授業概要  
大学化学の5分野(物理化学・分析化学・無機化学・有機化学・生化学)の初年級程度の基礎実験 

 到達目標  
化学変化の観察と実験の考察を通して、化学の基本概念や基本原理を理解することを目標とする。

【この授業は平成30年度(以前)入学者を対象とします】

身近な自然現象に関わる物理法則と,物質の性質を特徴づける物理量について,実験による測定・観測とその処理を通じて具体的に学習します。

実験テーマは,力学,波動,物性,熱力学,電磁気学の中から,測定原理と測定量との関係が比較的直接的であるものや,身近な現象や技術的応用において重要であるものが選択されています。したがって,物理学にあまり馴染みのない場合も,測定対象そのものの学習だけでなく,測定結果の処理やレポート等における表現,応用的意義の学習などに十分に取り組むことができます。とくに,学習・研究全般において重要となる実験データの処理や表現の方法については,表計算ソフトやワープロソフトの使用法とあわせて十分に習熟することができます。

実験は,準備,測定・観測,処理,考察・報告を通して,4〜6名のグループによる能動的な学習(アクティブラーニング)により行います。また,授業内外の学習支援のためにMoodleを使用します。

身近な自然現象に関わる物理法則と,物質の性質を特徴づける物理量について,実験による測定・観測とその処理を通じて具体的に学習します。

実験テーマは,力学,波動,物性,熱力学,電磁気学の中から,測定原理と測定量との関係が比較的直接的であるものや,身近な現象や技術的応用において重要であるものが選択されています。したがって,物理学にあまり馴染みのない場合も,測定対象そのものの学習だけでなく,測定結果の処理やレポート等における表現,応用的意義の学習などに十分に取り組むことができます。とくに,学習・研究全般において重要となる実験データの処理や表現の方法については,表計算ソフトやワープロソフトの使用法とあわせて十分に習熟することができます。

実験は,準備,測定・観測,処理,考察・報告を通して,4〜6名のグループによる能動的な学習(アクティブラーニング)により行います。また,授業内外の学習支援のためにMoodleを使用します。

コンピュータを利用して,学習・研究であつかわれるさまざまなデータを適切に処理する方法を,実践的に身につけます。とくに,数値データを線型モデル(回帰分析や分散分析など)によって統計処理する方法について演習します。

このコースでは,はじめにOSの基礎的操作法やオフィスソフトの効果的な活用法など,分野・場面を問わず求められる情報リテラシーの基礎を確認します。授業全体を通して簡単なプログラミングにも触れ,コンピュータをより効率的に活用する方法についても概略を理解します。コースの大部分は,とくに生命科学分野の学習・研究で重要となる統計データ処理について,推測統計学の導入から線型統計モデルの応用までを演習します。これらは,将来より複雑・発展的な統計処理を行う際の準備のために活用することができます。

授業は3,4名程度のグループを単位として行い,相互評価(ピアレビュー)やディスカッションなどを通じた能動的学習(アクティブ・ラーニング)により,実践力や汎用的能力を養います。また,授業内外の学習支援のためにMoodleを使用します。