安全学習においては、大学における安全管理の重要、廃棄物の種類と処理の仕方、授業に直接関連する安全管理を学ぶ(第1-3回)。データ解析学習においては、重要な統計学的手法として正規分布、最小二乗法、主成分分析について講義し、さらに多項式近似等を例として最適なモデルの選択法について解説する(第4-8回)。
【到達目標】安全学習においては、安全な学習・研究活動をする為に必要な知識を身につけることを目標とする。データ解析学習においては、科学データの解析に必須の基礎的知識と応用例を学ぶ。
【テーマ】安全:大学で発生する様々な廃棄物の分類法・処理方法、および実験・実習を行う上での安全管理の具体的方法。データ解析:地球惑星科学において重要となる基礎的な統計手法の原理と適用法。
安全管理、廃棄物、データ解析、統計処理
✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
安全管理、データ解析とも具体的な例をあげて、大学における学習活動で実践できるようにする。
授業計画 | 課題 | |
---|---|---|
第1回 | 安全管理:総論 | 本科目の目的を理解する。 |
第2回 | 安全管理: 廃棄物の処理 | 廃棄物の種類と処理に関する大学規則を学習する。 |
第3回 | 安全管理: 実験におけるリスク | 野外実習、化学実験、高圧・高温、高電圧等の安全管理を学習する。 |
第4回 | データ解析:正規分布 | 正規分布の基礎と簡単な応用を学習する。 |
第5回 | データ解析:誤差 | 実験・観測データの誤差の種類と誤差の伝播について学習する。 |
第6回 | データ解析:最小二乗法 | 実験・観測データに最小二乗法を適用する方法を学習する。 |
第7回 | データ解析:主成分分析 | 実験・観測データに主成分分析を適用する方法を学習する。 |
第8回 | データ解析:多項式近似とモデルの選択 | 実験・観測データに多項式近似を適用する方法、及び最適次数の推定法を学習する。 |
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
特になし
講義資料を授業時に配布する。
授業内容に沿ってレポート課題を数回課する。
特になし。
原則として、地球惑星科学系所属学生が履修可。