学ぶ意欲が燃え上がる 実学教育

情報学部 情報システム学科 コンピュータサイエンス専攻

情報演習D(コンピュータ制御)(3年次)

自作のプログラムで物を動かす喜びを感じ仲間と協働する経験は、主体的に課題に取り組む原動力に。

「情報演習D」は、マイクロコンピュータを搭載したライントレースカーを教材として、これまでに学んだプログラミングの知識やコンピュータ制御の基礎技術を用い、さまざまな演習を行います。

前半の3週は個人で与えられた課題をクリアしていく「課題提供型」の授業、後半の3週はグループで与えられたテーマに対して自由に研究していく「問題解決型」の授業の2部構成で展開。前半は「LEDライトを点滅させる」「黒いラインに沿うようにライントレースカーを動かす」などの課題に対応するプログラムを組みます。学生たちにとっては、プログラミングで実際のものを動かす初めての授業です。同じ動きでも工夫次第で100行のプログラムを20行に収めることもできます。これが、プログラミングの面白さのひとつ。授業を通じて「プログラミングの奥深さ」や「アイデアやひらめきを具現化する工夫の面白さ」を、学生たちは実感します。

後半は「自動運転」や「衝突防止」などのテーマが与えられ、グループごとにプログラミングに取り組みます。3週という限られた時間の中での取り組みを通して、主体的に取り組む姿勢、計画立案、役割分担、 進捗しんちょく 確認といったプログラミングの知識以外に社会人として必要な要素も養われます。学生たちは、これまでに蓄えてきた知識がどう生かされるのかを体験し、思い通りに動くライントレースカーを見てプログラミングの楽しさを実感します。そして、それはさらなる学びの欲求へとつながります。

情報統計学(2年次後期)

「データを扱う」ための知識やスキルを身に付け、社会で役立つ人材への第一歩を踏み出します。

大学での学びには、文系・理系を問わず、必要なデータを必要に応じて集め、それらを分析して、レポートにまとめるという知識やスキルが必ず求められます。そしてこの知識やスキルは大学を卒業して社会で働くうえでも必要となります。「情報統計学」はこうした「データを扱う」ための基礎的な知識やスキルを身に付けることが目的です。
また、膨大なデータ(ビッグデータ)を取り扱う現代社会において、「データサイエンティスト」という職業の育成が急務と言われています。データから、さまざまなビジネスや生活に生かすことができる知見を引き出すことができるデータサイエンティストへの入り口は、「データを扱う」ことであり、その第一歩をこの授業で踏み出すと言っても過言ではありません。

授業では、ソフトウェアを使った、表やグラフなどの作成方法から学びます。後半になると、自分の興味のあるデータをインターネット上で探し出し、データが何を語っているのか分析を試みて、グラフや表をつくりレポートにまとめるという演習を行います。ここで、情報検索の手法や、データの読み取り方、引用したサイトの出典や日付を明記するなどの基礎的なルールなども学びます。統計ソフトで分析し、出てきたデータがどういう過程の計算を経て出てきているのかを学ぶことも重要です。統計ソフトは一瞬にして分析結果を算出しますが、そもそもその結果が正しいかどうかは、算出過程でどのような計算がされているかを知らなければ判断できないからです。

学生がこれまでに取り上げたデータには、野球用品メーカーによるスポーツ選手の成績データ、アイスクリームと気温の関係データ、またハンバーガーショップの消費金額と摂取カロリーの相関関係に興味を持って調べた学生もいます。
「情報統計学」を学んで社会人となったOBからは、情報のまとめ方、資料づくりについて上司から褒められたという声も聞きます。情報と向き合い、情報の取り扱いを学んだ「統計学」の基礎が、社会生活にも生きているのです。

情報演習C(音の信号処理)(3年次)

「音の信号処理」について学び、幅広い分野で活用できる基礎を身につけます。

「情報演習C」は、マルチメディア処理に関するコンピュータ技術について学びます。音響信号の生成方法と記録、分析、音声の認識と合成の技術を身につけることが目的です。
8回に及ぶ授業(最後の1回は総合演習)では「音って、なに?」というところからスタートします。「音」は物体の起こす振動(音波)が空気などに伝わって起きるものですが、まずは音が情報の一つとしてコンピュータ上で、どのように認識・処理されているのか、実際の計測器や実験の中から探っていきます。
例えば音が高くなったり、低くなったりすることで周波数測定器はどのような数値を示すのか? また人はなぜ、「あ」と「い」の発音を区別できるのか、コンピュータ上の信号を検証して、「あ」と「い」の違いを分析します。さらに音は、コンピュータ上で「wav」と呼ばれるフォーマットで処理されることが多いのですが、この「wav」についてその取り扱いなどについても学びます。

身の回りに溢れている音も分析の対象となります。例えば街の「騒音」。騒音計を持って街に出て、自動車の通行騒音などを測定し、その特性を分析します。また、学生が学外に出て、自分たちの感じる「心地よい音」と「不快な音」を収集し、その音を信号処理して分析し、両者の共通点や異なる点を分析します。なかには熱田神宮の玉砂利を踏みしめる音を、「心地よい音」として採集してきた学生もいます。その学生は、分析結果から一定のリズムで音が続くことが「心地よさ」の要因の一つと推測していました。

音を情報としてコンピュータで分析し、処理するスキルは、さまざまな分野に応用できます。例えば、音を分析して「あいうえお」の違いが理解できれば、人の声をコンピュータに認識させ、話し言葉を文字に変換したり、人を識別する機能へと進展させることも可能になります。また、人間の耳に聞こえない音(超音波)はその特性上、さまざまな技術として応用されており、今後も環境分野や医療分野での展開が期待されています。超音波も音の一種である以上、その処理技術はこの授業で学ぶ方法の延長線上にあります。

「音」を情報として取り扱う技術の基礎を身につけることで、4年次での卒業研究における応用も視野に入れることができるようになります。

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