2025年度後期データサイエンス応用

曜日・時限	月曜日４時限	期別	後期	週時間数	0
ナンバリング	GP231302
開講学科等	情報通信工学部-情報工学科
教員名	江原　康生江原　康生職務履歴 https://research.osakac.ac.jp/index.php?%e6%b1%9f%e5%8e%9f%e3%80%80%e5%ba%b7%e7%94%9f 教員情報データベースに遷移します

目的

情報技術や計測技術の急速な発展に伴い、大規模なデータ収集，分析が可能となり、現代社会の幅広い分野でのデータ利活用により、新たな価値を生み出すためのデータサイエンスと呼ばれる学問が注目されている。本授業ではデータサイエンスの応用分野として、人間工学および感性工学に着目し、人間の知覚・認知特性や感性情報を様々な計測、収集手法、人間の感性情報処理に関する基本概念について学習する。さらに、様々なメディアからの感性情報の測定、取得方法や有益な知識を見出すための様々なデータ分析手法について習得する。また、人間工学、感性工学におけるビッグデータ、AIの活用事例などについても学習する。

授業計画

授業回	形式	学修内容	学修課題
1	A,C	イントロダクション（データサイエンスの概要、人間工学、感性工学とは）	事前学修	データサイエンス、人間工学、感性工学の概要について調べてくる(2時間)
1	A,C	イントロダクション（データサイエンスの概要、人間工学、感性工学とは）	事後学修	授業で学習したデータサイエンスの概要、人間工学、感性工学について復習する(3時間)
2	A,C	人間の形態的特性	事前学修	人間の形態的特性について調べてくる(2時間)
2	A,C	人間の形態的特性	事後学修	授業で学習した人間の形態的特性について復習する(3時間)
3	A,C	人間の感覚・知覚特性	事前学修	人間の感覚・知覚特性について調べてくる(2時間）
3	A,C	人間の感覚・知覚特性	事後学修	授業で学習した人間の感覚・知覚特性について復習する(3時間)
4	A,C	感性情報処理とは	事前学修	感性情報処理とは何かについてを調べてくる（2時間）
4	A,C	感性情報処理とは	事後学修	授業で学習した感性情報処理について復習する(3時間)
5	A,C	人間の感性情報の計測，取得(1)：生体計測	事前学修	人間の生体計測について調べてくる(2時間）
5	A,C	人間の感性情報の計測，取得(1)：生体計測	事後学修	授業で学習した人間の生体計測手法について復習する(3時間)
6	A,C	人間の感性情報の計測，取得(2)：心理計測	事前学修	人間の心理計測について調べてくる(2時間）
6	A,C	人間の感性情報の計測，取得(2)：心理計測	事後学修	授業で学習した人間の心理計測手法について復習する(3時間)
7	A,C	感性・官能評価における統計分析(1)：統計的な考え方、多変量解析	事前学修	統計の基本、多変量解析について調べてくる(2時間）
7	A,C	感性・官能評価における統計分析(1)：統計的な考え方、多変量解析	事後学修	授業で学習した多変量解析手法について復習する(3時間)
8	A,C	感性・官能評価における統計分析(2)： ME法	事前学修	ME(マグネチュード・エスティメーション)法とはどのような手法であるかについて調べてくる(2時間)
8	A,C	感性・官能評価における統計分析(2)： ME法	事後学修	授業で学習したME法について復習する(3時間)
9	A,C	感性・官能評価における統計分析(3)：順位法	事前学修	順位法とはどのような手法であるかについて調べてくる(2時間)
9	A,C	感性・官能評価における統計分析(3)：順位法	事後学修	授業で学習した順位法について復習する(2時間)
10	A,C	感性・官能評価における統計分析(4)：一対比較	事前学修	一対比較法とはどのような手法であるかについて調べてくる(2時間)
10	A,C	感性・官能評価における統計分析(4)：一対比較	事後学修	授業で学習した一対比較法について復習する(2時間)
11	A,C	感性・官能評価における統計分析(5)： SD法と因子分析	事前学修	SD法と因子分析について調べてくる(2時間)
11	A,C	感性・官能評価における統計分析(5)： SD法と因子分析	事後学修	授業で学習したSD法と因子分析について復習する(2時間)
12	A,C	人間工学におけるビッグデータ活用	事前学修	人間工学におけるビッグデータの活用事例について調べてくる（2時間）
12	A,C	人間工学におけるビッグデータ活用	事後学修	授業で学習した人間工学におけるビッグデータ活用について復習する(2時間)
13	A,C	人間工学、感性工学におけるAI（人工知能）活用	事前学修	人間工学、感性工学におけるAI活用事例について調べてくる(2時間）
13	A,C	人間工学、感性工学におけるAI（人工知能）活用	事後学修	授業で学習した人間工学、感性工学におけるAI活用について復習すること(2時間)

授業形式記号

A:一斉授業（通常の講義）
B:問題発見・解決学習、プロジェクト学習
C:体験、実験、実習、演習など

D:調査分析、解析など
E:ものづくり、作品制作
F:グループワーク（ディスカッション・ディベートを含む）

G:プレゼンテーション
H:地域・企業　連携型学習
I:その他

到達目標

〇2024年度以降の入学生
下記リンク先のカリキュラム・マップを参照
URL：https://www.osakac.ac.jp/about/policy/faculty/

〇2023年度以前の入学生
　〇修得する資質・能力：知識・理解力，応用力【DP-P-1-1】
　・人間の形態的特性、感覚・知覚特性について理解する
　・人間の感性情報の計測、取得方法について理解する
　・感性・官能評価に用いる様々な統計的分析手法を習得する
　・人間工学、感性工学におけるビッグデータ、AI活用事例について理解する

評価方法と評価観点

評価方法	配点合計	知識・理解力	応用力	コミュニケーション力	態度・志向性	創造力	合計
定期試験またはレポート試験	30%	80%	20%				100%
小テスト、小論文							0%
グループワーク							0%
プレゼンテーション							0%
レポート、宿題	25%	80%	20%				100%
授業での姿勢（ノート、質疑など）							0%
作品、パフォーマンス（実技、実演）							0%
その他1(具体的に：演習課題:::::::::::::::::::::::::	45%	80%	20%				100%
その他2(具体的に：							0%
	100%	80%	20%	0%	0%	0%	100%

教科書・参考書

資料を適宜配付する。もしくは授業時に指示する。

オフィスアワー

水曜日5限、A号館2F 教員室16

その他

PCを使用した時間内演習を行うので，PCを持参すること。
授業内外の課題について、希望があれば，考え方を適宜解説する。

実務経験のある教員による授業科目

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