○情報デザイン演習Ｉ（ＰＢＬ）（Exercises in Information Design I）[2A16]

＜学位授与の方針＞

○	1. 基礎知識の習得
○	2. 専門分野知識の習得
◎	3. 汎用的問題解決技能
○	4. 道徳的態度と社会性
○	5. 創成能力

＜授業のねらい＞

この授業では、問題解決の方法を学び、以下の目標を達成する。
１．情報の収集から、分類、解析、作成、提示までのプロセスを行い、実験計画法を用いて一つの課題を解決できる。
２．情報認識、情報作成、情報提示という各側面の意味とそれらの関連性を実践的に理解できる。

＜受講にあたっての前提条件＞

１．情報数学を履修したこと。
２．統計学と関連があるので、できれば同時に履修すること。

＜具体的な到達目標＞

１．クラスター分析、数量化理論を用いて情報をカテゴリー化できる。
２．実験計画法によって、提案をプロトタイプとして生成し、量的に評価できる。
３．評価実験のやり方を理解できる。
４．回帰分析とコンジョウイント分析を用いて、問題に関連する要素の効用値と重要度を算出できる。
５．問題解決の再提案をわかりやすく可視化できる。

＜授業計画及び準備学習＞

1．演習内容に対する説明、課題テーマの範囲を指定する
演習の全体の流れを説明し、今期のテーマを指定する。
情報収集の仕方、注意点を説明していく。
準備学習：テーマに関する情報を収集し、主に問題点を挙げる。

2．テーマに関する情報の整理
問題点と現存策、及び初歩的な提案方法を説明していたく。
準備学習：問題点を整理し、初歩的な解決案を提示する。

3．情報のカテゴリ化（数量化III類）
数量化III類の原理、処理できるデータの特徴、解析の方法を説明していく。
準備学習：問題点と解決案の関連性をベースに、質的データへの変換を行い、数量化III類を実行する。

4．情報の可視化（散布図の作成）
カテゴリースコアを用いて散布図を作成し、グループ分けの原則と要点を説明していく。
準備学習：散布図を元にグループ分けを行う。

5．情報のカテゴリ化（クラスター分析）
クラスター分析の計算法を説明していく。
準備学習、クラスター分析を行い、樹状図を生成し、グループ分けを再検討する。

6．グループの定義とテーマの選別
分けたグループに定義をづけ、一つのテーマに絞るように説明していく。
準備学習：テーマの価値を検討し、解決すべき問題点を絞る。

7．実験計画法１　項目と水準表
選定したテーマに対して項目と水準を生成するように説明していく。
準備学習：5項目の細分化問題点に対して、それぞれ3パターンの解決水準を考案する。

8．実験計画法２　直交配列
直交配列の原理を説明し、配列表を元にプロトタイプの生成法を説明していく。
準備学習：直交配列表によるプロトタイプを生成する。

9．実験計画法３　選好調査
採点表の作り方、採点の原則、個人情報の保護など説明し、評価実験を行う。
準備学習：プロトタイプによる採点表を用いて、選好調査を行う。

10．解析用データの整理
データ集計の要点を解析のための変換方法について説明していく。
準備学習：データを集計し、項目と水準を質的データに変換する。

11．解析１　重回帰分析
重回帰分析の原理を説明し、目的変数と説明変数、及びダミー変数について説明していく。
準備学習：重回帰分析を行い、偏回帰係数を抽出する。

12．解析２　CONJIONT分析
コンジョイント分析の計算方法を説明していく。
準備学習：加重平均を算出し、部分効用値と重要度を求め、最適な案を取得する。

13．最適解の作成
図表を利用して最適解をわかりやすく可視化する手法を説明していく。
準備学習：提案をより具体的に、より分かりやすく可視化する。

14. レポートの作成要領
研究レポートの書き方を説明していく。
準備学習：必要な内容を把握し、問題解決のプロセスをまとめる。

15. 学習成果の確認（レポート）
準備学習：前回までの総復習を行う。

＜成績評価方法及び水準＞

毎回演習の課題と最終レポートによる100点評価で行う。60点以上で合格とする。
１．毎回の演習課題をすべて提出することは最終レポートの採点条件である。
２．最終レポートは100満点で評価する。

＜教科書＞

指定教科書なし

＜参考書＞

よくわかる実験計画法（中村 義作、近代科学社）

＜オフィスアワー＞

水曜日13：00−15：00　新宿高層棟1575