Syllabus data

Course Title
Project-Based Learning on Artificial Intelligence and Informatics Ⅰ
Course Title in English
Project-Based Learning on Artificial Intelligence and Informatics Ⅰ
Course Type
Major Courses
Eligible Students
School of Engineering
Target Grade
3Year
Course Numbering Code
HETBL3MCA4
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
実験 (Experiment)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
Instructor
Hirotake Yamazoe,Naotake Kamiura,Syoji Kobashi,Moeri Okuda,Takayuki Wada
Affiliation
工学研究科(電子情報工学専攻)
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
実験中およびその前後の時間帯・実験室
Contact
UNIPAのQ&A機能を利用し,全担当教員に連絡してください.

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
3◎/4〇/5〇
Corresponding Graduate School DP
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】

本講義では、電気系基礎実験I, IIで修得した基礎実験技能を、より専門的な分野で発展させ、座学で学んだ知識を実験に応用する能力を養います。特に、情報工学の観点から、電子情報工学における幅広い実験技術、問題解決能力、観察力、洞察力、倫理観を涵養し、さらに報告書作成技術やプレゼンテーション技法を修得することを目的としています。

【達成目標】
  1. 1, 2年次で学んだ電子情報工学の基礎知識と技術を、専門的な実験や実習に適用できる。(知識・技能、判断力)
  2. 自分で実験計画を立て、実験を実施し、得られた結果を分析し、考察できる。(思考力)
  3. 実験結果を報告書としてまとめ、プレゼンテーションを通して他者に分かりやすく伝えられる。(表現力、判断力)
Subtitle and Keywords of the Class
【サブタイトル】
電子情報工学における実験技術と問題解決力の修得

【キーワード】
マイコン、ロボット、プログラミング、ライントレース

Course Overview and Schedule
【講義内容】
  • 本講義では,15週にわたり,指定された実験,レポート作成,プレゼンテーションなどを実施する.
  • 与えられた課題に対して,理論や原理の調査,実験方法の考案などの情報収集・計画立案を自ら行い,実験を実施する.
  • 実験テーマやスケジュールは,実施状況に応じて変更される場合がある.
  • また,上記に加え,最新技術に関する専門技術講演会などを実施することがある.
  • 実験は,基本的に6号館の6336室を使用し,必要に応じて6331室も使用する.
  • 実験は6336室のパソコンを用いて行う.

【授業計画】
  1. マイコン基礎
  2. マイコンプログラミング
  3. A/D・D/A変換基礎
  4. A/D・D/A変換応用
  5. PWM制御
  6. レポート作成指導
  7. 組み込みソフトウェア開発と機器制御
  8. 自律ロボット設計と制作ガイダンス
  9. ソフトウェア制作(センサ入力処理)
  10. ソフトウェア制作(駆動系制御)
  11. ソフトウェア制作(自律アルゴリズム)
  12. 自律ロボット動作確認および調整
  13. プレゼンテーション指導
  14. 自律ロボットコンテスト
  15. 実験成果発表会

【注意事項】
  • 生成系AIの利用については,教員の指示に従うこと.
  • 課題レポートの作成や事前・事後学習において,事例検索,翻訳などの補助として生成系AIを使用することは認められる.
  • ただし,生成系AIの出力内容について,事実関係の確認や出典・参考文献の確認・追記を行うことが重要である.


In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
・実装・レポート執筆などのすべてについて,ChatGPT等の生成AIの使用は認める.
 ただし,レポート執筆に関しては,全文量の60%以上の使用は認めない
・使用した場合には,どこでどのように使用したかを具体的にレポート内で明記すること
・使用にあたっては,生成結果を精査した上で利用すること.
 生成結果を基にした記述は執筆者が全責任を負う
Textbook
別途指示する.
References

Prototyping Lab 第2版 —「作りながら考える」ためのArduino実践レシピ (Make: PROJECTS)

出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン; 第2版 
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873117898

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【事前学習】
内容:
  • 実験指導書を事前に読み,実験内容や手順を理解する.
  • 実験で使用する機器やソフトウェアの基本操作を確認する.
  • 関連科目(例:電気電子工学,プログラミング,制御工学など)の基礎知識を復習する.

時間の目安:
  • 各実験につき 1.5〜2時間(合計 15回 × 1.5〜2時間 = 22.5〜30時間)


【事後学習】
内容:
  • 実験結果を整理し,考察を加えて レポートを作成する.
  • 実験の成果をまとめ,発表資料を作成する.
  • 実験で学んだ内容を振り返り,次回の実験に向けて補足学習を行う.

時間の目安:
  • レポート作成:各回 2〜3時間(合計 15回 × 2〜3時間 = 30〜45時間)
  • 発表資料作成:必要に応じて 3〜5時間
Contents of Active Learning
本講義では,アクティブラーニングを重視し,受講生が主体的に学ぶことを推奨する.
実験においては,計画の立案,実施,問題解決までのプロセスを,自ら調査しながら決定し,進めていく.
また,実験結果の分析や考察についても,受講生同士で議論し,問題点や改善点を見出すことを求める.
講義では,発表やディスカッションの機会を設け,学んだ知識を深めるとともに,実験で得た知見を共有する場を提供する.
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
すべての実験に出席し,口頭発表を行い,提出期限までに報告書を提出し,受理されることが必須要件である.
「講義目的・到達目標」に記載された内容を修得した者に対し,到達度に応じて以下の基準で評価し,単位を付与する.
  • S(90点以上)
  • A(80点以上)
  • B(70点以上)
  • C(60点以上)

【成績評価の方法】
  • 履修状況(10%),口頭発表(10%),報告書(80%)の割合で素点を決定する.
  • 実験ノートなどの提出を求める.
  • 遅刻は履修状況として減点評価し,15分以上の遅刻は欠席とみなす.
  • 上記の内容を総合して最終成績を決定する.
  • 無断欠席や提出物の不足があり,指示に従わなかった場合は不合格とする.

【レポートに関する注意】
  • 他の学生のレポートをそのまま写すこと,他の学生のレポートのコピーを助長する行為は,不正行為とみなされる場合がある.
  • レポートは自身の理解に基づき,独自に作成すること.
  • 参考文献を使用する場合は,適切に引用し,出典を明記すること.
How to Disclose Assignments and Exam Results
報告書は,講義内で講評を行う.
Precautions and Requirements for Course Registration
  • コースに配属された者のみが履修できる.
  • 電気系基礎実験I, IIを必ず修得していること.
  • 本実験は,プログラミング演習やコンピュータ実習Iで修得する基礎的な内容を理解していることを前提に実施される.
  • 報告書は必ず指定された期限までに担当教員へ提出し,受理されること.
  • やむを得ない理由で遅刻や欠席をする場合は,必ず事前に担当教員に連絡し,許可を得ること.急病などで事後連絡になる場合は,診断書(コピー可)または病院の領収書等を提出すること.




Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.