開講年度
開講学部等
2025
農学部
開講学期
曜日時限
授業形態
AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期
金5～6
時間割番号
科目名[英文名]
使用言語
単位数
1071720103
応用情報処理学[Applied Information Processing]
日本語
2
担当教員（責任）[ローマ字表記]
メディア授業
荊木 康臣[IBARAKI Yasuomi]
ー
担当教員[ローマ字表記]
荊木 康臣 [IBARAKI Yasuomi]
特定科目区分
対象学生
対象年次
2～
ディプロマ・ポリシーに関わる項目
カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
メディア授業
×
メディア授業とは，メディアを利用して遠隔方式により実施する授業の授業時数が，総授業時数の半数を超える授業をいいます。
メディア授業により取得した単位は，卒業要件として修得すべき単位のうち60単位を超えないものとされています。
授業の目的と概要
自然現象の理解を深めるために数理科学の基礎をコンピュータを利用して学ぶことで、高年次での学習・研究において役立つツールとしての情報処理やデータサイエンスに関する知識と技術の習得をめざす。
授業の到達目標
１）高年次における学習・研究で利用する情報処理知識を習得する。２）単位の重要性を理解する。
３）与えられたデータに対し適切な解析法を選択できる。４）データを正しく評価できる。
５）表計算ソフトを利用して基本的なデータ解析を行うことができる。６）簡単なプログラミングができる。
授業計画
【全体】
パソコンを使用した対面授業とし、毎回、授業内に提出する課題を課す。資料は、修学支援システムで提示する。
項目
内容
授業時間外学習
備考
第1回
情報処理とコンピュータとデータ
コンピュータの構成・基本動作、データ表現、2進数・16進数、数値データの単位の重要性、SI単位、単位変換
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第2回
指数・対数の利用
対数を取ることの意味、ｐH、透過率と吸光度、吸光度による濃度推定
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第3回
データのグラフ化
複雑な関数のグラフ作成、解析に応じたグラフの使用
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第4回
相関分析・回帰分析
農学分野での事例
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第5回
データの表示法
標準偏差・標準誤差・信頼区間
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第6回
自然現象を数式で表現するI
微分の意味、微分方程式の解法、自然現象の時間・空間スケール、生物の成長モデル（指数関数モデル）
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第7回
自然現象を数式で表現するⅡ
生物の成長モデル（ロジスティックモデル）
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第8回
自然現象を数式で表現するⅢ
生物の成長モデル（ロトカ-ヴォルテラの競争モデル）、ロトカ-ヴォルテラの方程式の数値解法
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第9回
自然現象を数式で表現するIII
生物系（個体数モデルII：ロジスティック関数）
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第10回
プログラミングI
プログラミングの基礎、フローチャート、ExcelVBAプログラミング（データ整理、平均値）
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第11回
プログラミングⅡ
繰り返し・条件分岐、ExcelVBAプログラミング（ヒストグラム作成）
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第12回
プログラミングⅢ
Python、ExcelVBAプログラミング比較
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第13回
機械学習（判別分析）
農学分野でのデータを用いた判別分析に関する演習
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第14回
機械学習（ニューラルネットワーク）
農学分野でのデータを用いたNNによる機械学習に関する演習（学習、評価）
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第15回
EXECLによるデータ解析
有意差検定
授業計画に沿って準備学習2時間と復習2時間を行う。
第16回
期末試験
PCによる課題提出
準備に4時間以上
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --% B: --% C: --% D: --%
成績評価法
授業内レポート50%、期末試験50%
教科書にかかわる情報
備考
教科書備考：資料を授業時に配布する(オンラインテキスト)。
参考書にかかわる情報
備考
講義の中で紹介する
メッセージ
ノートパソコンを必ず持参。毎回課される演習課題はメールで提出。
キーワード
持続可能な開発目標（SDGs）
(飢餓)飢餓を終わらせ、食料安全保障及び栄養改善を実現し、持続可能な農業を促進する。
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
(気候変動)気候変動及びその影響を軽減するための緊急対策を講じる。
(陸上資源)陸域生態系の保護、回復、持続可能な利用の推進、持続可能な森林の経営、砂漠化への対処、ならびに土地の劣化の阻止・回復及び生物多様性の損失を阻止する。
関連科目
データサイエンス技術
履修条件
連絡先
ibaraki@yamaguchi-u.ac.jp 研究室：農学部3階312号室
オフィスアワー
8：40-17：20
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