| 開設年度 | 2016 年度 |
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| 科目コード | T203011 |
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| 授業コード | T20301101 |
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| 授業科目名 | メディアデザイン解析 (メディアデザイン論) |
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| 同上英語名 | Analysis of Media Design |
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| 単位数 | 2.0 単位 |
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| 開講学科 | 工学研究科デザイン科学専攻（デザイン科学コース） (T221) |
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| 開放区分 | |
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| 担当教員 | 桐谷 佳惠 |
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開講時限・
講義室等 | 後期水曜2限
工 1号棟310意匠系会議室 |
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科目区分
（詳細表） |
- 2016年入学生：
- 選択科目S30（T211:工学研究科建築学コース（前期）, T212:工学研究科都市環境システムコース（前期）, T221:工学研究科デザイン科学コース（前期）, T231:工学研究科機械系コース（前期）, T232:工学研究科電気電子系コース（前期）, T233:工学研究科メディカルシステムｺｰｽ（前期）, T241:工学研究科共生応用化学コース（前期））
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| シラバス | - ［授業の方法］
- 演習
- ［受入人数］
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- ［受講対象］
- 自学部他学科生 履修可
- ［授業概要］
- 博士前期課程の基礎教育として，統計解析と論文の書き方を学ぶ。まず，学部で修得した分散分析，多変量解析を使った分析を実際に行い，フィードバックを得る。つづいて，データマイニング手法を修得する。並行して，これらの分析を駆使した論文を書き，ピアレビューを経て，最終稿を上げる。論文のテーマは，受講生が各自自由に設定できる。
宿題・課題が多い授業である。
- ［目的・目標］
- デザイン研究に必要な統計手法を身につけ，論文の書き方（形式・組織化・文法）を修得する。
- ［授業計画・授業内容］
- 統計解析の演習と論文の書き方の演習が，織り交ぜながら展開する。
- ガイダンス
- 分散分析を使ったデータ解析結果の学生発表
- 多変量解析を使ったデータ解析結果の学生発表
- 論文の書き方について
- Rの基礎と共分散構造分析
- データマイニング入門１（決定木）
- データマイニング入門２（連関規則）
- データマイニング入門３（自己組織化マップ）
- データマイニング入門４（ベイジアンネットワーク）
- データマイニング入門５（未定）
- 論文の書き方の演習
- 論文第１稿提出，分配，レビューの仕方の説明
- ビアレビュー
- 論文最終稿提出
- プレゼンテーション
- 講評
- ［キーワード］
- multivariate analysis, data mining, paper writing
- ［教科書・参考書］
- 授業内で適宜指示する。
- ［評価方法・基準］
- 課題や発表で評価し、60点以上を合格とする。
- ［関連科目］
- 学部5セメ時に開講の「デザイン数理解析論」
- ［履修要件］
- 「デザイン数理解析論」を履修済み，もしくは多変量解析の基礎があることが必須。デザイン研究を行う際の基礎を学びたい学生向け。
- ［備考］
- 適宜，授業時間外に教員に質問に来る事が望ましい。その際，メールにてアポを取る事。
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| 関連URL |
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| 備考 | 読替科目：メディアデザイン論（〜平成26年度）Former:Theory of Media Design |
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