デザイン思考・データサイエンス実験

TBA

デザイン思考・データサイエンスプログラムの関連科目について、学生自らが行う実験を通して理解を深める必要がある科目から、複数のテーマを設定する。

専門科目の理解・自ら工夫して行う実験を通した自学自習の技術の習得・実験結果に対する自らの評価方法等を学ぶ。 学生の自主的・積極的な取り組みを求める。

1年次の科目すべて。
2年次の科目のうち、少なくとも「確率論」「統計学」「総合コミュニケーション科学」「メディア情報学プログラミング演習」。
3年次の科目のうち、前学期に開講される「プログラミング言語実験」「データサイエンス演習」「デザイン思考・データサイエンス実践演習1」。

3年次の科目のうち、前学期に開講される「多変量解析」「統計学第二」「デザイン思考」「人間工学」「社会シミュレーション」「オペレーションズ・リサーチ第一」

特になし。テーマごとに資料を配布する。

学生は期間中4テーマを実施する。

実験実施は全体で15週間
第1週 ガイダンス:実験の心構え、レポート執筆上の留意点、等
第2〜4週 実験テーマ1
第5〜7週 実験テーマ2
第8週 実験予備日およびレポート作成
第9〜11週 実験テーマ3
第12～14週 実験テーマ4
第15週 実験予備日およびレポート作成

学生をグループに分ける。グループごとに順序は異なるが、全員がすべての内容に取り組むことになる。

各テーマについて、事前に資料を読み込んで学習しておくことを要求する。自分が取り組んだ実験の成果を、報告書としてのレポートにまとめることを通じて、理解を深めて欲しい。

本実験は、各テーマに従事して、自らが取り組んだ実験の成果をレポートにまとめて提出し、レポートを通じて内容の理解を評価する。そのため、すべての実験テーマに取り組むことと、要求された全てのレポートの提出を前提として、テーマごとに成績を評価し、すべてのテーマに合格している場合には、各テーマの成績を総合した成績評価を行う。そのため、

1. 全回の出席
2. 要求された全てのレポートの提出

は評価基準には含めないが、成績評価の前提とする。その上で、テーマごとに成績を評価し、すべてのテーマに合格している場合には、各テーマの成績を総合した成績評価を行う。

実験時の教員やTAとの質疑、提出されたレポートの内容などを通して、各実験テーマについて理解していること、実験結果を正しく評価できていること、を最低達成基準とする。1つでも不合格のテーマがある場合、また剽窃が発覚した場合には、上記の最低達成基準を満たしていないと判断せざるを得ず、不可とする。

それぞれの実験テーマの初回とウェブサイトに告知する。

各自の3年次前学期までの学習の成果が試される科目である。説明を聞いていなかったことを、説明が分かりにくい、周囲と比べて進捗が遅れたことを、内容が難しすぎる、などと、不満に置き換えることは関心できない。

開講学期、講義の進捗等により、関連する内容の講義を受けてから、本実験に臨むとは限らない。そのため、各テーマは必ずしも関連する科目を単位修得していることを要求しないように内容が構成されている。ただし、3年生の間に関連する科目を履修し、理解を深めることを強く勧める。

特になし