振動波動論 第1回 お知らせ等

自己紹介

• 氏名: 角谷 啓太 (すみや けいた)

• 仕事: 兼任講師, システム開発

• 専門: カオス, 量子カオス

  • 質量異方性を持ったケプラー問題

  • 時間の矢 (過去→未来)

• 趣味: 読書, プログラミング, 電子工作 等

• プログラミング言語: C# (Unity), Swift/SwiftUI, C++ (openFrameworks), python, Arduino, Fortran, Mathematica, Processing (Java), HTML 等

授業スケジュール

シラバスに掲載したスケジュールは下記:

［第１回]　イントロダクション, 単振動 ［第２回]　単振動, 非線形項 ［第３回]　ポテンシャル, 減衰振動 ［第４回]　強制振動 ［第５回]　連成振動 (自由度2) ［第６回]　連成振動 (多自由度) ［第７回]　連成振動 (多自由度) と連続体の振動 ［第８回]　波動, 波動方程式 ［第９回]　位相速度, 群速度 ［第10回]　定在波, 3次元の波 ［第11回]　電磁波, 平面波の反射と屈折 ［第12回]　干渉 ［第13回]　フーリエ級数, フーリエ変換 ［第14回]　波束，まとめ

授業の進行によって前後することもありますので, あくまで目安と思ってください.

授業について

授業形態

今年度の大学の方針に従い, 対面授業として実施します.

講義資料は, 資料のみでも完結するよう作成します. 授業後に講義動画をアップする予定です.

成績評価，単位付与

基本的には,

• 期末試験

• 複数回のレポート (各回の復習等)

の2種類で評価をします. 期末試験とレポートの評価の割合は 8 : 2 の予定です.

資料

• 電子資料 (pdf, html等)

• 講義動画 (収録できていれば)

授業資料はすべて電子的に配布しますので, いわゆる丸写しの板書は不要です. その代わり, 授業中は, 配布した授業資料を用いて, 自分なりのメモをどんどん取るようにしてください.

コンテンツの更新時期

基本的には, 授業開始時刻に合わせて更新予定です. 場合によってはそれ以前であっても適宜更新します.

授業中の書き込み閲覧用のリンク

授業中の書き込みをMicrosoft OneNoteで共有: ● ログイン無しで閲覧可能なリンク します. 数秒から数十秒のラグはありますが, ある程度リアルタイムで更新されます.

どうしても更新されない場合はブラウザを更新する等してみると, 中身が更新されるはず...です!!

出席アンケート

出席を兼ねたアンケートを毎回提出していただきます.

このアンケートは, 授業改善のために皆さんの意見を聞きたいという側面もあります. ですので, 良い点, 悪い点を遠慮なく書いてください. 出席アンケートの内容で成績が変わることは決してありません.

復習レポートと分散学習

認知心理学における分散学習 (時間間隔を空けて再学習する学習法) となるように, 各回の復習レポートを, その次の授業前までに提出していただきます.

例えば,

• 2024/04/09 (水) 13:30-15:10 第1回講義

• 2024/04/14 (日) 0:00 - 2023/04/17 (水) 13:30 第1回の復習レポートを実施, 提出

• 2024/04/17 (水) 13:30-15:10 第2回講義

• 2024/04/21 (日) 0:00 - 2023/04/24 (水) 13:30 第2回の復習レポートを実施, 提出

のようなスケジュールです.

私側では, 皆さんが実際にレポートを実施している時期は把握できないため, いくらでもズルはできます. ただし, 可能ならばこのスケジュールで実施していただけるとありがたいです. 重要な点は1度学習してから, 時間間隔を空けて再学習する点です.

折角, 皆さんの貴重な時間を使って本講義を受講してくださるので, なるべく効果のあるモノにしたいと考えています. そこで, 認知心理学として効果のある学習法 (下記6種) をできる限り意識した授業設計にしていく予定です.

• 分散学習

  • 学習時間を分散させたスケジュールを作る方法

  • 効果の実験例: ある文章を (A)1回だけ読む, (B) 2回続けて読む, (C) 1週間空けて2回読む という3グループを設定. 各グループに対し, (1) 半数は学習直後にテスト, (2) 残りの半数は学習の2日後にテストを実施. テストの内容は, 学習した文章をどれほど思い出せるかを測るもの. (1) の学習直後テストにおいては, (A) 約7個, (B) 約12個, (C) 約7.1個. --> (B)の集中学習が最も成績が良かった. (2) の学習2日後テストにおいては, (A) 約5個, (B) 約5.2個, (C) 約9個. --> (C)の分散学習が最も成績が良く, (1) の学習直後テストの結果よりも良かった.

• 交互配置 (inteleaving)

  • 学習するトピックを切り替えながら学習する方法

• 精緻化

  • なぜ機能するのか, どのように機能するのか等を尋ねたり, 説明したりする方法

• 具体化

  • 抽象的な概念を学習させる時に, 具体的な例を使って説明する方法

• 二重符号化 (dual coding)

  • 言葉と図を組み合わせる方法

• 検索練習

  • 学習した情報を長期記憶から引き出す

昨年度の本授業について

昨年度の成績統計とその傾向

昨年度の成績基準:

• 期末試験 8割 (5名欠席 -> 1名期末代替課題)

• 復習レポート 2割

結果は下図:

成績	評点

昨年度から分散学習を実施し, 復習レポートを毎回提出していただき, それとほぼ同じ問題を期末試験として出題しました.

しかし, 採点結果は2022年度よりは改善されましたが, ほぼ満点の方とかなり結果が悪い方とで2極化しました. (採点はかなり甘くしています)

ほぼ満点という学生もいたため, ちゃんと勉強していれば十分点がとれる試験だったと考えると, 試験結果が悪かった原因は,

• 私の授業の教え方が悪く, 理解できないものだった

• 試験勉強をちゃんとやらなかった

辺りだと思います.

せっかく受講していただくならちゃんと内容を理解して欲しいという願いから, 今年度も分散学習等をお願いしています.