シラバス情報
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教員名 ： 矢崎 敬人
教員名 ： 北山 大輔
教員名 ： 三木 良雄
教員名 ： 八木 勲
教員名 ： 橘 完太
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開講年度
2025年度
開講学期
後期
科目名
情報科学実験
授業種別
実習
科目名（英語）
Information Science Experiments
授業情報(授業コード・クラス・授業形態)
A1000301 情報科学実験 [J3]【DEF】[連続][対面]
担当教員
矢崎 敬人、北山 大輔、三木 良雄、八木 勲、橘 完太
単位数
2.0単位
曜日時限
後期(3Q)(月曜2限、月曜3限)、後期(4Q)(月曜2限、月曜3限)
キャンパス
八王子
教室
15-103 Izumi04
学位授与の方針
1 基礎知識の修得 0 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 60 ％ 3 汎用的問題解決力の修得 40 ％ 4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％ 具体的な到達目標
毎回の実験目標を達成し、その結果をレポートにまとめることとする。
受講にあたっての前提条件
これまでに受講した関連の講義内容について，よく復習しておくこと。
授業の方法とねらい
5つのテーマの実験を行い情報科学の基礎知識を体得する．「シミュレーション」では計算機による数値実験を学ぶ．「音声処理」「データ分析」の実験にて，ビッグデータの多くを構成する音声情報および表形式データの扱い方に触れる．「位置速度情報システム」と「Webアンケートシステム」では，より実用に近い，GPSの活用とWebサーバ上のデータベース構築をそれぞれ学ぶ．
AL・ICT活用
PBL（課題解決型学習）／反転授業／ディスカッション・ディベート／グループワーク／プレゼンテーション／実習・フィールドワーク／e-ラーニング等ICTを活用した自主学習支援
第1回
授業形態
対面
事前学習
これまでに受講した関連の講義内容について，よく復習しておく．
実験（1）の他，アップロードされている実験テーマのテキストを印刷の上，熟読し，内容を理解しておく． 4時間
授業内容
ガイダンス
システム数理学実験の目的と内容について説明する．また担当教員，TAの紹介を行う． 実験（1）について，基礎知識の講義とレポート作成の指導を行う． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第2回
授業形態
対面
授業内容
実験（1）位置速度情報システム（TPVの保存）
（予習）使用言語pythonの基本的な文法を知っておく．その際，ChatGPTなど生成AIも駆使して学習することが望ましい．GPSの測定原理を理解し、IoT (Internet of Things) についての基礎知識も得ておくこと． （ねらい）GPS (Global Positioning System) を利用し位置速度情報を扱うシステムをオブジェクト指向設計し実装する （内容） １）ノートPCと小型コンピュータをSSH通信する． ２）小型コンピュータとGPS受信機を持ち歩いてTPV情報をCSVファイルに保存するシステムをOOD，OOP実装する． ※PC: Personal Computer ※SSH: Secure SHell ※TPV: Time Position Velocity ※CSV: Comma Separated Variable ※OOD，OOP: Object Oriented Design，Object Oriented Programming （得られること）上記内容の理解に加えて，各機器設定の調べ方，デバッグ方法，実験使用機器の製造者・型番・シリアル番号等の詳細や一挙手一投足を年月日時分とともに実験ノートに記録する習慣．製造者視点を持てる善き利用者・工学者としての考え方． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第3回
授業形態
対面
授業内容
実験（1）位置速度情報システム（移動情報の計算と記録）
（予習）GPSの測定原理を理解し，IoT (Internet of Things) についての基礎知識も深めておくこと． （ねらい）GPS (Global Positioning System) を利用し位置速度情報を扱うシステムをオブジェクト指向設計し実装する （内容）前週に引き続き， ３）TPV情報から移動情報を計算し，記録するシステムをOOD，OOP実装する． （得られること）上記内容の理解に加えて，各機器設定の調べ方，デバッグ方法，実験使用機器の製造者・型番・シリアル番号等の詳細や一挙手一投足を年月日時分とともに実験ノートに記録する習慣．製造者視点を持てる善き利用者・工学者としての考え方． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第4回
授業形態
対面
授業内容
レポート作成指導および再実験
実験（1）のレポート指導および再実験を行う．実験（2）（3）について，基礎知識の講義とレポート作成の指導を行う． （準備）実験（2）（3）のテキストを印刷の上で熟読し，内容を理解しておくこと． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第5回
授業形態
対面
授業内容
実験（2）音声処理
（ねらい）音声処理の理解を深めるとともに，音声処理の理論やプログラミング技術を身につける． （内容）MATLABによる音楽の合成，歌声作成ソフトによるUTAUによる歌声の合成，MATLABによる音のスペクトログラム分析． （得られること）音声処理の理論の基礎，音声処理に関わるプログラミング技術，歌声の実践的な合成方法． （予習）音楽の基礎（楽譜の読み方，音の三要素，音の周波数，音色と倍音など），シンセサイザーの原理（音階の周波数，エンベロープ，ＦＭ変調など），MATLABの使い方 （プログラムの作成と実行，デバッグの方法）について調べておく． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第6回
授業形態
対面
授業内容
実験（2）音声処理
前週の続きを行う 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第7回
授業形態
対面
授業内容
実験（3）シミュレーション（シミュレータの動作原理）
（ねらい）計算機上でのシミュレーション実現方式を理解する. （内容）決定的モデルのシミュレータと状態管理方式を試作する. （得られること）微分方程式でモデルが確立されている現象についてシミュレータを自作できる． （予習）テキストの決定的モデルシミュレーションの項目を理解しておくこと． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第8回
授業形態
対面
授業内容
実験（3）シミュレーション（シミュレータの活用方法）
（ねらい）再現したい現象に応じた方式の選択と作成方法を理解する． （内容）エージェントシミュレーションを試作する． （得られること）モデルが不明確な現象をシミュレーションにより実現できる． （予習）テキストのエージェントシミュレーションの項目を理解しておくこと． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第9回
授業形態
対面
授業内容
レポート作成指導および再実験
実験（2）（3）のレポート指導および再実験を行う．実験（4）（5）について，基礎知識の講義とレポート作成の指導を行う． （準備）実験（4）（5）のテキストを読み，内容を理解しておくこと． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第10回
授業形態
対面
授業内容
実験（4）データ分析
データ分析ツールの利用法を学び、データ分析における問題定義、原因分析、対策考案、効果検証の一連の過程において最適な分析ならびに、問題解決法を得るための試行錯誤を学ぶ。 ・Pythonを使った多変量解析、機械学習方法を学ぶ ・単一アルゴリズムで精度の高い原因追及を行う ・ 複合的アルゴリズムの試行錯誤的試用と追加データ模索によって現象の原因を追究 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第11回
授業形態
対面
授業内容
実験（4）データ分析
前週の続きを行う 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第12回
授業形態
対面
授業内容
実験（5）Webアンケートシステム（1回目）
（ねらい）アンケート作成に関する原則を学ぶとともに，仮説の構築，検証の方法を学ぶ．また，Web上でアンケートを収集するシステムの操作および集計方法を身に付ける． （内容）あるアンケート結果について，統計的に処理するために前処理を行い，定められた仮説に対してアンケート結果を用いて検証し知見を得る （得られること）カテゴリ属性，テキスト属性といった数値ではないデータの扱い方を身に付ける （予習）統計的検定についてよく理解しておくこと． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第13回
授業形態
対面
授業内容
実験（5）Webアンケートシステム（2回目）
2回目も同様にアンケート結果を基に仮説の検証を行う．ただし用いるアンケート自体の設計，仮説の考案から行うものとする． （内容）個人で仮説を構築し，それを検証するアンケートを設計する．それをWebフォームで実装し，結果をもとに仮説を検証する． （得られること）被験者に誤解を与えにくい設問の設計方法，Webフォームの操作，集計および検証の技術． 事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 4時間
第14回
授業形態
対面
授業内容
実験(4)(5)の振り返り、再実験。
事後学習・事前学習
事後学習
授業中の指示に従う（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 事前学習 授業内容欄の（準備）または（予習）の内容を学習する． 2時間
第15回
授業形態
対面
授業内容
学習内容の振り返り
実験した内容の修得状況を確認する． 事後学習
事後学習
授業中の指示に従うこと（原則として，各実験について，レポートを作成する必要がある）． 2時間
成績評価の方法
成績は，出席，実験の実施，実験レポートの提出で評価する．到達目標に照らして，6段階のGrade（A+，A，B，C，D，F）で評価し，D以上の者に単位を認める．
受講生へのフィードバック方法
対面および学習支援システムにより，習得度などをフィードバックする
教科書
「実験テキスト」を学修支援システムからダウンロード，印刷，熟読し，実験の内容，手順をよく確認しておくこと．
参考書
実験テキストで指定される文献の他，関連する書籍は多数あるので，事前によく勉強しておくこと．
実験ノートの作成に関しては，次の書籍に参考になる部分がある． 野島高彦（2017）『誰も教えてくれなかった実験ノートの書き方：研究を成功させるための秘訣』化学同人． オフィスアワー
橘オフィスアワー：後期は月曜日13:20〜14:10（八王子キャンパス内）
上記日時以外でもメールで予約の上で面談可．メールアドレスは情報学部学修ガイダンスに記載． 個々の実験に関しては，その実験を担当する教員に相談する． 受講生へのメッセージ
情報科学実験の内容は，情報学実験と接続して，3年次以降のセミナーや卒業論文などの専門科目修得に不可欠な非常に重要な課題を取り上げている．事前によく予習して，真剣に実験に取り組んでもらいたい．
実験器具，特にRaspberry Pi機器は破損などしないよう十分に気をつけること．万が一事故が発生した場合，速やかに実験担当教員に申し出ること． 実務家担当科目
実務家担当科目
実務経験の内容
研究開発の実務経験がある教員が、実験計画を活かし、実験と結果の考察について講義する。
教職課程認定該当学科
該当なし
その他の資格・認定プログラムとの関連
関連する科目でない
教育課程コード
Ⅱ2a
教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a（Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修） ※ a : 必修 b : 選択必修 c : 選択 ※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと
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