科目名 感性情報学(Kansei Information Engineering)
担当教員 田村 徹
単位数 2
授業区分 学部_選択(専門教育) 講義
年次配当 3
開講年度学期 2018年度 後期
授業概要・学習成果との関連 「授業の目標」
画像や映像の評価を行う際には大きく分けると測定器を使用する場合と、人間の感覚または感性による場合がある。
本講義は、まず、人間の感覚を利用した評価(測定)法について解説した上で、主に統計学に基づいたデータ処理方法について学ぶ。

「講義概要」
目標で述べた内容について講義および演習を行いながら学ぶ。

<学習成果との関連>
下のリンクから、この科目についての「ディプロマポリシーにもとづく学習成果との関連」を見て、どのような力が身に付けられるかを確認してください。
{http://www.t-kougei.ac.jp/student/kyoumu/curriculum/cm_11A.pdf}
到達目標 感性情報の基本特性と心理計測法の基本について理解し、説明できる。また、計測データから、基本統計量を求め、その意味するところを説明することができる。
授業計画 1)ガイダンス
2)感性情報の特徴
3)感性情報の測定法
4)生理的測定法
5)心理測定法
6)データのまとめ方①(平均と分散)
7)データのまとめ方②(度数分布表とヒストグラム)
8)2変数間の相関
9)線形回帰の基本
10)正規分布と確率の基礎
11)データの意味を考える(統計的推定)
12)平均値の推定
13)平均値の検定
14)分散分析の基礎
15)まとめ
履修上の注意 統計、確率の基本的知識があることが望ましい
準備学習(予習,復習について) 配布したテキストをよく読み、事前に要点をまとめておくこと
講義中の演習問題を解き、復習をすること


*各回の準備学習の具体的な内容は、「ルーブリックへのリンク」からルーブリックを参照してください。準備学習は1項目あたり15~30分の学習内容になっていますので、目安にしてください。
成績評価方法,試験方法及び課題(試験やレポート等)に対するフィードバックについて 講義中に行う小テストの成績によって評価する
課題のフィードバックは講義中に行う
教科書等 プリント
(※学内限定となります。)