デザイン思考・データサイエンス実践演習1

特になし

データサイエンスはただ理論を学ぶだけでは何の価値も生み出すことはなく, 具体的な課題に適用されることで初めて価値を創出できる. 本科目では, データサイエンス科目群で得た知識やスキルを統合する場として, 短期集中型のワークショップ形式で課題解決に取り組む科目である.

本演習では, 3Dプリンタを活用したクライアントのためのものづくりをグループで行う, 単に与えられた要求に対してものづくりをするのではなく, 曖昧な困りごとから何が必要なのか, 解決策を自ら見つけていくことに主眼を置く.
このようなコミュニケーション能力は, 海外のデータサイエンス企業でインターンシップを行う際にはもちろん, あらゆる場面で役立つものである.

In this exercise, you will use a 3D printer to create something for a client. Rather than simply manufacturing in response to a given request, we focus on discovering for ourselves what is needed from vague problems.
Such communication skills are helpful not only when doing an internship program at an overseas data science company but also in any situation.

特になし

NIL

特になし

NIL

教科書等は使用しない。もし事前に予習をしたければ講師による下記の書籍が参考になるであろう。

林園子ほか(2019), 『はじめてでも簡単 ! 3Dプリンタで自助具を作ろう』, 三輪書店
林園子, 濱中 直樹(2021), 『無料データをそのまま3Dプリント 作業に出会える道具カタログ/事例集』, 三輪書店

Textbooks are not used. However, if you would like to prepare in advance, the following books may be helpful.

英語タイプ(Cc)により講義を実施
第1回: ガイダンス
第2回: 3Dプリンタでのものづくりの基本 1
第3回: 3Dプリンタでのものづくりの基本 2
第4回: 3Dプリンタでのものづくりの基本 3
第5回: アイディエーションの方法 1
第6回: アイディエーションの方法 2
第7回: プロトタイピング 1
第8回: プロトタイピング 2
第9回: レビュー (1回目)
第10回: プロトタイピング 3
第11回: プロトタイピング 4
第12回: レビュー (2回目)
第13回: プロトタイピング 5
第14回: プロトタイピング 6
第15回: 最終レビュー

The lecture is Type (Cc), a Japanese-based course without English materials.
1: Course Guidance
2: Basics of manufacturing with 3D printers 1
3: Basics of manufacturing with 3D printers 2
4: Basics of manufacturing with 3D printers 3
5: Ideation method 1
6: Ideation method 2
7: Prototyping 1
8: Prototyping 2
9: Review (1st cycle)
10: Prototyping 3
11: Prototyping 4
12: Review (2nd cycle)
13: Prototyping 5
14: Prototyping 6
15: Final review

講師の作業療法士としての実務経験に基づいて講義と演習指導が行われる。

Lectures and practice guidance are provided based on the instructor's practical experience as an occupational therapist.

予習は不要だが、週あたり1〜2時間程度、講義時間外でのミーティングや資料作成を必要とする場合がある。

No preparation is required, but spending 1 to 2 hours per week in meetings and preparing materials outside of lecture hours may be necessary.

PBLにおけるグループワークの成果物、プレゼンテーション、および各個人の演習への取り組みを評価する。
デザイン思考の基本的なプロセスを踏まえて、クライアントの課題に誠実に寄り添ってものづくりができることを最低達成基準とする。

Evaluate group work products, presentations, and individual efforts in exercises. Based on the basic design thinking process, the minimum achievement standard is to create products by sincerely following the client's issues.

授業時に相談を基本とする。必要があれば担当教員まで個別に連絡すること。

Consultations are held during classes. If necessary, please get in touch with the instructor individually.

データサイエンスやAIの活用においては、しばしば「一点物」のモノづくりをします。
本演習を通してそのようなモノづくりのやりがいを感じてもらいたいと思います。

We often create "one-of-a-kind" products when utilizing data science and AI.
I hope that through this exercise, you will experience the rewarding nature of manufacturing.

デザイン思考・データサイエンスプログラムの学部3年生の必修科目です。必ず履修登録の上受講すること. それ以外の受講希望者は, 4月30日までにmatsuno@uec.ac.jp 宛にメールで連絡して下さい。
講義は原則として土曜日に実施予定。

This is a compulsory exercise for first-year master's students in the Design Thinking and Data Science program, so be sure to register for the course before taking it.
Other applicants who wish to take the course should contact matsuno@uec.ac.jp by email by April 30th.
Lectures are generally scheduled to be held on Saturdays.