【授業の目的】
問題・課題解決型学習として行う本演習は，PBLⅠで使用したLEGOマインドストームEV3のさらなる高度な課題に対して，グループで協力しながら解決し，学習する実践演習であり，その問題解決プロセスの理解を目的とする。
【授業の到達目標】
1）グループで協力しながらアイデアを出すことができるようになる。
2）ロボットの動作や仕組みを理解し，パーツを組み合わせることができる。
3）ロボットの動作をプログラミングにより正確に制御できるようになる。
4）実践した演習をまとめて発表することができる。
【授業概要（キーワード）】
PBL，グループワーク，LEGOマインドストーム，創造性支援，プレゼンテーション
【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
A-1．ミニッツペーパー、リフレクションペーパー等によって、自分の考えや意見をまとめ、文章を記述し提出する機会がある。：76～100％
B-1．学生同士の話し合いの中で互いの意見に触れる機会がある。：51～75％
D-1．演習、実習、実験等を行う機会がある。：51～75％
B-2．事前学習（下調べ、調査等含む）をした上で、他の学生の意見を尊重しつつグループとしての結論を出すために議論をする機会がある。：1～25％
C-2．事前学習（下調べ、調査等含む）をした上で、プレゼンテーションを行い、互いに質疑応答や議論を行う機会がある。：1～25％
A-3．習得した知識を活用する中で、学生自身がテーマや目的などを主体的に定めて課題探究型学習を行い、その成果を記述する機会がある。：1～25％
【科目の位置付け】
PBL教育を通して，創造性，デザイン能力を養成するものである。
【SDGs（持続可能な開発目標）】
04.質の高い教育をみんなに
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
グループによる実践演習を中心とするが，演習に必要な講義を行うとともに，課題テーマは教員が指定する。
・日程
主要なテーマと順序は次の通りであるが，進行状況により内容を変更することがある。
第1回：ガイダンス，PBLとは，LEGOロボットとは
第2回：サンプルプログラムによるセンサの動作確認とマシンの試作
第3回：ジャイロセンサを用いた課題解決演習（ジャイロボーイ）
第4回：カラーセンサを組み合わせた課題解決演習（ライントレース）
第5回：ジャイロボーイのライントレースコンテスト
第6回：超音波センサを組み合わせた課題解決演習（迷路脱出）
第7回：ジャイロボーイの迷路脱出コンテスト
第8回：Chainerを用いた深層学習による問題解決演習（ライントレース）
第9回：カメラ画像によるライントレースコンテスト
第10回：TensorFlowを用いた深層学習による問題解決演習（自動走行）
第11回目：カメラ画像による自動走行コンテスト
第12回目：課題解決プレゼンテーション作成
第13回目：成果発表会
第14～15回目：結果のまとめ，レポート提出
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
グループで作業するため，積極的に意見を出し合い，課題解決を行うこと。
演習はLEGOマインドストームEV3のジャイロ機能を使った演習に加えて，EV3とRaspberry Piを組み合わせて行う。したがって，ロボットの組み立て，プログラミング，深層学習について，テキストを熟読するとともにインターネットを利用しながら学習すること。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
プログラミング，深層学習の仕組みや，LEGOロボットの構造を理解できるように，LEGOマインドストームのインターネットサイトを積極的に利用すること。
【成績の評価】
・基準
1）グループで協力しながらアイデアを出すことができる。
2）ロボットの動作を理解し，目的を達成できるロボットを作ることができる。
3）実践した演習をまとめて発表できる。
4）それぞれのテーマについて課題解決のレポートを書くことができる。
上記1～4を合格の基準とします。
・方法
コンテスト，最終プレゼンテーションおよび各レポートを総合して評価し，100点満点中60点以上で合格とする。
【テキスト・参考書】
テキスト：PBLⅡ，菊地新一著
参考書：Isogawa「The LEGO MINDSTORMS EV3 Idea Book」
「実践！ Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」
「ロボットではじめるディープラーニング・TensorFlowによる自動走行」
【その他】
・学生へのメッセージ
グループワークであるため，欠席することなく積極的に行動すること。限られた材料でより良いものを作製する技術を磨くこと。
・オフィス・アワー
質問がある場合は，授業終了後に，担当教員に直接お問い合わせください。
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