シラバス参照

公式版のシラバスを表示  
最終更新日:2020/09/03  
筑波大学 教育課程編成支援システム

0AL5300 エネルギー・環境モデリング演習

2.0 単位, 1・2 年次, 秋AB 木5,6
鈴木 研悟

授業概要

現実のエネルギー・環境システムが抱える問題を抽象化した定量的モデルを構築する技法を身に付ける。構築されたモデルを計算機上に実装する方法論を学修する。実装したモデルを用いたシミュレーションを通じて、エネルギー・環境システムに関連するリスク、およびそれらへの対策について総合的に議論する方法を学ぶ。システム最適化モデルとゲーミングモデルの演習を通じて、エネルギー・環境問題に限らず,巨大で複雑な社会システムの将来をデザインする視点を養うことを目指す。 [受講生の到達レベル] 1) エネルギー・環境システムを最適化モデルとして計算機上に実装できる 2) 実社会の問題をシステム最適化モデルを用いて実社会の問題を分析・考察できる 3) ゲーミングモデルを用いて実社会の問題を分析・考察できる

備考

01CF411と同一。
オンライン(オンデマンド型)
オンライン(同時双方向型)

授業形態

演習

学位プログラム・コンピテンスとの関係

学位プログラム汎用コンピテンスにおいては「1. 知の活用力」に関連し,学位プログラム専門コンピテンスにおいては「1. 工学基礎力」「2. 基礎理論・関連技術に関する知識」「3. 現実問題に関する知識」「4. 広い視野と俯瞰力」に関連し,研究群コンピテンスにおいて は「1. 研究力」「2. 専門知識」に関連している.

授業の到達目標(学修成果)

エネルギー・環境システムをモデル化する方法,ならびにモデル分析を実社会の問題解決に役立てる方法を経験的学習を通じて身に着ける.エネルギー・環境問題をテーマとするシステム最適化モデルとゲーミングモデルを学ぶことで,巨大で複雑な社会システムの将来をデザインする視点を養う.

1) エネルギー・環境システムを最適化モデルとして計算機上に実装できる
2) 実社会の問題をシステム最適化モデルを用いて実社会の問題を分析・考察できる
3) ゲーミングモデルを用いて実社会の問題を分析・考察できる

【2020年度の変更点】
機材等の関係により,今年度はゲーミングモデルを中心とする遠隔授業とする.

キーワード

エネルギー, 環境, 技術選択, 動学的最適化モデル, ゲーミング

授業計画

毎週の授業内容は以下の通り.受講を希望する学生は必ず1週目のガイダンスに出席すること.ガイダンスに出席しない者に対しては,原則として成績をつけない.また,演習に用いる
機材等の制限から,希望者多数の場合は受講人数を制限することがある.

【2020年度の変更点】
今年度は機材を理由とする受講者制限は設けない.
また,授業計画を下記の通り変更する.

第1回多主体系としてのエネルギー・環境システム   
第2回合理的な解と適応的な解   
第3回自然と社会の相互作用   
第4回持続可能な選択をうながす方策   
第5回資源再生ゲームのデザイン (1)   
第6回資源再生ゲームのデザイン (2)   
第7回資源再生ゲームのデザイン (3)   
第8回デザインしたゲームの試遊   
第9回試遊結果の分析   
第10回複雑な世界   

履修条件

成績評価方法

成績は演習への取組状況(20%)とレポート(80%)により評価する.事後の特別措置は原則として行わない.

【2020年度の変更点】
今年度は演習への取組状況(50%)と最終レポート(50%)により評価する.

学修時間の割り当て及び授業外における学修方法

演習で扱うモデル分析の意味をよく考え,自身の興味・関心に基づいた自学自習を行った上でレポート作成に臨むこと.

教材・参考文献・配付資料等

適宜、教員が用意する.

1. Evans, J. & Lester, C.H. (Eds.),International Handbook on the Economics of Energy, Edward Elgar(2013)
2. Duke, R.D.,The future’ s language(1974)

オフィスアワー等(連絡先含む)

その他(受講生にのぞむことや受講上の注意点等)

エネルギー・環境システムの技術的・社会的側面に対する幅広い興味・関心を持ち,授業と実社会を関連づけながら受講して欲しい.演習で扱うモデル分析の意味をよく考えながら授業・レポートに臨むこと.

講義中の積極的な質問を歓迎する.

【2020年度の変更点・注意点】
・授業は毎週,所定の講義時間に,Teamsにてリアルタイムで行う.
・ただし,やむを得ない理由で参加できない学生が不利にならないよう,オンデマンド形式の代替コンテンツを用意する.
・授業資料はmanabaで適宜配布する.
・課題については以下の通りとなる予定(変更の可能性あり)
第1週から第3週:A4用紙1枚程度のレポート
第4週から第7週:Python による簡単なブラウザゲームの作成
第8-9週:作成したゲームの評価
第10週:最終レポート
※ 授業内容・課題ともに,受講者の進捗を見ながら適宜調整する

他の授業科目との関連

ティーチングフェロー(TF)・ティーチングアシスタント(TA)