質・能力を身に付けていることを期待するか等を把握することで、学外からの視点による自己点検・評価を行っている。
また、本教育プログラム修了者の進路は、キャリア支援センターにおいてデータベース化され、把握できる体制を構築している。

産業界が求める数理・データサイエンス・ＡＩ人材を育成するために、令和２年３月に外部機関の高等教育総合研究所に委託し、山口県内企業７６４社に対し、Society5.0時代に必要な能力とデジタル人材に関するアンケート調査を行った。
産業界からの視点を含め
本学を卒業する学生が、深い専門性の軸をもつことに加え、数理、・データサイエンス、・ＡＩ
た教育プログラム内容・手 に関しどのような資質・能力を身につけていることを期待するか、人工知能、・ロボティクス・法等への意見
IoT・ビッグデータなどの技術が及ぼす業務や業界への影響など、アンケート調査の結果を受け、現状の課題を整理し、数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムの改善と質の向上に活用している。
なぜ、数理・データサイエンス・AIの技術が必要になっているか、社会での実例をもとに理解を深め、AI等がどのような活用をされているかを中心に好奇心を促す講義内容としている。また、①
数理・データサイエンス・ＡＩを 課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決すること、②情報処理、人工知能、統計学など「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 の情報科学系の知識を理解し使うこと、③データサイエンスを有意味な具体的な形において実践・運用できるようにすることをプログラムに組み込むことで、「学ぶ楽しさ」「学ぶ意義」を学生が義」を理解させること
体験的に理解できるようにしている。
プログラムの授業科目間における成績評価の等質性を保つため、学生が授業を通じて示した学習
成果を教育効果と捉え、科目合格率65％以上を全学的な合格率指標として定めている。授業担当者
内容・水準を維持・向上しつ は採点表とともに「教育効果測定結果報告書」を作成し、合格率指標に満たない科目については、つ、より「分かりやすい」授業 科目合格率に達しなかった理由と授業改善についての自己点検結果を提出することが義務づけられており、内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とするためのサイクルを構築とすることしている。また、授業を教員同士が観察・点検する「授業観察」を実施し、授業法改善に向けた取組について点検・評価を行っている。
※公表している場合のアドレス② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有http://www.socu.ac.jp/summary/articles.html

18

様式７
学校名： 山陽小野田市立山口東京理科大学
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）プラス 申請書① 授業内容○薬学と工学とが連携する薬工連携教育プログラム
薬学部と工学部とを有する薬工系大学という本学の特色を生かした、薬工連携による相乗効果を基盤として数理・データサイエンス・AIに長けた人材を育成する学部横断型教育プ
ログラムとなっている。すなわち、データサイエンスの素養を持つエンジニア的センス豊かな薬剤師育成や、健康面を考慮した設計基準で新商品開発ができるエンジニア育成などを目指している。
工学部では、人工知能（AI）、ビッグデータ、IoT（Internet of Things）、ロボット等の、第4次産業革命やSociety5.0と称される超スマート社会を支える技術に加えて、その先の技術革新時代をリードするために必要な情報基礎技術に関する能力を全ての学生が身につけることを目指している。
薬学部では、レセプトデータに代表される医薬ビッグデータを分析し、人の健康・未病・病
気に活かす取り組みへの対処が今後求められると考えられる。そのため、薬工連携を通して、医療・薬学データを分析評価することのできるデータサイエンティスト育成が本学の強みとなると考えられる。
データサイエンティスト育成は実践教育を通して身に付ける要素が強いという点を十分に考慮して数理・データサイエンス教育の設計がなされており、学生の学習意欲を高めるものとなっている。
○医療・薬学ビッグデータを処理しうるデータサイエンティスト育成のためのリテラシー教育
超高齢化社会における国民医療費の増加抑制といった背景から、将来的に、レセプト
データなどのビッグデータを分析できる技術者が求められることが予想される。そこで、薬学部と工学部とが連携して、これらの医療・薬学ビッグデータを分析できる「薬学×情報」デー
タサイエンティストとなる素養をもつ人材を育成するプログラムとなっており、学生の専門性を踏まえた学習内容となっている。

19

② 学生への学習支援○学習支援システム構築、補完的教育
本学では、全学的学習支援システムを導入し、講義の復習支援、授業のオンデマンド配
信、学生の履修管理、学習教育目標の達成度確認、学生による授業評価アンケート実施等
を、e-PortfolioやLMS（Learning Management System）上で行っている。
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムを構成する授業科目（コンピュータ概論、コン
ピュータ演習Ⅰ等）では、専用のe-Learningサイトを開設し、授業外学習支援をオンライン上で行う仕組みを構築するとともに、授業時間外の補完的対面教育として、「学習サポート教室」を設置している。
○インターンシップでの実践
実習を通して、社会や企業と交流し、その実情を知り、仕事に対する関心や働く意識を高め、社会人としての能力やマナーを身に付けるとともに、社会における数理・データサイエン
ス・ＡＩの必要性を知り、実践する機会として、インターンシップを積極的に推奨している。
○ＴＡによる指導本教育プログラムを構成する演習には、ＴＡを配置している。ＴＡは、課題・アンケート等の整理業務をはじめとして、教育スタッフの一員（教育補助者）として教育の質を確保する上で大変重要な役割を担っている。そのため、ＴＡの心得と役割、授業科目毎の業務内容をまとめた「ＴＡハンドブック」を配付するとともに、ＴＡを対象にしたＦＤ研修を行って、ＴＡ業務の質保証を行っている。
○学修成果の可視化
本学における教育活動の改善・充実を目的として、三つの方針（学位授与方針、教育課程
編成・実施方針、入学者受入方針）に基づく各種取り組み状況の評価・検証システムを整えている。すなわち、学位授与方針に定める学生が修得すべき資質・能力等について、大学全体（機関）、教育課程（学部・学科等）、授業科目の充実度を個別に把握・測定し、その達成状況を評価・検証する、アセスメント・ポリシー（学修成果に対する評価の方針）を導入し
ている。

20

③ その他の取組（地域連携、産業界との連携、海外の大学等との連携等）○地域課題解決に向けた情報技術活用のカリキュラムへの取入れ
本学が立地する山陽小野田市は、典型的な地方都市であり、今後、少子高齢化による人口減少の影響により行政サービスだけでは解決できない困難な課題が増えていくものと予想される。こうした地域課題を解決し、人々の生活をより豊かにするために情報技術の活用が望まれている。
こうした流れを受けて、地域や行政に協力して、情報技術を活用して地域課題解決を支援する試みをカリキュラムの中に取り入れている。
「社会統計学」は、地方自治体と大学とが連携し、山陽小野田市役所が有する高齢化に関するデータを統計的に分析・解釈し、グループワークで解決策を考え、最終報告を山陽小
野田市役所職員に向けて発表する、課題解決型の文理融合「数理・データサイエンス」教育である。
「地域社会学」は、持続可能な地域社会にするために、ビッグデータを活用するとともに、
山陽小野田市内でフィールドワークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域課題を明らかにし、新しいビジネスチャンスを見つけるための教育である。
○地域産業界と連携した教育「地域技術学」は、データサイエンスのサイクルを活用した授業であり、地域企業が抱える技術的課題について、グループで解析し解決することを試み、その成果をわかりやすく伝えるものである。令和２年度は、山陽小野田市内の８社と連携・協力して授業を行った。
「卒業研究」のなかには、地域が抱える課題をテーマにした「地域密着型卒業研究」に取り組んでいるものがある。令和２年度は新型コロナウィルス感染症予防のため中止となったが、地域密着型卒業研究の終了後は、「地域に関わる教育・研究成果の展示」として、市役所、図書館、公共施設等で巡回展示を行っている。

21

授業科目名電気電子工学通論２⑥教員名

永田 寅臣、越智 裕章

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

水曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Introduction to Electrical and Electronic E
ngineering II

学年

3年

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
単位区分
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項等】
工業の関係科目
JABEE修得要件

機械システムコース 選択

教職課程修得要件

選択

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

現在の機械システムにはロボットに代表されるように電子技術と機械技術が結合したメカトロニクスと呼ばれる技術に基づくものがかなりある。このメカトロニクス技術を習得するには電気電子工学の知識が不可欠である。電気電子工学通論1, 2は現代の電気電子工学の基礎と応用技術全体を概観するものである。電気電子工学通論2の具体的内容として、OPアンプ、AD変換／DA変換、ファジィ制御、遺伝的アルゴリズムなどの知的情報処理技術、人工知能の中核技術であるニューラルネットワーク②授業概要に加えて、IoT(Internet of Things)を支える情報通信ネットワーク、代表的なアクチュエータであるサーボモータとセンサなどについて学ぶ。
■ 本科目の担当教員である永田寅臣は1985年〜1988年にかけて株式会社九州松下電器において情報端末のソフトウェア開発に携わり、その後、1989年〜2006年にかけて福岡県工業技術センターにおいてコンピュータを用いた設計、工作機械を用いた3次元加工、産業用ロボットの制御と応用開発に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
・AD変換／DA変換、トランジスタ増幅回路について説明できる。

①達成目標

・OPアンプ、フィルタ回路について説明できる。
・人工知能の中核技術であるニューラルネットワークと、ファジィ制御、遺伝的アルゴリズムなどの知的情報処理技術について説明できる。
・IoT(Internet of Things)を支える情報通信、機械システムのネットワーク技術、アクチュエータなどについて説明できる。
・これらの専門技術の理解に加えて、授業外学習により当該科目である「電気電子工学通論Ⅱ」を自主的・継続的に学習できるようになる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ： ○目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：試験 ：100
レポート ：
演習・小問 ：
⑦成績評価方法

定期試験では達成目標事項に関する問題を出題し、その成績に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無し22

教科書

講義毎に必要に応じて関連資料を配布します。
「最新メカトロニクス入門」 舟橋宏明 （実教出版）

参考書

履修上の注意科目の位置付け「制御工学 上−フィードバック制御の基礎」深海登世司、藤巻忠雄監修（東京電機大学出版局）「現代制御の基礎」江口弘文、大屋勝敬 （東京電機大学出版局）「ロボットシステム入門」松日楽信人、大明準冶、（オーム社）
オフィスアワー：在室時は質問を受け付けます（ただし、12:10〜13:00は除く）。
http://nagata.rs.tusy.ac.jp/limited/EEE2.htm に演習問題と解答例を示す。
自動制御、電気電子工学通論Ⅰ ⇒ 電気電子工学通論Ⅱ ⇒ メカトロニクス、機器制御
1回 オペアンプ
オペアンプの信号増幅機能について[授業外学習]: オペアンプに関する演習問題
2回 D/A変換とA/D変換
アナログ信号とディジタル信号の取り扱いについて[授業外学習]: A/D変換とD/A変換についての演習問題3
回 人工知能の基礎①
ニューラルネットワークの基礎とバックプロパゲーションアルゴリズムによる学習[授業外学習]: ニューラルネットワークに関する演習問題
4回 人工知能の基礎②
ディープラーニング（深層学習）、畳み込みニューラルネットワーク、サポートベクターマシンについて[授業外学習]: ディープラーニングに関する課題
5回 アナログ−デジタル変換
アナログデータをコンピュータで扱うための考え方を学ぶ［授業外学習］：A-D変換とD-A変換についての演習問題
6回 画像処理
画像と深度情報をコンピュータで扱うための基礎を学ぶ［授業外学習］：画像処理についての演習問題③④授業計画

7回 コンピュータ通信とネットワーク
ロボット・メカトロニクスのための通信の基礎を学ぶ［授業外学習］：シリアル通信、イーサネット通信の演習問題
8回 フィルタ回路（電気回路）
低域フィルタ、高域フィルタの基礎を学ぶ。
［授業外学習］：フィルタに関する演習問題
9回 トランジスタ増幅回路（電子回路）
トランジスタ増幅回路の動作原理と構造を学ぶ［授業外学習］：トランジスタ増幅回路に関する演習問題
10回 ファジィ推論とファジィ制御
ファジィ集合とメンバーシップ関数、ファジィ推論法［授業外学習］：ファジィ集合とメンバーシップ関数に関する演習問題
11回 CAD/CAMと数値制御工作機械［授業外学習］：CAD/CAM、工作機械に関する演習問題
12回 小型モータの種類と構造（越智先生）
メカトロニクス・ロボティクスのアクチュエータとして多用される小型モータについて概観する。
［授業外学習］：モータに関する演習問題
13回 筋骨格構造の特性とロボット工学（越智先生）［授業外学習］：ロボット工学に関する演習問題
14回 遺伝的アルゴリズム［授業外学習］：遺伝的アルゴリズムの応用分野について調査する
15回 定期試験
16回 定期試験の解答説明と卒業研究に向けて［授業外学習］：卒業研究調査

オフィスアワー

月 7〜10時限，金 9〜10時限注意
ナンバリングコー
23

ド

EM3106010

99F159024

授業科目名

地域社会学

⑥教員名

中村

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

集中講義

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Sociology of Region and Community

洋

科目区分・授業形
一般科目(人間科学) 講義・演習
態

学年

2年

単位区分

選択

JABEE修得要件

選択

教職課程修得要件②授業概要

少子高齢化、急速な人口減少により、地方の人々の暮らしは厳しい環境に置かれている。持続可能な地域社会にするためには、地域が抱える課題を明らかにし、必要な対策を考える必要がある。またビ
ッグデータを扱える環境が整ってきたこともあり、地域の課題や新しいビジネスチャンスを明らかにするための統計分析の重要性も増している。この授業では、山陽小野田市内でフィールドワークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域の課題を明らかにし、解決策を考える。
【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である中村洋は、2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにて、アジア・アフリカにおいて、フィールドワークを行い、地域住民に対する調査を行い、調査結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を検討する業務に従事してきた。この業務で培った経験からフィールドにおける社会調査の実務的な方法や統計的な分析結果の解釈における地域や人々の暮らしへの理解の重要性を講義する。

①達成⽬標

地域の課題を明らかにするための調査や統計処理ができる。
フィールドワークを通して、地域課題を考えることができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：A. フィールドワークへの取り組み姿勢：50点
B. 演習・小問（毎回の提出物）：30点
C. プレゼンテーションのまとめ方と表現力：20点⑦成績評価⽅法

Aについては、フィールドワーク及び準備への参加度と積極性、グループでの作業分担への貢献度を教員が評価する。
Bについては、提出物の完成度、理解の正確さを教員が評価する。
Cについては、プレゼンテーションの内容が目的に合致していたが、分析方法は適切であったか、分析結果の考察は説得的であったか、提案は実現的であったか、発表が分かりやすかったか（話し方、動作等）を教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B及びCの合計に基づき、以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下 不合格
再試験：なし教科書資料を提供する

参考書

なし

履修上の注意・大学外でフィールドワークを行うため、安全管理の観点から履修制限を行う場合がある。
・フィールドワーク先を割り振るため、初回の授業に参加することが望ましい。

科目の位置付け学習・教育目標A：キャリア基礎 ⇒ キャリア開発Ⅰ、地域産業論 ⇒会学 ⇒ 職業教育 ⇒ 経営工学、リーダーシップ論③④授業計画

キャリア開発Ⅱ、地域社

第1回（9/26土13:00-17:50、オンライン授業） ガイダンス、調査方法の学習と演習、統計的な分析
方法の学習
第2回（日時未定） フィールドワーク①（調査場所を訪問し、調査計画を立案するための情報を収集する）
第3回（10/10土13:00-17:50、オンライン授業） 調査計画の立案、調査票の作成
第4回（日時未定） フィールドワーク②（調査場所を訪問し、調査を行う）
第5回（11/7土13:00-17:50、オンライン授業） 統計的な分析、報告資料の作成
第6回（日時未定） 分析結果の報告
25

※日時未定となっている回は、履修者の都合を聞いた上で調整する。
授業外学習の課題
第1回 授業後にフィールドワーク先について情報収集を行い、理解を深める。
第2回 授業後にフィールドワーク先で得られた結果を整理し、調査計画を立案する。
第3回 授業後にフィールドワークに向けて準備を行う。
第4回 授業後にフィールドワークの結果を整理する。
第5回 授業後に統計的な分析方法を振り返り、報告資料を検討する。
第6回 授業後にフィールドワーク先から得られたコメントを踏まえ、自らの分析結果・解釈を深める。
オフィスアワー

月曜・火曜の午前9時～午前12時。その他の時間帯も在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL2101004
ド
99FM28026

授業科目名

特許法

⑥教員名

藤田 敏行

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態
JABEE修得要件

機械システムコース 選択

授業科目名(英）Introduction to PATENT LAW

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

我が国の科学技術の振興と産業の発展には、知的創造活動の成果を知的財産として適切に保護し、有効活用していく仕組みを備えた「知的財産立国」の実現が必要である。「知的財産立国」の実現には、優れた知的財産を生み出す人材を育成することが急務であり、そのためには早い段階から自由な発
想、創意工夫の大切さを涵養し、科学技術や文化の発展に寄与する知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成することが不可欠である。この授業では、知的創造の成果がどのような制度で保護されるのかといった知的財産制度に関する基礎的な知識、権利の取得②授業概要

・活用、知財情報の活用等を習得することにより、知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成し、もって今後の研究開発や将来の企業活動に生かしていく素地を培うことを目標とする。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員は、メーカーにおける知的財産実務で培った経験を、同科目の授業内容に活かし、特許を中心とした知的財産の重要性について講義する。

①達成目標

特許を中心に知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成する。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者： ○目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：レポートと試験の合計点で評価を行い、60点以上に達したものを合格とする。
１．試験（70点）
本講義で習得すべき基本的知識と理解度を問う。試験の全問正解を70点とする。
なお、再試験は実施しない。
⑦成績評価方法

２．レポート（30点）
講義中に示す課題に対して、レポートを3回提出する。レポートの満点を30点とする。
レポートの提出、出来映え、すべての課題に答えているかを中心に、レポートを評価する。
なお、期限に遅れたレポートの提出を認めない。
また、レポートの再提出を求めない。

教科書

参考書

産業財産権標準テキスト総合編第５版（出版社：発明推進協会）※各自で事前に購入する。
１．2019年 知的財産権制度説明会(初心者向け)テキスト（特許庁）※予め用意する必要はない。講義で指定されたページを用意する。
特許庁のホームページからダウンロード（無料）する。
２．上記１．の他、講義で指定された教材
Web上からダウンロード（無料）する。

履修上の注意参加型講義を目的に、質疑応答を多用する。積極的な発言を期待する。

科目の位置付け
１回 知的財産制度概論

27

最近の知的財産事件の紹介、制度全般の概要説明
２回 発明と特許
発明とは何か、特許を受けるための要件の説明
３回 発明の特定と展開
発明のポイントを把握し、アイデアを広げる説明
４回 特許公報の読み方
課題−解決手段ー効果の説明
５回 出願から特許までの流れ
特許取得までの手続の流れの説明
６回 特許権の効力
特許権の効力（外国を含む）、特許権の活用形態の説明
７回 特許調査と解析③④授業計画目的別調査の説明
８回 商品化前の特許調査
商品と特許を対比して侵害の有無を判断する説明
９回 特許以外の知的財産制度①
実用新案、意匠等の概要説明 １０
回 特許以外の知的財産制度②著作権の概要説明１１回 特許以外の知的財産制度③
ブランド、商標、不正競争防止法、地理的表示の概要説明
１２回 知的財産マネージメント
知的財産を駆使したビジネス事例紹介
１３回 知的財産のこれから
AI、IoT時代の知的財産の諸課題、契約の説明
１４回 レポート課題のグループ討議と発表１
５回 まとめ
講義内容のふりかえりと総括
１６回 定期試験
講義内容の理解度の確認

オフィスアワー

講義の時間帯注意

教科書の予習・復習を行うこと。特に復習。

ナンバリングコー
EM3106007
ド
99F156028

授業科目名社会学

授業科目名(英）⑥教員名中村

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

金曜3限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

Sociology

洋

科目区分・授業形
一般科目(人間科学) 講義・演習
態

学年

1〜3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

選択

教職課程修得要件②授業概要

社会学とは社会や集団、人間の行動を分析する学問である。ただし厚みのある分析を行うためには、現場でのデータ収集の成否が重要である。この授業では社会学的な視点から現場でのデータ収集方法を学び、公害、地球温暖化、農山漁村の衰退といった社会問題を事例として、社会学的な分析で明らかにできることを考える。
【実務経験教員による授業】
担当教員である中村は、2001年から2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにおいて、アジアやアフリカで国際協力に関する社会調査や分析を行う業務に従事した。これらの実務経
験から、社会に働きかける科学的根拠を得るための社会学的な調査方法や分析の有効性や限界を講義
する。

①達成⽬標

・社会調査を設計し、調査票を作成できる。
・社会学的な分析事例を説明できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：50点
B レポート（2回の授業内レポート作成）：50点（2回合わせた点数）⑦成績評価⽅法

A・Bともに「達成目標」の達成度に基づき、理解の程度50%、文章の論理構成30%、関心の高さ20%の割合で、教員が評価する。A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90～100点 A：80～89点 B：70～79点 C：60～69点 D：59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし（授業中に資料を配布する）

参考書

・石川淳志・佐藤健二・山田一成（1998）「見えないものを見る力―社会調査という認識」, 八千代
出版.
・舩橋晴俊・長谷川公一・勝田晴美・畠中宗一（1985）「新幹線公害－高速文明の社会問題」, 有斐
閣.
・山本努（2017）「人口還流（Uターン）と過疎農山村の社会学〔増補版〕」, 学文社.

履修上の注意科目の位置付け③④授業計画

学習・教育目標A：機械工学通論・哲学・倫理学・論理学・心理学・法学・経済学・社会学・生命と環境・健康科学・体育実習→環境論・国際事情→応用倫理学→特許法
1回 ガイダンス＆イントロダクション
2回 社会調査法①～社会調査の全体像
3回 社会調査法②～設計と準備
4回 社会調査法③～データの収集
5回 社会調査法④～データの処理
6回 社会調査法⑤～データの分析・考察
7回 授業内レポート作成（1回目）
8回 社会学的分析事例①～水俣病（その1）9回 社会学的分析事例②～水俣病（その2）
10回 社会学的分析事例③～新幹線公害（その1）
11回 社会学的分析事例④～新幹線公害（その2）
12回 社会学的分析事例⑤～地球温暖化（その1）
13回 社会学的分析事例⑥～地球温暖化（その2）
14回 社会学的分析事例⑦～農山漁村の衰退（その1）
15回 社会学的分析事例⑧～農山漁村の衰退（その2）29

16回 授業内レポート作成（2回目）【授業外学習の課題】
1回 授業後に、学習内容への理解を深める。
2回～6回 授業後に、学んだ内容を基に、自分の関心のあるフィールド・テーマについて、社会調査を行うとした場合の計画立案や調査票の作成を行う。
7回 授業前に、社会調査法の授業内容を復習する。
8回～15回 授業後に、学習した事例から得られた知見を整理する。
16回 授業前に、社会学的な分析事例に関する授業内容を復習する。
オフィスアワー

月曜・火曜

9時〜12時、その他在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL9103003
ド
99FM08030

授業科目名

社会統計学

⑥教員名

中村

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Social Statistics

洋

学年

1年

科目区分・授業形
一般科目（人間科学）講義・演習
態

単位区分

選択

JABEE修得要件

教職課程修得要件②授業概要

少子高齢化、急速な人口減少など地方は様々な問題を抱えている。また、行政組織は多種多様で膨大なデータを収集・蓄積している。この授業では、山陽小野田市役所が有する高齢化に関するデータを統計的に分析し、分析結果を解釈し、解決策を若者目線で考える。
【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である中村洋は、2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにおいて、アジアやアフリカにおいて地域住民に対する調査を行い、調査結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を検討する業務に従事してきた。この業務で培った経験から、統計的な分析
結果の解釈のために、地域や問題そのものへの理解の重要性について講義を行う。

①達成⽬標

・統計的な分析方法と、その結果の解釈方法を理解できる。
・統計的な分析結果の社会における活用方法を理解できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者： 〇目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ： 〇標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B 演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：20点
C 演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：20点

⑦成績評価⽅法

Aについては、毎回の提出物について、授業内容への理解度を教員が評価する。
Bについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Cについては、発表資料の内容の目的への合致度、独自性、実現可能性、発表資料の完成度、発表時の伝え方（話し方、動作等）について、教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B、Cの合計から以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし。資料を配布する。

参考書
履修上の注意講義の性格上、履修者数を制限する場合がある。

科目の位置付け学習目標A：キャリア基礎、機械工学通論 ⇒ 社会統計学 ⇒ 経営工学、リーダーシップ論
学習目標C：社会統計学 ⇒ コンピュータ演習２ ⇒ コンピュータシステム、プログラミング演
習１ ⇒ プログラミング演習２③④授業計画

1回 ガイダンス
2回 統計的な分析手法の学習①（データの基礎的整理、違いを見つける分析）
3回 統計的な分析手法の学習②（関係を見つける分析）
4回 分析するデータの紹介（山陽小野田市役所）
5回 統計的な分析演習①（データの基礎的整理）
6回 統計的な分析演習②（違いを見つける分析）
7回 統計的な分析演習③（関係を見つける分析）
8回 分析結果の解釈のための情報の検討・収集
9回 分析結果の解釈に関する演習
10回 グループワーク①（分析結果と解釈のグループでの検討）
11回 グループワーク②（プレゼンテーション作成に向けての再分析・再解釈の実施）
12回 グループワーク③（プレゼン資料の作成）
13回 中間報告（山陽小野田市役所への報告）
3114回 グループワーク④（報告内容の再検討）
15回 グループワーク⑤（プレゼン資料の修正・完成）
16回 最終報告（山陽小野田市役所への報告）
授業外学習の課題
1回 授業後に、授業の進め方について復習する。
2回～3回 授業後に、学習した分析方法について復習し、他のデータを使って分析を行い、理解を深める。
4回 授業後に、取り扱うデータに関係のある情報を収集し、分析する問題への理解を深める。
5回～7回 授業後に学習した方法から他のデータについても分析を行い、理解を深める。
8回 授業後に、分析結果の解釈に必要な情報を追加的に収集する。
9回 授業後に、再度、分析結果の解釈を試みる。
10回 授業後に、グループワークの議論から、他の解釈の可能性を検討する。
11回 授業後に、プレゼンテーション資料の作成に向け、分担された作業を行う。
12回 授業後に、作成したプレゼンテーションについて改善の余地を検討する。
13回 授業後に、再分析が必要な要素を考える。
14回 授業後に、プレゼンテーション資料の作成に向け、分担された作業を行う。
15回 授業後に、プレゼンテーションに向けた準備を行う。
16回 授業後に、分析、解釈、プレゼンテーションの改善点を考える。
オフィスアワー

月曜・火曜の午前9時～午前12時。その他の時間帯も在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL9103005
ド
99FM21932

授業科目名

経営工学

⑥教員名

土屋 敏夫

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

授業科目名(英）

学年

3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

機械システムコース 選択②授業概要

経営工学における基本的な例題を網羅的に取り上げ、それらの解法と応用について平易に解説する。
数学や情報関係の科目を受講しておくと深く理解する上で役に立つと思われる。

①達成目標

教職課程修得要件

１．生産管理、品質管理、オペレーションズ・リサーチの各問題について理解し、解を導くことができる。
２．経営工学の諸問題について、情報工学的アプローチにより問題解決に導くことができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者： ○目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：試験 ：⑦成績評価方法

レポート ： 50
演習・小問 ： 50
定期試験は行わないが、毎回の授業で学習成果を測るための小テストを課す。また、３回程度レポートを提出してもらい、小テストとレポートにもとづいて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

特になし

参考書

特になし

履修上の注意出席して理解するのが能率的です。

科目の位置付け［項目と内容］
1回 生産管理（１） 生産管理の概要およびPERT
生産管理について概説する。PERTの概要を説明する。
［授業外学習の指示]
PERTの概念を理解し、例題を繰り返し解くこと
2回 生産管理（２） クリティカルパス
クリティカルパスの求め方を解説する。
［授業外学習の指示］
クリティカルパスの求め方を理解し、例題を繰り返し解くこと3回 生産管理（３） CPM
CPMの考え方を解説する。作業日数、費用、総費用の関係を解説する。
［授業外学習の指示］
費用勾配、日程短縮の方法、費用の算出方法を理解し、例題を繰り返し解くこと4回 生産管理（４） 稼働分析と動作研究
ワークサンプリング分析の手法を解説する。サーブリック記号を用いた動作分析の手法を解説する。
［授業外学習の指示］
ワークサンプリングとサーブリック記号について理解する。標準作業時間の導出方法を理解する。サーブ リック記号を用いて動作分析を行う。
回 生産管理（５） 生産計画と需要予測

33

5
移動平均法、指数平滑法、季節調整法について概説する。
［授業外学習の指示］
移動平均法、指数平滑法、季節調整法について理解し、繰り返し例題を解くこと
6回 生産管理（６） 総合問題
生産管理に関する総合的な問題解決を実習する。
［授業外学習の指示］問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる
7回 品質管理（１） 品質管理の概要と基礎統計
QC７つ道具と基礎統計について解説する。
［授業外学習の指示］
品質管理の目的と実例を理解し、QC７つ道具と基礎統計の使い方を理解する③④授業計画8回 品質管理（２） ヒストグラムとパレート図
データからヒストグラムとパレート図を作成する方法を解説する。
［授業外学習の指示］
ヒストグラムとパレート図の作成方法について理解し、繰り返し例題を解くこと
9回 品質管理（３） 統計的検定
ｔ検定の手法について解説する。
［授業外学習の指示］
ｔ検定の手法について理解し、繰り返し例題を解くこと
10回 品質管理（４） 総合問題
品質管理に関する総合的な問題解決を実習する。
［授業外学習の指示］問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる
11回 オペレーションズ・リサーチ（１） 線型計画法（最大化問題）
最大化問題について、線型計画法を用いて解く方法を解説する。
［授業外学習の指示]最大化問題を定式化し解を求める手法を理解する
12回 オペレーションズ・リサーチ（２） 線型計画法（最小化問題と双対性）
最大化問題と最小化問題の関係について解説し、解法を説明する［授業外学習の指示］最小化問題の解法を理解し、例題を繰り返し解くこと
13回 オペレーションズ・リサーチ（３） シンプレックス法シンプレックス法の考え方について概説し、解法を解説する。
［授業外学習の指示］
シンプレックス法の解法を理解し、繰り返し例題を解くこと
14回 オペレーションズ・リサーチ（４） 在庫管理
最適発注量と安全在庫の考え方を説明し、解法を解説する。
［授業外学習の指示]
在庫管理の考え方についてよく理解し、例題を繰り返し解くこと
15回 オペレーションズ・リサーチ（５） 総合問題
オペレーションズ・リサーチに関する総合的な問題解決を実習する。
［授業外学習の指示］問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる

オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F157034

授業科目名(英）Technology for local society

授業科目名

地域技術学

⑥教員名

中村 洋、佐伯 政俊、貴島 孝雄、森田 廣、金田 和博、吉村 敏彦、合田 和矢

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

木曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

科目区分・授業形態 専門科目 講義・演習
JABEE修得要件

機械システムコース
必修(平成31年度以降入学者）

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

選択(平成30年度以前入学者）
近年、技術の進歩は目覚ましく、企業は即戦力の人材を求めている。即戦力とは、専門的知識を有していることに加えて、社会を生き抜くスキルを身につけている人材であり、具体的には、経済産業省が提唱している社会人基
礎力を身につけることである。本講義では、地域企業が抱えている技術的な課題について、ブレーンストーミングやKJ法、リスク分析、創造手法などのツールを駆使して、グループで解決することを試み、その成果を発表することを通して、社会人基礎力を習得し、就職に強い人材を育成するとともに、地域産業の現状について理解し、さらには課題解決の助力とすることを目的としている。
【実務経験教員による授業】■ 本科目の担当教員である吉村敏彦は1983年度〜2001年度にかけて株式会社日立製作所

機械研究所において半導体製造装置（MBE装置）の開発、ナノレベル分析装置の開発、原子力予防保全技術（ウォータジェットピーニ ング
技術）、高温ガスタービンの開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容 に併②授業概要

せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■ 本科目の担当教員である貴島孝雄は1967年度~2011年度にかけてマツダ株式会社にて車両設計、開発、車両開発主査に従事し、その業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する■ 本科目の担当教員である金田和博は1986年度〜2010年度にかけて三洋電機株式会社研究開発本部においてLSI電解コンデンサ、シリコン太陽電池の開発や、空気清浄機等に搭載される次亜塩素酸やオゾンを電気分解で生成する電極の開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■ 本科目の担当教員である石川敏弘は1979年度〜2015年度にかけて宇部興産株式会社において機能性高分子、前駆体セラミックス材料、高耐熱性炭化ケイ素繊維、光触媒材料等の研究開発に従事し、多くの製品を市場に出してきた経歴を持つ。それらの経験の中で培った基礎的技術の応用展開の重要性についても講義の中で述べる。
・企業が抱えている技術的な課題を具体的かつ明確に把握できる。
・課題解決に向けたプロセスを論理的に構築できる。
①達成目標

・グループワークやプレゼンテーションを通して、自分の意見をわかりやすく伝えることができる。
・グループワークを通して、相手の意見を丁寧に聴くことができる。
・全体を通して、前に踏み出す力（主体性、働きかけ力、実行力）を身につけることができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力

学習・教育到達目標：

目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力

：

：〇
：〇

目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：

A：演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：60
B：演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：40
Aについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相 互⑦成績評価方法

評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Bについては、プレゼンテーションの内容、内容の独自性・実現可能性、プレゼンテーション資料の完成度、話し方、 動
作等について、教員及び企業担当者がグループ単位で評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下 不合格

教科書

35

参考書
履修上の注意科目の位置付けデザイン工学Ⅱテキスト（森田作成）
・地域社会学の単位を取得済であることが望ましい
・講義の性格上、履修制限する場合がある
地域技術学 ⇒ 卒業研究＜第１日 9/24（木）：オンライン＞
１回目 「ガイダンス」（中村）「社会を取り巻く情勢についての講話」（森田）「産業界の課題に関する講話」（山陽小野田市内の主要企業経営者）
２回目 「手法講義１」（森田）
課外ワーク：手法に関する復習（参考テキスト活用）＜第２日 10/1（木）：オンライン＞
３・４回目 「手法講義２」（森田）
課外ワーク：手法に関する復習（参考テキスト活用）＜第３日 10/8（木）：対面 5201＞
５回目「各企業が抱える課題の説明」（協力頂く企業）

６回目 「グループワーク１（現状把握）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：各企業現場訪問＆現状把握←推奨＜第４日 10/15（木）：対面 5201＞③④授業計画

７回目「グループワーク２（現状把握・総括）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））８回目「グループワーク３（課題抽出・分析、プレゼン資料作成）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：各企業現場訪問＆課題確認←推奨＜第５日 10/22（木）：対面 5201＞
９・１０回目 「中間報告（課題把握・抽出・分析結果に関するプレゼン）」「中間報告に対する講評」（協力頂く企業）「グループワーク４（講評を踏まえた報告内容の見直し）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：講評を踏まえた課題把握と分析結果の見直し（後半への橋渡し）＜第６日 10/29（木）：対面 5201＞
１１回目
２回目

「グループワーク５（課題解決策抽出）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田）） １「グループワーク６（課題解決策選択）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田）） 課

外ワーク：課題解決策の具体案深耕＜第７日 11/5（木）：対面 5201＞
１３回目「グループワーク７（具体案策定）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））１４回目「課題解決の具体案のプレゼン資料作成」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））

課外ワーク：発表練習・質疑応答練習＜第８日 11/12（木）：対面 5201＞
１５回目「具体案発表」

１６回目「講評・総括」（森田、山陽小野田市内の主要企業経営者、協力頂く企業）

中村：月曜・火曜 9時〜12時、その他在室中はいつでも。貴島：毎週木曜日１６：００～
オフィスアワー

佐伯：火曜12時〜13:時

注意
ナンバリングコード

EM3101003

99F171036

授業科目名デザイン工学１⑥教員名

大塚

開講年度学期

2020年度 前期

章正、吉田

曜日時限

水曜4限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Design Engineering I

和司

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

機械システムコース 必修

教職課程修得要件②授業概要

本講義では、機械システム設計の基本を学習し、問題設定能力や解決能力の習得を目指す。前半ではエンジニアリングデザインの基礎とプロセスを修得すると共に、チームで問題を設定し解決するための能力を養う。後半では、エンジニアリングデザインにおける開発手法、解析手法ならびに価値向上手法を中心に学ぶ。

①達成⽬標

１．ニーズに合った機械システムを開発する際に直面する技術的問題に対する解決プロセスを理解できる。
２．上記の解決プロセス内における問題設定の支援方法と、問題の解析方法を説明できる。
３．上記の問題設定の方法と問題解決手法を、簡単な例に対して応用できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力：
学習・教育到達目
目標(D) 実験・実習による実践力：
標
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：◎
レポート ：100点⑦成績評価⽅法

レポートについては、1つテーマの評点を10点満点で評価し、達成目標の1〜３のうち、不十分と思われる場合は1点ずつを減点し、下記のように点数化する。8テーマ×10点×1.25＝100点満点（端数切り上げ）となる。
10点：極めて良く書けている
9点：良く書けている
8点：要件を満たして書けている
7点：一部要件は欠けているがレポートとして認められる6点：要件がかなり欠けているがレポートして最低限認められる
5点：レポートして不十分な内容であるレポートの評価の合計点により、以下に示す評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：実施しない。

教科書

教科書は指定しない。

参考書

エンジニアリングデザイン入門−技術と創造と倫理の基礎− 林 和伸（理工図書）「信頼性工学入門」 塩見弘 （丸善）

履修上の注意JABEEコース（機械システムコース）の必修科目である。
確率・統計を履修していることが望ましい。

科目の位置付け

設計製図Ⅰ ⇒ デザイン工学Ⅰ ⇒③④授業計画

デザイン工学Ⅱ、感性工学

１回

エンジニアリングデザインの必要性と、その原理・原則を習得する。
［授業外学習］授業中に指示する。

２回

製品開発における問題の明確化と共有化、問題の原因の特定と解決までの流れを学ぶ。
［授業外学習］授業中に指示する。

３回仕様から構想、設計、設計審査、完成品の検査・点検の流れを学ぶ。
［授業外学習］授業中に指示する。

４回

本質的な課題の抽出方法を学ぶ①（講義とグループ演習）［授業外学習］授業中に指示する。
37

オフィスアワー

５回

本質的な課題の抽出方法を学ぶ②（講義とグループ演習）［授業外学習］授業中に指示する。

６回

ブレーンストーミングの手法を学ぶ。
［授業外学習］授業中に指示する。

７回

ＫＪ法の手法を学ぶ。
［授業外学習］授業中に指示する。

８回

エンジニアリングデザインの様々な手法を学ぶ（概説）［授業外学習］授業中に提示する演習問題に取り組む。

９回

FMEAについて学ぶ。
［授業外学習］授業中に提示する演習問題に取り組む。

１０回

FTAについて学ぶ。
［授業外学習］授業中に提示する演習問題に取り組む。

１１回

ばらつき、寿命、コスト、公差設計について学ぶ。
［授業外学習］授業中に提示する演習問題に取り組む。

１２回

工程管理の手法を学ぶ。
［授業外学習］授業中に提示する演習問題に取り組む。

１３回

実験計画法を学ぶ。
［授業外学習］授業中に提示する演習問題に取り組む。

１４回

過去の失敗例・事故例に基づくリスクマネージメントを学ぶ。
［授業外学習］授業中に指示する。

１５回

今後期待される設計手法について学ぶ。
［授業外学習］授業中に指示する。

１６回

授業のまとめを行う。
［授業外学習］授業中に指示する。

在室中

任意

注意
ナンバリングコー
EM3107001
ド
99F152038

授業科目名コンピュータ概論

⑥教員名

亀田 真澄

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜3限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態
JABEE修得要件

機械システムコース 選択

授業科目名(英）Introduction to Computer Science

学年

1年

単位区分

選択

教職課程修得要件

現在、コンピュータは幅広く普及し、身近な道具として使われている。また、インターネットを利用した情報の入手や情報の交換の手段としてもコンピュータが欠かせない環境になってきている。本講義では、コンピュータに初めて接する人を対象として情報処理の基本的な知識を学ぶ。コンピュータ
や情報処理の基本的な名称や用語を学ぶだけでなく、コンピュータの構造や仕組を理解しコンピュータにおける情報の表現についても学ぶ。

②授業概要

さらに国家試験 (情報処理技術者試験)「ITサポート試験」を理解できる程度の学習知識を持つことを目標とする。
これらを実現させるべく，テキストの記載内容を基に，コンピュータ（システム）における「基礎的な知識・技能」「思考力・判断力・表現力等の能力」「主体性・多様性・協働性」を習得するために，個人活動とグループ活動を両立させながら実行していく．
本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/(1) コンピュータの基本構成と動作原理を説明できる。
(2) 2進数を基準としたコンピュータ内部の情報の表現を記述できる。

①達成目標(3) 入出力装置、記憶装置、中央処理装置などのハードウェアについての知識を理解できる。

(4) ソフトウェアの種類、オペレーティングシステムなどのソフトウェアについての知識を理解できる。

(5) 通信、コンピュータネットワークなどの通信ネットワークについての知識を理解できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：○標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：試験 ： 50
レポート ： 20
演習・小問 ： 30
⑦成績評価方法

達成目標事項についてのレポート、演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

「ITの基礎」国友義久 著（近代科学社）
よくわかるマスター 令和2・3年度版 ITパスポート試験 対策テキスト＆過去問題（FOM出版）

参考書
授業内容に関する理解を深めてもらうために授業の復習としてできるだけ多くの教科書・参考書にある演習問題を解いて下さい。
履修上の注意科目の位置付け

本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/39

本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 コンピュータシステムの基本構成
コンピュータとは、ハードウェアとソフトウェアの役割、ハードウェアの構成と機能、ソフトウェア[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第1章、復習：教科書 第1章練習問題]
2回 入出力装置
入出力の形態、入力装置、出力装置[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2章、復習：教科書 第2章練習問題]
3回 プロセッサの仕組み
プロセッサの役割、プロセッサが仕事を実行する仕組み、プログラムの実行・命令[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3章、復習：教科書 第3章練習問題]
4回 プロセッサの性能評価
命令の実行時間、プロセッサの記憶装置、半導体記憶素子[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3章、復習：教科書 第4章練習問題]
5回 2進数と論理回路
2進数とは、2進数と10進数の変換、2進数の演算、論理演算[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第5章、復習：教科書 第5章練習問題1,2,3,4]
6回 マルチメディアデータの表現方法
コンピュータで扱えるデータ、文字の表現、計算対象となる数値の表現、画像、音声の表現、ファイル形式[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第6章, 復習：教科書 第6章練習問題]
7回 補助記憶装置
補助記憶装置の役割と機能、磁気ディスク、光ディスク、SSD、磁気テープ[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第7章、復習：教科書 第7章練習問題]③④授業計画

8回 中間まとめ前半の授業内容について確認を行う[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第1回〜第7回
9回 入出力インタフェース
入出力インタフェースとは、インタフェースの種類[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第8章、復習：教科書 第8章練習問題]
10回 オペレーティングシステム
オペレーティングシステムとは、OSの機能[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第9章、復習：教科書 第9章練習問題]
11回 アプリケーションソフトウェア
アプリケーションソフトウェアとは、共通・個別アプリケーションソフトウェア[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第10章、復習：教科書 第10章練習問題]
12回 データベース
データベースの必要性、データベースの概念、関係データベース[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第11章、復習：教科書 第11章練習問題

40

13回 ネットワーク
ネットワークとは、通信ネットワークシステムの基本構成、ネットワークシステムの形態[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第12章、復習：教科書 第12章練習問題]
14回 インターネットの仕組み
インターネットとは、特定のコンピュータを識別する仕組み、共通に処理可能な情報の形式、ネット
ワークシステムにおける通信規約[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第13章、復習：教科書 第13章練習問題]
15回 情報セキュリティ
情報セキュリティ管理の必要性、脅威と脆弱性、ウィルス、安全保護対策[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第14章、復習：教科書 第14章練習問題]
16回 定期試験
後半授業の学習内容の確認を行う
オフィスアワー

木曜日16：00〜18：00

注意
ナンバリングコー
EM1105003
ド
99F131041

授業科目名コンピュータ演習１

⑥教員名

浅野 比

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

金曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 1

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
定める科目
態
【施行規則に定める科目区分又は事項等】

必修

情報機器の操作
JABEE修得要件②授業概要

機械システムコース 必修

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

理工系で学ぶ学生がPC(Personal Computer)を有効活用するための必要最小限の知識を習得しようとするのがこの演習の目的である。大学内のコンピュータ実習室および学生各自のPCを使用するときのリテラシー（基本的な知識や技能）を習得する。ネットワークを使用する上でのマナーなど情報化社
会の常識についても学習する。
具体的な内容としてはPCを使うためのOS（オペレーティング・システム）であるWindowsの操作法、ネットワークの使用法について学ぶ。次にMicrosoft Office (Word、Excel)の基本操作について学ぶ。さらにコンピュータ実習室にインストールされている各種ソフトウェアについて学ぶ。

①達成目標

以下の項目を達成することにより、情報技術に関する知識と応用力、情報を利用したデザイン能力、自主的に学習できる能力を養う。
・Windowsを操作することができる。
・Word（ワープロソフト）…パソコン上で簡単な文書を入力し、文字修飾、図形描画／挿入、表作成など、体裁を整え、印刷することができる。
・Excel（表計算ソフト）…四則計算から複雑な関数計算ができる。
表の作成、文字フォント／サイズの変更、罫線の設定、入力したデータからグラフの作成ができる。
データベース機能が利用できる。
・各種のアプリケーションについての知識を得る。
・実験レポートなど各種レポートをPCで作成し、印刷することができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力： ○学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
標
目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力

：◎
： ◎
： ◎
：

試験
：
レポート
： 20
演習・小問 ： 80
達成目標事項についての演習・小問、レポートを行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験 ： 無⑦成績評価方法

レポートは、以下を考慮して評価する。 基
礎的な知識・技能： 1042

思考力・判断力・表現力等の能力 ：：意欲・取り組む姿勢

5
5

演習・小問は、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能： 50
思考力・判断力・表現力等の能力 ：1020
意欲・取り組む姿勢：
教科書「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」

noa出版

参考書
原則コンピュータ実習室のPCを使い授業を進める。各自のPC設定を行うなどの際には教室で授業を行うため、その際の授業実施教室については指示を出すことがある。
各自のPCにWordとExcelがインストールされていること。
毎回の授業内で課題を与え、演習・小問として評価する。
さらに次回授業までの課題を適宜与えるのでレポートとして提出すること。
履修上の注意本科目はJABEEの必修科目となっています。
学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。

科目の位置付けコンピュータ演習１→コンピュータ演習２
１回 はじめに、大学コンピュータ環境について
学内コンピュータ環境の説明、大学ネットワークについて
ログイン（ログオン）・ログアウト（ログオフ）、パスワード設定
UNIPAシステムについて[授業外学習の課題]
大学のコンピュータ実習室システムに習熟し、UNIPAシステムから履修申告ができるようにする。
2回 情報モラル＆情報セキュリティ
情報社会におけるルールやマナーなど情報モラルを身に付けるとともに、情報セキュリティについて学ぶ。情報モラルテスト（ICTプロフィシエンシー検定協会運営）を実施する。
[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.249〜287
3回 Windows10 （OSの基本）、ネットワーク設定、Officeのインストール（Office2016）
パソコンの起動、エクスプローラーの操作、ファイルとフォルダーの操作
デスクトップの画面構成、マウスの操作、エクスプローラーの操作、ファイルやフォルダーの移動とコピー
ショートカットキーの利用
ブラウザ（Google Chrome、Edge、FireFox）の使い方、電子メールの利用
ネットワーク設定、Officeのインストール（Office2016：Word、Excel、PowerPoint）[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.1〜28
4回 大学コンピュータ実習室で利用できるソフトウェアについて
秀丸エディタ、FunctionView：数学グラフソフト、Mathematica：数学ツール
MathType Lite：数式作成ソフト、Creo Parametric：3D-CAD[授業外学習の課題]
各種アプリケーションの機能を理解し、使用できるようにする。
5回 Word 1：基本（実験レポートの作成）
文字入力、全角、半角、フォント、サイズ、数式、ページ番号。
[授業外学習の課題]
Moodle課題の閲覧

43

6回 Word 2：Wordの基礎
Wordの起動、タッチタイピング、文章の入力
文書の書式とレイアウト（段組、箇条書き、ヘッダー、フッター）[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.29〜59
7回 Word 3：文書作成（チラシの作成）
書式の設定（フォント、サイズ、色、形、下線、文字幅、配置、インデント、タブ等）、図表の挿入（表、画像、図形、ワードアート、ページ罫線）[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.60〜80③④授業計画

8回 Word 4：レポートに必要な機能
書式の設定（フォント、サイズ、色、形、下線、文字幅，配置，インデント、タブ等）、図表の挿入（表、画像、図形、ワードアート、ページ罫線）[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.81〜98
9回 Excel 1：Excelの基礎
Excelの起動表の作成（罫線、値の入力、単位、表のタイトル等）
グラフの作成（散布図によるグラフの作成、プロット、枠線、軸タイトル、図のタイトル等）
解析（最小二乗法による回帰線の計算、測定値から波長への換算）
ワードへの貼り付け（貼り付ける形式：拡張メタファイル、Microsoft Excel グラフオブジェ
クト、GIF等）[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.99〜106
10回 Excel 2：表の作成
表の作成、データ入力、訂正、削除、フォントの設定、配置の設定、表示形式の設定、罫線
、行の高さ、列の幅の変更、[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.107〜122
11回 Excel 3：計算
数式の入力、数式のコピー、相対参照と絶対参照、関数の利用[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.130〜152
12回 Excel 4：グラフの作成（１）
グラフの種類
棒グラフの作成、グラフの移動、サイズ変更、グラフの要素、タイトル、軸ラベル、色の変更[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.153〜163
13回 Excel 5：グラフの作成（２）
円グラフの作成、グラフの移動、サイズ変更、タイトル、データラベル[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.164〜169
14回 Excel 5：グラフの作成（３）レーダーチャートの作成、サイズ変更、タイトル[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.169〜171
15回 Excel 6：グラフの作成（４）44複合グラフの作成、サイズ変更、タイトル、元のデータとの連動[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.172〜176
16回 総合演習
Word、Excelなどこれまで学習した内容を統合して、レポートを作成する。
[授業外学習の課題]
予習：これまで学んだ内容をまとめ、理解しておく
オフィスアワー

月曜日 13:00-17:00、火曜日 9:00-17:00、水曜日 13:00-17:00

注意
ナンバリングコー
ド
99F108145

授業科目名

確率・統計

⑥教員名

大塚 章正

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

火曜3限 金曜3限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態
JABEE修得要件②授業概要

機械システムコース 必修

授業科目名(英）Probability and Statistics

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

機械工学においては、確率・統計の果たす役割が極めて重要である。この講義では、統計解析の基礎となる確率論を学習し、この理論をより所にして、入手可能なデータから全体についての知識を引き出す考え方と手法を学習する。毎回の講義では、まず、具体的な問題を提起して解答を与えながら、問題解決のために理解しなければならない定理などを重要事項として解説し、理解を深めるようにする。
1) 確率変数の概念を理解し、その平均や分散を計算できる。

①達成目標

2) ２項分布や正規分布などの概念を理解することができる。
3) 確率分布表や確率密度関数に基づいて様々な確率を計算できる。
4) 母集団と標本の概念に基づいた推定・検定の手法を適切に使用できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：◎目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：レポート：50点
演習・小問：50点
レポートについて：
2回行い、各回100点満点で採点する。
100点×2回×0.25 = 50点満点（端数は切り上げ）によりレポートの成績を算出する。
レポートは基本的な用語を記述する形式や、導出過程を記述する問題から成る。
⑦成績評価方法

演習・小問について：
演習は14回行い、各回10点満点で採点する。
10点×14回×5/14 = 50点 （端数は切り上げ）により演習・小問の成績を算出する。
各回に学ぶ基本事項についての問題であり、達成目標１〜４の達成度を確認する。
レポートと演習・小問の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下
再試験：無

教科書

「これならわかる確率・統計セミナー」 森本宏明、大橋守 （学術図書出版社）

参考書「基礎統計学I 統計学入門」 東京大学教養学部統計学教室 編 (東京大学出版会)

履修上の注意JABEEコース（機械システムコース）の必修科目である。
演習・小問は合計で14回行う。
正当な理由無く授業を欠席した学生には演習問題は配布しない。

科目の位置付け機械工学通論、機械系基礎英語 ⇒ 確率・統計 ⇒ 機構学、制御工学Ⅱ[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 順列・組合せと確率積の法則、順列、重複順列、組合せ、重複組合せ、確率、確率の基本性質

46

授業外学習の指示 予習：教科書 1, 2
2回 確率の計算と条件付き確率加法定理、余事象の定理、条件付き確率、確率の乗法定理、Bayesの定理
授業外学習の指示 予習：教科書 3, 4
3回 事象の独立と確率変数
事象の独立、独立試行、独立試行の定理、確率変数、確率分布、確率変数の平均・分散
授業外学習の指示 予習：教科書 5, 6
4回 2項分布とポアソン分布
2項分布、2項定理、2項分布の平均・分散、ポアソン分布、ポアソン分布の平均・分散
授業外学習の指示 予習：教科書 7, 8
5回 連続型確率変数、正規分布
連続型確率変数、連続型確率変数の平均・分散、一様分布、正規分布
授業外学習の指示 予習：教科書 9, 10
6回 複数の確率変数と独立・同分布、独立な確率変数の和2次元確率分布、2つの確率変数の独立・同分布、確率変数の和の平均・分散
授業外学習の指示 予習：教科書 11, 12
7回 中心極限定理と大数の法則
Laplaceの定理、中心極限定理、チェビシェフの不等式、大数の法則
授業外学習の指示 予習：教科書 14, 15③④授業計画

8回 ここまでのの達成度確認＋統計の説明
第1回〜第7回の授業内容の達成度を確認、確率と統計の違いについて
9回 資料の整理
度数分布、平均、メジアン、モード、分散、標準偏差、レンジ
授業外学習の指示 予習：教科書 16
10回 相関、母集団と標本相関、相関係数、回帰直線、標本調査、母集団、標本、無作為抽出、標本変量、平均と分散
授業外学習の指示 予習：教科書 17, 18
11回 母平均・母比率の区間推定
信頼度、信頼区間、母平均・母比率の区間推定
授業外学習の指示 予習：教科書 19, 20
12回 母分散の区間推定
χ^2-分布、母分散の区間推定
授業外学習の指示 予習：教科書 21
13回 母平均・母比率の検定
棄却域、両側検定、t-分布、母平均・母平均の検定
授業外学習の指示 予習：教科書 22, 23
14回 母分散の検定
χ^2-分布、母分散の検定
授業外学習の指示 予習：教科書 24
15回 後半部分の達成度確認(定期試験)
8回から15回までの授業内容の達成度を確認
16回 確率と統計の応用
第1回から第15回までの内容を総まとめを行い、機械工学の分野での応用について学ぶ

オフィスアワー

金曜日 １５：００〜１６：００

注意
ナンバリングコー
EM2102007
ド
99F136047

授業科目名

線形代数１ （A1クラス）

⑥教員名

笠置

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Linear Algebra I

映寛

科目区分・授業形
基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
態

学年

1年

単位区分

必修

JABEE修得要件

機械システムコース 必修

教職課程修得要件②授業概要

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。行列
式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

①達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力： ◎標
目標(D) 実験・実習による実践力：
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：試験：
演習・小問・レポート ：50
50

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力⑦成績評価方法

：
：

40
10

演習・小問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力

：
：

40
10

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。
その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
教科書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。

履修上の注意

授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解することになる。

科目の位置付け③④授業計画目標C:
基礎数学（◎）、基礎物理（◎）、線形代数Ⅰ（◎）→基礎数学Ⅰ（○）、基礎科学（○）［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 ベクトルとその成分ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
48

2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)
ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列の逆行列とｎ次三角行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 授業のふりかえり
１〜6回までの授業内容の達成度を確認
8回 行列式について
行列式の概念を学習する。2次および3次の行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回 行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）
行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること
により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。
特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
49

15回 定期試験
1〜6、 8〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説
オフィスアワー

随時注意
ナンバリングコー
EC1202002
ド
99F104050

授業科目名基礎数学 （Aクラス）

⑥教員名

見山

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜2限 水曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Fundamental Mathematics

友裕

科目区分・授業形
基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
態

学年

1年

単位区分

必修

JABEE修得要件

機械システムコース 必修

教職課程修得要件②授業概要

工学を学ぶ上で，数学における基礎的な知識・技能を取得し，思考力・判断力・表現力等で理解し，主体性・多様性・協働性で解決することは重要と考えます．多種多様ある数学的基礎知識の中において「集合・関数・論理」「実数」「数列」を重点的に習得し，基礎的な多様な数式に対してその数学的知識を自在に論理的に取り扱うことができる計算力を習得していく。

①達成目標

以下の項目を達成し、数学概念に関する基礎的な知識と技能を養う。
・「集合・関数・論理」を理解し，その数学問題等を解決する計算力を持つことができる．
・「実数」を理解し，その数学問題等を解決する計算力を持つことができる．
・「数列」を理解し，その数学問題等を解決する計算力を持つことができる．
・「指数関数」「対数関数」「三角関数」を理解し，その数学問題等を解決する計算力を持つことができる．
・「指数関数」「対数関数」「三角関数」のグラフを理解・表現することができる．

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力： ◎標
目標(D) 実験・実習による実践力：
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力
：
試験
：
レポート
：
演習・小問 ：
参加姿勢：
⑦成績評価方法

40（基礎的な知識・技能）
30（思考力・判断力・表現力等の能力）
30（思考力・判断力・表現力等の能力）達成目標事項についての演習･小問、レポートおよび試験を行い、その成績の合計に応じて以下のよ
うに評価を与える．
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：
有（機械工学科），無（電気工学科，応用化学科）※定期試験等では、機械工学科ではクラス共通の問題を含めて実施する．

教科書「解析学 I 」，宮岡悦良・永倉安次郎著（共立出版）

参考書

履修上の注意・高等学校において学習する数学的知識・技能を多く含む講義であるが，いま一度，数学的知識・技能を予習かつ復習する授業姿勢で学んでほしい．
・講義中において多数の数学問題を解説するが，受講者は事前に問題を解決して，かつ積極的に授業活動に参加してほしい．
・講義終了後においても，主体的に多数の数学問題を解く学習時間を持ってほしい．
・入学前学習またはプレイスメント試験等の成績により，履修クラスの指導を行う．
・履修状況により，他学科履修を認めることがある．

科目の位置付け③④授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 集合
高等教育機関で学ぶ数学的知識・技能の重要性を理解する．
はじめに「集合」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（p.8）が解けること．
2回 関数「関数」に関する知識・技能を習得する．
51

［授業外学習の指示］復習：練習問題（p.19）が解けること．
3回 論理「論理」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（pp.25-26）が解けること．
4回 数学的帰納法・有限集合・無限集合「数学的帰納法」「有限集合・無限集合」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（p.29）（p.32）が解けること．
5回 四則計算「四則計算」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（pp.41-42）が解けること．
6回 順序「順序」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（p.47）が解けること．
7回 上限・下限「上限・下限」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（p.53）が解けること．
8回 実数の連続性「実数の連続性」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題(pp.59-60）が解けること．
9回 絶対値，区間と近傍「絶対値」「区間と近傍」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（pp.61-62）（p.66）が解けること．
10回 初等関数：三角関数
付録C「初等関数」C.1「三角関数」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：必要であれば授業中に出題する．
11回 初等関数：指数関数と対数関数
付録C「初等関数」C.2「指数関数と対数関数」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：必要であれば授業中に出題する．
12回 数列「数列」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（p.73）が解けること．
13回 数列の極限「数列の極限」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（pp.81-82）が解けること．
14回 極限の性質「極限の性質」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（pp.90-91）が解けること．
15回 単調数列「単調数列」に関する知識・技能を習得する．
［授業外学習の指示］復習：練習問題（p.97）が解けること．
16回 定期試験
1〜15回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー

非常勤でオフィスなし 図書館にて対応
月、水、木曜日：16:40～17:30

注意ナンバリングコー
EM1202001
ド
99F101352

授業科目名コンピュータシステム

⑥教員名

池田

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

火曜3限 金曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Computer Systems

毅

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

機械システムコース 選択②授業概要

パソコンや携帯電話など情報技術と接する機会が身近になり、インターネットやEメールなどを利用する事が当たり前の社会になってきた。キーボードやマウス、モニターなどの画面をタッチするだけで操作が可能であるが、その処理原理やアルゴリズムを理解した上で使いこなす事がセキュリティなどの情報倫理において重要である。コンピュータシステムではそれらの基本となるハードウェアやシステムの基本構成、データ表現、論理回路について学ぶ。最後にコンピュータシステムの実例として制御用のマイコンシステムについて学ぶ。

①達成目標(1)コンピュータの基本構成を説明できる。
(2)数値、文字などの各種データの表現方法と計算機内で使用されているコード（符号）について説明できる。
(3)ハードウェアの基礎となる各種の計算機回路について説明できる。
(4)コンピュータの中心部分となるプロセッサが制御部、演算部からなっており、これに指示を与える基本的な命令と動作について説明できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力：〇
標
目標(D) 実験・実習による実践力：
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：〇
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：
レポート課題 ：60点
演習・小問
：40点
⑦成績評価方法教科書

S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下 不合格「改訂

コンピュータ概論」 半谷精一郎、長谷川幹雄、吉田孝博 （コロナ社）

参考書

履修上の注意科目の位置付け教科書に沿って講義を進めるが、いくつかのテーマをピックアップして進めるので予習・復習により講義時間内に扱わない関連項目に関しても興味を持って取り組むことが望ましい。
演習・レポートは講義の進捗に合わせて不定期に出題するので、未提出のないように注意してください。
コンピュータ演習1→コンピュータ演習2→プログラミング演習1、コンピュータシステム→プログラ
ミング演習2→メカトロニクス
コンピュータ概論→コンピュータシステム③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 １．コンピュータの歴史とそれを支える基盤技術[授業外学習の指示 予習：教科書 1.1,1.2,1.3,1.4]
2回 ２．数と文字の表現法[授業外学習の指示 予習：教科書 2.1,2.2,2.3,2.4]
3回 ３．論理回路[授業外学習の指示 予習：教科書 3.1,3.2]
4回 ３．論理回路
53

[授業外学習の指示 予習：教科書 3.3,3.4]
5回 ３．論理回路[授業外学習の指示 予習：教科書 3.4,3.5]
6回 ４．コンピュータの基本構成とCPU[授業外学習の指示 予習：教科書 4.1,4.2,4.3,4.4,4.5,4.6]
7回 ５．記憶システム[授業外学習の指示 予習：教科書 5.1,5.2]
8回 ５．記憶システム[授業外学習の指示 予習：教科書 5.3,5.4,5.5]
9回 ６．入出力機器[授業外学習の指示 予習：教科書 6.1,6.2]
10回 ７．入出力制御[授業外学習の指示 予習：教科書 7.1,7.2,7.3,7.4,7.5]
11回 ８．オペレーティングシステム[授業外学習の指示 予習：教科書 8.1,8.2,8.3]
12回 ９．プログラム開発[授業外学習の指示 予習：教科書 9.1,9.2,9.3,9.4]
13回 １０．コンピュータネットワーク[授業外学習の指示 予習：教科書 10.1,10.2,10.3]
14回 １０．コンピュータネットワーク[授業外学習の指示 予習：教科書 10.4,10.5,10.6,10.7,10.8,10.9]
15回 １１．新たなサービスを支える基盤技術[授業外学習の指示 予習：教科書 11.1,11.2]
16回 まとめとレポート課題
1回から15回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー

火曜10:00-11:30
その他、研究室在室時には随時、対応します。

注意
ナンバリングコー
EM2105004
ド
99F139054

授業科目名プログラミング演習１

⑥教員名

結城

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Programing 1

和久、木伏 理沙子

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

機械システムコース 選択②授業概要

プログラミング演習１と２では、プログラミング言語としてのＣ言語を学ぶ。演習１では、Ｃ言語の文法や記述法と して変数、演算、条件分岐、反復、関数、配列、までを学ぶ。授業計画における各項目について課される演習課題 は、それぞれが、完結したプログラムの作成をゴールとしており、いくつかの文法や記述を組み合わせて書くよう に作られているが、受講者は、自ら、完結したプロ
グラムを書くという過程のなかで初めて、プログラミングの具体的な作成方法 を継承してゆくことができる。
この演習では、Ｃ言語の基本的文法を用いてプログラムを組み立てる能力の習得を目標とするが、受講者は、完 結したプログラムを書くという過程のなかで初めて、汎化された方法を継承獲得してゆくことができる。なおこの 際、独りよがりにならない継承のために、グループ活動を通して学ぶこと、得られた結果について説明責任を果た すことが大切である。特に、プログラミング言語を通したコンピュータ利用の基礎技術を身につけ、それらを機械工 学分野の基礎的な問題に応用する。以下、達成水準について記する。

①達成目標

第１回〜第４回
プログラムの仕組みが説明でき、コンパイルと実行ができる。
変数の型について説明でき四則演算できる。
計算結果について出力できる。
第５回〜第１０回
if文、switch文、while文などの条件分岐の意味を理解でき、簡単な倫理演算を実行できる。
for文の意味を理解できる。
第１１回〜第１３回
関数、引数、返り値について説明でき、簡単な関数を作成することができる。
第１４回〜第１６回
配列の概念について説明できる。
多次元配列にも対応できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力：〇
標
目標(D) 実験・実習による実践力：
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：〇
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：⑦成績評価方法

毎回課する課題のプログラムを、実行結果とともに「演習」として提出する（第１次評価）。
更に、中間試験・期末試験を実施し、達成度を確認する（第２次評価）。
最終的な採点は、第１次（演習60点）、第２次評価（中間試験20点、期末試験20点）により評価する。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

よくわかるC言語 長谷川 聡 著?(近代科学社)

参考書
履修上の注意C言語は、与えられた条件から意図する結果をコンピュータ上で数値的に計算させるために必要となるプログラミ ング言語の一つである。計算途中の結果をコンピュータ上のメモリに記録しながら計算が進むため、常に、現在 行っている手続きならびにデータとメモリの関係をイメージすることを心掛けよう。
55

さて、プログラミングの学習は一人では不可能である。課題を満たすプログラムを作る過程で必要となる具体的 な手順をイメージし、教科書や参考書にあるプログラム、あるいは他人の書いたプロ
グラムを参考にし、時には仲 間と互いに議論することが重要である。しかし、そっくり真似することで済んでしまったら学習は行われない。難し いながらもトライアンドエラーを繰り返しながら「自分なりのプログラムを作っていく努力」が最も重要である。
科目の位置付けコンピュータ演習 → プログラミング演習１

第１回 はじめに（１）プログラミング環境の使いかた（２）プログラムが実行される仕組みについて復習
第２回 変数と値、データ型、代入
第３回 演算と演算子、入出力関数
第４回 演習
第５回
第６回
第７回

条件分岐：if…else文
多分岐：if else if…,switch
演習

第８回 中間試験、および
１回から７回までの復習講義（複合課題の演習と解説）③④授業計画

第９回 反復：while, do…while
第１０回 反復 for多重ループ
第１１回 演習
第１１回 関数：定義、引数、プロトタイプ宣言、呼び出し
第１２回 関数：返り値、再帰関数
第１３回 演習
第１４回 1次元配列、2次元配列
第１５回 演習
第１６回 定期試験、および９回から１５回までの復習講義【授業外学習】
毎回提出する課題について学習する

オフィスアワー

毎週土曜日（午前）注意
ナンバリングコー
EM2105105
ド
99F141156

授業科目名プログラミング演習２

⑥教員名

結城

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Programing 2

和久、木伏 理沙子

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

機械システムコース 選択②授業概要

本演習２では、プログラミング演習１に引き続きプログラミング言語としてのＣ言語を学ぶ。Ｃ言語の文法や記述法として演習１で学んだ変数、演算、条件分岐、反復、関数、配列、を前提に、ポイ
ンタ、文字列処理、構造体、ファイルの入出力を学ぶ。授業計画における各項目について課される演
習課題は、それぞれが、完結したププログラムの作成をゴールとしており、いくつかの文法や記述を組み合わせて書くように作られているが、受講者は、自ら、完結したプログラムを書くという過程のなかで初めて、プログラミングの方法を継承してゆくことができる。
この演習では、Ｃ言語の応用編である。特に、プログラミング言語を通したコンピュータ利用技術を身につけ、それらを機械工学分野（熱力学、材料力学、流体力学、機械力学、制御工学）の諸問題の解決やシミュレーションに適用できるより実践的な能力を身につける。以下に達成水準について記
す。
第１回〜第３回
アドレスとポインタについて説明できる。
配列を引数とする関数について実際にプログラムできる。

①達成目標

第４回〜第９回
文字列、文字配列について実際にプログラムできる。
構造体とデータ構造について理解できる。
ファイルへの書き込み、読み込みができる。
第１１回〜第１６回
シミュレーションの意味合いについて説明できる。
有限体積法による方程式の離散化と解法について説明できる。
陽的オイラー法、陰的オイラー法、ルンゲクッタ法による解法について説明できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力：〇
標
目標(D) 実験・実習による実践力：
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：〇
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：
毎回課する課題のプログラムを、実行結果とともにレポートとして提出する（第１次評価）。
更に、中間試験・期末試験を実施し、達成度を確認する（第２次評価）。
⑦成績評価方法

最終的な採点は、第１次（60点）、第２次評価（中間試験20点、期末試験20点）により評価する。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

よくわかるC言語 長谷川 聡 著 (近代科学社)

参考書
履修上の注意C言語は、与えられた条件から意図する結果をコンピュータ上で数値的に計算させるために必要となるプログラミング言語の一つである。計算途中の結果をコンピュータ上のメモリに記録しながら計算が進むため、常に、現在行っている手続きならびにデータとメモリの関係をイメージすることを心掛けよう。
さて、プログラミングの学習は一人では不可能である。課題を満たすプログラムを作る過程で必要57となる具体的な手順をイメージし、教科書や参考書にあるプログラム、あるいは他人の書いたプログ
ラムを参考にし、時には仲間と互いに議論することが重要である。しかし、そっくり真似することで済んでしまったら学習は行われない。難しいながらもトライアンドエラーを繰り返しながら「自分なりのプログラムを作っていく努力」が最も重要である。
科目の位置付けコンピュータ演習 → プログラミング演習１ → プログラミング演習２

第１回 アドレスとポインタ
第２回 配列を引数とする関数
第３回 演習第４回 文字列
第５回 文字列入力と文字列を引数とする関数
第６回 演習第７回 構造体とデータ構造
第８回 ファイル操作
第９回 演習③④授業計画

第１０回 中間試験、および
１回から９回までの復習講義
第１１回 シミュレーションの概要
第１２回 有限体積法による方程式の離散化と解法
第１３回 演習
第１４回 陽的オイラー法、陰的オイラー法、ルンゲクッタ法による解法
第１５回 演習
第１６回 定期試験、および
１１回から１５回までの復習講義【授業外学習】
毎回提出する課題について学習する

オフィスアワー

毎週土曜日（午前）注意
ナンバリングコー
EM2105106
ド
99F142058

授業科目名

センサ工学

⑥教員名

池田

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜1限 火曜4限

開講学科

工学部 機械工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Sensor Engineering

毅

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

機械システムコース 選択②授業概要

センサは人間の感覚器官に相当し、物理的、化学的、生物学的な量を電気信号などに変換する機能を持った素子または装置の総称である。電子材料開発やＩＴ技術の進歩、計測や制御技術の高度化、自動化システムの浸透に従って、現在ではロボットに代表されるように非常に広範なセンサが開発され、改良が加えられている。本講では、これらのセンサを利用、製作する際に必要な知識として、各
種センサの原理、特性について講義を行う。

①達成目標

センサの検出原理となっている現象の意味を理解し、自主的・継続的に設計や製作に応用できる基盤とする。
幅広く各種のセンサについてその原理、特性、応用例がわかること。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力：
学習・教育到達目
目標(D) 実験・実習による実践力：
標
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：〇
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：
定期試験 ： 60%
レポートおよび演習⑦成績評価方法：40%

定期試験の成績とレポートの成績を上記比率で合計し、結果に応じて以下のように評価を与える。
コロナウイルスの感染状況により、期末試験をレポートに替える場合があります。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書
参考書

履修上の注意センサの技術 鷹野英司 理工学社
センサの基本と実用回路 中沢信明 コロナ社
教科書に沿って講義を進めるが、全てを説明できないので、いくつかピックアップして進めるので予習・復習により講義時間内に扱わない関連項目に関しても興味を持って取り組むことが望ましい。
演習・レポートは講義の進捗に合わせて不定期に出題するので、未提出のないように注意してください。

科目の位置付け・機構学→センサ工学→メカトロニクス③④授業計画

1回 センサとは何かセンサが使用されている例として、ロボットの構成とセンサーの関係を述べる。
[授業外学習]身の回りにあるセンサとその機能、役割について調べる
2回 位置センサ
まず位置をアナログ信号に変換するポテンショメータについて学び、次に位置をデジタル信号に変換するエンコーダーについて学ぶ。 後者についてはインクリメンタル型ロータリエンコーダーおよびアブソリュート型エンコーダーの原理、信号処理法を学ぶ。
[授業外学習]位置センサの種類、計測原理について整理する
3回 差動変圧器による位置検出
非接触型の位置センサの原理を学ぶ。応用例として重量計測（はかり）の構造を述べる。
59

[授業外学習]差動変圧器の仕組みを理解する
4回 圧力センサ
半導体圧力センサと差動変圧器による測定原理を学ぶ。さらにピエゾ抵抗効果についての物理現象
が圧力センサに応用されていることを学ぶ。
[授業外学習]圧力センサの計測原理
5回 ひずみゲージ
ひずみゲージの原理、種類、ひずみゲージの使用法およびその基礎理論について学び、圧力、力計
測に重要なセンサであることを学ぶ。
[授業外学習]ひずみゲージの特徴、使用方法について理解する
6回 ひずみ測定回路
ひずみ測定ホイートストンブリッジについて述べ、電流変化量とひずみに関係について学ぶ。2ゲージ法、4ゲージ法と各種ロードセルを紹介し、トルクセンサーの原理を紹介する。
[授業外学習]ブリッジ回路の計算
7回 温度センサ
温度測定法の分類について接触法としては熱電型、抵抗型、熱膨張型があり、非接触型には熱放射型があることを学ぶ。これらのうち熱電型についての基本原理について詳述する。また抵抗型としては白金がその典型であることを述べ、抵抗変化を測定するホイートストンブリッジ回路についても学ぶ。
[授業外学習]温度センサの種類、使用方法について整理する
8回 磁気センサ
磁気センサの原理であるホール効果について述べる。磁気センサの種類について述べ、ホール素子
がブラシレスモータに使用されている理由を説明する。さらに磁気抵抗素子（ＭＲ素子）の応用例を学ぶ。
[授業外学習]磁気センサの仕組み、応用例について整理する
9回 超音波センサ
圧電効果を利用した超音波センサの原理、構造、特徴について述べ、距離計測の原理と測定回路について学ぶ。
[授業外学習]超音波センサの仕組みと測定回路について整理する
10回 光センサ
ロボット用のセンサとして、現在多く使われている光センサの原理、特徴を学ぶ。光センサは半導体材料から作られることから、まずシリコン半導体の物性（真性半導体、N型半導体、P型半導体、
自由電子、正孔）について簡単に復習し、フォトダイオードのセンサ特性について学習する。ＰＳＤ
センサとホトイナタラプタ、フォトトランジスタの動作原理を学ぶ。
[授業外学習]光センサの仕組み、動作原理についてまとめる
11回 演算増幅器
センサ回路に多用される演算増幅の基本特性について学び、各種増幅器とセンサー回路について学ぶ。さらにセンサ情報を微分、積分、加算する演算増幅器とその応用例を学ぶ。
[授業外学習]増幅の原理
12回 視覚センサ
視覚センサの基礎、視覚センサの産業での応用例（部品組み立て工程）について述べ、その必要性について学ぶ。カメラの基本部品であるCCDイメージセンサ、CMOSイメージ素子の原理について述
べ、さらにデータ読み出し法について説明する。さらに画素、量子化、画像ファイルの種類について述べる。
濃淡画像処理、画像認識の前処理としてコントラスト改善、ノイズ除去、特徴抽出について学ぶ。
[授業外学習]カメラなどの視覚センサの仕組み、役割について整理する
13回 ロボットにおけるセンサ(1)センサが使われているロボットの紹介を行い、センサ単体もしくは複数のセンサを用いて各種計測や制御が行われている実例の紹介行い、センサの利用について学ぶ。
[授業外学習]ロボットを例としてセンサ利用の応用について理解を深める
14回 ロボットにおけるセンサ(2)センサが使われているロボットの紹介を行い、センサ単体もしくは複数のセンサを用いて各種計測や制御が行われている実例の紹介行い、センサの利用について学ぶ。
[授業外学習]ロボットを例としてセンサ利用の応用について理解を深める
60

15回

1回から14回までの授業内容の復習および達成度を確認

16回 定期試験
オフィスアワー

金曜10:00-11:30
その他、研究室在室時には随時、対応します。

注意
ナンバリングコー
EM3111007
ド
99F154061

授業科目名

人工知能

⑥教員名

井上 啓

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

木曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態
JABEE修得要件②授業概要

電気電子工学コース 選択

授業科目名(英）Artifical Intelligence

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

人工知能は人間の知能を生み出している諸機能をコンピュータ上に実現することを目的として生まれた学問といわれている。本講義では、これから人工知能を学ぼうとする人が、人工知能に関する基礎知識を修得することを目的としている。人工知能に関連した諸概念としてだけでも、知識ベース、ファジィ、ニューロ、自動翻訳、音声認識、文字認識、エージェント、知識発見、Webマイニング、など多岐に渡るため、本講義では、その概要の説明や事例の紹介に留める。

①達成目標

以下に関する基礎知識を修得し、説明できる。
探索木と探索グラフ、プロダクションシステム、意味ネットワークとフレーム、述語論理、音声・画像認識、推論、機械学習、ニューラルネットワーク、進化計算、エージェント、Webインテリジェンス
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ：目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得 ：標
目標(D) 技術を実践する能力の養成 ：目標(E) 電気・電子・情報工学の知識に関する能力の養成 ： ○目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成 ：試験 ：70
演習・小問 ：30
⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

「人工知能概論」荒屋 真二（共立出版）

参考書
履修上の注意

各個別のテーマに関する詳細については、教科書の章末にある参考文献リストの文献を参照してほしい。

科目の位置付け目標E’：アルゴリズム論→人工知能→卒業研究[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 イントロダクション
人工知能とは、人工知能の関連分野、人工知能の歴史[授業外学習の指示 予習：教科書 第1章、復習：確認小テスト(第1回)]
2回 問題の状態空間表現と探索(1)問題の状態空間表現、探索木とグラフ、網羅的探索法[授業外学習の指示 予習：教科書 2.1,2.2,2.3、復習：確認小テスト(第2回)]
3回 問題の状態空間表現と探索(2)発見的探索法、ゲームにおける探索法[授業外学習の指示 予習：教科書 2.4,2.5、復習：確認小テスト(第3回)]
4回 プロダクションシステム
プロダクションシステムの概要・構成・動作
授業外学習の指示 予習：教科書 第 章、復習：確認小テスト 第 回

62

[

3

( 4

)]

5回 意味ネットワークとフレーム意味ネットワークによる知識表現・推論、フレームによる知識表現・推論[授業外学習の指示 予習：教科書 第4章、復習：確認小テスト(第5回)]
6回 述語論理とファジィ論理(1)述語論理による知識表現・推論[授業外学習の指示 予習：教科書 5.1,5.2、復習：確認小テスト(第6回)]
7回 述語論理とファジィ論理(2)③④授業計画

ホーン節と論理プログラミング[授業外学習の指示 予習：教科書 5.3,5.4、復習：確認小テスト(第7回)]
8回 多様な知識メディアの知的処理(1)
自然言語理解と機械翻訳[授業外学習の指示 予習：教科書 6.1、復習：確認小テスト(第8回)]
9回 多様な知識メディアの知的処理(2)画像認識と画像理解[授業外学習の指示 予習：教科書 6.3、復習：確認小テスト(第9回)]
10回 推論演繹推論、帰納推論、アブダクション、仮説推論、不確定推論、確率的推論[授業外学習の指示 予習：教科書 第7章、復習：確認小テスト(第10回)]
11回 機械学習
基本的な学習モデル、演繹学習、帰納学習[授業外学習の指示 予習：教科書 第8章、復習：確認小テスト(第11回)]
12回 ニューラルネットワーク(1)階層型ニューラルネットワーク、相互結合型ニューラルネットワーク[授業外学習の指示 予習：教科書 第9章、復習：確認小テスト(第12回)]
13回 ニューラルネットワーク(2)
誤差逆伝搬法のアルゴリズム[授業外学習の指示 予習：教科書 第9章、復習：確認小テスト(第13回)]
14回 進化的計算
遺伝的アルゴリズム[授業外学習の指示 予習：教科書 第10章、復習：確認小テスト(第14回)]
15回 定期試験
1回から14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の解説

オフィスアワー

水 1-2時限注意
ナンバリングコー
EE3111014
ド
99F277063

授業科目名(英）Engineering Design 1

学年

3年

科目区分・授業形 専門科目 講義・演習
態

単位区分

選択

JABEE修得要件

教職課程修得要件

授業科目名

デザイン工学１

⑥教員名

高頭 孝毅

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

電気電子工学コース 必修

デザイン能力とは、構想力/問題設定能力/種々の学問、技術の総合応用力/創造力/公衆の健康・安全、
文化、経済、環境、倫理等の観点から問題を認識する能力、およびこれらの問題点から生じる制約条
件下で解を見出す能力/構想したものを図、文章、式、プログラム等で表現する能力/コミニケーション
能力/チームワーク力/継続的に計画し実施する能力などの総合的発揮と定義される。すなわち、デザイ
ンとは、単なる設計図面制作ではなく、「必ずしも解が一つでない課題に対して、種々の学問・技術を利用して、実現可能な解を見つけ出していくこと」である。
デザイン工学Ｉでは、前半でデザイン能力発揮に有効と考えられる手法を紹介し演習を行う、後半は総合演習によりデザイン能力の発揮を体験してもらう。是非今後「これまで最もがんばった体験」としてアピールできる、創造体験を経験していただきたい。
②授業概要【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員である高頭は１９８３年から２００５年まで株式会社東芝 研究開発センターで液晶デバイス等の研究・開発に従事しその業務で培った経験に基づいて授業を構成している。授業の項
目に合わせて、実務の経験をもとにその項目の重要性や活用方法を講義する。

・効果的な発想のためにマインドマップ・ブレーンストーミングを使うことができる。
①達成目標

・判断力を高めるためＣ＆Ｅマトリックスを使うことができる。ＱＦＤが理解できる。
・リスク管理のための知識が身に付いておりＦＭＥＡを使うことができる。
・与えられた時間とリソースで自ら課題を設定し、その課題を解決することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者
目標(B) コミュニケーション能力
目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
目標(D) 技術を実践する能力の養成
学習・教育到達目 目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成
標
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成

：
：
：
：
：
：◎

演習・小問：１００
達成目標事項についての演習･小問の成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格（演習はmoodleで提出する。期限を過ぎた演習は受け取らない。ただし、再試の条件に当てはまる場
合は受け取る場合があるが、採点は６０点を上限とする。）
各演習の配点は① マインドマップ１０点（マインドマップ５点 作文５点）② ブレーンストーミン
グ１０点（ブレーンストーミング ５点 発表 ５点） ③ Ｃ＆Ｅマトリックス １０点 ④リス
ク分析 １０点①〜④の点数を５０点に換算する 総合演習 ５０点
各演習の採点は次のようにする。
マインドマップの評価• 量が十分である （１点） ・４段階・５段階にアイデアが検討されている（２点）・多角的な視点から検討されている。（２点）

64

⑦成績評価方法

マインドマップの作文の評価
・内容がマインドマップを利用して書かれている（２点）・十分な量がある（１点）・適切に表現されている。文章が優れている。（２点）
ブレーンストーミングの評価方法（グループ全員は同じ点数となる）
・アイデアの数が多い、ただしごく類似しているものは省く（１番多いグループの点数を３点とする）・多方面に検討されている（１点）・特に優れたアイデアがある。（１点）ブレーンストーミングのパワーポイントの評価
・ビジネスに実現性がある（２点）・ビジネスに新規性がある（１点）・パワーポイント・プレ
ゼンが優れている（２点）
Ｃ＆Ｅマトリックスの評価
・Ｃ＆Ｅマトリックスが適切に書かれている（４点）・判断しやすい点数付けになっている（２点）
・適切な決定が行われている（２点）・結果に対して適切な考察がなされている（２点）
リスク分析の評価
・十分なプロセス挙げられている（２点）・十分なリスクが挙げられている（２点）・ＦＭＥＡによるリスク分析が十分行われている（２点）・対策が十分挙げられている（２点）対策後のリスク分析が十分に行われている（２点）
総合演習（商品提案。試作品の作製）
学科の教員全員により評価しその平均値を取る。
•

完成度（12.5点） ・努力度（12.5点） ・アイデア・新規性（12.5点） ・有用性（12.5点）

教科書使用しない。必要な資料はTUSY-moodleにより配布するので、各自事前に準備しておくこと。

参考書

使用しない。
① 教科書は定めない。
② テキストはTUSY-moodleで配布するので事前に準備しておくこと。

履修上の注意③ 評価は演習・小問・レポートで行うためこれらの提出が無い場合評価しない。
④総合演習は後半で行うが、後半は期末試験などもあり時間的余裕がなくなる場合があるので前半から企画を十分に検討しておくことが好ましい。

科目の位置付けデザイン工学１⇒デザイン工学２
第１回 概論・デザイン工学で何を学ぶかを説明する。
・授業の進め方を説明する。
（メイカーズ革命）
・現在製造業は大きく変化する兆しがあり、第４次産業革命が起こっているという見方もある。端的に言えば、１９８０年代から１９９０年代に情報産業に起こったことが、現在製造業に起こっていると考えることができる。現在、製造業に起こりつつある変化を学ぶ。
（授業外学習の課題）
TUSY-Moodleに示している課題を提出する。
（演習・小問１）
第２回 マインドマップ
・発想法概論：これまでに推奨されている発想法を比較検討する。
・マインドマップについて学び演習を通して使えるようにする。
・演習を完成させ提出する。
（授業外学習の課題）
授業中完成は難しいので、演習を完成しTYSY-moodleで提出する。
・演習の評価を行う。（演習・小問２）

第３回 ブレーンストーミング・グループでアイデアを出し合う方法を理解する。
・ブレーンストーミングの方法を理解する。
・ブレーンストーミングの演習を行い提出する。

65

・評価はグループごとに行う。
（授業外学習の課題）
授業中完成は難しいので、演習を完成しTYSY-moodleで提出する。
・演習の評価を行う。（演習・小問３）

第４回 Ｃ＆Ｅ マトリックス （１）・思考の整理・判断のサポートさらにプレゼンテーションの手法として２次元マトリックス（C&Eマトリックス）の活用方法を学ぶ。
・例題により活用方法を理解する。
（授業外学習の課題）
第５回で演習を行うので、使い方をよく復習し速やかに演習が行えるようにしておくこと。
第５回 Ｃ＆Ｅ マトリックス（２）・C&Eマトリックスの演習を行う。
・演習は２題実施する。
（授業外学習の課題）
・完成しなかった課題は完成し、TUSY-moodleで提出する。
・提出された演習に対して評価を行う。（演習・小問４）
第６回 リスク分析（ＦＭＥＡ） （１）・リスク分析の必要性・リスク管理方法について理解する。
・FMEAの手法を理解する。
・FMEAの例題を理解する。
（授業外学習の課題）
第７回で演習を行うので、使い方をよく復習し速やかに演習が行えるようにしておくこと。
第７回 リスク分析（ＦＭＥＡ） （２）•

リスク分析（ＦＭＥＡ）の演習を行う。

（授業外学習の課題）
・完成しなかった課題は完成し、TUSY-moodleで提出する。
・提出された演習に対して評価を行う。（演習・小問５）
第８回 総合演習 １ 商品の企画③④授業計画• 新しい商品を構想・企画しそれを試作する演習を行う。
• 商品はアプリ・ソフトウエアー・電子機器・家具・文房具・ＰＣ用品・自動車用品・ゲーム（Ｐ Ｃゲーム・携帯・スマホゲーム・ボードゲーム ただしカードゲームはＮＧ）、日用品、学習用品、等分野は問わない。
• 個人で行てもよいし、グループで行ってもいい。ただし、グループで行う場合は３人を限度とする。
• グループで行う場合は貢献度を相互評価する。
• 商品は販売し、第３者に売れた場合は高く評価する。
• ３Ｄ ＣＡＤ、３Ｄスキャナー、３Ｄプリンターを使用することができる。ただし、３Ｄ ＣＡ Ｄを利用する場合はその使い方について自分で相当時間自習する覚悟で取り組むこと。
• 総合演習・商品企画は自ら課題の解決方法を見出すことが求められるが、下記の分野の専門的課
題はそれぞれの教員にアドバイスを求めることができる。ただし、各教員は学習の方向性を示すだけなので、アドバイスを得たうえで一定の時間内の実施が困難であると判断される場合は別の方法・目標を検討すること。
・aruduino等の利用・回路の作製については、吉岡先生・大嶋先生からアドバイスを得ることができる。
・ソフトウェアの作製に関しては、井上先生・山本先生からアドバイスを得ることができる。

66

（授業外学習の課題）
第９回で企画の発表を行うので、企画のパワーポイントを完成する。
第９回 演習 ２ 商品の企画の発表
開発する商品を発表し、その商品性（売れるか）、有効性（役に立つのか）、可能性（できるのか）、リスク等を議論する。パワーポイントはTUSY-moodleで提出する。
実施スケジュールを立てる。
・発表内容について評価を行う。評価はグループごとに行う。（演習・小問６）（授業外学習の課題）
第１０回の演習の準備を行う。
第１０回 演習 ３ 試作 １•

実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１１回の演習の準備を行う。

第１１回 演習 ４ 試作 ２•

実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１２回の演習の準備を行う。
第１２回 演習 ５ 試作 ３•

実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１３回の演習の準備を行う。
第１３回 演習 ６ 試作 ４•実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

第１４回 演習 ７ 試作 ５•実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１５回の演習の準備を行う。
第１５回 演習 ８ 試作 ６•

実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１６回の演習の準備を行う。
第１６回 演習７ 試作品の発表•

完成した試作品を発表する。

••

資料はパワーポイントで提出する。
発表に対して全員で投票を行う。

•

発表された作品に対して評価を行う。（演習・小問８）67

オフィスアワー

オフィースアワー：月曜日 １６：３０以降 火曜日 ９：００〜１２：００ 土曜日 終日

注意
ナンバリングコー
EE3107303
ド
99F269068

授業科目名(英）Engineering Design 1

学年

3年

科目区分・授業形 専門科目 講義・演習
態

単位区分

選択

JABEE修得要件

教職課程修得要件

授業科目名

デザイン工学１

⑥教員名

高頭 孝毅

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

電気電子工学コース 必修

デザイン能力とは、構想力/問題設定能力/種々の学問、技術の総合応用力/創造力/公衆の健康・安全、
文化、経済、環境、倫理等の観点から問題を認識する能力、およびこれらの問題点から生じる制約条
件下で解を見出す能力/構想したものを図、文章、式、プログラム等で表現する能力/コミニケーション
能力/チームワーク力/継続的に計画し実施する能力などの総合的発揮と定義される。すなわち、デザイ
ンとは、単なる設計図面制作ではなく、「必ずしも解が一つでない課題に対して、種々の学問・技術を利用して、実現可能な解を見つけ出していくこと」である。
デザイン工学１では、前半でデザイン能力発揮に有効と考えられる手法を紹介し演習を行う、後半は総合演習によりデザイン能力の発揮を体験してもらう。是非今後「これまで最もがんばった体験」としてアピールできる、創造体験を経験していただきたい。
②授業概要【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員である高頭は１９８３年から２００５年まで株式会社東芝 研究開発センターで液晶デバイス等の研究・開発に従事しその業務で培った経験に基づいて授業を構成している。授業の項
目に合わせて、実務の経験をもとにその項目の重要性や活用方法を講義する。

・効果的な発想のためにマインドマップ・ブレーンストーミングを使うことができる。
①達成目標

・判断力を高めるためＣ＆Ｅマトリックスを使うことができる。ＱＦＤが理解できる。
・リスク管理のための知識が身に付いておりＦＭＥＡを使うことができる。
・与えられた時間とリソースで自ら課題を設定し、その課題を解決することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者
目標(B) コミュニケーション能力
目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
目標(D) 技術を実践する能力の養成
学習・教育到達目 目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成
標
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成

：
：
：
：
：
：◎

演習・小問：１００
達成目標事項についての演習･小問の成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格（演習はmoodleで提出する。期限を過ぎた演習は受け取らない。ただし、再試の条件に当てはまる場
合は受け取る場合があるが、採点は６０点を上限とする。）
各演習の配点は① マインドマップ１０点（マインドマップ５点 作文５点）② ブレーンストーミン
グ１０点（ブレーンストーミング ５点 発表 ５点） ③ Ｃ＆Ｅマトリックス １０点 ④リス
ク分析 １０点①〜④の点数を５０点に換算する 総合演習 ５０点
各演習の採点は次のようにする。
マインドマップの評価• 量が十分である （１点） ・４段階・５段階にアイデアが検討されている（２点）・多角的な視点から検討されている。（２点）

69

⑦成績評価方法

マインドマップの作文の評価
・内容がマインドマップを利用して書かれている（２点）・十分な量がある（１点）・適切に表現されている。文章が優れている。（２点）
ブレーンストーミングの評価方法（グループ全員は同じ点数となる）
・アイデアの数が多い、ただしごく類似しているものは省く（１番多いグループの点数を３点とする）・多方面に検討されている（１点）・特に優れたアイデアがある。（１点）ブレーンストーミングのパワーポイントの評価
・ビジネスに実現性がある（２点）・ビジネスに新規性がある（１点）・パワーポイント・プレ
ゼンが優れている（２点）
Ｃ＆Ｅマトリックスの評価
・Ｃ＆Ｅマトリックスが適切に書かれている（４点）・判断しやすい点数付けになっている（２点）
・適切な決定が行われている（２点）・結果に対して適切な考察がなされている（２点）
リスク分析の評価
・十分なプロセス挙げられている（２点）・十分なリスクが挙げられている（２点）・ＦＭＥＡによるリスク分析が十分行われている（２点）・対策が十分挙げられている（２点）対策後のリスク分析が十分に行われている（２点）
総合演習（商品提案。試作品の作製）
学科の教員全員により評価しその平均値を取る。
•

完成度（12.5点） ・努力度（12.5点） ・アイデア・新規性（12.5点） ・有用性（12.5点）

教科書使用しない。必要な資料はTUSY-moodleにより配布するので、各自事前に準備しておくこと。

参考書

使用しない。
① 教科書は定めない。
② テキストはTUSY-moodleで配布するので事前に準備しておくこと。

履修上の注意③ 評価は演習・小問・レポートで行うためこれらの提出が無い場合評価しない。
④総合演習は後半で行うが、後半は期末試験などもあり時間的余裕がなくなる場合があるので前半から企画を十分に検討しておくことが好ましい。

科目の位置付けデザイン工学１⇒デザイン工学２
第１回 概論・デザイン工学で何を学ぶかを説明する。
・授業の進め方を説明する。
（メイカーズ革命）
・現在製造業は大きく変化する兆しがあり、第４次産業革命が起こっているという見方もある。端的に言えば、１９８０年代から１９９０年代に情報産業に起こったことが、現在製造業に起こっていると考えることができる。現在、製造業に起こりつつある変化を学ぶ。
（授業外学習の課題）
TUSY-Moodleに示している課題を提出する。
（演習・小問１）
第２回 マインドマップ
・発想法概論：これまでに推奨されている発想法を比較検討する。
・マインドマップについて学び演習を通して使えるようにする。
・演習を完成させ提出する。
（授業外学習の課題）
授業中完成は難しいので、演習を完成しTYSY-moodleで提出する。
・演習の評価を行う。（演習・小問２）

第３回 ブレーンストーミング・グループでアイデアを出し合う方法を理解する。
・ブレーンストーミングの方法を理解する。
・ブレーンストーミングの演習を行い提出する。

70

・評価はグループごとに行う。
（授業外学習の課題）
授業中完成は難しいので、演習を完成しTYSY-moodleで提出する。
・演習の評価を行う。（演習・小問３）

第４回 Ｃ＆Ｅ マトリックス （１）・思考の整理・判断のサポートさらにプレゼンテーションの手法として２次元マトリックス（C&Eマトリックス）の活用方法を学ぶ。
・例題により活用方法を理解する。
（授業外学習の課題）
第５回で演習を行うので、使い方をよく復習し速やかに演習が行えるようにしておくこと。
第５回 Ｃ＆Ｅ マトリックス（２）・C&Eマトリックスの演習を行う。
・演習は２題実施する。
（授業外学習の課題）
・完成しなかった課題は完成し、TUSY-moodleで提出する。
・提出された演習に対して評価を行う。（演習・小問４）
第６回 リスク分析（ＦＭＥＡ） （１）・リスク分析の必要性・リスク管理方法について理解する。
・FMEAの手法を理解する。
・FMEAの例題を理解する。
（授業外学習の課題）
第７回で演習を行うので、使い方をよく復習し速やかに演習が行えるようにしておくこと。
第７回 リスク分析（ＦＭＥＡ） （２）•

リスク分析（ＦＭＥＡ）の演習を行う。

（授業外学習の課題）
・完成しなかった課題は完成し、TUSY-moodleで提出する。
・提出された演習に対して評価を行う。（演習・小問５）
第８回 総合演習 １ 商品の企画③④授業計画• 新しい商品を構想・企画しそれを試作する演習を行う。
• 商品はアプリ・ソフトウエアー・電子機器・家具・文房具・ＰＣ用品・自動車用品・ゲーム（Ｐ Ｃゲーム・携帯・スマホゲーム・ボードゲーム ただしカードゲームはＮＧ）、日用品、学習用品、等分野は問わない。
• 個人で行てもよいし、グループで行ってもいい。ただし、グループで行う場合は３人を限度とする。
• グループで行う場合は貢献度を相互評価する。
• 商品は販売し、第３者に売れた場合は高く評価する。
• ３Ｄ ＣＡＤ、３Ｄスキャナー、３Ｄプリンターを使用することができる。ただし、３Ｄ ＣＡ Ｄを利用する場合はその使い方について自分で相当時間自習する覚悟で取り組むこと。
• 総合演習・商品企画は自ら課題の解決方法を見出すことが求められるが、下記の分野の専門的課
題はそれぞれの教員にアドバイスを求めることができる。ただし、各教員は学習の方向性を示すだけなので、アドバイスを得たうえで一定の時間内の実施が困難であると判断される場合は別の方法・目標を検討すること。
・aruduino等の利用・回路の作製については、吉岡先生・大嶋先生からアドバイスを得ることができる。
・ソフトウェアの作製に関しては、井上先生・山本先生からアドバイスを得ることができる。

71

（授業外学習の課題）
第９回で企画の発表を行うので、企画のパワーポイントを完成する。
第９回 演習 ２ 商品の企画の発表
開発する商品を発表し、その商品性（売れるか）、有効性（役に立つのか）、可能性（できるのか）、リスク等を議論する。パワーポイントはTUSY-moodleで提出する。
実施スケジュールを立てる。
・発表内容について評価を行う。評価はグループごとに行う。（演習・小問６）（授業外学習の課題）
第１０回の演習の準備を行う。
第１０回 演習 ３ 試作 １•

実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１１回の演習の準備を行う。

第１１回 演習 ４ 試作 ２•

実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１２回の演習の準備を行う。
第１２回 演習 ５ 試作 ３•

実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１３回の演習の準備を行う。
第１３回 演習 ６ 試作 ４•実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

第１４回 演習 ７ 試作 ５•実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１５回の演習の準備を行う。
第１５回 演習 ８ 試作 ６•

実習を行う。

•

進捗をmoodleで報告する。

（授業外学習の課題）
第１６回の演習の準備を行う。
第１６回 演習７ 試作品の発表•

完成した試作品を発表する。

••

資料はパワーポイントで提出する。
発表に対して全員で投票を行う。

•

発表された作品に対して評価を行う。（演習・小問８）72

オフィスアワー

オフィースアワー：月曜日 １６：３０以降 火曜日 ９：００〜１２：００ 土曜日 終日

注意
ナンバリングコー
EE3107303
ド
99F269073

授業科目名(英）Introduction to Electrical Engineering

授業科目名

電気工学特別講義⑥教員名

阿武 宏明、大嶋 伸明、井上 啓、穐本 光弘、高頭 孝毅、山本 眞也、柁川 一弘、合田 和矢

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜1限 木曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

学年

1年

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
単位区分
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項等】
工業の関係科目
JABEE修得要件②授業概要

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件

必修

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

電気工学科のカリキュラムには、学習教育目標を達成するための専門分野系として、「材料・エレク
トロニクス系」、「エネルギー・制御系」、「コンピュータ・情報通信系」がある。電気工学特別講
義では、電気工学科の全専任教員が各専門分野系に関連したテーマについて解説を行い、本学科に入学した1年生が将来の学びや進路を決定するために役立たせることを目指す。

①達成目標

・材料・エレクトロニクス系の話題について、その概要を理解することができる。
・エネルギー・制御系の話題について、その概要を理解することができる。
・コンピュータ・情報通信系の話題について、その概要を理解することができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：〇
目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得 ：標
目標(D) 技術を実践する能力の要請 ：目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成 ：演習・小問： 100
達成目標事項について、演習・小問を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
⑦成績評価方法

S:90～100、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
再試験：無
授業中に、各教員毎に演習・小問を課す。

教科書

なし

参考書

なし

履修上の注意

第一級陸上特殊無線技士、第三種海上特殊無線技士資格取得のために必須な科目である。

科目の位置付け学習教育目標Ｅ’：電気工学特別講義→電気工学実験Ⅰ・電気回路Ⅲ・電気電子計測・電子回路Ⅰ・電子物性工学Ⅰ・電磁気学Ⅰ・制御工学Ⅰ→2年後期専門科目→3年専門科目→4年専門科目[項目と内容]１回 材料・エレクトロニクス系の話題(新しい製造業の潮流１) [担当：高頭]直近で起きている、新しいものつくりの潮流を説明する。３ＤＣＡＤ・３Ｄプリンター・ＣＮＣ装置
によるものつくり、委託生産による製造システム。クラウドファンディングによる資金調達。ネット販売による流通の変化を概論する。
２回 材料・エレクトロニクス系の話題（オープンエディケーション２) [担当：高頭]
現在進行しているオープンエディケーションについて解説する。第１回もしくは第２回の内容についてレポートを提出する。レポートを評価する。

74

３回 材料・エレクトロニクス系の話題(エネルギー材料の世界１) [担当：阿武]エネルギー資源、エネルギー変換、省エネルギー等の技術を概観し、光・熱・振動等を電気に変換する
デバイスについて紹介する。
[授業外学習の指示 講義内容の概要をまとめること(各種発電の原理・デバイス、各種発電のメリットと課題、各種発電の応用例)、電気工学との関わりで興味・関心事項について述べることを課題として提出]
４回 材料・エレクトロニクス系の話題(エネルギー材料の世界２) [担当：阿武]エネルギー材料について概説して、半導体・酸化物・有機材料を紹介する。
それらの応用例として環境発電について紹介、材料・デバイス・エネルギー関連の学びに結び付ける。
[授業外学習の指示 講義内容の概要をまとめること(各種発電の原理・デバイス、各種発電のメリッ
トと課題、各種発電の応用例)、電気工学との関わりで興味・関心事項について述べることを課題として提出]
５回 材料・エレクトロニクス系の話題(身近な電気電子機器からエレクトロニクスを覗く) [担当：穐本
]一日の生活の中で電気電子機器に触れない時間がどれほどあるだろうか。
身近にある電気電子機器を自らの手で分解し，その構成要素が本学での学びにどのように結びついていくか体験する。
[授業外学習の指示 機器の分解過程と組込みシステムの調査結果を課題として提出]
６回 材料・エレクトロニクス系の話題(「柔らかい」電気電子デバイス) [担当：穐本]
高分子や液晶など「柔らかい」材料は，シリコンなどの「硬い」材料とどう異なるか，
そのデバイス材料としての利点・欠点を紹介する。
また，生体機能を模倣した「柔らかい」デバイスの可能性を示す。
[授業外学習の指示 「柔らかい」デバイスの未来性に関するレポートを課題として提出]

③④
授業計画

７回 材料・エレクトロニクス系の話題(ホログラム) [担当：合田]ホログラムについて概説し、光学の基礎について学習する。
[授業外学習の指示 講義内容について、興味・関心事項に関するレポートを課題として提出]
８回 材料・エレクトロニクス系の話題(ホログラムと擬似ホログラム) [担当：合田]ホログラム・擬似ホログラムの違いについて解説する。
[授業外学習の指示 講義内容について、興味・関心事項に関するレポートを課題として提出]
９回 エネルギー・制御系の話題 (磁気浮上中央リニア新幹線) [担当：吉岡]
平成27年度開通予定の磁気浮上式中央リニア新幹線について解説する。
[授業外学習の指示 講義内容の感想文を課題として提出させる。]
10回 エネルギー・制御系の話題 (プラズマの物理（基礎）) [担当：吉岡]
トカマク型核融合装置のプラズマ基礎について学ぶ。また、LSI加工プロセスの概要と、
LSI加工用プラズマ装置で使われるプラズマの基礎について学ぶ。
[授業外学習の指示 講義内容の感想文を課題として提出させる。]
11回 エネルギー・制御系の話題(パルスパワー技術) [担当：大嶋]
パルスパワー技術の応用例について概説し、発生の基本となるRCL回路の過渡現象の解析を学ぶ。
[授業外学習の指示 復習事項：回路解析の練習問題を配布する]
12回 エネルギー・制御系の話題(大気圧プラズマの応用) [担当：大嶋]
大気圧下で生成されるプラズマとその応用分野について学ぶ。
[授業外学習の指示 復習事項：課題を講義中に配布する]
13回 コンピュータ・情報通信系の話題(情報処理技術)[担当：山本]
情報処理工学ではどのような問題を取り扱っており、これまでに学んできた知識がどのように利用されているかを学ぶ。
75

[授業外学習の指示 復習事項：講義中に指示するテーマについてのレポート提出を課題とする]
14回 コンピュータ・情報通信系の話題(ユビキタスコンピューティング)[担当：山本]
ユビキタス・コンピューティングや画像処理技術の最新動向について取り上げ、様々な情報をどのように処理・加工するかの考え方について学ぶ。
[授業外学習の指示 復習事項：講義中に指示するテーマについてのレポート提出を課題とする]
15回 コンピュータ・情報通信系の話題(人工知能の基礎概念)[担当：井上]人工知能とは、人工知能の関連分野、人工知能の歴史[授業外学習の指示 復習事項：配布する練習問題]
16回 コンピュータ・情報通信系の話題(人工知能の適用事例) [担当：井上]
水差し問題等を取り上げ、問題の状態空間表現について学ぶ。
[授業外学習の指示 復習事項：配布する練習問題]
阿武 宏明：水曜 18：00～19：00
吉岡 健 ：水曜 17:00～18:00
オフィスアワー

井上 啓 ：火 曜 10：40～12：10
穐本 光弘：月・水曜 10：30～12：00
高頭 孝毅：月曜 9:00-12:00
山本 眞也：月曜 15：00～19：00，金曜 16：30～19：00
合田 和矢：月曜 17：00～18：00
大嶋 伸明：水曜 13：00～14：30

注意

各回の実施日については、別途、資料を配布する。

ナンバリングコー
EE1208002
ド
99F221076

授業科目名

地域社会学

⑥教員名

中村 洋

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

集中講義

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

科目区分・授業形
一般科目(人間科学) 講義・演習
態
JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択

授業科目名(英）Sociology of Region and Community

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

少子高齢化、急速な人口減少により、地方の人々の暮らしは厳しい環境に置かれている。持続可能な地域社会にするためには、地域が抱える課題を明らかにし、必要な対策を考える必要がある。またビ
ッグデータを扱える環境が整ってきたこともあり、地域の課題や新しいビジネスチャンスを明らかにするための統計分析の重要性も増している。この授業では、山陽小野田市内でフィールドワークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域の課題を明らかにし、解決策を考
②授業概要

える。
【実務経験教員による授業】■ 本科目の担当教員である中村洋は、2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォー

ラムにて、アジア・アフリカにおいて、フィールドワークを行い、地域住民に対する調査を行い、調査結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を検討する業務に従事してきた。この業務で培った経験からフィールドにおける社会調査の実務的な方法や統計的な分析結果の解釈における地域や人々の暮らしへの理解の重要性を講義する。

①達成目標

地域の課題を明らかにするための調査や統計処理ができる。
フィールドワークを通して、地域課題を考えることができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得 ：標
目標(D) 技術を実践する能力の養成 ：目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成 ：目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
A. フィールドワークへの取り組み姿勢：50点
B. 演習・小問（毎回の提出物）：30点
C. プレゼンテーションのまとめ方と表現力：20点

Aについては、フィールドワーク及び準備への参加度と積極性、グループでの作業分担への貢献度を教員が評価する。
⑦成績評価方法

Bについては、提出物の完成度、理解の正確さを教員が評価する。
Cについては、プレゼンテーションの内容が目的に合致していたが、分析方法は適切であったか、分析結果の考察は説得的であったか、提案は実現的であったか、発表が分かりやすかったか（話し方、動作等）を教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B及びCの合計に基づき、以下のように評価する。
S: 90～100点 A: 80～89点 B: 70～79点 C: 60～69点 D: 59点以下 不合格
再試験：なし教科書資料を提供する

参考書

なし

履修上の注意・大学外でフィールドワークを行うため、安全管理の観点から履修制限を行う場合がある。
・フィールドワーク先を割り振るため、初回の授業に参加することが望ましい。

科目の位置付け学習・教育目標A：地域社会学 ⇒ 地域産業論 ⇒ 卒業研究第1回（9/26土13:00-17:50、オンライン授業） ガイダンス、調査方法の学習と演習、統計的な分析方
法の学習

77

第2回（日時未定） フィールドワーク①（調査場所を訪問し、調査計画を立案するための情報を収集する）
第3回（10/10土13:00-17:50、オンライン授業） 調査計画の立案、調査票の作成
第4回（日時未定） フィールドワーク②（調査場所を訪問し、調査を行う）
第5回（11/7土13:00-17:50、オンライン授業） 統計的な分析、報告資料の作成
第6回（日時未定） 分析結果の報告③④授業計画※日時未定となっている回は、履修者の都合を聞いた上で調整する。
授業外学習の課題
第1回 授業後にフィールドワーク先について情報収集を行い、理解を深める。
第2回 授業後にフィールドワーク先で得られた結果を整理し、調査計画を立案する。
第3回 授業後にフィールドワークに向けて準備を行う。
第4回 授業後にフィールドワークの結果を整理する。
第5回 授業後に統計的な分析方法を振り返り、報告資料を検討する。
第6回 授業後にフィールドワーク先から得られたコメントを踏まえ、自らの分析結果・解釈を深める。

オフィスアワー

月曜・火曜の午前9時～午前12時。その他の時間帯も在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL2101004
ド
99FE28078

授業科目名

特許法

授業科目名(英）⑥教員名藤田

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

敏行

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態
JABEE修得要件②授業概要

Introduction to PATENT LAW

電気電子工学コース 選択

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

我が国の科学技術の振興と産業の発展には、知的創造活動の成果を知的財産として適切に保護し、有効活用していく仕組みを備えた「知的財産立国」の実現が必要である。「知的財産立国」の実現には、優れた知的財産を生み出す人材を育成することが急務であり、そのためには早い段階から自由な発想、創意工夫の大切さを涵養し、科学技術や文化の発展に寄与する知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成することが不可欠である。この授業では、知的創造の成果がどのような制度で保護されるのかといった知的財産制度に関する基礎的な知識、権利の取得・活用、知財情報の活用等を習得することにより、知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成し、もって今後の研究開発や将来の企業活動に生かしていく素地を培うことを目標とする。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員は、メーカーにおける知的財産実務で培った経験を、同科目の授業の内容に活かし、特許を中心とした知的財産の重要性について講義する。

①達成目標

特許を中心に知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成する。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ：〇目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成 ：目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：⑦成績評価方法

レポートと試験の合計点で評価を行い、60点以上に達したものを合格とする。
１．試験（70点）
本講義で習得すべき基本的知識と理解度を問う。試験の全問正解を70点とする。
なお、再試験は実施しない。
２．レポート（30点）
講義中に示す課題に対して、レポートを3回提出する。レポートの満点を30点とする。
レポートの提出、出来映え、すべての課題に答えているかを中心に、レポートを評価する。
なお、期限に遅れたレポートの提出を認めない。
また、レポートの再提出を求めない。

教科書

産業財産権標準テキスト総合編第５版（出版社：発明推進協会）※各自で事前に購入する。

参考書

１．2019年 知的財産権制度説明会(初心者向け)テキスト（特許庁）※予め用意する必要はない。講義で指定されたページを用意する。
特許庁のホームページからダウンロード（無料）する。
２．上記１．の他、講義で指定された教材
Web上からダウンロード（無料）する。

履修上の注意参加型講義を目的に、質疑応答を多用する。積極的な発言を期待する。

科目の位置付け目標A: （哲学・論理学・倫理学・法学・経済学・社会学・生命と環境・心理学・人間科学特別講義）→（環境論・国際事情・健康科学・体育実習）→応用倫理学→特許法→経営工学→卒業研究③④授業計画

１回
２回
３回
４回

知的財産制度概論
最近の知的財産事件の紹介、制度全般の概要説明
発明と特許
発明とは何か、特許を受けるための要件の説明
発明の特定と展開
発明のポイントを把握し、アイデアを広げる説明
特許公報の読み方
課題−解決手段ー効果の説明
79

５回
６回
７回
８回
９回
１０回
１１回
１２回
１３回
１４回
１５回
１６回

出願から特許までの流れ
特許取得までの手続の流れの説明
特許権の効力
特許権の効力（外国を含む）、特許権の活用形態の説明
特許調査と解析
目的別調査の説明
商品化前の特許調査
商品と特許を対比して侵害の有無を判断する説明
特許以外の知的財産制度①
実用新案、意匠等の概要説明
特許以外の知的財産制度②
著作権の概要説明
特許以外の知的財産制度③
ブランド、商標、不正競争防止法、地理的表示の概要説明
知的財産マネージメント
知的財産を駆使したビジネス事例紹介
知的財産のこれから
AI、IoT時代の知的財産の諸課題、契約の説明
レポート課題のグループ討議と発表
まとめ
講義内容のふりかえりと総括
定期試験
講義内容の理解度の確認

オフィスアワー

講義の時間帯注意

教科書の予習・復習を行うこと。特に復習。

ナンバリングコー
EE3106002
ド
99F256080

授業科目名

社会学

⑥教員名

中村 洋

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

金曜3限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

科目区分・授業形
一般科目(人間科学) 講義・演習
態
JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択

授業科目名(英）Sociology

学年

1～3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

社会学とは社会や集団、人間の行動を分析する学問である。ただし厚みのある分析を行うためには、現場でのデータ収集の成否が重要である。この授業では社会学的な視点から現場でのデータ収集方法を学び、公害、地球温暖化、農山漁村の衰退といった社会問題を事例として、社会学的な分析で明らかにできることを考える。
②授業概要【実務経験教員による授業】
担当教員である中村は、2001年から2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにおいて、アジアやアフリカで国際協力に関する社会調査や分析を行う業務に従事した。これらの実務経験から、社会に働きかける科学的根拠を得るための社会学的な調査方法や分析の有効性や限界を講義す
る。

①達成目標

・社会調査を設計し、調査票を作成できる。
・社会学的な分析事例を説明できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者： ○目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得 ：標
目標(D) 技術を実践する能力の養成 ：目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：50点
B レポート（2回の授業内レポート作成）：50点（2回合わせた点数）⑦成績評価方法

A・Bともに「達成目標」の達成度に基づき、理解の程度50%、文章の論理構成30%、関心の高さ20%の割合で、教員が評価する。A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90～100点 A：80～89点 B：70～79点 C：60～69点 D：59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし（授業中に資料を配布する）
・石川淳志・佐藤健二・山田一成（1998）「見えないものを見る力―社会調査という認識」, 八千代
出版.

参考書

・舩橋晴俊・長谷川公一・勝田晴美・畠中宗一（1985）「新幹線公害－高速文明の社会問題」, 有斐
閣.
・山本努（2017）「人口還流（Uターン）と過疎農山村の社会学〔増補版〕」, 学文社.

履修上の注意科目の位置付け学習・教育目標A：社会学⇔倫理学・応用倫理学→卒業研究1回 ガイダンス＆イントロダクション
2回 社会調査法①～社会調査の全体像
3回 社会調査法②～設計と準備
4回 社会調査法③～データの収集
5回 社会調査法④～データの処理
6回 社会調査法⑤～データの分析・考察
7回 授業内レポート作成（1回目）
8回 社会学的分析事例①〜水俣病（その1）
回 社会学的分析事例②〜水俣病（その ）

81

9

2

10回 社会学的分析事例③～新幹線公害（その1）③④授業計画

11回 社会学的分析事例④～新幹線公害（その2）
12回 社会学的分析事例⑤～地球温暖化（その1）
13回 社会学的分析事例⑥～地球温暖化（その2）
14回 社会学的分析事例⑦～農山漁村の衰退（その1）
15回 社会学的分析事例⑧～農山漁村の衰退（その2）16回 授業内レポート作成（2回目）【授業外学習の課題】
1回 授業後に、学習内容への理解を深める。
2回～6回 授業後に、学んだ内容を基に、自分の関心のあるフィールド・テーマについて、社会調査を行うとした場合の計画立案や調査票の作成を行う。
7回 授業前に、社会調査法の授業内容を復習する。
8回～15回 授業後に、学習した事例から得られた知見を整理する。
16回 授業前に、社会学的な分析事例に関する授業内容を復習する。

オフィスアワー

月曜・火曜 9時～12時、その他在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL9103003
ド
99FE080

82

授業科目名(英）Social Statistics

学年

1年

科目区分・授業形
一般科目（人間科学）講義・演習
態

単位区分

選択

JABEE修得要件

教職課程修得要件

授業科目名

社会統計学

⑥教員名

中村 洋

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

少子高齢化、急速な人口減少など地方は様々な問題を抱えている。また、行政組織は多種多様で膨大なデータを収集・蓄積している。この授業では、山陽小野田市役所が有する高齢化に関するデータを統計的に分析し、分析結果を解釈し、解決策を若者目線で考える。
②授業概要【実務経験教員による授業】■ 本科目の担当教員である中村洋は、2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォー

ラムにおいて、アジアやアフリカにおいて地域住民に対する調査を行い、調査結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を検討する業務に従事してきた。この業務で培った経験から、統計的な分析結果の解釈のために、地域や問題そのものへの理解の重要性について講義を行う。
①達成目標

・統計的な分析方法と、その結果の解釈方法を理解できる。
・統計的な分析結果の社会における活用方法を理解できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標
目標(D) 技術を実践する能力の要請 ：目標(E) 電気電子情報工学の知識とに関する能力の養成 ：目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B 演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：20点
C 演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：20点

⑦成績評価方法

Aについては、毎回の提出物について、授業内容への理解度を教員が評価する。
Bについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Cについては、発表資料の内容の目的への合致度、独自性、実現可能性、発表資料の完成度、発表時の伝え方（話し方、動作等）について、教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B、Cの合計から以下のように評価する。
S: 90～100点 A: 80～89点 B: 70～79点 C: 60～69点 D: 59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし。資料を配布する。

参考書
履修上の注意講義の性格上、履修者数を制限する場合がある。

科目の位置付け学習・教育目標A：社会統計学→地域社会学→地域産業論
1回 ガイダンス
2回 統計的な分析手法の学習①（データの基礎的整理、違いを見つける分析）
3回 統計的な分析手法の学習②（関係を見つける分析）
4回 分析するデータの紹介（山陽小野田市役所）
5回 統計的な分析演習①（データの基礎的整理）
6回 統計的な分析演習②（違いを見つける分析）
7回 統計的な分析演習③（関係を見つける分析）
回 分析結果の解釈のための情報の検討・収集83

89回 分析結果の解釈に関する演習
10回 グループワーク①（分析結果と解釈のグループでの検討）
11回 グループワーク②（プレゼンテーション作成に向けての再分析・再解釈の実施）
12回 グループワーク③（プレゼン資料の作成）
13回 中間報告（山陽小野田市役所への報告）
14回 グループワーク④（報告内容の再検討）
15回 グループワーク⑤（プレゼン資料の修正・完成）③④授業計画

16回 最終報告（山陽小野田市役所への報告）
授業外学習の課題
1回 授業後に、授業の進め方について復習する。
2回～3回 授業後に、学習した分析方法について復習し、他のデータを使って分析を行い、理解を深める。
4回 授業後に、取り扱うデータに関係のある情報を収集し、分析する問題への理解を深める。
5回～7回 授業後に学習した方法から他のデータについても分析を行い、理解を深める。
8回 授業後に、分析結果の解釈に必要な情報を追加的に収集する。
9回 授業後に、再度、分析結果の解釈を試みる。
10回 授業後に、グループワークの議論から、他の解釈の可能性を検討する。
11回 授業後に、プレゼンテーション資料の作成に向け、分担された作業を行う。
12回 授業後に、作成したプレゼンテーションについて改善の余地を検討する。
13回 授業後に、再分析が必要な要素を考える。
14回 授業後に、プレゼンテーション資料の作成に向け、分担された作業を行う。
15回 授業後に、プレゼンテーションに向けた準備を行う。
16回 授業後に、分析、解釈、プレゼンテーションの改善点を考える。

オフィスアワー

月曜・火曜の午前9時～午前12時。その他の時間帯も在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL9103005
ド
99FE29184

授業科目名

経営工学

⑥教員名

土屋

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）敏夫

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件②授業概要

経営工学における基本的な例題を網羅的に取り上げ、それらの解法と応用について平易に解説する。数学や情報関係の科目を受講しておくと深く理解する上で役に立つと思われる。

①達成目標

１．生産管理、品質管理、オペレーションズ・リサーチの各問題について理解し、解を導くことができる。
２．経営工学の諸問題について、情報工学的アプローチにより問題解決に導くことができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者： ○目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：⑦成績評価方法

試験
：
レポート
： 50
演習・小問 ： 50
定期試験は行わないが、毎回の授業で学習成果を測るための小テストを課す。また、３回程度レポートを提出してもらい、小テストとレポートにもとづいて以下のように評価を与える。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

特になし

参考書

特になし

履修上の注意出席して理解するのが能率的です。

科目の位置付け目標A: （哲学・論理学・倫理学・法学・経済学・社会学・生命と環境・心理学・人間科学特別講義）→（環境論・国際事情・健康科学・体育実習）→応用倫理学→特許法→経営工学→卒業研究③④授業計画［項目と内容］
1回 生産管理（１） 生産管理の概要およびPERT
生産管理について概説する。PERTの概要を説明する。
［授業外学習の指示]
PERTの概念を理解し、例題を繰り返し解くこと
2回 生産管理（２） クリティカルパス
クリティカルパスの求め方を解説する。
［授業外学習の指示］
クリティカルパスの求め方を理解し、例題を繰り返し解くこと3回 生産管理（３） CPM
CPMの考え方を解説する。作業日数、費用、総費用の関係を解説する。
［授業外学習の指示］
費用勾配、日程短縮の方法、費用の算出方法を理解し、例題を繰り返し解くこと4回 生産管理（４） 稼働分析と動作研究
ワークサンプリング分析の手法を解説する。サーブリック記号を用いた動作分析の手法を解説する。
［授業外学習の指示］
ワークサンプリングとサーブリック記号について理解する。標準作業時間の導出方法を理解する。サーブ
リック記号を用いて動作分析を行う。
5回 生産管理（５） 生産計画と需要予測
移動平均法、指数平滑法、季節調整法について概説する。
［授業外学習の指示］
移動平均法、指数平滑法、季節調整法について理解し、繰り返し例題を解くこと
6回 生産管理（６） 総合問題
生産管理に関する総合的な問題解決を実習する。
85

［授業外学習の指示］問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる
7回 品質管理（１） 品質管理の概要と基礎統計
QC７つ道具と基礎統計について解説する。
［授業外学習の指示］
品質管理の目的と実例を理解し、QC７つ道具と基礎統計の使い方を理解する
8回 品質管理（２） ヒストグラムとパレート図
データからヒストグラムとパレート図を作成する方法を解説する。
［授業外学習の指示］
ヒストグラムとパレート図の作成方法について理解し、繰り返し例題を解くこと
9回 品質管理（３） 統計的検定
ｔ検定の手法について解説する。
［授業外学習の指示］
ｔ検定の手法について理解し、繰り返し例題を解くこと
10回 品質管理（４） 総合問題
品質管理に関する総合的な問題解決を実習する。
［授業外学習の指示］問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる
11回 オペレーションズ・リサーチ（１） 線型計画法（最大化問題）
最大化問題について、線型計画法を用いて解く方法を解説する。
［授業外学習の指示]最大化問題を定式化し解を求める手法を理解する
12回 オペレーションズ・リサーチ（２） 線型計画法（最小化問題と双対性）
最大化問題と最小化問題の関係について解説し、解法を説明する［授業外学習の指示］最小化問題の解法を理解し、例題を繰り返し解くこと
13回 オペレーションズ・リサーチ（３） シンプレックス法
シンプレックス法の考え方について概説し、解法を解説する。
［授業外学習の指示］
シンプレックス法の解法を理解し、繰り返し例題を解くこと
14回 オペレーションズ・リサーチ（４） 在庫管理
最適発注量と安全在庫の考え方を説明し、解法を解説する。
［授業外学習の指示]
在庫管理の考え方についてよく理解し、例題を繰り返し解くこと
15回 オペレーションズ・リサーチ（５） 総合問題
オペレーションズ・リサーチに関する総合的な問題解決を実習する。
［授業外学習の指示］問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F2570

86

授業科目名

地域技術学

⑥教員名

中村

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

木曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

洋、佐伯 政俊、貴島 孝雄、森田

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）電気電子工学コース
必修(平成31年度以降入学者）
選択(平成30年度以前入学者）

廣、金田

Technology for local society

和博、吉村

学年

3年

単位区分

選択

敏彦、合田

和矢

教職課程修得要件

近年、技術の進歩は目覚ましく、企業は即戦力の人材を求めている。即戦力とは、専門的知識を有していることに加えて、社会を生き抜くスキルを身につけている人材であり、具体的には、経済産業省が提唱している社会人基礎力を身につけることである。本講義では、地域企業が抱えている技術的な課題について、ブレーンストーミングやKJ法、リスク分析、創造手法などのツールを駆使して、グループで解決することを試み、その成果を発表することを通して、社会人基礎力を習得し、就職に強い人材を育成するとともに、地域産業の現状について理解し、さらには課題解決の助力とすることを目的としている。

②授業概要

①達成目標

【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である吉村敏彦は1983年度～2001年度にかけて株式会社日立製作所 機械研究所
において半導体製造装置（MBE装置）の開発、ナノレベル分析装置の開発、原子力予防保全技術（ウォータジェットピーニング技術）、高温ガスタービンの開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である貴島孝雄は1967年度~2011年度にかけてマツダ株式会社にて車両設計、開発、車両開発主査に従事し、その業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する■本科目の担当教員である金田和博は1986年度～2010年度にかけて三洋電機株式会社研究開発本部においてLSI電解コンデンサ、シリコン太陽電池の開発や、空気清浄機等に搭載される次亜塩素酸やオゾンを電気分解で生成する電極の開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である石川敏弘は1979年度～2015年度にかけて宇部興産株式会社において機能性高分子、前駆体セラミックス材料、高耐熱性炭化ケイ素繊維、光触媒材料等の研究開発に従事し、多くの製品を市場に出してきた経歴を持つ。それらの経験の中で培った基礎的技術の応用展開の重要性についても講義の中で述べる。
・企業が抱えている技術的な課題を具体的かつ明確に把握できる。
・課題解決に向けたプロセスを論理的に構築できる。
・グループワークやプレゼンテーションを通して、自分の意見をわかりやすく伝えることができる。
・グループワークを通して、相手の意見を丁寧に聴くことができる。
・全体を通して、前に踏み出す力（主体性、働きかけ力、実行力）を身につけることができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ：目標(B) コミュニケーション能力 ：目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得 ：学習・教育到達目
目標(D) 技術を実践する能力の養成 ：標
目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成 ：目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：◎
A：演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：60
B：演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：40⑦成績評価方法

Aについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Bについては、プレゼンテーションの内容、内容の独自性・実現可能性、プレゼンテーション資料の完成度、話し方、動作等について、教員及び企業担当者がグループ単位で評価する。
Ｓ：90～100点、Ａ：80～89点、Ｂ：70～79点、Ｃ：60～69点（以上、合格）、Ｄ：59点以下（不
合格）

教科書

87

参考書
履修上の注意科目の位置付けデザイン工学Ⅱテキスト（森田作成）
・地域社会学の単位を取得済であることが望ましい
・講義の性格上、履修制限する場合がある
地域社会学→地域産業論→地域技術学 → 卒業研究＜第１日 9/24（木）：オンライン＞
１回目 「ガイダンス」（中村）「社会を取り巻く情勢についての講話」（森田）「産業界の課題に関する講話」（山陽小野田市内の主要企業経営者）
２回目 「手法講義１」（森田）
課外ワーク：手法に関する復習（参考テキスト活用）＜第２日 10/1（木）：オンライン＞
３・４回目 「手法講義２」（森田）
課外ワーク：手法に関する復習（参考テキスト活用）＜第３日 10/8（木）：対面 5201＞
５回目「各企業が抱える課題の説明」（協力頂く企業）
６回目「グループワーク１（現状把握）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：各企業現場訪問＆現状把握←推奨＜第４日 10/15（木）：対面 5201＞
７回目「グループワーク２（現状把握・総括）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
８回目「グループワーク３（課題抽出・分析、プレゼン資料作成）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：各企業現場訪問＆課題確認←推奨③④授業計画＜第５日 10/22（木）：対面 5201＞
９・１０回目 「中間報告（課題把握・抽出・分析結果に関するプレゼン）」「中間報告に対する講評」（協力頂く企業）「グループワーク４（講評を踏まえた報告内容の見直し）」（中村、佐伯、石川、
貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：講評を踏まえた課題把握と分析結果の見直し（後半への橋渡し）＜第６日 10/29（木）：対面 5201＞
１１回目「グループワーク５（課題解決策抽出）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
１２回目「グループワーク６（課題解決策選択）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：課題解決策の具体案深耕＜第７日 11/5（木）：対面 5201＞
１３回目「グループワーク７（具体案策定）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、
（森田））
１４回目
「課題解決の具体案のプレゼン資料作成」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：発表練習・質疑応答練習＜第８日 11/12（木）：対面 5201＞
１５回目「具体案発表」
１６回目「講評・総括」（森田、山陽小野田市内の主要企業経営者、協力頂く企業）

オフィスアワー

中村：月曜・火曜 9時～12時、その他在室中はいつでも。貴島：毎週木曜日１６：００～
佐伯：火曜12時～13:時 森田：月曜13時～17時

注意
ナンバリングコー
EE3101002
ド
99F291088

授業科目名コンピュータ概論

授業科目名(英）⑥教員名

井上

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

火曜4限 金曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

Introduction to Computer Science

啓

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

1年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件②授業概要

現在、コンピュータは幅広く普及し、身近な道具として使われている。また、インターネットを利用した情報の入手や情報の交換の手段としてもコンピュータが欠かせない環境になってきている。本講義では、コンピュータに初めて接する人を対象として情報処理の基本的な知識を学ぶ。コンピュータ
や情報処理の基本的な名称や用語を学ぶだけでなく、コンピュータの構造や仕組を理解しコンピュータにおける情報の表現についても学ぶ。

①達成目標(1)コンピュータの基本構成と動作原理を説明できる。
(2)2進数を基準としたコンピュータ内部の情報の表現を記述できる。
(3)入出力装置、記憶装置、中央処理装置などのハードウェアについての知識を理解できる。
(4)ソフトウェアの種類、オペレーティングシステムなどのソフトウェアについての知識を理解できる。
(5)通信、コンピュータネットワークなどの通信ネットワークについての知識を理解できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：◎
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成： ◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
試験：
演習・小問 ：

⑦成績評価方法

70
30

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

「ITの基礎」国友義久 著（近代科学社）

参考書
履修上の注意電気主任技術者の資格認定の選択科目である。
授業内容の理解度を確認するための小テストを毎回行う予定です。その結果を成績評価につなげたいと考えています。

科目の位置付け

目標C:コンピュータ概論→コンピュータシステム、ソフトウェア工学③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 コンピュータシステムの基本構成
コンピュータとは、ハードウェアとソフトウェアの役割、ハードウェアの構成と機能、ソフトウ
ェア[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第1章、復習：教科書 第1章練習問題]
2回 入出力装置
入出力の形態、入力装置、出力装置[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2章、復習：教科書 第2章練習問題]
3回 プロセッサの仕組み
プロセッサの役割、プロセッサが仕事を実行する仕組み、プログラムの実行・命令[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3章、復習：教科書 第3章練習問題]
4回 プロセッサの性能評価
命令の実行時間、プロセッサの記憶装置、半導体記憶素子[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3章、復習：教科書 第4章練習問題]
5回 2進数と論理回路
2進数とは、2進数と10進数の変換、2進数の演算、論理演算[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第5章、復習：教科書 第5章練習問題1,2,3,4]
89

6回 マルチメディアデータの表現方法
コンピュータで扱えるデータ、文字の表現、計算対象となる数値の表現、画像、音声の表現、ファイル形式[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第6章, 復習：教科書 第6章練習問題]
7回 補助記憶装置
補助記憶装置の役割と機能、磁気ディスク、光ディスク、SSD、磁気テープ[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第7章、復習：教科書 第7章練習問題]
8回 入出力インタフェース
入出力インタフェースとは、インタフェースの種類[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第8章、復習：教科書 第8章練習問題]
9回 オペレーティングシステム
オペレーティングシステムとは、OSの機能[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第9章、復習：教科書 第9章練習問題]
10回 アプリケーションソフトウェア
アプリケーションソフトウェアとは、共通・個別アプリケーションソフトウェア[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第10章、復習：教科書 第10章練習問題]
11回 データベース
データベースの必要性、データベースの概念、関係データベース[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第11章、復習：教科書 第11章練習問題]
12回 ネットワーク
ネットワークとは、通信ネットワークシステムの基本構成、ネットワークシステムの形態[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第12章、復習：教科書 第12章練習問題]
13回 インターネットの仕組み
インターネットとは、特定のコンピュータを識別する仕組み、
共通に処理可能な情報の形式、ネットワークシステムにおける通信規約[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第13章、復習：教科書 第13章練習問題]
14回 情報セキュリティ
情報セキュリティ管理の必要性、脅威と脆弱性、ウィルス、安全保護対策[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第14章、復習：教科書 第14章練習問題]
15回 まとめ
1～14回までの授業内容の振り返り
16回 定期試験
1～15回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー

火 3-4時限注意
ナンバリングコー
EE2211304
ド
99F231190

授業科目名コンピュータ演習１

⑥教員名

見山

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜3限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 1

友裕

学年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目
【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
教職課程修得要件

1年

必修

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修高等学校教諭一種免許状(工業) 必修②授業概要

理工系で学ぶ学生がPC(Personal Computer)を有効活用するための必要最小限の知識を習得しようとするのがこの演習の目的である。大学内のＰＣおよび学生各自のＰＣを使用するときのリテラシー（基本的な知識や技能）を習得する。ネットワークを使用する上でのマナーなど情報化社会の常識についても学習する。
具体的な内容としてはＰＣを使うためのＯＳ（オペレーティング・システム）であるWindowsの操作法、ネットワークの使用法について学ぶ。
次にMicrosoft Office (Word, Excel)の基本操作について学ぶ。さらに大学ＰＣにインストールされている各種ソフトウェアについて学ぶ。

①達成目標

・Windowsを操作することができる。
・Word（ワープロソフト）…パソコン上で文書を作成し、印刷することができる。
文字修飾、図形描画／挿入、表作成など文書の体裁を整えることができる。
・Excel（表計算ソフト）…四則計算から複雑な関数計算ができる。
表の作成、文字フォント／サイズの変更、罫線の設定、入力したデータからグラフの作成ができる。
データベース機能が利用できる。
・各種のアプリケーションについての知識を得ることができる。
・実験レポートなど各種レポートをＰＣで作成し、印刷することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力： ○学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得： ◎標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
レポート：
演習・小問 ：

20
80

毎回の授業において、その時間内で学習した内容をファイルとして提出する。
各回の評価は５点満点で評価する。
全授業において提出されたファイルの評価合計を８０点満点に換算する。

⑦成績評価方法

達成目標事項についてのレポートを課すので、期限内に提出する。
これも５点満点で評価する。
全レポートの評価合計点を２０点満点に換算する。
演習・小問の換算点８０点と、レポートの換算点２０点の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
再試験はなし教科書「情報リテラシー 総合編 改訂版」

富士通エフ・オー・エム株式会社／著制作（ＦＯＭ出版)

参考書

授業時間中に紹介・説明する。

履修上の注意初めの３回はＷＳ教室のＰＣ、第４回からは各自のＰＣおよびWS教室PCを併用しながら授業を進める。
各自のPCにWordとExcelがインストールされていること。
91

毎回の授業内で課題を与え、演習・小問として評価する。
さらに次回授業までの課題を適宜与えるのでレポートとして提出すること。
科目の位置付け

目標C：コンピュータ演習１→ コンピュータ演習２ → アルゴリズム論③④授業計画[項目と内容、授業外学習の課題]
１回 はじめに、大学コンピュータ環境について
学内コンピュータ環境の説明、大学ネットワークについて
ログイン（ログオン）・ログアウト（ログオフ）、パスワード設定
CLASSシステムについて[授業外学習の課題]
大学のＷＳシステムに習熟し、UNIPAから履修申告ができるようにする
2回

情報モラル＆情報セキュリティ Windowsの基本
情報社会におけるルールやマナーなど情報モラルを身に付けるとともに、
情報セキュリティについて学ぶ。
ウィンドウの基本操作、アプリケーションの起動
フォルダ・ファイルの管理、画面設定、デスクトップの設定、コントロールパネル
ブラウザの使い方、電子メールの利用[授業外学習の課題]
教科書「情報モラル＆情報セキュリティ偏」の予習復習「ウィンドウ偏」の予習復習

3回

大学WSで利用できるソフトウェアについて
秀丸エディタ、FunctionView：数学グラフソフト、Mathematica：数学ツール
TINA：回路シミュレータ、Creo Parametric（３Ｄ-ＣＡＤ）[授業外学習の課題]
各種アプリケーションの機能を理解し、使用できるようにする。

4回

ノートPCの基本、Word 1：基本
ノートPCの設定、ネットワークの設定
入力環境の設定、文字入力の練習（手の基本位置について）、かな漢字変換、Word 2016を始めよう、文書の作成基本（ページ設定、フォントの設定）[授業外学習の課題]
タイピングの練習をする。

５回

Word２：文書作成 デザイン レイアウト
文書デザイン、印刷（プリンタ,pdf）
文書の書式とレイアウト（段組、箇条書き、ヘッダー、フッター）[授業外学習の課題]
教科書「文書作成編 STEP1～STEP2」の予習、復習

6回

Word３：オブジェクトの挿入 文書印刷
テキストボックス、図・表の挿入、数式の挿入、印刷設定[授業外学習の課題]
教科書「文書作成編 STEP3」の予習、復習

７回

フリーソフト１
大学WSに導入されているフリーソフトについて
その他のフリーソフト
FunctionView：数学グラフソフト（インストールと基本的な各種グラフ）
Drawソフト、Paintソフトについて（後期 コンピュータ演習２で詳しく学びます）[授業外学習の課題]
FunctionViewでグラフを関数のグラフを作成し、結果をWordに貼り付け、レポートとする。

8回

Word４：表現力をアップする機能
ページ罫線、ワードアート、段組、タブとリーダー[授業外学習の課題]
教科書「文書作成編 STEP5」の予習、復習

9回

Word５：長文のレポート編集
ページ番号、改ページ挿入、見出し[授業外学習の課題]
教科書「文書作成編 STEP6～STEP7」の予習、復習
92

10回

Excel１：基本、表の作成１
基本操作 起動終了、一覧表作成、セルの概念について
罫線、数式[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP1～STEP2」の予習、復習

11回

Excel２：表の作成２、編集
関数、フォント書式、表示形式、相対参照と絶対参照[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP3～STEP4」の予習、復習

12回

Excel３：表の印刷、グラフ作成１
印刷設定、グラフ機能、グラフの作成[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP5～STEP6」の予習、復習

13回

Excel４：グラフ作成２、複数シートの扱い
グラフの作成、グラフ各項目設定、グラフタイトル
シートとブック、シート間の集計[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP6,STEP8」の予習、復習

14回

Excel５：理系の関数グラフ
三角関数のグラフ[授業外学習の課題]
基礎的な数学関数のグラフを作成する課題について、レポートを作成する

15回

Excel６：データベース
データベース機能、データの並べ方、データの抽出[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP7」の予習、復習

16回 総合演習
Word、Excelなどこれまで学習した内容を統合して、レポートを作成する。
[授業外学習の課題]
予習：これまで学んだ内容をまとめ、理解しておく
オフィスアワー

非常勤でオフィスなし 図書館にて
月曜日 授業終了後～17:00

注意
ナンバリングコー
ド
99F208093

授業科目名

確率・統計

⑥教員名

井上

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

水曜5限 木曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Probability and Statistics

啓

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

2年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件②授業概要

大学の理工学部では、確率・統計の果たす役割が極めて重要であり、特に、数学、物理、化学、生物、電子、通信などの分野では、確率・統計の基礎知識なしには何もできないと言っても過言ではない。この講義では、統計解析の基礎となる確率論を学習し、この理論をより所にして、入手可能な僅
かなデータから全体についての知識を引き出す考え方と手法を学習する。

①達成目標

・確率変数の概念を理解し、その平均や分散を計算できる。
・２項分布や正規分布などの概念を理解することができる。
・確率分布表や確率密度関数から様々な確率を計算できる。
・母集団と標本の概念に基づいた推定・検定の手法を会得することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者
目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識とその応用力
標
目標(D) 技術を実践する能力の育成
目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の育成
目標(F) エンジニアリングデザインの育成

：
：
：○
：
：○
：○

試験：70
演習・小問：30⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

石村貞夫、だれにでもわかる数理統計、講談社

参考書
履修上の注意

第一級陸上無線技術士の国家試験で一部科目免除となるための必修科目である。

科目の位置付け目標C:工学数学及び演習→確率・統計
目標F:確率・統計→卒業研究③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 統計学とデータ
統計学とは、データの種類とデータの収集、いろいろな理工系データの例[授業外学習の指示 予習：教科書 第1章、復習：確認小テスト(第1回)]
2回 度数分布表とヒストグラムの作成
データの要約、度数分布表の作成、ヒストグラム[授業外学習の指示 予習：教科書 第2章、復習：確認小テスト(第2回)]
3回 基礎統計量の計算
1変数のデータの統計量、平均、分散・標準偏差、中央値・最頻値[授業外学習の指示 予習：教科書 第3章、復習：確認小テスト(第3回)]
4回 散布図の作成と相関係数の計算
2変数のデータの統計量、散布図、相関係数、共分散[授業外学習の指示 予習：教科書 第4章、復習：確認小テスト(第4回)]
5回 回帰直線の手順と計算散布図から回帰直線へ、回帰直線、曲線推定[授業外学習の指示 予習：教科書 第5章、復習：確認小テスト(第5回)]
6回 確率・確率変数・確率分布
確率分布の平均・分散、2項分布、正規分布[授業外学習の指示 予習：教科書 第6章、復習：確認小テスト(第6回)]
7回 統計的推定・検定のための確率分布(1)
記述統計と推測統計、カイ2乗分布94

[授業外学習の指示 予習：教科書 7.1, 7.2、復習：確認小テスト(第7回)]
8回 統計的推定・検定のための確率分布(2)t分布、F分布[授業外学習の指示 予習：教科書 7.3, 7.4、復習：確認小テスト(第8回)]
9回 母平均の区間推定
母平均の区間推定[授業外学習の指示 予習：教科書 第8章、復習：確認小テスト(第9回)]
10回 母比率の区間推定
母比率の区間推定[授業外学習の指示 予習：教科書 第9章、復習：確認小テスト(第10回)]
11回 2つの母平均の差の検定
統計的検定の手順、第1種と第2種の誤り、検出力と効果サイズ、2つの母平均の差の検定[授業外学習の指示 予習：教科書 第10章、復習：確認小テスト(第11回)]
12回 1次元配置の分散分析
1次元配置の分散分析[授業外学習の指示 予習：教科書 第10章、復習：確認小テスト(第12回)]
13回 クロス集計表の作成と独立性の検定
クロス集計表、独立性の検定[授業外学習の指示 予習：教科書 第12章、復習：確認小テスト(第13回)]
14回 適合度検定
適合度検定[授業外学習の指示 予習：教科書 第13章、復習：確認小テスト(第14回)]
15回 まとめ
1回～14回の授業内容の振り返り
16回 定期試験
1回～15回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー

水 1-2時限注意
ナンバリングコー
EE2102006
ド
99F249095

授業科目名

線形代数１ （A1クラス）

⑥教員名

笠置

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Linear Algebra I

映寛

科目区分・授業形
基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
態

学年

1年

単位区分

必修

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件②授業概要

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。行列
式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

①達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
試験：
演習・小問・レポート ：

◎

50
50

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力⑦成績評価方法

：
：

40
10

演習・小問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力

：
：

40
10

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。
その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
教科書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。

履修上の注意

授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解することになる。
第一級陸上無線技術士国家試験の一部科目免除となるための必修科目である科目の位置付け③④授業計画目標C:
線形代数Ⅰ（◎）→線形代数Ⅱ（◎）→電気数学（○）［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 ベクトルとその成分ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
96

2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)
ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列の逆行列とｎ次三角行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 授業のふりかえり
１～6回までの授業内容の達成度を確認
8回 行列式について
行列式の概念を学習する。2次および3次の行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回 行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）
行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること
により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。
特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
9715回 定期試験
1～6、 8～14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説
オフィスアワー

随時注意
ナンバリングコー
EC1202002
ド
99F204098

授業科目名

線形代数２ （Aクラス）

⑥教員名

浅野

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Linear Algebra II

比科目区分・授業形
基礎科目(専門基礎) 講義・演習
態

学年

1年

単位区分

必修

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件②授業概要

数ベクトル空間と行列および行列の固有値・固有ベクトル・対角化を学習する。まず、数ベクトル空間の概念を理解し、一般的なベクトルの演算、ベクトルの１次従属と１次独立の概念や数ベクトル空間の１次変換の概念、表現行列を学習する。行列の応用として、掃き出し法による連立方程式の解法
および逆行列の計算方法を学ぶ。これらの概念は、理学・工学等多くの分野で幅広く使われている。
抽象化しがちな議論をさけ、できるだけ実際的な内容になるよう配慮して講義をおこなう。

①達成目標

・行列の階数の概念を理解し、掃き出し法による階数の求め方を習得できる。
・掃き出し法による連立方程式の解法、および逆行列の計算法を習得できる。
・ベクトルの１次従属と１次独立の概念を理解し、その判別法を習得できる。
・数ベクトル空間の１次変換の概念を理解し、表現行列、ベクトルの像の計算法を習得できる。
・正方行列に対する固有値および固有ベクトルの概念を理解し、その求め方を習得できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
試験
演習・小問 ・レポート

：
：

◎

50
50

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能：
思考力・判断力・表現力等の能力 ：⑦成績評価方法40
10

演習・小問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能：
思考力・判断力・表現力等の能力 ：意欲・取り組む姿勢
：

20
5
25

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
教科書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。

履修上の注意

授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解することになる。
第一級陸上無線技術士国家試験の一部科目免除となるための必修科目である。
学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。

科目の位置付け目標C: 線形代数１→線形代数２→電気数学③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 数ベクトル空間とは何か
数ベクトル空間の概念について学習する。ベクトル空間の演算として和・定数倍・内積を学ぶ。特に基本ベクトルに対する内積に対応しているクロネッカーのデルタ記号を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§21 n次元数ベクトル空間」の問題
99

2回 行列の階数
行列の階数を学習する。小行列式に基づいた階数の定義を理解し、行と列の基本変形によって導かれた行列の標準形から求まる階数と同等であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§22 行列の階数」の問題
3回 連立１次方程式と掃き出し法
連立方程式の基本変形による解法を学習する。係数行列の基本変形(掃き出し法)による解の存在性を理解する。唯一の解、無数の解、解が存在しない方程式を理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§23 連立１次方程式」の問題
4回 連立１次方程式の解と階数係数行列および拡大係数行列の各階数と解の存在性の関連性を学習する。特に同次連立1次方
程式での自明でない解が存在する条件について調べる。
［授業外学習の指示］復習：「§24 連立１次方程式の解と階数」「§25 同次連立1次方程式」の問題
5回 掃き出し法による逆行列の計算
掃き出し法による逆行列の求め方を学習する。正則な正方行列に対して掃き出し法を用いることにより、その逆行列が求まることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§26 消去法による逆行列の計算」の問題
6回 ベクトルの１次従属と１次独立と行列の階数
ベクトルの１次従属・１次独立の概念を幾何学的に理解する。その上で、行列の階数とベクトルの1次従属・独立の関連性を学習する。行列を構成する行および列ベクトルの独立性について学
び、
正方行列の正則性との関連性を理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§27 ベクトルの１次従属・１次独立」：「§28 ベクトルの１次従属・１次独立と行列の階数」の問題
7回 授業のふりかえり
1～6回までの授業内容の到達度を確認。
8回 基底と座標ベクトル
数ベクトル空間における基底を学習する。独立性を拡張して、基底の概念を定め、基底に対応して変化する座標ベクトルを理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§29 基底と座標ベクトル」の問題
9回 １次変換と行列1次変換について学習する。1次変換に対応した表現行列を理解し、さらに１次変換の合成変
換・逆変換に対応した表現行列が行列の積、逆行列と同等であることを理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§30 1次変換」の問題
10回 正規直交基底
正規直交基底について学習する。内積の条件から正規直交基底と直交行列の関連性について学び、直交行列に対応した１次変換において、ベクトルの内積に関する不変性を理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§31 正規直交基底」の問題
11回 固有値と固有ベクトル正方行列の固有値と固有ベクトルを学習する。固有値等の定義を理解し、特に2次および3次行列に関する固有値等の計算方法を学ぶ。さらに固有ベクトルの計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§32 固有値と固有ベクトル」の問題
12回 行列の対角化
正方行列の対角化を学習する。行列の対角化可能であるための条件を固有値および固有ベクト
ルから理解し、特に2次および3次行列の対角化を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§33 行列の対角化」の問題
13回 対称行列の対角化(1)対称行列の対角化を学習する。重要な役割を果たす対称行列の固有値はすべて実数であることを理解して、対称行列の対角化について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§34 対称行列の対角化」の問題
10014回 対称行列の対角化(2)対称行列の対角化と直交行列の関連性について学習する。対称行列の対角化に重要な役割を担う直交行列との関連性について調べる。
［授業外学習の指示］「線形代数Ⅱ」の全般について復習する。
15回 定期試験
1～14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説
オフィスアワー

月曜日 13:00-17:00、火曜日 9:00-17:00、水曜日 13:00-17:00

注意
ナンバリングコー
EE1202005
ド
99F2130101

授業科目名

基礎数学

授業科目名(英）⑥教員名吉井

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜2限 水曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

Fundamental Mathematics

涼輔

学年

1年

科目区分・授業形
基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
態

単位区分

選択

JABEE修得要件

教職課程修得要件②授業概要

工学を学ぶ上で必要となる数学の基礎を学ぶ。初歩的な一次方程式、二次方程式からベクトル（和差の演算、成分表示、内積の計算）、複素数（絶対値、偏角、加減乗除の計算）、三角関数（孤度法、グラフ、加法定理）、指数関数（指数法則、グラフ）、対数関数（対数法則、グラフ）などの内容を分かりやすく解説し、演習を中心に講義する。高校までにすでに学習している内容を多く含むが、専門科目の学習の基礎となる数学の考え方と計算力の修得に重点を置く。

①達成目標

・整式の基本的な計算ができる。
・２次方程式、不等式を解くことができる。
・２次関数のグラフの概形を描くことができる。
・指数、対数の基本的な計算ができる。
・指数関数、対数関数のグラフが理解できる。
・三角関数の基本的計算およびグラフの作図ができる。
・三角関数の加法定理を利用することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：
試験
：
レポート
：
演習・小問 ：

⑦成績評価方法

○

40
30
30

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能：20
思考力・判断力・表現力等の能力：20
レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能：5
思考力・判断力・表現力等の能力：10
意欲・取り組む姿勢：15
演習・小問は、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能：10
思考力・判断力・表現力等の能力：5
意欲・取り組む姿勢：15
それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
再試験：無し教科書「新基礎数学」新井一道 他（大日本図書）

参考書「解析学 I 」、宮岡悦良・永倉安次郎著（共立出版）

履修上の注意高校までにすでに学習している内容を多く含むので、本科目の対象者をプレイスメントテストの結果により決定する。そのため、履修に際しては、教務幹事及び科目担当者の指示に従うこと。
学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。

科目の位置付け③④授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 授業概要の説明と理解度確認テスト
102

2回 いろいろな数と式（第１章．２・１，２・２，２・３）
分数式の計算、平方根について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「分数式の計算」「平方根」の練習問題
3回 複素数（第１章．２・４）複素数の四則演算と絶対値について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「複素数の四則演算」の練習問題
4回 方程式（第２章．１・１，１・３）2次方程式、高次方程式、連立方程式について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「2次方程式、高次方程式、連立方程式」の練習問題
5回 不等式（第２章．２・１，２・２，２・３）
1次不等式、連立不等式、2次不等式について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「1次不等式、連立不等式、2次不等式」の練習問題
6回 2次関数（第３章．１・１，１・２，１・３）2次関数のグラフを理解する。2次関数の最大・最小についても学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「2次関数」の練習問題
7回 指数関数（第４章．１・１，１・２，１・３）指数関数の定義と性質を学習する。指数関数のグラフを理解する。指数の方程式・不等式についても学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「指数関数」の練習問題
8回 対数関数（第４章．２・１，２・２，２・３）
対数の定義と性質を学習する。対数関数のグラフを理解する。対数の方程式・不等式についても学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「対数関数」の練習問題
9回 三角比（第５章．１・１，１・２）
鋭角・鈍角の三角比及び三角比の相互関係について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「三角比」の練習問題
10回 三角比の応用（第５章．１・３）
正弦定理と余弦定理を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「三角比とその応用」の練習問題
11回 三角関数とは（第５章．２・１，２・２，２・３）
一般角の三角関数と弧度法について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「一般角の三角関数と弧度法」の練習問題
12回 三角関数の性質（第５章．２・４，２・５）三角関数のグラフを理解する。三角関数の方程式及び不等式についても学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「三角関数のグラフと方程式・不等式」の練習問題
13回 加法定理１（第５章．３・１）三角関数の加法定理を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「加法定理」の練習問題
14回 加法定理２（第５章．３・１，３・２）三角関数の倍角・半角の公式及び三角関数の合成について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「倍角・半角の公式及び三角関数の合成」の練習問題
15回 定期試験
第2回～第14回までの内容の達成度確認
16回 定期試験問題の解答・解説
オフィスアワー

随時注意
ナンバリングコー
EM1202001
ド
99F2012103

授業科目名

情報理論

⑥教員名

井上

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜5限 金曜3限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Information Thoery

啓

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件②授業概要

情報理論は、C.E.Shanonによって構築された情報と通信の数学的モデルの理論で、情報源符号化と通信路符号化から構成されている。本講義では、これら2つの符号化定理の概要の説明から始める。
その準備として、情報の表現方法や確率の基礎について学んでから、各種情報量の定義・意味及びその性質について説明する。次に、情報源符号化に関わる事柄として、情報源の数学的モデル、情報理論における大数の法則、情報源の符号化と構成法、について学ぶ。最後に、通信路符号化に関わる事柄として、通信路符号と誤り訂正符号について学ぶ。

①達成目標

・情報源符号化と通信路符号化の概要を理解できる。
・各種情報量の意味及び性質ついて説明できる。
・情報源のモデルについて理解できる。
・情報源の符号化を理解し、具体的な符号を構成できる。
・通信路符号のモデルを理解できる。
・誤り訂正符号を理解できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成： ○目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
試験：70
演習・小問：30⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

「イラストで学ぶ 情報理論の考え方」植松友彦（講談社）

参考書
履修上の注意科目の位置付け目標E’：コンピュータシステム→情報理論→卒業研究③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 情報理論の概要
情報源の符号化、通信路の符号化[授業外学習の指示 予習：教科書 1.1,1.2、復習：確認小テスト(第1回)]
2回 情報の表現
集合、2進数、アルファベットと符号化、ASCII符号[授業外学習の指示 予習：教科書 2.1, 2.2, 2.3, 2.4、復習：確認小テスト(第2回)]
3回 確率の基礎
事象と確率、条件付き確率と事象の独立性[授業外学習の指示 予習：教科書 3.1, 3.2, 3.3, 3.4、復習：確認小テスト(第3回)]
4回 授業内容の振り返り(1)
課題解説を中心に授業の振り返りを行う
5回 情報量
エントロピー、同時エントロピーと条件付きエントロピー、ダイバージェンスと相互情報量[授業外学習の指示 予習：教科書 4.1, 4.2, 4.3、復習：確認小テスト(第4回)]
6回 情報源のモデルとエントロピーレート
情報源のモデル、マルコフ情報源、エントロピーレート、定常情報源のエントロピーレート[授業外学習の指示 予習：教科書 6.1, 6.2, 6.3, 6.4、復習：確認小テスト(第5回)]
104

7回 情報源の符号化
符号の例、クラフト不等式、平均符号語長の限界[授業外学習の指示 予習：教科書 8.1, 8.2, 8.3、復習：確認小テスト(第6回)]
8回 授業内容の振り返り(2)課題解説を中心に授業の振り返りを行う
9回 ハフマン符号とLZ符号(1)ハフマン符号[授業外学習の指示 予習：教科書 9.1、復習：確認小テスト(第7回)]
10回 ハフマン符号とLZ符号(2)
LZ符号[授業外学習の指示 予習：教科書 9.2、復習：確認小テスト(第8回)]
11回 通信路モデルと通信路容量
情報通信のモデル、通信路、通信路容量、対象通信路の通信路容量[授業外学習の指示 予習：教科書 10.1, 10.2, 10.3, 10.4、復習：確認小テスト(第9回)]
12回 授業内容の振り返り(3)課題解説を中心に授業の振り返りを行う
13回 誤り訂正符号(1)2元体、単一パリティ検査符号と線形符号[授業外学習の指示 予習：教科書 12.1, 12.2, 12.3、復習：確認小テスト(第10回)]
14回 誤り訂正符号（2）ハミング符号の符号法、ハミング符号の復号法，最小距離と誤り訂正能力[授業外学習の指示 予習：教科書 12.3, 12.4、復習：確認小テスト(第11回)]
15回 授業内容の振り返り(4)課題解説を中心に授業の振り返りを行う
16回 定期試験
1回から14回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー

水 1-2時限注意
ナンバリングコー
EE3111009
ド
99F2610105

授業科目名アルゴリズム論⑥教員名

井上

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

水曜5限 金曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Algorithm Theory

啓

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

2年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択②授業概要

本講義では、コンピュータシステムで学習した基本情報技術者試験(午前)の出題内容に引き続き、基本情報技術者試験(午後)における出題内容であるアルゴリズムについて学ぶ。まず、擬似言語の記述の仕方を学んでから、アルゴリズムの考え方を身に付け、基本アルゴリズムを理解できるようにする。さらに、応用アルゴリズムとして関数、再帰、各種のサーチ法やソート法を取り上げる。

①達成目標(1) 擬似言語について理解できる。
(2) それぞれのデータ構造とアルゴリズムを論理的に理解できる。
(3) それぞれのアルゴリズムの特徴を説明できる。

目標(Ａ)
目標(Ｂ)
学習・教育到達目 目標(Ｃ)
標
目標(Ｄ)
目標(Ｅ)
目標(Ｆ)

教職課程修得要件

広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
コミュニケーション能力：
数学・自然科学・情報技術の知識の習得：○
技術を実践する能力の養成：
電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：○
エンジニアリングデザイン能力の養成
：

試験
：50
演習・小問 ：50

⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

大滝 みや子 (著) 、基本情報技術者 大滝みや子先生のかんたんアルゴリズム解法 ～流れ図と擬似言語～第3版、リックテレコム

参考書
履修上の注意授業内容の理解度を確認するための小テストを毎回行う予定です。

科目の位置付け

目標C:コンピュータ演習Ⅱ→アルゴリズム論③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 擬似言語とは（その１）
擬似言語の記述形式、擬似言語のデータ型[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第1章1,2、復習事項：確認小テスト第1回]
2回 擬似言語とは（その２）
擬似言語の構造、大域変数と外部参照[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第1章3,4、復習事項：確認小テスト第2回]
3回 擬似言語パターン演習（その１）
順次処理（代入文）、選択処理（真偽判定）、多重選択処理[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第2章1,2,3、復習事項：確認小テスト第3回]
4回 擬似言語パターン演習（その２）繰返し処理１（前判定）、繰返し処理２（後判定）、多重繰返し処理[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第2章4,5,6、復習事項：確認小テスト第4回]
5回 擬似言語に関する基本例題（その１）最大公約数の算出、文字カウント[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第3章1,2、復習事項：確認小テスト第5回]
6回 擬似言語に関する基本例題（その２）線形探索、２分探索[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第3章3,4、復習事項：確認小テスト第6回]
7回 擬似言語に関する基本例題（その３）バブルソート、挿入ソート[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第3章5,6、復習事項：確認小テスト第7回]
106

8回 擬似言語に関する基本例題（その４）部分文字列の探索（文字列の照合）、リストの作成[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第3章7,8、復習事項：確認小テスト第8回]
9回 擬似言語に関する基本例題（その５）２進整数の乗算[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第3章9、復習事項：確認小テスト第9回]
10回 擬似言語に関する応用例題（その１）
マージソート、ヒープソート[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第4章1,2、復習事項：確認小テスト第10回]
11回 擬似言語に関する応用例題（その２）最短経路を求める、文字列検索(BM法)[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第4章3,4、復習事項：確認小テスト第11回]
12回 擬似言語に関する応用問題（その３）
クイックソート[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第4章5、復習事項：確認小テスト第12回]
13回 擬似言語に関する実践問題（その１）
併合処理を利用してデータを整列する、整数値をヒープソートで昇順に整列する[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第5章1,2、復習事項：確認小テスト第13回]
14回 擬似言語に関する実践問題（その２）
代入文の解析と変換を行う、ハフマン符号を用いて文字列を圧縮する[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2部第5章3,4、復習事項：確認小テスト第14回]
15回 まとめ
1回～14回までの授業内容の振り返り
16回 定期試験
1回～15回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー

水 1-2時限注意
ナンバリングコー
EE2111006
ド
99F2510107

授業科目名コンピュータシステム

⑥教員名

井上

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

水曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Computer System

啓

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択②授業概要

将来プログラミング言語(C言語等)を応用することを目指して，コンピュータに関わる基礎的な内容を総合的に演習する。基本情報技術者試験の過去問題などを演習問題として利用し，プログラミング
言語の記述法，アルゴリズムだけでなく，コンピュータ全般に関する問題を取り上げ，効率的なプロ
グラミング技術の習得に役立てることを目指す。本演習では基本事項の解説を必要最低限に留め受講
者各自が演習問題を解く過程に多くの時間を割く予定である。

①達成目標

以下に関する基本情報処理試験（午前の部）の過去問題を解くことができる。
(1) 2進数の四則演算、基底変換、浮動小数点表示、誤差、論理演算、論理回路、2の補数、コンピュータの処理能力(2) スタック、キュー、リスト構造、木構造、探索アルゴリズム、整列アルゴリズム(3) 平均アクセス時間、ファイル転送時間、データベースの概念と構造、SQL(4) OSI参照モデル、IPアドレス、サブネットマスク、パリティチェック、システムの稼働モデル、シ
ステム稼動率(5) 収益計算、在庫管理、クリティカルパス、確率と期待値、再起呼び出し

目標(A) 広い視野での社会性と責任能力をもつ技術者 ：目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の習得：〇
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成 ： ◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
試験：50
演習・小問 ：50

⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

五十嵐 順子等、かんたん合格 基本情報技術者教科書 平成30年度(2018年度) 、インプレス

参考書
履修上の注意授業内容に関する理解を深めてもらうために授業の復習としてできるだけ多くの演習問題を解いて下さい。
電気主任技術者の資格認定のため、選択科目である。

科目の位置付け学習・教育目標C:コンピュータ概論→コンピュータシステム、ソフトウェア工学③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 基本情報技術者試験とは
基本情報技術者試験の概要、本授業で取り扱う内容[授業外学習の指示 復習：コンピュータ概論]
2回 ハードウエアの基礎(1)2進数の四則演算、基底変換[授業外学習の指示 予習事項：教科書 3-1,3-3]
3回 ハードウエアの基礎(2)浮動小数点表示、誤差[授業外学習の指示 予習事項：教科書 3-4,3-5]
108

4回 ハードウエアの基礎(3)論理演算、論理回路[授業外学習の指示 予習事項：教科書 3-6,3-7]
5回 ハードウエアの基礎(4)2の補数、コンピュータの処理能力[授業外学習の指示 予習事項：教科書 3-2,1-2]
6回 データ構造とアルゴリズム(1)スタック、キュー、リスト構造、木構造[授業外学習の指示 予習事項：教科書 4-3,4-4,4-5]
7回 データ構造とアルゴリズム(2)探索アルゴリズム、整列アルゴリズム[授業外学習の指示 予習事項：教科書 4-6,4-7]
8回 ファイルとデータベース技術(1)
平均アクセス時間、ファイル転送時間[授業外学習の指示 予習事項：教科書 1-4,1-5]
9回 ファイルとデータベース技術(2)データベースの概念と構造、SQL[授業外学習の指示 予習事項：教科書 8-1～8-5]
10回 ネットワーク技術(1)
OSI参照モデル、IPアドレス、サブネットマスク[授業外学習の指示 予習事項：教科書 7-1,7-4,7-5]
11回 ネットワーク技術(2)パリティチェック、システムの稼働モデル、システム稼動率[授業外学習の指示 予習事項：教科書 6-6,7-10]
12回 情報化と経営収益計算、在庫管理[授業外学習の指示 予習事項：教科書 11-6]
13回 その他
クリティカルパス、確率と期待値、再帰呼び出し[授業外学習の指示 予習事項：教科書 10-1,4-8]
14回 まとめ
これまでに習った内容の復習[授業外学習の指示 復習：授業計画の1回～13回の内容]
15回 定期試験
1～14回までの授業内容の達成度を確認
16回 試験の問題解説
オフィスアワー

月 7-8時限注意
ナンバリングコー
EE2111005
ド
99F2410109

授業科目名プログラミング基礎

⑥教員名

井上

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

1.0

授業科目名(英）Fundamental Programming

啓、山本 頼弥

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

1年

単位区分

必修

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件②授業概要

プログラミング実習1A(2年生、必修)において、プログラミング言語(C言語)学習をする前に、自身のアイデアをプログラムに反映させるための流れ図（フローチャート）について学習する。フローチャートはプログラムの作成手順の図的な記述法であり、前半(4回)で、フローチャートの読み方・書き方について学んでから、フローチャートにより問題を解く手順を考える。後半(4回)では、学習した内容を応用した独自のフローチャートの作成とプログラミング言語Scratch(スクラッチ)によるプログ
ラム作成を行う。

①達成目標

・流れ図(フローチャート)を読むことができる。
・流れ図(フローチャート)を作成することができる。
・流れ図(フローチャート)から問題の構造を把握することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：◎
標
目標(D) 技術を実践する能力の要請：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
演習・小問 ：100

⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

特に、定めない。担当教員より、各授業回にテキストプリントを配布する。

参考書

大滝 みや子 (著) 、基本情報技術者 大滝みや子先生のかんたんアルゴリズム解法 ～流れ図と擬似言語～第3版、リックテレコム

履修上の注意

各授業回で演習問題として課題を課す。

科目の位置付け目標C:プログラミング基礎→プログラミング実習ⅠA→プログラミング実習ⅠＢ③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 流れ図の基本
プログラムと処理手順、流れ図の記号[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第1回]
2回 流れ図による記述
変数と代入文、流れ図の解釈[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第2回]
3回 流れ図に関する演習1
評価ABCをつける処理、平均点・最高点・最低点の算出[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第3回]
4回 流れ図に関する演習2
九九表の作成、1次元配列へのデータ格納[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第4回]
5回 流れ図の応用1
独自の流れ図の作成[授業外学習の指示 復習：流れ図の修正]
6回 流れ図の応用2
独自の流れ図を基にしたScratchによるプログラムの作成【その1】[授業外学習の指示 復習：プログラムの修正]
7回 流れ図の応用3
独自の流れ図を基にしたScratchによるプログラムの作成【その2】[授業外学習の指示 復習：プログラムの修正]
110

8回 まとめ独自の流れ図及びScratchによるプログラムの完成
オフィスアワー

火 3-4時限注意
ナンバリングコー
EE1211002
ド
99F2880111

授業科目名プログラミング実習１Ａ

⑥教員名

山本

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

火曜4限 火曜5限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Practice of Programming 1

眞也、伊藤 雅浩

専門科目 実習
教職課程【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

2年

単位区分

必修

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修②授業概要

本実習では、プログラミング言語としてのＣ言語の文法に基づき、変数、演算と制御、配列、関数、ポインタ、文字列処理、構造体、ファイルの入出力を用いて、課題を達成するプログラムの作り方を学ぶ。授業計画における各項目について課される実習課題は、それぞれが、完結したプロラムの作成をゴールとしており、いくつかの文法や記述を組み合わせて書くように作られているが、受講者は、自ら、完結したプログラムを書くという過程のなかで初めて、汎化されたデザインの方法を継承してゆくことができる。

①達成目標

(1)
(2)

Ｃ言語で課題を達成するプログラムのデザインを行うことができる。
プログラムの誤りを発見して、訂正することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：○
標
目標(D) 技術を実践する能力の要請：◎
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：◎
試験
：50
演習・小問 ：50

⑦成績評価方法

出席が50% 以上であることを単位取得のための必須条件とする。
達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格

教科書

よくわかるC言語 長谷川 聡 著 (近代科学社)

参考書

毎回のパワーポイント資料

履修上の注意科目の位置付け③④授業計画目標(C)： プログラミング基礎⇒プログラミング実習1A
目標(D)：プログラミング実習1A⇒…
目標(E)：コンピュータ演習1⇒コンピュータ演習2・プログラミング基礎⇒プログラミング実習1A
目標(F)：プログラミング実習1A⇒…
第1回 コンピュータ、プログラミング環境、C言語の基礎[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第2回 変数と値、データ型、代入、演算と演算子、入出力関数[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2章]
第3回 基本的な入出力[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第4回 定数、整数演算、型変換、0除算[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第5回 条件分岐：if …else文、switch文[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3.1章、3.2章]
第6回 反復：for, while, do…while[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3.3章、3.4章、3.5章]
第7回 多重分岐、多重ループ、無限ループ112[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3.6章、3.7章]
第8回 関数：定義、引数、プロトタイプ宣言、呼び出し、返り値[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第4.1章、4.2章]
第9回 標準ライブラリの利用[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第10回 配列[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第5章]
第11回 多次元配列・文字列[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第12回 文字列[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第6章]
第13回 再帰関数[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第4.3章]
第14回 アドレスとポインタ[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第7章]
第15回 定期試験
1～14回までの授業内容の達成度を確認
第16回 振り返り・総合学習[授業外学習の指示 予習：授業計画の第1回～15回の復習]
オフィスアワー

月 15：00～19：00，金 18：00～20：00

注意ナンバリングコー
EE1111001
ド
99F2840113

授業科目名プログラミング実習１Ｂ

⑥教員名

山本

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

火曜4限 火曜5限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Practice of Programming 1

眞也、岡本 和也

専門科目 実習
教職課程【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

2年

単位区分

必修

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修②授業概要

本実習では、プログラミング言語としてのＣ言語の文法に基づき、変数、演算と制御、配列、関数、ポインタ、文字列処理、構造体、ファイルの入出力を用いて、課題を達成するプログラムの作り方を学ぶ。授業計画における各項目について課される実習課題は、それぞれが、完結したプロラムの作成をゴールとしており、いくつかの文法や記述を組み合わせて書くように作られているが、受講者は、自ら、完結したプログラムを書くという過程のなかで初めて、汎化されたデザインの方法を継承してゆくことができる。

①達成⽬標

(1)
(2)

Ｃ言語で課題を達成するプログラムのデザインを行うことができる。
プログラムの誤りを発見して、訂正することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：○
標
目標(D) 技術を実践する能力の要請：◎
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：◎
試験
：30
演習・小問 ：70

⑦成績評価⽅法

出席が50% 以上であることを単位取得のための必須条件とする。
達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下 不合格

教科書

よくわかるC言語 長谷川 聡 著 (近代科学社)

参考書

毎回のパワーポイント資料

履修上の注意科目の位置付け③④授業計画目標(C)：プログラミング基礎⇒プログラミング実習1A⇒プログラミング実習1B
目標(D)：プログラミング実習1A⇒プログラミング実習1B
目標(E)：コンピュータ演習1⇒コンピュータ演習2・プログラミング基礎⇒プログラミング実習1A⇒
プログラミング実習1B
目標(F)：プログラミング実習1A⇒プログラミング実習1B
第1回 振り返り・総合学習（基本のおさらい）[授業外学習の指示 予習：プログラミング実習IA 授業計画の第1回〜16回の復習]
第2回 配列を引数とする関数[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第3回 コマンドライン引数・mathライブラリ[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第4回 構造体[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第8章]
第5回 構造体の利用[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第6回 構造体を使ったデータ構造[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
114第7回 可変長配列[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第8回 木構造[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第9回 二分探索法[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第10回 ファイル操作[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第9章]
第11回 ファイルからの読み込みとファイルへの出力[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第12回 スワップとソーティング（バブルソート・バケットソート・基数ソート）[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第13回 マージソート[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第14回 クイックソート[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第15回 総合学習
これまでに習った内容の復習[授業外学習の指示 復習：授業計画の第1回〜14回の内容]
第16回 定期試験
1〜15回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー

月 15：00〜19：00，金 18：00〜20：00

注意ナンバリングコー
EE2211303
ド
99F2850115

授業科目名プログラミング実習２

⑥教員名

山本

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

金曜4限 金曜5限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Practice in Programming II

眞也、山本 頼弥

専門科目 実習
教職課程【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択②授業概要

本講座では、プログラミング言語であるＪａｖａを学ぶ。Ｊａｖａ言語は「（1）オブジェクト指向の言語（2）マルチプラット対応のプログラムを作成可能（３）ネットワークプログラミングに適した言語」などの優れた特徴がある。本実習では、最初にC言語と共通する基本文法（条件分岐、繰り返し、配列）について学んでから、C言語とは異なる概念（クラスからアプレットまで）を学ぶ。

①達成目標(1)クラス、メソッドの概念を理解できる。
(2)メソッドおよびコンストラクタのオーバーロードを理解できる。
(3)クラスライブラリのクラスのメソッドを利用したコードを記述できる。
(4)継承の概念を理解できる。
(5)イベント処理や簡単なアニメーションを実行するアプレットが作成できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：○
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：○
試験
：50
演習・小問 ：50

⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

「やさしいJava」高橋麻奈 著（ソフトバンククリエイティブ）

参考書
履修上の注意

必修科目であるプログラミング実習IA・IBの内容を十分を理解していることが望ましい。

科目の位置付け目標(D)：プログラミング実習1A⇒プログラミング実習1B⇒プログラミング実習2
目標(E)：コンピュータ演習1⇒コンピュータ演習2・プログラミング基礎⇒プログラミング実習1A⇒
プログラミング実習1B・アルゴリズム論⇒プログラミング実習2
目標(F)：プログラミング実習1A⇒プログラミング実習1B⇒プログラミング実習2③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 Javaの基本、条件分岐
画面への出力、キーボードからの入力、変数の宣言、変数の利用、式と演算子、関係演算子と条件、if文、if～else文、switch文、論理演算子[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2章、3章、4章、5章]
2回 繰り返し
for文、while文、do～while文[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第6章]
3回 配列
配列の利用、配列の記述の仕方、配列の応用[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第7章]
4回 クラスの基本
クラスの宣言、オブジェクトの作成、クラスの利用、メソッドの基本、
116

メソッドの引数、メソッドの戻り値[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第8章]
5回 クラスの機能
メソッドのアクセス制限、メソッドのオーバーロード、コンストラクタの基本、
コンストラクタのオーバーロード、クラス変数、クラスメソッド[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第9章]
6回 クラスの利用
クラスライブラリ、様々なクラス、クラス型の変数、オブジェクトの配列[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第10章]
7回 新しいクラス
継承、メンバへのアクセス、オーバーライド、Objectクラスの継承[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第11章]
8回 Javadoc
Javadocの使い方、記述法[授業外学習の指示 復習：演習プリントの問題]
9回 例外と入出力処理
例外、例外処理、例外の送出、入出力処理、ストリーム、コマンドライン引数[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第14章]
10回 スレッドスレッドの基本、スレッドの操作、スレッドの作成方法、同期[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第15章]
11回 GUIアプリケーション
AWT，Swingの基本[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第16章]
12回 Javaにおけるグラフィックス処理（１）
画像・図形の描画，２次元座標変換[授業外学習の指示 復習：演習プリントの問題]
13回 Javaにおけるグラフィックス処理（２）
リカーシブ・グラフィックス、簡単なアニメーションの作成[授業外学習の指示 復習：演習プリントの問題]
14回 総合学習
これまでに習った内容の復習[授業外学習の指示 復習：授業計画の第1回～13回の内容]
15回 定期試験
1～14回までの授業内容の達成度を確認
16回 試験の問題解説
オフィスアワー

月 15：00～19：00，金 18：00～20：00

注意

学内無線LANを利用できるノートPCを必ず持ってくること。

ナンバリングコー
EE3111311
ド
99F2650

117

授業科目名プログラミング実習３

⑥教員名

山本

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

金曜4限 金曜5限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Practice in Programming III

眞也

専門科目 実習
教職課程【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択②授業概要

本講座では、プログラミング実習２に引き続き、プログラミング言語Javaを学ぶ。本実習では、プログラミング言語Javaを用いて、主に、オブジェクト指向の概念の修得を目指す。現在、オブジェクト
指向は、システム開発に取り入れられている主要な設計手法の一つとなっている。実際に代表的なデザインパターンを踏襲したプログラムを作成しながら、オブジェクト指向の考え方を体得することを
目指す。

①達成目標

(1) オブジェクト指向の概念を理解できる。
(2) オブジェクト指向を用いたプログラムを作成できる。
(3) UMLによるプログラムの設計ができる。
(4) UMLに基づいたプログラムを作成できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：○
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：○目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：○
試験
：40
演習・小問 ：60

⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

「やさしいJavaオブジェクト指向編」高橋麻奈

参考書「やさしいJava活用編」高橋麻奈 著（ソフトバンククリエイティブ）

履修上の注意プログラミング実習２を修得済で、その内容を十分に理解しておくことが望ましい。

科目の位置付け目標(E)：コンピュータ演習1⇒コンピュータ演習2・プログラミング基礎⇒プログラミング実習1A⇒
プログラミング実習1B・アルゴリズム論⇒プログラミング実習2⇒プログラミング実習3③④授業計画著（ソフトバンククリエイティブ）[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 システムの開発
開発とモジュール、モジュールの設計、Javaによる開発[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson1]
2回 オブジェクトとクラス
オブジェクト、クラスの分析、クラスの設計、カプセル化、Javaのコード、いろいろなクラス、
アプリケーションの作成[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson2]
3回 Swingの基本
Swingの基本、コンポーネントの利用、イベント[授業外学習の指示 復習：補足資料(LETUSに掲載)]
4回 Swingの応用
レイアウトマネージャ、ラベル、ボタン、テキストフィールド[授業外学習の指示 復習：補足資料(LETUSに掲載)]
5回 Swingの活用
118リスト、モデルとビュー、メニューバーとツールバー、ダイアログ、フレーム[授業外学習の指示 復習：補足資料(LETUSに掲載)]
6回 関係
オブジェクトの関係、関連、集約・合成、、依存、関係の分析、関係の応用[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson3]
7回 継承
継承、機能の追加、機能の変更、多態性、特化と汎化、抽象クラスとインターフェイス[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson4]
8回 委譲
委譲、多態性との組合せ、機能の追加と制御、複数のクラスへの委譲、委譲の応用[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson5]
9回 システムの表現要求仕様の分析、実体の分析、多重度[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson6]
10回 機能の表現
機能の設計、オブジェクト作成機能、状態に応じた機能[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson7]
11回 外観の表現
外観の構築、手順を追った構築、組合せの選択[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson8]
12回 補助的な表現補助をするクラス、クラスの管理、操作手順の提供[授業外学習の指示 予習：教科書 Lesson9]
13回 総合学習 (1)1回～8回までの内容の復習・応用[授業外学習の指示 復習：授業計画の1回～8回の内容]
14回 総合学習 (2)
9回～13回までの内容の復習・応用[授業外学習の指示 復習：授業計画の9回～12回の内容]
15回 定期試験
1～14回までの授業内容の達成度を確認
16回 試験の問題解説
オフィスアワー

月 15：00～19：00，金 18：00～20：00

注意

学内無線LANを利用できるノートPCを必ず持ってくること。

ナンバリングコー
EE3111312
ド
99F2660

119

授業科目名電気通信工学⑥教員名

井上

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Electrical Communication Systems

啓専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択②授業概要

社会を成り立たせているインフラストラクチャとしての電気通信システムの重要性は論を待たない。
本講義では、通信システムの構築の基盤となる通信工学について学ぶ。まず、電気通信の基本構成について触れた後、信号波の解析、アナログ変調、パルス変調について学ぶ。

①達成目標

・通信工学の全体像を把握し、変調・復調及び符号化・復号化の概念と利点について理解できる。
・周期信号に対するフーリエ級数表現、非周期信号に対するフーリエ変換、連続時間システムの基礎について理解できる。
・AM, PAM, PCMのスペクトル、電力効率、変復調回路の構成について理解できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成： ○目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
試験：70
演習・小問：30⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

「基本を学ぶ通信工学」 植松友彦・松本隆太郎著(オーム社)

参考書
履修上の注意

第一級陸上特殊無線技士、第三種海上特殊無線技士資格取得のために必須な科目である。
電気主任技術者資格認定のための選択科目である。

科目の位置付け目標E’：ディジタル回路→電気通信工学→卒業研究③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 通信システムの基本構成
通信の目的と歩み、通信システムの構成、通信の品質[授業外学習の指示 予習：教科書 1章1,2,3、復習：確認小テスト(第1回)]
2回 周期信号のフーリエ級数展開(1)周期信号と正弦波信号、フーリエ級数展開[授業外学習の指示 予習：教科書 2章1、復習：確認小テスト(第2回)]
3回 周期信号とフーリエ級数展開(2)複素フーリエ級数展開[授業外学習の指示 予習：教科書 2章1、復習：確認小テスト(第3回)]
4回 フーリエ変換
フーリエ級数からフーリエ変換に、フーリエ逆変換[授業外学習の指示 予習：教科書 2章2、復習：確認小テスト(第4回)]
5回 フーリエ変換の性質
フーリエ変換の線形性、共役対称性、時間のシフト、周波数のシフト、周期信号のフーリエ変換[授業外学習の指示 予習：教科書 2章3、復習：確認小テスト(第5回)]
6回 連続時間システム(1)120線形システム、システムの構成要素とブロック図[授業外学習の指示 予習：教科書 2章4、復習：確認小テスト(第6回)]
7回 連続時間システム(2)フィルタ、インパルス応答、畳込み積分[授業外学習の指示 予習：教科書 2章4、復習：確認小テスト(第7回)]
8回 搬送波と変調、振幅変調
搬送波、変調、振幅変調のスペクトル、AM信号の電力[授業外学習の指示 予習：教科書 3章1,2、復習：確認小テスト(第8回)]
9回 AM信号の生成と復調(1)ベース変調回路[授業外学習の指示 予習：教科書 3章3、復習：確認小テスト(第9回)]
10回 AM信号の生成と復調(2)コレクタ変調回路、AM信号の復調[授業外学習の指示 予習：教科書 3章3、復習：確認小テスト(第10回)]
11回 パルス振幅変調(PAM)
PAM信号のスペクトル、PAM信号の復調[授業外学習の指示 予習：教科書 6章1、復習：確認小テスト(第11回)]
12回 標本化定理
標本化定理[授業外学習の指示 予習：教科書 6章2、復習：確認小テスト(第12回)]
13回 パルス符号変調(PCM)(1)
量子化、量子化雑音[授業外学習の指示 予習：教科書 6章3、復習：確認小テスト(第13回)]
14回 パルス符号変調(PCM)(2)
符号化[授業外学習の指示 予習：教科書 6章3、復習：確認小テスト(第14回)]
15回 復号、PCM通信における雑音量子化及び符号化回路、 D-A変換器、標本化雑音、量子化雑音、伝送路雑音[授業外学習の指示 予習：教科書 6章4,5、復習：確認小テスト(第15回)]
16回 定期試験
第1回～第15回の内容の達成度確認
オフィスアワー

水 1-2時限注意
ナンバリングコー
EE3111008
ド
99F2540121

授業科目名電子物性工学１⑥教員名

阿武

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Solid State Physics for Engineering I

宏明

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

2年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件②授業概要

電子物性工学は、電気・エレクトロニクス分野の重要な基礎科目の一つであり、物質の巨視的な電気的・磁気的性質が物質中の電子の振る舞を基に説明されることを学ぶ。電気電子材料は我々の身のまわりの様々なエレクトロニクス機器の中に使われており、その物性の理解なしに材料を活かすことはできない。この講義では、はじめに、物質の物性を理解するための量子力学の基礎に触れながら、原子構造と化学結合を学んだ後、電子の波動性を基礎に、エネルギーバンド構造、金属と半導体の物性について概説する。

①達成目標

・講義計画にあげた項目を通して、金属や半導体中の電子の振る舞いについて知識を身につけ活用することができる。
・３年次以降の半導体物性工学、電子デバイス工学、電気電子材料、センサ工学などの専門科目への導入として、物理的な物の見方や考え方、広い物性の知識を身につけ活用することができる。
・金属や半導体の電気伝導の機構を理解し活用することができる。
・量子力学の基礎とその応用例としての固体のエネルギー帯を理解し活用することができる。
・真性半導体の電子・正孔と不純物半導体(n-型半導体とp-型半導体)を理解し活用することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気・電子・情報工学の知識に関する能力の養成 ： ◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：⑦成績評価方法

試験：70点
演習・小問 ：30点
達成目標事項についての演習・小問・定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

基本を学ぶ「電気電子物性」岩本光正著（オーム社）

参考書

理工学基礎「物性科学」坂田 亮（培風館）

履修上の注意必ず復習すること。量子力学を履修することが望ましい。
電気主任技術者の資格認定のための選択科目である。

科目の位置付け学習教育目標Ｅ’：電気回路Ⅰ→電気回路Ⅱ・電気工学特別講義→電子物性工学Ⅰ→電子物性工学Ⅱ→電気電子材料→電子デバイス工学・電気工学実験Ⅱ・エレクトロニクス特論→卒業研究③④授業計画

１回 水素原子模型(1)水素原子のボーアモデル(2)量子条件とエネルギー準位（主量子数）[授業外学習の課題]
教科書pp.１～４ を熟読・復習し理解を深める
２回 水素原子の量子論による扱い(1)電子の２重性とド・ブロイの関係(2)シュレーディンガーの波動方程式(3)量子力学からみた水素原子の電子状態（方位量子数・磁気量子数・スピン、量子数）(4)パウリの排他原理と原子内の電子配列[授業外学習の課題]
教科書pp.4～13 を熟読・復習し理解を深める
122

1章練習問題【7】【9】３回 化学結合と電子物性(1) 化学結合と結晶(2)イオン結合とマーデルング定数(3)共有結合とｓｐ混成軌道[授業外学習の課題]
教科書pp.１3～18 を熟読・復習し理解を深める
1章練習問題【1】４回 原子配列と結晶構造(1)空間格子(2)ミラー指数(3)X線回折と電子線回折[授業外学習の課題]
教科書pp.１8～27 を熟読・復習し理解を深める
1章練習問題【5】５回 格子振動(1)同種原子による１次元格子振動(2)２種類の原子による１次元格子振動[授業外学習の課題]
教科書pp.27～30 を熟読・復習し理解を深める
６回 1~5回に関する演習・小問[授業外学習の課題]
演習・小問の未達成項目を復習すること
７回 古典的電気伝導モデル(1)キャリアと電流(2)熱力学と統計力学(3)フェルミ-ディラックの統計分布[授業外学習の課題]
教科書pp.３３～３９ を熟読・復習し理解を深める
関連練習問題８回 金属の自由電子モデル(1)自由電子モデル(2)シュレーディンガー方程式と周期的境界条件[授業外学習の課題]
教科書pp.３９～４２ を熟読・復習し理解を深める
2章練習問題【2】９回 金属の電子密度(1)エネルギー準位と不確定性原理(2)金属内電子のエネルギー状態密度[授業外学習の課題]
教科書pp.４２～４８ を熟読・復習し理解を深める
2章練習問題【4】【5】【6】１０回 量子論的にみた金属内の電気伝導(1)フェルミ準位、(2)伝導電子の速度分布と散乱、(3)フェルミ速度と散乱時間(4) 7～10回に関する演習・小問[授業外学習の課題]
教科書pp.４８～５１ を熟読・復習し理解を深める
演習・小問の未達成項目を復習すること
１１回 半導体のエネルギー構造(1)半導体物質の化学結合、(2)結晶内電子の波動とエネルギーギャップ[授業外学習の課題]
教科書pp.５３～５８ を熟読・復習し理解を深める
１２回 エネルギーバンド構造(1)周期ポテンシャルのクローニッヒ-ペニーモデル、(2)ブリルアン帯とエネルギーギャップ[授業外学習の課題]
123

教科書pp.５９～６３ を熟読・復習し理解を深める
１３回 バンド内の電子の運動(1)ブリルアン帯内の電子の運動、(2)波束と有効質量[授業外学習の課題]
教科書pp.６３～６７ を熟読・復習し理解を深める
１４回 半導体の電気伝導(1)半導体中のキャリア−電子とホール（hole）、(2)ｎ型半導体とｐ型半導体、(3)ドナー準位とアクセプター準位[授業外学習の課題]
教科書pp.６７～７１ を熟読・復習し理解を深める
3章練習問題「【1】【3】
１５回 半導体のキャリア輸送(1)キャリア密度と有効状態密度、(2)半導体のフェルミ準位、(3)移動度と散乱機構(4)11回～15回に関する演習・小問[授業外学習の課題]
教科書pp.７１～７８ を熟読・復習し理解を深める
3章練習問題【4】演習・小問の未達成項目を復習すること
１６回 定期試験
1回から１５回までの授業内容の理解度を評価し、授業の達成度を確認する。
[授業外学習の課題]
毎回の授業項目・内容を復習すること。
演習課題を提出すること。
講義で扱った演習・小問は復習し理解を深めること。
模式図は自ら描いてその意味の理解を深めること。
オフィスアワー

水曜：18：00～19：00

注意ナンバリングコー
EE2109002
ド
99F2380124

授業科目名コンピュータグラフィックス（画像工
学）

⑥教員名

山本

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

金曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

Computer Graphics (Image Science andTechnology)

授業科目名(英）眞也

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択②授業概要

画像（動画像を含む）は人間にとって直感的でわかりやすく、膨大な情報を伝えることができる．
人間が外界の情報を得る手段の大部分も視覚による画像情報である。本講義ではコンピュータで扱う
画像（ディジタル画像）の基礎から、画像処理の代表的な手法、画像処理の応用までを一通り見てゆ
くものであり、画像処理の基本形な原理から方法論までを理解できるようになることを目指す。

①達成⽬標

光・色・視覚についての基礎知識を得ることができる。
ディジタル画像の基礎（２値画像、多値画像について）を説明できる。
代表的な画像処理について原理を理解し、正しく使うことができる。

教職課程修得要件

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者
目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成

：
：
：
：
： ○
：

試験
：60
演習・小問 ： 40
⑦成績評価⽅法

達成目標についての演習・小問、及び定期試験での結果に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験 ： 無教科書

画像処理 (未来へつなぐ デジタルシリーズ 28) 著者：白鳥 則郎 監修，他 （共立出版）

参考書「画像処理工学（改訂版）」 末松良一・山田宏尚

履修上の注意画像処理ではその演算過程で三角関数と行列演算が多用される。また、性質上、コンピュータの基本構造およびアルゴリズムの基本的な考え方についての知識が前提となる．これら数学的基礎・情報工学的知識については十分に復習しておく必要がある。

科目の位置付け目標(E)：コンピュータ概論⇒コンピュータシステム⇒アルゴリズム論⇒情報理論⇒コンピュータグ
ラフィックス③④授業計画（コロナ社）

1回 序論 画像処理とはこれから画像処理を学ぶための序論として、さまざまな画像処理技術、応用例、歴史などについて概観する[授業外学習の指示]
復習：教科書第1章の演習問題 設問1，2
画像の表現
ディジタル画像とアナログ画像の違い、座標系について学ぶ[授業外学習の指示]
予習事項：教科書1.2
復習：教科書第1章の演習問題 設問3

2回

画像の入出力、画像処理システム
画像を獲得するための原理と、各種の画像入力装置をとりあげ、撮影対象の画像を得るための方法と特性を理解する。次に、画像を表示するための原理と各種の方法について理解する。
最後に、画像の入出力に必要な画像処理の事例を学ぶ。
[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第2章
復習：教科書第2章の演習問題

3回

4回

人間の視覚機能、色彩と表色系
画像処理において色は重要な役割を果たす。色彩を理解するには光の波長と色の関係や、人間が色をどのように知覚するかを理解する必要がある。色の表し方を体系化したものが
125

表色系である。
[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第3章

復習：教科書第3章の演習問題

領域処理1
空間フィルタリング、周波数フィルタリングの基礎のその応用[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第4章前半
復習：教科書第4章の演習問題

5回

領域処理2
画像の補間、テクスチャ解析、領域分割[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第4章後半
復習：教科書第4章の演習問題

6回

幾何学的変換
画像の幾何学的とは、画像の形状や大きさを変化させることである。ここでは基本的な変換として、線形変換および線形変換に平行移動を加えたアフィン変換について説明する。
[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第5章 復習：教科書第5章の演習問題

7回

8回

2値画像処理2値画像処理は、画像処理の中でも重要な処理として位置づけられる。2値化することによって、濃淡画像から冗長な情報を削減できるため、データ量を削減できるため、目的に応じた処理を高速に行うことができる。
2値化処理 連結性と幾何学的性質 2値画像に対する処理[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第6章
復習：教科書第6章の演習問題
特徴抽出
画像解析とは、画像中に抽出されている対象物の特徴を抽出したり、画像の構造を把握したりすることである。
[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第7章
復習：教科書第7章の演習問題

9回

10回 画像認識
画像パターン認識は、画像の中から必要なものを見つけたり、対象とする画像が何を意味するか、あるいは何を含んでいるかについて解析・判断を行ったりする処理である。
[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第8章
復習：教科書第8章の演習問題
11回 動画像処理
動画像は、短い時間間隔で連続的に取り込まれた静止画像の集合であり、その時間的変化に基づき、画像中の動きの分布を把握したり、移動物体を抽出したりすることができる。
オプティカルフロー、移動物体抽出[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第9章
復習：教科書第9章の演習問題
12回 3次元画像処理
画像は2次元情報を記録したものであるが、私たちは3次元の空間に生き、2つの目で3次元の情報を得ている。画像から3次元情報を得る方法について述べる。
[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第10章
復習：教科書第10章の演習問題
13回 コンピュータグラフィックス
コンピュータグラフィックスとはコンピュータを用いて作成される画像のことであり、コンピュータ内の3次元世界から人間にとって違和感のない画像を作り出す技術が必要となる。
モデリングと、モデルをいかに描画するかのレンダリング技術から構成される。
[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第14章
復習：教科書第14章の演習問題
14回 画像処理の応用
産業、学術、医療などの分野で応用されている画像処理技術について見てゆく。
[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第15章
復習：教科書第15章の演習問題
12615回 期末試験
1回〜15回の授業内容について試験を行う[授業外学習の指示]
予習事項：教科書第1章〜15章 配付資料の確認
16回 定期試験の問題解説
定期試験問題の解答の説明を行う。
オフィスアワー

月 15：00〜19：00，金 18：00〜20：00

注意ナンバリングコード
99F2670127

授業科目名ソフトウェア工学⑥教員名

山口

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Software Engineering

真悟

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件②授業概要

ソフトウェアはユーザの要求する機能を実現したものであることはもちろんのこと、使い勝手がよく効率的に動作するものでなければならない。また、ソフトウェア開発ではソフトウェアを効率よくか
つ正確に開発することが望まれる。
本講義では、ソフトウェアに関するいくつかの概念を理解し、ソフトウェア開発の手順とその各フェーズで採用されている技法を講述する。

①達成目標

1.ソフトウェアの諸概念を説明できる。
2.ソフトウェア開発の作業全体の流れを説明できる。
3.ソフトウェア開発の各フェーズで採用されている技法を説明し使用できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：○
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成： ○目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：
試験
レポート

⑦成績評価方法：90（中間試験50，期末試験40）：10

達成目標事項についての試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90～100点、A : 80～89点、B : 70～79点、C : 60～69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

「効果的プログラム開発技法」國友義久（近代科学社）

参考書
履修上の注意科目の位置付け

目標Ｃ：コンピュータ概論→ソフトウエア工学→ネットワーク概論③④授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
第１回 ソフトウェアとは
ソフトウェアとは何か，どのような特性をもつか，よいソフトウェアとはどのようなものかを説明できるようになる
第２回 ソフトウェア工学①
ソフトウェア開発の歴史と問題点を理解し，ソフトウェア工学の重要性を説明できるようになる．
第３回 ソフトウェア工学②
ソフトウェア開発工程を理解し，説明できるようになる．
第４回 要件定義①
構造化分析手法を理解し，使えるようになる．
第５回 要件定義②
要件定義局面で業務モデルとデータモデルをそれぞれ表記するためのデータフロー図（DFD）と実体関連図（ER図）を理解し，使えるようになる．
第６回 中間のまとめ
第１回から第５回までの授業内容の達成度を確認する．
第７回 システム設計①構造化設計を理解し，説明できるようになる．
第８回 システム設計②
複合設計を理解し，使えるようになる．
第９回 画面設計
画面設計を理解する．
第10回 データベース設計
128

データベース設計を理解し，設計できるようになる．
第11回 プログラム実装
モジュールの外部設計と論理設計（構造化プログラミングとデシジョンテーブル）について解説する．
第12回 単体テスト
テストの概要，単体テスト，ホワイトボックステストとブラックボックステストについて解説する．
第13回 統合テストと人間によるテスト
統合テスト（ボトムアップテスト・トップダウンテスト）と人間によるテスト（ウォークスルーとインスペクション）について解説する．
第14回 オブジェクト指向開発
オブジェクト指向分析とオブジェクト指向設計について理解し、オブジェクト指向開発の利点を説明できるようになる．
第15回 期末試験
第７回から第14回までの授業内容の達成度を確認する．
第16回 最後のまとめ全体をまとめる．
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
EE2111007
ド
99F2630129

授業科目名

データベース論

授業科目名(英）⑥教員名山本

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

金曜3限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

Principles of Database

頼弥

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件②授業概要

現在、コンピュータ技術の発展は急速であり、各種アプリケーションが対象とするデータは、
一層多様化、複雑化、大規模化している。このような状況下では、各種アプリケーションが
データ資源を有機的に統合して蓄積管理し、効率的な共有とより高度な利用を図ることが必要である。この要求を満たすものが、データベース・システムである。
当科目においては、関係データベース・システムを中心に、基本概念、設計論、
問い合わせ言語などについて学習する。

①達成目標

基本的モデルの実体関連図が描ける。
実体関連図からリレーションスキーマを導出できる。
リレーショナルデータベースの定義、問い合わせをSQL言語で記述できる。
データ格納、同時実行制御、障害回復について説明できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：○目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
試験：
演習・小問 ：

⑦成績評価方法

70
30

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて
以下のように評価を与える。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
再試験：実施しない。

教科書「データベースの基礎」永田武（コロナ社）

参考書「データベースシステム」北川博之（昭晃堂）「実践！データベース設計バイブル」鈴木昭男（ソフト・リサーチ・センター）

履修上の注意科目の位置付け目標E: コンピュータ概論→コンピュータシステム→データベース論③④授業計画[項目と内容]※ 第1回～第14回で授業内容に関連する演習課題を毎回課す．
第 1回：授業ガイダンス，データベースの概要，データモデル
・授業の進め方の確認やノートPCへのMySQLのインストールなどを行う．
・データベースおよびデータベース管理システムの概要を理解する．
・データモデル，3層スキーマ構造，E-Rモデルについて理解する．
[授業外学習の指示 第1回演習課題の復習]
第 2回：データベース設計
・データベース設計の概要，概念データモデルのモデリング技法，論理データモデルのモデリング技法について理解する．
[授業外学習の指示 第2回演習課題の復習]
第 3回：関係代数
・集合演算および関係演算について理解する．
[授業外学習の指示 第3回演習課題の復習]
第 4回：リレーションの正規化 (その1)
130

・正規化の概要，キー，関数従属性，非正規形，第1正規形，第2正規形について理解する．
[授業外学習の指示 第4回演習課題の復習]
第 5回：リレーションの正規化 (その2)・第3正規形、ボイス・コッド正規形について理解する。
[授業外学習の指示 第5回演習課題の復習]
第 6回：関係データベース言語SQL （その1）・SQLの概要，データ定義言語，データ操作言語，データ制御言語について理解する．
[授業外学習の指示 第6回演習課題の復習]
第 7回：関係データベース言語SQL （その2）・関係演算子，論理演算子，その他の演算子，集合関数について理解する．
[授業外学習の指示 第7回演習課題の復習]
第 8回：関係データベース言語SQL （その3）・副問合せについて理解する．
[授業外学習の指示 第8回演習課題の復習]
第 9回：テーブルの操作
・テーブルのアクセス方法，テーブルの結合方法について理解する．
[授業外学習の指示 第9回演習課題の復習]
第 10回：高度な問合せ
・高度な使い方で様々な問合せを行う方法ついて理解する．
[授業外学習の指示 第１０回演習課題の復習]
第 11回：関係代数・正規化・SQLの総合演習
・第３回から第10回の内容を利用して総合演習を行う．
(非正規形の表を正規化し，MySQLに登録する一連の流れを学習する．)[授業外学習の指示 第１1回演習課題の復習]
第12回：データの検索機構
・磁気ディスク装置，インデックスについて理解する．
[授業外学習の指示 第12回演習課題の復習]
第13回：トランザクション管理，障害回復・トランザクション管理の概要，ACID特性，同時実行制御，排他制御について理解する．
・障害回復の概要，前進復帰と後退復帰，ログファイル，チェックポイントおよび障害への対応について理解する．
[授業外学習の指示 第13回演習課題の復習]
第14回：分散データベース，コミットメントプロトコル
・分散データベースの概要，透過性，テーブルの結合方法について理解する．
・2相コミットメント，3相コミットメントについて理解する．
[授業外学習の指示 第14回演習課題の復習]
第15回：まとめ・1回から14回までの授業内容の理解度を確認する。
[授業外学習の指示 第1～14回演習課題の中で特に苦手なものを中心に復習]
第16回：定期試験
・1回から14回までの授業内容の達成度を確認する。
オフィスアワー

学習サポート教室の時間にて対応します．
それ以外の時間は適宜アポイントメントを取ってもらえれば対応します．

注意

第1回目にMySQLのインストール，第5回～第11回にノートPCを用いた演習を行います．
それ以外の回も必要に応じてノートPCを用いた演習を行う予定なのでノートPCは基本的に毎回持参してください．
(演習が行えるように常にノートPCを整備し，動作確認をしておいて下さい．)

ナンバリングコー
EE3111010
ド
99F2640131

132

授業科目名電気電子計測⑥教員名

穐本

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

火曜3限

開講学科

工学部 電気工学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Electric Measurements and Instruments

光弘

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

JABEE修得要件

電気電子工学コース
必修(材料・エレクトロニクス系）
選択(エネルギー・制御系）②授業概要

電気電子計測は，力学・電磁気学，数理統計学，計測工学，電気回路，電子回路などの総合的な色彩の強い分野である。学習にあたっては，これらの諸分野の基礎的な知識が電気電子計測という目的にどのように結びつくか適切に理解する必要がある。本講義では，計測の基本概念と誤差論を含むデー
タの処理方法，単位と標準について詳しく学んだ後，電流・電圧・抵抗など様々な電気量の測定原
理・測定法の学習に進んで行く。従来のアナログ計器を中心に，最近のデジタル計器まで幅広い計器についての知識を習得すると共に，測定上の注意点や測定限界を理解した上で適切な計測ができるよ
うな計測技術を身につける。知識習得の確認のため，随時演習を行う。

①達成目標

1．計測の定義と単位系を運用できる。
2．電気電子計測法の分類、測定誤差の処理などの基本的なデータの統計処理ができる。
3．測定計器や測定法の基本原理や計測技術を理解できる。
4．測定限界や誤差原因を考慮し、物理量が正確に測定できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：
学習・教育到達目
目標(D) 技術を実践する能力の養成：
標
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：
試験
： 70
演習・小問： 30⑦成績評価方法

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行ない，その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格

教科書「電気・電子計測 [第３版] 」 阿部武雄、村山実

参考書「よくわかる電気電子計測」 南谷晴之、山下久直 著（オーム社）「図解電気計測」 佐藤一郎 著（日本理工出版会）「基礎電気電子計測」 菅野充 著（コロナ社）「電気電子計測」 菅博、玉野和保、井出英人、米沢良治 著（朝倉書店）「いかにして実験をおこなうか—誤差の扱いから論文作成まで」 G.L. Squires 著、重川秀実、吉村雅満、山下理恵、風間重雄 訳（丸善）「計測システム工学の基礎」 西原主計，山藤和男，松田康広 共著（森北出版）

著（森北出版）

履修上の注意
適宜レポート課題・演習による知識の習得確認を行う。
特別の理由なくレポート課題・演習の提出が，全出題の５０％未満の者は成績の判定を行わない。
第一級陸上特殊無線技士の資格を取得するための必修科目である。
第一級陸上無線技術士の国家試験の一部科目免除となるための必修科目である。

133

電気主任技術者資格認定の必修科目である。
科目の位置付け電気回路I→電気回路II→電気電子計測③④授業計画[項目と内容]1回 計測の基礎１ 計測とは？，電気電子計測用語の習得
計測とは何か，歴史を振り返りつつ，また授業内で簡単な実験を行うことにより，基礎的用語の意味の理解と整理を行う。
2回 計測の基礎２ 計測の基本的方式
1回目に引き続き，直接測定と間接測定，偏位法・零位法・置換法，計測器の性能の表し方など，計測の用語および基本的な方式一般を学ぶ。
3回 計測の基礎３ 測定の誤差と精度，誤差の伝搬，有効数字，最小二乗法
測定に伴う誤差を適切に扱い，かつ誤差を含んだ測定結果を他者に明示し，主要な結果を主張するために必要な方法論について学ぶ。
4回 計測の基礎４ 測定値・データの処理測定値から得られるデータについて，補間，回帰分析と相関，分散分析，検定法など，データの処理方法を系統的に学ぶ。
5回 単位系と標準 SI単位，電気単位の組み立て，標準器
測定値の基準となる単位について，基本単位と組立単位それぞれの定義を学び，標準がいかに制定されてきたかを学ぶ。
6回 計器の基礎 電気計器
指示計器の分類，指示計器の構成，各種指示計器，ディジタル計器の分類，各種ディジタル計器について学ぶ。
7回 電圧・電流の測定１ 直流・低周波の測定
指示計器による電流・電圧測定について，動作原理を復習しながら，それぞれの装置の測定範囲，限界を学ぶ。
8回 電圧・電流の測定２ 微小電圧・電流の測定，高電圧の測定，大電流の測定
やや特殊な電気電子測定について，動作原理を学ぶ。
9回 抵抗・インピーダンスの測定
中位抵抗の測定，低抵抗の測定，高抵抗の測定，インピーダンスの測定について，
その動作原理と装置の測定範囲，限界を学ぶ。
10回 電力，電力量の測定
直流・交流電力の測定，力率の測定，電力量計について，
その動作原理と装置の測定範囲，限界を学ぶ。
11回 磁界・時間の測定
磁界・磁化等の磁気現象の測定方法，および周波数や位相など，
時間に関係する測定について，その動作原理と装置の測定範囲，
限界を学ぶ。
12回 ディジタル計器
A-D変換の基礎を復習した後，各種ディジタル計器について学ぶ。
13回 波形観察
オシロスコープなどの波形観測装置や，スペクトラムアナライザなどの信号の周波数分析装置について学ぶ。
14回 応用計測 センサー１
センサーとは何か，その概要を学んだ後，どのような物理現象や材料がセンサーを構成しているか，その原理を学ぶ
15回 応用計測 センサー２
各種センサーについて，実用に供するために必要な構成部材，
また周辺回路等を含めてセンサーによる応用計測を学ぶ。
16回 定期試験
１回から１５回までの授業内容の達成度確認[授業外学習の課題]
1回 計測の基礎１ 用語の定義を復習しておくこと。
2回 計測の基礎２ 計測の基本的な方式を理解すること。
3回 計測の基礎３ 誤差の伝搬・最小二乗法の計算方法，
および有効数字の取り方を復習すること。
4回 計測の基礎４ 測定データの統計的処理方法を復習すること。
5回 単位系と標準 各物理量の単位とその関係、接頭辞を覚えること。
6回 計器の基礎 指示計器の原理・分類を理解すること。
7回 電圧・電流の測定１ 各機器の動作原理，エラーソースについて復習すること。
8回 電圧・電流の測定２ 特殊な測定法の原理を理解すること。
9回 抵抗・インピーダンスの測定１ ２端子法、４端子法、ブリッジの原理を説明できること。
134

10回
11回
12回
と。
13回
14回
15回

オフィスアワー

電力，電力量の測定 電力計の原理を理解すること。
磁界・時間測定 ホール効果，時間測定の原理が説明できること。
ディジタル計器 A-D変換の原理を理解し，量子化誤差を正しく取り扱う方法を説明できるこ
波形観察 オシロスコープの原理・使い方を復習すること
応用計測 センサー１ センサーの基礎となる物理現象を理解すること。
応用計側 各種センサーと計測量との関係を復習すること。

月・水１０：３０～１２：００

注意
ナンバリングコー
EE2109001
ド
99F2360135

授業科目名

地域社会学

⑥教員名

中村

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

集中講義

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Sociology of Region and Community

洋

科目区分・授業形
一般科目(人間科学) 講義・演習
態

学年

2年

単位区分

選択

JABEE修得要件

選択

教職課程修得要件②授業概要

少子高齢化、急速な人口減少により、地方の人々の暮らしは厳しい環境に置かれている。持続可能な地域社会にするためには、地域が抱える課題を明らかにし、必要な対策を考える必要がある。またビ
ッグデータを扱える環境が整ってきたこともあり、地域の課題や新しいビジネスチャンスを明らかにするための統計分析の重要性も増している。この授業では、山陽小野田市内でフィールドワークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域の課題を明らかにし、解決策を考える。
【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である中村洋は、2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにて、アジア・アフリカにおいて、フィールドワークを行い、地域住民に対する調査を行い、調査結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を検討する業務に従事してきた。この業務で培った経験からフィールドにおける社会調査の実務的な方法や統計的な分析結果の解釈における地域や人々の暮らしへの理解の重要性を講義する。

①達成目標

地域の課題を明らかにするための調査や統計処理ができる。
フィールドワークを通して、地域課題を考えることができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成 ：目標(B) コミュニケーション能力の養成 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得 ：標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成 ： 〇A. フィールドワークへの取り組み姿勢：50点
B. 演習・小問（毎回の提出物）：30点
C. プレゼンテーションのまとめ方と表現力：20点⑦成績評価方法

Aについては、フィールドワーク及び準備への参加度と積極性、グループでの作業分担への貢献度を教員が評価する。
Bについては、提出物の完成度、理解の正確さを教員が評価する。
Cについては、プレゼンテーションの内容が目的に合致していたが、分析方法は適切であったか、分析結果の考察は説得的であったか、提案は実現的であったか、発表が分かりやすかったか（話し方、動作等）を教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B及びCの合計に基づき、以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下 不合格
再試験：なし教科書資料を提供する

参考書

なし

履修上の注意・大学外でフィールドワークを行うため、安全管理の観点から履修制限を行う場合がある。
・フィールドワーク先を割り振るため、初回の授業に参加することが望ましい。

科目の位置付け学習・教育目標A：地域産業論、地域社会学 ⇒ 地域技術学 ⇒ 卒業研究、卒研輪講③④授業計画

第1回（9/26土13:00-17:50、オンライン授業） ガイダンス、調査方法の学習と演習、統計的な分析
方法の学習
第2回（日時未定） フィールドワーク①（調査場所を訪問し、調査計画を立案するための情報を収集する）
第3回（10/10土13:00-17:50、オンライン授業） 調査計画の立案、調査票の作成
第4回（日時未定） フィールドワーク②（調査場所を訪問し、調査を行う）
第5回（11/7土13:00-17:50、オンライン授業） 統計的な分析、報告資料の作成
第6回（日時未定） 分析結果の報告※日時未定となっている回は、履修者の都合を聞いた上で調整する。
136

授業外学習の課題
第1回 授業後にフィールドワーク先について情報収集を行い、理解を深める。
第2回 授業後にフィールドワーク先で得られた結果を整理し、調査計画を立案する。
第3回 授業後にフィールドワークに向けて準備を行う。
第4回 授業後にフィールドワークの結果を整理する。
第5回 授業後に統計的な分析方法を振り返り、報告資料を検討する。
第6回 授業後にフィールドワーク先から得られたコメントを踏まえ、自らの分析結果・解釈を深める。
オフィスアワー

月曜・火曜の午前9時～午前12時。その他の時間帯も在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL2101004
ド
99FK280137

授業科目名

特許法

授業科目名(英）⑥教員名藤田

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

敏行

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態
JABEE修得要件②授業概要

Introduction to PATENT LAW

応用化学コース 選択

学年

4年

単位区分

選択

教職課程修得要件

我が国の科学技術の振興と産業の発展には、知的創造活動の成果を知的財産として適切に保護し、有効活用していく仕組みを備えた「知的財産立国」の実現が必要である。「知的財産立国」の実現には、優れた知的財産を生み出す人材を育成することが急務であり、そのためには早い段階から自由な発想、創意工夫の大切さを涵養し、科学技術や文化の発展に寄与する知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成することが不可欠である。この授業では、知的創造の成果がどのような制度で保護されるのかといった知的財産制度に関する基礎的な知識、権利の取得・活用、知財情報の活用等を習得することにより、知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成し、もって今後の研究開発や将来の企業活動に生かしていく素地を培うことを目標とする。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員は、メーカーにおける知的財産実務で培った経験を、同科目の授業の内容に活かし、特許を中心とした知的財産の重要性について講義する。

①達成目標

特許を中心に知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成する

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：：○⑦成績評価方法

レポートと試験の合計点で評価を行い、60点以上に達したものを合格とする。
１．試験（70点）
本講義で習得すべき基本的知識と理解度を問う。試験の全問正解を70点とする。
なお、再試験は実施しない。
２．レポート（30点）
講義中に示す課題に対して、レポートを3回提出する。レポートの満点を30点とする。
レポートの提出、出来映え、すべての課題に答えているかを中心に、レポートを評価する。
なお、期限に遅れたレポートの提出を認めない。
また、レポートの再提出を求めない。

教科書

産業財産権標準テキスト総合編第５版（出版社：発明推進協会）※各自で事前に購入する。

参考書

１．2019年 知的財産権制度説明会(初心者向け)テキスト（特許庁）※予め用意する必要はない。講義で指定されたページを用意する。
特許庁のホームページからダウンロード（無料）する。
２．上記１．の他、講義で指定された教材
Web上からダウンロード（無料）する。

履修上の注意参加型講義を目的に、質疑応答を多用する。積極的な発言を期待する。

科目の位置付け③④授業計画

１回
２回
３回
４回
５回

知的財産制度概論
最近の知的財産事件の紹介、制度全般の概要説明
発明と特許
発明とは何か、特許を受けるための要件の説明
発明の特定と展開
発明のポイントを把握し、アイデアを広げる説明
特許公報の読み方
課題−解決手段ー効果の説明
出願から特許までの流れ
138

６回
７回
８回
９回
１０回
１１回
１２回
１３回
１４回
１５回
１６回

特許取得までの手続の流れの説明
特許権の効力
特許権の効力（外国を含む）、特許権の活用形態の説明
特許調査と解析
目的別調査の説明
商品化前の特許調査
商品と特許を対比して侵害の有無を判断する説明
特許以外の知的財産制度①
実用新案、意匠等の概要説明
特許以外の知的財産制度②
著作権の概要説明
特許以外の知的財産制度③
ブランド、商標、不正競争防止法、地理的表示の概要説明
知的財産マネージメント
知的財産を駆使したビジネス事例紹介
知的財産のこれから
AI、IoT時代の知的財産の諸課題、契約の説明
レポート課題のグループ討議と発表
まとめ
講義内容のふりかえりと総括
定期試験
講義内容の理解度の確認-------------------------------------[授業外学習の指示]
シラバスの「授業計画」を参考にして、教科書の該当ページに目を通して予習をしておくこと。?
オフィスアワー

非常勤講師が担当するため、質問があるときには講義の前後の時間に行うこと。

注意

教科書の予習・復習を行うこと。特に復習。

ナンバリングコー
EC4106009
ド
99F3800139

授業科目名社会学

授業科目名(英）⑥教員名中村

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

金曜3限

開講学科

工学部

⑤単位数

2.0

Sociology

洋

応用化学科

科目区分・授業形
一般科目(人間科学) 講義・演習
態

学年

1〜3年

単位区分

選択

JABEE修得要件

選択

教職課程修得要件②授業概要

社会学とは社会や集団、人間の行動を分析する学問である。ただし厚みのある分析を行うためには、現場でのデータ収集の成否が重要である。この授業では社会学的な視点から現場でのデータ収集方法を学び、公害、地球温暖化、農山漁村の衰退といった社会問題を事例として、社会学的な分析で明らかにできることを考える。
【実務経験教員による授業】
担当教員である中村は、2001年から2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにおいて、アジアやアフリカで国際協力に関する社会調査や分析を行う業務に従事した。これらの実務経
験から、社会に働きかける科学的根拠を得るための社会学的な調査方法や分析の有効性や限界を講義
する。

①達成目標

・社会調査を設計し、調査票を作成できる。
・社会学的な分析事例を説明できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力の養成 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得 ：標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：50点
B レポート（2回の授業内レポート作成）：50点（2回合わせた点数）⑦成績評価方法

A・Bともに「達成目標」の達成度に基づき、理解の程度50%、文章の論理構成30%、関心の高さ20%の割合で、教員が評価する。A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90～100点 A：80～89点 B：70～79点 C：60～69点 D：59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし（授業中に資料を配布する）

参考書

・石川淳志・佐藤健二・山田一成（1998）「見えないものを見る力―社会調査という認識」, 八千代
出版.
・舩橋晴俊・長谷川公一・勝田晴美・畠中宗一（1985）「新幹線公害－高速文明の社会問題」, 有斐
閣.
・山本努（2017）「人口還流（Uターン）と過疎農山村の社会学〔増補版〕」, 学文社.

履修上の注意科目の位置付け③④授業計画

学習・教育目標A：哲学・倫理学・論理学・法学・経済学・社会学・生命と環境・人間科学特別講義→心理学・環境論・国際事情・健康科学・体育実習→応用倫理学→卒業研究・卒研輪講
1回 ガイダンス＆イントロダクション
2回 社会調査法①～社会調査の全体像
3回 社会調査法②～設計と準備
4回 社会調査法③～データの収集
5回 社会調査法④～データの処理
6回 社会調査法⑤～データの分析・考察
7回 授業内レポート作成（1回目）
8回 社会学的分析事例①～水俣病（その1）9回 社会学的分析事例②～水俣病（その2）
10回 社会学的分析事例③～新幹線公害（その1）
11回 社会学的分析事例④～新幹線公害（その2）
12回 社会学的分析事例⑤～地球温暖化（その1）
13回 社会学的分析事例⑥～地球温暖化（その2）
14回 社会学的分析事例⑦～農山漁村の衰退（その1）
15回 社会学的分析事例⑧～農山漁村の衰退（その2）140

16回 授業内レポート作成（2回目）【授業外学習の課題】
1回 授業後に、学習内容への理解を深める。
2回～6回 授業後に、学んだ内容を基に、自分の関心のあるフィールド・テーマについて、社会調査を行うとした場合の計画立案や調査票の作成を行う。
7回 授業前に、社会調査法の授業内容を復習する。
8回～15回 授業後に、学習した事例から得られた知見を整理する。
16回 授業前に、社会学的な分析事例に関する授業内容を復習する。
オフィスアワー

月曜・火曜

9時〜12時、その他在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL9103003
ド
99FK080141

授業科目名

社会統計学

⑥教員名

中村

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Social Statistics

洋

学年

1年

科目区分・授業形
一般科目（人間科学）講義・演習
態

単位区分

選択

JABEE修得要件

教職課程修得要件②授業概要

少子高齢化、急速な人口減少など地方は様々な問題を抱えている。また、行政組織は多種多様で膨大なデータを収集・蓄積している。この授業では、山陽小野田市役所が有する高齢化に関するデータを統計的に分析し、分析結果を解釈し、解決策を若者目線で考える。
【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である中村洋は、2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにおいて、アジアやアフリカにおいて地域住民に対する調査を行い、調査結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を検討する業務に従事してきた。この業務で培った経験から、統計的な分析
結果の解釈のために、地域や問題そのものへの理解の重要性について講義を行う。

①達成目標

・統計的な分析方法と、その結果の解釈方法を理解できる。
・統計的な分析結果の社会における活用方法を理解できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：： 〇A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B 演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：20点
C 演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：20点

⑦成績評価方法

Aについては、毎回の提出物について、授業内容への理解度を教員が評価する。
Bについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Cについては、発表資料の内容の目的への合致度、独自性、実現可能性、発表資料の完成度、発表時の伝え方（話し方、動作等）について、教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B、Cの合計から以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし。資料を配布する。

参考書
履修上の注意講義の性格上、履修者数を制限する場合がある。

科目の位置付け学習目標A：社会統計学 ⇒ 心理学、環境論、国際事情、健康科学、体育実習、教養の系譜 ⇒応用倫理学 ⇒ 卒業研究③④授業計画

1回 ガイダンス
2回 統計的な分析手法の学習①（データの基礎的整理、違いを見つける分析）
3回 統計的な分析手法の学習②（関係を見つける分析）
4回 分析するデータの紹介（山陽小野田市役所）
5回 統計的な分析演習①（データの基礎的整理）
6回 統計的な分析演習②（違いを見つける分析）
7回 統計的な分析演習③（関係を見つける分析）
8回 分析結果の解釈のための情報の検討・収集
9回 分析結果の解釈に関する演習
10回 グループワーク①（分析結果と解釈のグループでの検討）
11回 グループワーク②（プレゼンテーション作成に向けての再分析・再解釈の実施）
12回 グループワーク③（プレゼン資料の作成）
13回 中間報告（山陽小野田市役所への報告）
14回 グループワーク④（報告内容の再検討）
14215回 グループワーク⑤（プレゼン資料の修正・完成）
16回 最終報告（山陽小野田市役所への報告）
授業外学習の課題
1回 授業後に、授業の進め方について復習する。
2回～3回 授業後に、学習した分析方法について復習し、他のデータを使って分析を行い、理解を深める。
4回 授業後に、取り扱うデータに関係のある情報を収集し、分析する問題への理解を深める。
5回～7回 授業後に学習した方法から他のデータについても分析を行い、理解を深める。
8回 授業後に、分析結果の解釈に必要な情報を追加的に収集する。
9回 授業後に、再度、分析結果の解釈を試みる。
10回 授業後に、グループワークの議論から、他の解釈の可能性を検討する。
11回 授業後に、プレゼンテーション資料の作成に向け、分担された作業を行う。
12回 授業後に、作成したプレゼンテーションについて改善の余地を検討する。
13回 授業後に、再分析が必要な要素を考える。
14回 授業後に、プレゼンテーション資料の作成に向け、分担された作業を行う。
15回 授業後に、プレゼンテーションに向けた準備を行う。
16回 授業後に、分析、解釈、プレゼンテーションの改善点を考える。
オフィスアワー

月曜・火曜の午前9時～午前12時。その他の時間帯も在室中はいつでも。

注意
ナンバリングコー
EL9103005
ド
99FK291143

授業科目名

経営工学

⑥教員名

土屋

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）敏夫

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態

学年

4年

単位区分

選択

JABEE修得要件

応用化学コース 選択

教職課程修得要件②授業概要

経営工学における基本的な例題を網羅的に取り上げ、それらの解法と応用について平易に解説する。数学や情報関係の科目を受講しておくと深く理解する上で役に立つと思われる。

①達成目標

１．生産管理、品質管理、オペレーションズ・リサーチの各問題について理解し、解を導くことができる。
２．経営工学の諸問題について、情報工学的アプローチにより問題解決に導くことができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：：○⑦成績評価方法

試験
：
レポート
： 50
演習・小問 ： 50
定期試験は行わないが、毎回の授業で学習成果を測るための小テストを課す。また、３回程度レポートを提出してもらい、小テストとレポートにもとづいて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

特になし

参考書

特になし

履修上の注意出席して理解するのが能率的です。

科目の位置付け③④授業計画［項目と内容］
1回 生産管理（１） 生産管理の概要およびPERT
生産管理について概説する。PERTの概要を説明する。
［授業外学習の指示]
PERTの概念を理解し、例題を繰り返し解くこと
2回 生産管理（２） クリティカルパス
クリティカルパスの求め方を解説する。
［授業外学習の指示］
クリティカルパスの求め方を理解し、例題を繰り返し解くこと3回 生産管理（３） CPM
CPMの考え方を解説する。作業日数、費用、総費用の関係を解説する。
［授業外学習の指示］
費用勾配、日程短縮の方法、費用の算出方法を理解し、例題を繰り返し解くこと4回 生産管理（４） 稼働分析と動作研究
ワークサンプリング分析の手法を解説する。サーブリック記号を用いた動作分析の手法を解説する。
［授業外学習の指示］
ワークサンプリングとサーブリック記号について理解する。標準作業時間の導出方法を理解する。サーブ
リック記号を用いて動作分析を行う。
5回 生産管理（５） 生産計画と需要予測
移動平均法、指数平滑法、季節調整法について概説する。
［授業外学習の指示］
移動平均法、指数平滑法、季節調整法について理解し、繰り返し例題を解くこと
6回 生産管理（６） 総合問題
生産管理に関する総合的な問題解決を実習する。
［授業外学習の指示］
144

問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる
7回 品質管理（１） 品質管理の概要と基礎統計
QC７つ道具と基礎統計について解説する。
［授業外学習の指示］
品質管理の目的と実例を理解し、QC７つ道具と基礎統計の使い方を理解する
8回 品質管理（２） ヒストグラムとパレート図
データからヒストグラムとパレート図を作成する方法を解説する。
［授業外学習の指示］
ヒストグラムとパレート図の作成方法について理解し、繰り返し例題を解くこと
9回 品質管理（３） 統計的検定
ｔ検定の手法について解説する。
［授業外学習の指示］
ｔ検定の手法について理解し、繰り返し例題を解くこと
10回 品質管理（４） 総合問題
品質管理に関する総合的な問題解決を実習する。
［授業外学習の指示］問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる
11回 オペレーションズ・リサーチ（１） 線型計画法（最大化問題）
最大化問題について、線型計画法を用いて解く方法を解説する。
［授業外学習の指示]最大化問題を定式化し解を求める手法を理解する
12回 オペレーションズ・リサーチ（２） 線型計画法（最小化問題と双対性）
最大化問題と最小化問題の関係について解説し、解法を説明する［授業外学習の指示］最小化問題の解法を理解し、例題を繰り返し解くこと
13回 オペレーションズ・リサーチ（３） シンプレックス法
シンプレックス法の考え方について概説し、解法を解説する。
［授業外学習の指示］
シンプレックス法の解法を理解し、繰り返し例題を解くこと
14回 オペレーションズ・リサーチ（４） 在庫管理
最適発注量と安全在庫の考え方を説明し、解法を解説する。
［授業外学習の指示]
在庫管理の考え方についてよく理解し、例題を繰り返し解くこと
15回 オペレーションズ・リサーチ（５） 総合問題
オペレーションズ・リサーチに関する総合的な問題解決を実習する。
［授業外学習の指示］問題をよく理解し、適切な解法を用いて問題を解決できるよう準備し、実習した内容をふりかえる
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F3790145

授業科目名

地域技術学

⑥教員名

中村

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

木曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

洋、佐伯 政俊、貴島 孝雄、森田

科目区分・授業形
専門科目 講義・演習
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）応用化学コース
必修(平成31年度以降入学者）
選択(平成30年度以前入学者）

廣、金田

Technology for local society

和博、吉村

学年

3年

単位区分

選択

敏彦、合田

和矢

教職課程修得要件

近年、技術の進歩は目覚ましく、企業は即戦力の人材を求めている。即戦力とは、専門的知識を有していることに加えて、社会を生き抜くスキルを身につけている人材であり、具体的には、経済産業省が提唱している社会人基礎力を身につけることである。本講義では、地域企業が抱えている技術的な課題について、ブレーンストーミングやKJ法、リスク分析、創造手法などのツールを駆使して、グループで解決することを試み、その成果を発表することを通して、社会人基礎力を習得し、就職に強い人材を育成するとともに、地域産業の現状について理解し、さらには課題解決の助力とすることを目的としている。

②授業概要

①達成目標

【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である吉村敏彦は1983年度〜2001年度にかけて株式会社日立製作所 機械研究所
において半導体製造装置（MBE装置）の開発、ナノレベル分析装置の開発、原子力予防保全技術（ウォータジェットピーニング技術）、高温ガスタービンの開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である貴島孝雄は1967年度~2011年度にかけてマツダ株式会社にて車両設計、開発、車両開発主査に従事し、その業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である金田和博は1986年度〜2010年度にかけて三洋電機株式会社研究開発本部においてLSI電解コンデンサ、シリコン太陽電池の開発や、空気清浄機等に搭載される次亜塩素酸やオゾンを電気分解で生成する電極の開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である石川敏弘は1979年度〜2015年度にかけて宇部興産株式会社において機能性高分子、前駆体セラミックス材料、高耐熱性炭化ケイ素繊維、光触媒材料等の研究開発に従事し、多くの製品を市場に出してきた経歴を持つ。それらの経験の中で培った基礎的技術の応用展開の重要性についても講義の中で述べる。
・企業が抱えている技術的な課題を具体的かつ明確に把握できる。
・課題解決に向けたプロセスを論理的に構築できる。
・グループワークやプレゼンテーションを通して、自分の意見をわかりやすく伝えることができる。
・グループワークを通して、相手の意見を丁寧に聴くことができる。
・全体を通して、前に踏み出す力（主体性、働きかけ力、実行力）を身につけることができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：◎：

A：演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：60
B：演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：40⑦成績評価方法

Aについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Bについては、プレゼンテーションの内容、内容の独自性・実現可能性、プレゼンテーション資料の完成度、話し方、動作等について、教員及び企業担当者がグループ単位で評価する。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C:60〜69点（以上、合格）、D：59点以下(不合格）

教科書
参考書

デザイン工学Ⅱテキスト（森田作成）

履修上の注意・地域社会学の単位を取得済であることが望ましい
146

・講義の性格上、履修制限する場合がある
科目の位置付け

地域産業論、地域社会学 ⇒ 地域技術学 ⇒ 卒業研究、卒研輪講＜第１日 9/24（木）：オンライン＞
１回目 「ガイダンス」（中村）「社会を取り巻く情勢についての講話」（森田）「産業界の課題に関する講話」（山陽小野田市内の主要企業経営者）
２回目 「手法講義１」（森田）
課外ワーク：手法に関する復習（参考テキスト活用）＜第２日 10/1（木）：オンライン＞
３・４回目 「手法講義２」（森田）
課外ワーク：手法に関する復習（参考テキスト活用）＜第３日 10/8（木）：対面 5201＞
５回目「各企業が抱える課題の説明」（協力頂く企業）
６回目「グループワーク１（現状把握）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：各企業現場訪問＆現状把握←推奨＜第４日 10/15（木）：対面 5201＞
７回目「グループワーク２（現状把握・総括）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
８回目「グループワーク３（課題抽出・分析、プレゼン資料作成）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：各企業現場訪問＆課題確認←推奨③④授業計画＜第５日 10/22（木）：対面 5201＞
９・１０回目 「中間報告（課題把握・抽出・分析結果に関するプレゼン）」「中間報告に対する講評」（協力頂く企業）「グループワーク４（講評を踏まえた報告内容の見直し）」（中村、佐伯、石川、
貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：講評を踏まえた課題把握と分析結果の見直し（後半への橋渡し）＜第６日 10/29（木）：対面 5201＞
１１回目「グループワーク５（課題解決策抽出）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
１２回目「グループワーク６（課題解決策選択）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：課題解決策の具体案深耕＜第７日 11/5（木）：対面 5201＞
１３回目「グループワーク７（具体案策定）」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、
（森田））
１４回目
「課題解決の具体案のプレゼン資料作成」（中村、佐伯、石川、貴島、金田、合田、吉村、（森田））
課外ワーク：発表練習・質疑応答練習＜第８日 11/12（木）：対面 5201＞
１５回目「具体案発表」
１６回目「講評・総括」（森田、山陽小野田市内の主要企業経営者、協力頂く企業）

オフィスアワー

中村：月曜・火曜 9時〜12時、その他在室中はいつでも。貴島：毎週木曜日１６：００～
佐伯：火曜12時〜13:時

注意
ナンバリングコー
EC3101002
ド
99F3394147

授業科目名コンピュータ演習１ （Aクラス）

⑥教員名

亀田

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

金曜4限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 1

学年

1年

真澄

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目
【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
JABEE修得要件②授業概要

応用化学コース 必修

教職課程修得要件

必修

中学校教諭一種免許状(理科) 必修
高等学校教諭一種免許状(理科) 必修

理工系で学ぶ学生がPC(Personal Computer)を有効活用するための必要最小限の知識を習得しようとするのがこの演習の目的である。大学内のコンピュータ・ネットワークおよび学生各自のPCを使用するときのリテラシー（基本的な知識や技能）を習得する。ネットワークを使用する上でのマナーなど情報化社会の常識についても学習する。まず、PCを使うためのOS（オペレーティング・システ
ム）であるWindowsの操作法について学ぶ。次にMicrosoft Office (Word, Excel)の基本操作について学ぶ。
本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/①達成目標

・Windows を操作したり，ネットワーク環境に対するコンピュータ操作ができる。
・Word（ワープロソフト）…パソコン上で文書作成：文字修飾、図形描画／挿入、表作成などの文書の体裁を整えることができる。
・Excel（表計算ソフト）…四則計算から複雑な関数計算ができる。表の作成、文字フォント／サイズの変更、罫線の設定、入力したデータからグラフの作成ができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成：
目標(B) コミュニケーション能力の養成：○
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：◎
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：⑦成績評価方法

試験
：
レポート
：
演習・小問 ：
参加姿勢：

100（意欲・取り組む姿勢）

達成目標事項についての演習・小問を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
教科書

MOS Word 2016 対策テキスト& 問題集（FOM出版）
MOS Excel 2016 対策テキスト& 問題集（FOM出版）
情報リテラシー 入門編 Windows 10・Office 2019 対応（FOM出版社）※電子書籍（Kindle 版）も可

参考書

履修上の注意特別授業に、自分のＰＣのセットアップ・授業に用いるソフトウエアのインストールなどを行う時間を設ける予定である。Windows10 および office 2016 (MS Word, MS Excel)は必須であり、コンピュータ演習IIで学習するためのソフトウエアも導入する。詳細は授業中に指示するので注意すること。
初期の授業ではパソコン実習室にあるＰＣ、各自がノートＰＣを用意できた時点から各自のノートPCを用いて授業を進める．授業を進める。
本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/

科目の位置付け③④授業計画

本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
148

https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/[項目と内容]01回 はじめに学内コンピュータ環境の説明、ログイン・ログオフ・パスワード設定などを学習する
02 回 Windows
Windowsの基本操作法、キーボードの操作法(IME含む）、フォルダ・ファイル・ツ
リー構造 Internet Exploreの使い方、電子メールの利用について学習する

オフィスアワー

オフィースアワー 木曜日

16:20〜17:50

注意ナンバリングコード
99F3081149

授業科目名コンピュータ演習２ （Aクラス）

⑥教員名

亀田

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

水曜4限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 2

学年

1年

真澄

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目
【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
JABEE修得要件

②授業概要

①達成⽬標

応用化学コース 必修

教職課程修得要件

必修

中学校教諭一種免許状(理科) 必修
高等学校教諭一種免許状(理科) 必修「コンピュータ演習 II」は、前期の「コンピュータ演習 I」の継続講座である。すなわちコンピュ
タリテラシーおよびICTリテラシーを学習する。
本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/
・Excel （表計算，集計，グラフ描画など）の学習を前期に続けて完結させる
・ICT リテラシーとしてネットワーク環境におけるセキュリティを学習する
・ChemiBioOffice （化学向けアプリケーション）の操作方法を学習する
・アプリケーションPowerPoint を?いたプレゼンテーションを実践する

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成：
目標(B) コミュニケーション能力の養成：○
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：◎
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：⑦成績評価⽅法

試験
レポート
演習・小問
参加姿勢

：
：
：
：

100（意欲・取り組む姿勢）

達成目標事項についての演習・小問を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
教科書

MOS PowerPont 2016 対策テキスト& 問題集（FOM出版）
令和02年【春期】情報セキュリティマネジメント パーフェクトラーニング過去問題集（技術評論社）※電子書籍（Kindle 版）でも可

参考書

履修上の注意教科書の学習内容に従って、各自のノートPCを用いて Excel の実験レポートで活用されるグラフ作
成について学習します．後半は、Microsoft 社の PowerPoint 2016 を利用して、プレゼンテーションで利用するPowerPoint 文書を作成していきます。学習進度により、物理学・化学実験の１テーマを選択して、その実験のレポートを基に、数名で構成されたグループによるプレゼンテーションを実施
して頂きます。必ず、すべての課題を完成して頂きます。
本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/

科目の位置付け③④授業計画

本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/[項目と内容]01回 EXCEL 5
出題範囲4「数式や関数を使?した演算の実?」について学習する
150

02回 EXCEL 6
出題範囲5「グラフやオブジェクトの作成」について学習する
03回 EXCEL 7
最終の学習成果物となる表計算を含むレポートを作成する
04回 ChemiBioOffice 1
ChemiDraw をインストール，操作方法を学習する
05回 ChemiBioOffice 2「マクマリ有機化学概論」テキストから単分子式を模写する
06回 ChemiBioOffice 3「マクマリ有機化学概論」テキストから複数分子式を模写する
07回 ChemiBioOffice 4「マクマリ有機化学概論」テキストから3D分子式を模写する
08回 PowerPoint 1
テキストMOS PowerPoint 2016 の出題範囲1「プレゼンテーションの作成と管理」について学習する
09回 PowerPoint 2
出題範囲1の復習として確認問題と定型プレゼンテーション?書について学習する
10回 PowerPoint 3
出題範囲2「テキスト，図形，画像の挿?と書式設定」について学習する
11回 PowerPoint 4
出題範囲2の復習として確認問題と提携プレゼンテーション?書について学習する
12回 PowerPoint 5
出題範囲3「表，グラフ，SmartArt，メディアの挿?」について学習する
13回 PowerPoint 6
出題範囲4「画?切り替えやアニメーションの適?」について学習する
14回 PowerPoint 7
出題範囲5「複数のプレゼンテーションの管理」について学習する
15回 PowerPoint 8
最終成果物となる定型の PowerPoint ?書を作成する（学習進度により）PowerPoint 9
合同クラスによるグループプレゼンテーション報告会
16回 まとめ プレゼンテーション実施
合同プレゼンテーション報告会[授業外学習の課題]
毎回の授業内で課題を与える。
基本的には、各章中の授業で取り上げなかった課題について完成させる。
オフィスアワー

オフィースアワー 木曜日

16:20〜17:50

注意ナンバリングコード
99F3090151

授業科目名

線形代数１ （A1クラス）

⑥教員名

笠置

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）Linear Algebra I

映寛

科目区分・授業形
基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
態

学年

1年

単位区分

必修

JABEE修得要件

応用化学コース 必修

教職課程修得要件②授業概要

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。行列
式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

①達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：◎
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：
試験：
演習・小問・レポート ：

：

50
50

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力⑦成績評価方法

：
：

40
10

演習・小問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力

：
：

40
10

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。
その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
教科書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。

履修上の注意

授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解すること
になる。
目標C:

科目の位置付け③④授業計画基礎数学（◎）、微分積分学および演習（◎）→線形代数Ⅰ（◎）、工学数学及び演習（◎）→線形
代数Ⅱ（○）→卒業研究（○）、卒研輪講（○）［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 ベクトルとその成分ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
152

2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)
ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列の逆行列とｎ次三角行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 授業のふりかえり
１〜6回までの授業内容の達成度を確認
8回 行列式について
行列式の概念を学習する。2次および3次の行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回 行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）
行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること
により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。
特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
153

15回 定期試験
1〜6、 8〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説
オフィスアワー

随時注意
ナンバリングコー
EC1202002
ド
99F3040154

授業科目名

線形代数２

⑥教員名

亀田

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

授業科目名(英）真澄

科目区分・授業形
基礎科目(専門基礎) 講義・演習
態
JABEE修得要件②授業概要

linear algebra II

応用化学コース 選択

学年

2年

単位区分

選択（平成26年度以降入学者）
必修（平成25年度以前入学者）

教職課程修得要件

数ベクトル空間と行列および行列の固有値・固有ベクトル・対角化を学習する。まず、数ベクトル空間の概念を理解し、一般的なベクトルの演算、ベクトルの１次従属と１次独立の概念や数ベクトル空間の１次変換の概念、表現行列を学習する。行列の応用として、掃き出し法による連立方程式の解法
および逆行列の計算方法を学ぶ。これらの概念は、理学・工学等多くの分野で幅広く使われている。
抽象化しがちな議論をさけ、できるだけ実際的な内容になるよう配慮して講義をおこなう。
本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/①達成目標

・行列の階数の概念を理解し、掃き出し法による階数の求め方を習得する。
・掃き出し法による連立方程式の解法、および逆行列の計算法を習得する。
・ベクトルの１次従属と１次独立の概念を理解し、その判別法を習得する。
・数ベクトル空間の１次変換の概念を理解し、表現行列、ベクトルの像の計算法を習得する。
・正方行列に対する固有値および固有ベクトルの概念を理解し、その求め方を習得する。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：○
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：
試験
演習・?問 ・レポート

：
：

：

40
60

達成?標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能：
思考力・判断力・表現力等の能力 ：30
10演習・?問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
⑦成績評価方法

基礎的な知識・技能：
思考力・判断力・表現力等の能力 ：意欲・取り組む姿勢
：

25
10
25

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学?は所定の?続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。
その後、再度合否を判定する。
再試験：なし教科書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。

履修上の注意

授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解することになる。
本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/

科目の位置付け③④授業計画

本授業は次の URL で提供される e-Learning サイトを利用します。
155https://kame-els.eng.socu.ac.jp/2020/[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 数ベクトル空間とは何か
数ベクトル空間の概念について学習する。ベクトル空間の演算として和・定数倍・内積を学ぶ。特に基本ベクトルに対する内積に対応しているクロネッカーのデルタ記号を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§21 n次元数ベクトル空間」の問題
2回 行列の階数
行列の階数を学習する。小行列式に基づいた階数の定義を理解し、行と列の基本変形によって導かれた行列の標準形から求まる階数と同等であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§22 行列の階数」の問題
3回 連立１次方程式と掃き出し法
連立方程式の基本変形による解法を学習する。係数行列の基本変形(掃き出し法)による解の存在性を理解する。唯一の解、無数の解、解が存在しない方程式を理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§23 連立１次方程式」の問題
4回 連立１次方程式の解と階数係数行列および拡大係数行列の各階数と解の存在性の関連性を学習する。特に同次連立1次方
程式での自明でない解が存在する条件について調べる。
［授業外学習の指示］復習：「§24 連立１次方程式の解と階数」「§25 同次連立1次方程式」の問題
5回 掃き出し法による逆行列の計算
掃き出し法による逆行列の求め方を学習する。正則な正方行列に対して掃き出し法を用いることにより、その逆行列が求まることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§26 消去法による逆行列の計算」の問題
6回 ベクトルの１次従属と１次独立ベクトルの１次従属・１次独立の概念を学習する。特に2次元および3次元の位置ベクトルに関する１次従属性の概念を幾何学的に理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§27 ベクトルの１次従属・１次独立」の問題
7回 ベクトルの１次従属・１次独立と行列の階数
行列の階数とベクトルの1次従属・独立の関連性を学習する。行列を構成する行および列ベク
トルの独立性について学び、正方行列の正則性との関連性を理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§28 ベクトルの１次従属・１次独立と行列の階数」の問題
8回 基底と座標ベクトル
数ベクトル空間における基底を学習する。独立性を拡張して、基底の概念を定め、基底に対応して変化する座標ベクトルを理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§29 基底と座標ベクトル」の問題
9回 １次変換と行列1次変換について学習する。1次変換に対応した表現行列を理解し、さらに１次変換の合成変
換・逆変換に対応した表現行列が行列の積、逆行列と同等であることを理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§30 1次変換」の問題
10回 正規直交基底
正規直交基底について学習する。内積の条件から正規直交基底と直交行列の関連性について学び、直交行列に対応した１次変換において、ベクトルの内積に関する不変性を理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§31 正規直交基底」の問題
11回 固有値と固有ベクトル正方行列の固有値と固有ベクトルを学習する。固有値等の定義を理解し、特に2次および3次行列に関する固有値等の計算方法を学ぶ。さらに固有ベクトルの計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§32 固有値と固有ベクトル」の問題
12回 行列の対角化
正方行列の対角化を学習する。行列の対角化可能であるための条件を固有値および固有ベクト
ルから理解し、特に2次および3次行列の対角化を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§33 行列の対角化」の問題
156

13回 対称行列の対角化(1)対称行列の対角化を学習する。重要な役割を果たす対称行列の固有値はすべて実数であることを理解して、対称行列の対角化について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§34 対称行列の対角化」の問題
14回 対称行列の対角化(2)対称行列の対角化と直交行列の関連性について学習する。対称行列の対角化に重要な役割を担う直交行列との関連性について調べる。
［授業外学習の指示］「線形代数Ⅱ」の全般について復習する。
15回 定期試験
1〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説
オフィスアワー

月曜日・木曜日： 16:20-17:50

注意

主体的・対話的な深い学びを心がけてください．

ナンバリングコー
EC2102005
ド
99F3131157

授業科目名

基礎数学

授業科目名(英）⑥教員名浅野

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜2限 水曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

Fundamental Mathematics

比

科目区分・授業形
基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
態

学年

1年

単位区分

選択（平成26年度以降入学者）
必修（平成25年度以前入学者）

JABEE修得要件

応用化学コース 選択

教職課程修得要件②授業概要

工学を学ぶ上で必要となる数学の基礎を学ぶ。初歩的な一次方程式、二次方程式からベクトル（和差の演算、成分表示、内積の計算）、複素数（絶対値、偏角、加減乗除の計算）、三角関数（孤度法、グラフ、加法定理）、指数関数（指数法則、グラフ）、対数関数（対数法則、グラフ）などの内容を分かりやすく解説し、演習を中心に講義する。高校までにすでに学習している内容を多く含むが、専門科目の学習の基礎となる数学の考え方と計算力の修得に重点を置く。

①達成目標

・整式の基本的な計算ができる。
・２次方程式、不等式を解くことができる。
・２次関数のグラフの概形を描くことができる。
・指数、対数の基本的な計算ができる。
・指数関数、対数関数のグラフが理解できる。
・三角関数の基本的計算およびグラフの作図ができる。
・三角関数の加法定理を利用することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：○
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成
：
試験
：
レポート
：
演習・小問 ：

：

40
30
30

達成目標事項についての演習･小問、レポートおよび試験を行い、その成績の合計に応じて以下のよ
うに評価を与える．
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格⑦成績評価方法

試験（40）について基礎的知識・理解：30、思考力：10
レポート（30）について基本的知識・理解：5、思考力：5、体裁：5、意欲・取り組む姿勢：15
演習・小問（30）について基本的知識・理解：10、思考力：5、意欲・取り組む姿勢：15
再試験：無

教科書

「新基礎数学」、新井一道他5名（大日本図書）

参考書「解析学I 」，宮岡悦良・永倉安次郎著（共立出版）

履修上の注意・高等学校において学習する数学的知識・技能を多く含む講義であるが，いま一度，数学的知識・技能を予習かつ復習する授業姿勢で学んでほしい．
・講義中において多数の数学問題を解説するが，受講者は事前に問題を解決して，かつ積極的に授業活動に参加してほしい．
・講義終了後においても，主体的に多数の数学問題を解く学習時間を持ってほしい．
・入学前学習またはプレイスメント試験等の成績により，履修クラスの指導を行う．
・履修状況により，他学科履修を認めることがある．
・学習支援として，「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨す
る．

科目の位置付け

基礎数学 →微分積分学及び演習 → 線形代数Ⅰ・工学数学及び演習 → 線形代数Ⅱ
158

③④授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 授業概要の説明とプレイスメントテスト
2回 いろいろな数と式
分数式の計算、平方根について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「分数式の計算」「平方根」の練習問題
3回 複素数複素数の四則演算と絶対値について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「複素数の四則演算」の練習問題
4回 方程式
2次方程式、高次方程式、連立方程式について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「2次方程式、高次方程式、連立方程式」の練習問題
5回 不等式
1次不等式、連立不等式、2次不等式について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「1次不等式、連立不等式、2次不等式」の練習問題
6回 2次関数
2次関数のグラフを理解する。2次関数の最大・最小についても学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「2次関数」の練習問題
7回 指数関数
指数関数の定義と性質を学習する。指数関数のグラフを理解する。指数の方程式・不等式についても学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「指数関数」の練習問題
8回 対数関数対数の定義と性質を学習する。対数関数のグラフを理解する。対数の方程式・不等式についても学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「対数関数」の練習問題
9回 三角比鋭角・鈍角の三角比及び三角比の相互関係について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「三角比」の練習問題
10回 三角比の応用
正弦定理と余弦定理を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「三角比とその応用」の練習問題
11回 三角関数とは
一般角の三角関数と弧度法について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「一般角の三角関数と弧度法」の練習問題
12回 三角関数の性質
三角関数のグラフを理解する。三角関数の方程式及び不等式についても学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「三角関数のグラフと方程式・不等式」の練習問題
13回 加法定理１三角関数の加法定理を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「加法定理」の練習問題
14回 加法定理２三角関数の倍角・半角の公式及び三角関数の合成について学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「倍角・半角の公式及び三角関数の合成」の練習問題
15回 定期試験
第2回〜第14回までの内容の達成度確認
16回 まとめ
定期試験の解答・解説，まとめ

オフィスアワー

月曜日 13:00-17:00、火曜日 9:00-17:00、水曜日 13:00-17:00
159

注意
ナンバリングコー
EM1202001
ド
99F3011160

授業科目名分子生物学１

授業科目名(英）⑥教員名

岩館

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

木曜3限

開講学科

工学部 応用化学科

⑤単位数

2.0

Molecular Biology

寛大

専門科目 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形
教科及び教科の指導法に関する科目
態【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
生物学

学年

3年

単位区分

選択

教職課程修得要件

中学校教諭一種免許状(理科) 選択
高等学校教諭一種免許状(理科) 選択

JABEE修得要件

応用化学コース 選択②授業概要

細胞は生命の基本単位であり、生命現象を理解するためには細胞について深く学ぶ必要がある。細胞の中では様々な生体分子が相互作用しており、その相互作用を理解することは生命現象を説明するために重要である。分子生物学とはこのような生体分子の相互作用が引き起こす様々な生命現象を分子レベルで理解しようとする学問である。また、分子生物学の発展に伴って組換えDNA技術、遺伝子治療、再生医学など様々な生物工学（バイオテクノロジー）が生まれてきた。本講義では分子生物学の基礎を学ぶとともに、分子生物学を応用した生物工学の概要や分子生物学の発展ともに発生した生命
倫理についても触れる予定である。この講義では、目標(E)達成のための基礎知識、応用力を身につけることを目指す。

①達成目標

DNA、RNAや染色体の構造を理解し、DNAの修復や遺伝子発現の調節機構を説明できる。
細胞内のシグナル伝達機構について説明できる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得：
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：○目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成
：
試験
：
レポート
：
演習・小問 ：
参加姿勢
：

：

80
20

レポートは定期試験に準じるものなので、レポートの提出率が50％未満の場合「履修放棄」とする。

⑦成績評価方法

レポートのおおよその判定基準は以下のようになります(10点満点で表記)。
極めてよく書けている 10点
よく書けている 9点
及第点 8点
一部の要件が欠けている 7点必要とされる要件が半分程度まで書けている 6点
かなりの部分が欠けている 5点以下
未提出 0点
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
評価は応用化学コースの選択の如何にかかわらず同一の基準で行う。
再試験 ：無教科書「ヴォート基礎生化学」（東京化学同人）

参考書「Essential細胞生物学」中村桂子、松原謙一訳、南江堂「細胞の分子生物学」 Bruce Alberts (著), 中村 桂子 (翻訳), 松原 謙一 (翻訳) 、ニュートンプレス「よくわかる細胞生物学の基本としくみ」 井出利憲 著、秀和システム

履修上の注意本講義は、生体物質の構造、性質について知識がないと理解できないので、「生化学I」「生化学I
I」「分子生物学基礎」を履修することが望ましい。理解出来ない箇所がある場合にはそのままにせ161

ず、質問に来るなり、自分で調べることが必要である。メールでの質問は誤解を招く可能性があるので受け付けない。質問がある場合は直接聞きに来ること。レポートの課題、講義資料等を「Moodle」で公開するので必ず参照すること。
科目の位置付け③④授業計画

オフィスアワー

生化学I → 分子生物学基礎 → 分子生物学1 → 分子生物学2

第1回 DNAと染色体（第24章、第28章 ゲノムの構成）
染色体の構造、真核生物のゲノムサイズ、ゲノムの構成、反復配列、イントロンとエキソン
第2回 DNAの損傷と修復1 (第25章 p604~)
DNAの損傷の種類、様々なDNAの修飾、DNA損傷の要因
第3回 DNAの損傷と修復2 (第25章)
DNA修復の種類、塩基除去修復、ヌクレオチド除去修復、ミスマッチ修復
第4回 DNAの組換え(第25章)
DNAの組換え、組換え修復、非相同末端連結、ゲノム編集
第5回 遺伝子発現の調節1（第28章）
原核生物の発現調節
第6回 遺伝子発現の調節2（第28章）
真核生物の発現調節、DNAのメチル化、ヒストンの修飾
第7回 生命科学データーベースの活用法1
タンパク質データベースの活用法、Protein Data Bank (PDB)の活用法
第8回 中間試験
第1から7回までの内容について中間試験を行う。その後、試験について解説を行う。
第9回 核酸解析の基礎1（第3章 塩基配列の決定法）
ジデオキシ法、遺伝子解析法、次世代シーケンシング
第10回 核酸解析の基礎2 (第3章 DNA操作)
クローニング、組換えDNA技術の応用、トランスジェニック生物
第11回 シグナル伝達1（第13章）
シグナル伝達とは、シグナル伝達物質、代表的なシグナル伝達系路
第12回 シグナル伝達2（第13章）
シグナル伝達経路の解析方法、ウエスタンブロット解析、免疫沈降法、Two Hybrid法
第13回 シグナル伝達3（第13章）
リガンドと受容体、セカンドメッセンジャー、Gタンパク質
第14回 シグナル伝達4（第13章）
Gタンパク共役受容体、ヘテロ三量体タンパク質
第15回 シグナル伝達5（第13章）
受容体Tyrキナーゼのシグナル伝達、MAPK
第16回 定期試験
9回から15回までの講義内容について達成目標の達成度を確認-----------------------------------------------------------------------------------------［授業外学習の指示］
２年生の「生化学1」「分子生物学基礎」の内容が十分に理解出来ていないと講義内容を理解する
ことは、ほぼ不可能なので、履修者は、開講前に、これらの項目を十分に復習しておくこと。また、各授業の前に教科書の該当ページに目を通して予習をしてくること。昨年度の講義資料を「Moodle」で公開しているので必要に応じて参考にすること
月曜日

9−10限

注意
ナンバリングコー
EC3111005
ド
99F3770162

授業科目名(英）Clinical statistics.

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

3年

科目区分

専門科目

単位区分

必修

授業科目名

臨床統計学

⑥教員名

寺尾 哲

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜2限

開講学科

[実務経験教員による授業] 製薬企業にて、安全性、創薬、臨床開発、PMSの統計面での業務経験に基づき、必要と思われる知識・技術の教育を行う。 薬物治療に必要な情報を医療チームおよび患者に提供したり、処方設計を提案したり、臨床上の問題解決ができるようになるために、臨床研究デザイン
・解析などに関する基本的知識を修得し、それらを活用するための基本的事項を身につける。EBM（ Evidence-basedMedicine）、生物統計、臨床研究デザインと解析に関する到達目標を学習する。
EBM では代表的な臨床研究法（ランダム化比較試験、コホート研究、ケースコントロール研究など）の長所と短所を挙げ、それらのエビデンスレベルについて、また、生物統計学では臨床研究における基本的な統計量（平均値、中央値、標準偏差、標準誤差、信頼区間など）の意味と違いを説明できる②授業概要

ようにする。さらに、臨床研究デザインでは臨床研究（治験を含む）の代表的な手法を列挙し、それらの特徴を概説できるようにする。
（オムニバス方式／全15回）（23寺尾哲／10回）
薬物治療に必要な情報を医療チームおよび患者に提供したり、処方設計を提案したり、臨床上の問題
解決ができるようになるために、臨床研究デザイン・解析などに関する基本的知識について、講義を行う。
（23寺尾哲・51相良英憲／5回）（共同）
臨床研究（治験を含む）・解析について、実習を行う。

①達成目標

臨床研究の代表的デザイン・解析手法を列挙し、それらの特徴を概説できる。

⑦成績評価方法

2/3以上の出席を条件に、期末試験(60%)、課題レポート(40%)で評価する。

教科書
生物統計学標準教科書(ムイスリ出版)
Clinical Trials(S. Pocock),Wiley,1985

参考書

臨床試験ハンドブック、朝倉書店、2006

履修上の注意③

主なモデル・コ
アカリキュラム

④授業内容

項目

授業計画
第1回

臨床試験の歴史と発展について

第2回

プロトコールについて

第3回

無作為化試験の内容と必要性について

第4回

無作為割付の実習

第5回

無作為割り付け後の解析(実習とレポート提出)

第6回

二重盲検比較試験(盲検とプラセボ)について

第7回

2群比較に於いて、データタイプに応じた適切な検定法について

第8回

多群比較に於いて、データタイプに応じた適切な検定法について

第9回

例数設計の考え方と、必要症例数算出方法について

第10回

各種臨床試験デザインと解析(1):並行群間比較、要因実験、PK/PD試験、クロスオーバー試験の特徴と解析法について

第11回

各種臨床試験デザインと解析(2):非劣性・同等性試験の考え方と解析法について

第12回

疫学研究:コホート、ケースコントロール、ネステッドケースコントロールの各デザインの特
徴について
163

第13回

統計ガイドラインの概要について

第14回

システマティック・レビュー(論文を下に)の読み方について

第15回

臨床研究論文(事例)の統計面の読み方について

第16回

総復習

注意
オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官宛アポイントを取ることを強く推奨する。

ナンバリングコード
99P4318164

授業科目名(英）Introduction to statistical inference.

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

1年

科目区分

基礎科目（基幹基礎）

単位区分

必修

授業科目名

入門統計推計学

⑥教員名

寺尾 哲

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

金曜3限

開講学科

[実務経験教員による授業] 製薬企業にて、安全性、創薬、臨床開発、PMSの統計面での業務経験に基づき、必要と思われる知識・技術の教育を行う。この講義は、 いわゆる推測統計学である。単純なデ②授業概要

ータの集計でデータ概要を把握するだけではなく、少数のデータ(標本)を下にその取り出し元の母集団の特性を知ることを目的とする。それには確率論、分布論の知識を下に、色々なデータタイプについての推測手法を学ぶ必要がある。生物統計学の入門編である。

①達成目標⑦成績評価方法教科書

推測統計学を学んでいくに必要な基本的概念、知識を習得する。
2/3以上の出席を条件に、期末本試験(100%)、追再試験(100%)で評価する。ただし追再試験不合格の場合、宿題提出の点数を加算し評価する(宿題は5回(2点/回)行う)。
宿題はA4用紙に手書きで、氏名、学籍番号、解答を記載し、複数ページのときでもホチキス・クリッ
プは使わないこと(裏面には記載しないこと)。
生物統計学 標準教科書(ムイスリ出版)

参考書
履修上の注意教科書の該当箇所を熟読し講義に出席すること。必ず復習し、わからないことは質問すること。

③

主なモデル・コ
アカリキュラム

④授業内容

授業計画

項目

第1回

序論:推測統計学とは何か、どのように世の中で利用されているのか、其の概要について

第2回

第2章:データのタイプ、データの図表の作成ルール・見方について
分布の中心の尺度、ばらつきの尺度、グループ化されたデータの要約について第3回確率に関する法則、条件付確率、ベイズの定理、診断テスト、相対リスクとオッズ比について

第4回

第3章:確率分布、二項分布、正規分布について

E3(1)⑤3

第5回

第4章:標本平均の分布、中心極限定理について

E3(1)④3

第6回

第5章:信頼区間について

第7回

第6章:仮説検定の考え方、両側検定、片側検定について

第8回

第6章:過誤のタイプ、検出力、サンプルサイズの推定方法について

第9回

第7章:2群の平均の比較について

第10回

第8章:多群の平均の比較(一元配置分散分析)、多重比較について

第11回

第9章:ノンパラメトリック法(符号検定、Wilcoxon符号付順位検定、Wilcoxon順位和検定)につE3(1)⑤4
いて第12回

第10章:割合に関する推測(二項分布の正規近似、正確な推測)について

第13回

第11章:分割表の解析、χ2検定、マクネマー検定、オッズ比について

第14回

宿題の解説

第15回

総合復習

第16回

期末テスト

E3(1)⑤1

E3(1)⑤2
E3(1)⑤5

注意
オフィスアワー
ナンバリングコード165

E3(1)⑥9

99P3031

166

授業科目名(英）Prevention of disease

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

3年

科目区分

専門科目

単位区分

必修

授業科目名

疾病の予防

⑥教員名

小野田 淳人、武田 健、福島 聡

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

水曜2限 金曜3限

開講学科

人々の健康増進、公衆衛生の向上に貢献できるようになるために、現代社会における疾病とその予防に関する基本的知識、技能、態度を修得する。また、人々（集団）の健康と疾病の現状およびその影
響要因を把握するために、保健統計と疫学に関する基本的事項を修得する。さらに、健康を理解し疾病の予防に貢献できるようになるために、感染症、生活習慣病、職業病などについての現状とその予防に関する基本的事項を修得する。前半で講義する「集団と健康」では、健康と疾病の概念、保健統計、疫学について、後半で講義する「疾病の予防」では、健康と予防、感染症とその予防、生活習慣病とその予防、母子保健、労働衛生に関して学習する。
②授業概要（オムニバス方式：定期試験を含む全16回）（武田 健：第1回, 計1回）
人々の健康増進、公衆衛生の向上に貢献できるようになるために、現代社会における疾病とその予防に関する基本的知識、技能、態度が修得できるよう、イントロダクション的な講義を行う。
（福島 聡：第2回～第7回, 計6回）
保健統計と疫学に関する基本的事項について講義を行う。
（小野田 淳人：第8回～第16回, 計9回）
健康と予防、感染症とその予防、生活習慣病とその予防、母子保健、労働衛生に関して講義を行う。
【人々の健康の維持・増進、疾患の予防に貢献するための薬学を修得すること】
薬学に携わる者にとって必須の知識である「健康と疾病の概念」「保健統計」「疫学」「健康と予防」「感染症の予防」「生活習慣病の予防」「母子保健」「労働衛生」について深く理解し、その知識を必要とする人たちへ過不足なく説明、互いにコミュニケーションできるだけの知識・技能・態度の三点を身につけることを到達目標とする。具体的には、以下に挙げた項目の習熟を目標とする。
1. 健康と疾病の概念の変遷と、その理由を説明できる。
2. 集団の健康と疾病の現状およびその影響要因を把握する上での人口統計の意義を概説できる。
3. 人口統計および傷病統計に関する指標や人口動態（死因別死亡率等）の変遷について説明できる。
4. 疾病の予防における疫学の役割を説明できる。
5. 疫学の三要因（病因、環境要因、宿主要因）や疫学の種類（記述疫学、分析疫学など）、疫学の手法について説明できる。

①達成目標

6. リスク要因の評価として、オッズ比、相対危険度、寄与危険度および信頼区間について説明し、計算できる。
7. 疾病の予防について、一次予防、二次予防、三次予防という言葉を用いて説明できる。
8. 健康増進政策（健康日本２１など）について概説できる。
9. 現代における感染症（日和見感染、院内感染、新興感染症、再興感染症など）の特徴について説明できる。
10. 感染症法における、感染症とその分類について説明できる。
11. 代表的な性感染症を列挙し、その予防対策について説明できる。
12. 予防接種の意義と方法について説明できる。
13. 生活習慣病の種類とその動向、代表的なリスク要因、予防法について説明できる。
14. 食生活や喫煙などの生活習慣と疾病の関わりについて説明できる
15. 新生児マススクリーニングの意義について説明し、代表的な検査項目を列挙できる。
16. 母子感染する代表的な疾患を列挙し、その予防対策について説明できる。
17. 代表的な労働災害や職業性疾病、労働衛生管理について説明できる。

167

通常講義の3分の2以上（定期試験を除く15回中10回以上）出席という条件を満たした者が成績評価の対象となる。出席回数が3分の2に満たない者に関しては、成績評価の対象外として自動的に「不可」となる。成績評価は、学習への意欲・態度、第7回で実施する到達度確認、第16回で実施する定期試
験により総合的に判定する。
具体的には、◎学習への意欲・態度：10点
第1回～第15回の講義を通して判定する。毎回の講義に対する意欲（予習・復習、質問等）、講義中の積極発言、レポートなどを考慮して点数化する。
※アクティブラーニング時の発表や議論を点数に加える予定でしたが、新型コロナ禍に伴うWeb講義
により、開催が困難になりました。従いまして、その議論と発表の代わりに、レポートを提出していただきます。
◎到達度確認：40点⑦成績評価方法

・健康と疾病の概念（到達目標1）
・保健統計 （到達目標2, 3）
・疫学 （到達目標4, 5, 6）◎定期試験：50点
・健康と予防 （到達目標7, 8）
・感染症の予防 （到達目標9, 10, 11, 12）
・生活習慣病の予防（到達目標13, 14）
・母子保健 （到達目標15, 16）・労働衛生 （到達目標17）
上記項目に関する問題を作成し、試験を行う。到達度確認と定期試験の問題は100点満点で作成し、評価の際に到達度確認を40%，定期試験を50%に圧縮する。
成績評価は大学および学部が定める成績評価基準によって行い、その基準に従って到達目標の60点以上に達したものを合格とする。達成目標の60点に達しなかった者は再試験を1回だけ行い、目標の60点以上に達した者をC表記60点として合格とする。なお、再試験の場合は講義内容全てが範囲となる。
「衛生薬学 基礎・予防・臨床 改訂第2版」
編集 今井 浩孝、小椋 康光

教科書

出版 南江堂ISBN 9784524403172
価格 7,000円（税抜）「衛生薬学 日本薬学会スタンダード薬学シリーズⅡ-5（東京化学同人）」「ロスマンの疫学―科学的思考への誘い（篠原出版）」「コンパス -衛生薬学-（南江堂）」

参考書「必携・衛生試験法（金原出版）」「毒性の科学 -分子・細胞から人間集団まで（東京大学出版会）」

履修上の注意本科目「疾病の予防」は、他の衛生薬学の科目や衛生薬学実習と深い繋がりを持っている。衛生薬学
全体を通して学んでこそ、薬学の根底にある "人々の健康を守る" ことの深い理解に繋がる。講義を受ける心構えとして、広い視野を持ち、科目間の繋がりを意識して本講義に臨んでほしい。また、薬剤師国家試験の出題内容を念頭に入れた講義（必修科目）であること、下記「注意」にも記載のある通り予習・復習を前提とした講義を行うこと、理解度と習熟度を確かめるために定期試験のみならず到達度確認試験も実施されることの3点に注意してほしい。また、講義順は学生の習熟度に応じて変更する場合がある。

③

主なモデル・コ

第1回

アカリキュラム

④授業内容

授業計画

項目
【健康と疾病の概念】
・人々の健康増進、公衆衛生の向上への貢献を目指し、現代社会における疾病とその予防に関D1-(1)-①-1
する基本的知識、技能、態度の修得を目的とした本科目の全体像を概説する。
等【社会・集団と健康：保健統計】
168

第2回

・保健統計における健康、疾病、行動に関わる統計資料について解説する。
・国勢調査は我が国の現状を正しく理解するための人口静態統計であり、人口統計の積み重ね D1-(1)-②-1
で社会の将来の姿を見通すという目的について学習する。
等【社会・集団と健康：保健統計】
・傷病統計を構成する患者調査・国民生活基礎調査・食中毒統計などについて説明する。

第3回

・人口静態統計に関連して、断面調査・全数調査の統計学的視点から解説する。
・保健統計を要約する各種指標について説明する。

D1-(1)-②-2, D1(1)-②-3

・人口動態統計・生命表を参照することで社会の変遷を捉える。
等【社会・集団と健康：疫学】

第4回

・公衆衛生分野の科学の中核を成す疫学の基本概念と社会における役割についての解説を行う。
・疫学の歴史の全体像を示し、先駆者の業績から疫学の果たしてきた、また果たすべき貢献に D1-(1)-③-1
ついて理解する。
D1-(1)-③-2
・「病因」「環境要因」「宿主要因」の三要因について概説し、疫学、科学一般における「因果関係とは何か」について科学的推論の立場から学習する。
等【社会・集団と健康：疫学】
・疫学における基本的な観察は疾病の発生の測定である。ここでは疫学に用いられる疾病の発生を測定する指標について解説する。また、それらの指標の効果的な利用についても検討する

第5回。
D1-(1)-③-3
・代表的な疫学研究法であるコホート研究と症例対照研究、またはそれらの変法について記述
的、分析的疫学の立場から概説する。また、いくつかの疫学研究事例を紹介し、疫学の貢献について理解を深める。
等

第6回【社会・集団と健康：疫学】
・疾病頻度の測定のための「リスク」「発生率」「有病率」などを評価するための疫学的指標と評価法について、単純な疫学データの解析を通じて学習する。
・疫学研究における不確かさと誤差（バイアス）の考え方に触れ、統計学の役割について解説する。また、バイアスへの対処法についても検討する。

D1-(1)-③-4

等
第7回【到達度確認】
・筆記試験等により、復習および上述の目標の達成度を評価する。（第1回～第6回）

第1回～第6回の全ての項目【疾病の予防：疾病の予防とは】・薬学や衛生薬学において、疾病の発症を未然に防ぐために学習すること、研究を遂行することの本質的な意義について解説する。
・疾病を予防するための段階的な予防手段、一次予防、二次予防、三次予防の違いとそれぞれ第8回の目的について、具体例を挙げて説明する。
・人々の疾病予防と健康増進に向けた日本および世界の取り組みについて、その歴史と共に紹介する。とくに健康増進政策（健康日本21など）や世界保健機関（WHO）の方針や役割について解説する。

D1-(2)-①-1, D1(2)-①-2

等

第9回【疾病の予防：感染症とその予防】・代表的な感染症の特徴について、感染源や感性経路、感受性の観点から解説する。とくに日和見感染、院内感染、国際感染症、新興感染症および再興感染症などについて具体例を挙げて D1-(2)-②-1, D1詳細に説明する。
(2)-②-2
・感染症法に基づいて、感染症を分類、列挙し、分類の定義と法則、その根拠を解説する。
等【疾病の予防：感染症とその予防】・代表的な感染症について、その感染経路と発症原因を解説し、予防方法と対策方法について
説明する。

第10回

・疾病の発症を未然に防ぐための予防接種の意義とその方法について説明する。とくに予防接 D1-(2)-②-3, D1(2)-②-4種やワクチンの接種がもつ集団免疫の効果についても解説する。
・予防接種法の定める予防接種の種類を紹介し、接種時期など、予防接種の方法について説明
する。
169

等
【疾病の予防：生活習慣病とその予防】
・現代において注目されるようになった生活習慣病の概念と種類、その歴史的な背景や動向について説明する。
・生活習慣病の主要なリスク要因を紹介し、その発症を未然に防ぐための手段と取り組みについて解説する。
第11回

D1-(2)-③-1, D1(2)-③-2

等※この回では次のアクティブラーニングに向けた準備を行う予定でしたが、新型コロナ禍の影
響に伴うWeb講義により、開催が困難になりました。従いまして、アクティブラーニングは中止し、代わりにレポートを提出していただきます。この回ではレポートの内容について説明します。
【疾病の予防：生活習慣病とその予防】
・生活習慣病に関する動向、リスク要因、予防策について理解を深める。
等

第12回※アクティブラーニングとして、事前に調査してもらった内容を発表してもらう予定でしたが D1-(2)-③-3、新型コロナ禍のために開催が困難になりました。そのため、アクティブラーニングは中止し、生活習慣病に関する動向、リスク要因、予防策についての講義を行い、健康増進や疾病予防の思考を深めていただきます。モデルコアカリキュラム「D1-(2)-③-3」の議論に関しては、代わりにレポートで対応します。

第13回【疾病の予防：生活習慣病とその予防】
D1-(2)-③-1, D1・各々の生活習慣病の種類を一つずつ列挙し、それぞれの疾患における現在の動向、発症のリ(2)-③-2, D1-(2)スク要因、一次予防・二次予防・三次予防に基づいた予防方法について詳細に解説する。
③-3
等【疾病の予防：母子保健】
・母子保健における新生児マススクリーニングとは何か解説し、それを実施することによる効果とその意義について説明する。また、タンデムマス・スクリーニングについても紹介する。

第14回

・新生児マススクリーニングを行う際の、代表的な検査項目とその検査によって抽出される疾 D1-(2)-④-1, D1(2)-④-2
患について説明する。
・母子感染の内容とその定義について解説する。
・代表的な母子感染症を列挙し、その予防対策について説明する。
等【疾病の予防：労働衛生】

第15回

・特定の労働環境下における疾患と労働作業との関連性について概説する。
D1-(2)-⑤-1, D1・主要な労働災害、職業性疾病を列挙し、その発生要因と症状について説明する。また、それ(2)-⑤-2
ぞれの疾患を未然に防ぐために取り組んでいる労働環境下での衛生管理について解説する。
等

第16回

・筆記試験等により、復習および上述の目標の達成度を評価する。（第8回～第15回）

注意

第8回～第15回の全ての項目講義では適宜レジュメや資料を配布する場合があるが、講義中の口頭説明のメモを徹底すると、試験に向けてよりよい学習が可能となる。自己学習（予習と復習）の際は写したノートやレジュメの「行間・余白」に自分の言葉にしたメモを書き込み、理解を深める努力をしてほしい。とくに、文部科学省では「1単位の科目を45時間の学習を必要とする内容を持って構成することを標準とする」と定めている。本科目の講義は2単位分であり、90時間の学習を要するが、1.5時間×15回では90時間に達しない。これは学生一人一人の習熟度が異なるため、90時間全てを講義で固めるのではなく、各々の課題に合わせた自己学習の時間を設けるといった狙いがある。つまり、必要十分な内容の講義を約束す
るが、それを噛み砕いて自分のものに昇華させるのは学生一人一人の自己学習に委ねる。講義では主として「理解」に重きを置いて、自己学習で、その理解した内容の「記憶」と「言語化」に専念できるように取り組むことを勧める。
不明な点やわからないことがあれば、随時対応するので遠慮なく担当教員に尋ねること。また、講義の順番および内容については進行度等によって変更することがある。その際は、教員より適宜指示を行う。

オフィスアワー

質問等は随時受け付けるので、遠慮なく研究室へ訪問してほしい。基本的には突発的な訪問にも対応できるが、出張等で不在にする場合もあるので、事前にメール等で日程を確認し、アポイントメント
170を取得しておくとなおよい。
ナンバリングコード
99P4327171

授業科目名(英）Science and Regional Culture 1

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

1～6年

科目区分

一般科目（人間科学）

単位区分

選択

授業科目名

学術と地域文化1⑥教員名

武田 健、望月 正隆

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

火曜2限

開講学科

②授業概要

人文科学、社会科学および自然科学などを広く学び、物事を多角的にみる能力を養う。哲学、文学、芸術、社会学、政治、経済、地理、歴史、医療、環境等あらゆる分野の一線で、また、地域で活躍する講師の話を聞き、学び、考える。「人間・社会・科学を幅広く俯瞰できる能力」を養い、「地域の歴史・文化の理解」を深めるための科目である。
本講義は、当薬学部が掲げる以下のディプロマポリシーの前文と第1条と第6条にある文言を実現するための一助となることを目標としている。
前文抜粋
山口東京理科大学薬学部は、地方公立大学薬学部として、健康医療に関わる地域創生の課題等に積極的に取り組み、教育・研究を通じて様々な地域社会や国際社会の発展に貢献しうる人材を輩出する。
第1条 薬学人として活躍できる、深い教養と高い倫理観、地域愛、リーダーシップ「薬学をとおして人々の健康を守る」という薬学人としての志のもと、薬学領域の専門知識のみならず、深い教養と豊かな人間性、高い倫理観を身につけ、関係する地域社会をはじめ様々な社会現場においてその地区・地域を愛し、患者本位の視点で人の命と健康な生活を守るという使命感と責任感、①達成目標

リーダーシップを備えている。
第6条 薬学人として活躍できる、地域貢献をはじめとした広く社会にキーパーソンとして貢献する意
欲薬学の領域の進歩や変化に対応するとともに地域を始め広く社会に持続的に貢献するため、薬学領域の学術的スキルアップは勿論のこと、自らが関与する地域の文化や歴史などについても生涯にわたって主体的に学び続け、薬学人としてその地域・領域で活躍できる新たな分野の開拓や後進の育成などにキーパーソンとして貢献することができる。
本講義は、入学直後からの1年生を対象に、また、時間的な余裕があれば2年生以上の学生にも対象として開講している。地域の歴史・文化を学び、薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる
最先端のトピックスなどを学ぶことにより、上記ディプロマポリシーを達成する一助になることを目標としている。
3分の2以上の出席を満たし、レポートを提出した者が成績評価の対象となる。講義終了後1週間以内にA4紙1枚程度のレポートをMoodle上に提出する。提出された15回分のレポートの点数の合計を100⑦成績評価方法

点満点換算として採点する。レポートの書き方、提出法については別途、知らせる。
＊評価点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によ
って行う。

教科書

特にない

参考書

特にない

履修上の注意出席し、講師の話を真摯に聴くことが大事である。その際、一方的に聴くだけでなくメモをとり、講師とコミュニケーションをとろうとする心がけが大切である。遠隔授業の場合、実際は制約があるので、講義後の質問時間（チャット機能使用）、レポートなどを有効に使ってコミュニケーションを試みることが期待される。 質問を考えることは、問題発見能力を醸成することになる。

③
授業計画

主なモデル・コ
アカリキュラム

④授業内容

項目

172

学内外の特別講師による講義であり、毎回話題が異なる。主に山陽小野田市、山口県で活躍されている方々による文化、歴史、政治、観光、産業などの紹介、薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを紹介していただくことになっている。昨年
度実績を踏まえて、今後、新たなスケジュールを作成するが、テーマ（講師）については変更がありうる。
講義予定
第1回

毎週火曜日10：40～12：10（伝達事項及び講師紹介5分、講義70～80分程度、質問時間5～10分程度）を原則として実施
講師によっては曜日時間が異なることがあるので注意
講義形式：オンライン Zoom Webinarを使用、場合によっては対面形式
9月29日
調 恒明（山口県環境保健センター所長）「新型コロナウイルス感染症とその対策～山口県の取り組みを含めて」
10月6日

第2回

吉田力久（山口県薬剤師会会長）「地域医療における薬剤師の役割～薬剤師が地域・地方を変える（仮題）」
10月13日第3回

尾山貴子（山陽小野田市健康増進課次長）「“スマイルエイジング”誰もが笑顔で年を重ねる～健康寿命の延伸を目指す山陽小野田市の取り組み（仮題）」10月15日（木）13：15

第4回

河合伸也（薬学部教授、前山陽小野田市民病院局長、元山口大学副学長）「医療現場の現状と将来展望～山口県及び山陽小野田市の現状も含めて」
10月20日

第5回

久保久美子（全日本かるた協会永世クィーン）「一瞬を永遠に、小倉百人一首競技かるたの魅力～地元出身永世クイーンが語る」
10月27日第6回

西川慎（ガラス工芸作家）「ガラス工芸の魅力～社会における作家の役割とガラス文化によるまちづくり（仮題）」
11月4日（水）10：40

第7回

国澤 純（医薬基盤・健康・栄養研究所教授）「腸内細菌と疾患との驚きの関係！～山口発、健康社会実現への挑戦～」

第8回

11月10日渋谷英一（陶芸家）「山口県の伝統産業“萩焼”の魅力」 交渉予定

第9回

11月17日浅井義之（山口大学医学部）「医療におけるAIの活用と今後の展開」 交渉予定
11月24日

第10回
第11回

岸本充弘（下関くじら文化振興室長）「山口の鯨文化と捕鯨を取り巻く最新事情」
12月１日
狭間研至（日本在宅医療学会理事長）「在宅医療のすすめ（仮題）」 交渉予定
12月8日

第12回

荒川智美（山陽小野田市高齢福祉課 地域包括支援センター所長）「認知症サポーター養成について～認知症を学び地域で支える」 交渉予定

第13回

12月17日（木）13：15
磯部総一郎（日本薬剤師会専務理事）「日本の薬業行政と未来の薬剤師（仮題）」

第14回

12月22日権丈泰巳（日本パラサイクリング連盟理事長、パラサイクリング日本代表監督）交渉予定

第15回

1月10日木）13：15
豊島 聰（日本薬剤師研修センター理事長） 「レギュラトリサイエンス（仮題）」

第16回
注意

特になし
173

オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件がある場合には、あらかじめ担当教員宛メールでアポイントを取ることを推奨する。

ナンバリングコード
99P2011174

授業科目名(英）Introduction to Biostatistics

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

3年

科目区分

専門科目

単位区分

必修

授業科目名

生物統計学

⑥教員名

寺尾 哲、福島 聡

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

火曜1限 金曜2限

開講学科[実務経験教員による授業] 製薬企業にて、安全性、創薬、臨床開発、PMSの統計面での業務経験に基づき、必要と思われる知識・技術の教育を行う。生物(人)のデータはバラツキがあり制御することは②授業概要

難しい。授業内容は、バラツキは確率的に生じるものと仮定し、そのような状況下で集団の性質をデータから推測する方法を学ぶ。 特に生物関連分野での適用を念頭に置いて、統計解析の基礎能力を養う。卒業研究等において、実験や調査・研究を計画するとき、得られたデータを集計・要約して提示するときに統計学の知識が必要となる。また、近い将来、製薬企業、医療現場、行政等で業務に携わる際にも統計学の知識が必要となる。本講義は、1年次に履修した「入門統計推計学」の知識をもとに、薬学分野で用いられることの多い統計手法の概要を習得することを目標とする。

①達成目標⑦成績評価方法

生物統計学の基本的考え方を習得し、基本的統計手法を理解し、解析・計算・結果の解釈が出来る事
と共に、研究論文の統計解析部分が理解できる事を目標とする。
2/3以上の出席が必要。
成績:100%，計100点。
宿題4回(3点/回):(追再試験不合格の点数に加点する。)
で評価する。

教科書

生物統計学標準教科書(ムイスリ出版)

参考書

講義内で適宜紹介する。

履修上の注意

1学年で学んだことを復習した上で、教科書の該当箇所を熟読し講義に出席すること。必ず復習し、わからないことは質問すること。
講義順序は受講者の習熟度に応じて変更する場合もある。

③

主なモデル・コ
アカリキュラム

④授業内容

授業計画

項目

第1回

「入門統計推計学」の復習①

E3-(1)-⑤-1, 2, 3
, 4, 5

第2回「入門統計推計学」の復習②

E3-(1)-⑤-1, 2, 3
, 4, 5

第11章 オッズ比の推定

E3-(1)-⑤-2, 3, 5
, 6;

第3回

・オッズ比の推定

E3-(1)-⑥-9;
D1-(1)-③-4

・オッズ比の区間推定の構成
第12章 相関分析
第4回

・標本相関係数の計算
・無相関の検定・母相関係数の信頼区間の構成

E3-(1)-⑤-6

第12章 回帰分析

第5回

・回帰分析の仮定
・回帰係数の推定

E3-(1)-⑤-6・回帰係数に関する検定
・回帰係数の信頼区間の構成
・回帰分析の結果を用いた予測
・残差分析
線形代数

コア・カリキュ175

重回帰分析やロジスティック回帰分析を学ぶために必要な行列の概念・計算について学習する
第6回。
・行列の定義・行列の演算・逆行列・正則の概念
・連立方程式の解き方

ラムには含まれ
無いが、重回帰分析などに必要な知識であるため取り入れる。

演習
これまでに学習した内容についての問題演習を行う。
第7回

・オッズ比
・相関係数
・回帰分析
・線形代数（連立方程式の解き方）
第15章 重回帰分析の考え方（１）第8回

・回帰係数の推定
・回帰係数またはモデルに関わる検定

E3-(1)-⑤-6

・回帰分析の結果の評価
・演習
第9回

第15章 重回帰分析の考え方（２）E3-(1)-⑤-6

・結果を評価するための新たな概念・指標
・演習
第16章 ロジスティック回帰の考え方（１）

第10回

・推定方法

E3-(1)-⑤-6・実際の解析
・結果の評価・演習
第16章 ロジスティック回帰の考え方（２）

第11回

・推定方法
・実際の解析

E3-(1)-⑤-6

・結果の評価・演習
第17章 生存時間解析・カプラン・マイヤー法
第12回

・生存時間分析の考え型
・カプラン・マイヤー法の考え方
・結果の評価E3-(1)-⑤-7

第17章 生存時間解析・ログランク検定

第13回

・ログランク検定の考え方
・結果の評価第14回

・Cox回帰の考え方
・結果の評価E3-(1)-⑤-7

第18章 生存時間データの回帰分析 Cox回帰（１）E3-(1)-⑤-7

第18章 生存時間データの回帰分析 Cox回帰（２）第15回

・Cox回帰の考え方
・結果の評価

第16回

期末テスト

E3-(1)-⑤-7

注意
オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官宛アポイントを取ることを強く推奨する。

ナンバリングコード
99P4302176

授業科目名(英）Fundamentals of information literacy

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

1年

科目区分

基礎科目（基幹基礎）

単位区分

選択

授業科目名

入門情報リテラシー⑥教員名

緒方 浩二、畠山 允

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

薬剤師、薬学研究者の職域においてコンピューターとネットワークを活用した「情報の入手、整理、活用」は不可欠である。情報伝達技術（ICT）の発展に合わせた効果的なコンピューターの利用法とセキュリティーの知識を身につけ、必要な情報を活用する能力を修得する。初心者用の入門科目である。基本操作、ソフトウェアの利用、セキュリ②授業概要

ティーと情報倫理に関する到達目標のうち、特に初心者用の内容を学習する。基本操作ではコンピューターを構成する基本的装置の機能と接続方法、スマートフォン、タブレット端末などのモバイル機器を安全かつ有効な利用、電子データの特徴を知り、適切に取り扱うこと、マナーを守り、電子メールの送信、受信、転送などの基本を学習する。
(1) コンピュータの仕組みを理解する。
(2) ネットワークの仕組みとそのセキュリティについて理解する。
(3) インターネット活用して情報収集ができるようになる。

①達成目標(4) Wordを使って資料の作成ができるようになる。
(5) Excelを使ってデータ処理ができるようになる。
(6) PowerPointを使ったプレゼンテーション資料の作成ができるようになる。
(7) Officeを使って資料の作成ができるようになる。
成績評価方法は、講義に対する姿勢と講義の理解度を確認する課題の合計点（100点満点換算）より判定する。 具
体的には、◎講義に対する姿勢：50点
・講義に積極的に参加しているか。
・演習問題を積極的に解いているか。
・学習意欲があるか。
以上の項目に関して、各講義10点を上限に点数を付ける。
講義に対する姿勢の総合点数は （合計点）÷（10×講義の回数）×50で算出する。

⑦成績評価方法◎課題：50点
・各回講義の内容に沿った課題を課す。
・１課題満点を１０点とする。
・内容に関わらず、提出期限内に出された課題すべてに回答したものは５点とする。
・提出の遅延は２日毎に１点減点していく。減点の最大は５点とする。
・課題の解答内容に応じて、残り５点を配分する。
・課題の点数は （合計点数）÷（10×課題の回数）×50とする。

総合点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。
教科書

必要に応じて適宜資料を配布する。

参考書「情報リテラシー入門」 日経BP社「情報リテラシー」FOM出版
薬学生のための基礎シリーズ８ 「情報リテラシー」 宮崎智・和田義親・本間浩 共編
本科目は、PC初級者程度のレベルの学生を中級者、又は、上級者レベルに引き上げるような内容で講義を進める
履修上の注意予定である。講義では、個人のPCを用いた演習形式で行う予定である。必要に応じて授業が始まる前に講義で使用するソフトウェアのダウンロード、及び、インストールを要求することがある。

③
授業計画

④授業内容

コンピュータの仕組み
第1回

主なモデル・コアカ
リキュラム項目-・コンピュータのハードウェアの基礎知識を理解する。
・大学のネットワークに関して説明を行う。

177

オペレーティングシステムとアプリケーション
・オペレーティングシステムの役割を理解する。
第2回-

・ソフトウェアの役割を理解する。

インターネットと情報セキュリティ
・インターネットの仕組みを理解する。
第3回-

・情報セキュリティについて理解する。
・PCを大学のネットワークに接続する。
・メールの設定を行う。
インターネットを利用した情報収集

第4回

第5回
第6回
第7回
第8回
第9回

・インターネットを用いた情報の検索法及びその取得方法などを理解する。
・インターネットを使用するうえでのマナーを理解する。
インターネットを利用した情報収集（演習）・インターネットを利用して、医薬品の添付文書や有効成分に関する情報収集を演習する。
Wordを使った資料作成--

・Wordの基本的な操作を理解する。
Wordを使った資料作成（演習）・Wordの基本的な操作について演習する（レイアウト編集機能や図表の挿入機能など）。
Excelを使ったデータ処理-

・Excelの基本操作を理解し、データ処理法を習得する。
Excelを使ったデータ処理（演習）・Excelの基本操作について演習する（簡単な表計算機能やグラフ作成など）。

-

PowerPointの使い方（１）
第10回

・PowerPointの基本的な操作法を理解する。

-

・インパクトがあるスライドを作成できるようになる。
PowerPointの使い方（２）

第11回

第12回
第13回
第14回
第15回

・自由自在に図形が描けるようになる。

-

・色使いを考えてスライドの作成を行う。
プレゼンテーションにおけるアプリケーションの連携
・様々なアプリケーションで作成した文章や図をまとめて一つのスライドを作成する。
PowerPointの使い方（演習）・PowerPointの基本操作について演習する（スライドテーマの編集や図表の挿入など）。
Officeを使ったプレゼンテーション
・Officeを使ったプレゼンテーション資料の作成法などを理解する。
Officeを使ったプレゼンテーション（演習）・ExcelとPowerPointを連携させたスライド作成を演習する。

-

第16回
それぞれの講義で使用する資料を講義の前日をめどにMoodle上にアップするので、各自でダウンロードし印刷もしくはPC/タブレット等で内容を確認しておくこと。不明な点や分からないことがあれば遠慮なく担当教員に尋ねること。業務状況によりますが必ず対応します。尚、授業の担当・順番及び講義内容は進行度等によって変更すること が注意ある。その際は教官より適宜指示を行う。
第1週目に大学のネットワークへの接続について説明する。
学生全員がコンピュータを所有した段階で、コンピュータをネットワークに接続する方法を説明する。また、メールの設定方法の説明を行う。これらの項目に関しては現在のところ第3週目を予定している。
これらの講義に関しては、履修していないものも履修可能とするので、ネットワークの接続やメールの設定に不安 があるものは講義の参加を勧める。

オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官にアポイントを取ることを強く推奨する。

ナンバリングコード
99P3041178

授業科目名(英）Information Literacy

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

1年

科目区分

基礎科目（基幹基礎）

単位区分

必修

授業科目名

情報リテラシー

⑥教員名

緒方 浩二、畠山 允

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

月曜3限

開講学科

②授業概要

①達成目標

情報伝達技術（ICT）の発展に合わせた効果的なコンピューターの利用法とセキュリティーの知識を身につけ、必要な情報を活用する能力を修得する。すでに基本を修得し、入門編を修了しているほどの実力をもつ学生はこの科目から開始することが可能である。基本操作、ソフトウェアの利用、セキュリティーと情報倫理に関する到達目標のうちよりアドバーンスな内容について学習する。例えばソフトウェアの利用ではグラフィックソフト、化学構造式描画ソフトを用いること、画像ファイルの形
式とその特徴に応じて、データを適切に取り扱うこと、データベースの特徴と活用について概説できるようにする。

(1) インターネットにおける情報倫理及びセキュリティについて理解する。
(2) インターネットを活用できるようになる。
(3) オペレーティングシステムの基本操作ができるようになる。
(4) 薬学に於いて使用頻度が高いアプリケーションの基本操作法を習得する。
(5) それらのソフトウェアを用いたプレゼンテーション資料の作成ができるようになる。
成績評価方法は、講義に対する姿勢と講義の理解度を確認する課題の合計点（100点満点換算）より判定する。具体的には、◎期末試験：40点
・インターネットを使用する上で必要な関連法規
・情報セキュリティなどを出題する。
・⑦成績評価方法◎講義に対する姿勢：30点
・講義に積極的に参加しているか。
・演習問題を積極的に解いているか。
・学習意欲があるか。
以上の項目に関して、各講義10点を上限に点数を付ける。
講義に対する姿勢の総合点数は （合計点）÷（10×講義の回数）×30 で算出する。
◎課題：30点
・各回講義の内容に沿った課題を課す。
・１課題満点を１０点とする。
・内容に関わらず、提出期限内に出された課題すべてに回答したものは５点とする。
・提出の遅延は２日毎に１点減点していく。減点の最大は５点とする。
・課題の解答内容に応じて、残り５点を配分する。
・課題の点数は （合計点数）÷（10×課題の回数）×50 とする。
総合点が60点以上に達したものを合格し、60点に達しなかった者は再試験をそれぞれ１回だけ行う。
成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。

教科書
参考書

「情報リテラシー」FOM出版「情報リテラシー入門」 日経BP社
薬学生のための基礎シリーズ８ 「情報リテラシー」 宮崎智・和田義親・本間浩 共編
本科目は、個人のPCを用いた演習形式で講義を進めていく予定である。PC初心者は１年前期選択科

179

履修上の注意

目である「入門情報リテラシー」の履修を強く勧める。必要に応じて授業が始まる前にソフトウェアのダウンロード、又は、インストールを要求することがある。ソフトウェアの操作はGUIを用いるものやコマンドラインからコマンドをタイプするものがあるので、Windowsの最小限の操作法とワープロが打てる程度のタイピングを必要とする。

③
授業計画

第1回

第2回

第3回

主なモデル・コ④授業内容

アカリキュラム
項目

情報セキュリティ（１）・インターネットを操作する上での情報倫理、及び、情報セキュリティを理解する。
情報セキュリティ（２）・インターネットを操作する上での情報倫理、及び、情報セキュリティを理解する。
オペレーティングシステムの基礎とWordの使い方
・オペレーティングシステムの基礎を理解する。

-

-

-

・Wordの使用法を理解する。
第4回

Excelを用いたデータ解析（１）・データ解析に必要な関数の使用法を習得する。

-

・関数を用いて三角関数などのグラフを描けるようになる。
第5回

第6回

第7回
第8回

第9回

Excelを用いたデータ解析（２）・関数を用いて三角関数などのグラフを描けるようになる。

-

Excelを用いたデータ解析（演習）・Excelによる関数計算とグラフ描画の演習を、薬学分野に関係する関数を題材に実施する。 Excelを用いたデータ解析（３）-・Excelを用いたデータシートの作成法を習得する。
Excelを用いたデータシート作成法（演習）・Excelによるデータシート作成法とデータ整理について演習する。
ChemOfficeの利用
・ChemBioDrawを用いて構造式の描写を習得する。

--

・Chem3Dを用いたモデリング法を習得する。
第10回
第11回

第12回

第13回

ChemOfficeの利用（演習）・ChemOfficeの基本操作について演習する（構造式描写や分子の三次元表示など）。
アプリケーションの連携
・様々なアプリケーションを利用した資料作成法を習得する。
アプリケーションの連携（演習）・ChemBioDrawやExcelと連携したPowerPointスライドの作成について演習する。
プレゼンテーション（１）・論理的なプレゼンテーションを行うためのスライド作成法を習得する。

-

-

-

プレゼンテーション（演習）
第14回

第15回

・ロジックを意識したプレゼンテーション資料作成について演習する（PowerPointのSmartArt 機能など）。
プレゼンテーション（２）・科学技術のプレゼンテーションで必要な技法を習得する。

-

期末試験
第16回

・インターネットを操作する上での情報倫理、及び、情報セキュリティに関する内容の試験を行う。

注意

オフィスアワーそれぞれの講義で使用する資料を講義の前日をめどにMoodle上にアップするので、各自でダウンロー
ドし印刷もしくはPC/タブレット等で内容を確認しておくこと。不明な点や分からないことがあれば遠慮なく担当教員に尋ねること。業務状況によりますが必ず対応します。尚、授業の担当・順番及び講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は教官より適宜指示を行う。

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官にアポイントを取ることを強く推奨する。

180

ナンバリングコー
ド
99P3051181

授業科目名バイオ・ケモインフォマティクス

授業科目名(英）Bio/chemoinformatics

⑥教員名

緒方

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜4限 木曜3限

開講学科

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

3年

科目区分

専門科目

単位区分

選択

②授業概要

浩二、広井 賀子、畠山 允

近年、大量のゲノム情報が容易に得られるようになってきた。それらの情報から生物学的な意味を抽出することが求められ、バイオインフォマティクスの重要性が注目されている。遺伝子情報は核酸の配列というデジタル情報に近い性格を持つために、コンピューターとの親和性が高い。さらにマイク
ロアレイなどの網羅的な解析技術の発展に伴って、遺伝子発現の解析、大量のデータを視覚的に表現する手法などが重要になってきている。また、塩基配列から翻訳されるアミノ酸配列の解析は蛋白質の機能や構造を理解する上で必要不可欠である。一方、ケモインフォマティクスはコンピューターと情報化技術を用いて、化学領域の問題に適用する方法論であり、医薬品化学の創薬研究過程で利用されている（創薬インフォマティクス）。本講義では両方のインフォマティクスを学習する。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員である緒方は2002年～2005年の３年間ゾイジーン株式会社（三菱化学から出向）
にてバイオインフォマティクス部門に１年半在籍し、新規アミノ酸配列の機能予測やオーソログ解析などを行った。また、分子設計グループに属しているときは、構造未知の標的蛋白質の構造を予測し、その構造に高い親和性を持つ化合物の検索を行ったり、標的蛋白質に特異的に結合する化合物とその類似化合物を集めた化合物データベースの作成などの業務を行っていた。これらの経験から実践に即した講義を行う予定である。

①達成目標

バイオインフォマティクスにおける最近のトピック、及び、インシリコ創薬の工程（ターゲット探索
から蛋白質・リガンドドッキング、ターゲット特異的な化合物データベースの作成まで）で実際に使用されている情報科学や物理化学に基づく方法を理解する。具体的な目標は以下のとおりである。
(1) 疾患に対する標的蛋白質の選択の方法について理解する。
(2) 配列解析について理解する。
(3) 蛋白質立体構造とその機能の関係を理解する。
(4) ホモロジーモデリング法を用いた蛋白質立体構造予測法を理解する。
(5) 化合物の記述子とその利用に関して理解する。
(6) 化合物の情報科学的な解析法について理解する。
成績評価方法は、講義に対する姿勢と講義の理解度を確認する課題の合計点（100点満点換算）より判定する。具体的には、◎講義に対する姿勢：50点
・講義に積極的に参加しているか。
・演習問題を積極的に解いているか。
・学習意欲があるか。
以上の項目に関して、各講義10点を上限に点数を付ける。
講義に対する姿勢の総合点数は （合計点）÷（10×講義の回数）×50 で算出する。

⑦成績評価⽅法◎課題：50点
・各回講義の内容に沿った課題を課す。
・１課題満点を１０点とする。
・内容に関わらず、提出期限内に出された課題すべてに回答したものは５点とする。
・提出の遅延は２日毎に１点減点していく。減点の最大は５点とする。
・課題の解答内容に応じて、残り５点を配分する。
・課題の点数は （合計点数）÷（10×課題の回数）×50 とする。
総合点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によ
って行う。

教科書

必要に応じて適宜資料を配布する。

参考書

講義毎に参考書、又は、参考文献の紹介を行う。

履修上の注意本科目は、個人のPCを用いた演習形式で講義を進めていく予定である。従って、必要に応じて授業が始まる前にソフトウェアのダウンロード、又は、インストールを要求することがある。ソフトウェ
アの操作はGUIを用いるものやコマンドラインからコマンドをタイプするものがあるので、Windowsの最小限の操作法とワープロが打てる程度のタイピングスキルを必要とする。
182

③④
授業計画

第1回

第2回

授業内容

ファーマコインフォマティクスの概要
・ビッグデータ・ケモインフォマティクスとバイオインフォマティクス
・様々な医薬品の表記法
・in silicoスクリーニングの枠組み
・ドラッグリポジショニング・薬物体内動態の予測
Structure Based Drug Design 概論
・蛋白質立体構造の決定から薬の設計までの大きな流れを理解する。

主なモデル・コ
アカリキュラム
項目

-

-

第3回

データベースの利用
・生命科学におけるデータベースのアクセス法などを習得する。

-

第4回

配列解析の方法とその応用・ホモロジー検索の方法を理解し、ホモロジー検索が出来るようになる。

-

第5回

第6回

第7回

第8回

第9回

第10回

配列解析の方法とその応用
・動的計画法を応用したアライメント法を理解し、アライメントソフトウェアの使用法を習得する。
配列解析の方法とその応用・系統樹を作成するアプリケーションの使用法を習得する。
蛋白質の立体構造（１）・Protein Data Bankへのアクセスの方法
・コンピュータグラフィックス（CG)を用いた蛋白質の表示
蛋白質の立体構造（２）・蛋白質の二次構造・蛋白質のドメイン・蛋白質のフォールディング
蛋白質の配列と立体構造の関係
・配列の類似性と構造の類似性の関係
・構造の類似性と機能の関係
蛋白質立体構造の予測
・類縁蛋白質構造の保存性の立体構造予測への利用
・類縁蛋白質の情報を利用しいた蛋白質の立体構造の予測

-

-

-

-

-

第11回

ケモインフォマティクス概論
・ケモインフォマティクスの基本的な内容や考え方を学習する

-

第12回

化学物質のデータ表現
・コンピューターによる取り扱いに適した化学物質データの記法を学習する

-

第13回

化学物質の物性予測
・化学物質のデータから物性を予測する考え方や手続きを学習する（構造活性相関など）

-

第14回

医薬候補品の予測
・化学物質の医薬品らしさをデータから予測する考え方や手続きを学習する（ADMET予測な ど）

第15回

様々な生体分子ネットワークの成り立ち
システム生物学的生体分子ネットワーク解析手法
癌と治療薬開発におけるシステム生物学的手法
再生医療と生体分子ネットワーク解析

-

第16回

注意

それぞれの講義で使用する資料を講義の前日をめどにMoodle上にアップするので、各自でダウンロ
ードし印刷もしくはPC/タブレット等で内容を確認しておくこと。不明な点や分からないことがあれば遠慮なく担当教員に尋ねること。業務状況によりますが必ず対応します。
尚、授業の担当・順番及び講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は教官より適宜指示を行う。
183

オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当にアポイントを取ることを強く推奨する。

ナンバリングコード
99P4303184

授業科目名

インシリコ創薬

授業科目名(英）In Silico Drug Discovery

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

3年

科目区分

専門科目

単位区分

選択

②授業概要

コンピュータ（ＩＴ技術）を駆使して行う創薬手法に関する講義である。医薬品開発において、イン
シリコ創薬は主に薬物探索（大規模な化学構造式データベースの中から創薬標的分子に対し薬理活性を持つ化合物を選出）と薬物最適化（選出された構造式を化学修飾し薬理活性・薬物動態等を改善）、薬物の生体内動態（吸収、分布、代謝、排泄、毒性など）に適用される。近年の計算技術の進
歩による精度や速度の飛躍的向上に伴い、創薬現場において必須な技術として期待されている。本講
義はインシリコ創薬を理解するための入門的な講義である。

⑥教員名

緒方

開講年度学期

2020年度 後期

曜日時限

水曜2限

開講学科

浩二、畠山

允

【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員である緒方は2002年～2005年の３年間ゾイジーン株式会社（三菱化学から出向）
にて分子設計グループに属し、計算機を用いた分子設計を行った。また、分子設計ソフトの開発を行い、ゾイジーン社の分子設計に貢献した。これらの経験から実践に即した講義を行う予定である。

①達成目標

ターゲット探索から前臨床までの創薬の工程において、計算機を利用した方法を理解する。具体的な目標は以下のとおりである。
(1) 薬物のスクリーニングの方法を理解する。
(2) ドッキングと薬物の最適化法について理解する。
(3) 分子動力学シミュレーションの創薬への応用を理解する。
(4) 薬物動態の基礎を理解する。
(5) 量子化学計算を用いた薬物の解析法を理解する。
成績評価方法は、講義に対する姿勢と講義の理解度を確認する課題の合計点（100点満点換算）より判定する。具体的には、◎講義に対する姿勢：50点
・講義に積極的に参加しているか。
・演習問題を積極的に解いているか。
・学習意欲があるか。
以上の項目に関して、各講義10点を上限に点数を付ける。
講義に対する姿勢の総合点数は （合計点）÷（10×講義の回数）×50 で算出する。

⑦成績評価⽅法◎課題：50点
・各回講義の内容に沿った課題を課す。
・１課題満点を１０点とする。
・内容に関わらず、提出期限内に出された課題すべてに回答したものは５点とする。
・提出の遅延は２日毎に１点減点していく。減点の最大は５点とする。
・課題の解答内容に応じて、残り５点を配分する。
・課題の点数は （合計点数）÷（10×課題の回数）×50 とする。
総合点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によ
って行う。

教科書

必要に応じて適宜資料を配布する。

参考書

講義毎に参考書、又は、参考文献の紹介を行う。

履修上の注意本科目は、個人のPCを用いた演習形式で講義を進めていく予定である。従って、講義には各人PC持参で参加することを計画している。また、必要に応じて授業が始まる前にソフトウェアのダウンロー
ド、又は、インストールを要求することがある。ソフトウェアの操作はGUIを用いるものやコマンドラインからコマンドをタイプするものがあるので、Windowsの最小限の操作法とワープロが打てる程度のタイピングを必要とする。

③④
授業計画

授業内容

第1回

インシリコ創薬の概要
・インシリコ創薬の概要について理解する。

第2回

蛋白質と薬物

主なモデル・コ
アカリキュラム
項目
185-

・蛋白質の立体構造を理解する。
・蛋白質と化合物の複合体を観察する。
第3回

化合物ライブラリ・化合物データベースのアクセスの方法を習得する。
・標的蛋白質に特化した化合物ライブラリの作成方法を理解する。

-

第4回

化合物のスクリーニング
・類似化合物の探索法を理解し、ソフトウェアの使用法を習得する。

-

第5回

化合物のドッキング（１）・Structure-Based Drug Designについて学習する。
・化合物/蛋白質のドッキングの方法を理解し、ソフトウェアの使用法を習得する。

-

第6回

化合物のドッキング（２）・アプリケーションを用いてドッキング結果を表示する方法を学習する。
・ドッキングで得られた複数のポーズの評価法に関して学習する。

-

第7回

化合物の最適化法
・化合物/蛋白質のドッキングの方法を理解し、ソフトウェアの使用法を習得する。
・計算機を用いたヒット化合物の最適化法について学習する。

-

第8回

分子動力学シミュレーション
・分子動力学シミュレーションの方法を理解し、その使用法を習得する。

-

第9回

分子動力学シミュレーションの応用（１）・分子動力学シミュレーションによる自由エネルギーの計算法を学習する。

-

第10回

分子動力学シミュレーションの応用（２）・化合物のフラグメントによる水／オクタノール分配係数の計算法を学習する。
・分子動力学シミュレーションによる分配係数の計算法を学習する。

-

第11回

量子化学概論・量子化学の基本的な考え方を復習・学習する（Schrödinger方程式、原子軌道、分子軌道な ど）。

第12回

応用量子化学（１）・フロンティア軌道理論や化学反応理論（遷移状態理論など）を学習する。

-

第13回

応用量子化学（２）・分子内電子のSchrödinger方程式をコンピューターを利用して解く方法を学習・演習する

-

第14回

インシリコ創薬における量子化学（１）・蛋白質の電子状態理論や量子化学計算に基づく構造活性相関について学習する。

-

第15回

インシリコ創薬における量子化学（２）・量子化学計算を利用して薬物動態関連パラメータ（logPやPSAなど）を予測する方法につ いて学習する。

第16回

注意

それぞれの講義で使用する資料を講義の前日までにMoodle上にアップするので、各自でダウンロー
ドし印刷もしくはPC/タブレット等で内容を確認しておくこと。不明な点や分からないことがあれば遠慮なく担当教員に尋ねること。業務状況によりますが必ず対応します。
尚、授業の担当・順番及び講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は教官より適宜指示を行う。

オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官にアポイントを取ることを強く推奨する。

ナンバリングコード
99P4321

186

Comprehensive Medical Pharmacology
7

授業科目名

総合医療薬学7⑥教員名

小野

開講年度学期

2020年度 前期

曜日時限

月曜2限 火曜2限 水曜2限 木曜2限 金曜2限

開講学科

薬学部薬学科

授業形態

講義

⑤単位数

2.0

学年

4年

科目区分

専門科目

単位区分

必修

浩重、黒川 陽介、伊豫田

授業科目名(英）

拓也、沖田

直之、河合

伸也、相良

英憲、中川

直

悪性新生物に作用する医薬品の薬理および疾患の病態・薬物治療に関する基本的知識を修得し、治療に必要な情報収集・解析および医薬品の適正使用に関する基本的事項を修得する。抗悪性腫瘍薬の薬
理および臨床適用について、また、抗悪性腫瘍薬の耐性獲得機構、副作用、その対処法について学習する。
白血病、悪性リンパ腫、骨肉腫、消化器系の悪性腫瘍（胃癌、食道癌 、大腸癌、肝臓癌、胆嚢・胆管癌、膵臓癌）、肺癌、感覚器・生殖器・腎・尿路系の悪性腫瘍、乳癌などの疾患について、疾患とそれに繋がる病態・薬理・薬物療法を一連の流れの中で結び付けて理解する。さらに、治療に用いられる代表的な薬物の基本構造と薬効を学習する。

②授業概要

本講義は、薬理、臨床病態、薬物治療の教員（場合によっては特別サポートもある）がそれぞれの専門の立場から共同で指導にあたる。
代表的な8疾患のうち、『がん』はここで重点的に学習する。
【実務経験教員による授業】
本科目担当の教員である黒川 陽介は昭和56年10月より平成19年3月まで35年間病院薬剤師として、大学病院、民間病院に勤務し、調剤業務・製剤業務・薬品購入業務・薬品情報業務・薬剤管理指導業
務・治験薬管理業務などの業務に携わった。麻薬管理者・医薬品安全管理者として病院の全ての薬品管理を行い、治験審査委員会・感染対策委員会・医療安全委員会などの委員も経験した。本授業科目
では医薬品の安全管理や適性使用の面から、抗悪性腫瘍剤の管理の重要性、抗悪性腫瘍剤の調製時の注意点や難しさ、臨床適用に対する情報提供、副作用情報や出現した際の対処法等について、実際に臨床の場で経験し、会得した知識を伝える。

①達成目標⑦成績評価方法

１）腫瘍の定義（両性腫瘍と悪性腫瘍の違い）を説明できる。
２）悪性腫瘍について以下の項目を概説できる（組織型分類および病期分類、悪性腫瘍の検査、悪性腫瘍の疫学、悪性腫瘍のリスクおよび予防要因）
３）、4）、5）、6）悪性腫瘍の治療における薬物療法の位置づけや、以下の抗悪性腫瘍薬（アルキ
ル化薬、代謝拮抗薬、抗腫瘍抗生物質、微小管阻害薬、トポイソメラーゼ阻害薬、抗腫瘍ホルモン関連薬、白金製剤、分子標的治療薬、その他の抗悪性腫瘍薬 ）の薬理（薬理作用、機序、主な副作
用、相互作用、組織移行性）および臨床適用、抗悪性腫瘍に対する耐性獲得機構、抗悪性腫瘍薬の主な副作用（下痢、悪心・嘔吐、白血球減少、皮膚障害（手足症候群を含む） 、血小板減少等）の軽減のための対処法を説明できる。
７）代表的ながん化学療法のレジメン（FOLFOX等）について、構成薬物およびその役割、副作用、対象疾患を概説できる。
８）、９）、10）以下の白血病（急性（慢性）骨髄性白血病、急性（慢性）リンパ性白血病、成人 T細胞白血病（ATL））、悪性リンパ腫および多発性骨髄腫、骨肉腫について、病態（病態生理、症状等）・薬物治療(医薬品の選択等)を説明できる。
11）以下の消化器系の悪性腫瘍について、病態（病態生理、症状等）・薬物治療（医薬品の選択等）
を説明できる。 胃癌、食道癌、肝癌、大腸癌、胆囊・胆管癌、膵癌
12）肺癌について、病態（病態生理、症状等）・薬物治療（医薬品の選択等）を説明できる。
13）以下の頭頸部および感覚器の悪性腫瘍について、病態（病態生理、症状等)・薬物治療(医薬品の選択等）を説明できる。 脳腫瘍、網膜芽細胞腫、喉頭、咽頭、鼻腔・副鼻腔、口腔の悪性腫瘍
14）、15）生殖器の悪性腫瘍（前立腺癌、子宮癌、卵巣癌）、腎・尿路系の悪性腫瘍（腎癌、膀胱癌）について、病態（病態生理、症状等）・薬物治療（医薬品の選択等）を説明できる。
16）乳癌について、病態（病態生理、症状等）・薬物治療（医薬品の選択等）を説明できる。
17）がん終末期の病態（病態生理、症状等）と治療を説明できる。
18）がん性疼痛の病態（病態生理、症状等）と薬物治療（医薬品の選択等）を説明できる。
19）病態微生物・悪性新生物が関わる疾患に用いられる代表的な薬物の基本構造と薬効（薬理・薬物動態）の関連を概説できる
３分の２以上の出席を満たした者が成績評価の対象となる。
課題発表および第9回で実施する中間試験と第16回で実施する期末試験により総合的に判定する。
具体的には、187◎課題発表：40%
各自与えられた課題について発表を行い、その発表に対して評価を行う (100点満点)
評価項目は以下の通りとする
Ⅰ.発表態度：各10点満点計30点①聴衆を意識しながら発表している②適度な緊張感を持ちながら発表している③身振り手振りを交えながら発表している
Ⅱ.話し方：各10点満点計30点①はっきりとわかり易く発表している②時間配分を考えながら発表している③適度なスピードである
Ⅲ.内容：各20点満点計40点①課題を正確に捉えている②しっかり調査・勉強し、理解している
上記評価項目に対する評価はグレード4～グレード0に分類し、以下のように行う（なおⅢ.内容については点数を2倍とする）
・グレード4：大変優れている
10点
・グレード3：優れている
8点
・グレード2：やや努力が必要である
6点
・グレード1：かなり努力が必要である 4点・グレード0：評価できない 未発表
0点◎中間試験：30％
・第1回～第8回までの疾患に関する問題を作成 （100点満点）◎期末試験：30％
・第10回～第15回までの疾患に関する問題を作成（100点満点）〇到達目標の60%以上に達したものを合格とする。
〇成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。
〇達成目標の60％に達しなかった者は再試験を１回だけ行い、目標の60%以上に達したものをC表
記60点として合格とする。

教科書・病態を理解して組み立てる 「薬剤師のための疾患別薬物療法」改訂第2版 Ⅰ 日本医療薬学会編集 南江堂（2018）
・みてわかる薬学シリーズ 図解薬理学 第１版 鍋島俊隆 他編 南山堂(2015)
原則として教科書に準拠して授業を進める、教科書だけで不十分な内容については補助資料として適宜プリントを配布する。

参考書

8大疾患･35症例から臨床を考える「実践事前実習テキスト」上
書店(2018)

履修上の注意本科目は総合医療薬学講座の中の一つであり、改訂コア･カリキュラムに記載された8大疾患に含まれる『がん』を学ぶものでもある。
本講座を学ぶことによって、臨床現場で必要となる悪性腫瘍の基礎知識と薬物療法について学ぶことができる。実務実習に臨んだ際に、当該症例に対応できるようしっかり学習してもらいたい。
授業を受ける前に講義予定項目を確認し、教科書の該当範囲を読んでから講義に臨むこと。
また、講義の後は必ず復習をすること。判らないことをそのままにしないで、参考書等で調べること。それでも理解できなければ、オフィスアワーや次回の講義の時に教員に質問にくること。
なお、障がい等により本講義の受講に際し特別な配慮を要する場合は、薬学部教務係に事前に相談するとともに、初回授業等、早期に授業担当教員に申し出ること。

③④
授業計画

授業内容

第1回

第2回

編著

日本大学薬学部

京都廣川

主なモデル・コ
アカリキュラム
項目

イントロダクション
・腫瘍の定義・組織型分類および病期分類
・悪性腫瘍の検査
・がん罹患の現状およびがん死亡の現状
・悪性腫瘍のリスクおよび予防要因
・悪性腫瘍の治療における薬物療法の位置づけについて学ぶE2-(7)-⑦-1,2,3

肺癌
E2-(7)-⑧-9・肺癌の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・肺癌の薬物療法(プラチナ製剤、トポイソメラーゼ阻害薬、微小管阻害剤、チロシンキナー
ゼ阻害剤、血管新生阻害剤、免疫チェックポイント阻害剤、ＣDDPレジメン、CBCDAレジ
188

メンなど）について学ぶ
・肺癌治療薬の薬理について学ぶ

第3回

乳癌
・乳癌の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・乳癌の薬物療法（選択的エストロゲンモジュレーター、アロマターゼ阻害薬、ポリポリメ
E2-(7)-⑧-13ラーゼ阻害薬、抗HER2ヒト化モノクロール抗体、抗VEGFヒト化モノクロール抗体、微小管阻害薬、アルキル化薬、EC療法など）について学ぶ
・乳癌治療薬の薬理について学ぶ

第4回

前立腺癌、子宮癌、卵巣癌
・前立腺癌、子宮癌、卵巣癌の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・前立腺癌、子宮癌、卵巣癌の薬物療法（抗男性ホルモン薬、男性ホルモン合成阻害薬、LH
E2-(7)-⑧-11-RHアゴニスト、タキサン系薬、AP療法、DP療法、TC療法、TP療法、抗VEGFヒト化モノ
クロール抗体、PARP阻害薬など） について学ぶ
・前立腺癌、子宮癌、卵巣癌治療薬の薬理について学ぶ

第5回

食道癌
・食道癌の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・食道癌の薬物療法（フッ化ピリミジン系薬、プラチナ系薬、タキサン系薬、FP療法、CF
療法、DCF療法など）について学ぶ
・食道癌治療薬の薬理について学ぶ

第6回

胃癌
・胃癌の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・胃癌の薬物療法（分子標的薬、免疫チェックポイント阻害薬、トポイソメラーゼ阻害薬、 E2-(7)-⑧-8
タキサン系、S-1、SOX療法、XP療法など）について学ぶ
・胃癌治療薬の薬理について学ぶ

第7回

大腸癌
・大腸癌の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・大腸癌の薬物療法（FOLFOX療法、mFOLFOX6療法、FOLFIRI療法、XELOX療法、Cape E2-(7)-⑧-8
OX療法、分子標的薬など)について学ぶ
・大腸癌治療薬の薬理について学ぶ

第8回

中間試験
第1回～第7回の内容についての理解度を筆記試験により確認する。
試験範囲は第1回～第7回までの全ての項目とする。
試験終了後、本中間試験のフィードバックを行う

E2-(7)-⑧-8

E2-(7)-⑦-1,2,3
E2-(7)-⑧-8,9E2-(7)-⑧-11,13

第9回

肝癌
・肝癌の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・肝癌の薬物療法（分子標的薬、肝動脈化学塞栓術、肝動注化学療法、フッ化ピリミジン系 E2-(7)-⑧-8薬など）について学ぶ
・肝癌治療薬の薬理について学ぶ

第10回

膵癌
・膵癌の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・膵癌の薬物療法（代謝拮抗薬、分子標的薬、S-1、FOLFIRINOX療法など）について学ぶ・膵癌治療薬の薬理について学ぶ

E2-(7)-⑧-8

第11回

血液腫瘍（白血病、リンパ腫、多発性骨髄腫など）
・血液腫瘍の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・血液腫瘍の薬物療法（チロシンキナーゼ阻害薬、分子標的薬、Ara-C、アントラサイクリ
ン系薬、CAG療法、R-CHOP療法、EPOCH療法、VCD療法、VRD療法について学ぶ
・血液腫瘍治療薬の薬理について学ぶ

E2-(7)-⑧-8

第12回

頭頚部および感覚器の悪性腫瘍
・脳腫瘍、喉頭・咽頭癌、鼻腔・副鼻腔癌、口腔癌などの病態（病態生理、症状等）について学ぶ・脳腫瘍、喉頭E2-(7)-⑧-10
・咽頭癌、鼻腔・副鼻腔癌、口腔癌などの薬物療法（プラチナ系薬、分子標的薬、タキサン
系薬、S-1、免疫チェックポイント阻害剤など）について学ぶ
・頭頚部および感覚器の悪性腫瘍の治療薬の薬理について学ぶ

第13回

腎・尿路系の悪性腫瘍
・腎・尿路系の悪性腫瘍の病態（病態生理、症状等）について学ぶ
・腎・尿路系の悪性腫瘍の薬物療法（免疫チェックポイント阻害剤、分子標的薬、免疫療法 E2-(7)-⑧-12など）について学ぶ・腎・尿路系の悪性腫瘍治療薬の薬理について学ぶ

第14回

骨肉腫
・骨肉腫の病態（病態生理、症状等）について学ぶ

E2-(7)-⑧-7189

・骨肉腫の薬物療法（アントラサイクリン系薬、VDC+IE療法などの）について学ぶ
・骨肉腫治療薬の薬理について学ぶ

第15回

第16回

〇抗悪性腫瘍薬のまとめ、抗悪性腫瘍薬の副作用、抗悪性腫瘍薬に対する耐性獲得機構について学ぶ
E2-(7)-⑧-1,2,3〇がん終末期医療と緩和ケア
E2-(7)-⑩-1
E2-(7)-⑨-1,2・がん終末期の病態（病態生理、症状等）について学ぶ・がん性疼痛の病態（病態生理、症状等）と薬物療法（オピオイド鎮痛薬、非オピオイド鎮
痛薬、鎮痛補助薬など）について学ぶ
・緩和ケアについて学ぶ
定期試験（期末試験）
第9回～第15回の内容についての理解度を筆記試験により確認する。
試験範囲は第9回～第15回までの全ての項目とする。

E2-(7)-⑧-1,2,3
E2-(7)-⑧-7,8E2-(7)-⑧-10,12
E2-(7)-⑨-1,2E2-(7)-⑩-1

試験終了後、本定期試験のフィードバックを行う

注意

1回完結型の講義が多いので、予習は勿論であるが、しっかり復習をすること。
こまめな予習・復習は授業内容のより深い理解・定着に非常に効果的であり、中間・期末試験に臨む際に有効である。
課題発表の際は、発表内容についてしっかり理解し、十分準備して臨むこと。
なお、授業の担当・順番及び講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は教官より適宜指示を行う。

オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官宛メールでアポイントを取ることを強く推奨する。

ナンバリングコード
99P4409

190

【工学部

授業科目表・カリキュラムマップ】［ 授 業 科 目 表 ］
一般科目一覧表（各学科共通）
標準履修学年及び単位
1年
2年
3年
4年

授業科目名
◆ 英

語
（必修）◆ 【６単位】

Reading in English 1
Reading in English 2
Oral Communication in English 1
Oral Communication in English 2
Advanced Reading in English 1
Advanced Reading in English 2

1
1
1
1

キャリア基礎１◆ 人間科学（必修）◆ 【１単位】

2
2
2
2
2
2

1
1

１

◆ 人間科学（選択）◆ 【15単位】

言語表現法
キャリア開発Ⅰ
キャリア開発Ⅱ
地域社会学
社会統計学
職業教育
ボランティア活動
哲 学
論理学
倫理学
応用倫理学
心理学
法 学
経済学
社会学
歴史学
国際事情
環境論
生命と環境
教養の系譜
健康科学
スポーツリーダー論
生涯スポーツ教育論
体育実習
ドイツ語Ⅰ
ドイツ語Ⅱ
Advanced Oral Communication in English 1
Advanced Oral Communication in English 2
日本語１
日本語２
日本事情１
日本事情２

表Ⅷ－１

2

1
1
２
２
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
２
2
1
1
1
1
1

1
2

一般科目一覧表（備考）
1．週時間は半期を基準とする。
2．
【 】内は各区分ごとの卒業所要単位数を表す。
3．日本語１、２及び日本事情１、２は外国人留学生対象科目です。

191

1
2

週時間

２

2

1
1

2
1
1
２
2
通隔2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
２
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

一般科目カリキュラムマップ
学習・教育到達目標と各科目の関係
卒業のための◎は主体的に含む科目○は付随的に含む科目
必修
・
選択
Ａ
Ｂ

授業科目の名称

英語

Reading in English 1

必修◎

Reading in English 2

必修◎

Oral Communication in English 1

必修◎

Oral Communication in English 2

必修◎

Advanced Reading in English 1

必修

◎
◎

Advanced Reading in English 2

必修

言語表現法

選択

キャリア基礎

必修◎

キャリア開発Ⅰ

選択

○
○

○

キャリア開発Ⅱ

選択

職業教育

選択

○

哲学

選択

○

論理学

選択

○

倫理学

選択

○

応用倫理学

選択

◎

一

選択

○

選択

○

選択

〇

選択

○

国際事情

目

歴史学

科

経済学
社会学

間

○

人

○

科

選択
選択

般

心理学
法学

学

環境論

選択

○

生命と環境

選択

○

健康科学

選択

○

体育実習

選択

○

生涯スポーツ教育論

選択○

スポーツリーダー論

選択

○

ドイツ語Ⅰ

選択

○

ドイツ語Ⅱ

選択

○

ボランティア活動

選択

○

地域社会学

選択

○

社会統計学

選択

○

教養の系譜

選択

○

Advanced Oral Communication in English 1

選択

Advanced Oral Communication in English 2

選択○＊ 日本語１

選択

○

日本語２

選択

○

日本事情１

選択

○

日本事情２

選択

○

○

＊日本語１，日本語２，日本事情１，日本事情２は外国人留学生対象科目です。
共通教育センター 学習・教育到達目標
Ａ：広い視野での社会観と社会的責任感の習得
世界には多様な人種、文化、習慣、価値観などがあることを理解し、自分たちの文化や価値観、利益だけなく、他者の立場からも物事を考えることができる能力とその素養を身につける。また、科学技術と社会や自然との相互関係を理解し、科学技術を学ぶ者として持つべき社会貢献の意識と社会的責任感を身につける。
Ｂ：コミュニケーション能力
日本語及び英語による口頭や文章での論理的表現能力を身につけ、プレゼンテーションや討論の方法を習得することにより、国際的に通用するコミュニケーションの基礎能力を身につける。

192

［ 授 業 科 目 表 ］
機械工学科 基礎科目・専門科目一覧表
授業科目名

標準履修学年及び単位
1年

2年

3年

4年

授業科目名

週時間

◆基礎科目「基幹基礎」（必修）◆【18単位】

標準履修学年及び単位
1年

2年

3年

4年

週時間

◆専門科目（選択）◆

基礎数学

2

2

確率・統計

2

2

基礎物理

2

2

機械計測学

2

2

線形代数Ⅰ

2

2

制御工学Ⅱ

2

2

微分積分学及び演習

3

3

コンピュータシステム

22

物理学及び演習

3

3

プログラミング演習Ⅰ

2

2

物理学実験

2

4

プログラミング演習Ⅱ

2

2

コンピュータ演習Ⅰ

2

2

地域産業論

2

コンピュータ演習Ⅱ

2

2

インターンシップ

1

集中

CAD演習

2

2

自動制御

2

2

設計製図Ⅱ

2

2

3

熱力学Ⅱ

2

2

◆基礎科目「基幹基礎」（選択）◆
基礎化学

2

2

◆基礎科目「専門基礎」（必修）◆【21単位】
工学数学及び演習

3

一般力学及び演習

3

2

3

流体力学Ⅱ

2

2

熱力学Ⅰ及び演習

3

3

機械力学Ⅱ

2

2

材料力学Ⅰ及び演習

3

3

機械材料工学22

制御工学Ⅰ及び演習

3

3

伝熱工学

2

2

機械力学Ⅰ及び演習

3

3

ロボット工学22

流体力学Ⅰ及び演習

3

3

材料力学Ⅱ

2

2

デザイン工学Ⅰ2

2◆専門科目（必修）◆【18単位】
機械工学通論2

デザイン工学Ⅱ

2

2

設計製図Ⅰ

2

2

センサ工学

2

2

機械工作実習通22

科学英語・発表技術2

2

機械工学実験Ⅰ

2

4

特許法

2

2

通6

経営工学

2

2

電気電子工学通論Ⅰ22

2

機械工学実験Ⅱ

4

卒業研究

6

◆専門科目（選択）◆【45単位】

電気電子工学通論Ⅱ2

2

研究入門セミナー

1

1

感性工学

2

2

コンピュータ概論

2

2

地域技術学

2

2

機械数学Ⅰ

2

2

自動車工学

2

機械系基礎英語22

航空宇宙工学

2

2

2

機械数学Ⅱ

2

2

メカトロニクス

2

2

機構学

2

2

燃焼工学

2

2

機械工作法

2

2

機器制御

2

2

リーダーシップ論（備考）
1．週時間は半期を基準とする。
2．
【】内は各区分ごとの卒業所要単位数を表す。

193

2

2

機械工学科
授業科目の名称

カリキュラムマップ
学習・教育到達目標に対する関与の程度

卒業
のための
必修
・
選択

英
語
一
般
人
間

科 目

科
学
基 幹 基 礎

基
礎
科
目

専門基礎

Reading in English 1
Reading in English 2
Oral Communication in English 1
Oral Communication in English 2
Advanced Reading in English 1
Advanced Reading in English 2
言語表現法
キャリア基礎キャリア開発Ⅰ
キャリア開発Ⅱ
職業教育
哲学
論理学
倫理学
応用倫理学
心理学
法学
経済学
社会学
歴史学
国際事情
環境論
生命と環境
健康科学
体育実習
生涯スポーツ教育論
スポーツリーダー論
ボランティア活動
ドイツ語Ⅰ
ドイツ語Ⅱ
地域社会学
社会統計学
教養の系譜
Advanced Oral Communication in English 1
Advanced Oral Communication in English 2

必修
必修
必修
必修
必修
必修
選択
必修
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択

基礎数学
基礎物理
基礎化学
線形代数Ⅰ
微分積分学及び演習
物理学及び演習
物理学実験
コンピュータ演習Ⅰ
コンピュータ演習Ⅱ
工学数学及び演習
一般力学及び演習
熱力学Ⅰ及び演習
材料力学Ⅰ及び演習
制御工学Ⅰ及び演習
機械力学Ⅰ及び演習
流体力学Ⅰ及び演習

必修
必修
選択
必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修

◎印は主体的に含んでいる科目○印は付随的に含んでいる科目

Ａ

◎
○
○
○
○
○
○
◎
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

○
○
○

Ｂ

Ｄ

Ｅ

Ｆ

○
○

○
○

○
○

194

Ｃ

◎
◎
◎
◎
◎
◎
○

◎
◎
○
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎

◎
◎
◎

○
○
◎
◎
○
◎
◎
◎
◎
◎
◎

○

機械工学科
授業科目の名称必 修 科 目
専
門
科

選

目

択
科
目

機械工学通論
設計製図Ⅰ
機械工作実習機械工学実験Ⅰ
機械工学実験Ⅱ
卒業研究
研究入門セミナー
コンピュータ概論
機械数学Ⅰ
機械数学Ⅱ
機構学
機械工作法
確率・統計
機械計測学
制御工学Ⅱ
コンピュータシステム
プログラミング演習Ⅰ
プログラミング演習Ⅱ
インターンシップ
ＣＡＤ演習
自動制御
設計製図Ⅱ
熱力学Ⅱ
流体力学Ⅱ
機械力学Ⅱ
機械材料工学
伝熱工学
ロボット工学
材料力学Ⅱ
デザイン工学Ⅰ
デザイン工学Ⅱ
センサ工学
科学英語・発表技術
特許法
経営工学
電気電子工学通論Ⅰ
電気電子工学通論Ⅱ
感性工学
航空宇宙工学
自動車工学
メカトロニクス
燃焼工学
機器制御
リーダーシップ論
地域技術学
地域産業論
機械系基礎英語

カリキュラムマップ
学習・教育到達目標に対する関与の程度

卒業
のための
必修
・
選択
必修
必修
必修
必修
必修
必修
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択

◎印は主体的に含んでいる科目○印は付随的に含んでいる科目

Ａ

Ｂ

Ｃ

◎

○
○
○

○

○
○

○

○
○
○
○

195

Ｅ

Ｆ

◎
◎
◎
◎
◎
○

◎
◎
◎
◎
◎
◎
○

○
○

○

○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

○

○

○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

○
○
◎

○
○
◎
○
○
○
○
○

○
○
○

○
◎

Ｄ

○
○

◎
◎

○

［ 授 業 科 目 表 ］
電気工学科 基礎科目・専門科目一覧表
授業科目名

標準履修学年及び単位
1年

2年

3年

4年

授業科目名

週時間

◆基礎科目「基幹基礎」（必修）◆【14単位】

標準履修学年及び単位
1年

2年

3年

4年

週時間

◆専門科目（選択）◆

線形代数Ⅰ

2

2

発変電工学

2

2

微分積分学及び演習

3

3

送配電工学

2

2

物理学及び演習

3

3

制御工学Ⅰ

2

2

物理学実験

2

4

制御工学Ⅱ

2

2

コンピュータ演習Ⅰ

2

2

電気回路Ⅲ

2

2

コンピュータ演習Ⅱ22

電気電子回路演習

2

2

確率・統計

2

◆基礎科目「基幹基礎」（選択）◆

2

基礎数学

2

2

インターンシップ

基礎物理

2

2

アルゴリズム論

2

2

基礎化学

2

2

ソフトウェア工学

2

2

電気回路Ⅳ

2

2

2

2

◆基礎科目「専門基礎」（必修）◆【10単位】

1

集中

工学数学及び演習

3

3

地域産業論

一般力学及び演習

33

電気電子材料学

2

2

線形代数Ⅱ

2

2

電子回路Ⅱ

2

2

2

電気通信工学

2

2

電気機器学

2

2

特許法

2

2

電磁気学Ⅰ

2

◆基礎科目「専門基礎」（選択）◆
化学実験

2

4

◆専門科目（必修）◆【29単位】

経営工学

2

2

プログラミング基礎

11

科学英語・発表技術

22

電気工学特別講義22

電子デバイス工学

2

2

電気回路Ⅰ

2

2

情報理論

2

2

電気回路Ⅱ

2

2

データベース論

2

2

電子回路Ⅰ

2

2

プログラミング実習Ⅱ

2

4

電気工学実験Ⅰ4

通6

プログラミング実習Ⅲ

2

4

ディジタル回路

22

コンピュータグラフィックス

2

2

プログラミング実習ⅠＡ

2

4

自動制御

2

2

プログラミング実習ⅠＢ

2

4

デザイン工学Ⅰ22

通6

デザイン工学Ⅱ

2

2

電気機械設計2

2

電気工学実験Ⅱ

4

卒業研究

6

◆専門科目（選択）◆【45単位】
コンピュータ概論

2

感性工学

2

2

2

高周波回路

2

2

電気数学

2

2

パワーエレクトロニクス

2

2

電磁気学Ⅱ

2

2

人工知能

2

2

電気電子計測2

2

エレクトロニクス特論22

電子物性工学Ⅰ

2

2

ネットワーク概論22

電子物性工学Ⅱ22

施設管理電気法規

2

2

量子力学

2

2

地域技術学

2

2

コンピュータシステム

2

2

電力系統工学

2

2

電波法

2

2

メカトロニクス2

2

リーダーシップ論（備考）
1．週時間は半期を基準とする。
2．
【 】内は各区分ごとの卒業所要単位数を表す。

196

2

2

電気工学科

カリキュラムマップ
学習・教育目標に対する関与の程度◎印は主体的に含んでいる科目○印は付随的に含んでいる科目

授業科目の名称
Ａ
英
語
一
般
科

人

目

間
科
学

礎

基 幹 基 礎

基
科
目

専門基礎
必 修 科 目専 門 科 目

Reading in English 1
Reading in English 2
Oral Communication in English 1
Oral Communication in English 2
Advanced Reading in English 1
Advanced Reading in English 2
言語表現法
キャリア基礎キャリア開発Ⅰ
キャリア開発Ⅱ
職業教育
哲学
論理学
倫理学
応用倫理学
心理学
法学
経済学
社会学
歴史学
国際事情
環境論
生命と環境
健康科学
体育実習
生涯スポーツ教育論
スポーツリーダー論
ドイツ語Ⅰ
ドイツ語Ⅱ
ボランティア活動
地域社会学
社会統計学
教養の系譜
Advanced Oral Communication in English 1
Advanced Oral Communication in English 2
基礎化学
基礎数学
基礎物理
線形代数Ⅰ
微分積分学及び演習
物理学及び演習
物理学実験
コンピュータ演習Ⅰ
コンピュータ演習Ⅱ
工学数学及び演習
一般力学及び演習
線形代数Ⅱ
化学実験
電磁気学Ⅰ
プログラミング基礎
電気工学特別講義
電気回路Ⅰ
電気回路Ⅱ
電子回路Ⅰ
電気工学実験Ⅰ

◎
○
○
○
○
○
○
◎
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

Ｂ

Ｄ

○
○

○
○
○
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
○
◎
◎

Ｆ

◎

○

◎

197

Ｅ

○
○

○
○

○

Ｃ

◎
◎
◎
◎
◎
◎
○

◎
◎
◎
◎
◎
◎

◎

電気工学科

カリキュラムマップ
学習・教育目標に対する関与の程度◎印は主体的に含んでいる科目○印は付随的に含んでいる科目

授業科目の名称必 修 科 目

Ａ

専
門
選

科

択

目

科
目

ディジタル回路
プログラミング実習ⅠＡ
プログラミング実習ⅠＢ
電気工学実験Ⅱ
卒業研究
コンピュータ概論
電気数学
電磁気学Ⅱ
電気電子計測電子物性工学Ⅰ
電子物性工学Ⅱ
量子力学
コンピュータシステム
発変電工学
送配電工学
制御工学Ⅰ
制御工学Ⅱ
電気回路Ⅲ
電気回路Ⅳ
電気電子回路演習
確率・統計
インターンシップ
アルゴリズム論
電気電子材科学
電子回路Ⅱ
電気通信工学
電気機器学
特許法
経営工学
科学英語・発表英語
電子デバイス工学
ソフトウェア工学
情報理論
コンピュータグラフィックス
データベース論プログラミング実習Ⅱ
プログラミング実習Ⅲ
自動制御
デザイン工学Ⅰ
デザイン工学Ⅱ
電気機械設計感性工学
電力系統工学高周波回路
エレクトロニクス特論
パワーエレクトロニクス
人工知能
電波法
施設管理電気法規
リーダーシップ論
メカトロニクス
地域技術学
地域産業論
ネットワーク概論

Ｂ

Ｃ
○
○

○

○

◎
○
◎

Ｄ

Ｅ

Ｆ

◎
◎
◎
◎

◎
◎
◎
◎
◎
◎

◎
◎
◎
◎

◎
◎
◎
○

○
○

○

○
○

○

○

○

○

◎
◎
◎
◎
○
◎
○
○
○
○
◎
◎
◎

○
○

○
○

◎
○
○
○
○
◎
○
○
○

○
○

198

○
○
○
○
○
○
○
○
○

○
○

○
○
◎
◎
○

◎

［ 授 業 科 目 表 ］
応用化学科 基礎科目・専門科目一覧表
授業科目名

標準履修学年及び単位
週時間
1年 2年 3年 4年◆基礎科目「基幹基礎」（必修）◆【16単位】

基礎化学
線形代数Ⅰ
微分積分学及び演習
物理学Ⅰ及び演習
物理学実験
コンピュータ演習Ⅰ
コンピュータ演習Ⅱ

2
2
3
3
2
2
2

2
2
3
3
4
2
2

基礎数学
基礎物理

2
2

2
2

3
3
2
2

3
3
2
4

◆基礎科目「基幹基礎」（選択）◆◆基礎科目「専門基礎」（必修）◆【10単位】

工学数学及び演習
物理学Ⅱ及び演習
化学
化学実験◆基礎科目「専門基礎」（選択）◆

線形代数Ⅱ
生物学
地学１
地学２
地学実験

2
2
2
2
1

2
2
2
2
1

無機分析化学実験
有機化学実験
物理化学実験
応用物性実験
生体物質化学実験
卒研輪講
卒業研究

2
2

4
4
4
2
2

◆専門科目（必修）◆【16単位】
2
1
1

2
6

◆専門科目（選択）◆【58単位】

無機化学Ⅰ※
無機化学演習有機化学Ⅰ※
有機化学演習
応用化学入門
物理化学Ⅰ※
物理化学演習
物理化学Ⅱ
無機化学Ⅱ
有機化学Ⅱ
量子化学

2
1
2
1
1

2
1
2
2
2
2

2
隔2
2
隔2
隔2
2
隔2
2
2
2
2

授業科目名

◆専門科目（選択）◆

分析化学
機器分析
有機合成化学Ⅰ
化学工学
化学工学演習Ⅰ
化学工学演習Ⅱ
有機工業化学
物性工学Ⅰ
生化学Ⅰ
生化学Ⅱ
構造化学
分子生物学基礎地域産業論
インターンシップ
環境工学セミナー
無機合成化学
生物物理学
結晶構造
物性工学Ⅱ
電子材料
界面科学
高分子科学Ⅰ
高分子科学Ⅱ
機能性有機材料
無機材料化学
有機合成化学Ⅱ
エネルギー化学
分子生物学Ⅰ
分子生物学Ⅱ
科学英語・発表技術
デザイン工学
感性工学
地域技術学
経営工学
特許法
応用化学特別講義Ａ
応用化学特別講義Ｂ
リーダーシップ論※印の「無機化学Ⅰ」、「有機化学Ⅰ」、「物理化学Ⅰ」は３科目から２科目選択必修（備考）
1．週時間は半期を基準とする。
2．
【

標準履修学年及び単位
週時間
1年 2年 3年 4年】内は各区分ごとの卒業所要単位数を表す。

199

2
2
2

2
2
2
2
2
2

2

2
2
2
2
隔2
隔2
2
2
2
2
2
2

2
1
1

2

1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

集中
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

2
2
2
2

2
2
2
2
2
2
集中
集中
2

2
2

2
2

1
1
2

2
2

応用化学科
授業科目の名称

英
語
一
般
科

人

目

間
科
学
基 幹 基 礎

基
礎
科
目

専門基礎

Reading in English 1  
Reading in English 2
Oral Communication in English 1
Oral Communication in English 2
Advanced Reading in English 1
Advanced Reading in English 2
言語表現法
キャリア基礎キャリア開発Ⅰ
キャリア開発Ⅱ
職業教育
哲学
論理学
倫理学
応用倫理学
心理学
法学
経済学
社会学
国際事情
環境論
生命と環境
健康科学
体育実習
生涯スポーツ教育論
スポーツリーダー論
ボランティア活動
地域社会学
社会統計学
教養の系譜
歴史学
ドイツ語Ⅰ
ドイツ語Ⅱ
Advanced Oral Communication in English 1
Advanced Oral Communication in English 2
基礎数学
基礎物理
基礎化学
線形代数Ⅰ
微分積分学及び演習
物理学Ⅰ及び演習
物理学実験
コンピュ－タ演習Ⅰ
コンピュ－タ演習Ⅱ
工学数学及び演習
物理学Ⅱ及び演習
化学
化学実験
線形代数Ⅱ
生物学
地学１
地学２
地学実験

カリキュラムマップ
学習・教育到達目標に対する関与の程度

卒業
のための
必修
・
選択

必修
必修
必修
必修
必修
必修
選択
必修
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択

◎印は主体的に含んでいる科目○印は付随的に含んでいる科目

Ａ

◎
○
○
○
○
○
○
◎
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

Ｂ

Ｃ

Ｄ

Ｅ

○

○

Ｆ

◎
◎
◎
◎
◎
◎
○

○
○
○
○

選択

選択
選択
選択
選択
必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修

○
○
○
○

○
○

必修
必修
必修
必修
選択
選択
選択
選択
選択

200

○
○
◎
◎
◎
◎
○
◎
◎
◎
◎
◎
○
○
○
○
○
○

◎

○
◎

○

○

○

応用化学科
授業科目の名称必 修 科 目
専
門
選

科

択

目

科
目

無機分析化学実験
有機化学実験
物理化学実験
応用物性実験
生体物質化学実験
卒研輪講
卒業研究
物理化学Ⅰ
物理化学演習
無機化学Ⅰ
無機化学演習
有機化学Ⅰ
有機化学演習
応用化学入門
物理化学Ⅱ
無機化学Ⅱ
有機化学Ⅱ
量子化学
無機合成化学
分析化学
機器分析
有機合成化学Ⅰ
化学工学
化学工学演習Ⅰ
化学工学演習Ⅱ
有機工業化学
物性工学Ⅰ
生化学Ⅰ
構造化学
分子生物学基礎
インターンシップ
環境工学セミナー
生物物理学
結晶構造
物性工学Ⅱ
電子材料
界面科学
高分子科学Ⅰ
高分子科学Ⅱ
機能性有機材料
無機材料化学
有機合成化学Ⅱ
エネルギー化学
生化学Ⅱ
分子生物学Ⅰ
分子生物学Ⅱ
科学英語・発表技術
経営工学
特許法
応用化学特別講義A
応用化学特別講義B
デザイン工学
リーダーシップ論
地域技術学
地域産業論
感性工学

カリキュラムマップ
学習・教育到達目標に対する関与の程度

卒業
のための
必修
・
選択

必修
必修
必修
必修
必修
必修
必修
選択＊
選択
選択＊
選択
選択＊
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択
選択

◎印は主体的に含んでいる科目○印は付随的に含んでいる科目

Ａ

○
○

Ｂ

○
○

Ｃ

○
○

Ｄ
◎
◎
◎
◎
◎
○
◎
○
◎
○
◎
○
◎

○
◎
◎

○

○
○

○

◎

Ｅ

◎
○
◎

Ｆ
○
○
○
○
○
○
○

◎
◎
○
○
○
○
○
○
○
○
○
◎
○
○
○
○
○
◎
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

◎
◎

○

◎
◎
○
○

＊「物理化学I」、「無機化学I」、「有機化学I」の３科目から２科目は選択必修

201

【薬学部

授業科目表・カリキュラムマップ】［ 授 業 科 目 表 ］
一般科目一覧表

授業科目名

1年

標準履修学年及び単位
2年
3年
4年
5年

◆ 外国語（必修）◆ 【５単位】

Freshman English
Integrated Skills in English A
Integrated Skills in English B
Integrated Skills in English C2
1◆ 外国語（選択）◆ 【４単位】

1
1

Reading and Writing Skills A
Reading and Writing Skills B
Listening and Speaking Skills A
Listening and Speaking Skills B
ドイツ語１
ドイツ語２
健康スポーツ1
学術と地域文化１
学術と地域文化２
哲学
論理学
経済学
法学
心理学
社会学
国際事情
リーダーシップ論
健康スポーツ２

1
1
1
1
1
1

◆ 人間科学（必修）◆ 【２単位】
2◆ 人間科学（選択）◆ 【４単位】
2
２
2
２
2
2
2

202

2
2

2

２

6年

［ 授 業 科 目 表 ］
基礎科目、専門科目、卒業研究一覧表
授業科目名

標準履修学年及び単位
1年 2年 3年 4年 5年 6年

授業科目名◆基礎科目「基幹基礎」（必修）◆【６単位】

基礎化学
入門統計推計学
情報リテラシー

2
2
2

基礎生物学
基礎数理学
入門情報リテラシー

1
1
2

薬理学１
分子細胞生物学
生物統計学
薬理学２
疾病と病態
環境と健康２
薬理学実習
医薬化学
再生医療学
製剤学１
薬物治療学
薬剤学実習
衛生薬学実習レギュラトリーサイエンス
薬剤師論
臨床統計学
医療人入門
バイオ医薬品
総合医療薬学１
総合医療薬学２
総合医療薬学３
総合医療薬学４
製剤学２
疾病の予防
山口県地域医療学１
医療安全学１
山口県地域医療学２
医薬品情報学
医療経済学
薬事法規・社会薬学
漢方概論
健康ビッグデータ解析学
総合医療薬学５
総合医療薬学６
総合医療薬学７
医療安全学２
患者情報学
薬学臨床事前実習
病院薬局実務実習
薬学基礎総論薬剤師業務総論◆基礎科目「基幹基礎」（選択）◆◆基礎科目「専門基礎」（必修）◆【２単位】

科学英語Ａ
科学英語Ｂ

1

1

◆専門科目（必修）◆【168単位】

基礎物理化学生化学１
薬学概論
ヒューマンコミュニケーション１演習
早期体験学習
無機化学
有機化学１
有機化学１演習
生化学２
分析科学
物理化学
ヒューマンコミュニケーション２演習
機能形態学１
薬学倫理
生薬学１
生命物理化学
有機化学２
有機化学２演習
微生物学
臨床分析科学
生化学３
健康と栄養
機能形態学２
生物系実習
薬剤学１
生薬学実習
免疫学
生薬学２
物理・分析科学実習
有機化学３
有機化学３演習
スペクトル解析有機スペクトル解析
有機スペクトル解析実習
生物有機化学
薬剤学２
環境と健康１
有機化学実習
有機合成化学

2
2
2
1
1
2
2
1
2
2
2
1
2
4

2
2
2
1
2
2
2
2
2
1
2
1
2
2
1
2
1
2
2
1
2
2
2
1
2

標準履修学年及び単位
1年 2年 3年 4年 5年 6年
2

2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
5
20
1
2

◆専門科目（選択）◆【４単位】

バイオ・ケモインフォマティクス
放射医科学
創薬化学
インシリコ創薬
卒業研究１
卒業研究２
卒業研究３
（備考）【

203

2
1
2
2

◆卒業研究（必修）◆【６単位】
22】内は各区分の卒業に必要な単位数を表す。

2

薬学部薬学科カリキュラムマップ （2018年度以降入学生用）
１年次
薬学モデル・コアカリキュラムの項目

カリキュラムポリシー（概要）

カリキュラムポリシー（細目）２年次

健康スポーツ1
学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）
哲学（選）
論理学（選）
経済学（選）
法学（選）
心理学（選）
社会学（選）
国際事情（選）リーダーシップ論（選）Pre A【エ】「一般科目」ヒューマニティ豊かな人材を育む

Pre B

Freshman English
Integrated Skills in English A
Reading and Writing Skills A（選）【エ】「一般科目」語学力・コミュニケーション能力を身 Reading and Writing Skills B（選）につける
Listening and Speaking Skills A（選）Listening and Speaking Skills B（選）ドイツ語1（選）ドイツ語2（選）【オ】「基礎薬学」十分な基礎的な科学力を形成する【ツリー②】

C. 薬学基礎C1-C2（物理）及びその関連科目

レギュラトリーサイエンス
薬剤師論
医療人入門
山口県地域医療学1
医療安全学1

山口県地域医療学2
医療経済学
薬事法規・社会薬学
薬学基礎総論

健康スポーツ2（選）学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）
哲学（選）
論理学（選）
経済学（選）
法学（選）
心理学（選）
社会学（選）
国際事情（選）リーダーシップ論（選）健康スポーツ2（選）学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）
哲学（選）
論理学（選）
経済学（選）
法学（選）
心理学（選）
社会学（選）
国際事情（選）リーダーシップ論（選）健康スポーツ2（選）学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）
哲学（選）
論理学（選）
経済学（選）
法学（選）
心理学（選）
社会学（選）
国際事情（選）リーダーシップ論（選）Integrated Skills in English B
Integrated Skills in English C
Reading and Writing Skills A（選）Reading and Writing Skills B（選）Listening and Speaking Skills A（選）Listening and Speaking Skills B（選）ドイツ語1（選）ドイツ語2（選）Reading and Writing Skills A（選）Reading and Writing Skills B（選）Listening and Speaking Skills A（選）Listening and Speaking Skills B（選）ドイツ語1（選）ドイツ語2（選）Reading and Writing Skills A（選）Reading and Writing Skills B（選）Listening and Speaking Skills A（選）Listening and Speaking Skills B（選）ドイツ語1（選）ドイツ語2（選）

科学英語A

科学英語B

基礎化学
入門統計推計学
情報リテラシー
基礎生物学（選）基礎数理学（選）入門情報リテラシー（選）基礎化学
基礎物理化学
分析科学
物理化学

生命物理化学
臨床分析科学
物理・分析科学実習
スペクトル解析

無機化学
有機化学1
有機化学1演習

生薬学1
生薬学2
生薬学実習
有機化学2
有機化学2演習
有機化学3
有機化学3演習
有機化学実習有機スペクトル解析
有機スペクトル解析実習
生物有機化学
有機合成化学

生化学1
生化学2
機能形態学1

学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）健康スポーツ2（選）リーダーシップ論（選）

学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）健康スポーツ2（選）リーダーシップ論（選）【ウ】薬剤師・薬学人として必要なコミュニケーション能 ③コミュニケーション能力
力を身に付けている。
④チーム医療への参画

Reading and Writing Skills A（選）Reading and Writing Skills B（選）Listening and Speaking Skills A（選）Listening and Speaking Skills B（選）ドイツ語1（選）ドイツ語2（選）Reading and Writing Skills A（選）Reading and Writing Skills B（選）Listening and Speaking Skills A（選）Listening and Speaking Skills B（選）ドイツ語1（選）ドイツ語2（選）【ウ】薬剤師・薬学人として必要なコミュニケーション能 ③コミュニケーション能力
力を身に付けている。
④チーム医療への参画⑤基礎的な科学力

微生物学
生化学3
機能形態学2
生物系実習
免疫学

分子細胞生物学

薬学基礎総論薬剤師業務総論

健康と栄養
環境と健康1

環境と健康2
疾病の予防
衛生薬学実習薬学基礎総論薬剤師業務総論

薬剤学1
薬剤学2
薬理学1

生物統計学
薬理学2
薬理学実習
疾病と病態
再生医療学
製剤学1
製剤学2
薬物治療学
薬剤学実習
臨床統計学
バイオ医薬品
総合医療薬学1
総合医療薬学2
総合医療薬学3
総合医療薬学4
医療安全学1
放射医科学（選）医薬品情報学
漢方概論
総合医療薬学5
総合医療薬学6
総合医療薬学7
患者情報学
薬学基礎総論
医療安全学2

薬剤師業務総論

薬物治療学
医療安全学1

医療安全学2
薬学臨床事前実習

薬学概論【カ】「専門科目」スモールグループディスカッションを ヒューマンコミュニケーション1演習
効果的に取り入れた能動的に学習する
ヒューマンコミュニケーション2演習
薬学倫理【ツリー⑨】
早期体験学習
無機化学

薬剤師論
医療人入門
山口県地域医療学1
総合医療薬学1
総合医療薬学2
総合医療薬学3
総合医療薬学4
医療安全学1

山口県地域医療学2
医薬品情報学
総合医療薬学5
総合医療薬学6
総合医療薬学7
医療安全学2

薬学概論
ヒューマンコミュニケーション1演習【キ】「地域医療に貢献」地域医療に貢献できる人材
ヒューマンコミュニケーション2演習
を養成する
薬学倫理
学術と地域文化1（選）【ツリー⑩】
学術と地域文化2（選）早期体験学習レギュラトリーサイエンス
薬剤師論
医療人入門
山口県地域医療学1
医療安全学1
学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）
総合医療薬学1
総合医療薬学2
総合医療薬学3
総合医療薬学4【カ】「専門科目」薬学の各専門分野に関する知識と技能・態度を深化する
D. 衛生薬学【ツリー③～⑧】【ツリー⑥】

E. 医療薬学【ツリー⑦】

F. 薬学臨床【ツリー⑧】

G. 薬学研究

薬剤師業務総論

薬剤師業務総論【ツリー⑤】

早期体験学習学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）【ク】「卒業研究」教育能力・研究能力を持ち、問題解決能力の高い人材を養成する

山口県地域医療学2
医療経済学
薬事法規・社会薬学
薬学基礎総論学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）
医薬品情報学
総合医療薬学5
総合医療薬学6
総合医療薬学7
医療安全学2

卒業研究1【ツリー⑪】

204

薬剤師として求められる基本的な資質①薬剤師としての心構え②患者・生活者本位の視点③コミュニケーション能力④チーム医療への参画【ウ】薬剤師・薬学人として必要なコミュニケーション能 ⑦地域の保健・医療における実践的能力力を身に付けている。
⑨自己研鑽
⑩教育能力

薬学基礎総論高い倫理観と研究心を持ち、薬学をとおして人々の健康を守るという志と自己研鑽力を持った人材を育成する。その基本理念を実現するため、教育課程を編成する。

ディプロマポリシー【ア】薬剤師・薬学人として活躍できる教養と倫理観、基本的な知識・技能を身に付けている。

医薬化学
創薬化学（選）
バイオ・ケモインフォマティクス（選）インシリコ創薬（選）【ツリー④】

A. 基本事項
B. 薬学と社会６年次

薬剤師業務総論

C. 薬学基礎C3-C5（化学）A. 基本事項
B. 薬学と社会

５年次

健康ビッグデータ解析学
薬学基礎総論【ツリー③】

C. 薬学基礎C6-C8（生物）４年次

研究室に配属され卒業研究を開始。また、薬学教育の基本事項を修得し、早期体験 薬学教育の土台となる、有機化学、物理化 薬学教育の中でもより専門性のある科目を病院・薬局における実務実習及び卒業研 学修した薬学コア・カリキュラムのまとめを調剤、服役指導、チーム医療など薬剤師と学習などを通して、薬剤師としての使命感、 学、生化学を中心に、講義・演習・実習を組 学習。患者情報に応じた最適な薬物治療を究を通して、実践的な実務薬学能力や問題 行うとともに、卒業研究を論文にまとめ、研しての職務に必要な知識、技能、態度を身
倫理観を身につける
み合わせて体系的に学ぶ
実施する総合医療薬学を集中的に学ぶ発見。問題解決能力を身につける
究成果の発表を行いますにつける【ウ】薬剤師・薬学人として、豊かな人間性と高い倫
薬学概論
理観を持ち、患者本位の視点で人の命と健康な生
ヒューマンコミュニケーション1演習
活を守るという使命感と責任感を醸成する
ヒューマンコミュニケーション2演習【エ】語学力・コミュニケーション能力を身に付ける
薬学倫理
早期体験学習【ツリー①】

Pre C

３年次⑤基礎的な科学力【イ】薬剤師・薬学人として薬学に関する知識と研究心(研究能力)を身に付け、問題発見・解決能力を身に付けている。

⑥薬物療法における実践的能力

病院薬局実務実習

薬剤師業務総論【ウ】薬剤師・薬学人として必要なコミュニケーション能 ③コミュニケーション能力
力を身に付けている。
④チーム医療への参画

病院薬局実務実習
学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）薬剤師業務総論
学術と地域文化1（選）
学術と地域文化2（選）【エ】薬剤師・薬学人として地域貢献をはじめとして広く⑦地域の保健・医療における実践的能力
社会に貢献する意欲を身に付けている。

卒業研究2

卒業研究3

【イ】薬剤師・薬学人として薬学に関する知識と研究心(研究能力)を身に付け、問題発見・解決能力を身に付 ⑧研究能力
けている。

○山陽小野田市立山口東京理科大学学長室規程
平成30年10月１日
規程第88号改正

平成31年４月１日規程第14号

（設置）
第１条

山陽小野田市立山口東京理科大学（以下「本学」という。）に、学長を補佐する体制を整備するため、学長室を置く。
（目的）
第２条

学長室は、戦略的な大学運営の重要事項に関して、統括的な観点から企画し、総合調整及び推進を図るとともに、学長が円滑な大学運営を遂行できるよう補佐することを目
的とする。
（組織）
第３条

学長室は、次に掲げる者をもって組織する。

(1)

学長

(2)

副学長

(3)

学長特別補佐

(4)

学務部長

(5)

その他学長が必要と認めた者

（業務）
第４条

学長室においては、次に掲げる業務を行う。

(1)

学長が命ずる重点戦略課題の企画、調整及び推進に関すること。

(2)

円滑な大学運営遂行のための学長の補佐に関すること。

(3)

戦略的な教育研究に係る企画、立案及び統括に関すること。

(4)

その他学長室の目的を達成するために必要な事項に関すること。

（学長室会議）第５条

学長室に、学長室会議（以下「会議」という。）を置く。

２

会議は、前条の業務を遂行するため、必要な事項について協議する。

３

会議は、第３条各号に掲げる者をもって組織する。

４

会議に議長を置き、学長をもって充てる。ただし、学長に事故あるときは、学長があらかじめ指名した副学長がその職務を代行する。

５

会議は、第３条各号に掲げる者以外の者の出席を求め、説明又は意見を聴くことができ

205

る。
（タスクフォース）第６条

学長室は、本学が直面する特定の課題について専門的な調査、企画立案を行うため、タスクフォースを置くことができる。
２

タスクフォースに関し、必要な事項は別に定める。
（雑則）

第７条

この規程に定めるもののほか、学長室の運営に関し必要な事項は、学長が別に定め

る。
附

則

１

この規程は、平成30年10月１日から施行する。

２

山陽小野田市立山口東京理科大学学長室会議規程（平成28年規程第84号）は、廃止する。
附則（平成31年４月１日規程第14号）

この規程は、平成31年４月１日から施行する。

206

○山陽小野田市立山口東京理科大学自己点検及び評価実施規程
平成28年４月１日
規程第89号
改正 平成30年３月30日規程第71号（目的）
第１条 この規程は、学校教育法（昭和22年法律第26号）第109条並びに山陽小野田市立山口東京理科大学学則（平成28年学則第１号）第２条第２項及び山陽小野田市立山口東京
理科大学大学院学則（平成28年学則第２号）第２条第２項の規定に基づき、山陽小野田
市立山口東京理科大学（以下「本学」という。）の教育・研究活動、管理・運営に係る自己点検及び評価（以下「自己点検・評価」という。）の実施に関し必要な事項について定
め、もって本学の教育・研究に係る適切な水準の維持及びその充実に資することを目的とする。
（委員会の設置）
第２条 前条に規定する目的を達成するため、本学に、山陽小野田市立山口東京理科大学自己点検・評価委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（審議事項）
第３条 委員会は、次に掲げる事項を審議する。
(1) 自己点検・評価の実施に関する事項(2) 中期計画及び年度計画に関する事項(3) 認証評価機関の評価に関する事項(4) 山陽小野田市公立大学法人評価委員会の評価に関する事項(5) 自己点検・評価の結果に対する改善に関する事項(6) その他自己点検・評価に関する事項（組織）第４条 委員会は、次の委員をもって組織する。
(1) 学長(2) 学部長(3) 研究科長(4) 学生部長(5) 共通教育センター長(6) 地域連携センター長

207

(7) 図書館長(8) 事務部長
２

委員は、理事長が委嘱する。

（委員長）
第５条 委員会に委員長を置く。
２

委員会の委員長は、学長をもって充てる。

３

委員長は、委員会の会議（以下「会議」という。）の議長となる。

４

委員長に事故があるときは、あらかじめ委員長が指名した委員がその職務を代理する。
（議事）第６条 会議は、委員長が招集する。
２

会議は、委員の過半数の出席がなければ開くことができない。

３

出席委員の過半数をもって決し、可否同数のときは、会議において議決を要するときは、議長の決するところによる。

（委員以外の者の出席）第７条 議長が必要と認めたときは、委員以外の者を会議に出席させ、意見又は説明を聴くことができる。
（認証評価機関による評価の受審）第８条 認証評価機関による評価を受審するに当たっては、この規程の規定を準用し、委員会が認証評価機関に提出する本学全体としての自己点検・評価報告書を取りまとめるものとする。
（運営の細則）第９条 この規程に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、委員会が別に定める。
（事務）第10条 委員会に係る事務は、総務課が行う。
附則

この規程は、平成28年４月１日から施行する。
附則（平成30年３月30日規程第71号）

この規程は、平成30年４月１日から施行する。

208

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

取組１

学習・教育目標

プログラムの修了要件

数理・データサイエンス・ＡＩを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付けます。また、学修した数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し活用できる能力を身につけます。

在籍する学部学科に関わらず、数理・データサイエンス・ＡＩに関する科目を履修することを可能とした「学部横断型プログラム」です。教育プログラムを構成する導入・心得・基礎からなるプログラム学習内容（１）から（5）に対応した科目をそれぞれ２単位以上修得した場合、
数理・データサイエンス・AI教育プログラムを修了したと認定します。

数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム カリキュラム表

導入

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラム学習内容

分類

社会における
データ・AI
利活用

科目群

３年次

４年次

修了要件

（１）データ・AIは、現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0
等）に深く寄与しているものであり、私たちの生活と密接に結びついていることを学ぶ

電気工学特別講義●
入門統計推計学●

地域社会学●●●

デザイン工学１●
人工知能●
電気電子工学通論２ ●特許法●●●
臨床統計学●

２単位以上修得（２）社会で活用されているデータ
やデータの活用領域は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得ることを学ぶ

社会学●●●
社会統計学●●●
入門統計推計学●

社会学●●●
地域社会学●●●
社会統計学●●●

社会学●●●
社会統計学●●●
経営工学●●●
人工知能●
臨床統計学●
疾病の予防●

２単位以上修得

社会学●●●
社会統計学●●●
学術と地域文化１ ●

社会学●●●
社会統計学●●●
地域社会学●●●
学術と地域文化１ ●（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例を通し、数理・データサイエンス・AIは、様々な適用領域の知見と組み合わせることで価値を創出することを学ぶ

心得

データ・AI
利活用における留意事項（４）活用に当たっての様々な留意事項（個人情報保護、データ倫理
等）を理解し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項を学ぶコンピュータ概論●●
コンピュータ演習１ ●●●コンピュータ演習２ ●入門情報リテラシー●
情報リテラシー●

基
礎

データ
リテラシー

（５）実データ・実課題（学術デー
タ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として「データを読む、説明する、扱う」といった基本的な活用法を学ぶ

社会統計学●●●
コンピュータ演習１ ●●●コンピュータ演習２ ●入門情報リテラシー●
情報リテラシー●

工学部開講科目： ●機械工学科

２年次

1年次

●電気工学科●応用化学科、薬学部開講科目： ●薬学科

社会学●●●
特許法●●●
社会統計学●●●
地域技術学●●●
デザイン工学１ ● ●人工知能●
臨床統計学●
生物統計学●
学術と地域文化１ ●

学術と地域文化１ ●

２単位
以上修得

２単位
以上修得

社会統計学●●●
確率・統計●●

209

経営工学●●●
社会統計学●●●
生物統計学●

２単位
以上修得

取組２

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの内部質保証
内部質保証の方針

学長室会議

方針・計画作成
学習教育目標の設定
学長の下、教育プログラムの方針・計画
目標等を設定する。

Plan

数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムを踏まえ、恒常的かつ継続的な大学自らの検証に基づき、適切な水準を維持するとともに、質の維持、向上、改善に努める。

方針・計画
学部・学科

全学的な教育活動

ActionDo

向上・改善

教育プログラムを構成する授業の担当教員が数理・データサイエン
ス・AI教育を実施する

実施

学長室会議

評価結果を受けて改善策の検討（次年度へ継続）
検証結果を踏まえ、教育プログラムの質の向上、改善に向けた検討、立案を行う。

Check

点検・評価

自己点検・評価委員会

学習成果及び達成度の確認
検証、自己点検・評価
自己点検・評価委員会が、教育プログラ
ムと学習成果に関する検証を行う。

210

取組３

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの特色

課題解決型の文理融合数理･データサイエンス教育

産業界と連携したデータサイエンス教育

地方自治体と大学とが連携し、山陽小野田市役所が有する高齢化に関するデータを統計的に分析・解釈し、グループワークで解決策を考え、最終報告を山陽小野田市役所職員に向けて発表
する、課題解決型の文理融合「数理・データサイエンス」教育に取り組んでいる。

本学が立地する山陽小野田市内の企業と連携・協力し、地域企業が抱える技術的課題について、グループで解析し解決することを試み、その成果を学生自身が発表し、わかりやすく伝える
ことを通し、地域産業界と連携したデータサイエンスの教育に取り組んでいる。

地域課題解決に向けた情報技術の活用

薬学と工学とが連携する薬工連携教育プログラム

持続可能な地域社会にするために、ビッグデータを活用するとともに、本学が立地する山陽小野田市内でフィールドワークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域の課題を明らかにし、新しいビジネスチャンス見つけるための教育に取り組んでいる。

薬学部と工学部とを有する薬工系大学という本学の特色を生かした、薬工連携による相乗効果を基盤として、数理・デー
タサイエンス・AIに長けた人材を育成する学部横断型教育プ
ログラムとして、学生の専門性を踏まえた数理・データサイ
エンス・AI教育に取り組んでいる。

学生の関心を高め、知識・技術を偏りなく修得

学習支援システムと補完的教育

なぜ、数理・データサイエンス・AIの技術が必要になっている
か、社会での様々なAI・IoT活用の最新動向を紹介することにより好奇心を促し、数理情報の知識、数理情報を利用したデザイ
ン能力、情報倫理を修得できる教育に取り組んでいる。

講義の復習支援、授業のオンデマンド配信、学生の履修管理、学生による授業評価アンケート実施等を、e-PortfolioやLMS（Learning Management System）上で行っている。また、「学習サポート教室」を開設し、授業時間外の補完的対面教育に取り組んでいる。
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