基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名 ／Course	情報応用２Ｂ（応用理工学領域）ＣＨ／Application of Information２Ｂ（Applied Science and Engineering Division）ＣＨ
時間割コード ／Course Code	S1300591_S1
開講所属 ／Course Offered by	システム工学部／Faculty of Systems Engineering
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第4クォーター／4Q
曜限 ／Day, Period	月／Mon　2
開講区分 ／Semester offered	第4クォーター／4Q
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	中原　佳夫
科目区分 ／Course Group	_
授業形態 ／Lecture Form
教室 ／Classroom	北３号館Ｂ２０３／北３号館Ｂ２０３
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
奥野　恒久／Tsunehisa Okuno	システム工学部（教員）
中原　佳夫	システム工学部（教員）
林　聡子	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	化学およびその関連分野において，実際に問題演習を行うことにより，基礎を固め，実践的な理解を深めることを目標とする。本講義を通じて化学系科目の基盤となる事項をより確かなものとすることを目的とし，これらの広い分野にまたがる科目間を有機的に関連づけて理解することを目指す。本講義で取り扱う内容は，有機化合物の構造解析，量子化学計算，分析化学におけるデータの取り扱いであり，これらは全て今後の勉学・研究の基礎となる情報技術の部分である。各回で学習した内容を充分に理解し，情報技術を確実に活用できるようになることが目的である。
到達目標 ／Course Objectives	・各種分光機器のデータから，有機化合物の基礎的な構造解析ができる。 ・Gaussian & GaussViewを用いて，量子化学計算を行うことができる。 ・分析化学における基本的なデータの取り扱いを，Excelを用いて行うことができる。
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	レポートの提出状況と内容，講義中における演習課題への取り組み方，テスト結果などを各教員が評価し，それらを総合して，科目の評価とする。全体の理解度に応じた評点をもって成績とする。 課題を十分にこなせるようであれば，Aの評価を与える。 課題の一部がこなせないのであれば，Bの評価とする。 課題の複数の部分がこなせないのであれば，Cの評価とする。 課題が全く出来ない・提出しない，演習に真面目に取り組んでいない場合には，不可とする。
教科書 ／Textbook	特に設定しない。
参考書・参考文献 ／Reference Book	『実験データを正しく扱うために』 化学同人編集部(1500円＋税)　第6回の講義で使用する。 『基礎分析化学』 宗林由樹，向井浩共著(1900円＋税)　第7回の講義で使用する。
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	将来の研究活動に必要となるので，与えられた課題は自力で行えるようになるまで，繰り返し練習してください。
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	有機化合物の構造解析，Gaussianなどの計算ソフト，Excelを用いた分析化学に関する演習を行います。新しいソフトウェアをインストールしてもらうので，記憶容量に余裕のあるBYOD PCが必要です。Gaussian，GaussViewはWindows版のみ。MacOSには対応していません。授業中にBYOD PCを使用しますので，各自毎回持参して下さい。
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	基礎化学A, B，有機化学I, II，分析化学I, II，情報応用1A, 2B, 2A（応用理工学領域）ＣＨ
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	１時間程度の学習が行えるように，毎回レポートを課します。締め切り期日までにレポートをきちんと作成し，提出すること。またその意味を理解する点においてやや難しいところも一部あるため，日ごろから復習や自主学習をきちんと行うことが重要である。講義１回あたり3時間の復習や自主学習を行うこと。
その他連絡事項 ／Other messages	演習においてPCを用いることがあります。
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	日ごろから復習や自主学習をきちんと行うことが重要である。自主学習では，ノートや配布物などを見て，解法の導出過程を理解するだけでなく，実際に自分で手を動かし操作して，解答を引き出し，そこで用いられている原理や論理の展開を身につけることが望ましい。 【「アクティブ・ラーニング」実施要項⑪】
オフィスアワー ／Office Hours	各担当教員にe-mail等による事前予約を行ってください。
科目ナンバリング ／Course Numbering	S60002J11100Y254

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	1回目	質量分析法（奥野）	質量分析の原理、フラグメンテーション、実際のデータ解析
2	2回目	赤外吸収スペクトル（奥野）	赤外吸収の原理、解析のアプローチ方法、スペクトルのプロットと解析
3	3回目	スペクトル解析による化合物の同定（奥野）	複数のデータからの化合物同定とそのアプローチ、解析の練習
4	4回目	量子化学計算1（林）	GaussViewによる分子の作成とGaussianによる構造最適化
5	5回目	量子化学計算2（林）	最適化構造の解析と分子軌道の描画
6	6回目	分析化学２（Excel）（中原）	推定と検定
7	7回目	分析化学３（Excel）（中原）	滴定曲線のシミュレーション
8	8回目	まとめと単位認定試験（中原）	１回目から７回目の内容に関する試験	単位認定試験