PBL

成果物

  • 論文
  • GitHubリポジトリ
  • 発表スライド

論文

  • 参考文献は5件以上
  • 図表を適切に使用

GitHubリポジトリ

構成例

.
├── README.md
├── requirements.txt
├── .gitignore
├── src/
├── tests/
├── data/

発表スライド

  • 15分程度

学会発表を目指す

優れた成果物は、国内外の学会で発表する機会を提供します。学会発表の経験は、開発職・エンジニア職・研究職・データサイエンティスト職などを目指す学生にとって非常に有益です。また、修士課程進学を考えている学生にとっても、研究の基礎を築く良い機会となります。

  • 履歴書に記載できる（受賞するとさらに良い）
  • 大手企業の研究所や大学院への進学に有利
  • 研究ネットワークの構築（大手企業の研究者や大学教授との交流）
  • プレゼンテーション能力の向上

PBLの流れ

  1. テーマ選定
  2. 書籍や論文に載せている手法を理解し、実装する
  3. 適用・改良
  4. 成果物の作成
  5. 発表

適用・改良の部分は、学生の興味や進歩度に応じて柔軟に対応します。例えば、以下のようなアプローチが考えられます。

  • 数理モデルを変更し、より現実的な問題に対応
    • 制約条件の追加
    • 目的関数の変更など
  • 既存の他の手法との比較
    • 進化的アルゴリズム vs. 数理最適化
  • 新しいアルゴリズムの導入による性能向上
    • 問題の特性に応じたアルゴリズムの改良
    • 機械学習手法の導入

ポイント

  • グループワーク
    • 役割分担
    • PBL時間外でのミーティング（研究室を利用可）
  • 自主的な学習
    • 書籍や論文を読む力
    • ググる力
    • ChatGPTなどの生成AIの活用
  • 進捗管理
    • 研究計画の作成
    • ソースコードのバージョン管理（GitHubの利用）