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令和元年度以前入学者 | 情報科学講究2 | ||||
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教員名 | 尾上洋介 | ||||
単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 |
科目群 | 情報科学科 | ||||
学期 | 後期 | 履修区分 | 必修 |
授業の形態 | Zoomを用いたオンライン授業を行う。 |
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授業概要 | 情報可視化の基礎として理論的側面を学修し、また、種々の可視化手法を実装する能力を身に付ける。 企業でのソフトウェア開発経験をもとに、情報科学に関する実務的な観点からも授業を行う。 |
授業のねらい・到達目標 | 基本的な情報可視化手法について概要を説明できるようになる。 この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している。 |
授業の方法 | 第2〜10回では、文献輪読によって情報可視化の理論的側面を学ぶ。対象文献は授業時に指定する。第11〜15回では、課題制作として可視化手法の実装と評価を行う。 |
履修条件 | 学科内規で定めた条件を満たすこと。 |
授業計画 | |
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1 |
【オンライン授業】ガイダンスと文献調査
【事前学習】情報科学講究1の内容を復習しておく (2時間) 【事後学習】指定された参考文献を入手し目を通しておく (2時間) |
2 |
【オンライン授業】視覚要素
【事前学習】視覚要素について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】視覚要素について授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
3 |
【オンライン授業】表データの可視化
【事前学習】表データの可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】表データの可視化について授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
4 |
【オンライン授業】高次元データの可視化
【事前学習】高次元データの可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】高次元データの可視化について授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
5 |
【オンライン授業】階層型データの可視化
【事前学習】階層型データの可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】階層型データの可視化について授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
6 |
【オンライン授業】ネットワークデータの可視化
【事前学習】ネットワークデータの可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】ネットワークデータの可視化について授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
7 |
【オンライン授業】時系列データの可視化
【事前学習】時系列データの可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】時系列データの可視化について授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
8 |
【オンライン授業】地理データの可視化
【事前学習】地理データの可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】地理データの可視化について授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
9 |
【オンライン授業】可視化のユーザーインタラクション
【事前学習】可視化のユーザーインタラクションについて指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】可視化のユーザーインタラクションについて授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
10 |
【オンライン授業】可視化の評価
【事前学習】可視化の評価について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく (2時間) 【事後学習】可視化の評価について授業内でわからなかった点を調べておく (2時間) |
11 |
【オンライン授業】課題制作(1):アプリケーションの設計
【事前学習】アプリケーションの設計について準備を行う (2時間) 【事後学習】授業中のフィードバックに基づいてアプリケーションの設計を行う (2時間) |
12 |
【オンライン授業】課題制作(2):アプリケーションの実装
【事前学習】アプリケーションの実装について準備を行う (2時間) 【事後学習】授業中のフィードバックに基づいてアプリケーションの実装を行う (2時間) |
13 |
【オンライン授業】課題制作(3):アプリケーションの改善
【事前学習】アプリケーションの改善について準備を行う (2時間) 【事後学習】授業中のフィードバックに基づいてアプリケーションの改善を行う (2時間) |
14 |
【オンライン授業】課題制作(4):アプリケーションの公開
【事前学習】アプリケーションの公開について準備を行う (2時間) 【事後学習】授業中のフィードバックに基づいてアプリケーションの公開を行う (2時間) |
15 |
【オンライン授業】課題制作発表会とフィードバック
【事前学習】発表会プレゼンテーションの準備を行う (2時間) 【事後学習】フィードバックに基づいてこれまでの授業の振り返りを行う (2時間) |
その他 | |
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教科書 | 対象文献は授業時に指定する |
参考書 | 伊藤 貴之 『意思決定を助ける情報可視化技術 - ビッグデータ・機械学習・VR/ARへの応用 -』 コロナ社 2018年 |
成績評価の方法及び基準 | 授業参画度:各回の議論への参加状況及び課題制作発表内容に基づいて評価する(100%) |
オフィスアワー | 随時。電子メールにてアポイントを取ること。メールアドレスは授業初回に伝える。 |
備考 | 毎回授業時に全員が週報の発表を行うこと。 |