日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
理学部/College of ScienceCollege of Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
CC204/CC204CC204 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
機器分析化学の基礎から応用まで学びます。データ処理の基礎を学びます。また、実際に社会でどのように利用されているかを学びます。 |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（一部オンライン）/Face-to-face (partially online)Face-to-face (partially online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
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| 授業形式/ Class StyleCampus |
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| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月2･4342/Mon.2･4342 Mon.2･4342 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
CHE2310 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ prerequisite regulationsprerequisite regulations |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
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| 履修中止可否/ course cancellationcourse cancellation |
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| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
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| 備考/ NotesNotes |
化学科学生限定 |
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
CC204 |
This course aims to teach students the fundamental theory, characteristics, and applications of various instrumental analysis methods. Relevant data processing techniques will also be covered.
A wide variety of instrumental analysis methods are used in order to gain qualitative and quantitative data on various analytes. Additionally, instruments can be used for structural analysis, state analysis, and the determination of an analyte’s physical properties, among many other things. In this course, students will learn the theory and characteristics of various important instrumental analysis methods. In addition, they will learn how to treat data as well as how to calculate measurement error. Furthermore, students will learn about the diverse applications of various instrumental analysis methods, gaining insight into how analytical chemistry is actually used in the real world. By solving practice problems, students will deepen their understanding of the material (each student must bring a scientific calculator).
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
各種機器分析法について、基本的な原理、特徴から応用まで、及び、データの処理法について理解することを目標とします。
This course aims to teach students the fundamental theory, characteristics, and applications of various instrumental analysis methods. Relevant data processing techniques will also be covered.
近年、機器分析法は、定性分析、定量分析、構造解析、状態分析等において、幅広く利用され、重要な分析法となっています。本講義では、代表的な各種機器分析法の原理、特徴を学びます。また、測定値の扱いについて、誤差の計算について学びます。さらに、機器分析の実際について学び、分析化学が実際の社会でどのように利用されているかを学びます。練習問題を実際に解きながら、より理解を深めます（関数電卓を持参してください）。
A wide variety of instrumental analysis methods are used in order to gain qualitative and quantitative data on various analytes. Additionally, instruments can be used for structural analysis, state analysis, and the determination of an analyte’s physical properties, among many other things. In this course, students will learn the theory and characteristics of various important instrumental analysis methods. In addition, they will learn how to treat data as well as how to calculate measurement error. Furthermore, students will learn about the diverse applications of various instrumental analysis methods, gaining insight into how analytical chemistry is actually used in the real world. By solving practice problems, students will deepen their understanding of the material (each student must bring a scientific calculator).
| 1 | 機器分析基礎 |
| 2 | 食品分析基礎 |
| 3 | 食品分析応用 |
| 4 | 食品分析実際(ゲストスピーカー予定；オンライン） |
| 5 | 紫外・可視分光分析と蛍光分光分析の基礎 |
| 6 | 紫外・可視分光分析と蛍光分光分析の応用 |
| 7 | 分光分析装置の実際 |
| 8 | 状態分析基礎 |
| 9 | 状態分析応用（ゲストスピーカー予定） |
| 10 | マックスウェル‐ボルツマン分布則 |
| 11 | 原子発光分析・フレーム原子吸光分析 |
| 12 | 蛍光Ｘ線・Ｘ線回折、Ｘ線吸収 |
| 13 | データ処理の基礎 |
| 14 | まとめ（テスト） |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
分析化学入門、分析化学１、分析化学２はよく復習して授業に臨んでください。
各回の練習問題の復習と課題は必ず行ってください。各回、課題提出があります。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
毎回の授業内課題(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| 関数電卓を準備してください。ゲストスピーカー２回あります。内１回はオンラインでその他はすべて対面です。 | ||
なし/None
分析の応用編で、難易度は高くなりますので、基礎事項（分析入門、分析A、分析B）は十分習熟していること。
関数電卓を持参してください
６～８，10～13回はオンラインです。
ゲストスピーカーの都合により予定が変更になることがあります、オンライン予定を含めて
第１回のガイダンスで提示します。