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カスタム計画と拡張計画を活用する設計の模擬体験教育 ~仮想実験による解析(模型化)と設計(最適化)~

 慶應義塾大学大学院 客員教授 高橋 武則

 

データを取り扱う教育にはサイエンス(基礎科学)型とエンジニアリング(応用科学)型がある。本研究は後者を取り上げ、そこで重要なテーマである問題解決と課題達成の教育について議論する。両者には際立った相違(発表時に詳述)があるが、両者に共通するのは前半が解析(模型化)で後半が設計(最適化)であり、模擬体験教育の採用が重要である。

 

解析(模型化)は事前の状況で対象が透明な場合(因子と水準と構造が分かる場合)と対象が不透明な場合(因子と水準と構造が漠然としか分からない場合)とに分けられる。前者にはカスタム計画が有効である。一方、後者には初期実験を行って因子と水準と構造を決定する同定(identification)が不可欠であり、本研究は同定方法を提案する。同定後は模型化のために追加実験が必要となり、その際に拡張計画が有効である。


設計(最適化)においては作成した模型に基づく数理計画法(制約条件と目的関数による求解)を活用する。このときプロファイル機能を用いると効果的である。

 

本研究は上記の理論紹介とこれを実践的に学ぶためにJMP上で動く仮想実験である飛球シミュレーターをメインに他のシミュレーターも用いた模擬体験教育を紹介する。