様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル） 申請様式
新潟大学

① 学校名
② 学部、学科等名

大学等全体のプログラム③ 申請単位

国立大学法人新潟大学④ 大学等の設置者

国立大学⑤ 設置形態新潟県新潟市西区五十嵐２の町８０５０番地⑥ 所在地

データサイエンスリテラシー⑦ 申請するプログラム名称
令和2⑧ プログラムの開設年度
（常勤）

⑩ 教員数

年度

1,408

⑨リテラシーレベルの認定の有無
（非常勤）

人

⑪ プログラムの授業を教えている教員数
2,227⑫ 全学部・学科の入学定員⑬ 全学部・学科の学生数（学年別）

有

422

人

59

人

人
10,101

総数

１年次

2,325

人

２年次

2,329

人

３年次

2,517

人

４年次

2,577

人

５年次

175

人

６年次

178

人

人

⑭ プログラムの運営責任者（責任者名）

山田 修司

（役職名）

教授

⑮ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教育・学生支援機構 コモンリテラシーセンター 数理・データサイエンス部門（責任者名）

山田 修司

（役職名）

部門長

⑯ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
大学における情報活用及び数理・データサイエンス教育に関する検討ワーキング・グループ（責任者名）

山田 修司

（役職名）

委員長

認定教育プログラム⑰ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学務部教務課
E-mailkyoumu@ge.niigata-u.ac.jp

001

担当者名

保科 昌代

電話番号

025-262-6302

様式２

プログラムを構成する授業科目について
大学等全体のプログラム①具体的な修了要件②申請単位（ア） 「データサイエンス入門科目群（下記１～３）」から2単位, （イ）「統計科目群（下記４～２２）」または「数学科目群（下記２３～４９）」から2単位
以上, （ウ） 「情報概論科目群（下記５０～６３）」から2単位以上, （エ） 「情報処理演習科目群（下記６４～６９）」または「プログラミング基礎科目
群（下記７０～７６）」から2単位以上, （ア）～（エ）を満たし合計12単位以上を修得すること。
データサイエンス入門科目群：１．データサイエンス総論Ⅰ、２．データサイエンス総論Ⅱ、３．データサイエンス概説
統計科目群：４．社会調査法Ａ、５．メディア・表現文化実習Ｄ、６．統計学I、７．統計学II、８．教育統計学（心理学統計法）、９．統計入門Ⅱ、１０．計量経済学Ⅰ、１１．統計入門、１２．医学情報学(基礎)、１３．医療統計学、１４．社会調査法、１５．医療統計学、１６．応用数理Ｅ、１７．ビジ
ネス統計学、１８．生物統計学、１９．環境統計学、２０．農業統計学、２１．統計学基礎1、２２．統計学基礎2
数学科目群：２３．社会調査法Ｂ、２４．線形代数学I、２５．線形代数学II、２６．微分積分学I、２７．代数学序説、２８．経済数学、２９．経済数学
Ⅰ、３０．線形代数IA、３１．集合と写像、３２．基礎物理数学、３３．オペレーションズ・リサーチ、３４．基礎ベクトル解析、３５．応用数理Ａ、３６．
応用数理Ｂ、３７．離散数学、３８．電気数理I、３９．物理数学、４０．解析学基礎1、４１．解析学基礎2、４２．数学基礎A1、４３．数学基礎B1、４
４．数学基礎A2、４５．数学基礎B2、４６．基礎数理Ａ I、４７．基礎数理Ａ II、４８．基礎数理B、４９．数学の世界
情報概論科目群：５０．基礎情報論、５１．教育情報論、５２．情報処理概論Ⅰ、５３．情報処理概論Ⅱ、５４．情報産業論、５５．情報社会論、５
６．医学情報学(応用)、５７．データ構造とアルゴリズム、５８．人工知能、５９．知能情報システム概論、６０．ネットワーク工学、６１．情報処理概論Ａ I、６２．情報処理概論Ａ II、６３．情報リテラシー概論
情報処理演習科目群：６４．情報数学I、６５．情報数学II、６６．情報基礎及び実習、６７．医療情報学、６８．コンピュータ基礎、６９．ディジタル回路
プログラミング基礎科目群：７０．プログラミング概論A、７１．プログラミング概論B、７２．プログラミングＢI、７３．プログラミング基礎Ⅰ、７４．プロ
グラミング基礎Ⅱ、７５．データサイエンス実践A、７６．データサイエンスのためのPython入門③応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
データサイエンス総論Ⅱ
1 ○ 全学開講○ ○ ○データサイエンス概説
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○メディア・表現文化実習Ｄ
一部開講 ○
1
社会調査法Ａ
一部開講 ○
2
統計学I
全学開講 ○
2
統計学II
全学開講 ○
2
教育統計学（心理学統計法）
全学開講 ○
2
統計入門Ⅱ
全学開講 ○
2
計量経済学Ⅰ
全学開講 ○
2
統計入門
全学開講 ○
2
医学情報学(基礎)一部開講 ○
1.5
医療統計学
全学開講 ○
2
社会調査法
一部開講 ○
2
医療統計学
一部開講 ○
2
応用数理Ｅ
全学開講 ○
2
ビジネス統計学一部開講 ○
2
単位数

002

授業科目
オペレーションズ・リサーチ
基礎ベクトル解析
応用数理Ａ
応用数理Ｂ
離散数学
電気数理I
物理数学
解析学基礎1
解析学基礎2
数学基礎A1
数学基礎B1
数学基礎A2
数学基礎B2
基礎数理Ａ I
基礎数理Ａ II
基礎数理B

単位数

2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
2
2
2

必修

開講状況

1-6 1-7 2-2 2-7

全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○

生物統計学
環境統計学
農業統計学
統計学基礎1
統計学基礎2
社会調査法Ｂ
線形代数学I
線形代数学II
微分積分学I
代数学序説
経済数学
経済数学Ⅰ
線形代数IA
集合と写像
基礎物理数学

2
2
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
1
1
2

全学開講 ○
全学開講 ○
一部開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
一部開講 ○
一部開講 ○
一部開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○
全学開講 ○

数学の世界
情報数学I
情報数学II
情報基礎及び実習
医療情報学
コンピュータ基礎
ディジタル回路
プログラミング概論A
プログラミング概論B
プログラミングＢI
プログラミング基礎Ⅰ
プログラミング基礎Ⅱ
データサイエンス実践A
データサイエンスのためのPython入門

003

2
2
2
2
1
1
2
1
1
2
2
2
2
1

全学開講 ○
全学開講
○ ○ ○
全学開講
○ ○ ○
一部開講
○ ○ ○
一部開講
○ ○ ○
一部開講
○ ○ ○
全学開講
○ ○ ○
全学開講
○ ○ ○
全学開講
○ ○ ○
全学開講
○ ○ ○
一部開講
○ ○ ○
一部開講
○ ○ ○
全学開講
○ ○ ○
全学開講
○ ○ ○

④応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
データサイエンス総論Ⅰ 1 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○データサイエンス概説 2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○
単位数

授業科目

⑤応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
必修 開講状況
授業科目
データサイエンス総論Ⅱ
1 ○ 全学開講
データサイエンス概説
2 ○ 一部開講

選択項目
その他
その他
その他
その他
その他
その他
数学発展

必修

開講状況

授業科目

単位数

⑥選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
基礎情報論
教育情報論
情報処理概論Ⅰ
情報処理概論Ⅱ
情報産業論
情報社会論
医学情報学(応用)⑦プログラムを構成する授業の内容

単位数

授業科目
データ構造とアルゴリズム
人工知能
知能情報システム概論
ネットワーク工学
情報処理概論Ａ I
情報処理概論Ａ II
情報リテラシー概論

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

必修

開講状況

選択項目
その他
AI応用基礎
データサイエンス応用基礎

その他
その他
その他
その他

講義内容

授業に含まれている内容・要素

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「統計学I」（５回目）, 「応用数理Ｅ」（２回目）, 「代数学序説」（７回目）, 「集合と写像」（３,４回目）, 「離散数学」（９回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「メディア・表現文化実習Ｄ」（５回目）, 「統計学II」（２回目）, 「医療統計学」（５回目）, 「社会調査法」（２回目）, 「医療統計学」（２回目）, 「生物統計学」（１,２回目）, 「農業統計学」（１回目）, 「統計学基礎1」（２回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「データサイエンス総論Ⅱ」（５回目）, 「社会調査法Ａ」（９回目）, 「教育統計学（心理学統計法）」（７回目）, 「計量経済学Ⅰ」（３,７回目）, 「医学情報学(基礎)」（５回目）, 「環境統計学」（１１,１２回目）, 「社会調査法Ｂ」（９回目）
1-6 ・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、⽐例尺度「ビジネス統計学」（３回目）
・確率分布、正規分布、独⽴同㇐分布「統計入門Ⅱ」（２,３回目）, 「統計入門」（２,３回目）, 「統計学基礎2」（１～７回目）
・ベクトルと行列「オペレーションズ・リサーチ」（１１回目）, 「基礎数理B」（１～１４回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「線形代数学II」（１～８回目）, 「基礎ベクトル解析」（１,２回目）, 「応用数理Ａ」（２～７回目）, 「電気数理I」（１回目）（１）データサイエンスと・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「線形代数学I」（２～７回目）, 「線形代数IA」（１～８回目）, 「数学基礎B1」（１～７回目）, 「数学基礎B2」（１～
して、統計学を始め様々７回目）
なデータ処理に関する・多項式関数、指数関数、対数関数「解析学基礎1」（３回目）, 「数学基礎A1」（３回目）, 「数学の世界」（１３回目）

知識である「数学基礎004知識である「数学基礎・アルゴリズムの表現（フローチャート）「データサイエンス総論Ⅱ」（５回目）, 「コンピュータ基礎」（３回目）, 「ディジタル回路」（４～６回目）, 「プログラミング概（統計数理、線形代数、論A」（４回目）, 「プログラミングＢI」（１回目）, 「プログラミング基礎Ⅰ」（５～８回目）, 「プログラミング基礎Ⅱ」（３回目）, 「データサイエンス実践A」（３回目）,「データサイエンスのためのPython入門」（２回目）
微分積分）」に加え、ＡＩ
1-7 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「情報数学I」（６回目）, 「医療情報学」（５回目）
を実現するための手段
・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿⼊ソート「情報基礎及び実習」（１３回目）, 「プログラミング概論B」（８回目）
として「アルゴリズム」、
・計算量（オーダー）「情報数学II」（１５回目）「データ表現」、「プログ・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「データサイエンス総論Ⅱ」（３回目）, 「情報数学I」（１回目）, 「情報数学II」（４回目）, 「コンラミング基礎」の概念やピュータ基礎」（３回目）, 「プログラミング概論B」（１,２回目）, 「プログラミングＢI」（１回目）, 「プログラミング基礎Ⅰ」（９,１０回目）, 「プログラミング基礎Ⅱ」（１
知識の習得を目指す。
３,１４回目）, 「データサイエンス実践A」（８,９回目）, 「データサイエンスのためのPython入門」（３,４回目）
2-2 ・構造化データ、⾮構造化データ「医療情報学」（１回目）
・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード「情報基礎及び実習」（６,９回目）, 「ディジタル回路」（２回目）
・配列、⽊構造（ツリー）、グラフ「プログラミング概論A」（７回目）
・文字型、整数型、浮動小数点型「情報数学I」（２回目）, 「医療情報学」（１回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「ディジタル回路」（４～６回目）
・関数、引数、戻り値「データサイエンス総論Ⅱ」（５回目）, 「コンピュータ基礎」（７回目）, 「プログラミング概論B」（３回目）, 「プログラミング基礎Ⅱ」（３～１０回
2-7 目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「情報数学II」（９,１０回目）, 「情報基礎及び実習」（４～８回目）, 「プログラミング概論A」（４～６回目）, 「プログラミングＢI」（２～１５回目）, 「プログラミング基礎Ⅰ」（５～１４回目）, 「データサイエンス実践A」（３～１５回目）, 「データサイエンスのためのPython入門」（３～７回目）・データ駆動型社会、Society 5.0「データサイエンス総論Ⅰ」（１回目）

1-1 ・データサイエンス活用事例 （仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「データサイエンス概説」（２,３回目）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「データサイエンス総論Ⅰ」（１回目）

1-2 ・様々なデータ可視化⼿法（⽐較、構成、分布、変化など）「データサイエンス概説」（４～７回目）（２）ＡＩの歴史から多岐
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「データサイエンス総論Ⅰ」（１，４回目）に渡る技術種類や応用 2-1 ・ビッグデータ活用事例「データサイエンス概説」（２,３回目）
分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際 3-1 ・⼈間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・⾔語、⾝体・運動）「データサイエンス総論Ⅰ」（６回目）
・AI技術の活⽤領域の広がり（流通、製造、⾦融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）「データサイエンス概説」（２回目）の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・AI倫理、AIの社会的受容性「データサイエンス総論Ⅰ」（７回目）, 「データサイエンス概説」（２回目）
ものに加え、「データサ 3-2
イエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「データサイエンス総論Ⅰ」（６回目）, 「データサイエンス概説」（１０回目）「深層学習の基礎と展 3-3
望」から構成される。
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）「データサイエンス概説」（１０回目）

3-4 ・ニューラルネットワークの原理「データサイエンス総論Ⅰ」（６回目）

3-9

・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「データサイエンス総論Ⅰ」（７回目）, 「データサイエンス概説」（２回目）

005

（３）本認定制度が育成目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で Ⅰ ・データエンジニアリング基礎「データサイエンス総論Ⅱ」（２～４回目）, 「データサイエンス概説」（３～９回目）
きる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。
応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジ
ニアリング基礎」、及び Ⅱ ・データ・AI活用 企画・実践・評価「データサイエンス総論Ⅱ」（３～７回目）, 「データサイエンス概説」（８～１５回目）「データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価」から構成される。

⑧プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）● 数理・データサイエンス・AIを活用するために必要な数学・統計、情報の基礎知識● 数理・データサイエンス・AIが社会で必要とされる背景と様々な課題解決に数理・データサイエンス・AIを活用する姿勢● データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力● 自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.iess.niigata-u.ac.jp/clc/ds_advanced.html

006

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和2

年度

大学等全体のプログラム②申請単位③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
人文学部（人文科学）
教育学部（教育）
法学部（社会科学）
経済科学部（社会科学）
経済学部（社会科学）
理学部（理学）
医学部（保健）
歯学部（保健）
工学部（工学）
農学部（農学）
創生学部（社会科学）

合 計

入学
定員

収容
定員

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

210 882
180 800
170 710350 700640
200 820287 1,442
60 357530 2,160
175 720
65 260

6
0
4
24
2
23
3
0
43
9
4

0
0
0
3
0
5
1
0
14
2
1

0
2
0
1
2
3
0
0
8
1
0

0
2
0
1
2
3
0
0
8
1
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

2,227 9,491

118

26

17

17

0

0

0

0

0

0

0

0

007

合計

履修率

6
1%
2
0%
4
1%
25
4%
4
1%
26
3%
3
0%
0
0%
51
2%
10
1%
4
2%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
135
1%

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3010
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（融合領域） ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

008

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

009

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ010

備考科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3011
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
歯学部 / 1，2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

011

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参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

012

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ013

備考科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3012
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

014

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非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

015

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ016

備考科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3013
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

017

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非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

018

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ019

備考科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

1

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3014
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

020

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非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

021

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ022

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3015
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（力学・化学材料） ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

023

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参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

024

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ025

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3016
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（力学・化学材料） / 1，2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

026

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

027

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ028

備考科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3017
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（力学・化学材料）・農学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

029

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キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

030

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ031

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G3018
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
農学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

032

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参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

033

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ034

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3025
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（情報電子・建築）/ 1，2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
講義形式
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し，データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社
関連リンク／Related Links035

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

036

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ037

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3026
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（情報電子・建築） ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

038

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

039

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ040

備考科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G3507
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済科学部／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

041

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

042

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ043

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G3508
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済科学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

044

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

045

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ046

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

3

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G3509
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済科学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義形式
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し、データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社

047

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

048

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ049

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅰ／Introduction to Data Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

3

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G3510
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
135

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済科学部 / 1，2年次
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景やデータサイエンスの仕組みを学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
膨大なデータを適切に処理することが様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの扱い方を学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データとは何かを説明できる。
・データの基本的な分析手法を理解する。
・データサイエンティストに求められるスキルを理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
講義形式
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
データが重要視された社会背景を理解し，データに関して基本的かつ適切な知識を身に付け、データの基本的な分析手法が理解でき、さらにデータサイエンティストに求められるスキルを理解したかにより成績を評価する。各回の小テスト提出８５％、期首期末
レポート１５％。
使用テキスト／Textbooks「データサイエンス概説」、山﨑達也著、学術図書出版社
関連リンク／Related Links050

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

051

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

データサイエンスをキーワードとして検索し、一般的な定義を知っておく。
データの種類について復習する。
データの基本的な処理について復習する。
実際に検索して、公開されているオープンデータとその応用方法を確認する。
データ収集、データ処理、データ蓄積の一連の流れを復習する。
ビジネスの目的を達成するデータ分析の方法を復習する。
講義で紹介した事例を調べ復習する。
講義内容全体を復習する。

2
3
4

講義の概要説明、及びデータサイエンスが必要とされる社会背景データに関する基礎的事項
基本的なデータ処理
オープンデータとその応用

5

データ収集からデータエンジニアリングまで

6

データサイエンスにおけるデータ分析

7
8

事例に基づく理解とデータの倫理
全体のまとめ052

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3027
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

053

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

054

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

055

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3028
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 / 1，2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

関連リンク／Related Links056

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

057

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
機械学習の説明
データを用いたモデルの作成
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
教師あり学習について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

058

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3029
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

059

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

060

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

061

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3030
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

062

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

063

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

064

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

1

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3031
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

065

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参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

066

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

067

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3032
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

068

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

069

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

070

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3033
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 / 1，2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

071

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

072

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

073

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3034
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

関連リンク／Related Links074

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

075

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
機械学習の説明
データを用いたモデルの作成
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
教師あり学習について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

076

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G3035
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

077

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

078

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

079

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G3511
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

080

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

081

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

082

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G3512
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

083

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

084

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

085

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

214G3524
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

086

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

087

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

088

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

齋藤 裕
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

214G3525
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

089

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

090

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

091

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

3

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

214G3526
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 ／ 1,2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式。
Zoom会議システムを用いたリアルタイムなオンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知。
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

092

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

093

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
データを用いたモデルの作成
モデルの精度評価
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度評価について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

094

備考

科目名／Course Title

データサイエンス総論Ⅱ／Introduction to Data Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

3

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

214G3527
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
125

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部 / 1，2年次
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論Iを履修していること。演習に用いることができるコンピュータ（PC）を有していること。
科目の概要／Course Outline
実データに基づくデータ利用法を学び、データサイエンスの応用について学習、理解する。
科目のねらい／Course Objectives
データサイエンスに必要とされるデータサイエンス力とデータエンジニアリングを主として学び、演習を行いながら実践力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・コンピュータを用いてデータマネジメントができる。
・データの基礎的な処理ができる。
・データの基礎的な分析ができる。
・教師付き機械学習を理解し、適用例を説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いることができるコンピュータ（PC）を用意できること。用意できない場合は大学のPCの貸し出しをする予定であるが、数が限られているため上限を超えた場合は聴講が許可できない。演習に加わらず聴講のみしている学生は成績評価の対象外とする。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の授業中に小テストを行う。その点数により、主としてデータサイエンス力とデータエンジニアリングが身に付いたかを評価する。各回の小テスト提出９０％、期末レポート１０％。
使用テキスト／Textbooks「実践！データサイエンス」、山﨑達也著、学術図書出版社

関連リンク／Related Links095

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

096

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要説明、及び以後の講義の準備

事前の指示に従って、コンピュータ環境を整える。

2

コンピュータ環境の確認、データの可視化（１）コンピュータのデータ分析ツールの使い方の復習をする。

3

基礎統計、データの可視化（２）

4
5
6
7

データの前処理
機械学習の説明
データを用いたモデルの作成
モデルの理解と改善

8

全体のまとめ

データの基礎的な統計処理と可視化について復習する。
データを前処理する方法について復習する。
教師あり学習について復習する。
モデルの作成方法について復習する。
モデルの精度の評価方法を理解し、精度向上のための改善方法を復習する。
講義内容全体を復習する。

097

備考

科目名／Course Title

データサイエンス概説／データサイエンス基礎／Introduction to Data Science

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

熊野 英和,堀籠 崇
1,2,3,4,5,6
総合教育研究棟 B-355

曜日・時限／Class Period

火/Tue

4,

金/Fri

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4 単位数／Credits

授業形態／Class Format

講義副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
75：新潟大学個性化科目 水準／Academic Standard

分野／Academic Field

科目区分／Category
細区分／Sub-division

213X0009
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第新潟大学個性化科目／Niigata
University Original Subjects
自由主題／Other Themes
70

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
創生学部
聴講指定等／Designated Students
2021年度以降入学者：「データサイエンス概説」
2020年度以前入学者：「データサイエンス基礎」
科目の概要／Course Outline
データ指向型社会が到来している。今やデータを自ら正しく解釈し活用する力は、あらゆる企画や判断の基盤となる不可欠の能力であり、データサイエンスの最小限の知識や思考力は、文科系・理科系問わず全ての学生が備えるべき基本的資質となっている。
本講義では、データサイエンスの入口となる基礎を理解することを目的とし、データサイエンスが必要とされる背景や、データを取り扱う上での留意事項、データサイエンスの考え方・仕組みの概要を学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
多様なデータを適切に処理し、解釈することが文理問わず様々な分野で求められていることを理解し、基本的なデータに対する知識、及びデータの基本的な取り扱いについて学ぶ。「データサイエンス実践A～C」への接続はもちろん、今後の研究活動等の場でデータを実際に活用するための基礎的知識の修得をねらいとする。
なお本科目は、民間企業研究所にてデータ計測・解析の経験を有する教員が、テキストのみでは分かりにくい概念について適宜プ
ログラミング言語Pythonによるデータの可視化を援用しながら講義を行う。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・データが重要視されるようになった社会背景を理解する。
・データサイエンスの各分野での応用事例の概要を説明できる。
・データとは何か、またその種類と特徴について説明できる。
・多様なデータを取扱う際の留意事項を理解し、データを正しく扱うことができる。
・データサイエンスとはどのような学問か、その概要を説明できる。
・データを特徴付ける各種の指標を説明できる。
・確率変数、確率分布の概念を説明でき、正しく用いて統計量を計算できる。
・統計学の諸法則を理解し、正しく使うことができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
対面・非対面を併用した講義形式を予定（COVID-19感染症の推移により変更する場合あり）。非対面部分についてはZoomを用いたリアルタイム型授業とする。各回の準備学習の具体的内容については都度指示する。

098

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
試験（80％）と課題（20％）の結果を基に評価を行う予定だが、COVID-19対応により変更する場合がある。
使用テキスト／Textbooks

確率・統計の部分については、「統計学入門」、小波秀雄 著を使用する。
以下よりダウンロードできるので、印刷して持参すること。
講義、復習を経て、最後には自分オリジナルのテキストが完成するつもりで臨むこと。
http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/~konami/Text/Statistics.pdf
他の部分については、必要に応じて別途指示する。

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords★、データ、データサイエンス、人工知能、社会応用、確率、統計、統計指標、確率変数、確率分布、プログラミング、プログラミング的思考、機械学習、価値創造

備考／Notes

文理融合科目。

099

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

備考

1

ガイダンス
・なぜ今、データサイエンスが必要か？

10/5

2

各分野のデータサイエンスの活用事例（1）
データ・人工知能の社会での活用事例について、・社会で活用されるデータと人工知能調べておくこと。
・各領域（主に社会科学領域）における活用事例 また、データや人工知能を活用する場合の心得に・データおよび人工知能活用時の心得と留意事項 ついて思慮しておくこと。

10/8

3

各分野のデータサイエンスの活用事例（2）・データサイエンス研究の進展と社会の変化
・各領域（主に自然科学領域）における活用事例
・データ計測とセンシング

前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 10/12で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。

4

1変数データの整理と表現（1）・データおよびその種類
・平均値、中央値と最頻値
・分散と標準偏差（データのばらつき）
・メジアンと四分位数

前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 10/15で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。

5

1変数データの整理と表現（2）・箱ひげ図・度数分布によるデータの表現
・多数データの代表値"

前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 10/19で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。

6

2変数データの整理と表現
・データの相関
・散布図
・共分散
・相関係数

前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 10/22で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。

7

回帰
前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 10/26
・回帰の概念で調べる、他の学生や教員に質問する等により解・最小二乗法消・整理して次回の講義に備えること。
・回帰直線
8 初等的な確率論（１）
前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 10/29
・集合と論理代数
で調べる、他の学生や教員に質問する等により解・集合と確率
消・整理して次回の講義に備えること。
・条件付き確率9 初等的な確率論（２）
前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 11/2
・乗法定理
で調べる、他の学生や教員に質問する等により解・事象の独立消・整理して次回の講義に備えること。
・オッズ比
10 プログラミング・機械学習概説
ハンズオン形式で実施するため、各自PCを用意の 11/5
・データの扱いとプログラミング
こと。詳細は別途指示する。
・プログラミング的思考
前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分・プログラミングのイロハで調べる、他の学生や教員に質問する等により解・機械学習によるデータの扱い（画像・音声認識の 消・整理して次回の講義に備えること。
事例）
11 確率変数と確率関数
前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 11/9
・確率変数の期待値と分散で調べる、他の学生や教員に質問する等により解・確率変数の関数の期待値と分散
消・整理して次回の講義に備えること。

100

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

備考

12 二項分布とポアソン分布
・適用できるケース
・二項分布の期待値と分散

前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 11/12で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。

13 正規分布（１）・離散的確率分布から連続的確率分布へ
・確率密度関数・連続的確率関数の平均と分散
14 正規分布（２）・標準正規分布・標準化変換・正規分布表・大数の法則・中心極限定理

前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 11/16で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。

15 推測統計の基礎概念
・記述統計と推測統計
・標本分布・推定および仮説・検定
16 試験（COVID-19の状況により、実施しない場合がある）

前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 11/26
で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。

前回の講義内容をしっかり復習し、疑問点は自分 11/19
で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。

11/30

101

科目名／Course Title

社会調査法Ａ／Research Methods for Sociology A

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

杉原 名穂子2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「GIS(地理情報ｼｽﾃﾑ 定員／Capacity)ﾘﾃﾗｼｰ」,副専攻「データサイエンス」
38：社会学水準／Academic Standard

分野／Academic Field

3,

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
金/Fri

4 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211H5125
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
人文科学／Human Sciences40

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
人文学部を主とし全学部
聴講指定等／Designated Students
社会調査士の資格取得を目指すものは必ず履修すること.
科目の概要／Course Outline
社会調査のデータ蒐集の方法の習得をめざす。調査とは何か、の基本的知識を獲得した後、データ収集のための量的調査・質的調査の方法について学ぶ。なかでも特に、量的調査についてのテクニックを中心にとりあげ、仮説の設定から調査票の作成、配布、回収、分析しうる形に整理する方法を具体的に解説する。
科目のねらい／Course Objectives
調査票を用いた量的調査および質的調査についての基本的な知識を習得することをめざす。
量的調査については、問題意識から仮説を設定し、質問項目にもっていくこと、尺度の作り方、h調査票の作り方についての方法をみにつける。
質的調査においては、KJ法とグラウンデッド・セオリーについて学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
調査票の作成方法についての基本的な知識を獲得する。
サンプリングについての基本的な知識を獲得する。
仮説の設定と質問文の作成ができる。
変数と尺度について理解する。
エディティング・コ－ディングについて学ぶ。
データを入力する技術を身につける。
単純集計とクロス集計について学ぶ。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
社会学を専攻することを希望している学生は履修するのが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
講義形式で行う。ただし、授業中でサンプリングや比率の検定、職業分類等についての課題があり、その作業と課題の提出は求められる。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
出席してその回に出される課題を提出（100%)102

使用テキスト／Textbooks

原純輔・海野道郎『社会調査演習

第2版』東京大学出版会

関連リンク／Related Links

参考文献／References

特にさだめない

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

103

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

1調査の設計について調査目的と調査の方 前回に出された範囲について復習し、理解しておく
法こと。
2問いのたてかたと仮説の設定
3調査票の作成①
仮説から質問文へ
4調査票の作成②
質問文の検討とワーディン
グ
5調査票の作成③
選択肢の設定質的データと量的データ
6調査票の作成④
コーディングと職業分類
7調査票の作成⑤
質問文の配列、レイアウト、
案内状の送付から調査実施まで
8サンプリング①
サンプリングの諸方法
9 サンプリング②
標本分布と区間推定
10サンプリング③
標本数の決定と系統抽出法
11サンプリング④
確率比例抽出法12調査票の配布と回収
エディティング
13データ・クリーニングとデータの集計
単純
集計とクロス集計
14質的調査の技法
15質的調査の実践

104

備考科目名／Course Title

メディア・表現文化実習Ｄ／Research Practice for Representation and Media Culture D

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

古賀 豊
2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

木/Thu
実習

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210H5934
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourthterm
1単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
人文科学／Human Sciences
50

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students
この授業科目名称は，人文学部旧カリキュラム生（2019年度以前入学者）用です。
人文学部新カリキュラム生（2020年度以降入学者），および，人文学部以外の学生は，「210H5197 メディア論実習D」に履修申請をしてください。
科目の概要／Course Outline
本授業では，「文系のためのデータサイエンス」と題して，統計ソフトウエア R を用いて，統計学の基礎，および，多変量解析，機械学習の手法を修得します。
科目のねらい／Course Objectives
近年，ビッグデータ，AI，機械学習といった概念・用語・手法を包括するものとして，データ・サイエンスという新しい領域に注目が集まっています。
このデータ・サイエンスの中で重要な役割を果たすツールとして python および R があげられますが，本授業では，このうち R をとりあげ，その使い方を学ぶとともに，統計学の基礎，および，多変量解析手法を修得します。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
R の使い方を身につけます。
統計学の基本概念を修得します。
いくつかの多変量解析（機械学習的手法を含む）手法を修得します。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基本的なコンピュータの操作方法を習得していること。
授業実施形態について／Class Format
Webシステムを利用した双方向的な方法で授業は進められる。その方法の詳細は，初回時に説明する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
平常授業での評価点（100点満点）をｘ，最終課題での評価点（100点満点）をｙとすると，最終成績は次の式で算出されます。
ｘ ＋ ｙ − ｘ × ｙ ÷ 100

105

（式の意味が不明な学生には，授業時に詳説します。）
使用テキスト／Textbooks

授業時に，適宜，紹介・指示していきます。

関連リンク／Related Links

https://www.r-project.org/
https://rstudio.com/

参考文献／References

授業時に，適宜，紹介・指示していきます。

キーワード／Keywords

備考／Notes106

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

オリエンテーション，および，Rのインストールと簡
単な使い方

この授業についての自分の関心・意欲・問題意識を持っておくこと

2

Rの使い方(1)：文法/グラフなど

前回の内容を十分に把握しておくこと

3

Rの使い方(2)：文法/グラフなど

前回の内容を十分に把握しておくこと

4

Rの使い方(3)：文法/グラフなど

前回の内容を十分に把握しておくこと

5

統計学の基礎(1)：平均/標準偏差/分位点.ヒスト 前回の内容を十分に把握しておくこと
グラムなど

6

統計学の基礎(2a)：各種の分布の把握/推定/検定/相関係数など

7

統計学の基礎(2b)：各種の分布の把握/推定/検 前回の内容を十分に把握しておくこと
定/相関係数など

8

多変量解析(1a)：カテゴリカル・データ

前回の内容を十分に把握しておくこと

9

多変量解析(1b)：カテゴリカル・データ

前回の内容を十分に把握しておくこと

前回の内容を十分に把握しておくこと

10 多変量解析(2)：回帰分析

前回の内容を十分に把握しておくこと

11 多変量解析(3a)：一般化線形モデル (GLM:
generalized linear model)

前回の内容を十分に把握しておくこと

12 多変量解析(3b)：一般化線形モデル (GLM:
generalized linear model)

前回の内容を十分に把握しておくこと

13 多変量解析(4a)：機械学習的手法

前回の内容を十分に把握しておくこと

14 多変量解析(4b)：機械学習的手法

前回の内容を十分に把握しておくこと

15 全体のまとめ

前回の内容を十分に把握しておくこと

107

備考

科目名／Course Title

統計学I／Statistics I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

伏木 忠義
2,3,4,5,6
教育学部 105

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K13072021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
88

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部等
聴講指定等／Designated Students
2，3，4年次
科目の概要／Course Outline
本科目は中学・高校の数学の教員免許を取得する際の「確率論・統計学」分野の科目である．本科目では教員志望の学生を想定した題材を選んで記述統計学，確率論に関する基礎的内容，推測統計学の基礎を説明する．
科目のねらい／Course Objectives
記述統計学の基礎を習得するとともに，統計的推測を学ぶために必要な確率，確率変数，確率分布の性質を理解し，推測統計学の考え方の基礎を身に着けることをねらいとする．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
統計学がどのような分野で利用されているのかを説明できるようになる．統計的記述と統計的推測の違いを説明できるようになる．平均値と中央値の使い分けができるようになる．標準偏差の意味を理解し使えるようになる．相関係数の性質を理解する．確率変数や確率分布に関する種々の計算を行えるようになる．標本平均を用いた統計的推測を行うことができるようになる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で学ぶ『数学III』の内容を既知とする．
授業実施形態について／Class Format
主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業で行う．また，講義形式で行うが，講義内で演習を行うこともある．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
試験(90%)，毎回の授業のまとめ(10%)に基づいて成績評価を行う．対面での試験が可能な状況なら試験のみ対面で行う．
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links108

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes109

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

1. 必要なし
2. 度数分布表とヒストグラム，代表値について配布する問題プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
3. 分散，標準偏差とデータの標準化について配布する問題プリント等を利用して復習して授業に臨
むこと
4. 散布図と相関係数について配布する問題プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
5. 確率の基礎事項について配布する問題プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
6. 条件付き確率とベイズの定理について配布する
問題プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
7. 確率変数と確率分布について配布する問題プ
リント等を利用して復習して授業に臨むこと
8. 離散型確率変数について配布する問題プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
9. 1～8までの授業内容を十分に復習して臨むこと
10. 中間試験で理解が不十分だった内容を理解して臨むこと
11. 多次元確率変数について配布する問題プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
12. 同時分布について配布する問題プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
13. 独立な確率変数の基礎事項について配布する問題プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
14. 確率変数の和の性質について配布する問題
プリント等を利用して復習して授業に臨むこと
15. 母集団と標本について配布する問題プリント等を利用して復習しして授業に臨むこと

1. 度数分布表とヒストグラム，代表値
2. 分散，標準偏差とデータの標準化
3. 散布図と相関係数
4. 確率
5. 条件付き確率とベイズの定理
6. 確率変数と確率分布
7. 離散型確率変数
8. 連続型確率変数
9. 中間試験
10. 多次元確率変数
11. 同時分布
12. 独立な確率変数
13. 確率変数の和
14. 母集団と標本
15. 母平均の推定

110

備考

科目名／Course Title

統計学II／Statistics II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

伏木 忠義
2,3,4,5,6
教育学部 204

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K1308
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourthterm
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
88

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部等
聴講指定等／Designated Students
2，3，4年次
科目の概要／Course Outline
本科目は中学・高校の数学の教員免許を取得する際の「確率論・統計学」分野の科目である．本科目では統計学Iで学んだ統計
的推測の発展的な内容を説明する．
科目のねらい／Course Objectives
統計的推定や統計的検定の考え方を理解する．統計的推定や統計的検定が実社会においてどのように利用されているのかを理解する．回帰分析の考え方と回帰分析によって何ができるようになるのかを理解する．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
母集団分布が正規分布や二項分布など基本的な分布の場合に統計的推定や統計的検定を行うことができる．回帰分析における最小二乗法について説明できるようになる，また回帰分析によってどのような問題を扱うことができるようになるのかを説明できる
ようになる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
統計学Iの内容を理解していること．
授業実施形態について／Class Format
講義形式で行う(講義内で演習を行うこともある)．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
試験(90%)，毎回の課題(10%)に基づいて成績評価を行う．
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links

111

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

112

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

1. 必要なし
2. 配布する問題プリント等を利用して標本調査について復習して授業に臨むこと
3. 配布する問題プリント等を利用して統計量について復習して授業に臨むこと
4. 配布する問題プリント等を利用して大数の法則と中心極限定理について復習して授業に臨むこと
5. 配布する問題プリント等を利用して点推定の枠組みについて復習して授業に臨むこと
6. 配布する問題プリント等を利用して最尤推定量について復習して授業に臨むこと
7. 配布する問題プリント等を利用して望ましい推定量の性質について復習して授業に臨むこと
8. 配布する問題プリント等を利用して1～7の内容について十分復習して授業に臨むこと
9. 中間試験で理解が不十分だった内容を理解して臨むこと
10. 配布する問題プリント等を利用して仮説検定の枠組みについて復習して授業に臨むこと
11. 配布する問題プリント等を利用して正規母集団の検定について復習して授業に臨むこと
12. 配布する問題プリント等を利用して適合度検定について復習して授業に臨むこと
13. 配布する問題プリント等を利用して分割表の独立性の検定について復習して授業に臨むこと
14. 配布する問題プリント等を利用して回帰分析の設定について復習して授業に臨むこと
15. 配布する問題プリント等を利用して単回帰分
析について復習して授業に臨むこと

1. 標本調査
2. 統計量3. 大数の法則と中心極限定理
4. 点推定の枠組み
5. 最尤推定量
6. 望ましい推定量の性質
7. 区間推定
8. 中間試験
9. 仮説検定の枠組み
10. 正規母集団の検定
11. 適合度検定
12. 分割表の独立性の検定
13. 回帰分析の設定
14. 単回帰分析
15. 重回帰分析

113

備考科目名／Course Title

教育統計学（心理学統計法）／Statistics in Psychology

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

斎藤 有吾
2,3,4,5,6
教育学部 108

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義・演習

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
40：教育学水準／Academic Standard

分野／Academic Field

3

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K5103
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
40

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部
聴講指定等／Designated Students
授業の内容に関心があり，学ぶ意欲があれば可。
科目の概要／Course Outline
教育および心理学において，学習者の学力等の実態把握や教育・指導の効果検証のために，テスト等による評価，あるいは，実験・質問紙調査等による研究で得られたデータを統計的に処理することが頻繁に行われる。本授業では基本的な記述統計的手法および推測統計的手法の考え方と手順について学習する。
科目のねらい／Course Objectives
統計学は，量的なデータを用いて研究する際，非常に強力なツールとなる。自分でそのような研究をする上でも，そのような先行研
究を読み解き検討する上でも，統計学に関するある程度の知識と理解が必要になる。
本科目は，汎用的技能である「量的データを目的に応じて収集・分析し、適切に解釈することができること」を目指す。
より具体的には，量的研究から得られる「エビデンス（論拠）」の強さを判断し，それをもとに論理的に思考する基盤となる知識やスキルを習得する。また，特に自身の問題意識を統計学的手法を用いて，すなわち量的研究によって探究するための実践的な資質・能力を身につけることを目標とするものである。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・学力評価や研究・調査データから必要な情報を読み取るための適切なデータ収集方法や統計的分析手法を選択できる。
・各種統計的手法の基本的な考え方や実際に適用する上での注意点について説明できる。
・実際にデータを収集し，統計解析ソフトを使用し分析することができる。
・以上を活かして既存の量的研究に対して批判的に検討し，適切な判断ができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
毎回，指定された動画教材を視聴して予習し，対面授業においてその教材内容を深める課題を個人ワーク，あるいはグループワー
クで取り組む反転授業である。個人ワークあるいはグループワークにおいては，Excelを使用した統計分析の実習を行う。

114

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
授業内容の確認テスト（10回程度，40％），最終試験及び分析レポート（60%）
使用テキスト／Textbooks

特になし。毎回補足資料としてのプリントを配布する。

関連リンク／Related Links

参考文献／References

・毎回，指定された動画教材を視聴して予習する。
・適宜授業内で資料を配布する。
・南風原朝和『心理統計学の基礎』有斐閣
・山田剛史・村井潤一郎・杉澤武俊『Rによる心理データ解析』ナカニシヤ出版
・その他，授業内で適宜参考書を紹介する。

キーワード／Keywords

備考／Notes

実際にデータを分析したり，資料をデータで配布したりするため，PC及びExcelを用意すること。
なお，タブレットや，Excelに似た表計算ソフトでは，本授業の課題に取り組めないので注意する
こと。

115

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

第１回：教育及び心理学において統計学の果たす 毎回，以下の指定された動画教材を視聴して予習役割すること。また，予習と対面授業で学んだことを関連付けて理解できるように復習すること。
初回前にシラバスを熟読してくること。

2

第２回：集団全体の学力分布の状態を視覚化する 予習動画1 「統計学で扱うデータについて」を視聴：度数分布
し，事前課題を行ってくる3

第３回：学力水準・教育効果を数値で要約して把握する：代表値

4

第４回：学力の格差（個人差）を把握する：散布度 予習動画3 「散布度」を視聴し，事前課題を行ってくる

5

第５回：異なる試験成績の比較可能性を考える：
尺度の標準化

予習動画4 「尺度の変換と標準得点」を視聴し，事前課題を行ってくる

6

第６回：学力に関連する要因を探る：量的変数間の相関

予習動画5 「2つの量的変数間の関係（相関）」を視聴し，事前課題を行ってくる7

第７回：要因検証の結果を吟味する：相関係数に関する注意点

予習動画6 「相関係数に関する注意点」を視聴し，事前課題を行ってくる

8

第８回：学習者の意識や態度に関連する要因を探 予習動画7 「2つの質的変数間の関係（連関）」をる：質的変数間の連関
視聴し，事前課題を行ってくる

9

第９回：教育効果の一般化可能性を考える：母集団と標本予習動画8 「連関係数・連関に関する注意事項」
を視聴し，事前課題を行ってくる

10 第１０回：課題の正答率・達成率を推定する：比率の点推定

予習動画9 「推測統計の基礎」を視聴し，事前課題を行ってくる

予習動画2「 代表値」を視聴し，事前課題を行ってくる

11 第１１回：学力水準の現状・教育効果の大きさを推 予習動画10 「確率変数と標本分布」を視聴し，事定する：平均の点推定
前課題を行ってくる
12 第１２回：大規模学力調査による評価結果の性質を知る：正規分布

予習動画11 「母集団分布の仮定と正規分布」を視聴し，事前課題を行ってくる

13 第１３回：学力等の抽出調査に関する数理的背景
を知る：標本分布

予習動画12 「推定量の不偏性と標準誤差」を視聴し，事前課題を行ってくる

14 第１４回：学力調査の結果はどの程度正確か：不偏 予習動画13 「区間推定の基礎」を視聴し，事前課性と標準誤差題を行ってくる15 第１５回：教育・心理学的データの分析における諸 第15回 これまでの14回の内容について復習して
注意
くる

116

備考

科目名／Course Title

統計入門Ⅱ／Introduction to Statistics Ⅱ

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

伊藤 伸幸
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

金/Fri

2 単位数／Credits

授業形態／Class Format

講義副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

科目区分／Category
細区分／Sub-division

211E1102
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
100

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
本講義では，客観的なデータに基づいて統計的推論を行うために必要となる統計学の基本的な考え方について学ぶ。客観的なデータに基づいた分析は，理論的な分析から得られた結論がいかに説得的であるかを示す客観的な証拠（evidence）となり得る。一方で，分析者が入手できるデータは全体（母集団）の一部分（標本）であり，そこから全体を推測（統計的推論）しようとすれば，推測を誤る可能性が生じる。この誤りの可能性を客観的に評価するため確率論の考え方についても学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
確率論や統計学の基本的な考え方，推定や仮説検定といった統計的推論の考え方について学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives•データの分布や確率変数の性質を表す基本的な指標を計算できる•確率変数や確率分布の基本的な性質について理解し，説明できる•確率変数の演算に関する基本的な性質について理解し，説明できる•分布表を使って確率変数がある区間に入る確率を計算できる•標本分布の基本的な性質について理解し，説明できる•推定の考え方について理解し，説明できる•推定量の持つ望ましい性質について理解し，説明できる•標本から母集団の平均や分散を推定できる•仮説検定の考え方について理解し，説明できる•仮説検定における2種類の誤りについて理解し，説明できる•標本から母集団の平均や分散について仮説検定を行うことができる
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学Ⅱ（式と証明，指数関数と対数関数，微分法）と高校数学B（数列，確率分布と統計的な推測）をよく復習しておくこと。
授業実施形態について／Class Format
音声付き講義スライドを学務情報システムから配信する非対面式講義を行う

117

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
課題（100%）によって評価する
使用テキスト／Textbooks

豊田利久・大谷一博・小川一夫・長谷川光・谷崎久志（2010）『基本統計学
済新報社（本体2,800円+税）第3版』，東洋経関連リンク／Related Links

参考文献／References

推薦図書：宮川公男（2015）『基本統計学

キーワード／Keywords

統計学，データ，確率変数，確率分布，標本分布，推定，検定

備考／Notes

授業の内容について分からないところは質問すること【授業実施形態】「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」

118第4版』，有斐閣（本体2,800円+税）

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

ガイダンス

それぞれのトピックについて1～3回の授業を行う
予定である。必ず授業の前に使用テキスト等を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。予習する範囲については毎回講義中に指示する。

2

確率変数と確率分布

授業の前に使用テキスト等の「確率変数と確率分布」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

3

正規分布

授業の前に使用テキスト等の「正規分布」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしてお
くこと。

4

標本分布

授業の前に使用テキスト等の「標本分布」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしてお
くこと。

5

推定

授業の前に使用テキスト等の「推定」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

6

仮説検定

授業の前に使用テキスト等の「仮説検定」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしてお
くこと。

119

備考

科目名／Course Title

計量経済学Ⅰ／Econometrics Ⅰ

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

伊藤 伸幸
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

金/Fri

2 単位数／Credits

授業形態／Class Format

講義副専攻／Minor

副専攻「経済学」,副専攻「 定員／Capacity
データサイエンス」
36：経済学水準／Academic Standard

分野／Academic Field

科目区分／Category
細区分／Sub-division

212E12082021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
200
04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
この講義では，消費者や企業，政府などの経済活動に関するデータを統計学的に分析する手法として開発された計量経済学について学び，理論分析などから立てられた仮説について経済データを使ってそれらの真偽を検証するスキルを習得する。
科目のねらい／Course Objectives
計量経済学を使ってデータを分析する際の主な課題は，（1）どのように計量経済モデルを特定化するか，(2)モデルに含めるべき変数が観察できない（入手できない）場合にはどのように対処するか，(3)モデルには含まれていないが分析の対象としている経済
活動に影響を与え得るさまざまな要因の影響をどのように考慮するかである。これらの課題に取り組むために必要な計量経済学の基礎理論を習得することがこの講義のねらいである。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
統計学の基本的な考え方や経済データの特徴について理解し，計量経済モデルの特定化や経済データを分析する上で直面する
基本的な課題への対応ができるようになることを目指す。
•最小2乗法の考え方について理解し，説明できる•決定係数の考え方について理解し，説明できる•回帰モデルの係数の推定値について仮説検定ができる•回帰モデルの基本的な関数型の違いについて理解し，説明できる•加重最小2乗法の考え方について理解し，説明できる•操作変数法の考え方について理解し，説明できる登録のための条件（注意）／Prerequisites
経済学部生は統計入門Ⅰおよび統計入門Ⅱ，経済科学部生は統計入門の単位を取得済み，あるいはそれと同等の知識を習得済みであること。高校数学Ⅱ（式と証明，指数関数と対数関数，微分法）と高校数学B（数列，確率分布と統計的な推測）をよく復習しておくこと。
授業実施形態について／Class Format
音声付き講義スライドを学務情報システムから配信する非対面式講義を行う
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
課題（100%）によって評価する

120

使用テキスト／Textbooks

山本拓（1995）『計量経済学』，新世社（本体3,300円+税）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

主要参考図書：豊田利久・大谷一博・小川一夫・長谷川光・谷崎久志（2010）『基本統計学第3版』，東洋経済新報社（本体2,800円+税）
推薦図書： Jeffrey M. Wooldridge (2015) Introductory Econometrics: A Modern
Approach, 5th Edition, South-Western
計量経済学，確率，統計学，実証分析，最小2乗法，回帰分析

授業の内容について分からないところは質問すること【授業実施形態】「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」

121

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

ガイダンス

それぞれのトピックについて1～3回の授業を行う
予定である。必ず授業の前に使用テキスト等を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。予習する範囲については毎回講義中に指示する。

2

最小2乗法

必ず授業の前に使用テキスト等の「最小2乗法」の章を精読し，疑問に思うところをノート等にメモして
おくこと。

3

単純回帰モデルと仮説検定，信頼区間

必ず授業の前に使用テキスト等の「単純回帰モデ
ルと仮説検定，信頼区間」の章を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

4

最良線型不偏推定量と一致性

必ず授業の前に使用テキスト等の「最良線型不偏推定量と一致性」の章を精読し，疑問に思うところ
をノート等にメモしておくこと。

5重回帰モデルと推定値の解釈

必ず授業の前に使用テキスト等の「重回帰モデルと推定値の解釈」の章を精読し，疑問に思うところ
をノート等にメモしておくこと。

6

モデルの関数形と特殊な変数

必ず授業の前に使用テキスト等の「モデルの関数形と特殊な変数」の章を精読し，疑問に思うところ
をノート等にメモしておくこと。

7

不均一分散と自己相関

必ず授業の前に使用テキスト等の「不均一分散と自己相関」の章を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

8

説明変数の内生性と操作変数法

必ず授業の前に使用テキスト等の「説明変数の内生性と操作変数法」の章を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

122

備考

科目名／Course Title

計量経済学Ⅰ／Econometrics Ⅰ

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

伊藤 伸幸
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

金/Fri

2 単位数／Credits

授業形態／Class Format

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」 定員／Capacity

分野／Academic Field

36：経済学水準／Academic Standard

212E62042021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
200
04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
この講義では，消費者や企業，政府などの経済活動に関するデータを統計学的に分析する手法として開発された計量経済学について学び，理論分析などから立てられた仮説について経済データを使ってそれらの真偽を検証するスキルを習得する。
科目のねらい／Course Objectives
計量経済学を使ってデータを分析する際の主な課題は，（1）どのように計量経済モデルを特定化するか，(2)モデルに含めるべき変数が観察できない（入手できない）場合にはどのように対処するか，(3)モデルには含まれていないが分析の対象としている経済
活動に影響を与え得るさまざまな要因の影響をどのように考慮するかである。これらの課題に取り組むために必要な計量経済学の基礎理論を習得することがこの講義のねらいである。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
統計学の基本的な考え方や経済データの特徴について理解し，計量経済モデルの特定化や経済データを分析する上で直面する
基本的な課題への対応ができるようになることを目指す。
•最小2乗法の考え方について理解し，説明できる•決定係数の考え方について理解し，説明できる•回帰モデルの係数の推定値について仮説検定ができる•回帰モデルの基本的な関数型の違いについて理解し，説明できる•加重最小2乗法の考え方について理解し，説明できる•操作変数法の考え方について理解し，説明できる登録のための条件（注意）／Prerequisites
統計入門Ⅰおよび統計入門Ⅱの単位を取得済み，あるいはそれと同等の知識を習得済みであること。高校数学Ⅱ（式と証明，指数関数と対数関数，微分法）と高校数学B（数列，確率分布と統計的な推測）をよく復習しておくこと。
授業実施形態について／Class Format
音声付き講義スライドを学務情報システムから配信する非対面式講義を行う
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
課題（100%）によって評価する

123使用テキスト／Textbooks

山本拓（1995）『計量経済学』，新世社（本体3,300円+税）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

主要参考図書：豊田利久・大谷一博・小川一夫・長谷川光・谷崎久志（2010）『基本統計学第3版』，東洋経済新報社（本体2,800円+税）
推薦図書： Jeffrey M. Wooldridge (2015) Introductory Econometrics: A Modern
Approach, 5th Edition, South-Western
計量経済学，確率，統計学，実証分析，最小2乗法，回帰分析

授業の内容について分からないところは質問すること【授業実施形態】「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」

124

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

ガイダンス

それぞれのトピックについて1～3回の授業を行う
予定である。必ず授業の前に使用テキスト等を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。予習する範囲については毎回講義中に指示する。

2

最小2乗法

必ず授業の前に使用テキスト等の「最小2乗法」の章を精読し，疑問に思うところをノート等にメモして
おくこと。

3

単純回帰モデルと仮説検定，信頼区間

必ず授業の前に使用テキスト等の「単純回帰モデ
ルと仮説検定，信頼区間」の章を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

4

最良線型不偏推定量と一致性

必ず授業の前に使用テキスト等の「最良線型不偏推定量と一致性」の章を精読し，疑問に思うところ
をノート等にメモしておくこと。

5重回帰モデルと推定値の解釈

必ず授業の前に使用テキスト等の「重回帰モデルと推定値の解釈」の章を精読し，疑問に思うところ
をノート等にメモしておくこと。

6

モデルの関数形と特殊な変数

必ず授業の前に使用テキスト等の「モデルの関数形と特殊な変数」の章を精読し，疑問に思うところ
をノート等にメモしておくこと。

7

不均一分散と自己相関

必ず授業の前に使用テキスト等の「不均一分散と自己相関」の章を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

8

説明変数の内生性と操作変数法

必ず授業の前に使用テキスト等の「説明変数の内生性と操作変数法」の章を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

125

備考

科目名／Course Title

統計入門／Introduction to Statistics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

伊藤 伸幸
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

金/Fri

2 単位数／Credits

授業形態／Class Format

講義副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

科目区分／Category
細区分／Sub-division

211E6116
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
300

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
本講義では，客観的なデータに基づいて統計的推論を行うために必要となる統計学の基本的な考え方について学ぶ。客観的なデータに基づいた分析は，理論的な分析から得られた結論がいかに説得的であるかを示す客観的な証拠（evidence）となり得る。一方で，分析者が入手できるデータは全体（母集団）の一部分（標本）であり，そこから全体を推測（統計的推論）しようとすれば，推測を誤る可能性が生じる。この誤りの可能性を客観的に評価するため確率論の考え方についても学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
確率論や統計学の基本的な考え方，推定や仮説検定といった統計的推論の考え方について学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives•データの分布や確率変数の性質を表す基本的な指標を計算できる•確率変数や確率分布の基本的な性質について理解し，説明できる•確率変数の演算に関する基本的な性質について理解し，説明できる•分布表を使って確率変数がある区間に入る確率を計算できる•標本分布の基本的な性質について理解し，説明できる•推定の考え方について理解し，説明できる•推定量の持つ望ましい性質について理解し，説明できる•標本から母集団の平均や分散を推定できる•仮説検定の考え方について理解し，説明できる•仮説検定における2種類の誤りについて理解し，説明できる•標本から母集団の平均や分散について仮説検定を行うことができる
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学Ⅱ（式と証明，指数関数と対数関数，微分法）と高校数学B（数列，確率分布と統計的な推測）をよく復習しておくこと。
授業実施形態について／Class Format
音声付き講義スライドを学務情報システムから配信する非対面式の講義を行う

126

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
課題（100%）によって評価する
使用テキスト／Textbooks

豊田利久・大谷一博・小川一夫・長谷川光・谷崎久志（2010）『基本統計学
済新報社（本体2,800円+税）第3版』，東洋経関連リンク／Related Links

参考文献／References

推薦図書：宮川公男（2015）『基本統計学

キーワード／Keywords

統計学，データ，確率変数，確率分布，標本分布，推定，検定

備考／Notes

授業の内容について分からないところは質問すること【授業実施形態】「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」

127第4版』，有斐閣（本体2,800円+税）

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

ガイダンス

それぞれのトピックについて1～3回の授業を行う
予定である。必ず授業の前に使用テキスト等を精読し，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。予習する範囲については毎回講義中に指示する。

2

確率変数と確率分布

授業の前に使用テキスト等の「確率変数と確率分布」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

3

正規分布

授業の前に使用テキスト等の「正規分布」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしてお
くこと。

4

標本分布

授業の前に使用テキスト等の「標本分布」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしてお
くこと。

5

推定

授業の前に使用テキスト等の「推定」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしておくこと。

6

仮説検定

授業の前に使用テキスト等の「仮説検定」の章をよく読み，疑問に思うところをノート等にメモしてお
くこと。

128

備考

科目名／Course Title

医学情報学(基礎)／Introduction to Medical Informatics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

赤澤 宏平
1,2,3,4,5,6
別途お知らせ曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

他/Oth.
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
82：社会医学水準／Academic Standard

分野／Academic Field0

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210M12142021年度／Academic Year 第2学期／the latter semester
1.5単位
医歯学／Medicine and Dentistry
医学／Medicine
127

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
医学・医療で必要となる統計解析の基礎と実践方法（パソコンでの解析演習を含む）を習得する。
科目のねらい／Course Objectives
医学研究、臨床で必要となる医療統計学の基本的な考え方と実践方法を、シミュレーション技術の基礎を、医学・臨床の実データを題材として身につける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
１．医学や医療で使われる統計解析の事例を説明できる。
２．医学・医療に特化した図表の特徴を的確に述べることができる。
３．推測統計学の推定と検定のプロセスを説明できる。
４．医学・臨床データを正しい統計学的方法により解析できる。
５．統計解析の結果を正しく解釈し学術的に記述できる。
６．シミュレーション技法、その他の統計解析の基本的な考えを説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
パソコン上でのワード、エクセルの基本的な操作はできるようにしておくこと。
大学1年生までに習得した数学の基礎を復習しておくこと。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要である。
授業実施形態について／Class Format
1.講義は主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業とする。Zoomのアクセス情報は、授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知で通知する。
2.実習は学務情報システムを用いて課題を提示するので、各自で行い、期日内に提出する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
授業での小テスト（１０%）、実技課題レポート（３０％）、オンライン提出型筆記試験（６０％）により評価する。
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links

129

参考文献／References

バイオ統計学の基礎（近代科学社）
サバイバルデータの解析（近代科学社）

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」【対面で行う授業日程】
実習について学生の希望があれば、対面も検討する

130

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

１．講義はオンライン（zoom）で行い、習得確認の 2. 統計解析ソフトウエアEzRのダウンロードを済まための小テストならびに指名による口頭試問を行 せておくことう。
２．実習は、各自所有のパソコン、もしくは、医学図書館のマルチメディアホールでひとり一台ずつのパソコンを使って行う。

131

備考

科目名／Course Title

医療統計学／Medical Statistics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

関 奈緒
2,3,4
別途お知らせ曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
82：社会医学水準／Academic Standard

分野／Academic Field

2

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210M5024
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourthterm
2単位
医歯学／Medicine and Dentistry
医学／Medicine
160

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
医学部保健学科
聴講指定等／Designated Students
看護（２年・必修）放射（２年・選択）検査（２年・選択）科目の概要／Course Outline
保健医療分野の活動および研究に必要な疫学の基礎と主要な統計学的手法について学習する。また，疫学的見地から疾病の特性について理解を深めるとともに，統計学的手法の知識のみならず，情報処理演習を活用することにより，基礎的な検定手法の活用力，応用力，研究実践力を育成する。 なお本科目は担当教員の疫学研究の実務経験を活かし医療統計学の実際について講義するとともに，具体的なデータを用いて学生自身が各種の検定手法を用いたデータ解析に取り組む実践的な学習構成となっている。
科目のねらい／Course Objectives
保健医療分野の活動および研究において重要なEvidence based medicine（EBM）を理解するとともに，EBMの実践にむけて疫学研究の方法論および研究計画の立案からデータの収集・分析・考察に至る一連の流れと主要な統計学的手法を学び，疫学研究の実践能力を習得する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1.EBMについて説明できる。
2.研究デザインを概説できる。
3.データを適切に取り扱うことができる（構造の理解・入力等）。
4.データの要約ができる（記述統計）。
5.推測統計学について理解する。
6.データ解析において適切な統計手法を選択できる。
7.主たる統計手法による検定を実践できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・非対面形式の講義となるためビデオが視聴できる情報機器端末及びインターネット環境が必要である。
・配信資料を印刷するためのプリンターも使用できる環境が望ましい。
授業実施形態について／Class Format
本講義は「非対面」形式で実施する。具体的には「オンデマンド型のビデオ講義視聴＋学務情報誌システムの小テストまたはレポート機能で配信する学習用課題」による形態である。学習用課題は実践力を身につけるためPCの表計算ソフトなどを用いた集計・解析演習も準備している。表計算ソフト（本講義ではエクセルを使用する予定）の使い方については自学自習も必須である。なお，各回の準備学習の具体的な内容については，それぞれ前週の講義時に指示する。

132

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
今年度は非対面講義となるため期末試験は実施せず，各回の学習用課題により評価する。課題は本講義のねらいである実践能
力習得のための演習として重要である。従って「6回以上」課題未提出の場合は不可とする。
使用テキスト／Textbooks
特に指定しない
関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

疫学研究

医療統計

備考／Notes【授業実施形態】「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」

133

データ解析

課題学習

★

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

備考

講義の進め方は下記の通りである。健康から疾病 2年時前期の「環境と健康」で学習した【疫学】の 講義スケジュールは受に至る変化のプロセスと疾病の特性についての理 学習内容を適宜事前に学習しておくこと。
講生の理解度に応じて解を踏まえて学習を進めていく。
変更となる場合がある。
また各回とも学習内容に関する課題を用意するの
１．保健医療統計学概論
で必ず各自学習の上，締め切りまでに学務情報シ
EBMとその実践における統計学の役割，疫学研 ステムにて提出すること。次回講義で前回講義の究の方法1（研究テーマの設定，仮説，アウトカム， 課題の解説を行う。
研究デザインなど）
２．データを集める
母集団と標本（標本抽出法），記述統計・推測統
計・変数の型（尺度）＋データ処理演習①（データ
収集とデータ入力）

2３．データの要約1
表計算ソフト（本講義ではエクセルを使用する予定
記述統計（1）（クロス集計表・度数分布表・ヒス ）の使い方について事前学習を行うとともに，前回
トグラム）の課題について復習しておくこと。
４．データの要約2
データ処理演習②（データクリーニング・クロス
集計表・度数分布表・ヒストグラムの作成）
５．データの要約3
記述統計（2）（代表値と散布度，正規分布，箱ひげ図）

3６．データの解析1
推定（1）（確率分布・点推定・区間推定）
７．データの解析2
推定（2）（誤差・サンプルサイズ）
８．データの解析3
データ処理演習③（点推定・区間推定）

4９．データの解析4
適切な検定法を選択する方法及び検定結果を理検定（1）統計学的仮説検定（仮説検定の手順・ 解するために，講義資料として配布するフローチャ
帰無仮説・有意水準・主たる検定手法）
ートについて事前学習するとともに，各回の課題の１０．データの解析5
実践及び前回の課題の復習を行って検定の実践
検定（2）2群の平均値の差の検定+データ処理 能力を身に付けること。
演習④
１１．データの解析6
検定（3）多群の平均値の差の検定・ノンパラメ
トリック検定１２．データの解析7
検定（4）カテゴリーデータの検定（カイ二乗検
定，Fisherの直接確率法・マクネマー検定など）＋
データ処理演習⑤
１３．データの解析8
検定（5）相関・回帰およびその他の検定手法（
多変量解析など）＋データ処理演習⑥5

１４－１５．疫学研究の実際「医療統計学」及び「環境と健康」の【疫学】に関す研究計画，研究計画，オッズ比，相対危険度など る講義内容を復習しておくこと。
の疫学指標の算出・活用および検定結果の適切な考察（有意差なしの意味，論理性，バイアス）

データ解析の基礎となる推定について事前に学習するとともに，各回の課題の実践及び前回の課題の復習を通じて理解を深めること。

134

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修135

備考科目名／Course Title

社会調査法／Methods of Social Research

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

葭原
2
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

他/Oth.
演習

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」 定員／Capacity

26

分野／Academic Field

86：福祉

14：当該学部(学科)のみ・専門中核
水準

明弘,濃野

0

要,諏訪間 加奈,米澤 大輔
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

水準／Academic Standard

210DA2122021年度／Academic Year 第1学期／the former semester
2単位
医歯学／Medicine and Dentistry
医学／Medicine

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
歯学部口腔生命福祉学科2年生・3年次編入生
聴講指定等／Designated Students
歯学部口腔生命福祉学科2年生・3年次編入生
科目の概要／Course Outline
保健医療福祉の場におけるデータの収集、データの尺度、その特徴のとらえ方、その表現あるいは分析の方法、また、意味のある
結果と結論を導き出すための考え方ついて講義を行う。
科目のねらい／Course Objectives
保健医療福祉に関する客観的な評価や判断の方法、およびその個別の手法について理解し、基本的な医療統計の技法を習得するために、基本的な、データの処理、研究デザイン、仮説検定、およびデータ分析について理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・記述統計および推測統計について説明できる。
・データあるいは尺度の種類について説明できる。
・母集団と標本との関係について説明できる。
・標本を代表する値について説明できる。
・度数分布とヒストグラムについて説明しそれを作成できる。
・データの分布について説明できる。
・平均値、分散、比率に関する推定について説明と算定ができる。
・仮説、P値、α値およびβ値と検定について説明できる。
・t検定および分散分析について説明と算定ができる。
・χ二乗検定について説明と算定ができる。
・相関関係と回帰分析について説明と算定ができる。
・スクリーニング検査について説明できる。
・カッパ係数について説明できる。
・質的なデータの意義と方法について説明できる。
・生存時間分析について説明できる。
・Evidence-based Dentistryと統計学について説明できる。
・パラメトリックおよびノンパラメトリックな検定について説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・四則演算ができること。
・一次関数のグラフを書く能力があること。
・高校数学（とくに順列組合わせ、確率）の知識があることが望ましい。

136

授業実施形態について／Class Format
講義を行い、必要に応じて演習あるいは予備的な試験を実施することがある。講義内容によっては、レポートの提出を求めることがある。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
多肢選択式または記述式の筆記試験（100％）に基づいて合否を判定する。
使用テキスト／Textbooks

指定しない。必要に応じて資料等を配布する。

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

吉田勝美・監訳「一目でわかる医科統計学（第2版）」メディカル・サイエンス・インターナショナル（3,400円）
日本補綴歯科学会 編「歯科臨床研究の統計ガイド」医歯薬出版（3,600円）
高橋 都・他編「はじめての質的研究法 医療・看護編」東京図書（2,800円）
医療統計 社会調査 記述統計 推測統計 尺度 母集団 標本 代表値 度数分布
ヒストグラム 分散 標準偏差 標準誤差 信頼区間 推定 仮説 P値 検定 t検定
分散分析 χ二乗検定 相関 回帰分析 多変量解析 生存時間分析 スクリーニング
カッパ係数 EBM 質的研究

備考／Notes137

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

4/12(月)2限
はじめに、臨床的問題の定式化、研究のデザイン（葭原）

事前に配布された資料に基づき研究のデザインに 場所：講堂（変更の可能
ついて学習
性あり）
医療実務経験者

2

4/19(月)2限
記述統計：観測値の表示（度 事前に配布された資料に基づき統計学の概要に
数分布、ヒストグラム、平均値、中央値、最頻値など ついて学習）、ばらつきの尺度（範囲、偏差、分散、標準偏差、変動係数など）（濃野）3

4/26(月)2限
推測統計：推定値と推測、母集 事前に配布された資料に基づき母集団と標本との 場所：講堂（変更の可能
団と標本、標準誤差（濃野）関係について学習性あり）
医療実務経験者

4

5/10(月)2限定）（濃野）

t検定（２群の平均値の差の検 事前に配布された資料に基づきStudent のt検定 場所：講堂（変更の可能、Welch のt検定について学習性あり）
医療実務経験者

5

5/17(月)2限の検定）（濃野）

分散分析（３群以上の平均値

65/24(月)2限
χ二乗検定（比率、独立性およ 事前に配布された資料に基づきχ二乗検定、2×2 場所：講堂（変更の可能
び適合度の検定）（諏訪間）表について学習性あり）
医療実務経験者

7

5/31(月)2限
健康診断の精度：診査の一致 事前に配布された資料に基づき疾患のスクリーニ 場所：講堂（変更の可能とスクリーニング（米澤）ングについて学習性あり）
医療実務経験者

8

6/ 7(月)2限
究 Ⅰ）（米澤）

質的データによる調査（質的研 事前に配布された資料に基づき質的研究ついて学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

9

6/14(月)2限究 Ⅱ）（米澤）

質的データによる調査（質的研 事前に配布された資料に基づき先回の内容の復習場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

10 6/21(月)2限相関と回帰（Ⅰ）（葭原）備考

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

事前に配布された資料に基づき分散分析（特に一 場所：講堂（変更の可能
元配置分散分析）について学習性あり）
医療実務経験者

事前に配布された資料に基づき二つの事象の関連性（特に因果関係）について学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

11 6/28(月)2限を含む（葭原）相関と回帰（Ⅱ）：多変量解析 事前に配布された資料に基づき二つの事象の関連性（特に因果関係）について学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

12 7/ 5(月)2限
レビュー（葭原）メタアナリシス、システマティック 事前に配布された資料に基づきメタアナリシス、シ 場所：講堂（変更の可能
ステマティックレビューについて学習性あり）
医療実務経験者

13 7/12(月)2限
健康事象についての評価手法 事前に配布された資料に基づき前向きの調査につ 場所：講堂（変更の可能（Ⅰ）：コホート研究（葭原）いて先回の内容の復習性あり）
医療実務経験者
14 7/19(月)2限
健康事象についての評価手法 事前に配布された資料に基づき前回の内容の復（Ⅱ）：患者対照研究（葭原）習、後ろ向きの調査について学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

15 9/ 6(月)2限

ノンパラメトリック分析（葭原）

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

16 9/13(月)2限試験（濃野）

事前に配布された資料に基づきParametric /Non-parametric について学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

138

科目名／Course Title

医療統計学／Biostatistics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

葭原
2
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

他/Oth.
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」 定員／Capacity

50

分野／Academic Field

90：基礎歯学

14：当該学部(学科)のみ・専門中核
水準

明弘,濃野

0

要,米澤

大輔,諏訪間 加奈
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

水準／Academic Standard

210DS202
2021年度／Academic Year 第1学期／the former semester
2単位
医歯学／Medicine and Dentistry
歯学／Dentistry

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
歯学部歯学科２年生
聴講指定等／Designated Students
歯学部歯学科２年生
科目の概要／Course Outline
保健医療福祉の場におけるデータの収集、データの尺度、その特徴のとらえ方、その表現あるいは分析の方法、また、意味のある
結果と結論を導き出すための考え方ついて講義を行う。
科目のねらい／Course Objectives
保健医療福祉に関する客観的な評価や判断の方法、およびその個別の手法について理解し、基本的な医療統計の技法を習得するために、基本的な、データの処理、研究デザイン、仮説検定、およびデータ分析について理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・記述統計および推測統計について説明できる。
・データあるいは尺度の種類について説明できる。
・母集団と標本との関係について説明できる。
・標本を代表する値について説明できる。
・度数分布とヒストグラムについて説明しそれを作成できる。
・データの分布について説明できる。
・平均値、分散、比率に関する推定について説明と算定ができる。
・仮説、P値、α値およびβ値と検定について説明できる。
・t検定および分散分析について説明と算定ができる。
・χ二乗検定について説明と算定ができる。
・相関関係と回帰分析について説明と算定ができる。
・スクリーニング検査について説明できる。
・カッパ係数について説明できる。
・質的なデータの意義と方法について説明できる。
・生存時間分析について説明できる。
・Evidence-based Dentistryと統計学について説明できる。
・パラメトリックおよびノンパラメトリックな検定について説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・四則演算ができること。
・一次関数のグラフを書く能力があること。
・高校数学（とくに順列組合わせ、確率）の知識があることが望ましい。

139

授業実施形態について／Class Format
講義を行い、必要に応じて演習あるいは予備的な試験を実施することがある。講義内容によっては、レポートの提出を求めることがある。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
多肢選択式または記述式の筆記試験（100％）に基づいて合否を判定する。
使用テキスト／Textbooks

指定しない。必要に応じて資料等を配布する。

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

吉田勝美・監訳「一目でわかる医科統計学（第2版）」メディカル・サイエンス・インターナショナル（3,400円）
日本補綴歯科学会 編「歯科臨床研究の統計ガイド」医歯薬出版（3,600円）
高橋 都・他編「はじめての質的研究法 医療・看護編」東京図書（2,800円）
医療統計 社会調査 記述統計 推測統計 尺度 母集団 標本 代表値 度数分布
ヒストグラム 分散 標準偏差 標準誤差 信頼区間 推定 仮説 P値 検定 t検定
分散分析 χ二乗検定 相関 回帰分析 多変量解析 生存時間分析 スクリーニング
カッパ係数 EBM 質的研究

備考／Notes140

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

4/12(月)2限
はじめに、臨床的問題の定式化、研究のデザイン（葭原）

事前に配布された資料に基づき研究デザインにつ 場所：講堂（変更の可能
いて学習
性あり）
医療実務経験者

2

4/19(月)2限
記述統計：観測値の表示（度 事前に配布された資料に基づき統計学の概要に
数分布、ヒストグラム、平均値、中央値、最頻値など ついて学習）、ばらつきの尺度（範囲、偏差、分散、標準偏差、変動係数など）（濃野）3

4/26(月)2限
推測統計：推定値と推測、母集 事前に配布された資料に基づき母集団と標本との 場所：講堂（変更の可能
団と標本、標準誤差（濃野）関係について学習性あり）
医療実務経験者

4

5/10(月)2限定）（濃野）

t検定（２群の平均値の差の検 事前に配布された資料に基づきStudent のt検定 場所：講堂（変更の可能、Welch のt検定について学習性あり）
医療実務経験者

5

5/17(月)2限の検定）（濃野）

分散分析（３群以上の平均値

65/24(月)2限
χ二乗検定（比率、独立性およ 事前に配布された資料に基づきχ二乗検定、2×2 場所：講堂（変更の可能
び適合度の検定）（諏訪間）表について学習性あり）
医療実務経験者

7

5/31(月)2限
健康診断の精度：診査の一致 事前に配布された資料に基づき疾患のスクリーニ 場所：講堂（変更の可能とスクリーニング（米澤）ングについて学習性あり）
医療実務経験者

8

6/ 7(月)2限
究 Ⅰ）（米澤）

質的データによる調査（質的研 事前に配布された資料に基づき質的研究ついて学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

9

6/14(月)2限究 Ⅱ）（米澤）

質的データによる調査（質的研 事前に配布された資料に基づき先回の内容の復習場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

10 6/21(月)2限相関と回帰（Ⅰ）（葭原）備考

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

事前に配布された資料に基づき分散分析（特に一 場所：講堂（変更の可能
元配置分散分析）について学習性あり）
医療実務経験者

事前に配布された資料に基づき二つの事象の関連性（特に因果関係）について学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

11 6/28(月)2限を含む（葭原）相関と回帰（Ⅱ）：多変量解析 事前に配布された資料に基づき二つの事象の関連性（特に因果関係）について学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

12 7/ 5(月)2限
レビュー（葭原）メタアナリシス、システマティック 事前に配布された資料に基づきメタアナリシス、シ 場所：講堂（変更の可能
ステマティックレビューについて学習性あり）
医療実務経験者

13 7/12(月)2限
健康事象についての評価手法 事前に配布された資料に基づき前向きの調査につ 場所：講堂（変更の可能（Ⅰ）：コホート研究（葭原）いて先回の内容の復習性あり）
医療実務経験者
14 7/19(月)2限
健康事象についての評価手法 事前に配布された資料に基づき前回の内容の復（Ⅱ）：患者対照研究（葭原）習、後ろ向きの調査について学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

15 9/ 6(月)2限

ノンパラメトリック分析（葭原）

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

16 9/13(月)2限試験（濃野）

事前に配布された資料に基づきParametric /Non-parametric について学習

場所：講堂（変更の可能性あり）
医療実務経験者

141

科目名／Course Title

応用数理Ｅ／Applied Mathematics E

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

坂井 宏之
2,3,4,5,6
工学部 103

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

金/Fri

4 単位数／Credits

講義

211T3003
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第副専攻／Minor

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」 定員／Capacity

自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
80

分野／Academic Field

41：数学

03：全学学生受入可・大学基礎水準水準／Academic Standard

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
電子情報通信プログラム ２年科目の概要／Course Outline
確率統計学の基本的概念や法則について理解を深め，統計的な見方・考え方を習得するとともに，データを統計学的に処理し，的確に整理・解析するための基本的な統計的手法について，計算技術を向上させながら平易に解説します。母平均などの推定や検定についても解説します。
科目のねらい／Course Objectives
目的に応じてデータを収集し，それらを表やグラフを用いて整理するとともに，データの傾向を代表値や標準偏差などの基本的な統計概念などを用いて捉えることができる。また，これらの計算をとおして，統計解析に対する知識と理解を深め，確率の考えを統計的な推定や検定に活用できる。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
確率に関する基本的な概念や法則について理解し，それらを計算することができる。また，典型的な確率分布を理解し，様々な問題の統計的推定や検定に適切に活用できるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
通常の授業は zoom によるオンライン・ミーティング形式で、授業時間にリアルタイムで行い、期末試験のみ教室で試験を行う。

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム中に一度レポート課題を課し、このレポート課題と期末試験で評価する。
到達目標を６割以上達成していると総合的に判断される場合を合格としている。
使用テキスト／Textbooks

道家，土井他著；「確率統計序論」第三版

関連リンク／Related Links

参考文献／References142

東海大学出版部 （￥1,728）

キーワード／Keywords

備考／Notes143

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修第1回 資料の整理 度数分布表・ヒストグラム
シラバスや補助プリントを参考にして予習（準備学
第2回 代表値．
習）を行うこと。詳細は授業時に指示する。
第3回 散布度．分散・標準偏差．
第4回 散布図，相関関係，相関係数．
第5回 回帰直線．
第6回 確率の概念と基本性質．
第7回 確率変数と確率分布， 確率変数の平均と分散
第8回 二項分布，正規分布
第9回 標本，標本平均の分布
第10回 いろいろな標本分布，χ^2 分布， t 分
布，,F 分布第11回 推定，推定量，不偏推定量，一致推定量，点推定，区間推定
第12回 母平均の区間推定，母分散の区間推定
第13回 統計的仮説検定，検定の手順，有意水
準第14回 母平均・母分散の検定
第15回 授業のまとめ

144

備考

科目名／Course Title

応用数理Ｅ／Applied Mathematics E

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永幡 幸生
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
2
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

211T4001
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
90

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
知能情報システムプログラム２年
科目の概要／Course Outline
工学分野においては、実験その他で多くのデータを得る。この得られたデータを適切に解釈する必要がある。その基本は統計的手法である。統計的手法の基礎を理解するために、その基礎概念である、確率の基礎を含めて解説する。
科目のねらい／Course Objectives
確率変数、確率分布を理解する。
期待値、分散を計算できる。
データを表やグラフを用いて整理できる。
統計的推定の基礎を理解する。
統計的検定の基礎を理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
確率変数、確率分布を理解する。
期待値、分散を計算できる。
データを表やグラフを用いて整理できる。
統計的推定の基礎を理解する。
統計的検定の基礎を理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理ＡＩ、ＡＩＩを履修していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
1.zoomによる遠隔授業を行う。
2.毎回レポートを出題する。
各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポートにより評価する。
詳細は第１回の講義のときに説明する。
使用テキスト／Textbooks
前園宜彦著 「概説 確率統計」サイエンス社

145

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

確率、統計

備考／Notes

質問はメールで随時受け付ける。zoomなどでマイクやチャットを通して質問したい場合は授業の前後の時間を有効に使うように。

146

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要、コイン投げについて

教科書の対応する部分を読んでおく。
高校までの数学、基礎数理AI、AIIを復習する。

2

確率と条件付確率

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
3 順列、組合せ
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
4 確率変数と確率分布
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
5 多次元分布、独立
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
6 期待値、分散
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
7 相関、中心極限定理
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
8 データの処理
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
9 点推定
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
10 母平均の区間推定、正規分布で母分散が既知の 教科書の対応する部分を読んでおく。
場合前回までの授業内容を復習する。
11 母平均の区間推定、母分散が未知の場合、サンプ 教科書の対応する部分を読んでおく。
ル数が多い場合とサンプル数は小さいが正規分 前回までの授業内容を復習する。
布の場合
12 母分散の区間推定、比率の区間推定

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
13 母平均の仮説検定、正規分布で母分散が既知の 教科書の対応する部分を読んでおく。
場合前回までの授業内容を復習する。
14 仮説検定、特に比率の検定教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
15 １回から１４回までの内容に関して復習する。
前回までの授業内容を復習する。

147

備考

科目名／Course Title

応用数理Ｅ／Applied Mathematics E

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永幡 幸生
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
2
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

211T7002
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
60

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
人間支援感性科学プログラム２年
科目の概要／Course Outline
工学分野においては、実験その他で多くのデータを得る。この得られたデータを適切に解釈する必要がある。その基本は統計的手法である。統計的手法の基礎を理解するために、その基礎概念である、確率の基礎を含めて解説する。
科目のねらい／Course Objectives
確率変数、確率分布を理解する。
期待値、分散を計算できる。
データを表やグラフを用いて整理できる。
統計的推定の基礎を理解する。
統計的検定の基礎を理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
確率変数、確率分布を理解する。
期待値、分散を計算できる。
データを表やグラフを用いて整理できる。
統計的推定の基礎を理解する。
統計的検定の基礎を理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理ＡＩ、ＡＩＩを履修していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
1.zoomによる遠隔授業を行う。
2.毎回レポートを出題する。
各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポートにより評価する。
詳細は第１回の講義のときに説明する。
使用テキスト／Textbooks
前園宜彦著 「概説 確率統計」サイエンス社

148

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

確率統計

備考／Notes

質問はメールで随時受け付ける。zoomなどでマイクやチャットを通して質問したい場合は授業の前後の時間を有効に使うように。

149

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要、コイン投げについて

教科書の対応する部分を読んでおく。
高校までの数学および基礎数理AI、AIIの復習をする。

2

確率と条件付確率

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
3 順列、組合せ
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
4 確率変数と確率分布
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
5 多次元分布、独立
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
6 期待値、分散
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
7 相関、中心極限定理
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
8 データの処理
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
9 点推定
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
10 母平均の区間推定、正規分布で母分散が既知の 教科書の対応する部分を読んでおく。
場合前回までの授業内容を復習する。
11 母平均の区間推定、母分散が未知の場合、サンプ 教科書の対応する部分を読んでおく。
ル数が多い場合とサンプル数は小さいが正規分 前回までの授業内容を復習する。
布の場合
12 母分散の区間推定、比率の区間推定

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
13 母平均の仮説検定、正規分布で母分散が既知の 教科書の対応する部分を読んでおく。
場合前回までの授業内容を復習する。
14 仮説検定、特に比率の検定教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
15 １回から１４回までの内容に関して復習する。
前回までの授業内容を復習する。

150

備考

科目名／Course Title

応用数理Ｅ／Applied Mathematics E

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永幡 幸生
3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
4
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212T2003
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
50

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
社会基盤工学プログラム３年
科目の概要／Course Outline
工学分野においては、実験その他で多くのデータを得る。この得られたデータを適切に解釈する必要がある。その基本は統計的手法である。統計的手法の基礎を理解するために、その基礎概念である、確率の基礎を含めて解説する。
科目のねらい／Course Objectives
確率変数、確率分布を理解する。
期待値、分散を計算できる。
データを表やグラフを用いて整理できる。
統計的推定の基礎を理解する。
統計的検定の基礎を理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
確率変数、確率分布を理解する。
期待値、分散を計算できる。
データを表やグラフを用いて整理できる。
統計的推定の基礎を理解する。
統計的検定の基礎を理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理ＡＩ、ＡＩＩを履修していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
1.zoomによる遠隔授業を行う。
2.毎回レポートを出題する。
各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポートにより評価する。
詳細は第１回の講義のときに説明する。
使用テキスト／Textbooks
前園宜彦著 「概説 確率統計」サイエンス社

151

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

確率統計

備考／Notes

質問はメールで随時受け付ける。zoomなどでマイクやチャットを通して質問したい場合は授業の前後の時間を有効に使うように。

152

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要、コイン投げについて

教科書の対応する部分を読んでおく。
高校までの数学および基礎数理AI、AIIの復習をする。

2

確率と条件付確率

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
3 順列、組合せ
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
4 確率変数と確率分布
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
5 多次元分布、独立
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
6 期待値、分散
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
7 相関、中心極限定理
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
8 データの処理
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
9 点推定
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
10 母平均の区間推定、正規分布で母分散が既知の 教科書の対応する部分を読んでおく。
場合前回までの授業内容を復習する。
11 母平均の区間推定、母分散が未知の場合、サンプ 教科書の対応する部分を読んでおく。
ル数が多い場合とサンプル数は小さいが正規分 前回までの授業内容を復習する。
布の場合
12 母分散の区間推定、比率の区間推定

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
13 母平均の仮説検定、正規分布で母分散が既知の 教科書の対応する部分を読んでおく。
場合前回までの授業内容を復習する。
14 仮説検定、特に比率の検定教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
15 １回から１４回までの内容に関して復習する。
前回までの授業内容を復習する。

153

備考

科目名／Course Title

応用数理Ｅ／Applied Mathematics E---Probability and Statistics---

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永幡 幸生
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
4
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212T6001
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
170

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
材料化学プログラム２年
科目の概要／Course Outline
工学分野においては、実験その他で多くのデータを得る。この得られたデータを適切に解釈する必要がある。その基本は統計的手法である。統計的手法の基礎を理解するために、その基礎概念である、確率の基礎を含めて解説する。
科目のねらい／Course Objectives
確率変数、確率分布を理解する。
期待値、分散を計算できる。
データを表やグラフを用いて整理できる。
統計的推定の基礎を理解する。
統計的検定の基礎を理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
確率変数、確率分布を理解する。
期待値、分散を計算できる。
データを表やグラフを用いて整理できる。
統計的推定の基礎を理解する。
統計的検定の基礎を理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理ＡＩ、ＡＩＩを履修していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
1.zoomによる遠隔授業を行う。
2.毎回レポートを出題する。
各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポートにより評価する。
詳細は第１回の講義のときに説明する。
使用テキスト／Textbooks
前園宜彦著 「概説 確率統計」サイエンス社

154

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

確率、統計

備考／Notes

質問はメールで随時受け付ける。zoomなどでマイクやチャットを通して質問したい場合は授業の前後の時間を有効に使うように。

155

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

講義の概要、コイン投げについて

教科書の対応する部分を読んでおく。
高校までの数学、基礎数理AI、AIIを復習する。

2

確率と条件付確率

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
3 順列、組合せ
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
4 確率変数と確率分布
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
5 多次元分布、独立
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
6 期待値、分散
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
7 相関、中心極限定理
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
8 データの処理
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
9 点推定
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
10 母平均の区間推定、正規分布で母分散が既知の 教科書の対応する部分を読んでおく。
場合前回までの授業内容を復習する。
11 母平均の区間推定、母分散が未知の場合、サンプ 教科書の対応する部分を読んでおく。
ル数が多い場合とサンプル数は小さいが正規分 前回までの授業内容を復習する。
布の場合
12 母分散の区間推定、比率の区間推定

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
13 母平均の仮説検定、正規分布で母分散が既知の 教科書の対応する部分を読んでおく。
場合前回までの授業内容を復習する。
14 仮説検定、特に比率の検定教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
15 １回から１４回までの内容に関して復習する。
前回までの授業内容を復習する。

156

備考

科目名／Course Title

ビジネス統計学／Business Statistics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

東瀬 朗,若林
1,2,3,4,5,6
未定

悦子

曜日・時限／Class Period

木/Thu
4
講義

木/Thu

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

3,

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

副専攻「MOT基礎」,副専
攻「データサイエンス」,「ことつくり・マネジメント」,「データサイエンスリテラシー」

分野／Academic Field

37：経営学, 38：社会学,
49：工学基礎
実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

単位数／Credits

214T0503
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

科目区分／Category
細区分／Sub-division
定員／Capacity

自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
100

水準／Academic Standard

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

第聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
ビジネスの現場では、目的に応じて情報の収集から分析の手法選択を適切に行う必要がある。本科目では、現実社会に存在する
多種多様な情報を収集し、分析を行うための各種手法の概説を行う。
なお本科目は､民間企業におけるデータ分析業務及び多くの民間企業との統計解析を用いた共同研究の経験を有する教員が､それを活かして実務現場において統計がどのようにつかわれているかを含んだ授業を行う。
科目のねらい／Course Objectives
工学部融合領域分野においては、達成したい目的に応じて適切に情報を収集し、分析する能力を身につけることは重要である。現
実社会には、多種多様な情報が存在するが、これを統計によって解析するためには様々な工夫を行う必要がある。本科目では、情報の収集、加工、統計分析、分析結果の解釈の各段階で活用可能な手法及び要点の初歩について取り扱うと同時に、ビジネスに代表される現実社会及び研究において統計を活用する上で留意すべき事項について理解を深めることが期待される。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
本科目では、以下の内容を習得・理解することを目標とする。
・基礎的な統計分析手法を習得する
・情報を収集する・計測をするための手法及び留意点を理解する
・統計分析結果を解釈する上での留意点を理解する
・統計処理をサポートする道具としてExcelの使い方を理解する
・今後研究活動及び様々な場面で統計を活用するために必要な素養を身につける。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
本講義では，Zoomで利用を予定する機能の関係上，事前に指定のURLにアクセスして必要事項の登録をした上で個々人専用のアクセス用URLを発行する必要がある．登録の手順については，学務情報システムの通知機能を使用して履修登録者向けに案内を出すので，必ず初回講義開始前に対応しておくこと．
なお，発行されたアクセス用URLは個人ごとに異なるため，他人から聞いたURLでは参加しないこと．

157

授業実施形態について／Class Format
本科目は、理解を深めるため理論および事例に関する講義と演習を組み合わせて実施する。
本科目は，リアルタイムでのオンライン講義形式で実施する.また，講義内で発言をお願いする場合があるため，かならずマイク付イ
ヤホン・ヘッドセットなどを用意しておくこと．
全体講義内において学生側がカメラで顔を映すことは予定していないが，Zoomのブレークアウトルーム機能を用いたグループワークを行う際お互いに顔が見えた方がスムーズなため顔を映すことが出来る環境で参加することを強く推奨する。
講義内で、Excelを用いた演習を行うため、各自使用可能なノートパソコンを毎回準備することを強く推奨する。講義内の説明はWindows版・情報基盤センターから無償提供されている最新バージョンのMicrosoft Officeに含まれるExcelに基づき行うので、必ず事前にExcelのインストールを済ませておくこと。Mac版を利用している場合は、一部の操作方法が異なる可能性があるため、留意すること。
一部の課題はグループ学習形式で行うため、グループの進捗によっては、講義時間外に作業が発生する可能性が有る。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
成績評価は講義内で出題するミニレポート・個人課題・グループ課題：６０％
日常評価（出席を含む講義への貢献度など）：４０％とする。
成績の目安として､全ての回に参加し､全ての提出物（授業内での提出物を含む）を期限内に提出をした学生には最低Bが付くよ
うに採点を行う。授業内での優れた貢献・提出物の中身が優れている場合には内容に応じて加点を行う。
使用テキスト／Textbooks
岸学・吉田裕明著：ツールとしての統計分析、オーム社、2,400円（税別）
関連リンク／Related Links

参考文献／References

内田学・兼子良久、斉藤嘉一著：文系でもわかるビジネス統計入門、東洋経済新報社、1,800円＋税 ISBN:9784492470824
辻新六・有馬昌宏：アンケート調査の方法ー実践ノウハウとパソコン支援ー、朝倉書店（1987）
4,500円+税 ISBN:9784254120493
西山俊樹・鈴木亮子・大西幸周：データ収集・分析入門 社会を効率的に読み解く技法、慶應義塾大学出版会（2013） 1,800円+税 ISBN:9784766420500

キーワード／Keywords★

備考／Notes

オフィスアワー：別途連絡を行う。
希望者は事前にメール等でアポイントを取ること。
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

実務家教員

アクティブ・ラーニング

158

統計解析

Excel

調査設計

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修（第１週）
次週に向け事前学習が必要な場合は、講義内で第１回 ガイダンス：ビジネス統計とは何か指示を行う。
第２回 Excelを統計に活用するためには
各単元に対応する使用テキストの内容を事前に確（第２週）認しておくこと。
第３回 データの様々な形：質的データと量的データ
第2回 教科書 第1章～第3章
第４回 現実社会の情報を収集するにはどうす 第3回 教科書 第4～5章
ればよいのか：様々な情報収集・計測手法
第4～6回 講義内で別途資料を配付する（第３週）
第7回 教科書 第16章～第19章
第５・６回 情報収集・計測の方法を設計する 第8回 教科書 第11章～第12章（第４週）
第9回 教科書 第7章～第10章
第７回 統計手法の選択と推測統計の基礎
第10回 教科書 第13章
第８回 全体の中での「位置」を知る：正規分布 第11回 教科書 第14章と偏差値
第12回 教科書 第22章～第23章（第５週）
第13回 教科書 第24章
第９回 収集したデータの加工とデータの特徴 第14回 教科書 第27章～第28章
を知るための方法：記述統計
第１０回 ２つの変数の関係を知る：クロス集計
表と散布図
（第６週）
第１１回 ２つの変数の関係を知る：相関
第１２回 差を分析する（１）：カイ二乗検定（第７週）
第１３回 差を分析する（２）：ｔ検定
第１４回 差を分析する（３）：分散分析（ANOVA）（第８週）
第１５回 多変量解析への誘い：より複雑なデータを取り扱うための手法

159

備考

科目名／Course Title

生物統計学／Introduction of biostatistics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

大竹 憲邦,藤村
2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period

水/Wed
4
講義

授業形態／Class Format

3,

忍,元永

佳孝
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

水/Wed 単位数／Credits

213A0041
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第副専攻／Minor

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」 定員／Capacity

自然科学／Natural Sciences
農学／Agriculture
100

分野／Academic Field

60：農学

04：全学学生受入可・専門中核水準水準／Academic Standard

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
実験データを解釈するために必要となる統計学に関する基礎的な内容を学習し、実践的な解析手法を身につける。
科目のねらい／Course Objectives
本講義では実験データの解釈に必要な統計的な処理に関する数学的意味を理解するとともに、アプリケーションを用いた実践的な解析手法を習得する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
生物統計学における有意差検定や回帰と相関などの意義を理解し、利活用できる能力を習得する。また、多変量解析を用いて、実験データの解析ができる能力を習得する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
教養教育の統計学の単位を取得していることが望ましい。または、大学教養レベルの統計学の知識を身につけていること。
授業実施形態について／Class Format
授業の実施形式は講義と演習を組み合わせる。基本的には一人一人が課題に取り組み、統計学の手法を身につける。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
評価の方法は、講義の課題５０％、最終試験５０％とする。
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

有意差検定 回帰 相関 多変量解析

160

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

161

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

教養教育の統計学の単位を取得していることが望ましい。または、大学教育レベルの統計学の知識を身につけていること。
１回：情報基盤センターのパソコンを起動させ、エクセルを立ち上げ、数値や文字の入力ができるようになっていること。
２回：コピーやペーストをキーボード操作でできるよ
うになっている。エクセルにおけるドラッグコピーに慣れ、注意点を理解していること。
３回：Excelでsum, average, sqrtなどの関数が使えるようになっていること。
４回：t検定の原理について調べる。
５回：帰無仮説について調べる。
６回：最小２乗法について調べる。
７回：有意水準について調べる。
８回：偏相関の原理について調べる。
９回：重回帰について調べる。
１０回：因子分析について概要を調べる。
１１回：Rの起動や階層構造を理解する。
１２回：重回帰について復習しておく
１３回：主成分分析についてどのような情報が得られるのか調べる。
１４回：主成分分析によって得られた数値について、どのような考察ができるのか調べる。
１５回：これまでの復習をよく行う。
１６回：講義の内容を振り返り、重要な点を確認しておく。

１回：Excelによる平均・度数分布
２回：Excelによる標準偏差・分散
３回：Excelによる信頼区間・t分布表と自由度，カ
イ2乗検定
４回：Excelによるt検定（対応なしと対応あり）
５回：Excelによる分散分析（１要因と２要因）
６回：Excelによる散布図と相関および相関係数・
回帰直線
７回：Excelによる無相関検定
８回：Excelによる偏相関
９回：Excelによる重回帰分析
１０回：Excelによる相関行列・因子分析
１１回：R studioの起動と基本操作
１２回：Rによる主成分分析１
１３回：Rによる主成分分析２
１４回：Rによる主成分分析３
１５回：バイオインフォマティクスと統計
１６回：期末試験

162

備考

科目名／Course Title

環境統計学／Environmental Statistics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

関島 恒夫,権田
2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period

水/Wed
4
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

3,

豊,柴田

嶺,村上 拓彦,森口 喜成
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

水/Wed 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
62：林学, 65：農業工学
水準／Academic Standard

213A0079
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
農学／Agriculture41

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
農学部（定員30名）、理学部（定員11名）
聴講指定等／Designated Students
対象学年：2学年（なお、3学年の聴講も可とする）◎必修・選択の別，教免・資格等については，入学年度の履修の手引きを参照すること。
科目の概要／Course Outline
環境統計学とは、環境学領域で生じる科学的な問いに適切に応えるために、データの収集や解析に関する体系的な方法論を提供する学問分野です。環境を材料にした研究を進める上で、実験計画の策定、データの収集・整理・分析・解釈・公表という手続きは避けて通ることができませんが、それら一連の手続きをサポートするのが統計学です。
本講義では、はじめに自然科学論文に目を通すことにより、どのような場面で統計学が用いられているのかを知り、その上で、一般的な統計手法の体系を理解します。次に、各統計学手法の理論を学んだ後、具体的なデータを用いた解析を演習により実践す
ることにより、統計学のスキルを身に付けていきます。
科目のねらい／Course Objectives
本科目および関連科目の履修を通して，以下の到達目標に示された知識・能力を身につけます。
○流域環境学プログラム：知識・理解（自然科学の基礎知識）、当該分野固有の能力（持続的森林管理能力・生態系管理能力）、
汎用的能力（デザイン能力）、態度・姿勢（チームワーク）○フィールド科学人材育成プログラム：知識・理解（自然科学の基礎知識）、当該分野固有の能力（データ解析能力）、汎用的能力（デザイン能力）、態度・姿勢（チームワーク）
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
本科目では、以下に掲げる3つの目標達成を目指します。
1. 統計学用語を理解し、説明することができる。
2. データの性質を理解し、適切な統計手法を選択できる。
3. 統計学の知識に基づき、具体的なデータを用いて検定ができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要となります。
授業実施形態について／Class Format
授業はオムニバス方式で、講義形式と演習形式を組み合わせて実施します。5章〜12章にわたる｢いろいろな統計手法｣では、統計手法の説明に加え、具体的なデータを用いた統計解析を演習形式で行います。なお、現状では、令和3年度の講義は対面式では行わず、すべてzoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン講義で実施する予定です。

163成績評価の方法と基準／Grading Criteria
令和3年度の成績は、原則として全ての授業に出席した受講生に対し、5回の課題レポートで評価します。評価基準については、「履修の手引き」を参照して下さい。
使用テキスト／Textbooks

原則、授業毎に配布します。併せて、副読本として参考になるテキストを、授業に先立ち紹介します。

関連リンク／Related Links

参考文献／References＜主要参考図書＞
涌井良幸・涌井貞美著『統計学の図鑑』技術評論社 2015 ISBN978-4-7741-7331-3
2,480円市原清志著『バイオサイエンスの統計学』南江堂 1990 ISBN-13: 978-4524220366
5,033円小島寛之著『完全独習 統計学入門』ダイヤモンド社 2006 ISBN：978-4-478-82009-4
1,800円石村貞夫著『統計解析のはなし』日科技連出版社 2006 ISBN: 9784817180285 2,310円

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」を予定しています。

164

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

準備学習の内容

授業内容［キーワード］

1. 生物統計学とは -文献講読を通して統計学の 1・2 科学論文に目を通し、統計学がどのように活用を理解する-［科学論文、検定］
使われているか確認してくること。
2. いろいろな検定法の概要［パラメトリック統計、 3・4 検定の手続きを調べてくること。
ノンパラメトリック統計］
5・6 t検定とは何か調べてくること。
3. 基本的用語と手順［平均、標準偏差］
7・8 分散分析とは何か調べてくること。
4. 推定と検定、確率［帰無仮説、有意水準］
9・10 カイ二乗検定とは何か調べてくること。
＜いろいろな統計手法＞
11・12 相関と回帰の違いを調べてくること。
5. 独立2試料の検定、対応する2試料の検定（パ 13・14・15 多変量データを扱っている事例を一
ラメトリック統計）［ｔ検定］
つ探してくること。
6. 独立2試料の検定、対応する2試料の検定（ノンパラメトリック統計）［U検定、Wilcoxon検定］
7. 独立する多試料の検定、対応する多試料の検定（パラメトリック統計）［分散分析］
8. 独立多試料の検定、対応する多試料の検定（ノンパラメトリック統計）［Kruskal-Wallis検定、Friedman検定］
9. 1試料の検定（パラメトリック統計）［カイ二乗検定］10. 1試料の検定（ノンパラメトリック統計）［G検定］
11. 回帰［最小二乗法］
12. 相関［相関係数］＜多変量解析と統計モデリング＞
13. 座標化して環境情報を｢見える化｣する［主成分分析、判別分析］
14. データの発生メカニズムを確率分布により予測する［GLM、GLMM］
15. Rを使ってみよう！
16. 定期テスト

165

備考

科目名／Course Title

農業統計学／Agricultural Statistics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

板野 志郎,古澤
2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

分野／Academic Field

慎一,西村 実開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
60：農学
水準／Academic Standard

214A0118
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位
自然科学／Natural Sciences
農学／Agriculture60

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
農学部
聴講指定等／Designated Students
2年生
科目の概要／Course Outline
生物資源科学プログラム分属の学生が専門科目を学び、さらに卒業論文や修士論文をまとめる場合に加えて、情報化社会における大量データを分析する上でも統計的な見方や考え方は極めて重要になってきている。この講義では統計学の基本的な知識を学ぶとともに、生物資源プログラムの経済、植物および動物の各コースにおける実用的な統計解析手法を学ぶ。なお、本科目は農林水産省の研究機関での研究経験、および農林水産省における行政職経験のある教員が、それを活かして研究現場や行政現場で求められる技能についても解説する。
科目のねらい／Course Objectives
まずは統計学の基礎を学び、その後実際の研究データを用いて実用的な統計解析を行うことにより、卒業論文や修士論文をまとめるための基本的な統計的手法を身につける。さらに、学術論文を統計的側面から読み解くために、実際のデータを用いた実践的演習を行う。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１）与えられたデータからヒストグラムや散布図が描ける。（２）平均値、中央値、分散、相関係数などの基本的統計量が計算できる。（３）正規分布や２項分布について理解する。（４）実際の研究データを用いて統計的解析ができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学Ⅰ、Ⅱ、A、Bを履修済みであること、または同等の学力を有していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
zoomによるオンラインの対面式授業、もしくは資料配付とそれに関するレポート提出による2種類の授業を予定している。配布した講義内容に関する資料をよく読んでおくこと。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
授業への参加に加えて，講義および演習問題の理解度において３教員の平均点で示す。 演習問題の理解度および解答状況（80％）と受講態度（20％）で成績評価を行う。試験は行わない。
使用テキスト／Textbooks
講義内容に関する資料を配布する。
関連リンク／Related Links

166

参考文献／References

・鳥居泰彦（1994）『はじめての統計学』日本経済新聞出版社
・齊藤昭（2013）『「農」の統計にみる知のデザイン』農林統計出版
・荏開津典生（1985）『農業統計学』明文書房"

キーワード／Keywords★なお，本科目は農林水産省の研究機関での研究経験，および農林水産省における行政職経
験のある教員が，それを活かして研究現場や行政現場で求められる技能についても解説する。
記述統計 ヒストグラム 平均値 中央値 分散 散布図 有意性検定 統計分布 仮説
交絡要因 擬似反復 統計ソフトR 回帰分析 成長曲線 平均値の差の検定 分離比の検定 相関係数 公的統計 アンケート調査 クロス集計

備考／Notes【授業実施形態】
Zoom等による非対面式授業

167

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

第１－３回 統計学の基礎知識：
第１回：統 授業前に配布する資料を予習してある程度理解し計分析の進め方。実際のデータを把握する（記述 た上で、授業に臨むとともに、授業当日あるいは授統計：ヒストグラム，平均値、中央値、分散、散布図 業前に配布される演習問題を授業までに解いてお）。
くこと。
第２回：分布と検定について理解する（統計分布，
仮説，差と傾向，交絡要因，擬似反復，様々な検定法）。
第３回：統計ソフトRの基本操作法を覚える。
第4回：動物分野における統計的手法の実際：データを利用した回帰分析の演習。動物の成長曲線について
第5回：植物分野における統計的手法の実際（平均値の差の検定、品種間交配後代F2世代における分離比の検定）
第6回：相関係数の計算とその解釈
第7回：経済分野における統計的手法の実際：公的統計とその活用
第８回：社会調査の実際（アンケート調査、クロス
集計）等

168

備考

科目名／Course Title

統計学基礎1／Fundamentals of Statistics 1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom蛭川 潤一
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

木/Thu
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G5011
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化社会における不確実性の増加にともない，統計的なものの見方や考え方は自然科学，人文科学，社会科学などの全分野で重要になってきている。この講義では統計学の中で基礎的な部分を占める記述統計学について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
ビッグデータ時代の到来に対応し，統計的なものの見方・考え方や分析技術を習得する。特に，統計データを整理する方法，統計学にとって不可欠な確率概念，データの分布を数式を使って表現する方法などを学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１） 与えられたデータからヒストグラムや散布図が描ける。
（２） 平均値，中央値，分散，四分位数，相関係数などの基本統計量が計算できる。
（３） 2項分布や正規分布について理解し，2項分布が正規分布で近似できることを知る。
（４） 大数の法則と中心極限定理について理解し，確率事象の考察に役立てることができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学I, II,A,Bを履修済みであること，または同等の学力を有していることが望ましい。統計学基礎2（蛭川・木５）の同時履修登録者を優先する。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義形式である。
Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業。
使用テキストをよく読み，テキストにある問題を自分で解いてみること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。
試験の実施は「小テスト機能」を利用する。
使用テキスト／Textbooks「要点明解 統計学」 磯貝英一・宇野力・蛭川潤一共著，培風館（２０１３）
関連リンク／Related Links

169

参考文献／References

必要があれば講義の中で紹介する。

キーワード／Keywords

データ

母集団

標本

記述統計

備考／Notes

170

確率分布

推定

検定

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

度数分布表とヒストグラム

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

2

基本統計量

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

3

相関関係

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

4

確率変数と平均，分散

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

5２項分布とポアソン分布

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

6

正規分布とその関連分布

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

7

大数の法則と中心極限定理

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

8

試験

学習した内容を振り返り，演習問題などを通して理
解を確かめること。

171

備考

科目名／Course Title

統計学基礎1／Fundamentals of Statistics 1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

家富 洋
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G5013
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
160

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化社会における不確実性の増加にともない，統計的なものの見方や考え方は自然科学，人文科学，社会科学などの全分野で重要になってきている。この講義では統計学の中で基礎的な部分を占める記述統計学について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
ビッグデータ時代の到来に対応し，統計的なものの見方・考え方や分析技術を習得する。特に，統計データを整理する方法，統計学にとって不可欠な確率概念，データの分布を数式を使って表現する方法などを学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１） 与えられたデータからヒストグラムや散布図が描ける。
（２） 平均値，中央値，分散，四分位数，相関係数などの基本統計量が計算できる。
（３） 2項分布や正規分布について理解し，2項分布が正規分布で近似できることを知る。
（４） 大数の法則と中心極限定理について理解し，確率事象の考察に役立てることができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学I, II,A,Bを履修済みであること，または同等の学力を有していることが望ましい。統計学基礎2（家富・火4）の同時履修登録者を優先する。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを使用してのオンライン講義形式である。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。
使用テキスト／Textbooks

「要点明解

統計学」

磯貝英一・宇野力・蛭川潤一共著，培風館（２０１３）

関連リンク／Related Links

172

参考文献／References

必要があれば講義の中で紹介する。

キーワード／Keywords

データ

母集団

標本

記述統計

備考／Notes

173

確率分布

推定

検定

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

度数分布表とヒストグラム

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

2

基本統計量

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

3

相関関係

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

4

確率変数と平均，分散

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

5２項分布とポアソン分布

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

6

正規分布とその関連分布

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

7

大数の法則と中心極限定理

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

8

試験

学習した内容を振り返り，演習問題などを通して理
解を確かめること。

174

備考

科目名／Course Title

統計学基礎1／Fundamentals of Statistics 1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom蛭川 潤一
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G5505
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
医学部（医学科）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化社会における不確実性の増加にともない，統計的なものの見方や考え方は自然科学，人文科学，社会科学などの全分野で重要になってきている。この講義では統計学の中で基礎的な部分を占める記述統計学について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
ビッグデータ時代の到来に対応し，統計的なものの見方・考え方や分析技術を習得する。特に，統計データを整理する方法，統計学にとって不可欠な確率概念，データの分布を数式を使って表現する方法などを学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１） 与えられたデータからヒストグラムや散布図が描ける。
（２） 平均値，中央値，分散，四分位数，相関係数などの基本統計量が計算できる。
（３） 2項分布や正規分布について理解し，2項分布が正規分布で近似できることを知る。
（４） 大数の法則と中心極限定理について理解し，確率事象の考察に役立てることができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学I, II,A,Bを履修済みであること，または同等の学力を有していることが望ましい。統計学基礎2（蛭川・火５）の同時履修登録者を優先する。
授業実施形態について／Class Format
講義形式である。使用テキストをよく読み，テキストにある問題を自分で解いてみること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。
使用テキスト／Textbooks

「要点明解

統計学」

磯貝英一・宇野力・蛭川潤一共著，培風館（２０１３）

関連リンク／Related Links

175

参考文献／References

必要があれば講義の中で紹介する。

キーワード／Keywords

データ

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

母集団

標本

記述統計

176

確率分布

推定

検定

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

度数分布表とヒストグラム

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

2

基本統計量

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

3

相関関係

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

4

確率変数と平均，分散

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

5２項分布とポアソン分布

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

6

正規分布とその関連分布

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

7

大数の法則と中心極限定理

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

8

試験

学習した内容を振り返り，演習問題などを通して理
解を確かめること。

177

備考

科目名／Course Title

統計学基礎1／Fundamentals of Statistics 1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

家富 洋
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G5507
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化社会における不確実性の増加にともない，統計的なものの見方や考え方は自然科学，人文科学，社会科学などの全分野で重要になってきている。この講義では統計学の中で基礎的な部分を占める記述統計学について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
ビッグデータ時代の到来に対応し，統計的なものの見方・考え方や分析技術を習得する。特に，統計データを整理する方法，統計学にとって不可欠な確率概念，データの分布を数式を使って表現する方法などを学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１） 与えられたデータからヒストグラムや散布図が描ける。
（２） 平均値，中央値，分散，四分位数，相関係数などの基本統計量が計算できる。
（３） 2項分布や正規分布について理解し，2項分布が正規分布で近似できることを知る。
（４） 大数の法則と中心極限定理について理解し，確率事象の考察に役立てることができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学I, II,A,Bを履修済みであること，または同等の学力を有していることが望ましい。統計学基礎2（家富・火4）の同時履修登録者を優先する。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを使用してのオンライン講義形式である。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。
使用テキスト／Textbooks

「要点明解

統計学」

磯貝英一・宇野力・蛭川潤一共著，培風館（２０１３）

関連リンク／Related Links

178

参考文献／References

必要があれば講義の中で紹介する。

キーワード／Keywords

データ

母集団

標本

記述統計

備考／Notes

179

確率分布

推定

検定

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

度数分布表とヒストグラム

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

2

基本統計量

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

3

相関関係

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

4

確率変数と平均，分散

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

5２項分布とポアソン分布

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

6

正規分布とその関連分布

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

7

大数の法則と中心極限定理

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

8

試験

学習した内容を振り返り，演習問題などを通して理
解を確かめること。

180

備考

科目名／Course Title

統計学基礎2／Fundamentals of Statistics 2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom蛭川 潤一
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

木/Thu
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G5012
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化社会における不確実性の増加にともない，統計的なものの見方や考え方は自然科学，人文科学，社会科学などの全分野で重要になってきている。「統計学基礎1」に引き続き，この講義では統計学において応用部分である統計的推測について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
ビッグデータ時代の到来に対応し，統計的なものの見方・考え方や分析技術を習得する。特に，母集団分布を特徴づけるパラメー
タを推定する方法および母集団分布に対する仮説の真偽を判定する方法を学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１）点推定の基礎事項（最尤法，不偏性，一致性）を理解し，活用できる。
（２）区間推定の基本を理解し，具体的に実行できる。
（３）仮説検定の考え方を説明できる。
（４）仮説検定を具体的な問題に適用できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学I, II,A,Bを履修済みであること，または同等の学力を有していることが望ましい。統計学基礎1（蛭川・木５）の同時履修登録者を優先する。
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義形式である。
Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業。
使用テキストをよく読み，テキストにある問題を自分で解いてみること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。
試験の実施は「小テスト機能」を利用する。
使用テキスト／Textbooks「要点明解 統計学」 磯貝英一・宇野力・蛭川潤一共著，培風館（２０１３）181

関連リンク／Related Links

参考文献／References

必要があれば講義の中で紹介する。

キーワード／Keywords

データ

母集団

標本

記述統計

備考／Notes

182

確率分布

推定

検定

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

点推定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

2

区間推定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

3

母平均の区間推定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

4

母比率の区間推定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

5

仮説検定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

6

母平均の仮説検定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

7

母比率の仮説検定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

8

試験

学習した内容を振り返り，演習問題などを通して理
解を確かめること。

183

備考

科目名／Course Title

統計学基礎2／Fundamentals of Statistics 2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

家富 洋
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G5014
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
160

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化社会における不確実性の増加にともない，統計的なものの見方や考え方は自然科学，人文科学，社会科学などの全分野で重要になってきている。「統計学基礎1」に引き続き，この講義では統計学において応用部分である統計的推測について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
ビッグデータ時代の到来に対応し，統計的なものの見方・考え方や分析技術を習得する。特に，母集団分布を特徴づけるパラメー
タを推定する方法および母集団分布に対する仮説の真偽を判定する方法を学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１）点推定の基礎事項（最尤法，不偏性，一致性）を理解し，活用できる。
（２）区間推定の基本を理解し，具体的に実行できる。
（３）仮説検定の考え方を説明できる。
（４）仮説検定を具体的な問題に適用できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学I, II,A,Bを履修済みであること，または同等の学力を有していることが望ましい。統計学基礎1（家富・火4）の同時履修登録者を優先する。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを使用してのオンライン講義形式である。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。
使用テキスト／Textbooks

「要点明解

統計学」

磯貝英一・宇野力・蛭川潤一共著，培風館（２０１３）

関連リンク／Related Links

184

参考文献／References

必要があれば講義の中で紹介する。

キーワード／Keywords

データ

母集団

標本

記述統計

備考／Notes

185

確率分布

推定

検定

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

点推定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

2

区間推定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

3

母平均の区間推定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

4

母比率の区間推定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

5

仮説検定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

6

母平均の仮説検定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

7

母比率の仮説検定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

8

試験

学習した内容を振り返り，演習問題などを通して理
解を確かめること。

186

備考

科目名／Course Title

統計学基礎2／Fundamentals of Statistics 2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom蛭川 潤一
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

火/Tue
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

214G5506
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
医学部（医学科）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化社会における不確実性の増加にともない，統計的なものの見方や考え方は自然科学，人文科学，社会科学などの全分野で重要になってきている。「統計学基礎1」に引き続き，この講義では統計学において応用部分である統計的推測について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
ビッグデータ時代の到来に対応し，統計的なものの見方・考え方や分析技術を習得する。特に，母集団分布を特徴づけるパラメー
タを推定する方法および母集団分布に対する仮説の真偽を判定する方法を学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１）点推定の基礎事項（最尤法，不偏性，一致性）を理解し，活用できる。
（２）区間推定の基本を理解し，具体的に実行できる。
（３）仮説検定の考え方を説明できる。
（４）仮説検定を具体的な問題に適用できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学I, II,A,Bを履修済みであること，または同等の学力を有していることが望ましい。統計学基礎1（蛭川・火５）の同時履修登録者を優先する。
授業実施形態について／Class Format
講義形式である。使用テキストをよく読み，テキストにある問題を自分で解いてみること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。
使用テキスト／Textbooks

「要点明解

統計学」

磯貝英一・宇野力・蛭川潤一共著，培風館（２０１３）

関連リンク／Related Links

187

参考文献／References

必要があれば講義の中で紹介する。

キーワード／Keywords

データ

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

母集団

標本

記述統計

188

確率分布

推定

検定

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

点推定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

2

区間推定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

3

母平均の区間推定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

4

母比率の区間推定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

5

仮説検定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

6

母平均の仮説検定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

7

母比率の仮説検定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

8

試験

学習した内容を振り返り，演習問題などを通して理
解を確かめること。

189

備考

科目名／Course Title

統計学基礎2／Fundamentals of Statistics 2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

家富 洋
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

214G5508
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化社会における不確実性の増加にともない，統計的なものの見方や考え方は自然科学，人文科学，社会科学などの全分野で重要になってきている。「統計学基礎1」に引き続き，この講義では統計学において応用部分である統計的推測について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
ビッグデータ時代の到来に対応し，統計的なものの見方・考え方や分析技術を習得する。特に，母集団分布を特徴づけるパラメー
タを推定する方法および母集団分布に対する仮説の真偽を判定する方法を学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１）点推定の基礎事項（最尤法，不偏性，一致性）を理解し，活用できる。
（２）区間推定の基本を理解し，具体的に実行できる。
（３）仮説検定の考え方を説明できる。
（４）仮説検定を具体的な問題に適用できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学I, II,A,Bを履修済みであること，または同等の学力を有していることが望ましい。統計学基礎1（家富・水1）の同時履修登録者を優先する。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを使用してのオンライン講義形式である。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。試験の実施は「レポート機能」を利用する。
使用テキスト／Textbooks

「要点明解

統計学」

磯貝英一・宇野力・蛭川潤一共著，培風館（２０１３）

関連リンク／Related Links

190

参考文献／References

必要があれば講義の中で紹介する。

キーワード／Keywords

データ

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

母集団

標本

記述統計

191

確率分布

推定

検定

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

点推定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

2

区間推定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

3

母平均の区間推定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

4

母比率の区間推定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

5

仮説検定の考え方

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

6

母平均の仮説検定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

7

母比率の仮説検定

テキストの該当部分を読み，予習しておくこと。常日頃から社会を統計学的視点に立って眺めてみる
ことは，大いに学習の動機付けとなる。

8

試験

学習した内容を振り返り，演習問題などを通して理
解を確かめること。

192

備考

科目名／Course Title

社会調査法Ｂ／Research Methods for Sociology B

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

渡邊 登
2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「GIS(地理情報ｼｽﾃﾑ 定員／Capacity)ﾘﾃﾗｼｰ」,副専攻「データサイエンス」,「データサイエン
スリテラシー」

分野／Academic Field

38：社会学

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

金/Fri

4 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

水準／Academic Standard

212H5126
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
人文科学／Human Sciences40

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
主として人文学部2年生
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
官庁統計やその他各種統計・調査報告書、マスメディアによる調査結果等を、その社会的・政治的な背景を含めて理解するとともに、質的データの読み方と基本的な整理方法を習得し、フィールドワーク等の論文読解力を養成する
科目のねらい／Course Objectives
官庁統計や各種統計・調査報告書、マスメディアによる調査結果等を理解し、その内容の適否を判断する能力を修得するとともに、質的データの読み方と基本的な整理方法を身につける。

学習の到達目標／Specific Learning Objectives
官庁統計や各種統計・調査報告書、マスメディアによる調査結果等を理解し、その内容の適否を判断する能力を修得するとともに、質的データの読み方と基本的な整理方法を会得する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites「社会調査法A」を既に履修していることを条件とする。
授業実施形態について／Class Format
授業は講義と実習を併用して行うので、予習・復習が必要となる。各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
学期末に行う試験（60%）と日常の学習態度（出席と授業での作業レポート）(40%)によって評価
使用テキスト／Textbooks

特に定めない。なお、必要に応じて参照文献等は指示する。

関連リンク／Related Links[URL:]http://wwwsoc.nii.ac.jp/jcbsr/[名称:]社会調査士資格認定機構

193参考文献／References

主要参考図書としては大谷信介他『社会調査へのアプローチ』ミネルヴァ書房、2005年。森岡清志編著『ガイドブック社会調査』日本評論社、2007。佐藤郁哉『フィールドワーク』新曜社,1992年。その他に関連図書は授業中に紹介する。

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】
基本は「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

194

授業計画詳細／Course
No 内容1

データとは(1)
説①
データとは(2)説②
データとは(3)

授業時間外の学修
データ読解の基礎知識：背後仮あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
2
データ読解の基礎知識：背後仮 あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
3
データの妥当性・信頼性
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
4 データの分析(1) 単純集計
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
5 データの分析(2) 度数分布
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
6 データの分析(3) 代表値：算術平均・メディアン・ あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
モード
献を読み、疑問点を明確にしておく。
7 データの分析(4) クロス集計
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
8 データの分析(5) 相関係数
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
9 データの分析(6) 因果関係と相関関係の違い
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
10 データの分析(7) 統計的検定
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
11 フィールドワークとは何か
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
12 フィールドワークの論理
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
13 フィールドワークの実際
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
14 モノグラフの読み方
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。
15 まとめ
あらかじめ各回の内容を確認するとともに、関連文
献を読み、疑問点を明確にしておく。

195

備考

科目名／Course Title

線形代数学I／Linear Algebra I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

張間 忠人
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K1303
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
99

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
連立一次方程式の解法と空間ベクトルを題材として、行列と行列式について入門的な講義を行う。行列の演算の性質、行列式の性質、逆行列の性質、連立一次方程式の解法（クラメールの公式）、空間図形の性質に関する基本事項について説明する。線形
代数は微積分とともに大学で習う数学の基礎となる科目である。
科目のねらい／Course Objectives
中学校数学と高校数学における代数領域の教科内容は、「数に関連するもの」と「文字式・方程式に関連するもの」に大きく分かれる。授業では、方程式に関連する話題として線形代数を取り上げ、線形代数の基礎的概念や基本的方法について講義する。
線形代数に関する基本事項を理解すると同時に、代数領域の教科内容について理解を深めることを目標とする。また、十分に使いこなせる計算力を身につける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１）行列式・逆行列の計算ができ、その応用例について説明できる。
（２）クラーメルの公式を使って、また基本変形を使って、連立一次方程式を解くことができる。
（３）行列の階数と連立一次方程式の解の存在性について説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
授業実施形態：
・Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業です。
・授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知する。
学習方法：復習が大切です。配布資料と講義ノートを繰り返し読みながら復習してください。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
期末試験は対面で行う予定です。
試験（100％）で評価する。合格するには試験で６０点必要。

196

対面で試験ができないときは、レポート（100％）で評価する。
使用テキスト／Textbooks「教養の線形代数」村上正康・佐藤恒雄・野澤宗平・稲葉尚志 共著、培風館（線形代数学Ⅱ、代数学講義Ⅱでも使用する。）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

講義の中で適宜紹介する。

キーワード／Keywords「非対面型授業」

備考／Notes

197

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

第１回：高校数学で学習した平面・空間ベクトルに関する事項について復習してこと。
第２回：教科書の第1章を読んでおくこと。
第３回：行列とその演算について復習しておくこと。
第４回：正方行列と逆行列の性質について復習しておくこと。
第５回：連立1次方程式と行列について復習しておくこと。
第６回：基本変形と階段行列について復習しておくこと。
第７回：連立1次方程式の解法と逆行列の計算について復習しておくこと。
第８回：連立1次方程式の図形的意味について復習しておくこと。
第９回：行列式の定義について復習しておくこと。
第１０回：行列式の図形的意味について復習しておくこと。
第１１回：行列式の線形性と交代性について復習しておくこと。
第１２回：転置と積の行列式について復習しておくこと。
第１３回：特別な形の行列式について復習しておくこと。
第１４回：行列式の展開について復習しておくこと。
第１５回：試験の準備をしておくこと。
第１６回：試験の問題を解いておくこと。

第１回：オリエンテーション、本講義で学ぶこと、ね
らいについて第２回：行列とその演算
第３回：正方行列と逆行列の性質
第４回：連立1次方程式と行列
第５回：基本変形と階段行列
第６回：連立1次方程式の解法と逆行列の計算
第７回：連立1次方程式の図形的意味
第８回：行列式の定義
第９回：行列式の図形的意味
第１０回：行列式の線形性と交代性
第１１回：転置と積の行列式
第１２回：特別な形の行列式
第１３回：行列式の展開
第１４回：余因子行列と逆行列、クラーメルの公式
第１５回：試験と振り返り
第１６回：答案返却、問題解説

198

備考

科目名／Course Title

線形代数学II／Linear Algebra II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

張間 忠人
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K1304
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourthterm
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences88

14：当該学部(学科)のみ・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
数ベクトル空間と連立一次方程式の解空間をモデルとして、線形空間について入門的な講義を行う。ベクトル空間と線形写像、基底と次元、内積空間、固有値と固有ベクトルに関する基本事項について説明する。線形代数は微積分とともに大学で習う数学の基礎となる科目である。
科目のねらい／Course Objectives
中学校数学と高校数学における代数領域の教科内容は、「数に関連するもの」と「文字式・方程式に関連するもの」に大きく分かれる。授業では、代数領域の教育内容に関連する話題として線形代数を取り上げ、線形空間の基礎的概念や基本的方法について講義する。線形空間に関する基本事項を理解すると同時に、代数領域の教科内容について理解を深めることを目標とする。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives（１）部分空間の基底と次元について理解し、具体例で計算できる。
（２）部分空間と線形写像の次元定理について説明でき、具体例において使うことができる。
（３）固有値と固有ベクトルを求め、行列の対角化ができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・線形代数学Ⅰを受講しておくこと。
・Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
授業実施形態：
・Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業です。
・授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知する。
学習方法：復習が大切です。配布資料と講義ノートを繰り返し読みながら復習してください。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
期末試験は対面で行う予定です。
試験（100％）で評価する。合格するには試験で６０点必要。

199

対面で試験ができないときは、レポート（100％）で評価する。
使用テキスト／Textbooks「教養の線形代数」村上正康・佐藤恒雄・野澤宗平・稲葉尚志 共著、培風館（線形代数学Ⅰ、代数学講義Ⅱでも使用する。）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

講義の中で適宜紹介する。

キーワード／Keywords「非対面型授業」

備考／Notes200

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

第１回：同次連立一次方程式の解法について復習
しておくこと。
第２回：幾何ベクトルと数ベクトルについて復習しておくこと。
第３回：1次独立・1次従属について復習しておくこと。
第４回：線形空間について復習しておくこと。
第５回：部分空間について復習しておくこと。
第６～７回：基底と次元について復習しておくこと。
第８～９回：部分空間の次元定理について復習しておくこと。
第１０回：線形写像について復習しておくこと。
第１１回：平面上の1次変換について復習しておくこと。
第１２回：像と核について復習しておくこと。
第１３回：線形写像の次元定理について復習しておくこと。
第１４回：固有値と固有ベクトルについて復習しておくこと。
第１５回：行列の対角化について復習しておくこと。
第１６回：試験問題を解いておくこと。

第１回：幾何ベクトルと数ベクトル
第２回：1次独立・1次従属
第３回：線形空間の例
第４回：部分空間
第５～６回：基底と次元
第７～８回：部分空間の次元定理
第９回：線形写像
第１０回：平面上の1次変換
第１１回：像と核
第１２回：線形写像の次元定理
第１３回：固有値と固有ベクトル第１４回：行列の対角化
第１５回：試験と振り返り
第１６回：答案返却

201

備考

科目名／Course Title

微分積分学I／Introduction to Analysis I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高田 土満
2,3,4,5,6
教育学部 105

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

5

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K1305
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
88

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部
聴講指定等／Designated Students
２，３，４年次
科目の概要／Course Outline
微分積分学はほとんどすべての数学分野の基礎であるだけでなく，その他の然科学や学等の科学・技術の基盤である．この講義
では，校数学で学習した微分積分の基本事項を現代的な視点のもとに直し，論理的に再構成し，更に発展させる．また，多変数関数の微分積分の初歩的な内容も扱う．この講義でにつけた数学のは，このあとに続く解析学のみならず，幾何学・代数学・統計学
等においても遺憾なく発揮されるであろう．
科目のねらい／Course Objectives
この講義では，微分積分学を論理的に学ぶ．「論理的」と言うと抽象的であると思われるかもしれないが，実はその論理の背景に，豊かで具体的な数学的アイディアがあることを理解する．その過程で，その数学的なアイディアを厳密に数式化・言語化する能力を養う．また，豊富な具体例や演習を通じて，極限・微分・積分の計算技術に習熟する．今後の数学の学習の基礎となる知識，技術，
思考力を身につけることを狙いとする．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
１．微分積分に現れる定義に込められたアイディアを説明できる．
２．微分積分のイメージを理解し，論理展開に習熟することで，微分積分の基本的な命題（中間値の定理，微分積分学の基本定理など）を自力で証明できる．
３．初等関数の極限，微分，積分の計算ができる．
４．多変数関数の基礎的な問題（極値問題，重積分の計算等）が解ける．
５．豊富な応用例について、身につけた微分積分の技術をもとに分析できる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・高等学校の数学（数学Ⅰ，数学A，数学Ⅱ，数学B）の知識を前提とする．
・Zoom にアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要である．演習時に声を出すことができる環境を確保すること．
授業実施形態について／Class Format
・Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業および演習を行う．
・授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知する．

202

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
2回行う試験70％，数回出題するレポート30％で評価する．
中間試験および期末試験は対面，持ち込み不可で行う予定．
対面での試験ができないときは事前に通達し，レポート（100％）で評価する．
使用テキスト／Textbooks
使用しない．
関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

講義は主に次の教科書を参考に行う．
黒田成俊「微分積分」（共立出版） 3,800円＋税
講義中にこれ以外の本も紹介するので，何か1冊は持っておくと良い（講義中に紹介したもの以外の本でも良い）．
極限，微分，積分，実数の完備性，ε-δ論法，テイラー展開，多変数関数の微分積分，偏微分，重積分．
非対面型授業

備考／Notes

203

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1
2
3
4
5
6
7
8

高校の微分積分を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
第１回，第２回の内容をよく復習しておくこと．

数列の極限とε-δ論法．
連続関数の定義と性質．
微分法の基礎．
微分法の応．
積分の定義と性質．
積分法の基礎理論．
広義積分と積分法の応用．
級数，関数列，関数項級数の理論．

9 関数列の微分積分とテイラー展開．
10 一変数微分積分まとめの中間試験．

前回の内容を復習しておくこと．
第９回までの内容をよく復習して試験に臨むこと．

11 中間試験の振り返りと多変数関数入門．

中間試験の問題で解けなかったものを把握しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．
前回の内容を復習しておくこと．

12 多変数関数の微分法．
13 臨界点と極・極．
14 重積分の定義と計算方法．
15 重積分の応とこれまでの振り返り．

204

備考

科目名／Course Title

代数学序説／Introduction to Algebra

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

関 隆宏
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K1311
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部
聴講指定等／Designated Students
１，２，３，４年次
科目の概要／Course Outline
論理と集合は，現代数学における基礎的な文法であり言語である。そのため，大学における数学の各分野を理解するための基盤となる。
本講義では，高等学校「数学Ⅰ」で学んだ論理と集合の内容を深め，大学数学で用いられる論理と集合に関する基本的な用語や記号の意味と使い方，主要な性質とその証明などの基本事項を講義する。また，算数・数学を専門とする学校教員として相応し
い水準の数学の知識・技能を確認しながら，論理や集合の視点から，算数科・数学科の内容について代数分野を中心に考察する。
科目のねらい／Course Objectives
学校数学（高等学校までの数学）と大学における数学との間には，言い回しの違い，記号による表現の多用，議論の厳密性・抽象性などの点で大きな隔たりがある。この隔たりを埋めるには，論理や集合に対する理解や，論理的・抽象的な思考力が必要になる。
本講義では，大学数学を学ぶ上で必要不可欠な論理と集合に関する基本的な知識，ならびに論理語や集合を用いた表現方法
やそれらに基づく論理的な議論の方法を修得することをねらいとする。また，算数・学校数学の内容のうち，数式や図形の性質，証明などについて，論理・集合の考えに基づいて考察しながら，教科内容をとらえなおすとともに，代数のテーマに関連する具体例を通じて，大学数学における代数的な見方・考え方を知ることにより，算数・数学を専門とする教員に求められる高い視点を獲得した
い。
また，演習を通じて，数学の問題・証明を他人に説明することにより，数学的事実を論理的かつ正確に記述・説明することの重要性を認識し，学校数学と大学数学の質的な違いや，問題を「解ける」ことと「説明できる」ことの違いを知る。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・論理語（「かつ」「または」「ならば」「〜でない」「任意」「存在」）を正しく理解し，使うことができる。
・論理・集合・関係に関する基本的用語・記号の意味を理解し，正しく使うことができる。
・論理演算・集合演算に関する性質，集合の包含関係や相等関係の成否を証明とともに述べることができる。
・論理・集合・関係の視点から算数科・数学科の内容を説明することができる。

205

登録のための条件（注意）／Prerequisites
・YouTube と Zoom にアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要である。また，Zoom については，演習時に声を出すことができる環境を確保すること。
・第２学期開講の「幾何学特講」と合わせて履修することが望まれる。
・高等学校「数学Ⅰ」，「数学Ⅱ」，「数学A」，「数学B」の知識を前提としている（「数学Ⅲ」の知識は必ずしも必要としない）。
・大学数学特有の言い回し，論理的・抽象的な議論に慣れるまでには相応の努力が求められる。また，数学に関して，計算ができればいい科目であると勘違いしている学生，イメージが分かっていれば言葉や数式による説明はどうでもよいとか，答えさえ合っていれば答案の書き方はどうでもよいといった，いい加減な姿勢で勉強してきた学生にとって，単位修得に苦労することを承知の上で履修してほしい。
授業実施形態について／Class Format
・「動画配信型の講義」と「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型演習」の併用による反転授業形式で行う。
・講義時間内では必要最小限の内容を講義する「大学流の授業形式」をとるため，高等学校までの算数・数学の授業のように，さまざまな例や例題を考えたり解説したりするのに多くの時間を割くことはない。また，高等学校の数学の授業よりも１回の講義で扱う内容も多く，進度も速い。これを補うための学習を主体的に行う必要がある。大学生（特に，学校教員を目指す者，大学の数学を学ぶ者）としての学習方法・姿勢をできるだけ早く身につけてほしい。
・「動画配信型の講義」は，配信動画（YouTube から履修者のみ閲覧可）等に基づく学修を自宅等において行い，Web小テストや小レポートを授業前日の12時までに学務情報システムの「レポート・小テスト」を通じて提出する。なお，配信動画のアクセス情報
は学務情報システムの「授業連絡通知」で通知する。
・ 「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型演習」は，Zoomを用いて，授業前日に配付された小レポートの答案について，指名された学生が解説し（他人の答案を解説する場合もある），他の受講者や教員と質疑応答する形式で行う。なお，演習の資料と Zoom のアクセス情報は授業の前日に学務情報システムの「授業連絡通知」で通知する。
・質問・相談がある場合は，リアルタイム型演習後に直接対話，授業連絡時の返信欄や課題提出時のコメント欄の活用，教員へのメール連絡により行うこと。必要に応じて，感染対策を行った上で，教員研究室での面談により対応する。
・演習を欠席する場合は，あらかじめ教員に連絡すること。

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
・レポート 60％，小レポート・Web小テスト・演習 40％
・レポートは学期中間と学期末に課し，応用・発展問題も交えながら，「学習の到達目標」欄で示した内容についての理解度・達成度を，正解の程度や答案の適切さに基づき評価する。
・小レポート・Web小テストをほぼ毎時間課し，平素の学習状況や学習意欲，各講義時間で扱った内容の理解度を正解の程度に基づき評価する。演習は平素の学習状況や学習意欲を，説明の分かりやすさや質疑応答への対応の適切さに基づき評価する。
・本講義は数学の教員免許状取得を希望する学生の受講を想定しているので，評価にあたって，学問的あるいは論理的に不正確な表現や不十分な説明，日本語の不備，誤字・脱字，レポートにおける様式の不備などは減点の対象となる。
使用テキスト／Textbooks

使用しない。「演習問題」や「ワークシート」を配付する。

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

・大蔵陽一「大学数学 ほんとうに必要なのは『集合』」（ベレ出版） 1,900円＋税
・嘉田 勝「論理と集合から始める数学の基礎」（日本評論社） 2,600円＋税
・中内伸光「ろんりと集合」（日本評論社） 2,100円＋税
・中島匠一「集合・写像・論理―数学の基本を学ぶ」，（共立出版） 2,400円＋税
・日本大学文理学部数学科編「数学基礎セミナー」（日本評論社） 2,200円＋税
・和久井道久「大学数学ベーシックトレーニング」（日本評論社） 2,200円＋税
集合，部分集合，集合の相等，共通部分，和集合，差集合，補集合，べき集合，命題論理，述語論
理，証明，直積，関係，順序関係，同値関係，同値類，商集合，写像，可算集合
反転授業
非対面型授業他学部の学生の受講は認めない。

206

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1・高等学校「数学Ⅰ」の「集合」，算数科・数学科で 「ガイダンス」と「１ は扱う数，方程式と不等式，図形を復習すること。
じめに」のみオンライン
講義，他は動画配信型（各回共通）
講義とオンライン型演習
・本講義は1回の講義につき平均4時間の予習・復 である。
習を必要とする内容から構成されている。ただし，高等学校までの数学の知識・理解，日本語の理解 学生の理解の状況に応力が不足する学生は，これ以上の学習時間が必要 じて，進度・内容を変更となる。
する場合がある。
・準備学習としては，配信動画を見ながら講義ノートを作成し，内容を理解すること。また，講義ノートを復習しながら，演習問題の問題を解くこと（このいくつかを小レポートやWeb小テストとして提出し，演習で説明する）。その際，自分が十分納得できるまで考えるとともに，他人に正確に伝わるように
説明・記述できることも大切である。
・分からない点や納得できない点があれば，友人と議論したり教員に質問したりするのも有効であろう
。

ガイダンス
１

はじめに

２ 集合の概念
２．１ 集合と元
２．２ 部分集合
２．３ 集合の表記法

2

２．４

集合演算

・必要に応じて，高等学校「数学Ⅰ」の「集合」と「論理」を復習すること。

３ 命題論理３．１ 命題と述語
３．２ 論理演算子と真理値表
3３．３ 命題代数
３．４ 否定に関連した命題
４ 述語論理と論証
４．１ 任意４．２ 全称命題の証明

・命題の論理式による表現や真理値表をマスター
しておくこと。
・必要に応じて，中学校および高等学校数学科で指導する証明や数の性質，本講義の「集合の概念」（特に２．３）と「命題論理」を復習すること。
・演習の準備として，命題代数に関する証明を考えておくこと。

5

４．３ 存在４．４ 存在命題の証明
４．５ 任意と存在の否定

・必要に応じて，中学校および高等学校数学科で指導する数の性質，本講義の「否定に関連した命題」を復習すること。
・演習の準備として，全称命題に関する証明を考えておくこと。

6

４．６ 任意と存在が混在する命題
４．７ 間接証明法

・必要に応じて，中学校および高等学校数学科で指導する証明や数の性質，本講義の「任意」「存在」「任意と存在の否定」を復習すること。
・演習の準備として，存在命題に関する証明を考えておくこと。

7

５ 集合と証明５．１ 部分集合であることの証明
５．２ べき集合

・必要に応じて，本講義の「集合の概念」（特に２．２，２．３）と「述語論理と論証」を復習すること。
・演習の準備として，間接証明法による証明を考えておくこと。

4207

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

8

５．３

集合演算の性質

9

５．４

集合代数

10 ５．５ 直積
５．６ 集合族
11 ６ 関係と写像
６．１ 関係
６．２ 順序関係

12 ６．３同値関係と商集合

13 ６．４

写像

14 ７ 可算集合
７．１ 有限集合の元の個数
７．２ 可算集合
15 ７．３

非可算集合

備考

・部分集合であることや集合が等しいことの基本的 ２．１〜５．３の内容につな証明方法をマスターしておくこと。
いてレポート課題１を課・必要に応じて，本講義の「集合演算」を復習する す。
こと。
・演習の準備として，部分集合であることなどに関する証明を考えておくこと。
・必要に応じて，本講義の「集合演算」，「集合演算の性質」を復習すること。
・演習の準備として，集合演算の性質に関する証明を考えておくこと。
・演習の準備として，集合代数に関する証明を考えておくこと。
・直積についてマスターしておくこと。
・算数科・数学科で扱う数や図形の関係概念や類別に関する用語とその性質を確認しておくこと。
・演習の準備として，直積や集合族に関する証明を考えておくこと。
・算数科・数学科で扱う数や図形の関係概念に関する用語とその性質を確認しておくこと。
・演習の準備として，順序関係に関する証明を考えておくこと。
・必要に応じて，本講義の「集合の概念」，数学科 「写像」の詳細についてで扱う関数を復習すること。
は，「幾何学特講」で学・演習の準備として，同値関係に関する証明を考え ぶ。
ておくこと。
・必要に応じて，本講義の「集合の概念」，「直積」，「写像」を復習すること。
・必要に応じて，本講義の「集合の概念」，「べき集 ４．１〜７．３の内容につ合」，「直積」，「写像」，「可算集合」を復習すること いてレポート課題２を課
。
す。

208

科目名／Course Title

経済数学／Mathematics for Economics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高宮 浩司
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

月/Mon
3
講義

授業形態／Class Format

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

木/Thu 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

副専攻／Minor

副専攻「経済学」,副専攻「 定員／Capacity
データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」

分野／Academic Field

36：経済学, 41：数学

水準／Academic Standard

211E1104
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
100

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students
経済科学部学生は本科目を履修してはならない．「経済数学I」を履修すること．
「経済数学I」と「経済数学」とは同一の授業で行われる．
前者は経済科学部のみの登録向け、後者はそれ以外の登録向けである．
本科目は後者である．
科目の概要／Course Outline
大学学部レベルの経済学の学習に必要な数学を学ぶ．
ミクロ経済学，マクロ経済学，計量経済学などの経済学の主要分野を学ぶには一定レベルの数学の習得が不可欠である．
科目のねらい／Course Objectives
1. 大学レベルの数学の表現方法（記号、用語の使い方など）に親しむ．
2. 微分，偏微分などの経済学でよく使う計算に習熟する．
3. 簡単な最適化問題を解けるようになる．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
学部レベルのミクロ経済学，マクロ経済学，計量経済学などの学習にあたって数学が障害にならないレベルに達すること．
登録のための条件（注意）／Prerequisites●経済科学部学生は本科目を履修してはならない．「経済数学I」を履修すること．
「経済数学I」と「経済数学」とは同一の授業で行われる．前者は経済科学部のみの登録向け、後者はそれ以外の登録向けである．
本科目は後者である．
●履修希望者多数の場合，おおむね以下の優先順位をもって履修を許可する。
1. 経済学部の学生
2. 経済学を副専攻とする学生
4. 経済学部以外の文系学部の学生
5. 理系学部の学生
経済学を副専攻とする学生は（教員からはわからないので）申し出ること．

209

授業実施形態について／Class Format●オンデマンド配信による非対面式（試験以外）の授業である．
配信は以下から行う：
http://ecows.econ.niigata-u.ac.jp/~takamiya/lecture_index.html●数学は授業を聞くだけでは勉強にならない．
練習問題を配布するので，必ず自分の手で解くこと．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
1回の期末試験のみによる。
試験のみは対面式を予定している。
使用テキスト／Textbooks
講義ノート，練習問題をインターネットで配布する．各自アクセスしてダウンロードすること．（紙での配布は行わない．）
http://ecows.econ.niigata-u.ac.jp/~takamiya/lecture_index.html
関連リンク／Related Links
http://ecows.econ.niigata-u.ac.jp/~takamiya/lecture_index.html

参考文献／References●参考書
・岡田章 「経済学・経営学のための数学」東洋経済新報社, 2001年, 3,520円.
(この講義より範囲は広く，程度は高い．)
・入谷純・加茂知幸 「経済数学」東洋経済新報社, 2016年, 3,080円.
(この講義より範囲は広く，程度は同じくらい．)●演習書
微分積分の演習書は多数が出版されているが，ほとんどが理工系初年度の通年講義の内容に対応したものである．
以下に挙げるものもそうであるが，この講義ではそれらの内容のごく一部しか扱わなく，一方でこれらの演習書は最適化を扱っていない．
・佐野公朗 「計算力が身につく微分積分」学術図書出版社，2004年，2,090円．
・寺田 文行，坂田 ヒロシ 「基本演習 微分積分 (基本演習ライブラリ)」サイエンス社，1993年，1,760円．

キーワード／Keywords

備考／Notes210

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

各講義について，それ以前の講義の内容をよく復習し理解するよう努めよ．
また、講義において随時指示を行う．

1. ガイダンス、準備(1)(記号法、基本概念)
2. 準備(2)(記号法、基本概念)
3. 微分(1)(1変数関数の微分)
4. 微分(2)(1変数関数の微分)
5. 微分(3)(偏微分)6. 微分(4)(全微分)8. 微分(5)(応用)
9. 積分の初歩
10. 問題演習
11. 最適化(1)(概要)
12. 最適化(2)(制約なしの最適化)
13. 最適化(3)(2変数制約ありの最適化)
14. 最適化(4)(発展的話題)
15. 問題演習
16. 試験
スケジュールには多少の変更がありうる．

211

備考

科目名／Course Title

経済数学Ⅰ／Mathematics for Economics I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高宮 浩司
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

月/Mon
3
講義

授業形態／Class Format

副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

木/Thu 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
36：経済学, 41：数学
水準／Academic Standard

211E6105
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
300

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済科学部
聴講指定等／Designated Students
本科目は経済科学部学生のみが履修できる．それ以外の学生は「経済数学」を履修すること．「経済数学I」と「経済数学」とは同一の授業で行われる．
前者は経済科学部のみの登録向け、後者はそれ以外の登録向けである．
本科目は前者である．
科目の概要／Course Outline
大学学部レベルの経済学の学習に必要な数学を学ぶ．
ミクロ経済学，マクロ経済学，計量経済学などの経済学の主要分野を学ぶには一定レベルの数学の習得が不可欠である．
科目のねらい／Course Objectives
1. 大学レベルの数学の表現方法（記号、用語の使い方など）に親しむ．
2. 微分，偏微分などの経済学でよく使う計算に習熟する．
3. 簡単な最適化問題を解けるようになる．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
学部レベルのミクロ経済学，マクロ経済学，計量経済学などの学習にあたって数学が障害にならないレベルに達すること．
登録のための条件（注意）／Prerequisites●本科目は経済科学部学生のみが履修できる．それ以外の学生は「経済数学」を履修すること．「経済数学I」と「経済数学」とは同一の授業で行われる．前者は経済科学部のみの登録向け、後者はそれ以外の登録向けである．本科目は前者である．

授業実施形態について／Class Format●オンデマンド配信による非対面式（試験以外）の授業である．
配信は以下から行う：
http://ecows.econ.niigata-u.ac.jp/~takamiya/lecture_index.html●数学は授業を聞くだけでは勉強にならない．
練習問題を配布するので，必ず自分の手で解くこと．

212

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
1回の期末試験のみによる。
試験のみは対面式を予定している。
使用テキスト／Textbooks
講義ノート，練習問題をインターネットで配布する．各自アクセスしてダウンロードすること．（紙での配布は行わない．）
http://ecows.econ.niigata-u.ac.jp/~takamiya/lecture_index.html
関連リンク／Related Links
http://ecows.econ.niigata-u.ac.jp/~takamiya/lecture_index.html

参考文献／References●参考書
・岡田章 「経済学・経営学のための数学」東洋経済新報社, 2001年, 3,520円.
(この講義より範囲は広く，程度は高い．)
・入谷純・加茂知幸 「経済数学」東洋経済新報社, 2016年, 3,080円.
(この講義より範囲は広く，程度は同じくらい．)●演習書
微分積分の演習書は多数が出版されているが，ほとんどが理工系初年度の通年講義の内容に対応したものである．
以下に挙げるものもそうであるが，この講義ではそれらの内容のごく一部しか扱わなく，一方でこれらの演習書は最適化を扱っていない．
・佐野公朗 「計算力が身につく微分積分」学術図書出版社，2004年，2,090円．
・寺田 文行，坂田 ヒロシ 「基本演習 微分積分 (基本演習ライブラリ)」サイエンス社，1993年，1,760円．

キーワード／Keywords

備考／Notes

213

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

各講義について，それ以前の講義の内容をよく復習し理解するよう努めよ．
また、講義において随時指示を行う．

1. ガイダンス、準備(1)(記号法、基本概念)
2. 準備(2)(記号法、基本概念)
3. 微分(1)(1変数関数の微分)
4. 微分(2)(1変数関数の微分)
5. 微分(3)(偏微分)6. 微分(4)(全微分)8. 微分(5)(応用)
9. 積分の初歩
10. 問題演習
11. 最適化(1)(概要)
12. 最適化(2)(制約なしの最適化)
13. 最適化(3)(2変数制約ありの最適化)
14. 最適化(4)(発展的話題)
15. 問題演習
16. 試験
スケジュールには多少の変更がありうる．

214

備考

科目名／Course Title

線形代数IA／Linear Algebra IA

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

鈴木 有祐
1,2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

木/Thu
講義

副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

213S0545
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
自然科学／Natural Sciences
理学／Science
160

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部(数学)･他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
連立１次方程式を題材として，行列について解説する．行列を用いて連立1次方程式を表したとき，解を求めるための式変形と行列の演算とは深い関係がある．その関係に焦点を当てて講義を行う．ガウスの消去法から始め，行基本変形，基本変形と行列の積との関係を明確にする．
科目のねらい／Course Objectives
連立1次方程式を行列で表記し，解法をよく観察してその操作を行列の演算として採用する．このような数学的な取り扱いの仕方を学ぶとともに，行列計算の基本をマスターする．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・行列の計算法を理解し，連立１次方程式の解法への応用ができる．
・ガウスの消去法と行列の演算の関係を理解し，連立１次方程式の解法への応用ができる．
・逆行列を理解し，連立１次方程式の解法への応用ができる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
予備知識として，高校数学Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ａ，Ｂが必要．
また，数学基礎Bを履修していることが望ましい．
今後，線形代数学を利用することが必要になる学生向け．
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要．
授業実施形態について／Class Format
講義形式で授業を行う．また適宜演習も行う．新しい用語，方法を次々と学ぶので予習をよくしておくこと．教員の説明とテキストの説明を比較しながら学習すると効果的である．また，習った事項はそれ以降の講義でも使うので復習をよくすること．繰り返し使っているうちにだんだんと理解が深まり，さまざまな概念の間の関連が明らかになってくる．
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業と質疑応答及び課題提示
学務情報システムを用いた課題提示及び確認の小テスト等
ホワイトボード機能を用いて，テキストの内容の解説＋αを行う．

215

授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知する．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
授業中（非対面）に課す小テスト等30％及びレポート70％で評価する．
使用テキスト／Textbooks

アントンのやさしい線型代数，H．アントン著，山下純一訳，現代数学社，3045円

関連リンク／Related Links

参考文献／References

要点明解

線形数学，吉原久夫他著，倍風館，2000円+税

キーワード／Keywords

連立1次方程式，行列，ガウスの消去法，逆行列，非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

216

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

第１回：数学基礎Bの内容などを復習して授業に臨
むこと．自信がないところは，過去の教科書や関連する書籍，インターネットなどを用いて知識を補強しておくこと．

第１回：行列，積和，連立1次方程式

以下は，第1回～第8回まで共通：
各回までの学習内容をよく復習すること．各回の初めにそれまでの学習内容を振り返るので，自分の理解との一致点と相違点に注意を払う．テキストに沿って授業を進めるのでその回の分の予習をしておくと，自分の理解の仕方と教員の理解の仕方の違いを楽しむことができる．
第２回：行列，積和，連立1次方程式の概念を正しく理解しておくこと．ゆっくりと時間をかけて自分の理解をまとめたノートを作り直すことが望ましい．

2

第２回：ガウスの消去法，既約ガウス行列3

第３回：連立１次同次方程式

第３回：ガウスの消去法を用いた計算を行えるようになっておくこと．過去の教科書や関連する書籍から類似の問題を見つけ，解いてみることが望ましい．

4

第４回：行列計算の諸法則

第４回：連立１次同次方程式に関する復習を行っておくこと．ゆっくりと時間をかけて自分の理解をまとめたノートを作り直すことが望ましい．

5

第５回：行列の積のいろいろな見方

第５回：行列計算に関する諸法則を理解し，計算を行えるようになっておくこと．過去の教科書や関連する書籍から類似の問題を見つけ，解いてみることが望ましい．

6

第６回：逆行列

第６回：行列の積に関する理解を深めて授業に臨
むこと．ゆっくりと時間をかけて自分の理解をまとめたノートを作り直すことが望ましい．

7

第７回：基本行列，逆行列の求め方

第７回：逆行列の概念を正しく理解しておくこと．ゆっくりと時間をかけて自分の理解をまとめたノートを作り直すことが望ましい．

8

第８回：逆行列の存在と連立１次方程式の解

第８回：計算により逆行列をミスなく求められるよ
うになっておくこと．過去の教科書や関連する書籍から類似の問題を見つけ，解いてみることが望ましい．また，授業を通して学習した内容を良く復習しておくこと．

217

備考

科目名／Course Title

集合と写像／Set and Mapping

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

大井 志穂
1,2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

213S0547
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
自然科学／Natural Sciences
理学／Science
70

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部
聴講指定等／Designated Students
理学科
科目の概要／Course Outline
大学における数学は高校数学と大きく異なり、戸惑いを感じる学生が多い。特に集合と写像の基礎事項は高校数学でも扱ってはいるが、高校までで学習する内容では大学で学習する数学の内容を理解するためには、より進んだ話題を学習する必要がある。本講義では、集合と写像について、今後専門的な数学の話題を学ぶために必須となる事項について説明する。
科目のねらい／Course Objectives
大学で履修する授業に対して自律的に学習することができるように、大学の数学で良く使われる記号と用語を学ぶ。そして、大学の数学を学ぶ上での基礎となる、集合と写像に関する基礎事項を学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1.大学の数学の授業でよく使う記号・用語・言葉の意味を理解し，数学本来の論理に慣れ，説明できること。
2. 集合に関する基礎事項、特に集合の演算を理解し、与えられた二つの集合が等しいまたは等しくないことを証明できるようになる。
3. 写像に関する基礎事項、特に、単射と全射の概念を理解し、写像が単射または全射かどうかを証明できるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校数学の数学Iの教科書の集合と命題に関する単元を復習しておくこと。
Zoomにアクセスできる情報機器端末及びインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義
主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
学務情報システムを用いたオンラインによる期末試験（７０％）とレポート（３０％）を目安とし，総合的に評価する。
使用テキスト／Textbooks

特に指定なし関連リンク／Related Links218参考文献／References

佐藤文広、数学ビギナーズマニュアル、日本評論社
他にも授業中に適宜紹介する。

キーワード／Keywords

集合、写像、全射、単射
Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業

備考／Notes219

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

数学で良く使われる記号と言葉について説明する 高校の数学Iの集合と命題に関する単元を復習す。
る。講義後にノートを復習し, 演習問題を解く。

2

任意と存在、命題論理について説明する。

3
4
5
6

7
8

任意と存在、命題論理に関して, 予習と復習を行う。更に演習問題を解く。
集合に関する基礎について説明する。
集合に関する基礎に関して, 予習と復習を行う。更
に演習問題を解く。
集合の演算について説明する。
集合に関する基礎に関して, 予習と復習を行う。更
に演習問題を解く。
写像の定義と写像に関する基礎について説明する 写像に関して, 予習と復習を行う。更に演習問題を。
解く。
写像の定義域と像とその性質, 単射と全射につい 写像の定義域と像とその性質, 単射と全射に関して説明する。
て, 予習と復習を行う。更に演習問題を解く。
単射と全射に関する性質, 集合の濃度について説 単射と全射に関する性質, 集合の濃度に関して,明する。
予習と復習を行う。更に演習問題を解く。
講義のまとめと期末試験
これまでの講義内容を復習し, 期末試験に備える。

220

備考

科目名／Course Title

基礎物理数学／Fundamental Mathematics for Physics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

中野 博章
1,2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

金/Fri

2 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
43：物理学水準／Academic Standard

213S0559
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
70

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline「物理数学」という言葉は，「物理を学ぶためのツールとしての数学」を意味すると同時に，「数学的概念のイメージを掴むために数学を物理に応用する」という意味もある。
この授業では，物理数学に関する基礎的な内容を，力学の例題などを通して解説することで，高校での物理や数学とのギャップを埋め，数式で表現された物理に慣れ親しむことを目指す。
数学的厳密性にはこだわらないが，（必要があれば）適宜コメントする。
なお，この授業は，第１・第２ターム開講の「物理学基礎ＡⅠ」や「ＢⅠ」のレメディアル的な内容を含み，また，第４ターム開講の「基礎ベクトル解析」の準備も含んでいる。
科目のねらい／Course Objectives
大学一年次で学ぶ力学では，高校までに学んだ知識を，論理的な思考や微分積分などの数学を使って再構築することになる。
これは，ニュートンの運動法則を本格的に学ぶと同時に，「数学という言葉を用いて自然現象を記述する」という考え方に慣れるための橋渡しという側面も持ち合わせている。この考え方は，力学のみならず，電磁気学，量子力学・統計力学など，現代物理学の底流を流れる基本的な態度である。
しかしながら，論理や数学を重視した考え方にギャップやとまどいを感じることが多い。このギャップを乗り越え，数式で表現された物理に慣れ親しむために，具体的な演習問題やその解説を通して，物理学およびそこで用いる数学の基本的な考え方・使い方を習得することをめざす。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・簡単な運動を初等関数の微分・積分を用いて表現できる。
・座標系やベクトルを用いて，物体（質点）の位置を表す方法を説明できる。
・（なめらかな）関数のテイラー・マクローリン展開を直感的に用いることができる。
・関数の偏微分・全微分の取り扱いや合成関数の微分（連鎖微分の公式）に習熟する。
・ベクトルの内積・外積について，定義や意味を説明でき，それらの計算に習熟する。
・行列（二行二列）の基本的な演算について，定義や意味を説明でき，それらの計算に習熟する。
・線積分の意味や計算の仕方を理解する。
・以上を通して，公式を丸暗記でなく論理的に導いたり，数式の物理的意味を考える習慣をつける。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・「物理学基礎ＡⅠ」または「ＢⅠ」を履修済みであること。
・「物理学基礎ＡⅡ」を履修中であることが望ましい。

221

・第４ターム開講の「基礎ベクトル解析」の準備を兼ねた内容を含むので，「基礎ベクトル解析」の受講希望者はこの授業を受講しておくことが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
おもに講義形式ですが，一部に反転授業（動画視聴による予習とグループ討論による問題演習）も取り入れる予定です。
また，質点の力学や物理学を学ぶ上で基礎となる数学について，演習問題やレポートを出題します。予習や復習（概念定着）を兼ねた，比較的簡単な問題なので，自分の力でチャレンジすること。他人のレポートの丸写しは，厳しく対処します。

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
授業中の演習問題に対する取り組みに対する総合評価（30%）および期末試験および最終レポートの結果（70%）から評価する。

使用テキスト／Textbooks

・石川 洋 著，「はじめての数学」（東北大学出版会）￥1,890. ISBN978-4-86163-140-5
丁寧でわかりやすい記述がお勧めの一冊。（後半は，線形代数やベクトル解析が主題。）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

・和達三樹 著，「物理のための数学」（岩波書店，物理入門コース１０）
一流の物理学者による，昔から定評のある教科書。
最近の本と比べると親切な記述ではないが，全般的な内容がまとまっている。
これからも物理学を学ぶのなら，手元においておきたい本。
・高木隆司 著，「力学(Ⅰ)」「力学(Ⅱ)」（裳華房）.
〔力学の参考書〕：「物理学基礎ＡⅠ，ＢⅠ」と相補的になるよう，別の教科書を推薦します。

キーワード／Keywords

反転授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

222

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1§１. 数学と物理学（レメディアル）
・物理量をあらわす関数：
一変数関数と多変数関数・記法に関する注意
・授業で扱う内容（予告）

各回の準備学習の具体的内容は，初回の授業時に指示するほか，必要に応じて，予習用プリントを配布する。

2§１. 数学と物理学（レメディアル）・高校物理から物理学へ：
一次元運動の例，二次元運動の例

一次元運動の例，二次元運動の例に関する演習プ 高校物理未履修者用のリントを配布するので，予め解答しておくこと。
内容を含む。（場合によ教科書の対応する範囲（§1.1微分，§1.2積分）を っては省略することもあ
通読し，例題を確認しておくこと。
る。）

3§１. 数学と物理学【グループ討論と問題演習】
教科書第2章前半の対応する範囲を通読し，解説 進度に応じて，扱う内容
・「運動方程式を解く」＝「微分方程式を積分す 動画を視聴した上で，演習問題を解いておくこと。 を取捨選択することがある」
る。
・座標系と運動方程式
・落下運動（自由落下，抵抗力がある落下）4§２. 一変数関数の微分【グループ討論と問題演習 教科書の対応する範囲（§1.4テイラー展開）を通】読し，解説動画を視聴した上で，関連する演習問〔関数の微分とテイラー展開〕
題（テイラー展開の例）を解答しておくこと。
・テイラー・マクローリン展開：～関数を多項式で近似する
・補足：無限級数の収束性の判定条件

5§２. 一変数関数の微分：〔テイラー展開とオイラーの公式〕
・オイラーの公式
・指数関数，三角関数，双曲線関数

教科書の対応する範囲（§1.3複素数，§1.5オイラーの公式）を通読し，解説動画を視聴した上で，復習用（テイラー展開）および予習用プリント（オイラーの公式，双曲線関数）の演習問題を解いておくこと。

6§２. 一変数関数の微分：〔オイラーの公式と回転行列〕
・行列の基礎（レメディアル）
・複素平面と回転行列§２. 一変数関数の微分：・三角関数と双曲線関数

復習用（オイラーの公式）および予習用プリント（行 行列（二次正方行列の列の基礎）を配布するので，演習問題を解いておく 場合）の基礎の関すること。
復習を含む。

§３. 簡単な運動：一階の微分方程式
・変数分離とは？
落下運動（自由落下，抵抗力がある落下）

教科書第2章の対応する範囲を通読しておくととも 進度に応じて，扱う内容に，演習問題を解いておくこと。
を取捨選択することがある。

§３. 簡単な運動：二階の微分方程式
・Ansatzを置くとは？
・単振動と減衰振動・強制振動
10 §４. 多変数関数の微分： 〔偏微分と全微分〕・偏微分と全微分・勾配ベクトルと微分演算子∇（ナブラ）

教科書第3章，第4章の対応する範囲を通読してお 進度に応じて，扱う内容
くとともに，演習問題を解いておくこと。
を取捨選択することがあ
る。

7

8

9

備考

予習用プリント（双曲線関数）を配布するので，演習問題を解いておくこと。

教科書の対応する範囲（§8.1偏微分，§8.2勾配ベ ４タームの「基礎ベクト
クトル）を通読しておくこと。
ル解析」の準備を含む
予習用プリントを配布するので，演習問題（常微分と偏微分）を解いておくこと。

223

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修11 §４. 多変数関数の微分： 〔偏微分と全微分〕・合成関数の連鎖微分：一変数の場合
・合成関数の連鎖微分：多変数の場合
・極座標変換への応用

復習用（一変数の変数変換）および予習用プリント 多変数関数の連鎖微分（多変数の変数変換）を配布するので，演習問題を の公式は、二年生向け
解いておくこと。
科目である「解析力学」
や「熱力学」を学ぶ上で極めて重要な内容。

12 §５. 線積分と面積分・線積分の例：仕事と位置エネルギー
・面積分の例：剛体の質量や重心

物理学基礎AⅠの内容（仕事と位置エネルギー）を復習しておくこと。

13 §５. 線積分と面積分・面積分の例：剛体の質量や重心（つづき）
・平面極座標とその応用（ガウス積分）

多重積分やヤコビアンに関する教科書の対応する範囲（§9.1，§9.2）を通読しておくこと。
二次元極座標に関する解説プリントを通読しておくこと。

14 §５. 線積分と面積分【グループ討論と問題演習】
・保存力の条件に関する演習問題

予習用の解説動画（線積分の計算の仕方）を予め ４タームの「基礎ベクト
視聴し，関連する演習問題を解答しておくこと。さら ル解析で扱う内容の準に，「平面上のストークスの公式」に関する解説プ 備になってい」る。
リントの前半部分を通読し，演習問題の結果を自分なりに解釈しておくこと。

15 §５. 線積分と面積分
・平面上のストークスの公式
・ポアンカレの補題（の逆）：（保存力の条件～ポテンシャルの構成）「平面上のストークスの公式」に関する解説プリン 教科書11章に対応。
ト，特にポアンカレの補題の証明部分を通読してお
くこと。

224

備考

「物理学基礎A１」「同B１」の復習を含む。
「物理学基礎AⅡ」の内
容（剛体の重心）の準備を含む。

科目名／Course Title

オペレーションズ・リサーチ／Operations Research

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period

月/Mon
5
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
5,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

214S0551
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
160

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
オペレーションズ・リサーチとは組織などの運用や企業の経営，行政などにおける意思決定者の決定に関して，合理的な判断の基礎を与える科学的方法である。本講義では、オペレーションズ・リサーチに含まれる様々な研究分野について、実社会での活用例を用いて紹介する。
科目のねらい／Course Objectives
高度情報社会の現代において、オペレーションズ・リサーチがどのように活用されているかを学ぶ。また、実社会をどのようにモデル化し、そのモデルをどのように解析し、解決策を導くかについて学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・実社会で生じる問題をモデル化する手法を理解する・モデルの分析方法および評価方法を理解する・モデルを解析するために用いられる数学の基礎理論を理解する・アルゴリズムの構造を理解する登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
Zoomによるオンライン講義形式。学務情報システム上のこの授業のフォーラムに注意すること
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
数回のレポートで評価します（非対面形式、レポート１００％）。
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links

参考文献／References225

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

226

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

オペレーションズ・リサーチの概要

予習：ベクトルの内積、正方行列の基本演算、多項
式微分を計算できるようにしておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、効率的な仕事の順序付けの方法を身に付けること

2

ゲーム理論の概要

予習：事前配布資料を参考に、純戦略、混合戦略、
均衡解について理解しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、マックス
ミニ戦略、ミニマックス戦略が求める方法を身に付けること

3

ゲーム理論（マッチング）

予習：事前配布資料を参考に、マッチング問題の意味と、マッチング問題に対するアルゴリズムについて理解しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、マッチン
グ問題の解を求める方法を身に付けること

4

ゲーム理論（オークション）

予習：事前配布資料を参考に、展開型ゲームについて理解しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、第一価格秘密入札、第二価格秘密入札それぞれの場合の利得行列を作成できるようにすること

5

AHP

予習：事前配布資料を参考に、平均、分散、標準偏差、幾何平均、調和平均について理解しておくこと
復習；授業で提示された課題に取り組み、AHPに基づく代替案の総合評価値の計算方法を身に付けること

6

最短経路問題予習：事前配布資料を参考に、ネットワークの意味とダイクストラ法について理解しておくこと。
復習：授業で提示された課題に取り組み、最短経路問題に対してベキ乗法を身に付けること

7

最大流問題

予習：事前配布資料を参考に、経路探索法を理解しておくこと復習：授業で提示された課題に取り組み、最大流問題に対して解法を身に付けること

8

日程計画管理法

予習：事前配布資料を参考に、作業の前後関係の情報からネットワーク図が作成できるようにしておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、クリティ
カル・パスを求める方法を身に付けること

227

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

9

在庫理論

予習：事前配布資料を参考に、2次関数の最小値の求め方を復習しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、確定需要の条件の下で、最適発注量の計算方法を身に付けること10 待ち行列理論

予習：事前配布資料を参考に、正規分布、ポアソン
分布について理解しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、与えられた条件の下、窓口の行列の長さの期待値の計算方法を身に付けること

11 線形計画法

予習：事前配布資料を参考に、線形計画問題の意味を理解しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、Excelのソルバーを用いて、線形計画問題の最適解を求める方法を身に付けること

12 非線形計画法

予習：事前配布資料を参考に、勾配ベクトル、実行
可能解、実行可能領域、大域的最適解、局所的最適解の意味について理解しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、最適性
条件について理解すること

13 大域的最適化

予習：事前配布資料を参考に、凸集合、凸多面集
合、凸多面体、凸関数について理解しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、外部近似法、分枝限定方法のアルゴリズムについて理解すること

14 組合せ最適化

予習：事前配布資料を参考に、巡回セールスマン
問題、ナップサック問題の意味について理解しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、模擬５．
焼きなまし法、遺伝的アルゴリズム法について理解すること

15 動的計画法

予習：６回目授業の最短経路問題の解法を復習しておくこと
復習：授業で提示された課題に取り組み、動的計画法の考え方について理解すること

228

備考

科目名／Course Title

基礎ベクトル解析／Fundamental Vector Analysis for Physics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

石川 文洋
1,2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

金/Fri

2 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
43：物理学水準／Academic Standard

214S0560
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
70

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
ベクトル解析は，力学や電磁気学をはじめ多くの分野において，物理学を記述するための基礎となる土台である。
講義では，まずベクトルの代数，曲線や曲面の表し方，ベクトル場の表現を学ぶ。次にベクトルの微分と，力学や電磁気学での勾配，発散密度，回転密度といった微分演算子を学ぶ。さらに，線積分や面積分，グリーンの定理などを学習し，物理法則の微分形式と積分形式について理解する。
科目のねらい／Course Objectives
種々の定理の証明は重要である。しかし，定理の内容を理解し，物理学とどのように結びついているかを知ることがより重要である。
そのため，基礎的な演習を通して内容をつかみ取る練習を行い，ベクトル解析を用いて記述される力学や電磁気学の基礎を修得することを目的とする。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・ベクトルの内積や外積など基本的な演算について理解する。
・座標変換および空間の曲線，曲面の表し方を理解する。
・ベクトル場やスカラー場，微分演算子についての基本概念を理解する。
・ベクトルの積分定理を学び，微分演算との関係を理解する。
・ベクトル解析を通して，物理学の広範な分野に共通する概念を理解する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
物理現象を記述するために数学を用いて表現するので，講義内容に対応する演習問題を積極的に解いてみること。
参考資料を適宜配布するので，教科書とともにしっかり予習と復習を心がけること。
数多くの参考図書があるので，各自で好きなもの，自分に合うものを図書館などで検討すると良い。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
試験（７０％）およびレポート（３０％）により評価する。
使用テキスト／Textbooks

岩波書店

理工系の数学入門コース３229

ベクトル解析

戸田盛和著

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

ベクトル，スカラー，曲線，曲面，ベクトルの微分，微分演算子，勾配，発散，回転，積分定理，ガウスの定理，ストークスの定理，２次元のグリーンの定理，物理量，力学，電磁気学，初年次教育

備考／Notes

オフィスアワー 火曜５限
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」【対面で行う授業日程】試験日

230

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

スカラーとベクトル，ベクトルの基本演算，スカラー 高校数学のベクトル，微分・積分を復習しておくこ積（内積）と。教科書p2-p25の予習をしておくこと。特にスカ
ラー積について学習すること。また，問題1-1, 1-2,
1-3を解きながら学習範囲の復習をすること。

2

ベクトル積（外積），ベクトルの３重積，座標変換

3運動，ベクトルの導関数，微分演算，回転操作

4平面曲線，空間曲線，曲率，フレネ-セレーの公式

教科書p25-p40の予習をしておくこと。特にベクト
ル積，ベクトルの３重積について学習すること。また，問題1-4, 1-5, 1-6および章末問題を解きながら学習範囲の復習をすること。
教科書p45-p63の予習をしておくこと。特にベクトルの導関数と微分演算について学習すること。また，問題2-1, 2-2, 2-3, 2-4および章末問題を解きながら学習範囲の復習をすること。

教科書p68-p84の予習をしておくこと。特に接線と主法線について学習すること。また，問題3-1, 3-2
および章末問題を解きながら学習範囲の復習をすること。
5 曲面の表現，距離・面積・法線
教科書p88-p106の予習をしておくこと。特に曲面における距離，面積，法線について学習すること。また，問題4-1, 4-2を解きながら学習範囲の復習をすること。
6 曲面上の曲線，主曲率，オイラーの定理
教科書p107-p123の予習をしておくこと。特に曲面上の曲線と主曲率について学習すること。また，
問題4-3, 4-4および章末問題を解きながら学習範
囲の復習をすること。
7 スカラー場の勾配，ベクトル場，勾配ベクトル
教科書p126-p137の予習をしておくこと。特にスカラー場の勾配について学習すること。また，問題
5-1および参考資料の演習問題を解きながら学習
範囲の復習をすること。
8 ベクトル場の発散，体積変化，連続の方程式
教科書p138-p149の予習をしておくこと。特にベクトル場の発散について学習すること。また，問題5-2および参考資料の演習問題を解きながら学習
範囲の復習をすること。
9 回転，渦なし場，渦，ヘルムホルツの定理
教科書p150-p157の予習をしておくこと。特にベクトル場の回転について学習すること。また，問題5-3および参考資料の演習問題を解きながら学習
範囲の復習をすること。
10 微分演算と電磁場（電磁気学），右手系と左手系， 教科書p158-p173の予習をしておくこと。特に微極性と軸性分演算と電磁場との関係について学習すること。また，問題5-4, 5-5, 5-6および章末問題や参考資料の演習問題を解きながら学習範囲の復習をすること。
11 ベクトルの線積分，ガウスの定理

教科書p176-p186の予習をしておくこと。特にベクトルの線積分とガウスの定理について学習すること。問題6-1, 6-2および参考資料の演習問題を解きながら学習範囲の復習をすること。

231

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

12 静電力と万有引力，保存力の場，ガウスの法則（電磁気学）

教科書p186-p196の予習をしておくこと。特に物理学における力学や電磁気学との関係について学習すること。問題6-3および参考資料の演習問題を解きながら学習範囲の復習をすること。

13 ストークスの定理，渦なしの場，保存力，循環，２次 教科書p196-p201の予習をしておくこと。特にス元のグリーンの定理
トークスの定理と保存力の場との関係について学習すること。問題6-4および参考資料の演習問題を解きながら学習範囲の復習をすること。
14 アンペールの法則（電磁気学），エントロピー（熱力学）教科書p202-p207の予習をしておくこと。特にストークスの定理とアンペールの法則との関係について学習すること。問題6-5および章末問題や参考資料の演習問題を解きながら学習範囲の復習を
すること。

15 試験

講義で学習した内容を復習しておくこと。

232

備考

科目名／Course Title

応用数理Ａ／Applied Mathematics A

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

安部 隆
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
5
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
5,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

211T1001
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
120

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
機械システム工学プログラム２年生
科目の概要／Course Outline
機械システム工学の基礎である各種力学に現れるベクトル数理を概説します。また，各種力学への応用力を養うことに力点を置き，具体的事例への適用を試みます。授業では，講義だけでなく，演習も加え理解を深めます。内容としては，ベクトル代数，ベクトルの微分と積分，スカラー場とベクトル場，線積分・面積分と積分定理を中心に学習します。
科目のねらい／Course Objectives
機械工学における数学科目の必要性を認識し，機械工学専門科目を履修するのに必要なベクトル解析の具体的計算手順を修得するとともに，これを実際の力学問題に応用できる素養を身に付けることを目標とします。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
本講義の受講により，ベクトルに関する基本的な演算ができるようになり，機械工学分野における様々な解析事例でベクトルが有用かを判断できるようになる能力の獲得を目指します。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要です。
教育が可能な範囲で，他プログラム・他学部の聴講を許可します。
授業実施形態について／Class Format
主に，Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業と課題の提示を行います。授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でアクセス情報を通知します。また，同システム上で，講義資料をpdfで配布し事前に予習あるいは事後に復習を行うことが可能です。
・理解を深めるため、適宜レポート課題を出題します。
・理解のレベルに応じて自主課題を設けています。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
主に，レポート（100％）の結果に基づいて評価します。
使用テキスト／Textbooks『長谷川正之・稲岡毅「ベクトル解析の基礎」（森北出版）￥2000＋税』

関連リンク／Related Links

233

参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業，ベクトル，スカラー，線積分，面積積分，力学，機械工学

備考／Notes

特に学生が希望する場合は，適時個別指導を実施します。実施時には受講学生全体に対して希望者の募集を行います。

234

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

備考

1

講義資料中に重要箇所を必ず明示します。その箇所を予習および復習すれば準備学習となります。
出席していればさほど難しくありませんが，欠席が多いと理解が困難になるので注意してください。
なお，オンライン受講は目への負担も大きく，理解を自己確認する時間も接続する必要もありませんので，可能な限り時短しています。また，受講生の要望に応じて時間外でのオンラインでの説明も実施しています。

理解度の遅い学生合わ
せた対応を優先しているため，理解が早い学
生はどんどん予習をしてください。深く学ぶための提出義務のない自主課題も用意しています。
申し訳ございません。

受講生の理解レベルに応じて，講義を無理に進めずにスピード調整を行います。なお，理解が進んでいる受講生には，自主課題を設定し，さらに深く学べるようにしています。
第１回：ガイダンス（ベクトル解析と機械工学の基
礎課目との関連について）
第２回：ベクトルとスカラー
第３回：ベクトルの内積と外積
第４回：ベクトルの内積と外積の復習（特に難しい箇所のため）
第５回：外積の応用
第６回：ベクトルの微分と工学への応用（なぜ，微分を学ぶのかが理解できます）
第７回：ベクトルの偏微分係数と積分
第８回：空間曲線と曲面
第９回：空間曲線の考察
第１０回：ベクトルの力学への応用
第１１回：ベクトル場とスカラー場
第１２回：発散，回転に関する公式の証明
第１３回：勾配，発散，回転に関する諸公式の証明
第１４回：ガウスの定理およびストークスの定理
第１５回：授業のまとめ
最終レポート（予定）（予習・復習）
第１回：ガイダンスでも説明しますが，本課目の機械工学での位置付けについて考えてみること。
第２回：ベクトルとスカラーの違いについて理解すること。
第３，４回：ベクトルの内積と外積についての定義について習熟すること。
第５回：ベクトルの外積の鷹揚について理解すること。
第６，７回：ベクトル微分と積分とその公式について理解すること。
第8，9回：空間曲線，曲面を扱う公式を理解すること。
第１０回：運動方程式とベクトルの関係を理解すること。
第１１回：スカラー場とベクトル場の定義と違いについて復習すること。
第１２，１３回：勾配，発散，回転に関する公式の証明ができるようにすること。
第１４回：ガウスの定理およびストークスの定理を理解すること。
第１５回：授業全体の理解の確認をすること。
最終レポートは試験のつもりで与えられた課題を解いてみること。

235

科目名／Course Title

応用数理Ａ／Applied Mathematics A

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

瀧本 哲也,村上 貴洋
2,3,4,5,6
開講番号／Registration
工学部 204, 工学部 213 開講学期／Semester・Term

曜日・時限／Class Period

月/Mon
1
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

1,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212T1002
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
68

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
主に工学部/材料科学プログラムの学生を対象にしているが、その他のプログラム（例えばデーターサイエンスプログラム）等でも履修を認める。
聴講指定等／Designated Students
基本的に材料科学プログラムの２年生を想定して授業は行われるが、以下の条件、特に「登録のための条件」以外に聴講制限はない。
科目の概要／Course Outline
材料科学で用いられる電磁気学や量子力学を理解する上で必要となるベクトル解析について学ぶ。
講義ではベクトル場による「湧き出し」（発散＝div）や「渦」（回転＝rot）の形成などの概念を解説し、具体例や計算方法を紹介する。
科目のねらい／Course Objectives
一直線上の運動ではなく２次元平面内あるいは３次元空間内の運動を扱う場合、その運動を記述するのに、その位置をあらわすベクトルとその微分がとても役に立つ。
このようなベクトル解析は、材料の原子運動を考えるのに必要なだけでなく電磁気学など様々な場面でも頻繁に用いられている。
つまり、それらを学び活用できるようになるにはベクトル解析は必要不可欠な道具となる。
本講義では、それらを理解し、計算法を身につけることを目標とする。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・ベクトル微分演算子も含めたベクトル３重積を計算できるようにする。
・勾配、発散、回転の概念を理解し、具体的な計算手法を習得する。
・ガウスの発散定理とストークスの定理を理解し、活用できるようにする。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境を整えていること。
・実関数の微分積分とベクトルの概念を習熟していること。
・自発的に学習の到達目標へ向けて取り組むべきだと自覚していること。
例えば、分からなかったところは能動的に調べたり質問して自ら解決していく。
授業実施形態について／Class Format
本年度は全てZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業となるが、ターム末試験では実際に教室へ集まり筆記テストを行う。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知し、毎回の授業の準備学習で必要になる「講義メモ」は同システムまたは授業中に配布する。
授業の進め方は、準備学習において問題を含めた「講義メモ」に取り組み、最終的に解決できなかった事柄もZoom授業の質疑応答により解決させ、次の準備学習へと進む方法をとる。詳しくは後述の「授業計画詳細」に記す。
また下記の備考に記す通り、中半の授業アンケート等で履修生の意見を聞きつつ授業スタイルの改善も図っていく。

236

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回提出する回答の合計を３０％、対面式を予定しているターム末試験を７０％とし、上記到達目標の達成度を評価する。
その達成度が６０％以上の履修生を合格とする。
なお、毎回提出する回答は、答えが正しいかでなく、どれだけ丁寧に自身の考え方を記述しているかだけで評価する。
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

石原繁『ベクトル解析』裳華房※同出版社の同書名で異なる本もあるので要注意。
[URL:]https://www.shokabo.co.jp/mybooks/ISBN978-4-7853-1046-2.htm[名称:]石原繁『ベクトル解析』※上記リンクで表紙の画像を確認できる。
戸田盛和『ベクトル解析』岩波書店 ※使用テキストに代わる教科書
寺田・坂田『演習 ベクトル解析』サイエンス社 ※習熟度を上げる問題集
クライツィグ（堀素夫訳）『線形代数とベクトル解析』培風館 ※問題が豊富な参考書
丸山・石井『要点がわかるベクトル解析』コロナ社 ※Ｑ＆Ａの解説が付いた参考書
・非対面型授業・ターム末試験だけ対面型
・ベクトル３重積・ベクトル微分演算子：ナブラ∇、ラプラシアン△
・勾配＝grad＝∇、発散＝div＝∇・、回転＝rot＝∇×・ガウスの発散定理とストークスの定理
授業６回目以降に独自の授業アンケートを行い、授業スタイル等の改善も図っていく。

237

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1①問題を含めた講義メモを教員が配布するので、 提出回答は、どれだけ事前に解いてみて分からないところは授業前日ま 丁寧に自身の考え方をでに担当教員の村上へ質問メールを送る。また授 記述しているか評価す
業開始までに回答をpdfファイルにして学務情報シ る資料である。故に教員ステムで提出する。
側が考え方を読み取れる文章と解像度で、提出②Zoom授業当日は質問された内容の答えとなる 回答のpdfファイルを作よう解答例などで教員が説明する。
成する必要がある。

第01回：ガイダンス、(§1.1)ベクトル、(§1.2)内積・外積
第02回：(§1.3)内積・外積の応用
第03回：(§2.1)ベクトル関数の微分と積分
第04回：(§2.2)曲線・運動

備考

第05回：(§3.1)スカラー場とベクトル場、(§3.2)勾配=grad｛定義、意味、ナブラ ③その後に、次回分の講義メモに記された新たな なお授業終了後、解答∇｝
定義や概念などを教員は解説しつつ任意参加の 例や質疑応答を参考に
第06回：(§3.2)勾配=grad｛方向微分係数、質疑応答時間が最後に設けられるような時間配分 、自身の回答に改善前
ポテン を目指す。
後の考え方が分かるよシャル｝
うな書き込みを加え（例
第07回：(§3.3)スカラー場の線積分と計算例
特に重要となる①の詳しい説明を以下に記す。
えば赤ペンで改善内容①a.事前配布された講義メモに自身で解説を書き を書き）、それを講義メ
第08回：(§3.3)線積分｛ベクトル場の線積分、込みつつファイリングやポートフォーリオ（実際にノ モと一緒にして整理してポテンシャル ートへ切り貼りしながら書き込む方法もお勧め）を おく（例えばノートだと、
と線積分｝
行う。
最初から書き込み用の第09回：(§3.3)線積分｛位置エネルギー｝、全ての問題に対して丁寧に出来るところまで回答 余白を取りながら回答(§3.4)面積分｛曲面とパラメータ表示｝ を書いておく。
を書いておけば赤ペン
第10回：(§3.4)面積分｛単位法ベクトル、の書き込みだけで整理
面積 ①b.問題が解けなかったりと十分に納得できない まで完了する）。
ものがあれば、テキストや参考書もしくはインターネ
素、面積分｝
ット等で調べて回答の改善を図る。
第11回：(§3.4)面積分｛体積分｝、◆準備学習やファイル
それでも十分に解消できない事柄を授業前日まで 提出など受講に問題が(§3.5)発散=div｛定義、意味｝に質問メールに整理して送る。
第12回：(§3.5)発散=div｛応用例、ラプラシアン
ある履修希望者はガイ△｝、
ダンス時に教員へ相談①c.授業開始時までに回答のコピーもしくは写真 しましょう。
(§3.6)回転=rot｛定義、意味｝
第13回：(§3.6)回転=rot｛ポテンシャルと発散・回 をpdfファイルにして学務情報システムで提出する。
転の関係、ポテンシャル ※最低でもZoom授業中に解消し、未消化の事柄が残らないようにして次へと進む。
の計算｝
第14回：(§4.1)ガウスの発散定理｛定義、意味｝、(§4.2)ストークスの定理｛定義、意味｝
第15回：(§4.1&2)ガウスの発散定理とストークスの定理｛積分公式の応用例、流管、渦管｝
最終回：ターム末試験

238

科目名／Course Title

応用数理Ｂ／Applied Mathematics B - Ordinary Differential Equations -担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山本 征法
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

金/Fri

4 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

211T1003
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
120

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部工学科
聴講指定等／Designated Students
機械システム工学プログラム2年・他科目の概要／Course Outline
熱伝導や信号の伝播など、工学分野に現れる多くの問題が微分方程式により記述される。
本講義では、最も基本的かつ重要な幾つかの微分方程式について、その解を求める手法を学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
自然現象や社会現象、工学上の課題を理解するのに有用な微分方程式について、その解法を学ぶ。
また、解の一意性や初期データ・境界条件に対する依存性など、現象の再現可能性に直結する解の定性的性質について学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
基本的な微分方程式およびその初期値問題・境界値問題が解けること。
特に、応用上重要な線形微分方程式の解法を習得すること。
微分方程式の解の、初期データや境界条件に対する依存性を理解することを目標とする。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理AI、AIIおよび基礎数理Bを受講していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
この講義の目的は解法の公式を覚えることではありません。
小レポートの問題をはじめ類題を繰り返し解き、センスを磨くことが重要です。
なお、今年度の授業は事前配布の授業ノートの読み込みと、オンラインによるリアルタイム配信を併用して実施します。
授業で取り扱う内容は全て授業ノートに記載します。
オンライン授業に必要なID・パスコードは学務情報システムで通知します。
オンライン授業では随時チャット機能を使った質問を受け付けます。もちろんメールによる質問にも対応します。
なお、通信環境の問題や、前後に対面式の別の授業が入っているなど、リアルタイム配信による受講が困難な場合は相談してください。

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の講義で出す小レポート計60%、定期レポート40%で評価する。
小レポートは問題の要点を押さえているかを評価しますが、定期レポートについては細かい計算を含めて確認します。

239

使用テキスト／Textbooks

古屋 茂, 新版 微分方程式入門, サイエンス社

関連リンク／Related Links

参考文献／References

E. クライツィグ, 常微分方程式, 培風館
柳田 英二, 栄 伸一郎, 常微分方程式論, 朝倉書店

キーワード／Keywords

微分方程式 求積法

備考／Notes240

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

導入：微分方程式とは基礎数理AI、AIIおよび基礎数理Bの内容を復習しておくこと。
2 変数分離形方程式の解法、同次形方程式の解法 変数分離形の微分方程式について、配布した例題に取り組むこと。
3 1階線形微分方程式の解法(定数変化法)
変数分離形および同次形微分方程式の具体例に取り組むこと。
4 完全微分方程式の解法
1階線形微分方程式の例題、特に定数変化法と初期値問題に取り組むこと。
5 完全微分方程式と積分因子
完全微分方程式について、配布した小レポートおよびテキストの例題に取り組むこと。
6 非正規形1階微分方程式(d'Alembert方程式と 完全微分方程式に書き換え可能な問題の具体例
Clairaut方程式)に取り組むこと。
7 その他の1階微分方程式(Bernoulli方程式とd'Alember方程式、Clairaut方程式の具体例に取Riccati方程式)
り組むこと。
8 前半の授業振り返り、演習問題解説
1〜7回の授業内容を復習し、特に小レポートの例
中間レポートの出題
題・問題を見直すこと。
9 高階微分方程式
Bernoulli方程式とRiccatiの方程式の具体例に取り組むこと。
10 階の存在と一意性
第9回の授業で扱った「特殊な高階方程式」の解法について、小レポートの問題などを通して復習しておくこと。
11 2階線形微分方程式の解法：定係数斉次方程式 テキスト第1章の内容を復習しておくこと。
12 2階線形微分方程式の解法：定係数非斉次方程 斉次2階線形微分方程式について、配布した例題
式と定数変化法に取り組むこと。
13 2階線形微分方程式の解法：Wronskianと解空間 定数変化法や代数的手法を用いて非斉次2階線の次元
形微分方程式の具体例を解くこと。
14 線形微分方程式の記号解法
非斉次2階線形微分方程式のうち、特に代数的手法で解けない問題に取り組むこと。
15 後半の授業振り返り、演習問題解説
9〜10回までの授業内容を復習しておくこと。
期末レポートの出題
16 現象と数理モデル
小レポートの問題などを通して、線形微分方程式の記号解法に慣れておくこと。

241

備考

科目名／Course Title

応用数理Ｂ／Ordinary Differential Equations

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

酒匂 宏樹
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
3
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212T3001
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
80

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
自然現象にもし法則があるとするならばそれはどのように表現されるだろうか。科学者は自然現象を関数で把握し、その関数が満たす性質で法則を理解してきた。「関数が満たす性質」は微分方程式で表現される。この授業では一変数関数の微分方程式について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
一変数関数に関わる微分方程式について多角的にとらえられるようになる。特に次を目指して学んでいこう。
1. 与えられた現象に対して仮説を立てて微分方程式で表現する
2. 微分方程式がどのタイプのものであるか見分けられるようになる
3. 微分方程式の典型的な解法について理解する
4. 一階の微分方程式を積分方程式に直して逐次近似解を求める
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
微分方程式を自分で立てられるようになる。以下に挙げる重要な微分方程式が解けるようになる。
a. 変数分離形の微分方程式
b. 完全微分形式による微分方程式
c. 一階線形微分方程式
d. 定数係数線形微分方程式
登録のための条件（注意）／Prerequisites
一変数関数の微分積分学について既習であることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを用いたリアルタイム・オンライン講義。Zoom Meeting IDなどについては、学務情報システム経由でお知らせする。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
特段の事情がないかぎり、レポートの点数で評価する予定である。
使用テキスト／Textbooks

この授業の内容に完全に沿った教科書は存在しないので、特定の本を購入するように指示はしない。しかしながら、自習のために「微分方程式」を扱った本を一冊購入するよう強くお勧めする。丁寧に書かれた本としては、例えば堀畑・長谷川著「常微分方程式の新しい教科書」がある。

242

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes243

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

微分方程式の紹介

2

基本となる微分方程式3

変数分離型の微分方程式

一変数関数の微分積分学について復習しておくといい。
初等関数の基本的性質をかるく復習しておくとよい。
f'(x) = k f(x)の解の性質を復習しておくとよい。

4

変数分離型の微分方程式の演習

5

完全微分形式6

完全微分形式の原始関数

7完全微分形式の微分方程式8

完全微分形式の微分方程式の演習

9

一階線形微分方程式(非斉次)f'(x) = k f(x)10 線形微分演算子の性質
11 線形微分方程式の一般論
12 二階線形微分方程式(斉次の場合)
13 二階線形微分方程式(非斉次の場合)
14 微分方程式のベクトル場による解釈
15 連立線形微分方程式

教科書等にある問題のうち、解けるものを解いておこう。配布する問題を予め解いておこう。
二変数関数の基本事項について、基礎数理AIIの内容をよく復習しておいてほしい。
閉微分形式、完全微分形式の定義を何も見ないで言えるようになっておこう。
完全微分形式の原始関数の計算をよく復習しておこう。
教科書等にある問題のうち、解けるものを解いておこう。配布する問題を予め解いておこう。
f'(x) = k f(x)の解の性質を復習しておくとよい。
一階線形微分方程式の演習問題を解いておくこと。
微分演算子の基本的性質を復習しておくとよい。
線形微分演算子の基本的性質を復習しておくとよい。
線形微分方程式の解法を復習しておこう。予め問題を解いておこう。
学期末が近づいてきたので、これまでに学んだ微分方程式を復習しておこう。
学期末が近づいてきたので、これまでに学んだ微分方程式を復習しておこう。

244

備考

科目名／Course Title

応用数理Ｂ／Applied Mathematics B (Ordinary Differential Equations)

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山本 征法
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
3
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212T4003
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
90

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部工学科
聴講指定等／Designated Students
知能情報システムプログラム2年・他科目の概要／Course Outline
熱伝導や信号の伝播など、工学分野に現れる多くの問題が微分方程式により記述される。
本講義では、最も基本的かつ重要な幾つかの微分方程式について、その解を求める手法を学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
自然現象や社会現象、工学上の課題を理解するのに有用な微分方程式について、その解法を学ぶ。
また、解の一意性や初期データ・境界条件に対する依存性など、現象の再現可能性に直結する解の定性的性質について学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
基本的な微分方程式およびその初期値問題・境界値問題が解けること。
特に、応用上重要な線形微分方程式の解法を習得すること。
微分方程式の解の、初期データや境界条件に対する依存性を理解することを目標とする。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理AI、AIIおよび基礎数理Bを受講していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
この講義の目的は解法の公式を覚えることではありません。
小レポートの問題をはじめ類題を繰り返し解き、センスを磨くことが重要です。
今年度の授業は事前配布の授業ノートの読み込みと、オンラインによるリアルタイム配信を併用して実施します。
授業で取り扱う内容は全て授業ノートに記載します。
オンライン授業に必要なID・パスコードは学務情報システムで通知します。
オンライン授業では随時チャット機能を使った質問を受け付けます。もちろんメールによる質問にも対応します。
なお、通信環境の問題や、前後に対面式の別の授業が入っているなど、リアルタイム配信による受講が困難な場合は相談してください。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の講義で出す小レポート計60%、定期レポート40%で評価する。
小レポートは問題の要点を押さえているかを評価しますが、定期レポートについては細かい計算を含めて確認します。
使用テキスト／Textbooks
古屋 茂, 新版 微分方程式入門, サイエンス社

245

関連リンク／Related Links

参考文献／References

E. クライツィグ, 常微分方程式, 培風館
柳田 英二, 栄 伸一郎, 常微分方程式論, 朝倉書店

キーワード／Keywords

微分方程式 求積法

備考／Notes246

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

導入：微分方程式とは基礎数理AI、AIIおよび基礎数理Bの内容を復習しておくこと。
2 変数分離形方程式の解法、同次形方程式の解法 変数分離形の微分方程式について、配布した例題に取り組むこと。
3 1階線形微分方程式の解法(定数変化法)
変数分離形および同次形微分方程式の具体例に取り組むこと。
4 完全微分方程式の解法
1階線形微分方程式の例題、特に定数変化法と初期値問題に取り組むこと。
5 完全微分方程式と積分因子
完全微分方程式について、配布した小レポートおよびテキストの例題に取り組むこと。
6 非正規形1階微分方程式(d'Alembert方程式と 完全微分方程式に書き換え可能な問題の具体例
Clairaut方程式)に取り組むこと。
7 その他の1階微分方程式(Bernoulli方程式とd'Alember方程式、Clairaut方程式の具体例に取Riccati方程式)
り組むこと。
8 前半の授業振り返り、演習問題解説
1〜7回の授業内容を復習し、特に小レポートの例
中間レポート出題(1〜7回の内容)
題・問題を見直すこと。
9 高階微分方程式
Bernoulli方程式とRiccatiの方程式の具体例に取り組むこと。
10 階の存在と一意性
第9回の授業で扱った「特殊な高階方程式」の解法について、小レポートの問題などを通して復習しておくこと。
11 2階線形微分方程式の解法：定係数斉次方程式 テキスト第1章の内容を復習しておくこと。
12 2階線形微分方程式の解法：定係数非斉次方程 斉次2階線形微分方程式について、配布した例題
式と定数変化法に取り組むこと。
13 2階線形微分方程式の解法：Wronskianと解空間 定数変化法や代数的手法を用いて非斉次2階線の次元
形微分方程式の具体例を解くこと。
14 線形微分方程式の記号解法
非斉次2階線形微分方程式のうち、特に代数的手法で解けない問題に取り組むこと。
15 後半の授業振り返り、演習問題解説
9〜10回までの授業内容を復習しておくこと。
期末レポート出題(9〜14回の内容)
16 現象と数理モデル
小レポートの問題などを通して、線形微分方程式の記号解法に慣れておくこと。

247

備考

科目名／Course Title

応用数理Ｂ／Applied Mathematics B

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高橋 剛
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1,

金/Fri

1 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
49：工学基礎
水準／Academic Standard

213T5005
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
100

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部・他
聴講指定等／Designated Students
定員を超えた場合は, 工学部・工学科・化学システム工学プログラムの学生を優先する.
科目の概要／Course Outline
微分方程式は物体の運動を記述するために考えだされたが，その適用範囲は力学だけでなく，電磁気学を含む物理分野，さらには多くの自然科学分野や，社会現象を記述するためにも用いられている．この科目では微分方程式の解法や基礎理論について学
ぶ.
科目のねらい／Course Objectives
工学分野の多くの問題は微分方程式によって記述され, その十分な理解は工学部の学生にとって必要なものである. この講義のねらいは, 微分方程式論の解法の数学的な仕組みを理解し，さまざまな種類の微分方程式の解法を習得すること, さらに微分方程式の基礎理論や線形微分方程式の基本性質について理解することである.
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
微分方程式論の基本となる以下の項目の理解•修得を目標とする.
・微分方程式の初等解法の習得
・微分方程式の基礎理論の理解
・線形微分方程式の基本的性質の理解および解法の習得
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理ＡⅠおよびＡⅡ，基礎数理Ｂを履修済みのこと．
授業実施形態について／Class Format
実施形態：講義
・講義の後は各自講義内容に対応する教科書の内容を復習し，演習問題を解くこと.
・まず、わからないときは納得行くまでよく考えること。友人と議論し合い理解を深めること。それでもわからない場合は教員に相談すること.
・正しく計算・議論ができるように、自分で書いた解答を積極的に友人に確認してもらうこと.
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
６０点以上を合格とする。
８回の小レポートによる。各レポートは５点満点で採点する。
（5：とても良い, 4：良い, 3：普通, 2：いまいち, 1：ひどい, 0：未提出）
成績は小テストの合計点の2.5倍とする。

248

使用テキスト／Textbooks

次の書籍をテキストとして使用するので, 各自購入して持参すること.
・岩崎千里・楳田登美男共著, 『微分方程式概説[新訂版]』, 数学基礎コース=04, サイエンス社, 1700円

関連リンク／Related Links

参考文献／References

基礎数理AI, AIIで使用した次のテキストも講義の時に持参すること。
・高橋泰嗣・加藤幹雄共著, 微分積分概論[新訂版], 数学基礎コース=H2, サイエンス社
講義において、以下の文献も参考にしています。以下の文献は購入する必要はありません。
・矢ヶ崎一幸著，『微分方程式の基礎と解法』，学術図書．
・堀畑和弘・長谷川浩司共著, 『常微分方程式の新しい教科書』, 朝倉書店
・久保田光一著, 『工学基礎 数値解析とその応用』, 数理工学社

キーワード／Keywords

常微分方程式

備考／Notes【質問を受け付ける方法】
質問を歓迎します。ただし、その前に自分でよく考えることと、友人同士で議論することをより強く推奨します。emailなどによりアポイントメントを取った後、要望により、emailによる質疑応答、またはZoomを使用しての面談をします。
【お願い】1.ながら聴講をしない。授業に集中してください。
2.ノートを取ってください。オンラインでの講義でも眠くならずに、授業に集中するために。
3.チャット、もしくは音声・画像での質問を積極的にしてください。
4.zoomのIDとパスワードはSNSなどにアップしないでください。部外者に講義を妨害されないために。
５.試験はしません。小レポートを必ず期日までに提出してください。
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」
Zoomによるオンライン講義です。
Zoomの接続情報は、初回授業開始の前日までに、学務情報システムの連絡通知により通知し
ます。

249

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

ガイダンス
定数係数１階線形微分方程式2

変数係数１階線形微分方程式
定数変化法

１変数の微分積分について復習をする。特に、合成関数の微分、平均値の定理、置換積分、部分積分について復習する。
テキストを購入する。
教科書 pp.1-5, 7-9を読み、理解しにくい部分を整理する。
前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.13-18を読み、理解しにくい部分を整
理する。

3

未定係数法
変数分離形

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.19-25, 28-31を読み、理解しにくい部
分を整理する。

4

同次形・完全微分方程式など
１階常微分方程式の演習

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.36-39を読み、理解しにくい部分を整理する。

5定数係数斉次2階線形微分方程式
斉次方程式に対する初期問題

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.41-55を読み、理解しにくい部分を整理する。

6

定数係数非斉次2階線形微分方程式
非斉次方程式に対する初期値問題

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.62-74を読み、理解しにくい部分を整
理する。

7

境界値問題
変数係数線形微分方程式

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.80-93を読み、理解しにくい部分を整理する。

8

連立線形微分方程式

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.106-108を読み、理解しにくい部分を
整理する。

9

ラプラス変換

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.116-121を読み、理解しにくい部分を整理する。

10 ラプラス逆変換

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.122-124, 131-134を読み、理解しにくい部分を整理する。

11 ラプラス変換の微分方程式への応用

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.125-130を読み、理解しにくい部分を整理する。

12 べき級数の収束・発散

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.137-139を読み、理解しにくい部分を整理する。

13 微分方程式のべき級数解法

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.140-144を読み、理解しにくい部分を整理する。

14 微分方程式の数値解法（オイラー法・ホイン法・ルンゲクッタ法）

前回宿題として課された問題を解く。
事前に配布された、微分方程式の数値解法に関するプリントを読み、理解しにくい部分を整理する。

15 １回から１４回までの内容に関しての復習

前回宿題として課された問題を解く。
これまでの授業を通して、理解が難しかった部分について整理し、質問事項として担当教員に問い合
わせる。

250

備考

科目名／Course Title

離散数学／Discrete Mathematics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高橋 俊彦
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

分野／Academic Field

1,

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
金/Fri

2 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

211T4023
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
2単位
自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
110

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
知能情報システムプログラム２年
科目の概要／Course Outline
・科目の位置付け : 計算機科学では離散的な対象を扱うことが多い。本講義はその基礎となる離散数学の入門コースである。
・内容 : 離散的な対象を扱うために必要な数学的な概念およびそれらの性質について学ぶ。

科目のねらい／Course Objectives
計算機科学や離散数学の基本的な概念である集合、写像、関係について理解するとともに、論理や証明についての基礎を学ぶ。
また、 離散数学の主要分野である組合せ論や数え上げの手法の基本についても学ぶ。

251

学習の到達目標／Specific Learning Objectives(1) 基本的な概念である集合、写像、関係の概念を理解し，使うことができる。
(2) 論理の基本について理解し，使うことができる。
(3) 組合せと数え上げの手法を理解し，様々な場合の数を求めることができる。
(4) 証明の概念を理解し，様々な命題に対する証明を与えることができる。
各回の到達目標は以下の通り：
第1回：集合の概念とその表し方，部分集合，空集合などの概念を説明できる。
第2回：積，和，補集合，べきなどの集合演算を実際に行うことができる。
第3回：写像やその合成などの概念を説明できる。また，実際に合成写像を求めることができる。
第4回：単射，全射，全単射などの概念を説明できる。
第5回：2項関係および反射律，対称律，反対称律，推移律，閉包などの概念を説明できる。
第6回：同値関係および半順序関係とそれらの性質について説明できる。
第7回：無限集合の定義とその特徴について説明できる。
第8回：命題を論理式で表すことができる。また，論理式の表現している命題を述べることができる。
第9回：数え上げの基本的手法を理解し，場合の数を求めることができる。
第10回：背理法，鳩の巣原理などの証明技法を用いることができる。
第11回：数学的帰納法による証明を理解し，また用いることができる。
第12回：自然数の定義（ペアノの公理）と数学的帰納法の関係を説明できる。
第13回：再帰的定義について説明できる。特に加算の再帰的定義とその性質について説明できる。
第14回：記号列の再帰的定義とその性質について説明できる。
※第15回は第1回～第14回の総括。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
情報機器端末(スマートフォン，タブレット，パソコンなど)およびインターネット環境が必要。
（視聴だけであればスマートフォンでも可能であるが，課題の作成や提出のためにはパソコンを薦める。）
授業実施形態について／Class Format
・本授業は動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義と学務情報システムを用いた課題提示・解説による。
・原則として，質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務情報システムで回答する．
・聴講登録者には，授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知で動画へのアクセス情報を通知する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
・各授業に課されるレポートにより評価を行う。評価の比重は第1回～第14回が各5%，第15回が30%。
使用テキスト／Textbooks

佐藤泰介、高橋篤司、伊藤利哉、上野修一著、『情報基礎数学』、オーム社

関連リンク／Related Links

聴講登録者には学務情報システムに（メール）より動画へのリンクを通知する。

参考文献／References

キーワード／Keywords

集合

写像

関係

論理

数え上げ

証明

数学的帰納法

再帰的定義

非対面型授業

備考／Notes[2017-2019年度入学者] 知能情報システムプログラムの到達目標，知識・理解(b)自然科学の基礎理論に対応する．
[2020年度入学者] 知能情報システムプログラムの到達目標，知識・理解 (a)自然科学の基礎
理論 (b)情報一般の原理，当該分野固有の能力(a)情報の構造と計算の設計(b)形式的な演繹，汎用的能力(a)新しい概念・視点の獲得(b)抽象化と論理的思考(c)問題の発見と解決に対応
する．

252

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

教科書第1章(ただし、1.2.6項[直和]を除く)に目を通しておくこと。

集合：集合の概念と基本的用語
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

2

集合演算：和、積、直積、べきなどの演算とそれらの性質

教科書第1章(ただし、1.2.6項[直和]を除く)に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

3

写像：写像の概念と基本的用語

第1-2回の復習。教科書第2章に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

4

単射、全射、全単射とそれらの性質

第1-2回の復習。教科書第2章に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

5

関係：推移的閉包、反射律、対称律、反対称律、推 第1-4回の復習。教科書第3章に目を通しておくこ
移律と。
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

253

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

6

第1-4回の復習。教科書第3章に目を通しておくこと。

同値関係と半順序関係
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

7

無限集合と有限集合第1-6回の復習。教科書第4章に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

8

命題論理と述語論理

教科書第5章(ただし、5.3.3項[論理回路]～5.3.5
項[恒真式と証明系]まで、および5.5.2項[妥当な
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。 式と証明系]を除く)に目を通しておくこと。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

9

数え上げ：数え上げの技法と組合せの性質

教科書第6章(ただし、6.2.7節[円順列と数珠順列]
を除く)に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

10 定義と証明：背理法、鳩の巣原理など

教科書第7章7.1節[非構成的証明]に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

254

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

11 数学的帰納法(1)：数学的帰納法を用いた証明

教科書第5章5.3.3項[論理回路]および第7章7.2
節[数学的帰納法と証明]に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

12 数学的帰納法(2)：ペアノの公理

教科書第7章7.2節[数学的帰納法と証明]に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

13 再帰的定義(1)：階乗、加算の定義など

教科書第7章7.3節[再帰的定義](7.3.2項[アッカーマン関数]を除く)に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

14 再帰的定義(2)：記号列

教科書第7章7.3節[再帰的定義](7.3.2項[アッカーマン関数]を除く)に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

15 まとめ：第1回から第14回までの総括。課題に対し これまで習ったことの中で、理解ができていないと，授業時間内にレポートを作成し，提出する。
ころを確認しておくこと。
学務情報システムを用いて課題の提示と受付を行
う。

255

備考

科目名／Course Title

電気数理I／Mathematics for Electrical Engineering I (Vector Analysis)

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

城内 紗千子
2,3,4,5,6
工学部 103

曜日・時限／Class Period

火/Tue

4,

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
金/Fri

授業形態／Class Format

講義副専攻／Minor
分野／Academic Field

51：電気電子工学

4 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
定員／Capacity
水準／Academic Standard

212T3004
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
80
03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
電気系の専門科目を学習するうえで必要となるベクトル解析について解説する。特に, 電磁気学(物理学の一分野)では, ベクトル量として取り扱われる物理量が頻繁に現れる。また, 勾配, 発散・湧き出し, 回転などの概念も頻繁に必要となる。数学と物理学の違いは, 物理学においては数値や数学記号などが, 全て物理学的意味を持つという点にある。したがって, 数学的手法を実際の物
理量や物理現象と結び付けて理解しておくことが大切である。本科目では, 数学的な厳密さよりも電気系の技術者として"使える数学"を身に付けることを主眼として学習する。このため, 電気工学に関わりの深い例題を取り上げて説明をするとともに演習を多く取り入れる。
科目のねらい／Course Objectives
数学(ベクトル解析)に関する基礎知識を習得し, それらを応用できる能力を身に付ける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
本科目は, 電子情報通信プログラムの学習・教育目標のB1に対応する科目であり, 具体的には以下の能力を身に付けることを目標とする。
1. ベクトルの代数演算やベクトルの微積分を理解し, 応用できる。
2. 勾配, 発散, 回転の意味を理解し, 使えるようになる。
3. ガウスの発散定理, ストークスの定理を理解し, 応用できるようにする。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
事前に, 微積分ならびに線形代数の分野の科目を取得しておくこと。
授業実施形態について／Class Format
講義形式の授業である。毎回, 受講前に教科書を予習し, 受講後は復習すること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
期末テスト, 小テスト, 平常点(レポート)により評価し, 期末テスト70%, 小テスト10%, レポート20%の割合とする。合計100点とし, 必要条件を満たし, 60点以上を合格点とする。具体的な評価項目は, 1. ベクトルの代数演算やベクトルの微積分を理解し, 応用できるか。2. 勾配, 発散, 回転の意味を理解し, 使えるか。3. ガウスの発散定理, ストークスの定理を理解し, 応用できるか。
使用テキスト／Textbooks

丸山武男, 石井望：要点が分かるベクトル解析, コロナ社, 2007256

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes257

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修258

備考

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修＜第1回＞ガイダンス・確認＜第1回＞レポート課題 問1.1,1.2
ベクトルに関する基礎知識及びベクトル解析の学 ＜第2回＞レポート課題 問1.4,1.5,1.9,1.10
習に必要な基礎知識・基礎学力の調査を行う。次 ＜第3回＞レポート課題 問1.16,1.17,1.19に, 本講義の目的, 受講上の注意などについて述 ＜第4回＞レポート課題 問2.5,2.6
べた後, スカラー量とベクトル量の違い, ベクトル ＜第5回＞レポート課題 問2.10,2.12
量の必要性, ベクトル解析と電気工学の関連性な ＜第6回＞レポート課題 問3.1,3.4,3.5
どについて概説し, ベクトル解析の学習に必要な ＜第7回＞レポート課題 問3.8,3.9,3.12,3.14
基礎数理関係の復習を行う。
＜第8回＞レポート課題 問3.19,3.20章末問題＜第2回＞ベクトル代数の基礎[9]
スカラー積(内積)の定義・意味・性質について解説 ＜第9回＞レポート課題 章末問題[5][7]する。
＜第10回＞レポート課題 問4.1,4.2＜第3回＞ベクトル積(外積)＜第11回＞レポート課題 問4.3(2) 章末問題
ベクトル積(外積)の定義・意味・性質について解説 [4](2)する。
＜第12回＞レポート課題 問4.6(1) 章末問題
＜第4回＞スカラー三重積・ベクトル三重積[7](2)
スカラー三重積, ベクトル三重積について, 物理量 ＜第13回＞レポート課題 問5.2 章末問題[2]との対応を考えながら説明する。
＜第14,15回＞ レポート課題 問5.4
＜第5回＞ベクトル関数の微分と積分ベクトル関数の微分と積分を取り上げる。前回までの内容を十分に理解し, ベクトル演算を活用できるようにする。
＜第6回＞小テスト
前回までの内容の小テストを行う。 第1回～第5回までの復習として、ベクトル演算を活用できるようにするため, 主として演算を行う＜第7回＞勾配(grad)
勾配(grad)の物理的意味, ならびに勾配と物理現象の関連を説明し, 演算gradを含む諸公式を導出する。
＜第8回＞発散(div)
発散(div)の物理的意味、並びに、発散と物理現象の関連を説明し、演算子divを含む諸公式を導出する。
＜第9回＞回転(rot)
回転(rot)の物理的意味、並びに、回転と物理現象の関連を説明し、演算子rotを含む諸公式を導出する。
＜第10回＞小テスト
第7回～第9回までの小テストを行う。第7回～第9回までの内容を十分理解し、ベクトル演算を活用できるようにするため、主として演習を行う。
＜第11回＞線積分
空間曲線、弧の長さ、接ベクトルについて解説後、
線積分について説明し、その応用例について演習を行う。
＜第12回＞面積分
スカラー場・ベクトル場における面積分について説明し、その応用例について演習を行う。
＜第13回＞小テスト
第11回と第12回の小テストを行う。第11,12

259

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

回の内容を十分理解し、ベクトル演算を活用できるようにするため、主として演習を行う。
＜第14回＞ガウスの発散定理・ストークスの定理
ガウスの発散定理、ストークスの定理について説明し、その応用例について演習を行う。
＜第15回＞小テスト
第14回の理解度を確認するため、小テストを行う。
第1回～第14回までの内容を十分理解するため、主として演習を行う。
＜第16回＞期末試験を行い、学生の理解度や達成度を評価する。

260

備考

科目名／Course Title

電気数理I／Mathematics for Electrical Engineering I (Vector Analysis)

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

石井 望,丸山
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
1
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

1,

武男
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
49：工学基礎
水準／Academic Standard

212T4002
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
90

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
工学科知能情報システムプログラム２年
科目の概要／Course Outline
電気系の専門科目を学習する上で必要となるベクトル解析について解説する。特に、電磁気学（物理学の一分野）では、ベクトル量として取り扱われる物理量が頻繁に現れる。また、勾配、発散・湧き出し、回転などの概念も頻繁に必要となる。数学と物理学の違いは、物理学においては数値や数学記号などが、すべて物理的意味を持つという点にある。従って、数学的手法を実際の物理量や物理現象と結びつけて理解しておくことが大切である。本講義では、数学的な厳密さよりも電気系の技術者として“使える数学”
を身につけることを主眼として学習する。このため、できるだけ電気工学に係わりの深い例題を取り上げて説明すると共に、演習も数多くとり入れる。
科目のねらい／Course Objectives
数学（ベクトル解析）に関する基礎知識、すなわち、ベクトルの代数演算、微積分、ベクトル微分演算子を含む計算方法を修得し、線積分、面積分の計算方法やガウスの発散定理、ストークスの定理を理解し、それらを応用できる能力を身につける。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1. ベクトルの代数演算やベクトルの微積分を理解し、応用できるようにする。
2. 勾配、発散、回転の意味を理解し、使えるようにする。
3. ガウスの発散定理、ストークスの定理を理解し、応用できるようにする。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・事前に取得しておくべき科目は、基礎数理AI・AII（微分積分）、基礎数理B（線形代数）。
・講義内容の関係から、原則知能情報システムプログラム以外の学生の聴講は認めない。なお、2016年以前入学生のうち情報工学科および福祉人間工学科の学生の聴講（再履修）を認めることがある。
授業実施形態について／Class Format
・授業は講義形式とするが、適宜演習を織り交ぜるので、積極的に取り組むこと。
・講義はオンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業とする。学習の便のため、提示するスライドは学務情報システムにより配付する。
・〔準備学習の内容〕を参考にして、毎回、受講前には教科書を予習し、受講後は必ず復習 （演習問題を解く）すること。
・教室内授業と教室外学習（予習・復習）の時間配分は1:2とする。

261

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
・予習レポート、復習レポートを提出させ、提出状況、レポート内容を評価する。
・達成目標の達成度を確認するため、４回毎に確認テスト（25点満点, 実施時間45分目安）を4回実施する。
・成績は、確認テストの合計点（60点以上が単位取得の必要条件）、平常点（レポートなど）により、総合的に評価する。確認テスト
60%、平常点40%の割合とする。必要条件を満たした60点以上を合格とする。
具体的な評価項目は以下の通り。
1. ベクトルの代数演算やベクトルの微積分を理解し、応用できるか。
2. 勾配、発散、回転の意味を理解し、使えるか。
3. ガウスの発散定理、ストークスの定理を理解し、応用できるか。
使用テキスト／Textbooks
丸山武男、石井 望「要点がわかるベクトル解析」コロナ社、2007
関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

・関連科目は、電磁気学など多くの電気系専門科目。
・オフィスアワー：月曜５限（事前に電子メールで連絡のこと）
・（2016年度以前入学生向け）情報工学プログラムにおける本科目の位置づけ： (B)自然科学の基礎や情報工学分野の基礎理論、基礎技術を理解し、運用し、応用する能力を身につけるための科目である。

262

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

備考

1

ベクトルに関する基礎知識及びベクトル解析の学 ＜準備学習を兼ねたレポート課題の指定＞
第1回から指定の教科習に必要な基礎知識・基礎学力の調査を行う。次 予習・復習レポート課題については第1回授業時 書にしたがって講義をに、本講義の目的、受講上の注意などについて述 に指示する。
行うので、それまでに教べた後、スカラー量とベクトル量の違い、ベクトル ＜リメディアル（これまでの復習）該当箇所＞
科書を用意されたい。
量の必要性、ベクトル解析と電気工学の関連性な 第1,2回はこれまでの復習の意味合いがあるので、
どについて概説し、ベクトル解析の学習に必要な この段階で高校レベルのベクトルに関する知識を基礎数理関係の復習を行う。また、ベクトル代数の 再確認されたい。
基礎、スカラー積(内積) について解説する。

2

ベクトル積(外積)、スカラー三重積、ベクトル三重
積 の定義・意味・性質について解説する。

3

ベクトル三重積の復習、ベクトル関数の微分と積分について解説する。

4
5
6
7
8
9

ベクトル記法（手書きの場合は変数文字の一部を二重線化する）について慣れること。内積と外積の記号を区別するため、内積演算記号の" ・"を明確に記載することを認識しておくこと。

外積の反交換則、行列式を利用した外積の成分計算などの外積に関する演算に慣れておくこと。ス
カラー関数における微分や積分の基本的な性質を復習しておくことが望ましい。
スカラー場の勾配について解説する。
多変数関数の偏微分について復習しておくことが 確認テスト（第1回）
望ましい。
方向微分係数，勾配と全微分について解説する。 第4回に導入した勾配について復習しておくことが望ましい。
発散，発散の意味，ラプラシアンについて解説する 第4回に導入した勾配について復習しておくことが。
望ましい。
回転，回転の意味，ベクトルポテンシャルについて 第4回、第6回に導入した勾配、発散、ラプラシアン
解説する。
について復習しておくことが望ましい。
空間曲線、接ベクトルについて解説する。
第3回に解説したベクトル関数の微分について復 確認テスト（第2回）
習しておくことが望ましい。
スカラー場およびベクトル場の線積分，曲面と面 定積分、第8回に解説した空間曲線について復習積について解説する。
しておくことが望ましい。

10 スカラー場およびベクトル場の面積分について解 2重積分、第8回に解説した曲面と面積について復説する。
習しておくことが望ましい。
11 線積分・面積分に関する演習を行う。
第9回、第10回に解説した、スカラー場およびベク
トル場の線積分、面積分について復習しておくことが望ましい。
12 第11回に引き続き、線積分・面積分に関する演習 第9回、第10回に解説した、スカラー場およびベク 確認テスト（第3回）を行う。
トル場の線積分、面積分について復習しておくことが望ましい。
13 ガウスの発散定理について解説する。

第6回で導入した発散、第10回で解説したベクトル場の面積分について復習しておくことが望ましい。

14 ストークスの定理について解説する。

第7回で導入した発散、第9回で解説したベクトル
場の線積分について復習しておくことが望ましい。

15 ガウスの発散定理，ストークスの定理に関する演習を行う。

第13回、第14回で解説したガウスの発散定理、ストークスの定理を復習しておくことが望ましい。

16 授業のまとめを行う。

1～15回までの内容について復習し、教科書の例 確認テスト（第4回）
題、問、章末問題を通して理解度、達成度を確認しておくことが望ましい。

263

科目名／Course Title

物理数学／Mathematics for Physics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

瀧本 哲也
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1,

金/Fri

1 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
54：材料工学水準／Academic Standard

213T6002
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位
自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
68

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
材料科学を基礎づけている物理学の理解に必須の数学的道具立てとして、微分方程式、複素関数論、フーリエ解析について学ぶ。これらは物理学における運動方程式の解法、スペクトルの解析などに頻繁に使われる。講義ではこれらの概念の原理を丁寧に解説する。
科目のねらい／Course Objectives「自然の書物は数学の言語で書かれている」というガリレオの有名な言葉通り、今日の物理学は少数の原理に基づいた壮大な数理体系として構成されている。
本講義では、今後、物理学系諸分野の学習へとスムーズに進んでいけるよう、物理学の言語としての数学について基礎固めを行うことを目的とする。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・１階微分方程式と２階線形微分方程式の解法を理解する。
・複素関数論におけるコーシーの積分定理などの基本的な定理を理解し、具体的計算手法を知る。
・フーリエ解析を理解し、たたみ込みなどの具体的な計算手法を身に付ける。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
実関数の微分積分に習熟していること。
ZOOMにアクセスできる情報機器端末及びインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
主にZOOM会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業と課題提示。
授業開始前に学務情報システムを通じてZOOM情報を通知する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
小テスト３０点、定期試験７０点の１００点満点とし、６０点以上を合格とする。
使用テキスト／Textbooks
薩摩順吉著、物理の数学、岩波書店

264

第関連リンク／Related Links

参考文献／References

後藤、山本、神吉著、詳解物理応用数学演習、共立出版

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

265

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

１階微分方程式2

定数係数２階線形微分方程式（１）

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「１階微分方程式」について復習すること。

3

定数係数２階線形微分方程式（２）4複素数と複素平面5正則関数、コーシー・リーマンの条件

6

初等的な複素関数7複素積分の定義、コーシーの積分定理

8

コーシーの積分表示、テイラー級数展開

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「コーシーの積分定理」について復習すること。

9

ローラン級数展開

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「コーシーの積分表示、テイラー級数展開」について復習すること。

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「定数係数２階線形微分方程式（１）」について復習すること。
講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「定数係数２階線形微分方程式（２）」について復習すること。
講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「複素数と複素平面」について復習すること。
講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「正則関数、コーシー・リーマンの条件」について復習すること。
講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「初等的な複素関数」について復習すること。

266

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

10 留数定理

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「ローラン級数展開」について復習すること。

11 ジョルダンの補助定理

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「留数定理」について復習すること。

12 フーリエ級数

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「ジョルダンの補助定理」について復習すること。

13 フーリエ変換、デルタ関数

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「フーリエ級数」について復習すること。

14 フーリエ変換の性質

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「フーリエ変換」について復習すること。

15 正規直行関数系

講義ノートを配布するので、要点のみをノート筆記
し、その場での授業内容の理解に努めること。演習書を各自購入し、自習を行うこと。
「フーリエ変換の性質」について復習すること。

267

備考

科目名／Course Title

解析学基礎1／Fundamentals of Analysis 1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

大井 志穂
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G5001
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students
大学において数学を専門的に学ぶ学生を主な対象とした微分積分学の基本的内容であるので，他の一般教養の数学科目とは位置付けが異なることを十分理解の上履修すること。
科目の概要／Course Outline
大学において数学や物理を専門的に学ぶためには，数学の深い理解が必要不可欠である。本講義では，将来数学を専門的に学ぼうとする学生，あるいは数学を必要とする分野を目指す学生を主な対象とし，実数から平均値の定理までの内容を扱う。
科目のねらい／Course Objectives
微分積分は大学において数学を学ぶ上での基礎である。本講義では実数の基本的性質からはじめ，数列の極限を定義し関数の極限と連続関数について学ぶ。さらに関数の微分を導入し平均値の定理を理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1. 数列の極限，関数の連続性について理解し，説明することができる。
2. 定理の主張を正しく述べ，必要ならばその証明を与えることができる。
3. 与えられた関数に対して，その微分や積分を計算することができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
この科目は，大学の数学を専門的に学習し修得することを強く望む学生を対象としているため、高等学校の数学I, II, IIIを理解していることを前提としている。高等学校で数学I, II, IIIのどれか1つでも履修していない，もしくは数学I, II, IIIの理解に不安がある学生
は「数学基礎A1」を履修した方がよい。
なお，この科目の内容は「数学基礎演習a」および「数学基礎演習b」と連動するので，これら2科目も登録し学習すること。
Zoomにアクセスできる情報機器端末及びインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業
講義
Zoomのアクセス情報は授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知で通知する。
大学の数学を学習し修得するためには，抽象的な概念や論理的な議論が必要となる。これを習得するためには，時間を費やすことが必要不可欠であるためその努力をすること。

268

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
学務情報システムを用いたオンラインでの期末試験（90％）と小テスト(10％)により，到達目標の達成状況を評価する。
使用テキスト／Textbooks

越昭三

監修／高橋泰嗣・加藤幹雄

共著関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

数学を専門的に学ぶ学生のための微分積分学
非対面型授業

備考／Notes

理系科目

269

微分積分概論［新訂版］

サイエンス社授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

実数の性質と数列の極限，極限の基本性質

2関数の極限と連続関数，中間値の定理

初回の講義のための準備の必要はない．復習の仕方について，初回の講義で説明する．
関数の極限と連続関数，中間値の定理についてノートや教科書を通して復習すること。

3指数関数・対数関数，逆三角関数4微分係数と導関数，導関数の基本性質

5

高次導関数，ライプニッツの公式

6

最大値・最小値の存在，ロルの定理，平均値の定
理

7

テイラーの定理，マクローリンの定理

8

総括と試験

指数関数・対数関数，逆三角関数をノートや教科
書を通して復習すること。
微分係数と導関数について，ノートや教科書を通して復習すること。
高次導関数，ライプニッツの公式をノートや教科書を通して復習すること。
最大値・最小値の存在，ロルの定理，平均値の定理をノートや教科書を通して復習すること。
テイラーの定理，マクローリンの定理をノートや教科書を通して復習すること。
これまでの授業内容を復習し，試験に備えること。

270

備考

科目名／Course Title

解析学基礎2／Fundamentals of Analysis 2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

大井 志穂
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G5002
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students
大学において数学を専門的に学ぶ学生を主な対象とした微分積分学の基本的内容であるので，他の一般教養の数学科目とは位置付けが異なることを十分理解の上履修すること。
本科目では「解析学基礎1」に続く内容を扱う。
科目の概要／Course Outline
大学において数学や物理を専門的に学ぶためには，数学の深い理解が必要不可欠である。本講義では，将来数学を専門的に学ぼうとする学生，あるいは数学を必要とする分野を目指す学生を主な対象とし，関数の増減から積分の応用までの内容を扱う。

科目のねらい／Course Objectives
微分積分は大学において数学を学ぶ上での基礎である。本講義では関数の増減からはじて，ロピタルの定理を学ぶ。さらに不定積分を定義し，有理関数や三角関数の積分法を修得する。また，定積分とその応用についても学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1．関数の増減や凹凸を求めたり．ロピタルの定理を用いて極限を求めることができる。
2．原始関数を求めることができる。
3. 部分積分法・置換積分法を用いて定積分の値を求めることができる。
4. 広義積分の意味を理解し，値を正しく求めることができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
解析学基礎1を履修していること。
この科目は，大学の数学を専門的に学習し修得することを強く望む学生を対象としているため、高等学校の数学I, II, IIIを理解していることを前提としている．高等学校で数学I, II, IIIのどれか1つでも履修していない，もしくは数学I, II, IIIの理解に不安がある学生
は「数学基礎A2」を履修した方がよい。
なお，この科目の内容は「数学基礎演習a」および「数学基礎演習b」と連動するので，これら2科目も登録し学習すること。
Zoomにアクセスできる情報機器端末及びインターネット環境が必要。
授業実施形態について／Class Format
講義
Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業271

授業内容について復習し，よく理解すること。数学の議論は抽象的であるが，理解をするための時間を惜しまないこと。

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
学務情報システムを用いたオンラインによる期末試験（90％)と小テスト(10％)により，到達目標の達成状況を評価する。
使用テキスト／Textbooks

越昭三

監修／高橋泰嗣・加藤幹雄

共著関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

数学を専門的に学ぶ学生のための微分積分学
非対面型授業

備考／Notes

理系科目

272

微分積分概論［新訂版］

サイエンス社授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

関数の増減，関数の極大・極小初回の講義のための準備の必要はない。関数の増減，関数の極大・極小についてノートや教科書を通して復習すること。

2関数の凹凸・変曲点，ロピタルの定理

3原始関数・不定積分，置換積分・部分積分

4

有理関数の積分，三角関数の積分

5

定積分，微分積分学の基本定理

6

広義積分・無限積分

7

面積，曲線の長さ，曲率・曲率半径

8

総括と試験

関数の凹凸・変曲点，ロピタルの定理をノートや教科書を通して復習すること。
原始関数・不定積分，置換積分・部分積分をノート
や教科書を通して復習すること。
有理関数の積分，三角関数の積分をノートや教科
書を通して復習すること。
定積分，微分積分学の基本定理をノートや教科書を通して復習すること。
広義積分・無限積分をノートや教科書を通して復習すること。
面積，曲線の長さ，曲率・曲率半径をノートや教科
書を通して復習すること。
これまでの授業内容を復習し，試験に備えること。

273

備考

科目名／Course Title

数学基礎A1／Fundamentals of Mathematics A1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G5003
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
微分積分学は，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然科学，工学，社会科学などの多くの分野の基礎科目になっている。この講義では，１変数の微分積分学の基礎的内容を微分法とその応用まで学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
１変数の微分積分学における基礎的な定理・公式について、微分法までのそれらを利用できるようになり、計算を通して基礎的事項を理解すること。（ただし，単に「計算できる」だけではなく，その“意味”も理解すること．）
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
典型的な数列と級数について収束・発散の判定や極限・和を求めることができ、逆三角関数程度までの初等関数の導関数を求められること。初等関数の増減を調べてグラフの概形を描くなどの応用ができること。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，II，A，B を履修していること。または，それと同等の学力を有すること。Zoomにアクセスできる情報機器端末およびイ
ンターネット環境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
Zoomによるオンライン講義形式。予習・復習を行い、自分の頭を使って考え、自分の手を動かして計算してみること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
各章の終わりにレポートを出します（非対面形式）。レポート100%
使用テキスト／Textbooks

『要点明解
館

微分積分学

改訂版』

関連リンク／Related Links

参考文献／References274

泉池・斉藤・羽鳥・渡邉・山田・浅野・三浦共著，培風キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes275

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

数列について

2

級数について予習：数列の有界性、単調増加、単調減少、収束性について理解しておくこと
復習：授業で説明した数列の基本定理に関する証
明を理解すること
予習：級数の概念と級数の収束性について理解しておくこと
復習：授業中に出された練習問題に取り組み、級数の収束・発散を判別でき、級数の和が計算できるようになること

3指数関数、対数関数、三角関数の基本性質につい 予習：指数関数、対数関数、三角関数の基本性質てについて理解すること
復習：授業中の説明を基に、指数関すう、対数関数、三角関数のグラフの概形が描けるようになること

4三角関数の加法定理と逆関数について

予習：三角関数の加法定理について理解すること
復習：授業中の説明を基に、三角関数の加法定理の証明を理解し、三角関数の逆関数のグラフの概形が描けるようになること

5関数の極限、片側極限について

予習：関数の極限、片側極限について理解すること
復習：授業中に出された練習問題に取り組み、様々な関数の極限を計算できるようになること

6連測関数について

予習：関数の連続性について理解すること
復習：指数関数、対数関数、三角関数の連続性について証明できるようになること

7

中間値の定理、最大値・最小値の原理

8

まとめと試験

予習：中間値の定理、最大値・最小値の定理について理解しておくこと
復習：中間値の定理、最大値・最小値の定理の証
明を理解すること
第１回から第７回の授業内容について、復習してお
くこと。

276

備考

科目名／Course Title

数学基礎A1／Fundamentals of Mathematics A1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

家富 洋
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G5005
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
微分積分学は，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然科学，工学，社会科学などの多くの分野の基礎科目になっている。この講義では，１変数の微分積分学の基礎的内容を微分法とその応用まで学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
１変数の微分積分学における基礎的な定理・公式について、微分法までのそれらを利用できるようになり、計算を通して基礎的事項を理解すること。（ただし，単に「計算できる」だけではなく，その“意味”も理解すること．）
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
典型的な数列と級数について収束・発散の判定や極限・和を求めることができ、逆三角関数程度までの初等関数の導関数を求められること。初等関数の増減を調べてグラフの概形を描くなどの応用ができること。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，II，A，B を履修していること。または，それと同等の学力を有すること。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを使用してのオンライン講義形式である。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。試験の実施は「レポート機能」を利用する。
使用テキスト／Textbooks

『要点明解
館

微分積分学

改訂版』

関連リンク／Related Links

参考文献／References

277

泉池・斉藤・羽鳥・渡邉・山田・浅野・三浦共著，培風キーワード／Keywords

備考／Notes278

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

数列と級数

2

初等的な関数登録のための条件（注意）を満たしているか確認すること。
前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにするこ
と．

3

連続関数

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにすること．

4

微分係数と導関数

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにすること．

5

合成関数の微分法，逆関数の微分法

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにすること．

6

平均値の定理とロピタルの定理

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにすること．

7

関数の増減，極大・極小，高次導関数

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにするこ
と．

8

試験
学習した内容の振り返りと，その内容に関する試
験を行う．

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにするこ
と．

279

備考

科目名／Course Title

数学基礎A1／Fundamentals of Mathematics A1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

劉 雪峰
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G5501
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
微分積分学は，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然科学，工学，社会科学などの多くの分野の基礎科目になっている．この講義では，この講義では，主に数列と１変数の微分積分学の基礎的内容を学ぶ．
科目のねらい／Course Objectives
数列及び級数の収束と発散の概念を理解すること。
数列と関数の極限を理解すること。
微分積分学（１変数）における基礎的な定理・公式について，それらを利用できるようになり，計算を通して微分積分の基礎的事項を理解すること。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
数列と関数の極限を計算できること。
関数の導関数を計算できること。
関数の概形（単調性、極値、凹凸性などを含める）を描けること。
曲線の接線を理解して、微分できること。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
授業はクラウド教育システム（CES）を使用するので、事前にCESのアカウントを作成してください。https://www.ces-alpha.org/
非対面で授業を実施するので、Zoomを使用する。
授業実施形態について／Class Format（１）授業解説の後、演習課題が用意される。次の授業までに演習課題を解いてください。演習課題の回答に自動採点システムを利用しているので、演習課題が正しく解けるまでに、繰り返して回答することができる。
（２）授業の中で、前回の解説内容に関する小テストを行う。
（３）演習課題を解くために、指定されるビデオと資料を利用して学習することがある。
（４）CESのオンラインサポート機能利用して、授業に関する質疑対応を行う。
補足：非対面で授業を実施する。担当教員はオンライン授業の実施方法に工夫している。昨年度の履修者から「オンラインではあるもののそのデメリットをあまり感じずに受講できた」という感想が寄せられた。

280

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
試験の実施はない。
毎回の授業中に小テストを行う。
小テストの実施回数をNとすると、成績の高い(N-1)回の小テストの成績の平均値を90%、演習課題の提出状況を10%で最終成績を決める。
小テストを欠席する場合、該当する小テストの成績が０点となる。
使用テキスト／Textbooks『微分積分学』泉池・斎藤・羽鳥・渡辺・山田・浅野・三浦

関連リンク／Related Links[URL:]http://xfliu.org/course/MATH2021A1A2/ [名称:]授業のホームページ[URL:]https://www.ces-alpha.org/ [名称:]クラウド教育システム（CES）

参考文献／References

適宜，講義の中で紹介する．

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

281

共著、培風館、約2,300円

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1指定されるビデオや資料を利用して勉強すること。 授業解説のビデオは随時に配布します。

1. 数列と級数
2. 初等的な関数
3. 連続関数4. 微分係数と導関数
5. 合成関数の微分法，逆関数の微分法
6. 平均値の定理とロピタルの定理
7. １変数関数の微分のまとめ
8. まとめと試験

282

備考科目名／Course Title

数学基礎B1／Fundamentals of Mathematics B1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

星 明考
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G5007
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
ベクトル，行列や連立1次方程式の解法などを学ぶ。これらは線形数学という分野に属しており，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然系および社会系諸分野の基礎科目にもなっている。
科目のねらい／Course Objectives
さまざまな分野で基礎知識となる線形数学の基礎的事項を理解する。 行列の基本的な計算，色々な行列，行列の基本変形，掃き出し法，連立1次方程式と逆行列などを学んでいく。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
行列の基本的な計算，色々な行列，行列の基本変形，掃き出し法，連立1次方程式と逆行列などを理解し，それらに関する問題が解けるようになる。また，それらを応用した問題も解決できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，II，A，B を履修していること。または，それと同等の学力を有すること。
使用テキストの「まえがき」には，テキストの特徴や数学を学習するうえでの注意が詳しく書かれているので，よく読みそのように心がけること。講義は欠席しないようにし，注意深く聴講すること。
「Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要」
授業実施形態について／Class Format「Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業と学務情報システムを用いた課題提示・質疑応答」
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
小テスト４１％，試験５９％「学務情報システムにて実施」
使用テキスト／Textbooks「線形数学」印南・田中・小島・星 共著，培風館
関連リンク／Related Links[URL:]http://mathweb.sc.niigata-u.ac.jp/~hoshi/teaching-j.html

283

参考文献／References

テキストの巻末の「関連図書」に，簡単な解説と共にいくつかの参考文献があげてある。関連リ
ンクにも参考文献があげてある。その他には適宜，講義中に紹介する。

キーワード／Keywords

備考／Notes284

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

行列，零行列、正方行列、行列の和、差、定数倍

数学は積み重ねの学問であることから各回の授業までに学習した内容を用いて授業が展開される。よって各回の授業までに学習した内容を復習し理解しておくことが必要である。
復習：授業の内容、行列，零行列、正方行列、行列の和、差、定数倍など、を理解し、小テストに備えること。

2

行列の積、n次単位行列

3

復習：授業の内容、行列の積、n次単位行列など、を理解し、小テストに備えること。
正則行列、逆行列、逆行列の応用、行列のn乗、転 復習：授業の内容、正則行列、逆行列、逆行列の応
置行列、内積と直交、対称行列、交代行列
用、行列のn乗、転置行列、内積と直交、対称行列、交代行列など、を理解し、小テストに備えること。

4

基本変形、ハミルトン・ケーリーの定理、２次形式、 復習：授業の内容、基本変形、ハミルトン・ケーリー
回転行列、対角行列の定理、２次形式、回転行列、対角行列など、を理解し、小テストに備えること。

5

連立１次方程式、行基本変形、掃き出し法、初１、ガ 復習：授業の内容、連立１次方程式、行基本変形、
ウス行列
掃き出し法、初１、ガウス行列など、を理解し、小テストに備えること。

6

掃き出し法とガウス行列、行列の階数、係数行列、 復習：授業の内容、掃き出し法とガウス行列、行列
拡大係数行列の階数、係数行列、拡大係数行列など、を理解し、小テストに備えること。

7

連立1次方程式と行列の階数、逆行列を求める

復習：授業の内容、連立1次方程式と行列の階数、逆行列を求めるなど、を理解し、小テストに備えること。

8まとめと試験

復習：これまでの授業の内容を理解し、まとめと試験に備えること。

285

備考

科目名／Course Title

数学基礎B1／Fundamentals of Mathematics B1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

小島 秀雄
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

211G5009
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部（工学部を除く）・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
ベクトル，行列や連立1次方程式の解法などを学ぶ。これらは線形数学という分野に属しており，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然系および社会系諸分野の基礎科目にもなっている。
科目のねらい／Course Objectives
線形数学は大学の初年時に学ぶ数学の分野の内、微分積分学と並びもっとも重要である。数学のみならず、自然科学のさまざまな分野で線形数学が使われている。本講義では、線形数学の内、行列とその演算、連立一次方程式について学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
線形数学に関する以下の事項を習得する。
1. 行列の演算ができるようになる。
2. 行列基本変形と行列の階数の計算ができるようになる。
3. 連立1次方程式を解くことができるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・高校で数学I，II，A，B を履修していること。または，それと同等の学力を有すること。
・理学部理学科の受講生で数学コースあるいは物理学コースに進むことを予定している方は星明考先生（水曜4限) が担当される
数学基礎B1を受講してください。
・第2タームに開講される数学基礎B2も合わせて受講することが望ましい。
・尚, 本講義はZoomにて非対面で行う。
授業実施形態について／Class Format
Zoomにて非対面で行う。使用テキストの「まえがき」には，テキストの特徴や数学を学習するうえでの注意が詳しく書かれているので，よく読みそのように心がけること。講義は欠席しないようにし，注意深く聴講すること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
期末試験(90パーセント)に加え、課題(10パーセント)を加えて評価する。尚、期末試験は非対面で実施する。

286

使用テキスト／Textbooks「線形数学」印南・田中・小島・星 共著，培風館

関連リンク／Related Links

参考文献／References

テキストの巻末の「関連図書」に，簡単な解説と共にいくつかの参考文献があげてある。その他には適宜，講義中に紹介する。

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

287

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

行列、行列の定数倍、行列の和、差に関して、講義
内容と教科書の内容を復習し、問題演習を行う。

5
6
7
8

行列の基本変形掃き出し法
連立1次方程式と逆行列まとめと試験

尚、受講生の理解度や使用する教科書の内容により、講義内容を少し変更する場合がある。
2行列の積について説明する。

3

いろいろな行列について説明する。

45行列に関してこれまでの事項をまとめ、行列の適用例について説明する。
行列の基本変形について説明する。

6

掃き出し法について説明する。

7

連立1次方程式と逆行列について説明する。

8

まとめと期末試験

行列の積に関して予習と復習を行い、講義終了後は対応する部分の問題演習を行う。
種々の行列に関して予習と復習を行い、講義終了後は対応する部分の問題演習を行う。
行列に関して、第1章の内容を復習し、教科書の章末問題を解く。
行列の基本変形予習と復習を行い、講義終了後は対応する部分の問題演習を行う。
掃き出し法に関して予習と復習を行い、講義終了後は対応する部分の問題演習を行う。
連立1次方程式に関して予習と復習を行い、講義終了後は対応する部分の問題演習を行う。
これまでの講義内容を復習し、期末試験に備える。

288

備考

科目名／Course Title

数学基礎B1／Fundamentals of Mathematics B1

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

田中 環
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term2

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213G5503
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students
この科目は，第4タームの数学基礎B2（214G5504）の学習に必要な科目です。
できる限り，2つを連続して履修しましょう。
既に一方の単位を取得している等の場合は，どちらか一方だけでも構いませんが，
数学基礎B2での授業は数学基礎B1の理解を前提に進めるので注意して下さい。
科目の概要／Course Outline
ベクトル，行列や連立1次方程式の解法などを学びます。これらは線形数学という分野に属していて，数学における重要な基礎科
目であるばかりでなく，自然系および社会系諸分野の基礎科目にもなっています。
科目のねらい／Course Objectives
線形数学は大学の初年時に学ぶ数学の分野の内，微分積分学と並びもっとも重要です。数学のみならず，自然科学のさまざまな分野で線形数学が使われています。本講義では，線形数学の内，行列とその演算，連立一次方程式について学びます。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
線形数学に関する以下の事項を習得します。
1. 行列の演算ができるようになる。
2. 行列の基本変形と行列の階数の計算ができるようになる。
3. 連立1次方程式を解くことができるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，II，A，B を履修していること。または，それと同等の学力を有すること。
できれば，第4タームの数学基礎B2（214G5504）も聴講してください。
なお，今年度は，非対面（オンライン）授業となり，各自で受講できるように情報機器端末およびインターネット環境を準備しましょう。学務情報システムの連絡機能でアクセス先のURLを連絡します。また，小テストや期末試験の解答用紙を印刷・スキャンできるよ
うなプリンタを用意しておくとよいでしょう。
授業実施形態について／Class Format
基本的に，今年度は非対面（オンライン）で「講義」の授業を行います。授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知します。
また，授業の最後に毎回，小テストを行いますので，必ず予習をしてきてください。小テストについては，授業終了後289

に自己採点して分かっているところとそうでないところを明確にして再提出してもらう方式です。これにより，分からないところを放置しない習慣をつけてもらいます。
使用テキストの「まえがき」には，テキストの特徴や数学を学習するうえでの注意が詳しく書かれていますから，よく読みそのように心がけること。毎回小テストが実施され確実に講義内容が身に付くように計画されていますので，前もって予習を行い，講義は欠席しないようにしましょう。また，注意深く聴講し，提出される演習問題を積極的に解くことが理解への早道です。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
行列の演算，行列の基本変形，連立1次方程式の解法と逆行列に関する小テストと総合テストにより評価します。小テスト３０％，
総合テスト７０％。
小テストと総合テストは，非対面（オンライン）で行います。小テストの添削提出については，再度問題を解き直すなどして，ちゃんと復習しているかどうかを評価します。また，総合テストは，前もって解答用紙を学務情報システムを通じて配布し，試験当日に問題用紙を配布します。
使用テキスト／Textbooks「要点明解 線形数学」印南・田中・小島・星・吉原 共著，培風館，2,420円（税込）
関連リンク／Related Links[URL:]http://m.sc.niigata-u.ac.jp/~prtana/[名称:]担当授業のページ

参考文献／References

テキストの巻末の「関連図書」に，簡単な解説と共にいくつかの参考文献が挙げてあります。それらを参考にして実際に内容を調べて各自にあったものを選ぶとよいと思います。

キーワード／Keywords

線形数学

備考／Notes

理系科目【オフィスアワー】随時（メール，Zoom など）【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

行列

基本変形

連立1次方程式；

290

非対面型授業授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

第1章 行列
1.1 行列，行列の定数倍，行列の和，差教科書を準備し，1.1節を予習すること。
第２回目から確認テストを行うので，復習も必ず行うこと。

2

第1章 行列
1.2 行列の積

1.2 節を予習し，行列の和と積を計算できるように 小テスト[1]すること。最後に，行列を含んだ計算問題の確認テストを行います。

3

第1章 行列1.3 いろいろな行列

1.3 節を予習し，正則行列や転置行列の性質を理 小テスト[2]解しておくこと。それらの性質を使って （簡単な）証明を行う作業を学習します。 最後に，行列の積の正則性や交代行列と対称行列に関する小テストを
行います。

4

第2章 連立１次方程式
2.1 行列の基本変形

2.1 節を予習して，「行列の基本変形」を理解して 小テスト[3]おくこと。最後に，小テストで指示通り基本変形ができるかどうかを確認します。

5

第2章 連立１次方程式
2.2 掃き出し法

6

第2章 連立１次方程式
2.3 連立1次方程式と逆行列

7

復習

2.2 節を予習し，教科書の2.2節の問題をやってき 小テスト[4]ましょう。レポートにする予定です。小テストで，掃き出し法でガウス行列を求めることができるかどうかを確認します。
2.3 節を予習し「連立１次方程式」について，行基 小テスト[5]本変形による解き方を理解しておくこと。小テスト
で，解が一つに決まらない場合にどのように表現す
るか，を確認します。
レポートと小テスト[6]を返却します。授業評価アン 小テスト[6]ケートを行います。連立１次方程式の解き方を利用して，逆行列を求める方法を学習します。教科書
４４ページから４６ページを予習すること。

8

まとめと筆記試験

筆記試験を行うので，これまでの内容を復習して，小テストや教科書の問題に取り組むこと。試験終了後に，解答例を示して理解を深めます。

291

備考

科目名／Course Title

数学基礎A2／Fundamentals of Mathematics A2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G5004
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
微分積分学は，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然科学，工学，社会科学などの多くの分野の基礎科目になっている。この講義では，１変数の積分法および２変数の微分積分学の基礎的内容を学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
１変数の積分法および２変数の微分積分学における基礎的な定理・公式について，それらを利用できるようになり，計算を通して基礎的事項を理解すること。これ以降の数学や他の学問への応用を学ぼうとするときに最低限必要である。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1変数関数の積分および2変数関数の偏導関数について基本的な計算をすることができ、曲面の接平面・法線、極値問題などへの応用ができること。また、2重積分について基本的な計算をすることができ、空間図形の体積などへの応用ができること。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
数学基礎A1の内容を十分に理解していること。Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
Zoomによるオンライン講義形式。予習・復習を行い、自分の頭を使って考え、自分の手を動かして計算してみること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
各章の終わりにレポートを出します（非対面形式）。レポート100%
使用テキスト／Textbooks

『要点明解
館

微分積分学

改訂版』

関連リンク／Related Links

292

泉池・斉藤・羽鳥・渡邉・山田・浅野・三浦

共著，培風参考文献／References

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes293

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

微分係数と導関数

予習：平均変化率、微分係数、導関数について理解しておくこと
復習：微分の基本公式や、三角関数、指数関数、対数関数の導関数が求まれるようになること

2

不定積分

3

置換積分、部分積分

予習：原始関数、不定積分について理解しておくこと
復習：不定積分の基本公式について理解しておくこと
予習：置換積分、部分積分について理解すること
復習：授業中に出された練習問題に取り組み、置
換積分、部分積分の計算ができるようになること

4

有理関数、三角関数の不定積分

予習：有理関数、三角関数の不定積分の計算方法について理解すること
復習：授業中に出された練習問題に取り組み、有理関数、三角関数の不定積分の計算ができるよう
になること

5

無理関数の不定積分

予習：無理関数の不定積分の計算方法について理解すること復習：授業中に出された練習問題に取り組み、無理関数の不定積分の計算ができるようになること

6

定積分

予習：定積分について理解すること
復習；定積分の基本定理、積分の平均値定理の証
明を理解すること

7

微分積分学の基本定理

予習：微分積分学の基本定理について理解すること
復習：授業中に出された練習問題に取り組み、定積分の部分積分、置換積分の計算ができるようになること

8

まとめと期末試験

第１回から第７回の授業内容について、復習してお
くこと。

294

備考

科目名／Course Title

数学基礎A2／Fundamentals of Mathematics A2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

家富 洋
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G5006
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
微分積分学は，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然科学，工学，社会科学などの多くの分野の基礎科目になっている。この講義では，１変数の積分法および２変数の微分積分学の基礎的内容を学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
１変数の積分法および２変数の微分積分学における基礎的な定理・公式について，それらを利用できるようになり，計算を通して基礎的事項を理解すること。これ以降の数学や他の学問への応用を学ぼうとするときに最低限必要である。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1変数関数の積分および2変数関数の偏導関数について基本的な計算をすることができ、曲面の接平面・法線、極値問題などへの応用ができること。また、2重積分について基本的な計算をすることができ、空間図形の体積などへの応用ができること。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
数学基礎A1の内容を十分に理解していること。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを使用してのオンライン講義形式である。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末に実施する理解度試験により評価する。試験の実施は「レポート機能」を利用する。
使用テキスト／Textbooks

『要点明解
館

微分積分学

改訂版』

関連リンク／Related Links

295

泉池・斉藤・羽鳥・渡邉・山田・浅野・三浦

共著，培風参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes296

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

不定積分

2

種々の関数の不定積分登録のための条件（注意）を満たしているか確認すること．
前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにすること．

3

定積分とその応用

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにするこ
と．

4

2変数関数

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにすること．

5

2変数関数の微分

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにすること．

6

高次の偏導関数，極大・極小

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにするこ
と．

7

2重積分

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにするこ
と．

8

試験
学習した内容の振り返りと，その内容に関する試
験を行う．

前回の講義内容（板書）を理解し，何も見ないで再現できるようになるまでノートに書けるようにするこ
と．

297

備考

科目名／Course Title

数学基礎A2／Fundamentals of Mathematics A2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

劉 雪峰
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

214G5502
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
微分積分学は，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然科学，工学，社会科学などの多くの分野の基礎科目になっている。この講義では，１変数の積分法および２変数の微分積分学の基礎的内容を学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives(1) 関数の積分（原始関数）と微分の関係を理解すること。
(2) 微分積分学における基礎的な定理・公式（部分積分の公式など）について，それらを利用できるようになり，計算を通して微分積分の基礎的事項を理解すること。
(3) ２変数関数の微分と積分の概念を理解すること。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives(1) １変数関数の不定積分と積分を計算できること。
(2) ２変数関数の微分を理解して、２重積分について基本的な概念を理解して、計算できること。
(3) 積分を利用して面積や体積を計算できること。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
数学基礎A1の内容を十分に理解していること。
授業はクラウド教育システム（CES）を使用するので、事前にCESのアカウントを作成してください。https://www.ces-alpha.org/
非対面で授業するので、Zoomを使用する。

授業実施形態について／Class Format（１）授業解説の後、演習課題が用意される。次の授業までに演習課題を解いてください。演習課題の回答に自動採点システムを利用しているので、演習課題が正しく解けるまでに、繰り返して回答することができる。
（２）授業の中で、前回の解説内容に関する小テストを行う。
（３）演習課題を解くために、指定されるビデオと資料を利用して学習することがある。
（４）CESのオンラインサポート機能利用して、授業に関する質疑対応を行う。

298

補足：非対面で授業を実施する。担当教員はオンライン授業の実施方法に工夫している。昨年度の履修者から「オンラインではあ
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
試験の実施はない。
毎回の授業中に小テストを行う。
小テストの実施回数をNとすると、成績の高い(N-1)回の小テストの成績の平均値を90%、演習課題の提出状況を10%で最終成績を決める。
小テストを欠席する場合、該当する小テストの成績が０点となる。
使用テキスト／Textbooks『微分積分学』泉池・斎藤・羽鳥・渡辺・山田・浅野・三浦

関連リンク／Related Links[URL:]http://xfliu.org/course/MATH2020A1A2/ [名称:]授業のホームページ[URL:]https://www.ces-alpha.org/ [名称:]クラウド教育システム（CES）

参考文献／References

適宜，講義の中で紹介する．

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

299

共著、培風館、約2,300円

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1指定されるビデオと資料を利用して勉強してください。

1. 面積と積分
2. 不定積分と定積分
3. 種々の関数の積分の計算
3. 定積分とその応用
4. 2変数関数
5. 2変数関数の微分6. 高次の偏導関数，極大・極小
7. 2重積分
8. 小テスト300

備考科目名／Course Title

数学基礎B2／Fundamentals of Mathematics B2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

星 明考
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G5008
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
理学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
ベクトル，行列や連立1次方程式の解法などを学ぶ。これらは線形数学という分野に属しており，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然系および社会系諸分野の基礎科目にもなっている。
科目のねらい／Course Objectives
さまざまな分野で基礎知識となる線形数学の基礎的事項を理解する。 行列式の定義，行列式の計算法，行列式の展開，行列の対角化，正規直交化法と直交対角化法，基底と座標などを学んでいく。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
行列式の定義，行列式の計算法，行列式の展開，行列の対角化，正規直交化法と直交対角化法，基底と座標などを理解し，それらに関する問題が解けるようになる。また，それらを応用した問題も解決できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，II，A，B を履修していること。または，それと同等の学力を有すること。数学基礎B1の続きであるため， 数学基礎B1をまず履修すること。
使用テキストの「まえがき」には，テキストの特徴や数学を学習するうえでの注意が詳しく書かれているので，よく読みそのように心がけること。講義は欠席しないようにし，注意深く聴講すること。
「Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要」
授業実施形態について／Class Format「Zoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業と学務情報システムを用いた課題提示・質疑応答」
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
小テスト４１％，試験５９％「学務情報システムにて実施」
使用テキスト／Textbooks「線形数学」印南・田中・小島・星 共著，培風館
関連リンク／Related Links[URL:]http://mathweb.sc.niigata-u.ac.jp/~hoshi/teaching-j.html

301参考文献／References

テキストの巻末の「関連図書」に，簡単な解説と共にいくつかの参考文献があげてある。関連リ
ンクにも参考文献があげてある。その他には適宜，講義中に紹介する。

キーワード／Keywords

備考／Notes302

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

行列式の定義、行列式の計算法

2

行列式の計算法（つづき）、行基本変形

数学は積み重ねの学問であることから各回の授業までに学習した内容を用いて授業が展開される。よって各回の授業までに学習した内容を復習し理解しておくことが必要である。
復習：授業の内容、行列式の定義、行列式の計算法など、を理解し、小テストに備えること。
復習：授業の内容、行列式の計算法（つづき）、行
基本変形など、を理解し、小テストに備えること。

3

行列式の展開、行列の積の行列式、余因子、余因 復習：授業の内容、行列式の展開、行列の積の行
子展開、余因子行列
列式、余因子、余因子展開、余因子行列など、を理解し、小テストに備えること。

4n次元数ベクトル、n次元数ベクトル空間、対角行 復習：授業の内容、n次元数ベクトル、n次元数ベク列、行列の対角化、対角化可能、固有値、固有ベク トル空間、対角行列、行列の対角化、対角化可能、
トル、固有空間
固有値、固有ベクトル、固有空間など、を理解し、小テストに備えること。
行列の対角化、直交行列、行列の直交対角化、対 復習：授業の内容、行列の対角化、直交行列、行列
称行列の直交対角化、内積の直交対角化、対称行列の直交対角化、内積など、を理解し、小テストに備えること。

5

6

コーシー・シュワルツの不等式、ベクトルのなす角、 復習：授業の内容、コーシー・シュワルツの不等式、直交、正射影、直交成分、グラム・シュミットの正規 ベクトルのなす角、直交、正射影、直交成分、グラム
直交化法、行列の直交対角化
・シュミットの正規直交化法、行列の直交対角化な
ど、を理解し、小テストに備えること。

7

座標、正規直交座標、標準基底、正規直交基底、
線形写像、線形変換、行列のベキの計算と応用

8

まとめと試験

復習：授業の内容、座標、正規直交座標、標準基底、正規直交基底、線形写像、線形変換、行列のベキの計算と応用など、を理解し、小テストに備えること。
復習：これまでの授業の内容を理解し、まとめと試験に備えること。

303

備考

科目名／Course Title

数学基礎B2／Fundamentals of Mathematics B2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

小島 秀雄
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

212G5010
2021年度／Academic Year 第2ターム／the second term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部（工学部を除く）・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
ベクトル，行列や連立1次方程式の解法などを学ぶ。これらは線形数学という分野に属しており，数学における重要な基礎科目であるばかりでなく，自然系および社会系諸分野の基礎科目にもなっている。
科目のねらい／Course Objectives
線形数学は大学の初年時に学ぶ数学の分野の内、微分積分学と並びもっとも重要である。数学のみならず、自然科学のさまざまな分野で線形数学が使われている。本講義では、数学基礎B1に続き、線形数学における行列式の理論、行列の対角化、および、行列の理論の応用について学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
線形数学における、次の事項を習得する。
1. 行列式の計算ができるようになり、行列式を用いた正則行列の逆行列を計算できるようになる。
2. 行列の固有値と固有ベクトルの計算ができるようになる。更に、行列の対角化などの計算が正しくできるようになる。
3. 行列の理論を応用した問題が解決できるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，II，A，B を履修していること。または、それと同等の学力を有すること。また、数学基礎B1の講義内容を習得していること。 尚、理学部理学科の学生で、数学プログラムまたは物理学プログラムへの配属を希望する方は星明考先生が担当される数学
基礎B2(水曜4限)を受講すること。尚, 本講義はZoomにて非対面で行う。
授業実施形態について／Class Format
Zoomにて非対面で行う。使用テキストの「まえがき」には，テキストの特徴や数学を学習するうえでの注意が詳しく書かれているので，よく読みそのように心がけること。講義は欠席しないようにし，注意深く聴講すること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
期末試験(90パーセント)と課題(10パーセント)により総合的に評価する。尚、期末試験は非対面で実施する。
使用テキスト／Textbooks「線形数学」印南・田中・小島・星 共著，培風館 (使用する教科書を変更する可能性がある。）

304

関連リンク／Related Links

参考文献／References

テキストの巻末の「関連図書」に，簡単な解説と共にいくつかの参考文献があげてある。その他には適宜，講義中に紹介する。

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

305

授業計画詳細／Course
No 内容
1

2
3
4
5
6
7
8

授業時間外の学修

行列式の定義について説明する。

備考

行列式の定義に関して予習と復習を行い、講義終 尚、受講生の理解度や了後は問題演習を行う。
使用する教科書により、講義内容を少し変更する場合がある。詳しくは初回の講義時に説明する。
行列式の計算法について説明する。
行列式の計算法に関して予習と復習を行い、講義終了後は問題演習を行う。
行列式の展開について説明する。
行列式の展開に関して予習と復習を行い、講義終了後は問題演習を行う。
行列式に関する補足事項を説明し、行列式に関す 行列式に関して、第3章の内容を復習し、教科書のるこれまでのまとめを行う。
章末問題を解く。
行列の対角化について説明する。
行列の対角化に関して予習と復習を行い、講義終了後は問題演習を行う。
正規直交化法と直交対角化法について説明する。 正規直交化法と直交対角化法に関して予習と復習を行い、講義終了後は問題演習を行う。
基底と座標について説明する。
基底と座標に関して予習と復習を行い、講義終了
後は問題演習を行う。
まとめと期末試験
これまでの講義内容を復習し、期末試験に備える。

306

科目名／Course Title

数学基礎B2／Fundamentals of Mathematics B2

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

田中 環
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「医学物理学基礎」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term2

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

214G5504
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位自然系共通専門基礎／Introduction to Natural
Sciences
数学・統計学／Mathematics andStatistics
138

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
自然系学部・他（工学部を除く）
聴講指定等／Designated Students
この科目は，第3タームの数学基礎B1（213G5503）の続きです。
できる限り，2つを連続して履修しましょう。
既に一方の単位を取得している等の場合は，どちらか一方だけでも構いませんが，
数学基礎B2での授業は数学基礎B1の理解を前提に進めるので注意して下さい。
科目の概要／Course Outline
ベクトル，行列や連立1次方程式の解法などを学びます。これらは線形数学という分野に属していて，数学における重要な基礎科
目であるばかりでなく，自然系および社会系諸分野の基礎科目にもなっています。
科目のねらい／Course Objectives
線形数学は大学の初年時に学ぶ数学の分野の内，微分積分学と並びもっとも重要です。数学のみならず，自然科学のさまざまな分野で線形数学が使われています。本講義では，線形数学の内，行列式や行列の対角化などの計算法について学びます。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
線形数学に関する以下の事項を習得します。
1. 行列式の計算ができるようになり，行列式の性質を理解し応用できるようになる。
2. 行列の固有値と固有ベクトルを行基本変形で求めることができるようになる。
3. 行列の対角化ができ，それを応用できるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，II，A，B を履修していること。または、それと同等の学力を有すること。また，数学基礎B1の講義内容を習得していること。
なお，今年度は，非対面（オンライン）授業となり，各自で受講できるように情報機器端末およびインターネット環境を準備しましょう。学務情報システムの連絡機能でアクセス先のURLを連絡します。また，小テストや期末試験の解答用紙を印刷・スキャンできるよ
うなプリンタを用意しておくとよいでしょう。
授業実施形態について／Class Format
基本的に，今年度は非対面（オンライン）で「講義」の授業を行います。授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知します。
また，授業の最後に毎回，小テストを行いますので，必ず予習をしてきてください。小テストについては，授業終了後に自己採点して分かっているところとそうでないところを明確にして再提出してもらう方式です。これにより，分から307

ないところを放置しない習慣をつけてもらいます。
使用テキストの「まえがき」には，テキストの特徴や数学を学習するうえでの注意が詳しく書かれていますから，よく読みそのように心がけること。毎回小テストが実施され確実に講義内容が身に付くように計画されていますので，前もって予習を行い，講義は欠席しないようにしましょう。また，注意深く聴講し，提出される演習問題を積極的に解くことが理解への早道です。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
行列とその演算に関する小テスト，連立方程式の解法と逆行列に関する小テストと総合テストにより評価します。小テスト３０％，総合テスト７０％。
小テストと総合テストは，非対面（オンライン）で行います。小テストの添削提出については，再度問題を解き直すなどして，ちゃんと復習しているかどうかを評価します。また，総合テストは，前もって解答用紙を学務情報システムを通じて配布し，試験当日に問題用紙を配布します。
使用テキスト／Textbooks「要点明解 線形数学」印南・田中・小島・星・吉原 共著，培風館，2,420円（税込）
関連リンク／Related Links[URL:]http://m.sc.niigata-u.ac.jp/~prtana/[名称:]担当授業のページ

参考文献／References

テキストの巻末の「関連図書」に，簡単な解説と共にいくつかの参考文献が挙げてあります。それらを参考にして実際に内容を調べて各自にあったものを選ぶとよいと思います。

キーワード／Keywords

線形数学 行列式 行列式の展開
化； 非対面型授業

備考／Notes

理系科目【オフィスアワー】随時（メール，Zoom など）【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

308

固有値と固有ベクトル行列の対角化

正規直交対角

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

第３章 行列式
3.1 行列式の定義

数学基礎B1の筆記試験の解説を最初に行います 初回から確認テストを。3.1節を予習すること。
行うので，予習を必ず行ってから授業に臨んで下さい。小テスト[1]2

第３章 行列式
3.2 行列式の計算法

3.2節を予習して，行列式について，他の行の定数 小テスト[2]倍を加えても行列式の値が変わらない性質（定理3.8）がなぜ成り立つのか考えて見よう。

3

第３章 行列式
3.3 行列式の展開
第４章 行列の対角化
4.1 行列の対角化
第４章 行列の対角化
4.2 正規直交化法と直交対角化法
第４章 行列の対角化
4.2（続き） 正規直交化法と直交対角化法

3.3節を予習して，余因子の計算をいくつかの例で 小テスト[3]やってみよう。
4.1節を予習し，固有値・固有ベクトルの概念をと 小テスト[4]らえておくこと。
4.2節を予習し，２つのベクトルの内積の考え方を 小テスト[5]理解しておくこと。
連立方程式の基本変形の復習を行い，「正規直交 小テスト[6]化法」，「直交行列による対角化」について理解を深めておくこと。

7

第５章行列の応用
5.1 行列のベキの計算とその応用

直交行列による対角化をよく復習しておくこと。5.1 小テスト[7]
節を予習して，行列のべき乗について理解を深めておくこと。

8

まとめと筆記試験

筆記試験を行うので，これまでの内容を復習して，小テストや教科書の問題に取り組むこと。試験終了後に，解答例を示して理解を深めます。

4
5
6

309

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ I／Mathematical Bases for Engineering AI

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高橋 剛
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

金/Fri

4 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

211G6001
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
100

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部(融合領域)･他（理学部を除く)
聴講指定等／Designated Students
定員を超えた場合は, 工学部工学科融合領域分野の学生を優先する。
理学部の学生は聴講を許可しません。同様の内容で理学部向けの科目がありますので，そちらを聴講してください。
科目の概要／Course Outline
理工学の諸学問・技術を学ぶための素養として，微分積分学は必要不可欠である。この科目では，高校までの数学を前提にして,1変数関数の微分法と積分法を中心に概説する。
科目のねらい／Course Objectives
1. 数列の極限や関数の極限・連続性の概念を理解する。
2. 1変数関数の微分に関して，基本的定理(平均値の定理，テイラーの定理等)を理解し，計算ができるようになる。
3. 1変数関数の不定積分と定積分の概念を理解し，積分の計算ができるようになる。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1. 数列の極限や関数の極限の計算ができる。
2. 1変数関数の導関数が計算できる。
3. 1変数関数の微分に関する基本的定理(平均値の定理，テイラーの定理等)を理解する。
4. 1変数関数の不定積分と定積分の概念を理解し，積分の計算ができるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，Ⅱ，Ⅲ，A，Bを履修していること、またはこれらと同等の学力を有することが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
実施形態：講義
・講義の後は各自講義内容に対応する教科書の内容を復習し，演習問題を解くこと.
・まず、わからないときは納得行くまでよく考えること。友人と議論し合い理解を深めること。それでもわからない場合は教員に相談すること.
・正しく計算・議論ができるように、自分で書いた解答を積極的に友人に確認してもらうこと.
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
６０点以上を合格とする。
８回の小レポートによる。各レポートは５点満点で採点する。
（5：とても良い, 4：良い, 3：普通, 2：いまいち, 1：ひどい, 0：未提出）
成績は小テストの合計点の2.5倍とする。

310

使用テキスト／Textbooks

越昭三監修, 高橋泰嗣, 加藤幹雄著

微分積分概論 [新訂版]サイエンス社 1,750 円

関連リンク／Related Links

参考文献／References

講義中に適宜説明する。

キーワード／Keywords

極限、１変数の微分、１変数の積分

備考／Notes【質問を受け付ける方法】
質問を歓迎します。ただし、その前に自分でよく考えることと、友人同士で議論することをより強く推奨します。emailなどによりアポイントメントを取った後、要望により、emailによる質疑応答、またはZoomを使用しての面談をします。
【お願い】1.ながら聴講をしない。授業に集中してください。
2.ノートを取ってください。オンラインでの講義でも眠くならずに、授業に集中するために。
3.チャット、もしくは音声・画像での質問を積極的にしてください。
4.zoomのIDとパスワードはSNSなどにアップしないでください。部外者に講義を妨害されないために。
５.試験はしません。小レポートを必ず期日までに提出してください。
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」
Zoomによるオンライン講義です。
Zoomの接続情報は、初回授業開始の前日までに、学務情報システムの連絡通知により通知し
ます。

311

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要と数列の極限

高校までの数学、特に数学III内の微分積分のところを復習する。

2

数列の極限

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.1-7を一通り読んで、理解が難しい部分
がどこなのか整理しておく。

3関数の極限と連続

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 8-13を一通り読んで、理解が難しい部
分がどこなのか整理しておく。

4

逆関数

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 14-18を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

5

微分法

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 21-35を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

6

テーラー展開前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 36-45を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

7

微分の応用

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 46-51を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

8微分の応用、凸関数

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 52-59を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

9

積分の定義

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 82-85を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

10 定積分の基本性質と不定積分、原始関数

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 63-69を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

11 有理関数の積分

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 70-75を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

12 三角関数、無理関数の積分

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 76-81を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

13 広義積分

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 90-95を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

14 積分の応用

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp. 96-103を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

15 １回から１４回までの内容に関して復習する。

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書 p.19 演習問題1-A, pp. 60-61演習問題
2-A, pp.104-105 演習問題3-Aを解いて、自分で理解している部分としていない部分を整理する。

312

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ I／Mathematical Bases for Engineering AI

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永幡 幸生
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1,

金/Fri

1 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212G6008
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（力学系)･他
聴講指定等／Designated Students
コロナにより期末試験が行えない状況の間は工学部のみとする。
科目の概要／Course Outline
理工学の諸学問・技術を学ぶための素養として、微分積分学は必要不可欠である。この科目では，高校までの数学を前提にして、1変数関数の微分法と積分法を中心に概説する。
科目のねらい／Course Objectives
1.数列の極限や関数の極限・連続性の概念を理解する。
2.1変数関数の微分に関して、基本的定理(平均値の定理，テイラーの定理等)を理解し、計算ができるようになる。
3.1変数関数の不定積分と定積分の概念を理解し、積分の計算ができるようになる。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1. 数列の極限や関数の極限の計算ができる。
2. 1変数関数の導関数が計算できる。
3. 1変数関数の微分に関する基本的定理(平均値の定理、テイラーの定理等)を理解する。
4. 1変数関数の不定積分と定積分の概念を理解し、積分の計算ができるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，Ⅱ，Ⅲ，A，Bを履修していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
1.zoomによる遠隔授業を行う。
2.毎回レポートを出題する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポートにより評価する。
詳細は第１回の講義のときに説明する。
使用テキスト／Textbooks
越 昭三監修, 高橋泰嗣, 加藤幹雄著 微分積分概論 サイエンス社 1,750 円
関連リンク／Related Links

参考文献／References313

キーワード／Keywords

極限、１変数の微分、１変数の積分

備考／Notes

質問はメールで随時受け付ける。zoomなどでマイクやチャットを通して質問したい場合は授業の前後の時間を有効に使うように。

314

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要と数列の極限

2

数列の極限

3

関数の極限と連続

4

逆関数

5

微分法

6

テーラー展開

7

微分の応用

8

微分の応用、凸関数

9

積分の定義

教科書の対応する部分を読んでおく。
高校までの数学を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
前回までの授業内容を復習する。

10 定積分の基本性質と不定積分、原始関数
11 有理関数の積分
12 三角関数、無理関数の積分
13 広義積分
14 積分の応用
15 １回から１４回までの内容に関して復習する。

315

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ I／Mathematical Bases for Engineering AI

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

酒匂 宏樹
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
4
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212G6009
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（情報電子a)･他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
一変数関数の微分積分学を学ぶ。工学においても科学においても数学の知識は不可欠で、本講義はその出発点となる。微分積分学は様々な方法でとらえることができるが、この講義ではテイラー展開など近似の理論を重視する。授業の後半では積分について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
1. 関数の概念について理解を深める。微分係数について理解し近似計算に応用する。
2. 対数関数などの初等関数について理解を深める。
3. 指数関数・三角関数・オイラーの公式について理解する。
4. 微分積分学の基本定理について理解を深め、定積分の計算に応用する。
5. 滑らかな関数の多項式近似について学ぶ。その誤差について考察する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1. 微分係数を用いて近似計算ができるようになる。
2. 対数関数などの初等関数がなぜ広く応用されているのか説明できるようになる。
3. オイラーの公式について説明できるようになる。
4. 微分積分学の基本定理がなぜ成り立つのか説明できるようになる。
5. 滑らかな関数の多項式近似を用いて近似計算ができるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
特になし。講義内容を難しいと感じる場合もあるかもしれないが、その場合には遠慮せず相談してほしい。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを用いたリアルタイム・オンライン講義の予定。Zoom Meeging ID とパスコードを、学務情報システム経由でお知らせする。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
出席は取らない。原則としてレポート課題により成績をつける。

316

使用テキスト／Textbooks

一変数関数の微分法、積分法、テイラー展開について扱っている本を一冊買うことを強くお勧めする。たとえば培風館から出版されている水本久夫著「微分積分学の基礎」などがある。他に買いたい本が見つかったらその本を買ったほうがいい。

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

数学を楽しんでほしい。授業以外にじっくり数学について考える時間を確保しよう。質問はいつでも大歓迎。授業の進度が早いと感じた場合には「ちょっとまってください」などと発言してほしい。

317

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1
2

授業の概要 数学と論理
対数法則とその帰結

3
4
5
6
7
8

対数関数
指数関数
指数法則
三角関数
オイラーの公式
定積分 微分積分学の基本定理

高等学校の微分積分学を復習しておくとよい
指数法則・対数法則ときいて何のことかわからな
い学生は要注意。予め調べておこう。
前回授業の内容を復習しておくとよい
前回までの授業の内容を復習しておくとよい
前回までの授業の内容を復習しておくとよい
前回までの授業の内容を復習しておくとよい
オイラーの公式について予習しておこう。
定積分の計算方法について知っている人は復習しておこう。知らない人は予習しておこう。
前回までの授業の内容を復習しておくとよい
逆三角関数の微分公式について復習しておこう。

9 置換積分
10 逆三角関数を用いた積分の計算
11 広義積分の収束と発散

前回までの授業の内容を復習しておくとよい。広義
積分について教科書等で予習しておくとよい。

12 関数の多項式近似
13 剰余項の積分表示
14 テイラー展開
15 予備日(復習、微分方程式の紹介、など)

前回までの授業の内容を復習しておくとよい
前回までの授業の内容を復習しておくとよい
前回までの授業の内容を復習しておくとよい
前回までの授業の内容を復習しておくとよい

318

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ I／Mathematical Bases for Engineering AI

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

管野 政明
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
4
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212G6010
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
120

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部工学科(情報電子b•建築)
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
この科目では，微分方程式，複素関数論，ベクトル解析など数学の重要な分野の理解や理工学の様々な問題に対する数理的解法に必要不可欠である微分積分学の基礎事項を学ぶ．
科目のねらい／Course Objectives
微分法・積分法の基本的考えを習得し，今後学ぶであろう科目のための確固たる基礎を築く．具体的には，数列や関数の極限を求められる，関数の連続性を説明できる，関数の微分を行え，またその結果より，関数の挙動を説明できる，積分を行うことにより面積の計算ができるようになることなどを目標とする．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・数列の極限，関数の連続性などの基礎概念を説明できる．
・1変数関数の微分計算ができる．
・1次関数近似の考え方を説明できる．
・微分に関する基本定理を説明でき，実際の計算等に応用できる．
・1変数関数の積分計算ができる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I, II, III, A, B を履修していることが望ましい．
授業実施形態について／Class Format
1. YouTubeによる動画配信型授業である．
2. 授業 2 回ごとに 2 回分の授業に関するレポート課題を課す．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
課題の提出状況及び提出物の内容に基づき評価を行う．
(なお，状況が許せば／環境が整えば期末試験を実施する．その場合は課題 50%，期末試験 50%の比重で評価を行う予定．試験の実施等に関しては，10回目の授業を目途に決定・通知する．)
使用テキスト／Textbooks
越 昭三 監修，高橋 泰嗣，加藤 幹雄 著，微分積分概論[新訂版]，サイエンス社 (2013)，ISBN13: 978-4781913292
関連リンク／Related Links319

参考文献／References

山根 英司 著，実例で学ぶ微積分知恵袋，日本評論社 (2009)，ISBN-13: 978-4535784581
数学セミナー編集部 編集，大学1・2年ではどんな数学を学ぶの?，日本評論社 (2009)，ISBN13: 978-4535784758

キーワード／Keywords

1変数関数の微分・積分

備考／Notes

オフィスアワー
水 16:30-17:30，工学部A棟 4F A405 (管野 政明)【授業実施形態】「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」

320

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

この講義の位置づけ・概要を理解し，また高校で学んできた微分積分の習熟度の確認を行なう．

2

微分積分学の基礎となる実数の集合に関する基 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 1-7)
礎事項を理解する．また，証明の基礎手法の復習
を行なう．

3

上限・下限，上界・下界の概念を理解する．ε-δ 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 1-7)
論法による収束・発散の定義を学ぶ．
ε-δ論法を用いて高校の数学では直観的に説明 前回の授業の復習をしておく．特に，最後の部分のされていた事項の厳密な証明を学ぶ．
イメージをつかんでおく．
数列・級数の極限値に関する基礎事項，無限級数 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 179-189)の和，極限値の計算法を習得する．
1変数関数の極限値・連続性に関する諸定理を学 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 8-18)
ぶ．
1変数関数の中間値の定理，最大・最小値の定理 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 8-18)
を学ぶ．
1変数関数の微分に関する基礎事項を習得する． 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 21-31)
微分可能性・微分が関数の1次近似であることを理解し，また導関数の計算法を学ぶ．逆関数，三角関数，指数関数・対数関数およびそれらの微分を学ぶ．対数微分法を習得する．

4
5
6
7
8

9

高階の導関数，平均値の定理，ロピタルの定理，テ 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 32-39, 56イラー展開を学ぶ．
59)
10 関数の極大・極小の概念，凸関数を理解し，またそ 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 40-55)の調べ方を学ぶ．
11 1変数関数の積分に関して，積和を用いた考え方 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 63-65, 82を理解する．積分可能性，積分の平均値の定理， 85)
不定積分・原始関数，微積分学の基本定理を学ぶ．
12 部分積分法，置換積分法を習得する．広義の積分 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 66-71, 86を学ぶ．
95)
13 定積分の部分積分法，置換積分法を習得する．有 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 72-75)
理関数の積分の求め方を学習する．
14 無理関数の有理関数の積分の求め方を学習する 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 78-81)．
15 三角関数の有理関数の積分の求め方を学習する 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 76-77)．
16 期末試験321

備考科目名／Course Title

基礎数理Ａ I／Mathematical Bases for Engineering AI

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山本 征法
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

金/Fri

3 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

212G6011
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（化学材料）・他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
工学をはじめ、データを分析する学問分野において、数学の素養は欠かせない。本講義では、理工学の諸分野を学ぶ上で必須の微積分学について扱う。特に1変数函数の微積分学を学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
理工学の諸分野を学ぶ上で基礎となる微分積分を学ぶ。特に、極限による函数の近似と微分・積分の概念を理解し、またこれらの知識を介して、函数の増減などの性質を見極める能力を養う。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
極限の概念、特に函数の連続性を理解すること。初等的な函数の微分・積分の計算が出来ること。これらの知識を用いて、函数の増減やデータの大小関係などを把握できるようになることを目標とする。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I,II,IIIおよびA,Bを学んでいることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
公式を覚えるよりも計算に慣れることの方が重要です。テキストの例題や小レポートの問題などを繰り返し解いて、計算の感覚を身につけるように勉めてください。
今年度の授業は事前配布の授業ノートの読み込みと、オンラインによるリアルタイム配信を併用して実施します。
授業で取り扱う内容は全て授業ノートに記載します。
オンライン授業に必要なID・パスコードは学務情報システムで通知します。
オンライン授業では随時チャット機能を使った質問を受け付けます。もちろんメールによる質問にも対応します。
なお、通信環境の問題や、前後に対面式の別の授業が入っているなど、リアルタイム配信による受講が困難な場合は相談してください。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の講義で出す小レポート計60%、定期レポート40%で評価する。
小レポートは問題の要点を押さえているかを評価しますが、定期レポートについては細かい計算を含めて確認します。
使用テキスト／Textbooks
高橋 泰嗣、加藤 幹雄、微分積分概論[新訂版]、サイエンス社、1,890円
関連リンク／Related Links322

参考文献／References

吹田信之、神保経彦、理工系の微分積分学、学術図書出版社
高木貞治、解析概論、岩波書店

キーワード／Keywords

野本久夫、岸正倫、解析演習、サイエンス社
微分積分 極限 函数の連続性

備考／Notes323

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要。極限

高校数学の内容を復習しておくこと。2回目以降については、準備学習のために例題と小レポートを
配布する。

2

函数の極限と連続性、逆函数

第1回の内容である初等函数の極限について、配布した小レポート、テキストを中心とした例題に取り組むこと。

3

微分と導函数4

高階微分とLeibnizの公式

5

平均値の定理とTaylorの定理

第2回の内容である逆函数、特に逆三角函数に関する例題に取り組むこと。
初等函数の微分について、小レポート・テキストの例題などに取り組むこと。
指数函数、対数函数、三角函数など主要な初等函数の高階微分について、例題に取り組むこと。

6

Taylorの定理、Maclaurinの定理とその応用

7函数の増減、極値

8前半の授業振り返りと演習問題解説
中間レポート出題(1〜7回の内容)
微分と函数のグラフ

910 l'Hospitalの定理

11 不定積分と原始函数
12 置換積分と部分積分、有理函数の積分

13 定積分の導入、置換積分と部分積分
14 広義積分
15 積分の応用
16 後半の授業振り返りと演習問題解説
期末レポート出題(9〜15回の内容)

Taylorの定理を適用する際に不可欠な高階微分の具体例に取り組むこと。
函数の増減、極値の概念を理解する際に必要なTaylorの定理・Maclaurinの定理の適用例に取り組むこと。
1〜7回の授業内容を復習し、特に小レポートの例
題・問題を見直しておくこと。
函数の導函数、特に2階導函数について復習すること。
微分係数と函数のグラフの傾き、2階微分係数とグラフの凹凸について、具体例を通して復習しておくこと。
l'Hospitalの定理を適用して、具体的な極限の問
題を解くこと。
小レポートの問題・テキストの例題などを用いて、初等函数の不定積分を求める問題に取り組むこと。
不定積分のうち、特に置換積分、部分積分および有理函数の積分の問題に取り組むこと。
小レポートの問題・テキストの例題など、定積分の具体例を解くこと。
広義積分の具体的な問題に取り組むこと。
授業内容のうち、主に積分に関する部分を復習す
ること。

324

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ II／Mathematical Bases for Engineering A II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高橋 剛
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

金/Fri

4 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

214G6512
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
100

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部(融合領域)･他（理学部を除く）
聴講指定等／Designated Students
定員を超えた場合は, 工学部工学科融合領域分野の学生を優先する。
理学部の学生の聴講を許可しません。同様の内容で、理学部向けの科目がありますので、そちらを聴講してください。
科目の概要／Course Outline
理工学の諸学問・技術を学ぶための素養として，微分積分学は必要不可欠である。この科目では，基礎数理AⅠの続きとして，多変数(主に２変数)関数の微分積分を中心に概説する。
科目のねらい／Course Objectives
1.多変数関数の極限・連続性の概念を理解する。
2.多変数関数の偏微分に関する基礎的事項について理解し，偏微分，関数の極値，関数の最大最小等に関する具体的な計算ができるようになる。
3.多変数関数の(多重)積分の概念を理解し，積分の計算ができるようになる。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1. 多変数関数の極限の計算ができるようになる。
2. 多変数関数の偏微分や全微分の概念を理解し, 多変数関数の偏微分, 極値の計算ができるようになる。
3. 多変数関数の重積分の概念を理解し, 重積分の計算ができるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理AIを受講していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
実施形態：講義
・講義の後は各自講義内容に対応する教科書の内容を復習し，演習問題を解くこと.
・まず、わからないときは納得行くまでよく考えること。友人と議論し合い理解を深めること。それでもわからない場合は教員に相談すること.
・正しく計算・議論ができるように、自分で書いた解答を積極的に友人に確認してもらうこと.
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
６０点以上を合格とする。
８回の小レポートによる。各レポートは５点満点で採点する。
（5：とても良い, 4：良い, 3：普通, 2：いまいち, 1：ひどい, 0：未提出）
成績は小テストの合計点の2.5倍とする。
使用テキスト／Textbooks
越 昭三監修, 高橋泰嗣, 加藤幹雄著

325

微分積分概論 [新訂版]サイエンス社 1,750 円

関連リンク／Related Links

参考文献／References

講義中に適宜説明する。

キーワード／Keywords

２変数関数、関数の極限、関数の連続性、偏微分、全微分可能、重積分、級数

備考／Notes【質問を受け付ける方法】
質問を歓迎します。ただし、その前に自分でよく考えることと、友人同士で議論することをより強く推奨します。emailなどによりアポイントメントを取った後、要望により、emailによる質疑応答、またはZoomを使用しての面談をします。
【お願い】1.ながら聴講をしない。授業に集中してください。
2.ノートを取ってください。オンラインでの講義でも眠くならずに、授業に集中するために。
3.チャット、もしくは音声・画像での質問を積極的にしてください。
4.zoomのIDとパスワードはSNSなどにアップしないでください。部外者に講義を妨害されないために。
５.試験はしません。小レポートを必ず期日までに提出してください。
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」
Zoomによるオンライン講義です。
Zoomの接続情報は、初回授業開始の前日までに、学務情報システムの連絡通知により通知し
ます。

326

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要と２変数関数、極限、連続

2

偏微分、偏導関数

教科書pp.106-113を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。
前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.114-119を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

3

全微分と接平面

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.120-127を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

4

合成関数の偏微分

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.128-131を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

5

テイラーの定理

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.132-137を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

6

偏微分の応用：極値について

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.138-139を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

7陰関数

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.140-141を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

8

重積分定義と計算法

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.146-149を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

9

累次積分

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.150-155を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

10 変数変換

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.156-159を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

11 広義積分

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.160-163を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

12 重積分の応用

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.168-175を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

13 級数

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.179-189を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

14 整級数

前回宿題として課された問題を解く。
教科書pp.190-195を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

15 １回から１４回までの内容に関して復習する。

前回宿題として課された問題を解く。
教科書 pp.144-145 演習問題4-A、pp.176-177
演習問題5-A、p.196 を解き、理解しているところとそうでないところを整理する。

327

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ II／Mathematical Bases for Engineering A II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永幡 幸生
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1,

金/Fri

1 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

214G6513
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（力学系)･他
聴講指定等／Designated Students
コロナにより期末試験が行えない状況の間は工学部のみとする。
科目の概要／Course Outline
理工学の諸学問・技術を学ぶための素養として，微分積分学は必要不可欠である。この科目では，基礎数理AⅠの続きとして，多変数(主に２変数)関数の微分積分を中心に概説する。
科目のねらい／Course Objectives
1.多変数関数の極限・連続性の概念を理解する。
2.多変数関数の偏微分に関する基礎的事項について理解し，偏微分，関数の極値，関数の最大最小等に関する具体的な計算ができるようになる。
3.多変数関数の(多重)積分の概念を理解し， 積分の計算ができるようになる。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1. 多変数関数の極限の計算ができるようになる。
2. 多変数関数の偏微分や全微分の概念を理解し, 多変数関数の偏微分, 極値の計算ができるようになる。
3. 多変数関数の重積分の概念を理解し, 重積分の計算ができるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理AI、基礎数理Bを受講していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
1.zoomによる遠隔授業を行う。
2.毎回レポートを出題する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポートにより評価する。
詳細は第１回の講義のときに説明する。
使用テキスト／Textbooks
越 昭三監修, 高橋泰嗣, 加藤幹雄著 微分積分概論 サイエンス社 1,750 円
関連リンク／Related Links

参考文献／References328

キーワード／Keywords

多変数の微分、多変数の積分

備考／Notes

質問はメールで随時受け付ける。zoomなどでマイクやチャットを通して質問したい場合は授業の前後の時間を有効に使うように。

329

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要と２変数関数、極限、連続

教科書の対応する部分を読んでおく。
高校での数学、基礎数理AI、基礎数理Bの授業内
容を復習する。

2

偏微分、偏導関数

3

全微分と接平面4合成関数の偏微分5

テイラーの定理

6

偏微分の応用：極値について

7

陰関数

8

重積分定義と計算法

9

累次積分

教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
前回までの授業内容を復習する。

10 変数変換11 広義積分12 多重積分、重積分の応用
13 級数
14 整級数
15 １回から１４回までの内容に関して復習する。

330

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ II／Mathematical Bases for Engineering A II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

酒匂 宏樹
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
4
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

214G6514
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（情報電子a)･他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
微分積分学をさらに推し進めて多変数関数を扱う。多変数関数はさまざまな量が関連する現象の解析に必要で、科学でも工学でも必須の題材である。一変数関数の微分係数は全微分の式、さらにはヤコビ行列に一般化される。一変数関数の定積分は重積分に一般化される。
科目のねらい／Course Objectives
二変数関数を解析する方法について学ぶ。偏微分や全微分と言った、微分概念の拡張をまず学ぶ。続いて、定積分の拡張である
重積分を学ぶ。最後に数列と級数を通して極限の概念について学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
二変数関数を解析する方法について以下のことを習得する。
1. 二変数関数の偏微分の概念を理解したうえで、説明ができるようになる。
2. 全微分の式を導出できるようになる。全微分の式の意味を説明できるようになる。
3. 陰関数の定理の意味を説明できるようになる。
4. 重積分の概念を説明できるようになる。
5. 変数変換による重積分の計算ができるようになる。どうしてその方法で計算できるのか説明できるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
一変数の微積分学をマスターしていれば問題なく授業が受けらます。自信のない人は学期の初めに相談に来てください。
授業実施形態について／Class Format
Zoomを用いたオンライン講義を行う予定。Meeting Idなどについては学務情報システム経由でお知らせする。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
出席は取らない。原則としてレポートの点数をもとに成績をつけます。
使用テキスト／Textbooks

多変数関数の偏微分、重積分を扱っている本を一冊買うことを強くお勧めします。たとえば培風
館から出版されている水本久夫著「微分積分学の基礎」などがあります。

関連リンク／Related Links331

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

332

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要。学修の手引き。二変数関数の例。

2偏微分係数とその意味。

34

全微分の式。全微分を用いた近似計算。
全微分の応用 --- 一次関数による近似と連鎖公式
微分写像とヤコビ行列
陰関数定理 停留点
二階の偏微分係数を用いた停留点の分類
陰関数

忙しい場合には3分でも良いですから予習するようにしましょう。
前回の授業で黒板に書いた図を自分でも書いてみると良いでしょう。
前回の授業内容をノートで復習しておこう
微分係数が微小量の間の比を表すことについて復習しておきましょう。
前回の授業内容を復習しておきましょう。
前回の授業内容をノートで復習しておこう
前回の授業内容をノートで復習しておこう
2変数関数のグラフを思い描く習慣を身につけておくと良いかもしれない。
前回の授業内容をノートで復習しておこう
前回の授業内容をノートで復習しておこう
前回の授業内容をノートで復習しておこう
前回の授業内容をノートで復習しておこう
前回の授業内容をノートで復習しておこう
前回の授業内容をノートで復習しておこう
前回の授業内容をノートで復習しておこう

5
6
7
8

9 長方形領域における重積分
10 より一般の領域における重積分
11 変数変換による重積分の計算
12 ガウス積分
13 数列と級数
14 べき級数
15 予備日333

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ II／Mathematical Bases for Engineering A II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

管野 政明
1,2,3,4,5,6
備考欄参照／Seeremarks
月/Mon 4, 木/Thu
4
講義

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

214G6515
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
120

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（情報電子b•建築)･他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
この科目で学習する多変数関数に対する微分積分学は，ベクトル解析，複素関数論など数学の分野を習得する上で重要な基礎となり，また現実的な理工学の諸問題の理解・解法のための必要な道具である．この科目では多変数関数の微分積分学の基礎理論を学ぶ．
科目のねらい／Course Objectives
偏微分法，重積分法の基礎事項を習得し，多変数関数を用いて定式化される理工学の諸問題を理解し，解く力を身につける．具体的には，多変数関数の偏微分及び全微分を計算出来るようになる，極値の判定が行えるようになる，重積分を用いて体積の計算が出来るようになることなどを目標とする．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・多変数関数の微分法に関し，基本的な概念を説明できる．
・多変数関数の偏微分，全微分の計算，極値の判定ができる．
・多変数関数の重積分の概念を理解し，実際に計算ができる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
第1学期に基礎数理AIを受講していること．
授業実施形態について／Class Format
1. YouTubeによる動画配信型授業である．
2. 授業 2 回ごとに 2 回分の授業に関するレポート課題を課す．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
課題の提出状況及び提出物の内容に基づき評価を行う．
(なお，状況が許せば／環境が整えば期末試験を実施する．その場合は課題 50%，期末試験 50%の比重で評価を行う予定．試験の実施等に関しては，10回目の授業を目途に決定・通知する．)
使用テキスト／Textbooks
越 昭三 監修，高橋 泰嗣，加藤 幹雄 著，微分積分概論[新訂版]，サイエンス社 (2013)，ISBN13: 978-4781913292
関連リンク／Related Links334

参考文献／References

山根 英司 著，実例で学ぶ微積分知恵袋，日本評論社 (2009)，ISBN-13: 978-4535784581
数学セミナー編集部 編集，大学1・2年ではどんな数学を学ぶの?，日本評論社 (2009)，ISBN13: 978-4535784758

キーワード／Keywords

多変数関数の微分・積分

備考／Notes

オフィスアワー
水 16:30-17:30，工学部A棟 4F A405 (管野 政明)【授業実施形態】「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」【講義室】（授業実施形態）非対面＋対面
対面時の講義室：総合教育研究棟B355

335

授業計画詳細／Course
No 内容
1

2
3
4
5

6

授業時間外の学修

1変数関数の微分積分法を復習し，また多変数関 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 106-113)
数の特別な場合として2変数関数のグラフを考え，1変数の場合との相違を理解する．2変数関数の極限，連続性など基礎事項を学ぶ．
偏微分，接平面，全微分可能性について学ぶ．
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 114-115,
120-127)
高階偏導関数，合成関数の偏微分について学習 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 116-119,
する．
128-130)
引き続き，合成関数の偏微分について学習する． 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 116-119,
128-130)
陰関数の微分の計算法を習得する．多変数の場 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 134-136,
合の平均値の定理，テイラーの定理を学習する． 131-133)

8

偏微分の応用として，包絡線の計算法を学習する 前回までの復習をしっかりしておく．
．
多変数関数の極大・極小の概念を学び，停留点で 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 138-139)
起こりうる現象を理解する．
多変数関数の極大・極小の判定法を習得する．
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 138-139)9

条件つき極値問題を理解する．

7

10 累次積分の計算を習得する．

教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 142-143)
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 150-155)

11 重積分の概念を理解し，その基本定理を習得する 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 146-149)．
12 累次積分による重積分の計算法を学習する．
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 146-149)
13 極座標表示による面積・曲線の長さの計算法，極 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 100座標表示による2重積分を学ぶ．
101,98-99,158-159)
14 重積分の変数変換を学習する．
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 156-157)
15 重積分を用いた空間内の立体の体積や曲面積の 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 168-175)
計算法を習得する．
16 期末試験336

備考

科目名／Course Title

基礎数理Ａ II／Mathematical Bases for Engineering A II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山本 征法
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

金/Fri

3 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

214G6516
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（化学材料)･他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
理工学の問題に現れる函数は、時刻と位置に依存するもの、平面や空間上の位置に依存するものなど、複数の変数をもつものが多い。本講義では、2つ以上の変数に依存する函数について、その極限と微分積分を導入し、これらの概念を用いて函数の増減やグラフの形状などを調べる手法を学ぶ。さらに、温度分布からの熱の導出など、理工学の問題に現れる量を計算する際に必須の重積分について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
理工学の諸問題を記述する上で必須の微分積分学について学ぶ。特に、実用的な問題でしばしば現れる多変数函数の連続性・微分可能性・増減などの定性的な性質を調べる手法を学ぶ。さらに、熱量やエネルギーなどを計る際に欠かせない重積分について学び、重積分の大小関係の比較など、実用的な計算の習熟を目指す。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
多変数函数の微分や積分の計算が出来ること。函数の連続性や増減などの基本的性質が評価出来ること。特に2変数函数のグラフの形状や、複数の函数の重積分の大小関係などを調べられることを目標とする。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
基礎数理AIを受講し、その内容を理解していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
計算手法を身につけるためには、多くの問題に取り組むことが重要です。テキストの例題、小レポートの他、参考文献の問題などを解いて、感覚を磨いてください。
今年度の授業は事前配布の授業ノートの読み込みと、オンラインによるリアルタイム配信を併用して実施します。
授業で取り扱う内容は全て授業ノートに記載します。
オンライン授業に必要なID・パスコードは学務情報システムで通知します。
オンライン授業では随時チャット機能を使った質問を受け付けます。もちろんメールによる質問にも対応します。
なお、通信環境の問題や、前後に対面式の別の授業が入っているなど、リアルタイム配信による受講が困難な場合は相談してください。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の講義で配布する小レポート計60%、定期レポート40%で評価する。
小レポートでは課題の要点を理解しているかを評価しますが、定期レポートでは計算の細かい部分も含めて採点します。
いずれのレポートも自力で取り組むこと。

337

なお、定期レポートはオンライン試験の形式で実施します。
使用テキスト／Textbooks

高橋 泰嗣、加藤 幹雄、微分積分概論[新訂版]、サイエンス社、1,890円

関連リンク／Related Links

参考文献／References

吹田信之、神保経彦、理工系の微分積分学、学術図書出版社
高木貞治、解析概論、岩波書店

キーワード／Keywords

備考／Notes

野本久夫、岸正倫、解析演習、サイエンス社
2変数函数の連続性 偏微分 重積分

事前配付資料である「授業ノート」を読み込み、出題された小レポートおよび定期レポートに取り組んでください。また授業ノートに基づきオンライン会議システムを用いたリアルタイム型の授業を実施します。

338

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要。2変数函数と極限

基礎数理AIの内容(1変数函数の連続性、微分、積分)について復習すること。2回目以降については、
準備学習のために例題と小レポートを配布する。

2函数の連続性

3

偏微分と偏導函数

45

微分順序の可換性
全微分函数の極限と連続性について具体例に取り組むこと。
2変数函数の極限について配布した例題、小レポートおよびテキストの例題に取り組むこと。
偏微分の具体例に取り組むこと。
2変数函数の収束オーダーの問題(Landauの記号)および高階の偏微分の問題に取り組むこと。

67

接平面と法線合成函数の微分とTaylorの定理

8

前半の授業振り返り、演習問題解説
中間レポート出題(1〜7回の内容)
極値

910 陰函数定理と条件付き極値
11 重積分と累次積分

12 積分の順序交換
13 変数変換14 広義積分
15 積分の応用
16 後半の授業振り返り、演習問題解説
期末レポート出題(9〜15回の内容)

全微分の具体例を求める問題に取り組むこと。
具体的な曲面の法線・接平面を求める問題に取り組むこと。
1〜7回の授業内容を復習し、特に小レポートの例
題・問題を見直すこと。
合成函数の微分に関する例題に取り組むこと。
小レポートやテキストに出てくる具体的な函数の極値を求めること。
小レポートやテキストにある具体的な曲線について、陰函数定理を適用し、1変数函数で曲線を表せることを示すこと。
長方形領域、縦線領域における重積分について具体例に取り組むこと。
縦線領域と横線領域の書き換え、およびそれを用いた重積分の積分順序交換に慣れておくこと。
極座標変換、1次変換など変数変換の基本的な問
題に取り組むこと。
広義積分の具体的な問題に取り組むこと。
第9回から15回までの内容、すなわち2変数函数の極値の求め方および重積分の問題を復習するこ
と。

339

備考

科目名／Course Title

基礎数理B／Mathematical Bases for Engineering B

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高橋 剛
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

金/Fri

4 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

213G6502
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
100

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部(融合領域)･他（理学部を除く）
聴講指定等／Designated Students
定員を超えた場合は, 工学部工学科融合領域分野の学生を優先する。
理学部の学生の聴講を許可しません。同様の内容で、理学部向けの科目がありますので、そちらを聴講してください。
科目の概要／Course Outline
理工学の諸学問・技術を学ぶための素養として，線形代数学、特に行列の計算は必要不可欠である。この科目では，行列や行列式の計算法を中心に線形代数学の基礎を講義する。
科目のねらい／Course Objectives
自然科学の基礎理論の一つとしての線型代数学の初歩を修得する。とくに、
1. 行列に関する基本概念を理解する。
2. 行列に関する計算ができるようになる。
が科目のねらいである。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
自然科学の基礎理論の一つとしての線型代数学の初歩として、
1. 行列に関する基本概念を理解する。
2. 行列に関する計算ができるようになる。特に行列式、連立１次方程式を解く、逆行列、対角化
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で取り扱う数学I，Ⅱ，Ⅲ，A，Bの内容を理解していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
実施形態：講義
・講義の後は各自講義内容に対応する教科書の内容を復習し，演習問題を解くこと.
・まず、わからないときは納得行くまでよく考えること。友人と議論し合い理解を深めること。それでもわからない場合は教員に相談すること.
・正しく計算・議論ができるように、自分で書いた解答を積極的に友人に確認してもらうこと.
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
６０点以上を合格とする。
８回の小レポートによる。各レポートは５点満点で採点する。
（５：とても良い, ４：良い, ３：普通, ２：いまいち, １：ひどい, ０：未提出）
成績は小テストの合計点の2.5倍とする。
使用テキスト／Textbooks
硲野敏博、加藤芳文、 理工系の基礎線形代数学、学術図書出版社、2,000円

340

関連リンク／Related Links

参考文献／References

講義中に適宜説明する.

キーワード／Keywords

行列、行列式、連立一次方程式、行列の基本変形、固有値と固有ベクトル、対角化

備考／Notes【質問を受け付ける方法】
質問を歓迎します。ただし、その前に自分でよく考えることと、友人同士で議論することをより強く推奨します。emailなどによりアポイントメントを取った後、要望により、emailによる質疑応答、またはZoomを使用しての面談をします。
【お願い】1.ながら聴講をしない。授業に集中してください。
2.ノートを取ってください。オンラインでの講義でも眠くならずに、授業に集中するために。
3.チャット、もしくは音声・画像での質問を積極的にしてください。
4.zoomのIDとパスワードはSNSなどにアップしないでください。部外者に講義を妨害されないために。
５.試験はしません。小レポートを必ず期日までに提出してください。
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」
Zoomによるオンライン講義です。
Zoomの接続情報は、初回授業開始の前日までに、学務情報システムの連絡通知により通知し
ます。

341

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要と行列2

行列のスカラー倍と和、内積教科書pp.1-7を一通り読んで、理解が難しい部分
がどこなのか整理しておく。
前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.7-15を一通り読んで、理解が難しい部
分がどこなのか整理しておく。

3

転置行列、正則行列

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.16-22を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

4

行列式の定義前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.25-34を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

5

行列式の計算その１

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.34-40を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

6

行列式の計算その２

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.40-44を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

7

行列式の展開前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.45-50を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

8

連立1次方程式と行列の基本変形

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.54-59を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

9

行列の階数、逆行列の計算

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.59-64を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

10 一般の連立1次方程式

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.64-70を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

11 同次連立1次方程式

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.70-75を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

12 ベクトルの１次独立と１次従属

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.93-97を一通り読んで、理解が難しい
部分がどこなのか整理しておく。

13 正方行列の固有値と固有ベクトル

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.160-164を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

14 行列の対角化

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.169-173を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

15 3次実対称行列の対角化

前回授業中に宿題として課された問題を解く。
教科書pp.178-183を一通り読んで、理解が難しい部分がどこなのか整理しておく。

342

備考

科目名／Course Title

基礎数理B／Mathematical Bases for Engineering B

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永幡 幸生
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1,

金/Fri

1 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

213G6503
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（力学系)･他
聴講指定等／Designated Students
コロナにより期末試験が行えない状況の間は工学部のみとする。
科目の概要／Course Outline
連立１次方程式を効率的に解くことを初期の目的としていたが、そこから発展した線形代数学は理工学の諸学問・技術を学ぶための素養として必要不可欠である。
線形代数学を学ぶためには、特に行列の計算が重要になる。この科目では，行列の計算法を中心に線形代数学の基礎を講義す
る
科目のねらい／Course Objectives
この科目では，行列の計算法を中心に線形代数学の基礎を講義するが、以下のことに重点を置く。
1. 行列に関する基本概念を理解する。
2. 行列に関する計算ができるようになる。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
科目のねらいで挙げた重点である計算ができるようになることを目標とする。
1. 行列に関する基本概念を理解する。
2. 行列に関する計算ができるようになる。特に行列式、連立１次方程式を解く、逆行列、対角化
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I，Ⅱ，Ⅲ，A，Bを履修していることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
1.zoomによる遠隔授業を行う。
2.毎回レポートを出題する。

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポートにより評価する。
詳細は第１回の講義のときに説明する。
使用テキスト／Textbooks
硲野敏博、加藤芳文、 理工系の基礎線形代数学、学術図書出版、2,000円
関連リンク／Related Links343

参考文献／References

講義中に適宜説明する

キーワード／Keywords

線形代数、行列

備考／Notes

質問はメールで随時受け付ける。zoomなどでマイクやチャットを通して質問したい場合は授業の前後の時間を有効に使うように。

344

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要と行列2

行列のスカラー倍と和

3

行列の積

4

特別な行列について

5

行列式

6

行列式の計算7

行列式の展開8行列の基本変形9逆行列

教科書の対応する部分を読んでおく。
高校までの数学を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
教科書の対応する部分を読んでおく。
前回までの授業内容を復習する。
前回までの授業内容を復習する。

10 連立１次方程式
11 固有値と固有ベクトル（１）12 固有値と固有ベクトル（２）13 対角化
14 対角化の応用
15 １回から１４回までの内容に関して復習する。

345

備考

科目名／Course Title

基礎数理B／Mathematical Bases for Engineering B

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

酒匂 宏樹
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
4
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

213G6504
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（情報電子a)･他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
自然界には「重ね合わせの原理」が成り立つような現象が多い。このような現象を扱うための数学が線形代数学である。大学では様々な種類の数学を学ぶことができるが、ほとんどすべてが線形代数学と関係する。本講義は大学の数学を学ぶための基礎となるだろう。
科目のねらい／Course Objectives
入力の重ねあわせが出力の重ね合わせと対応するような変換のことを線形写像というが、線形写像を行列を通して理解するのがこの科目のねらいである。また、連立一次方程式を行列を使って理解し、より複雑な連立一次方程式も扱えるようになる。線形写像
及び行列を調べる方法として、行列式や固有ベクトルについて学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1、数ベクトル空間の間の線形写像を行列で表現しよう
2、逆行列が存在するための条件を説明できるようになろう。逆行列の計算をしよう。
3、行列式を計算できるようになろう。また、行列式の持つ意味を説明できるようになろう
4、固有値、固有ベクトルを用いて行列をより簡単に表現しよう
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
Zoomを用いたオンライン講義を行う予定。ミーティングIDなどは学務情報システム経由でお知らせする。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
出席は取らない。原則としてレポートの点数で成績をつけり。
使用テキスト／Textbooks

特に指定しないが、行列の基本演算、行列式、連立一次方程式、固有値、固有ベクトルについて網羅した本を何か一つ買ってほしい。学術図書出版社の「理工系の基礎線形代数学」などがこの条件を満たしている。

関連リンク／Related Links346

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

347

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

ガイダンス

比例の関係の一般化

2

写像

3

線形写像の定義とその例

4

線形写像の表現行列5

線形写像の合成

6

行列の積

7

平行四辺形の符号付き面積

これまでの授業内容の流れを何も見なくても説明できるようになっておこう。
復習として、行列の積の計算練習をしておこう。

8

行列式と行列式の関手性

行列式の計算方法について自習しておくとよい。

単射性

全射性

9 逆行列 逆行列をもつための条件
10 線形写像の全射性と単射性
11 固有値と固有ベクトル
12 行列の対角化
13 行列の対角化の応用

高等学校のベクトルと図形の単元を復習しておくとよい
これまでの授業内容の流れを何も見なくても説明できるようになっておこう。
これまでの授業内容の流れを何も見なくても説明できるようになっておこう。
これまでの講義を復習して、線形写像の定義を何も見ないで言えるようになっておこう。
これまでの講義を復習して、表現行列と線形写像の関係について説明できるようになっておこう。

逆行列について予習しておくとよい。
第2回の講義で学んだ写像の一般論を復習しておこう。
これまでの授業内容の流れを何も見なくても説明できるようになっておこう。
特性多項式について復習して、固有値を計算できるようになっておこう。
行列の対角化と固有値固有ベクトルがどのように関連しているのか、説明できるようになっておこう。

14 より一般の線形写像

行列の対角化を計算できるようになっておこう。

15 予備日(これまでの復習)

これまでの授業内容の流れを何も見なくても説明できるようになっておこう。

348

備考

科目名／Course Title

基礎数理B／Mathematical Bases for Engineering B

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

管野 政明
1,2,3,4,5,6
備考欄参照／Seeremarks
月/Mon 4, 木/Thu
4
講義

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

213G6505
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
120

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部工学科(情報電子b•建築)
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
この科目では，微分方程式，複素関数論，ベクトル解析など数学の重要な分野の理解や理工学の様々な問題に対する数理的解法に必要不可欠である線形代数学の基礎事項を学ぶ．
科目のねらい／Course Objectives
行列，行列に関する計算，線形代数の基本的考えを習得し，今後学ぶであろう科目のための確固たる基礎を築く．具体的には，行列に関する演算がおこなるようになり，また，行列式・逆行列に関する理解をし，連立一次方程式の解との関係が説明できるようになることなどを目標とする．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・行列に関する基本概念を説明できる．
・行列に関する演算ができる．
・行列式・逆行列が計算できる．
・連立一次方程式を解くことができる．
・行列を対角化できる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I, II, III, A, B を履修していることが望ましい．
授業実施形態について／Class Format
1. YouTubeによる動画配信型授業である．
2. 授業 2 回ごとに 2 回分の授業に関するレポート課題を課す．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
課題の提出状況及び提出物の内容に基づき評価を行う．
(なお，状況が許せば／環境が整えば期末試験を実施する．その場合は課題 50%，期末試験 50%の比重で評価を行う予定．試験の実施等に関しては，10回目の授業を目途に決定・通知する．)
使用テキスト／Textbooks
硲野 敏博，加藤 芳文 著，理工系の基礎線形代数学，学術図書出版社，ISBN-13: 9784873611709
関連リンク／Related Links349

参考文献／References

キーワード／Keywords

行列，線形代数

備考／Notes

オフィスアワー
水 16:30-17:30，工学部A棟 4F A405 (管野 政明)【授業実施形態】「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」【講義室】（授業実施形態）非対面＋対面
対面時の講義室：総合教育研究棟B355

350

授業計画詳細／Course
No 内容
1
2

3

授業時間外の学修

この講義の位置づけ・概要を理解し，行列がどのよ 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 1-9)
うにして現れるか理解する．
逆行列のイメージをつかみ，どのような場合逆行 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 1-9)
列が存在するか，例題を通して確認する．
連立1次方程式の解の求め方を復習する．行列に関する用語，基礎的な概念を理解する．
行列の和・積の定義を理解する．
単位行列，行列の積の性質を習得する．
行列の転置，行列の分割，正則行列を習得する．

教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 9-11)逆行列の性質，行列のべき乗の定義を習得する．
行列式のイメージをつかむ．
行列式の定義，置換，行列式の性質を習得する．

9

教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 21-22,3033)
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 25-30,3340)
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 40-50)

12 固有値と固有ベクトルのイメージをつかむ．

教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 160-161)

4
5
6
7
8

教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 12-15)
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 12-15)
教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 15-21)行列の積の行列式，クラメールの公式，行列式の展開，余因子行列を習得する．
10 行列の基本変形，逆行列の計算方法，行列の階 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 54-64)
数を習得する．
11 同次連立1次方程式の解を確認し，一般の連立1 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 64-75)次方程式の特殊解・一般解の求め方を習得する．

13 固有値と固有ベクトルを理解し，固有値と固有ベ 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 161-165)
クトルの計算方法を習得する．
14 行列の対角化・行列のべき乗を理解し，実際の計 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 170-173)
算方法を習得する．
15 対角化できない行列が存在することを確認し，ジョ 教科書の該当部分を読んでおく．(pp. 189-194)
ルダン標準形を理解する．
16 期末試験351

備考

科目名／Course Title

基礎数理B／Mathematical Bases for Engineering B

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山本 征法
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

金/Fri

3 単位数／Credits

講義

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

213G6506
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
150

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部（化学材料)･他
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
データの分析や、自然現象を記述する微分方程式の解法など、理工学の諸問題にはしばしば多変数の方程式が現れる。本講義ではそのうち多変数連立1次方程式を解く上で極めて有用な線形代数学について学ぶ。
科目のねらい／Course Objectives
データの分析や微分方程式の解法など、理工学の分野ではしばしば連立1次方程式を解く必要に迫られる。本講義では連立1次方程式を解く上で必須の線形代数学について学ぶ。
特に方程式の可解性に直結するベクトルの線形独立、行列の固有値・階数などの基本的な性質および行列の対角化について学ぶ。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
行列の固有値と固有ベクトル、行列式、行列の階数、行列と連立1次方程式の関係など、基本的な概念を理解すること。逆行列を求めたり行列の対角化が出来ること。これらの知識・技法を用いて連立1次方程式が解けることを目標とする。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
高校で数学I,II,IIIおよびA,Bを学んでいることが望ましい。
授業実施形態について／Class Format
線形代数では、高速かつ正確な計算が求められます。演習問題を中心に大量の具体例に取り組んでください。
今年度の授業は事前配布の授業ノートの読み込みと、オンラインによるリアルタイム配信を併用して実施します。
授業で取り扱う内容は全て授業ノートに記載します。
オンライン授業に必要なID・パスコードは学務情報システムで通知します。
オンライン授業では随時チャット機能を使った質問を受け付けます。もちろんメールによる質問にも対応します。
なお、通信環境の問題や、前後に対面式の別の授業が入っているなど、リアルタイム配信による受講が困難な場合は相談してください。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回の講義で出す小レポート計60%、定期レポート40%で評価する。
小レポートは問題の要点を押さえているかを評価しますが、定期レポートについては細かい計算を含めて確認します。いずれにしても自力で取り組むこと。なお、定期レポートはオンライン試験の形式で実施します。
使用テキスト／Textbooks
硲野敏博、加藤芳文、 理工系の基礎線形代数学、学術図書出版、2,000円

352

関連リンク／Related Links

参考文献／References

硲野敏博、原祐子、山辺元雄、理工系の入門線形代数、学術図書出版社
齋藤正彦、線形代数入門、東京大学出版会

キーワード／Keywords

備考／Notes

齋藤正彦、線形代数演習、東京大学出版会
線形代数、連立1次方程式、行列【授業実施形態】
事前配付資料である「授業ノート」を読み込み、出題された小レポートおよび定期レポートに取り組んでください。また授業ノートに基づきオンライン会議システムを用いたリアルタイム型の授業を実施します。

353

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

授業の概要
ベクトルと行列
行列のスカラー倍と和2行列の積転置行列と随伴行列

テキストの冒頭部分に目を通しておくこと。また高校の数学Bの内容を復習しておくこと。2回目以降については、準備学習のために例題と小レポートを配布する。
行列のスカラー倍と和について具体例に取り組むこと。

3

いろいろな正方行列
正則行列と逆行列
置換

行列の積について具体例に取り組むこと。

行列式の定義と実例
サラスの方法
行列式の基本的性質
連立1次方程式とCramerの公式
行列式の展開と余因子行列

2次の行列式の実例に取り組むこと。

4

5
6
7
8
9

前半の授業振り返り、演習問題解説
中間レポート出題(1〜7回の内容)
行列の階数。正方行列の正則性と逆行列の導出

小レポートで与えられた行列について、そのスカラ
ー倍、転置行列を求めること。また、テキストの例題にも取り組むこと。

小レポートやテキストで与えられた3次の行列式を、サラスの方法を用いて求めること。
行列式の計算に慣れておくこと。またCramerの公式の応用問題に取り組むこと。
1〜7回の授業内容を復習し、特に小レポートの例
題・問題を見直すこと。
行列の基本変形に関する具体例に取り組むこと。

10 行列の基本変形と連立1次方程式の解法与えられた行列の階数を求めること。特に、正方行列の正則性を判定し、正則行列の逆行列を求めよ。

11 行列の階数と、連立1次方程式の解の自由度
一般解と特殊解12 連立1次方程式の解空間次元と基底行列の基本変形を用いて、連立1次方程式の具体例を解くこと。
行列の基本変形を用いて、連立1次方程式の具体例を解くこと。特に係数行列の階数と解の自由度との関係に注意すること。

13 固有値と固有ベクトル

連立1次方程式の解空間の概念になれておくこと。
特に解空間の次元と、基底となる基本解を確実に求められるようにすること。

14 固有空間の次元と対角化可能性

小レポートやテキストで与えられた行列の、固有値と固有ベクトルを求めること。また、連立1次方程式の解空間について復習しておくこと。

15 行列の対角化

固有空間の次元と対角化可能性との関係について学び、行列の対角化可能性について判定できるようにしておくこと。

16 後半の授業振り返り、演習問題解説
期末レポート出題(9〜15回の内容)

第9回から15回までの内容を復習すること。

354

備考

科目名／Course Title

数学の世界／The world of Mathematics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司,星1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

水/Wed
5
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

4,

明考,折田

龍馬,大井 志穂
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

水/Wed 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

213G6501
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
理学／Science
100

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
自然現象の解析、科学の発展、新しい技術や製品の開発および私たちの生活など、あらゆるところに数学が役立っている。本講義
では、数学に関する様々な話題を４名の教員のオムニバス方式で講義する。
科目のねらい／Course Objectives
自然界の法則を表すのにどのように数学が使われているか、また私たちの身の回りでどのように数学が使われているかを学び、様々な角度から数学の世界を眺めることにより、数学的な思考や活用法などを学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
数学という学問のおもしろさを実感し、数学への興味と学習意欲をもつ数学が私たちの身の回りで役立っていることを認識する
数学の様々な有効性・汎用性を認識する
数学的思考を身に付ける重要性に気付く
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
Zoomによるオンライン講義形式。ノートをきちんと取り、よく復習すること。又、授業を休まないこと。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
担当教員毎に課題を課し、レポートにより評価を決める（レポート100％）。
使用テキスト／Textbooksなし

関連リンク／Related Links

参考文献／References

必要なら担当教員が紹介する。

355

キーワード／Keywords

微分積分、整数論、確率論、応用数学、非対面型授業

備考／Notes356

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

最短経路問題（山田）

予習：学務情報システムで配布する資料を基に、グ
ラフ、ネットワーク図について理解しておくこと
復習：授業中に出された練習問題に取り組み、ダイクストラ法に基づき最短経路問題が解けるようになること

2

スケジュール管理の方法（山田）予習：スケジュール問題をネットワーク図で表されるようになること
復習：スケジュール問題に対して、PERTに基づき、クリティカル・パスを求まられるようになること

3

在庫理論（山田）予習：学務情報システムで配布する資料を基に、在庫理論が対象とする問題について理解すること
復習：最適な発注時期、発注量が計算できるようになること

4

ゲーム理論（山田）予習：学務情報システムで配布する資料を基に、2人ゼロ和ゲームについて理解しておくこと
復習：max-mini戦略、mini-max戦略が求められるようになること

5

法ｎの世界と整数論における考え方（星）

復習：授業の内容、法ｎの世界と整数論における考え方など、を理解し、次回の授業に備えること。

6

フェルマーの小定理と最終定理（星）復習：授業の内容、フェルマーの小定理と最終定理など、を理解し、次回の授業に備えること。

7

大きな数の最大公約数とユークリッドの互除法（星）

復習：授業の内容、大きな数の最大公約数とユー
クリッドの互除法など、を理解し、次回の授業に備
えること。

8

整数論の応用とRSA暗号（星）9

オイラー数と多面体～オイラーの多面体定理～（折田）復習：授業の内容、整数論の応用とRSA暗号など、を理解し、レポートの提出に備えること。
【予習】三角錐に対して（頂点の数）－（辺の数）＋（
面の数）を計算してみる。立方体に対しても同様の計算をし，先程の計算結果と比べてみる。ウェブや本で「オイラー数」について調べておく。
【復習】具体的な多面体を考え，そのオイラー数を計算する。また，三角形や四角形など他の図形も考えてみる。

10 オイラー数と風の流れ～ポアンカレ・ホップの定理～（折田）【予習】天気予報をみていると，各地点における「風向き」や「風速」の情報が得られる。このように，図形の各点にベクトルを定めたものを「ベクトル場」という。ベクトル場として，他にどのようなものが考えられるか？
【復習】具体的な図形を考え，好きなベクトル場を描いてみる。ベクトルが0となる点が存在しないように描けるのかを考察する。

357

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修11 オイラー数と曲面の曲がり具合～ガウス・ボンネの定理～（折田）【予習】球面は，球面上のどの点からどの方向を見ても同じように曲がっている。一方，トーラス（ドーナツの表面）は，方向によって曲がり具合の違う点が3種類存在する。それはどこか？ウェブや本で「ガウス曲率」について調べておく。
【復習】具体的な曲面のガウス曲率を調べ，実際に積分を計算してみる。

12 オイラー数と関数の臨界点～モースの定理～（折田）【予習】関数 y=x^2 や y=-x^2 は，xy平面内に放物線を描く。一般に，関数のグラフの概形を描くには，関数の一階微分が 0 となる点（臨界点）を求めると便利である。先程の例の場合，両者とも x=0が臨界点である。さらに，二階微分の符号により，極大・極小を判別できるのであった。一方，関数z=x^2+y^2 や z=x^2-y^2 は，xyz空間内に曲面を描く。それぞれ「楕円放物面」や「双曲放物面」という。ウェブや本でその概形を調べ，一階偏微分と二階偏微分が何を表すのかを考察してみる。
【復習】具体的な曲面を考え，その上の高さ関数の臨界点とその指数を求め，交代和を計算してみる。

13 連続関数と指数関数（大井）

初回の準備は必要ない。
復習：連続関数について授業のノートを用いて復習するとともに，授業中に提示する演習問題を解いて理解を深めること
予習：特に必要ない
復習：複素数とその指数法則について復習するとともに，授業中に提示する演習問題を解いて，理解を深めること予習：特に必要ない
復習：複素微分について，授業ノートを用いて復習するとともに，授業中に提示する演習問題を解いて理解を深めること
予習：特に必要ない
復習：対数について授業ノートを用いて復習するとともに，これまでのまとめを行う。

14 複素数と指数法則（大井）15 複素微分（大井）16 負の数や複素数の対数

358

備考

科目名／Course Title

基礎情報論／Basics of Information Science

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

中村 隆志
2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報, 38：社会学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

3

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210H5926
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
人文科学／Human Sciences
50

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
人文学部2年生を優先して、人文学部および文系学部2・3・4年生
聴講指定等／Designated Students
内容上、理科系の学生には不向きです。余程の事情がない限り（単位が足りない、とかは対象外です）、受け付けることはありません。
科目の概要／Course Outline「情報セキュリティマネジメント」試験(主催：経済産業省)の受験対策を行う。
科目のねらい／Course Objectives
資格試験の勉強を通して、情報セキュリティのまとまった知識を習得する。
しかし、資格取得そのものが目標ではなく、そこで得た基礎知識を通して、各自が情報社会について、積極的に探求して問題点を指摘することが出来るようになることを目標とする。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
１．資格試験の合格
ただし、資格試験に合格する相当の知識と理解力を備えることが目標であり、必ずしも、資格試験に合格しなければならないことはない。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
資格試験を受験する場合には、受験料がかかるので、払えること。
テキストは問題集と合わせて4000円ぐらいかかる見込みなので、買う余力があること
授業実施形態について／Class Format
内容は文化系学生むけである。
資格試験の勉強は、各自で問題を解かないと習得できない。予習復習は当然必要。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
検定については、模擬試験を行い、その結果で判断材料とする（検定試験の結果は成績期限に間に合わないので）。
使用テキスト／Textbooks

市販のテキスト(授業中に指示する）2000円弱、問題集が2000円程度

359

関連リンク／Related Links[URL:]http://www.ipa.go.jp/[名称:]情報処理推進機構

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes360

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

時折、話題が逸れることもあるが、基本的に出題範 テキストとして、『情報セキュリティマネジメント 合囲について学習する格教本』（技術評論社）を用いる。準備学習として
1.はじめに
1．第1章
2．ネットワーク基礎12．第5章前半
3．ネットワーク基礎2
3．第5章前半
4．データベース
4．第5章後半
5．情報資産・脅威・脆弱性
5．第1章－2
6．サイバー攻撃手法
6．第1章－3
7．暗号
7．第1章－4
8．認証
8．第1章－5
9．マルウェア・不正アクセス対策
9．第3章前半
10．情報漏えい対策・情報管理
10．第3章後半
11．情報セキュリティ管理
11．第2章12．情報セキュリティ関連法規
12．第4章13．システム戦略と構成要素
13．第6章前半
14．セキュリティシステム戦略
14．第6章後半
15．まとめ15．第7章361

備考

科目名／Course Title

教育情報論／Education and Information Technology

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

下保 敏和,佐藤2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

副専攻／Minor

分野／Academic Field

亮一,岡野 勉,釜本 健司,田中 一裕
開講番号／Registration
214K0385
開講学期／Semester・Term 2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
水/Wed 4
単位数／Credits
1単位
講義
科目区分／Category
人文社会・教育科学／Human,
細区分／Sub-division
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity
431「データサイエンスリテラシー」
40：教育学水準／Academic Standard 23：教員免許等資格科目・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部
聴講指定等／Designated Students
教育学部 平成30年度以降入学者（教育学部以外の学生は履修できません）
道徳、総合的な学習の時間等の指導法及び生徒指導、教育相談等に関する科目：教育方法及び技術（情報機器及び教材の活用を含む。）
科目の概要／Course Outline
幼稚園から高等学校までの各学校段階での教育を実践するうえで必要な情報機器の活用に関する知識及び技能の育成を図る。
科目のねらい／Course Objectives「児童生徒に1人1台端末」，「高速大容量通信ネットワーク」が整備された環境を想定し、以下を本科目のねらいとする。
(1） 子供たちの興味・関心を高めたり課題を明確につかませるとともに、学習内容を的確にまとめたり、ふり返らせたするために、
幼児および児童・生徒の体験との関連を考慮しながら、情報機器、授業支援クラウド等を活用して効果的かつ安全に教材等を作成・提示することができる。
(2）子供たちの情報活用能力や情報モラルを育成するための指導法を理解している。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives(1） 子供たちの興味・関心を高めたり課題を明確につかませるとともに、学習内容を的確にまとめたり、ふり返らせたするために、
幼児および児童・生徒の体験との関連を考慮しながら、情報機器、授業支援クラウド等を活用して効果的かつ安全に教材等を作成・提示することができる。
(2）子供たちの情報活用能力や情報モラルを育成するための指導法を理解している。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
教育学部の平成29年度以前入学者および教育学部以外の学部に所属する学生は、本講義を履修することはできません。
授業実施形態について／Class Format
講義
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
定期試験は実施しない。
各回に課す課題の内容により、講義の理解度を評価する。

362

使用テキスト／Textbooks「教育の情報化に関する手引」（文部科学省、平成22年10月）「教育の情報化ビジョン」（文部科学省、平成23年4月）「学びのイノベーション事業実証研究報告書」（文部科学省、平成26年4月）

関連リンク／Related Links[URL:]https://moodle.ed.niigata-u.ac.jp/mdl/[名称:]新潟大学教育学部 Moodle

参考文献／References「小学校学習指導要領」「中学校学習指導要領」「高等学校学習指導要領」「幼稚園教育要領」「幼保連携型認定こども園教育・保育要領」平成29年版

キーワード／Keywords

情報化、情報モラル、情報機器、情報教材、情報教育

備考／Notes【授業実施形態】
オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業
一部、動画配信、資料提示あり。
Moodleも併用

363

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

第１回：教育における情報活用の考え方（岡野）
第1回：小中高校でどのような情報活用を行なって第２回：学校現場における情報モラル（下保）きたか各自で振り返っておくこと。
第３回：1人1台端末時代の学校現場における情 第2回：学校現場での情報漏洩事例を検索して、ど報モラルの指導法（佐藤）のようなことが怒起っているのか調べておくこと。
第４回：情報機器・教材の活用 幼稚園を中心に（ 第3回：今までにどのような情報モラルに関する授下保）業を受けたか、各自で振り返っておくこと。現在の1（ゲストティーチャー 保坂恵）
人1台端末環境との違いを考えておくこと。
第５回：情報機器・教材を活用した授業の実際 小 第4回：幼稚園で行なわれる行事について考え、情学校中学校（下保）報機器の活用場面を検討しておくこと。
（ゲストティーチャー 坂井昭彦）
第5回：グループワークにおける情報機器の活用方
第６回：情報機器・教材を活用した授業の実際 高 法を考えておくこと。
校（釜本、田中）
第6回：最新の情報機器に関する情報を集めてお第７回：情報機器・教材論（1人1台端末時代の電 くこと。
子黒板、デジタル教科書，授業支援クラウド等の活 第7回：電子黒板、デジタル教科書，授業支援’クラ用）（佐藤）
ウドの機能を調べておくとともに、1人1台端末環境
第８回：情報教育の課題（下保）での活用を考えておくこと。
第8回：小中学校におけるプログラミングの学習について、自分なりの意見をまとめておくこと。

364

備考

科目名／Course Title

情報処理概論Ⅰ／IntroductiontoComputer

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永井 雅人
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「経済学」,副専攻「 定員／Capacity
データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」

分野／Academic Field

10：情報

Science

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

水準／Academic Standard

Ⅰ

210E1501
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
50

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済学部
聴講指定等／Designated Students
この講義とGコード科目「情報処理概論AI」は同一の科目です。経済学部以外の学生（含．経済科学部生）が聴講する場合は原則として「情報処理概論AI」を履修してください。
また、経済学部の学生の場合も昼間コース用と夜間主コースが別になっており、これは昼間コースの学生用です。夜間主コースの学生の場合は、講義番号210E5001の方で聴講申請を行ってください。
科目の概要／Course Outline
パーソナルコンピュータ（以下、PC）の基本的な操作方法とコンピュータ、ネットワークに関する基礎的な知識の習得を目的とします。知識習得に関しては講義時間を利用し、操作法に関しては、基本的に自習形式で行うことになります。
科目のねらい／Course Objectives
PCの活用は、大学で勉強する上で、また就職後も欠くことのできないものであることは言うまでもありません。この講義の一つのねらいは、電子メールやワープロ(Microsoft Word)が活用可能となることです。
しかし、本当にPCを活用するためには、単に操作法を習熟するだけでなく、コンピュータやネットワークに関する基礎的な知識も必要となります。そこで、ウイルス対策等を含め、コンピュータやネットワークがどのようなものであるかということについての知識習得をこの講義のもう一つのねらいとします。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・PC上で作成したデータ等を保存し、利用できる。
・日本語入力が円滑に行える。
・電子メールを、その様々な機能を使って利用できる。
・ワープロソフトを利用して、様々な文書が作成できる。
・ワープロソフト上で表などが作成できる。
・コンピュータの基本的な構成とその役割が説明できる。
・インターネットやメール、WWW（ホームページ）がどのようなものであるかを説明できる。
・マルウェア（コンピュータ・ウイルス）とは何か、どのように対処すればよいかがわかる。
・コンピュータで使われる基本的な用語が説明できる。
・2進数や16進数がどのようなものであるかが説明でき、10進数との変換などができる。
・オペレーティングシステムの役割が説明できる。

365登録のための条件（注意）／Prerequisites
コンピュータに関する知識は前提としません。
なお、本講義は来年度以降、開講の予定はありません。
授業実施形態について／Class Format
講義はオンライン形式（Zoomを利用）で行います。また、講義内容について、小テストや宿題などを課します。
PCの操作法習熟に関しては自習形式で行い、その成果をレポートとして提出してもらいます。
自習を行うためには自分が利用できるPCが必要であり、そこでは、Windows 10上でWord 2019（Microsoft 365（旧名Office 365）も可）が動いている環境を前提とします。これ以外の環境についてはサポートができません。
なお、本学の学生はMicrosoft 365が無償で利用可能となっています（詳細は情報基盤センターのWebサイト参照）。
また、初心者を対象とした講習会を実施します（希望者のみ）。実施日等詳細は1回目の講義時に説明します。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
操作法の習熟度を見るためのレポート 80%
知識の習得状況を見るための小テスト及び宿題 20%
使用テキスト／Textbooks
自習方式で学ぶ Word, Excel, Power Point [2019編]
関連リンク／Related Links[URL:]http://www.econ.niigata-u.ac.jp/~nagai/gairon_d/index.html[名称:]この講義のホームページ（昨年度の講義で配布したプリントを見ることができます。）

参考文献／References

キーワード／Keywords

パソコン PC Windows Word メール
インターネット 2進数 16進数 コンピュータ・ウイルス マルウェア OS

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」と「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」の併用

366

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

不要
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。

第1回 講義概要、コンピュータの基本構成
第2回 ファイルとフォルダ
第3回 インターネットの基礎
第4回 メール
第5回 WWW（ホームページ）
第6回 クラウド・コンピューティング
第7回 2進数
第8回 16進数
第9回 コンピュータで使われる単位
第10回 文字コードとテキストファイル
第11回 マルウェアとは
第12回 感染経路
第13回 マルウェア対策
第14回 新たな攻撃手法
第15回 オペレーティングシステムの役割

367

備考

科目名／Course Title

情報処理概論Ⅰ／Introduction

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永井 雅人
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed

副専攻／Minor

分野／Academic Field

toComputer

Science

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

Ⅰ

210E5001
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
30

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済学部
聴講指定等／Designated Students
この講義とGコード科目「情報処理概論AI」は同一の科目です。経済学部以外の学生（含．経済科学部生）が聴講する場合は原則として「情報処理概論AI」を履修してください。
また、経済学部の学生の場合も昼間コース用と夜間主コースが別になっており、これは夜間主コースの学生用です。昼間コースの学生の場合は、講義番号210E1501の方で聴講申請を行ってください。
科目の概要／Course Outline
パーソナルコンピュータ（以下、PC）の基本的な操作方法とコンピュータ、ネットワークに関する基礎的な知識の習得を目的とします。知識習得に関しては講義時間を利用し、操作法に関しては、基本的に自習形式で行うことになります。
科目のねらい／Course Objectives
PCの活用は、大学で勉強する上で、また就職後も欠くことのできないものであることは言うまでもありません。この講義の一つのねらいは、電子メールやワープロ(Microsoft Word)が活用可能となることです。
しかし、本当にPCを活用するためには、単に操作法を習熟するだけでなく、コンピュータやネットワークに関する基礎的な知識も必要となります。そこで、ウイルス対策等を含め、コンピュータやネットワークがどのようなものであるかということについての知識習得をこの講義のもう一つのねらいとします。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・PC上で作成したデータ等を保存し、利用できる。
・日本語入力が円滑に行える。
・電子メールを、その様々な機能を使って利用できる。
・ワープロソフトを利用して、様々な文書が作成できる。
・ワープロソフト上で表などが作成できる。
・コンピュータの基本的な構成とその役割が説明できる。
・インターネットやメール、WWW（ホームページ）がどのようなものであるかを説明できる。
・マルウェア（コンピュータ・ウイルス）とは何か、どのように対処すればよいかがわかる。
・コンピュータで使われる基本的な用語が説明できる。
・2進数や16進数がどのようなものであるかが説明でき、10進数との変換などができる。
・オペレーティングシステムの役割が説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
コンピュータに関する知識は前提としません。
なお、本講義は来年度以降、開講の予定はありません。

368

授業実施形態について／Class Format
講義はオンライン形式（Zoomを利用）で行います。また、講義内容について、小テストや宿題などを課します。
PCの操作法習熟に関しては自習形式で行い、その成果をレポートとして提出してもらいます。
自習を行うためには自分が利用できるPCが必要であり、そこでは、Windows 10上でWord 2019（Microsoft 365（旧名Office 365）も可）が動いている環境を前提とします。これ以外の環境についてはサポートができません。
なお、本学の学生はMicrosoft 365が無償で利用可能となっています（詳細は情報基盤センターのWebサイト参照）。
また、初心者を対象とした講習会を実施します（希望者のみ）。実施日等詳細は1回目の講義時に説明します。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
操作法の習熟度を見るためのレポート 80%
知識の習得状況を見るための小テスト及び宿題 20%
使用テキスト／Textbooks
自習方式で学ぶ Word, Excel, Power Point [2019編]
関連リンク／Related Links[URL:]http://www.econ.niigata-u.ac.jp/~nagai/gairon_d/index.html[名称:]この講義のホームページ（昨年度の講義で配布したプリントを見ることができます。）

参考文献／References

キーワード／Keywords

パソコン PC Windows Word メール
インターネット 2進数 16進数 コンピュータ・ウイルス マルウェア OS

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」と「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」の併用

369

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

不要
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。

第1回 講義概要、コンピュータの基本構成
第2回 ファイルとフォルダ
第3回 インターネットの基礎
第4回 メール
第5回 WWW（ホームページ）
第6回 クラウド・コンピューティング
第7回 2進数
第8回 16進数
第9回 コンピュータで使われる単位
第10回 文字コードとテキストファイル
第11回 マルウェアとは
第12回 感染経路
第13回 マルウェア対策
第14回 新たな攻撃手法
第15回 オペレーティングシステムの役割

370

備考

科目名／Course Title

情報処理概論Ⅱ／IntroductiontoComputer

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永井 雅人
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「経済学」,副専攻「 定員／Capacity
データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」

分野／Academic Field

10：情報

Science

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

水準／Academic Standard

Ⅱ

210E1555
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourthterm
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
50

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済学部（除．経済科学部）
聴講指定等／Designated Students
この講義とGコード科目「情報処理概論AII」は同一の科目です。経済学部以外の学生（含．経済科学部学生）が聴講する場合は原則として「情報処理概論AII」を履修してください。
また、経済学部の学生の場合も昼間コースと夜間主コースが別になっており、これは昼間コースの学生用です。夜間主コースの学生の場合は、講義番号210E5041で聴講申請を行ってください。
科目の概要／Course Outline
表計算ソフト（Microsoft Excel）の基本的な操作方法及びデジタル化の特徴やネットワークにおける情報のやりとりの方法などに関する知識を習得することを目的とします。知識習得に関しては講義時間を利用し、操作法に関しては、基本的に自習形式で行うことになります。
科目のねらい／Course Objectives
表計算ソフト（Excel）の利用は、データ分析のみならず、様々な仕事で不可欠なものとなっています。この講義の一つのねらいは、Excelが活用可能となることです。
一方、情報ネットワークは現代社会の基盤として欠くことのできないものとなっています。このネットワークがどのようなものなのか、その前提となるデジタル化とはどういう特徴を持つものなのかということを理解しておくことは、それらを直接活用する場合のみ
ならず、今後の社会、ビジネスの方向を見る上でも非常に重要です。こうした知識の修得をこの講義のもう一つのねらいとします。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・Excelの基本的な操作ができる。
・相対参照や絶対参照の概念を理解し、それを活用できる。
・様々なグラフを作成できる。
・Excelで作成した表やグラフ、あるいは図や写真をWordの文書上に貼り付けることができる。
・デジタルとは何かが説明できる。
・音声や画像がどのようにして2進数で表されるかが説明できる。
・データ圧縮の特徴を説明できる。
・インターネットでどのようにして情報のやりとりが行われているかを説明できる。
・NAPTの仕組みなどが説明できる。
・有線LANと無線LANの特徴が説明できる。

371

登録のための条件（注意）／Prerequisites
日本語入力やワープロなどの基本的なパソコンの操作ができること、コンピュータやネットワークに関する基礎的知識を持っていることを前提とします。ただし、前者については、使用テキストの前半部分を使って、この講義の履修中に補うようにしても構いません。従って、必ずしも情報処理概論Iの履修を前提とはしませんが、そこでどの程度のことを行っているかについては、関連リンクで確認しておいてください。
なお、本講義は来年度以降、開講の予定はありません。
授業実施形態について／Class Format
講義はオンライン形式（Zoomを利用）で行います。また、講義内容について、小テストや宿題などを課します。
Excelなどの操作法習熟に関しては自習形式で行い、その成果をレポートとして提出してもらいます。
自習を行うためには自分が利用できるPCが必要であり、そこでは、Windows 10上でExcel 2019及びWord
2019（Microsoft 365（旧名Office 365）も可）が動いている環境を前提とします。これ以外の環境についてはサポートができません。
なお、本学の学生はMicrosoft 365が無償で利用可能となっています（詳細は情報基盤センターのWebサイト参照）。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
操作法の習熟度を見るためのレポート 70%
知識の習得状況を見るための小テスト及び宿題 30%
使用テキスト／Textbooks
自習形式で学ぶ Word, Excel, Power Point [2019編]
関連リンク／Related Links[URL:]http://www.econ.niigata-u.ac.jp/~nagai/gairon_d/index.html[名称:]この講義のWebサイト（昨年度及び情報処理概論Iの講義で配布したプリントを見ることができます）

参考文献／References

キーワード／Keywords

Excel、グラフ、図表の貼り付け
デジタル、アナログ、TCP/IP、Ethernet、NAPT

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」と「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」の併用

372

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

この講義のシラバスを読んでおくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
課題１を行っておくこと。
前々回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。

第1回 講義概要、デジタルとアナログ
第2回 課題説明、デジタル化
第3回 データ圧縮
第4回 ネットワークの基礎
第5回 Excelに関する補足説明
第6回 OSI参照モデル
第7回 IPアドレス
第8回 DNS
第9回 TCPとIP
第10回 Ethernet
第11回 外部への通信
第12回 現在のEthernet
第13回 ポート番号
第14回 NAPT
第15回 無線LAN

373

備考

科目名／Course Title

情報処理概論Ⅱ／Introduction

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永井 雅人
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed

副専攻／Minor

分野／Academic Field

toComputer

Science

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

Ⅱ

210E5041
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourthterm
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
経済学／Economics
30

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済学部（除．経済科学部）
聴講指定等／Designated Students
この講義とGコード科目「情報処理概論AII」は同一の科目です。経済学部以外の学生（含．経済科学部学生）が聴講する場合は原則として「情報処理概論AII」を履修してください。
また、経済学部の学生の場合も昼間コースと夜間主コースが別になっており、これは夜間主コースの学生用です。昼間コースの学生の場合は、講義番号210E1555で聴講申請を行ってください。
科目の概要／Course Outline
表計算ソフト（Microsoft Excel）の基本的な操作方法及びデジタル化の特徴やネットワークにおける情報のやりとりの方法などに関する知識を習得することを目的とします。知識習得に関しては講義時間を利用し、操作法に関しては、基本的に自習形式で行うことになります。
科目のねらい／Course Objectives
表計算ソフト（Excel）の利用は、データ分析のみならず、様々な仕事で不可欠なものとなっています。この講義の一つのねらいは、Excelが活用可能となることです。
一方、情報ネットワークは現代社会の基盤として欠くことのできないものとなっています。このネットワークがどのようなものなのか、その前提となるデジタル化とはどういう特徴を持つものなのかということを理解しておくことは、それらを直接活用する場合のみ
ならず、今後の社会、ビジネスの方向を見る上でも非常に重要です。こうした知識の修得をこの講義のもう一つのねらいとします。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・Excelの基本的な操作ができる。
・相対参照や絶対参照の概念を理解し、それを活用できる。
・様々なグラフを作成できる。
・Excelで作成した表やグラフ、あるいは図や写真をWordの文書上に貼り付けることができる。
・デジタルとは何かが説明できる。
・音声や画像がどのようにして2進数で表されるかが説明できる。
・データ圧縮の特徴を説明できる。
・インターネットでどのようにして情報のやりとりが行われているかを説明できる。
・NAPTの仕組みなどが説明できる。
・有線LANと無線LANの特徴が説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
日本語入力やワープロなどの基本的なパソコンの操作ができること、コンピュータやネットワークに関する基礎的知識を持っていることを前提とします。ただし、前者については、使用テキストの前半部分を使って、この講義の履修中374

に補うようにしても構いません。従って、必ずしも情報処理概論Iの履修を前提とはしませんが、そこでどの程度のことを行っているかについては、関連リンクで確認しておいてください。
授業実施形態について／Class Format
講義はオンライン形式（Zoomを利用）で行います。また、講義内容について、小テストや宿題などを課します。
Excelなどの操作法習熟に関しては自習形式で行い、その成果をレポートとして提出してもらいます。
自習を行うためには自分が利用できるPCが必要であり、そこでは、Windows 10上でExcel 2019及びWord
2019（Microsoft 365（旧名Office 365）も可）が動いている環境を前提とします。これ以外の環境についてはサポートができません。
なお、本学の学生はMicrosoft 365が無償で利用可能となっています（詳細は情報基盤センターのWebサイト参照）。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
操作法の習熟度を見るためのレポート 70%
知識の習得状況を見るための小テスト及び宿題 30%
使用テキスト／Textbooks
自習形式で学ぶ Word, Excel, Power Point [2019編]
関連リンク／Related Links[URL:]http://www.econ.niigata-u.ac.jp/~nagai/gairon_d/index.html[名称:]この講義のWebサイト（昨年度及び情報処理概論Iの講義で配布したプリントを見ることができます）

参考文献／References

キーワード／Keywords

Excel、グラフ、図表の貼り付け
デジタル、アナログ、TCP/IP、Ethernet、NAPT

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」と「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」の併用

375

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

この講義のシラバスを読んでおくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
課題１を行っておくこと。
前々回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。

第1回 講義概要、デジタルとアナログ
第2回 課題説明、デジタル化
第3回 データ圧縮
第4回 ネットワークの基礎
第5回 Excelに関する補足説明
第6回 OSI参照モデル
第7回 IPアドレス
第8回 DNS
第9回 TCPとIP
第10回 Ethernet
第11回 外部への通信
第12回 現在のEthernet
第13回 ポート番号
第14回 NAPT
第15回 無線LAN

376

備考

科目名／Course Title

情報産業論／Information Industry

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

清野 和司,山田
1,2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「MOT基礎」,副専
攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」

分野／Academic Field

10：情報

修司

3

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
定員／Capacity

水準／Academic Standard

210S0540
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourth
term
2単位
自然科学／Natural Sciences
理学／Science
60

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
現在、私たちは情報システムによって提供されるいろいろなサービスに囲まれて生活している。インターネット（検索・ネットショッピング）、医療（電子カルテ）、情報家電（スマートフォン）などもその一例である。また、一般企業や国・県・市町村等も様々な業務を実施するために情報システムを利用している。こうしたサービスや業務を実現するための「情報システムの構築や運用」が情報産業の役割である。この講義では、情報産業の成り立ちから現在に至る経緯および現状の課題等を概説する。 なお本科目は、情報システム開発の経験を有する教員が、それを活かして情報システムについて授業を行います。
科目のねらい／Course Objectives
情報通信技術（ＩＴ）は実社会にどのように利用されているのかを学習する。さらに、情報産業の歴史や現状を理解することにより実社会での「情報産業」の位置づけを学習する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1.企業や産業などの現実の社会を理解できるようになる。
2.情報産業の現状と課題について理解できるようになる。
3.情報産業の課題を通じて社会人として期待される人材像が理解できるようになる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
コンピュータリテラシーに関する授業を履修していることが望ましい。 Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環
境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
Zoomによるオンライン講義形式。授業に出席して内容を理解する。 各回の準備学習の具体的内容は初回授業時に指示する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
講義への出席と課題レポートの内容（80％）、積極性（20％）などを総合評価する。
使用テキスト／Textbooks

テキストは使用しない。配布プリントを使用する。

377

関連リンク／Related Links

参考文献／References

適宜必要に応じて紹介する。

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

378

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

１．情報サービス産業の実態、情報サービス産業の 情報サービス産業、情報資産の取り扱いについて
役割、関連する職種、情報資産の取り扱い、予習しておくこと2

２．コンピュータの歴史と変遷（前半）、リスク管理

3

３．コンピュータの歴史と変遷（後半）、IT市場の動 IT市場について予習しておくこと
向と事例、KPI/KGI

4

４．組織活動の基本と情報化（財務諸表、固定費と 財務諸表、固定費と変動費、セグメント別収益につ
変動費、セグメント別収益）
いて予習しておくこと

5

５．事業方針の立案と分析手法（マーケティングミ マーケティングミックス、４P分析、３C分析、STP分
ックス、４P分析、３C分析、STP分析、SWOT分析、 析、SWOT分析、アンゾフのマトリクスについて予
アンゾフのマトリクス）
習しておくこと

6

６．ＳＷＯＴ分析を使用した事業方針策定演習１（企 前回の授業内容を復習しておくこと
業が置かれている環境の理解）

7

７．ＳＷＯＴ分析を使用した事業方針策定演習２（
業界動向、短期経営目標、長期経営目標）

前回の授業内容を復習しておくこと

8

８．ＳＷＯＴ分析を使用した事業方針策定演習３（
事業方針の立案とIT化策の検討）

前回の授業内容を復習しておくこと

9

９．ＳＷＯＴ分析を使用した事業方針策定演習４（
事業提携、別業態への転換）

前回の授業内容を復習しておくこと

リスク管理について予習しておくこと

10 １０．ＳＷＯＴ分析を使用した事業方針策定演習５（ 発表資料をまとめておくこと
グループ発表資料のまとめ）
11 １１．ＳＷＯＴ分析を使用した事業方針策定演習５（ 各グループで発表練習をしておくこと
グループ発表）12 １２．事業方針立案の要点（ターゲティング、流通戦 ターゲティング、流通戦略について予習しておくこと
略、情報の収集）13 １３．情報システム構築の開発工程１（システム化企 システム化企画、要件定義について予習しておくこ
画、要件定義）、情報産業界の構図、多段階請負、 とオフショア開発の動き
14 １４．情報システム構築の開発工程２（基本設計、 基本設計、詳細設計、プログラミング、単体テスト、
詳細設計、プログラミング、単体テスト、結合テスト 結合テスト、システムテスト、ユーザ検証、運用テス、システムテスト、ユーザ検証、運用テスト）、WBS トについて予習しておくこと

15 １５．情報セキュリティの種類とその具体的な対策

情報セキュリティについて予習しておくこと

379

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修16 １６．自治体、企業、組織で使用されている情報シス 自治体、企業、組織で使用されている情報システム
テムの種類と事例について、各自で調査しておくこと

380

備考

科目名／Course Title

情報社会論／Information Technology and Society

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

田中 環
1,2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
5,

金/Fri

5 単位数／Credits

授業形態／Class Format

講義副専攻／Minor

副専攻「MOT基礎」,副専
攻「電子・情報科学」,副専
攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」

分野／Academic Field

10：情報

212S0541
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第科目区分／Category
細区分／Sub-division
定員／Capacity

自然科学／Natural Sciences
理学／Science100

水準／Academic Standard

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
近年，情報通信技術（ＩＣＴ）の進展により，デジタル情報の利用が広く社会に浸透し，それによって社会に大きな構造変化がもたらされています。この講義では，インターネット，メール，電子商取引等の情報の電子化が現代社会においてどのような役割を果たしていくか，それらのもたらす長所とそれの引き起こす問題点について，技術的側面を交えて一緒に考えてみましょう。
科目のねらい／Course Objectives
情報の電子化が現代社会においてどのような役割を果たしていくか，特にそれが従来のものとどのように異なるかを理解し，それを上手に利用するための基礎的知識を身につけることを目標とします。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
学習の達成目標は以下の通りです。
(1) アナログとデジタルの違い，IPアドレス，メール，WWW，SNSなどインターネットの基本的仕組みを理解し説明できること。
(2) 著作権や知的所有権の内容とその重要性を理解し，説明できること。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
情報リテラシーに関する授業を聴講したことがあるか，または平行履修することが望ましい。
また，毎講義に小課題または小テストを課し，それを成績評価の対象としますので，日常的な勉学が必要です。
授業実施形態について／Class Format
基本的に，今年度は非対面（オンライン）で「講義」の授業を行います。授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知します。
また，授業の最後に毎回，小テストを行いますので，配布資料を基に必ず予習をしてきてください。また，時々，課題を出しますので，
レポートとして提出してください。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
受講状況，小テストと課題レポートの提出状況などから総合的評価を行います。
小テストは，非対面（オンライン）で毎回行いますが，学務情報システムから解答を入力し，その後，各自で復習し内381

容の確認をしてもらいます。時々，自己採点を行って添削をしたものを学務情報システムから再提出してもらいます。これにより，分からないところを放置しないで定着させようとしたかどうかを評価します。
使用テキスト／Textbooks
使用しません。プリントを配布します。
関連リンク／Related Links

参考文献／References[URL:]http://m.sc.niigata-u.ac.jp/~prtana/[名称:]担当している授業に関するページ[URL:]http://ecnfp.sc.niigata-u.ac.jp/index.html[名称:]理学部マルチメディア室 ECNET (学内専用)
授業中，適宜，紹介します。

キーワード／Keywords

アナログとデジタル，標本化と量子化，SNS，インターネット，電子メール，POP3，SMTP，IMAP4，IPアドレス，DNS，ハイパーテキスト(HTML)，WWW，知的所有権，著作権，個人情報，インターネットセキュリティ，暗号技術；非対面型授業

備考／Notes

理系科目【オフィスアワー】随時（メール，Zoom など）【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

382

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

情報化社会の特性とその歴史
１．記録メディアの進化
２．固定通信と移動通信システムの進化
３．情報化社会の始まり
４．テレビジョン表示装置と放送の進化

以下の用語を検索：
IT:Information Technology 情報技術
ICT:Information and Communication
Technology 情報通信技術

2

アナログとデジタル（１）１．２進法
２．２進法による情報の表現
３．端数処理４．標本化と量子化

選ぶ・選ばないという2通りの数え方からビットの考え方を復習する。

小テスト[1] 端数処理，量子化間隔とビット数の対応

3

アナログとデジタル（２）１．色々な信号の種類
２．光の色の表現法
３．CDのデジタルデータ処理
インターネットの仕組み（１）
１．歴史
２．インターネットプロトコル
３．ネットワークインターフェース
４．TCP/IP の階層

標本化と量子化の考え方を復習してくる。

小テスト[2] 標本化間隔，量子化間隔と量子化
ルール

5

インターネットの仕組み（２）１．IPアドレス
２．IP アドレス枯渇への対策

以下の用語を検索：
TCP/IP
IPアドレス

6

電子メールの仕組み（１）
１．歴史
２．SMTP
３．メールの構造
４．POP を使ったメール処理

7ビット，アスキーコード。アスキーコード表を調べて 小テスト[5] アスキーコ
くる。POP3やSMTP，IPアドレスについて調べてみ ード，電子メールの仕組る。
み7

電子メールの仕組み（２）１．Web メールを使ったメール処理
２．電子メールとMIME
３．符号化文字集合と文字符号化方式
４．日本語の取り扱い

IMAP4を調べてみる。符号化文字集合と文字符号 小テスト[6] 電子メール化方式及びMIMEのキーワードを検索してみる。
の送受信の様子8

DNS（名前解決システム）の仕組み
１．歴史
２．DNSの仕組み
３．DNS サーバの役割・機能
４．メールの配送

DNSを検索してみる。ドメイン名の種類を調べてみ 小テスト[7] ドメインの
る。
階層構造

9

WWWとハイパーテキスト(HTML)の仕組み
１．歴史
２．WWWのルーツ
３．htmlとWWW
４．ホームページ閲覧の仕組み

WWWの歴史を調べてみる。簡単なHTMLのタグを調べてみる。

小テスト[8] 各種プロト
コルの意味

10 知的所有権としての著作権
知的所有権，著作権，産業財産権（工業所有権）
１．知的所有権（広い意味の著作権）が生れた背景 などを検索してみる。
２．著作権法周辺の歴史
３．知的財産権としての知的所有権の種類

小テスト[9] 知的所有権や（広い意味の）著作権（及び，狭い意味の著作権）などの全体の成り立
ち

11 著作権法
１．著作権法の概要

小テスト[10] 「著作者の権利」と「著作隣接権
」

4

備考

量子化ビット，2進数・10進数・16進数を2進数を 小テスト[3] ディジタル
基準に数値変換できるようにする。インターネットの 化（標本化，量子化，符歴史について自分なりに調べてみる。
号化）及び色の表現法

著作権，著作隣接権，許諾権，報酬請求権などを検索してみる。

383

小テスト[4] １６進数と２進数と１０進数の変換

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

備考

12 個人情報
１．犯罪捜査２．日常の中の監視
３．個人情報保護法
４．社会保障・税番号制度（マイナンバー制度）

個人情報保護法について調べてみる。

小テスト[11] 「個人情報」と「マイナンバー制度」

13 インターネットセキュリティと暗号
１．サイバー犯罪（ハイテク犯罪）
２．暗号化通信公開鍵暗号・RSA 暗号について検索してみる。

小テスト[12] 「暗号化通信」

14 暗号技術（１）
１．合同

Euler の定理を調べてみる。

小テスト[13] 簡単な合同式とオイラーの関数

15 暗号技術（２）１．RSA 暗号RSA 暗号について計算してみる。

384

科目名／Course Title

医学情報学(応用)／Advanced Medical Informatics

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

赤澤 宏平
1,2,3,4,5,6
別途お知らせ曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

他/Oth.
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
82：社会医学水準／Academic Standard

分野／Academic Field0

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210M1402
2021年度／Academic Year 第1学期／the former semester
0.5単位
医歯学／Medicine and Dentistry
医学／Medicine
127

14：当該学部(学科)のみ・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
医学の急速な進歩と医療技術の高度化に伴い医療情報も複雑化、多様化してきている。それに伴い、医療人は適切な情報処理能力を習得する必要がある。本科目では、診療記録の作成と取り扱いを具体的な事例に基づいて解説する。また、科学的根拠の獲得に必要な医療統計解析について、実践的な能力を身につける。
科目のねらい／Course Objectives
診療記録の作成方法、診療情報のセキュリティおよび医学研究で必要となる統計学を習得する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
１．医学研究における統計解析手法の理論と技法を説明できる。
２．統計解析の結果を正しく解釈して論文に記述できる。
３．病院情報システムの概要を説明できる。
４．診療録記載のルールを説明できる。
５．診療情報のセキュリティを正しく認識する。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要である。
授業実施形態について／Class Format
講義に加えて実習も取り入れるので授業への全出席を必須とする。
主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業と学務情報システムを用いた課題の提示を行う。
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
学務情報システムを用いた、非対面の小テスト（50％）ならびに実習レポート（50％）により評価する。
使用テキスト／Textbooks

特に指定しない。
講義ごとに資料を配布する。

関連リンク／Related Links385

参考文献／References

バイオ統計学の基礎（近代科学社）
サバイバルデータの解析（近代科学社）

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

386

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

統計解析事例の例示、診療録の作成、電子カルテ 2年次の医療情報学（基礎）の内容を復習すること
システム、情報セキュリティに関する講義を行ない、 。
小テストを実施する。

387

備考

科目名／Course Title

データ構造とアルゴリズム／Algorithms

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

高橋 俊彦
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue
2
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1,

火/Tue

単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

211T4021
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
110

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
知能情報システムプログラム２年
科目の概要／Course Outline
科目の位置付け:効率的なプログラムを書くために必要なアルゴリズムの設計と解析の技法について学ぶ。
内容:アルゴリズム及びデータ構造の設計と解析の技法について講義する。
科目のねらい／Course Objectives
アルゴリズムの評価に必要なオーダー記法や漸化式の解き方を理解する。
また、ヒープソート、クイックソート、線形時間のソートなど、様々なソーティングアルゴリズムを通して、アルゴリズムの設計技法を習得する。
さらに、スタックやキュー、線形リストなどの基本的データ構造とハッシュ表や2分探索木などのデータ構造を理解する。

388

学習の到達目標／Specific Learning Objectives(1)関数のオーダー記法を理解し、使用することができる。
(2)漸化式を解くことができる。
(3)ヒープソート、クイックソート、線形時間のソートなど、整列アルゴリズムを理解し、使用することができる。
(4)スタックやキュー、線形リストなどの基本的データ構造を理解し、使用することができる。
(5)ハッシュ表を理解し、使用することができる。
(6)2分探索木を理解し、使用することができる。
各回の到達目標は以下の通り：
第1回：アルゴリズムとは何か，どのように記述するか，どのように評価するかを説明できる。
第2回：漸近記号を用いてアルゴリズムの評価を行うことができる。
第3回：分割統治法について説明できる。また具体例としてマージソードや最大部分配列ガルゴリズムの動作を説明できる。
第4回：置き換え法，再帰木法、マスター法などの漸化式の解法を理解し，使うことができる。
第5回：乱択アルゴリズムの概念を説明できる。また、指標確率変数を用いてアルゴリズムの性能を解析することができる。
第6回：スタック，キュー，連結リストなどの基本的なデータ構造を理解し，使うことができる。
第7回：ヒープソートおよびヒープに対する操作とその性質について説明できる。
第8回：クイックソートの原理および乱択版クイックソートの時間計算量解析について説明できる。
第9回：比較ソートの下界を示すことができる。計数ソートや基数ソートなどの線形時間ソートの原理を説明することができる。
第10回：バケツソートの原理を説明することができる。指標確率変数を用い，バケツソートの時間計算量の期待値を導出することができる。
第11回：ハッシュ法について説明することができる。チェイン法の時間計算量の期待値を導出することができる。
第12回：オープンアドレス指定法とその問題点について説明できる。また，その時間計算量の期待値を導出することができる。
第13回：2分探索木とその基本操作の性質について説明できる。
第14回：2色木とその基本操作の性質について説明できる。
※第15回は第1回～第14回の総括。

登録のための条件（注意）／Prerequisites
情報機器端末(スマートフォン，タブレット，パソコンなど)およびインターネット環境が必要。
（視聴だけであればスマートフォンでも可能であるが，課題の作成や提出のためにはパソコンを薦める。）
授業実施形態について／Class Format
・本授業は動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義と学務情報システムを用いた課題提示・解説による。
・原則として，質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務情報システムで回答する．
・聴講登録者には，授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知で動画へのアクセス情報を通知する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
・各授業に課されるレポートにより評価を行う。評価の比重は第1回～第14回が各5%，第15回が30%。
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links

T.コルメン・C.ライザーソン・R.リベスト・C.シュタイン『アルゴリズムイントロダクション 第1巻--数学的基礎とデータ構造 改訂3版』(近代科学社)
聴講登録者には学務情報システムに（メール）より動画へのリンクを通知する。

参考文献／References

キーワード／Keywords

アルゴリズム

計算量

漸近記号

389

ソーティング

ハッシュ表

2分探索木

非対面型授業備考／Notes[2017-2019年度入学者]知能情報システムプログラムの到達目標，知識・理解(c)ソフトウェアの基礎知識に対応する．
[2020年度入学者] 知能情報システムプログラムの到達目標，知識・理解(d)ソフトウェアの基礎知識，当該分野固有の能力(a)情報の構造と計算の設計(b)形式的な演繹(c)計算機の設計と運用(e)システムの体系・構造，汎用的能力(b)抽象化と論理的思考に対応する．

390

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

挿入ソート。マージソートのアルゴリズムの動作を把握しておくこと。

アルゴリズムの解析と設計(1)： 導入、アルゴリズ
ムの評価方法、挿入ソート、マージソート
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

2

アルゴリズムの解析と設計(2)： 挿入ソート、マージ 挿入ソート。マージソートのアルゴリズムの動作をソート
把握しておくこと。
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

3

オーダー記法によるアルゴリズムの評価：漸近記号の定義

3つの漸近記号Θ、Ｏ、Ωの定義に目を通しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

4

分割統治法と漸化式の解法：置き換え法、再帰木 分割統治法、最大部分配列問題とは何かを教科
法、マスター法書で調べておくこと。
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

5

確率的解析と乱択アルゴリズム：指標確率変数を 雇用問題、指標確率変数とは何かを教科書で調べ用いた解析ておくこと。確率については教科書の付録Cを参照するとよい。
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

391

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

6

スタック、キュー、連結リストの定義を確認しておくこと。

データ構造の基礎：スタック、キュー、連結リスト
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

7

ソーティングアルゴリズム(1)：ヒープソート

ヒープソートの動作を把握しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

8

ソーティングアルゴリズム(2)：クイックソート

クイックソートの動作を把握しておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

9

ソーティングアルゴリズム(3)：ソートの下界と線形 線形時間ソートにはどのようなアルゴリズムがある
時間ソート
かを教科書で調べておくこと。
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

10 ソーティングアルゴリズム(4)：バケツソート。基数ソ 線形時間ソートにはどのようなアルゴリズムがあるート
かを教科書で調べておくこと。
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

11 ハッシュ表(1)：チェイン法、ハッシュ関数

ハッシュ表、ハッシュ関数とは何かを教科書で調べておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

392

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修12 ハッシュ表(2)：オープンアドレス指定法、ハッシュ関 ハッシュ表、ハッシュ関数とは何かを教科書で調べ数ておくこと。
動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

13 2分探索木： 定義と基本操作（探索、挿入、削除）のアルゴリズム

2分探索木とその基本操作について教科書で調べておくこと

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

14 2色木： 定義と探索および挿入アルゴリズム

2色木の定義を教科書で調べておくこと。

動画配信(YouTube)を用いたオンデマンド講義。
講義後，学務情報システムを用いて課題を提出。
（質問等はメールで受け付け，直接あるいは学務
情報システムで回答。）

15 まとめ：第1回から第14回までの総括。課題に対し これまで習ったことの中で、理解ができていないと，授業時間内にレポートを作成し，提出する。
ころを確認しておくこと。
学務情報システムを用いて課題の提示と受付を行
う。

393

備考

科目名／Course Title

人工知能／Artificial Intelligence

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
2
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「電子・情報科学」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

211T4029
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
80

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
工学科（知能情報システムプログラム）
科目の概要／Course Outline
人工知能とは自然界に存在する知的な活動を規範とし，同様な知的活動を人工的に実現させようというものである．本科目では，人工知能の基礎となる考え方，問題解決における具体的手法，人工知能を実現する上で欠かせない知識表現や推論，計算機上に人工知能を実現する種々の手法に関する講義を行う．また，近年は外界の環境への対応がトピックスの１つとなっており，身体性との関わりも取り上げ，最新の研究動向を交えて説明を行う．なお，時間の制約上概説となる部分もあるが，人工知能の全体像が把握できるように配慮する．
科目のねらい／Course Objectives
人工知能の領域で構築されてきた考え方や技法を理解する．人工知能の研究により実現されてきたと考えられる実例に触れ，人工知能の分野における社会ニーズと現状の技術レベルを把握する．人間の知能とは何か，について考えるきっかけにする．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives(1) 人工知能で用いられる問題解決のための探索法を習得し，応用できる．
(2) 人工知能の根幹を成す知識表現法と推論法を説明できる．
(3) 計算機が課題解決能力を学習する複数の代表的手法を列挙し，説明できる．
(4) 人工知能研究の最新動向を把握し，説明できる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義
大部分の授業を動画配信により実施．
指定期間でオンデマンドで講義を視聴．
第1回目，第8回目，第16回目にZoomによるオンライン講義を実施．
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布

394

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
・毎回の講義後に課題を出題する．期限までに提出された課題の解答を採点し，全ての合計点で評価を行う．合計点が100点になるように課題を出題し，60点以上を合格とする．
・課題は授業計画の内容に記載されている，各回のテーマの内容を理解しているかを確認し，評価するものである．
使用テキスト／Textbooks

特になし．必要に応じて資料を学務情報システムにアップロードするので，受講生は各自ダウンロードすること．

関連リンク／Related Links

参考文献／References（推薦図書）
小林一郎 「人工知能の基礎（Computer Science Library 13）」
太原育夫 「新 人工知能の基礎知識」 (２００８年，近代科学社）

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes

オフィスアワー： 水曜２限395

(２００８年，サイエンス社）

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1＜第 1回＞ 「知能」について調査し考察する．
＜第 2回＞ 問題の定義の仕方を復習する．
＜第 3回＞ 状態空間探索法を復習する．
＜第 4回＞ 問題分解法を復習する．
＜第 5回＞ 命題論理を復習する．
＜第 6回＞ 述語論理を復習する．
＜第 7回＞ 論理を使った推論を復習する．
＜第 8回＞ 第２回から第７回までの内容をを復習する．
＜第 9回＞ プロダクションシステム，意味ネット
ワークを復習する．
＜第10回＞ 不確実な知識の取り扱いを復習す
る．
＜第11回＞ 教師あり学習を復習する．
＜第12回＞ 教師なし学習を復習する．
＜第13回＞ 強化学習とエージェンを復習する．
ト＜第14回＞ 神経回路網と深層学習を復習する．
＜第15回＞ 知能と身体性認知科学を復習する．
＜第16回＞ 第９回から第１５回までの内容を復習する．

「オンライン」の記載がないものは動画配信による講義＜第 1回＞ 人工知能への導入（オンライン）＜第 2回＞ 問題解決
＜第 3回＞ 探索アルゴリズム(1)状態空間探索法＜第 4回＞ 探索アルゴリズム(2)問題分解法＜第 5回＞ 論理と推論(1)命題論理＜第 6回＞ 論理と推論(2)述語論理＜第 7回＞ 論理と推論(3)論理と推論＜第 8回＞ 前半のまとめと復習（オンライン）＜第 9回＞ 知識表現と推論＜第10回＞ 知識の不確実性の取り扱い＜第11回＞ 機械学習（教師あり学習）＜第12回＞ 機械学習（教師なし学習）＜第13回＞ 強化学習とエージェント＜第14回＞ 神経回路網と深層学習＜第15回＞ 知能と身体性認知科学＜第16回＞ 後半のまとめと復習（オンライン）

396

備考

科目名／Course Title

人工知能／Artificial Intelligence

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山﨑 達也
3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon
2
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
51：電気電子工学
水準／Academic Standard

211T7053
2021年度／Academic Year
1ターム／the first term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering40

24：教員免許等資格科目・専門中
核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
工学科（人間支援感性科学プログラム）３年
科目の概要／Course Outline
人工知能とは自然界に存在する知的な活動を規範とし，同様な知的活動を人工的に実現させようというものである．本科目では，人工知能の基礎となる考え方，問題解決における具体的手法，人工知能を実現する上で欠かせない知識表現や推論，計算機上に人工知能を実現する種々の手法に関する講義を行う．また，近年は外界の環境への対応がトピックスの１つとなっており，身体性との関わりも取り上げ，最新の研究動向を交えて説明を行う．なお，時間の制約上概説となる部分もあるが，人工知能の全体像が把握できるように配慮する．
科目のねらい／Course Objectives
人工知能の領域で構築されてきた考え方や技法を理解する．人工知能の研究により実現されてきたと考えられる実例に触れ，人工知能の分野における社会ニーズと現状の技術レベルを把握する．人間の知能とは何か，について考えるきっかけにする．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives(1) 人工知能で用いられる問題解決のための探索法を習得し，応用できる．
(2) 人工知能の根幹を成す知識表現法と推論法を説明できる．
(3) 計算機が課題解決能力を学習する複数の代表的手法を列挙し，説明できる．
(4) 人工知能研究の最新動向を把握し，説明できる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要
授業実施形態について／Class Format
講義
大部分の授業を動画配信により実施．
指定期間でオンデマンドで講義を視聴．
第1回目，第8回目，第16回目にZoomによるオンライン講義を実施．
授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知
各回の開始前に学務情報システムの授業連絡通知で資料を配布
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
・毎回の講義後に課題を出題する．期限までに提出された課題の解答を採点し，全ての合計点で評価を行う．合計点が100点になるように課題を出題し，60点以上を合格とする．

397

・課題は授業計画の内容に記載されている，各回のテーマの内容を理解しているかを確認し，評価するものである．
使用テキスト／Textbooks

特になし．必要に応じて資料を学務情報システムにアップロードするので，受講生は各自ダウンロードすること．

関連リンク／Related Links

参考文献／References（推薦図書）
小林一郎 「人工知能の基礎（Computer Science Library 13）」
太原育夫 「新 人工知能の基礎知識」 (２００８年，近代科学社）

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes

オフィスアワー： 水曜２限398

(２００８年，サイエンス社）

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1＜第 1回＞ 「知能」について調査し考察する．
＜第 2回＞ 問題の定義の仕方を復習する．
＜第 3回＞ 状態空間探索法を復習する．
＜第 4回＞ 問題分解法を復習する．
＜第 5回＞ 命題論理を復習する．
＜第 6回＞ 述語論理を復習する．
＜第 7回＞ 論理を使った推論を復習する．
＜第 8回＞ 第２回から第７回までの内容をを復習する．
＜第 9回＞ プロダクションシステム，意味ネット
ワークを復習する．
＜第10回＞ 不確実な知識の取り扱いを復習す
る．
＜第11回＞ 教師あり学習を復習する．
＜第12回＞ 教師なし学習を復習する．
＜第13回＞ 強化学習とエージェンを復習する．
ト＜第14回＞ 神経回路網と深層学習を復習する．
＜第15回＞ 知能と身体性認知科学を復習する．
＜第16回＞ 第９回から第１５回までの内容を復習する．

「オンライン」の記載がないものは動画配信による講義＜第 1回＞ 人工知能への導入（オンライン）＜第 2回＞ 問題解決
＜第 3回＞ 探索アルゴリズム(1)状態空間探索法＜第 4回＞ 探索アルゴリズム(2)問題分解法＜第 5回＞ 論理と推論(1)命題論理＜第 6回＞ 論理と推論(2)述語論理＜第 7回＞ 論理と推論(3)論理と推論＜第 8回＞ 前半のまとめと復習（オンライン）＜第 9回＞ 知識表現と推論＜第10回＞ 知識の不確実性の取り扱い＜第11回＞ 機械学習（教師あり学習）＜第12回＞ 機械学習（教師なし学習）＜第13回＞ 強化学習とエージェント＜第14回＞ 神経回路網と深層学習＜第15回＞ 知能と身体性認知科学＜第16回＞ 後半のまとめと復習（オンライン）

399

備考

科目名／Course Title

知能情報システム概論／Introduction to Smart Information Systems

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

大河 正志,青戸
望
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

木/Thu
講義

副専攻／Minor

分野／Academic Field

等人,山﨑

達也,山田

寛喜,中野

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term2

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「電子・情報科学」, 定員／Capacity
副専攻「データサイエンス」,「ことつくり・マネジメント」,「
データサイエンスリテラシー」
49：工学基礎, 10：情報水準／Academic Standard

敬介,阿部

貴志,高橋

俊彦,石井

213T0202
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering250

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部・他
聴講指定等／Designated Students
工学部情報電子分野優先科目の概要／Course Outline
どのように人間に近いコンピュータが実現できるか，というテーマは，コンピュータの発明当初からコンピュータと密接に関連するテーマである。近年では，深層学習を用いた認識機能の画期的な向上が，いわゆる人工知能として大きな脚光を浴びているが，それに限らず，今や幅広い分野で多くの知能情報技術が活用され，さまざまなスマートICT機器やIT技術を駆使したサービスが我々の生活や社会に浸透してきている。
そこで，本講義では，情報通信技術(ICT)の基礎から，知能情報処理のサイエンスやスマートICTの応用的なトピックまで，「知能情報へのお誘い」をテーマとして，複数の教員によるオムニバス形式の講義を行う。
科目のねらい／Course Objectives
さまざまな分野における知能情報との係わりや情報処理の仕組みや応用について幅広い見識を得るとともに，自ら考える態度を身につける。また，身近な例に触れながら，専門分野における学習を生きた知識へと繋げるモチベーションを養う。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・知能情報分野におけるさまざまなトピックやものの見方，考え方に触れる
・知能情報についての知識を広げるとともに，深い気付きをいくつか得る
・自ら手を動かすことで自分自身の理解と思考を確認する態度を身に付ける
・知能情報分野の課題を自ら向き合う問題として捉える態度を養う
登録のための条件（注意）／Prerequisites
特になし．
授業実施形態について／Class Format
講義による．毎回出席して聴講すること。やむを得ず欠席する場合は事前に欠席事由を届け出ること。毎回の授業で課されたレポートは指定された期限内に提出すること。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポートにより評価する。
使用テキスト／Textbooks

なし．

400

関連リンク／Related Links

なし．

参考文献／References

必要に応じて，各授業時間中にアナウンスする。

キーワード／Keywords

コンピュータ，アルゴリズム，論理的推論，ネットワーク， センサ，スマートICT， ビッグデータ， メデ
ィア， バイオインフォマティックス

備考／Notes

オフィスアワー：別途連絡する。
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」，「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」，「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」を併用

401

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

授業計画は，以下の通り．ただし，講義の順番は変 <1回> 準備学習は必要ない。
わることがある。
<2回> 準備学習は必要ない。
<1回>（教員名：山田 寛喜) コンピュータと知的情 <3回> 論理学について調べる。
報処理<4回> 身近なネットワークの仕組みについて考え<2回>（教員名：高橋 俊彦) アルゴリズム入門
調べてみる。
<3回>（教員名：青戸 等人) コンピュータによる論 <5回> 次の内容について，事前に調べておくこと
理的推論
・センサとは？
<4回>（教員名：中野 敬介) ネットワーク
・日常生活，身の回りで使用されているセンサ<5回>（教員名：大河 正志) センサ概論
・IoT（Internet of Things）技術におけるセンサ<6回>（教員名：山﨑 達也) 情報とデータ，そして の役割
メディア<6回> 情報とデータの違いについて調べる。
<7回>（教員名：阿部 貴志) バイオインフォマティク <7回> バイオインフォマティクスについて調べる。
ス（生命情報学）入門<8回> スマートフォンや携帯電話のメーカーやキャ<8回>（教員名：石井 望) スマートICT機器と生体 リア（通信会社）が公表している生体影響に関する
影響 -無線端末の安全な電波利用安全性指標に対する数値を各自で調べる。

402

備考

科目名／Course Title

ネットワーク工学／Network Engineering

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

中野 敬介
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

月/Mon
1

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
51：電気電子工学
水準／Academic Standard

214T3054
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
35

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
電子情報通信プログラム2年
科目の概要／Course Outline
インターネットに代表されるコンピュータネットワークや移動通信ネットワーク等の様々なネットワークにより，我々の日常は支えられているが，これらのネットワークに関連する技術について考える．本講義では，ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロト
コルについて述べる．また，代表的な移動通信システムであるセルラシステムからマルチホップ無線ネットワーク，DTN等の新しい移動情報ネットワークまで説明する．これらと並行して，ネットワーク工学の基礎理論であるネットワークアルゴリズム，待ち行列理論を講義する．その他に関連のトピックスについても述べる．これらを理解することにより，ネットワーク工学の基礎を身に付けることを目指す．
科目のねらい／Course Objectives
ネットワーク工学の基礎を習得することを目指す．具体的には，・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを理解する
・ネットワークアルゴリズムの基礎を理解する
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を理解する
・待ち行列理論の基礎を理解する．
・その他のネットワーク工学に関連する技術を理解する．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
以下の能力を身に付けることを目指す．
・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを説明できる
・ネットワークアルゴリズムの基礎を説明できる．
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を説明できる
・待ち行列理論の基礎を説明できる．
・その他のネットワーク工学に関連する技術を説明できる登録のための条件（注意）／Prerequisites
コンピュータネットワークを履修していることが望ましい．
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要，
授業実施形態について／Class Format
・講義形式で行う．予習・復習を前提に講義を進める．
・主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業を行う．
・授業の連絡方法：授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報や配布資料の情報をを通知

403

する．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
2回のレポート課題（中間，期末）を課す．2回のレポートをそれぞれ１００点満点で評価し，それらの平均点を成績とする．つまり，中間レポート50%，期末レポート50%で評価する．レポートの平均が６０点以上であれば達成目標は満たされたと判断し，合格とする．以下の基準により評価する．
・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを理解しているか・ネットワークアルゴリズムの基礎を理解しているか
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を理解しているか・待ち行列理論の基礎を理解しているか
・その他のネットワーク工学に関連する技術を理解しているか
使用テキスト／Textbooks
田村，中野，仙石，ネットワーク工学，コロナ社，2020
講義の中でテキストを用いて説明するのでテキストを用意すること．
スライドを配布する．

関連リンク／Related Links

参考文献／References

伊理，白川，梶谷,篠田他：演習グラフ理論―基礎と応用,コロナ社,1983
L. Kleinrock, Queueing Systems Volume 1: Theory, John Wiley & Sons, 1975
大石, 待ち行列理論, コロナ社, 2003.
白鳥，佐藤，斎藤，石原，渡辺，シミュレーション，共立出版，2013
小口，コンピュータネットワーク入門-TCP/IPプロトコル群とセキュリティ-，サイエンス社，2007年．

キーワード／Keywords

アクセス制御方式，ネットワークアルゴリズム，移動透過性プロトコル，移動通信システム，移動
情報ネットワーク，待ち行列理論，非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

404

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修405

備考

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

備考<第1回> 本講義の概要について説明する．ネット <第1回>ネットワーク工学の概要について予習を オフィスアワーは月曜３
ワークのアクセス制御方式について説明する
行う．
限であるが，事前にメー．CSMA/CD，CSMA/CA，ALOHA等のアクセス制
ルで連絡すること．
御方式について説明する．
<第2回>前回の復習とアクセス制御方式，ネットワ
ークアルゴリズムについて予習を行う．
<第2回>引き続きアクセス制御方式について説明する．ネットワークアルゴリズムの基礎，グラフ理論 <第3回>前回の復習とネットワークアルゴリズム，ネットワーク理論の用語について説明する．
について予習を行う．
<第3回>ネットワークアルゴリズムについて説明する．

<第4回>前回の復習とネットワークアルゴリズムについて予習を行う．

<第4回>ネットワークアルゴリズムについて説明する．

<第5回>前回の復習と移動透過性プロトコル
Mobile IPについて予習を行う．

<第5回>移動透過性プロトコルMobile IPについ <第6回>前回の復習とセルラシステムについて予て説明する．
習を行う．
<第6回>代表的な移動通信システムであるセル
ラシステムについて説明する．多元接続方式などについて説明する．
<第7回>セルラシステムにおけるネットワーク制
御について説明する．

<第7回>前回の復習とセルラシステムにおけるネットワーク制御について予習を行う．
<第8回>前回の復習とマルチホップ無線ネットワ
ーク，MANET，センサネットワーク等の移動情報ネットワークについて予習を行う．

<第8回>マルチホップ無線ネットワーク，MANET <第9回>前回の復習とDelay Tolerant Network(Mobile Ad hoc Network)，センサネットワーク等 (DTN)などの新しい移動情報ネットワークについての移動情報ネットワークについて説明する．
予習を行う．
<第9回>Delay Tolerant Network (DTN)など <第10回> 前回の復習と待ち行列システムについの新しい移動情報ネットワークについて説明する． て予習を行う．
<第10回> 待ち行列システムについて説明する．
コンピュータネットワークとの関係等，応用分野について説明する．

<第11回> 前回の復習と待ち行列理論のための確率の基礎について予習を行う．

<第12回> 前回の復習とネットワークシミュレーシ<第11回> 待ち行列理論のための確率の基礎に ョンの基礎について予習を行う．
ついて説明する．
<第13回> 前回の復習と待ち行列モデルの解析<第12回> ネットワークシミュレーションの基礎に について予習を行う．
ついて説明する．
<第14回> 前回の復習とアクセス制御の性能評<第13回> 待ち行列モデルの解析について説明 価について予習を行う．
する．
<第15回> 今までの復習を行い，講義のまとめに<第14回> アクセス制御方式の性能評価につい 備える．て説明する．ネットワーク工学，ネットワーク理論に関連する技術・トピックスについて説明する．

406

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修<第15回> 関連の技術・トピックスについて述べる．講義のまとめを行う．
「中間レポート」，「期末レポート」を課す．

407

備考

科目名／Course Title

ネットワーク工学／Network Engineering

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

中野 敬介
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

月/Mon
1
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
51：電気電子工学
水準／Academic Standard

214T4038
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
80

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
知能情報システムプログラム2年
科目の概要／Course Outline
インターネットに代表されるコンピュータネットワークや移動通信ネットワーク等の様々なネットワークにより，我々の日常は支えられているが，これらのネットワークに関連する技術について考える．本講義では，ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロト
コルについて述べる．また，代表的な移動通信システムであるセルラシステムからマルチホップ無線ネットワーク，DTN等の新しい移動情報ネットワークまで説明する．これらと並行して，ネットワーク工学の基礎理論であるネットワークアルゴリズム，待ち行列理論を講義する．その他に関連のトピックスについても述べる．これらを理解することにより，ネットワーク工学の基礎を身に付けることを目指す．
科目のねらい／Course Objectives
ネットワーク工学の基礎を習得することを目指す．具体的には，・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを理解する
・ネットワークアルゴリズムの基礎を理解する
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を理解する
・待ち行列理論の基礎を理解する．
・その他のネットワーク工学に関連する技術を理解する．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
以下の能力を身に付けることを目指す．
・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを説明できる
・ネットワークアルゴリズムの基礎を説明できる．
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を説明できる
・待ち行列理論の基礎を説明できる．
・その他のネットワーク工学に関連する技術を説明できる登録のための条件（注意）／Prerequisites
コンピュータネットワークを履修していることが望ましい．
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要，
授業実施形態について／Class Format
・講義形式で行う．予習・復習を前提に講義を進める．
・主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業を行う．
・授業の連絡方法：授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報や配布資料の情報をを通知

408

する．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
2回のレポート課題（中間，期末）を課す．2回のレポートをそれぞれ１００点満点で評価し，それらの平均点を成績とする．つまり，中間レポート50%，期末レポート50%で評価する．レポートの平均が６０点以上であれば達成目標は満たされたと判断し，合格とする．以下の基準により評価する．
・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを理解しているか・ネットワークアルゴリズムの基礎を理解しているか
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を理解しているか・待ち行列理論の基礎を理解しているか
・その他のネットワーク工学に関連する技術を理解しているか
使用テキスト／Textbooks
田村，中野，仙石，ネットワーク工学，コロナ社，2020
講義の中でテキストを用いて説明するのでテキストを用意すること．
スライドを配布する．

関連リンク／Related Links

参考文献／References

伊理，白川，梶谷,篠田他：演習グラフ理論―基礎と応用,コロナ社,1983
L. Kleinrock, Queueing Systems Volume 1: Theory, John Wiley & Sons, 1975
大石, 待ち行列理論, コロナ社, 2003.
白鳥，佐藤，斎藤，石原，渡辺，シミュレーション，共立出版，2013
小口，コンピュータネットワーク入門-TCP/IPプロトコル群とセキュリティ-，サイエンス社，2007年．

キーワード／Keywords

アクセス制御方式，ネットワークアルゴリズム，移動透過性プロトコル，移動通信システム，移動
情報ネットワーク，待ち行列理論，非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

409

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修410

備考

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

備考<第1回> 本講義の概要について説明する．ネット <第1回>ネットワーク工学の概要について予習を オフィスアワーは月曜３
ワークのアクセス制御方式について説明する
行う．
限であるが，事前にメー．CSMA/CD，CSMA/CA，ALOHA等のアクセス制
ルで連絡すること．
御方式について説明する．
<第2回>前回の復習とアクセス制御方式，ネットワ
ークアルゴリズムについて予習を行う．
<第2回>引き続きアクセス制御方式について説明する．ネットワークアルゴリズムの基礎，グラフ理論 <第3回>前回の復習とネットワークアルゴリズム，ネットワーク理論の用語について説明する．
について予習を行う．
<第3回>ネットワークアルゴリズムについて説明する．

<第4回>前回の復習とネットワークアルゴリズムについて予習を行う．

<第4回>ネットワークアルゴリズムについて説明する．

<第5回>前回の復習と移動透過性プロトコル
Mobile IPについて予習を行う．

<第5回>移動透過性プロトコルMobile IPについ <第6回>前回の復習とセルラシステムについて予て説明する．
習を行う．
<第6回>代表的な移動通信システムであるセル
ラシステムについて説明する．多元接続方式などについて説明する．
<第7回>セルラシステムにおけるネットワーク制
御について説明する．

<第7回>前回の復習とセルラシステムにおけるネットワーク制御について予習を行う．
<第8回>前回の復習とマルチホップ無線ネットワ
ーク，MANET，センサネットワーク等の移動情報ネットワークについて予習を行う．

<第8回>マルチホップ無線ネットワーク，MANET <第9回>前回の復習とDelay Tolerant Network(Mobile Ad hoc Network)，センサネットワーク等 (DTN)などの新しい移動情報ネットワークについての移動情報ネットワークについて説明する．
予習を行う．
<第9回>Delay Tolerant Network (DTN)など <第10回> 前回の復習と待ち行列システムについの新しい移動情報ネットワークについて説明する． て予習を行う．
<第10回> 待ち行列システムについて説明する．
コンピュータネットワークとの関係等，応用分野について説明する．

<第11回> 前回の復習と待ち行列理論のための確率の基礎について予習を行う．

<第12回> 前回の復習とネットワークシミュレーシ<第11回> 待ち行列理論のための確率の基礎に ョンの基礎について予習を行う．
ついて説明する．
<第13回> 前回の復習と待ち行列モデルの解析<第12回> ネットワークシミュレーションの基礎に について予習を行う．
ついて説明する．
<第14回> 前回の復習とアクセス制御の性能評<第13回> 待ち行列モデルの解析について説明 価について予習を行う．
する．
<第15回> 今までの復習を行い，講義のまとめに<第14回> アクセス制御方式の性能評価につい 備える．て説明する．ネットワーク工学，ネットワーク理論に関連する技術・トピックスについて説明する．

411

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修<第15回> 関連の技術・トピックスについて述べる．講義のまとめを行う．
「中間レポート」，「期末レポート」を課す．

412

備考

科目名／Course Title

ネットワーク工学／Network Engineering

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

中野 敬介
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

月/Mon
1
講義

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
2,

木/Thu 単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
51：電気電子工学
水準／Academic Standard

214T7049
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
35

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
人間支援感性科学プログラム2年
科目の概要／Course Outline
インターネットに代表されるコンピュータネットワークや移動通信ネットワーク等の様々なネットワークにより，我々の日常は支えられているが，これらのネットワークに関連する技術について考える．本講義では，ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロト
コルについて述べる．また，代表的な移動通信システムであるセルラシステムからマルチホップ無線ネットワーク，DTN等の新しい移動情報ネットワークまで説明する．これらと並行して，ネットワーク工学の基礎理論であるネットワークアルゴリズム，待ち行列理論を講義する．その他に関連のトピックスについても述べる．これらを理解することにより，ネットワーク工学の基礎を身に付けることを目指す．
科目のねらい／Course Objectives
ネットワーク工学の基礎を習得することを目指す．具体的には，・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを理解する
・ネットワークアルゴリズムの基礎を理解する
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を理解する
・待ち行列理論の基礎を理解する．
・その他のネットワーク工学に関連する技術を理解する．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
以下の能力を身に付けることを目指す．
・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを説明できる
・ネットワークアルゴリズムの基礎を説明できる．
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を説明できる
・待ち行列理論の基礎を説明できる．
・その他のネットワーク工学に関連する技術を説明できる登録のための条件（注意）／Prerequisites
コンピュータネットワークを履修していることが望ましい．
Zoomにアクセスできる情報機器端末およびインターネット環境が必要，
授業実施形態について／Class Format
・講義形式で行う．予習・復習を前提に講義を進める．
・主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業を行う．
・授業の連絡方法：授業開始前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報や配布資料の情報をを通知

413

する．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
2回のレポート課題（中間，期末）を課す．2回のレポートをそれぞれ１００点満点で評価し，それらの平均点を成績とする．つまり，中間レポート50%，期末レポート50%で評価する．レポートの平均が６０点以上であれば達成目標は満たされたと判断し，合格とする．以下の基準により評価する．
・ネットワークのアクセス制御方式，移動透過性プロトコルを理解しているか・ネットワークアルゴリズムの基礎を理解しているか
・移動通信システム，移動情報ネットワークの基礎を理解しているか・待ち行列理論の基礎を理解しているか
・その他のネットワーク工学に関連する技術を理解しているか
使用テキスト／Textbooks
田村，中野，仙石，ネットワーク工学，コロナ社，2020
講義の中でテキストを用いて説明するのでテキストを用意すること．
スライドを配布する．

関連リンク／Related Links

参考文献／References

伊理，白川，梶谷,篠田他：演習グラフ理論―基礎と応用,コロナ社,1983
L. Kleinrock, Queueing Systems Volume 1: Theory, John Wiley & Sons, 1975
大石, 待ち行列理論, コロナ社, 2003.
白鳥，佐藤，斎藤，石原，渡辺，シミュレーション，共立出版，2013
小口，コンピュータネットワーク入門-TCP/IPプロトコル群とセキュリティ-，サイエンス社，2007年．

キーワード／Keywords

アクセス制御方式，ネットワークアルゴリズム，移動透過性プロトコル，移動通信システム，移動
情報ネットワーク，待ち行列理論，非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

414

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修415

備考

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

備考<第1回> 本講義の概要について説明する．ネット <第1回>ネットワーク工学の概要について予習を オフィスアワーは月曜３
ワークのアクセス制御方式について説明する
行う．
限であるが，事前にメー．CSMA/CD，CSMA/CA，ALOHA等のアクセス制
ルで連絡すること．
御方式について説明する．
<第2回>前回の復習とアクセス制御方式，ネットワ
ークアルゴリズムについて予習を行う．
<第2回>引き続きアクセス制御方式について説明する．ネットワークアルゴリズムの基礎，グラフ理論 <第3回>前回の復習とネットワークアルゴリズム，ネットワーク理論の用語について説明する．
について予習を行う．
<第3回>ネットワークアルゴリズムについて説明する．

<第4回>前回の復習とネットワークアルゴリズムについて予習を行う．

<第4回>ネットワークアルゴリズムについて説明する．

<第5回>前回の復習と移動透過性プロトコル
Mobile IPについて予習を行う．

<第5回>移動透過性プロトコルMobile IPについ <第6回>前回の復習とセルラシステムについて予て説明する．
習を行う．
<第6回>代表的な移動通信システムであるセル
ラシステムについて説明する．多元接続方式などについて説明する．
<第7回>セルラシステムにおけるネットワーク制
御について説明する．

<第7回>前回の復習とセルラシステムにおけるネットワーク制御について予習を行う．
<第8回>前回の復習とマルチホップ無線ネットワ
ーク，MANET，センサネットワーク等の移動情報ネットワークについて予習を行う．

<第8回>マルチホップ無線ネットワーク，MANET <第9回>前回の復習とDelay Tolerant Network(Mobile Ad hoc Network)，センサネットワーク等 (DTN)などの新しい移動情報ネットワークについての移動情報ネットワークについて説明する．
予習を行う．
<第9回>Delay Tolerant Network (DTN)など <第10回> 前回の復習と待ち行列システムについの新しい移動情報ネットワークについて説明する． て予習を行う．
<第10回> 待ち行列システムについて説明する．
コンピュータネットワークとの関係等，応用分野について説明する．

<第11回> 前回の復習と待ち行列理論のための確率の基礎について予習を行う．

<第12回> 前回の復習とネットワークシミュレーシ<第11回> 待ち行列理論のための確率の基礎に ョンの基礎について予習を行う．
ついて説明する．
<第13回> 前回の復習と待ち行列モデルの解析<第12回> ネットワークシミュレーションの基礎に について予習を行う．
ついて説明する．
<第14回> 前回の復習とアクセス制御の性能評<第13回> 待ち行列モデルの解析について説明 価について予習を行う．
する．
<第15回> 今までの復習を行い，講義のまとめに<第14回> アクセス制御方式の性能評価につい 備える．て説明する．ネットワーク工学，ネットワーク理論に関連する技術・トピックスについて説明する．

416

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修<第15回> 関連の技術・トピックスについて述べる．講義のまとめを行う．
「中間レポート」，「期末レポート」を課す．

417

備考

科目名／Course Title

情報処理概論Ａ I／Introduction to Computer Science A I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永井 雅人
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210G3039
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy200

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済学部以外の全学部（経済科学部の学生もこちらで聴講してください）
聴講指定等／Designated Students
この講義とEコード科目「情報処理概論I」は同一の科目です。経済学部の学生（除．経済科学部学生）が聴講する場合は「情報処理概論I」を履修してください。
科目の概要／Course Outline
パーソナルコンピュータ（以下、PC）の基本的な操作方法とコンピュータ、ネットワークに関する基礎的な知識の習得を目的とします。知識習得に関しては講義時間を利用し、操作法に関しては、基本的に自習形式で行うことになります。
科目のねらい／Course Objectives
PCの活用は、大学で勉強する上で、また就職後も欠くことのできないものであることは言うまでもありません。この講義の一つのねらいは、電子メールやワープロ(Microsoft Word)が活用可能となることです。
しかし、本当にPCを活用するためには、単に操作法を習熟するだけでなく、コンピュータやネットワークに関する基礎的な知識も必要となります。そこで、ウイルス対策等を含め、コンピュータやネットワークがどのようなものであるかということについての知識習得をこの講義のもう一つのねらいとします。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・PC上で作成したデータ等を保存し、利用できる。
・日本語入力が円滑に行える。
・電子メールを、その様々な機能を使って利用できる。
・ワープロソフトを利用して、様々な文書が作成できる。
・ワープロソフト上で表などが作成できる。
・コンピュータの基本的な構成とその役割が説明できる。
・インターネットやメール、WWW（ホームページ）がどのようなものであるかを説明できる。
・マルウェア（コンピュータ・ウイルス）とは何か、どのように対処すればよいかがわかる。
・コンピュータで使われる基本的な用語が説明できる。
・2進数や16進数がどのようなものであるかが説明でき、10進数との変換などができる。
・オペレーティングシステムの役割が説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
コンピュータに関する知識は前提としません。
なお、本講義は来年度以降、開講の予定はありません。

418

授業実施形態について／Class Format
講義はオンライン形式（Zoomを利用）で行います。また、講義内容について、小テストや宿題などを課します。
PCの操作法習熟に関しては自習形式で行い、その成果をレポートとして提出してもらいます。
自習を行うためには自分が利用できるPCが必要であり、そこでは、Windows 10上でWord 2019（Microsoft 365（旧名Office 365）も可）が動いている環境を前提とします。これ以外の環境についてはサポートができません。
なお、本学の学生はMicrosoft 365が無償で利用可能となっています（詳細は情報基盤センターのWebサイト参照）。
また、初心者を対象とした講習会を実施します（希望者のみ）。実施日等詳細は1回目の講義時に説明します。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
操作法の習熟度を見るためのレポート 80%
知識の習得状況を見るための小テスト及び宿題 20%
使用テキスト／Textbooks
自習方式で学ぶ Word, Excel, Power Point [2019編]
関連リンク／Related Links[URL:]http://www.econ.niigata-u.ac.jp/~nagai/gairon_d/index.html[名称:]この講義のホームページ（昨年度の講義で配布したプリントを見ることができます。）

参考文献／References

キーワード／Keywords

パソコン PC Windows Word メール
インターネット 2進数 16進数 コンピュータ・ウイルス マルウェア OS

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」と「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」の併用

419

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

この講義のシラバスを読んでおくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。

第1回 講義概要、コンピュータの基本構成
第2回 ファイルとフォルダ
第3回 インターネットの基礎
第4回 メール
第5回 WWW（ホームページ）
第6回 クラウド・コンピューティング
第7回 2進数
第8回 16進数
第9回 コンピュータで使われる単位
第10回 文字コードとテキストファイル
第11回 マルウェアとは
第12回 感染経路
第13回 マルウェア対策
第14回 新たな攻撃手法
第15回 オペレーティングシステムの役割

420

備考

科目名／Course Title

情報処理概論Ａ II／Introduction to Computer Science A II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

永井 雅人
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

5

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210G3529
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourth
term
2単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy200

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
経済学部以外の全学部（経済科学部の学生もこちらで聴講してください）
聴講指定等／Designated Students
この講義とEコード科目「情報処理概論II」は同一の科目です。経済学部の学生（除．経済科学部学生）が聴講する場合は「情報処理概論II」を履修してください。
科目の概要／Course Outline
表計算ソフト（Microsoft Excel）の基本的な操作方法及びデジタル化の特徴やネットワークにおける情報のやりとりの方法などに関する知識を習得することを目的とします。知識習得に関しては講義時間を利用し、操作法に関しては、基本的に自習形式で行うことになります。
科目のねらい／Course Objectives
表計算ソフト（Excel）の利用は、データ分析のみならず、様々な仕事で不可欠なものとなっています。この講義の一つのねらいは、Excelが活用可能となることです。
一方、情報ネットワークは現代社会の基盤として欠くことのできないものとなっています。このネットワークがどのようなものなのか、その前提となるデジタル化とはどういう特徴を持つものなのかということを理解しておくことは、それらを直接活用する場合のみ
ならず、今後の社会、ビジネスの方向を見る上でも非常に重要です。こうした知識の修得をこの講義のもう一つのねらいとします。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・Excelの基本的な操作ができる。
・相対参照や絶対参照の概念を理解し、それを活用できる。
・様々なグラフを作成できる。
・Excelで作成した表やグラフ、あるいは図や写真をWordの文書上に貼り付けることができる。
・デジタルとは何かが説明できる。
・音声や画像がどのようにして2進数で表されるかが説明できる。
・データ圧縮の特徴を説明できる。
・インターネットでどのようにして情報のやりとりが行われているかを説明できる。
・NAPTの仕組みなどが説明できる。
・有線LANと無線LANの特徴が説明できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
日本語入力やワープロなどの基本的なパソコンの操作ができること、コンピュータやネットワークに関する基礎的知識を持っていることを前提とします。ただし、前者については、使用テキストの前半部分を使って、この講義の履修中に補うようにしても構いません。従って、必ずしも情報処理概論Iの履修を前提とはしませんが、そこでどの程度のことを行っているかについては、関連リンクで確認しておいてください。

421

なお、本講義は来年度以降、開講の予定はありません。
授業実施形態について／Class Format
講義はオンライン形式（Zoomを利用）で行います。また、講義内容について、小テストや宿題などを課します。
Excelなどの操作法習熟に関しては自習形式で行い、その成果をレポートとして提出してもらいます。
自習を行うためには自分が利用できるPCが必要であり、そこでは、Windows 10上でExcel 2019及びWord
2019（Microsoft 365（旧名Office 365）も可）が動いている環境を前提とします。これ以外の環境についてはサポートができません。
なお、本学の学生はMicrosoft 365が無償で利用可能となっています（詳細は情報基盤センターのWebサイト参照）。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
操作法の習熟度を見るためのレポート 70%
知識の習得状況を見るための小テスト及び宿題 30%
使用テキスト／Textbooks
自習形式で学ぶ Word, Excel, Power Point [2019編]
関連リンク／Related Links[URL:]http://www.econ.niigata-u.ac.jp/~nagai/gairon_d/index.html[名称:]この講義のWebサイト（昨年度及び情報処理概論AIの講義で配布したプリントを見ることができます）

参考文献／References

キーワード／Keywords

Excel、グラフ、図表の貼り付け
デジタル、アナログ、TCP/IP、Ethernet、NAPT

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」と「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」の併用

422

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

この講義のシラバスを読んでおくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
課題１を行っておくこと。
前々回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
冬休みの宿題を行っておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。
前回の講義内容を復習しておくこと。

第1回 講義概要、デジタルとアナログ
第2回 課題説明、デジタル化
第3回 データ圧縮
第4回 ネットワークの基礎
第5回 Excelに関する補足説明
第6回 OSI参照モデル
第7回 IPアドレス
第8回 DNS
第9回 TCPとIP
第10回 Ethernet
第11回 外部への通信
第12回 現在のEthernet
第13回 ポート番号
第14回 NAPT
第15回 無線LAN

423

備考

科目名／Course Title

情報リテラシー概論／Introduction to Computer Literacy

担当教員／Instructor

須川 賢洋,五島
査係
1,2,3,4,5,6

対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

金/Fri

敬,一戸

信哉,滝沢

竜之介,野村開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

4,

譲司,佐藤

5 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

典文,附属図書館情報調211G3009
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
2単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy250

01：全学学生受入可・大学学習法など

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
ネットワーク時代に即した広範囲な「情報リテラシー」。
学内システム、コンピュータ技術、情報セキュリティ、法律、倫理、情報活用方法などをそれぞれの専門家が講義するオムニバス形
式の授業。
科目のねらい／Course Objectives
新潟大学での学生生活、及び、情報ネットワーク社会において必要な「情報リテラシー」を習得することが目的。
パソコンの操作方法ではなく、コンピュータ技術や、ネットワーク利用時に必要な法律、情報の検索・収集・発信手段など広範囲な知識を習得する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
コンピュータやネットワークは、その使い方を間違えると自らが被害者として様々なトラブルに巻き込まれるばかりでなく、ともすれ
ば加害者や犯罪者にもなりかねない。本講義ではそのようなことにならないように、情報に関する様々な知識を得、それを実践できるようになることが目標である。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
オムニバス形式の授業のため、講義内容が変更になる可能性がある。必ず最新の情報をネット上で確認すること。
授業実施形態について／Class Format
情報に関する「リテラシー」を知識として学ぶ科目であり、パソコン操作方法を学ぶ科目ではない。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
各担当教員の講義毎に小テストを実施し、その合計点で評価する。
詳細は第１回目の講義の際に指示する。
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links424

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

情報リテラシー
セキュリティ
データリテラシー
定員や教室収容人数を超えた場合は、新入生を優先し、２年生以上について抽選を行う。

425

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

備考

1

第１回：ガイダンス・履修登録など（法学部 須川賢 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
洋、教育・学生支援機構 五島譲司）
ら目を通しておくこと。

＜注意＞オムニバス形
式の為、順序等が変更になることもある。

2

第２回：ネットワークの法律［概論］（法学部 須川
賢洋、教育・学生支援機構 五島譲司、その他）

講義内容に関連する報道や出版物などに日頃から目を通しておくこと。

ゲストを招き、実際の状況を紹介してもらう場合もあり。

3

第３回：キャンパスネットワーク１（教育・学生支援機構 五島譲司）
第４回：キャンパスネットワーク２（教育・学生支援機構 五島譲司）
第５回：コンピュータ・Web・メール・携帯電話の仕組み１（講師 サマーバケーション 佐藤敬）

講義内容に関連する報道や出版物などに日頃から目を通しておくこと。
講義内容に関連する報道や出版物などに日頃から目を通しておくこと。
講義内容に関連する報道や出版物などに日頃から目を通しておくこと。

4
5

6

第６回：コンピュータ・Web・メール・携帯電話の仕 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か組み２（講師 サマーバケーション 佐藤敬）
ら目を通しておくこと。

7

第７回：ネットワークのセキュリティ１（株式会社ITス 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
クエア 滝沢竜之介）
ら目を通しておくこと。
8 第８回：ネットワークのセキュリティ２（株式会社IT 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃かスクエア 滝沢竜之介）
ら目を通しておくこと。
9 第９回：SNSと情報メディア１（敬和学園大学 一 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
戸信哉)
ら目を通しておくこと。
10 第10回：SNSと情報メディア２（敬和学園大学
講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
一戸信哉)
ら目を通しておくこと。
11 第11回：データリテラシーと情報倫理１（伊藤忠テ 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
クノソリューションズ株式会社 野村典文）
ら目を通しておくこと。
12 第12回：データリテラシーと情報倫理２（伊藤忠テ 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
クノソリューションズ株式会社 野村典文）
ら目を通しておくこと。
13 第13回：図書館情報と電子ジャーナル１（附属図 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
書館 情報調査係 担当者）
ら目を通しておくこと。
14 第14回：図書館情報と電子ジャーナル２（附属図 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
書館 情報調査係 担当者）
ら目を通しておくこと。
15 第15回：ネットワークの法律［各論］（法学部 須川 講義内容に関連する報道や出版物などに日頃か
賢洋）
ら目を通しておくこと。

426

科目名／Course Title

情報数学I／Mathematics and Computer Science I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

伏木 忠義
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term2

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K1309
2021年度／Academic Year 第1,2ターム／the first and second
term
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
50

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部等
聴講指定等／Designated Students
2，3，4年次
科目の概要／Course Outline
本科目は中学・高校の数学の教員免許をとる際のコンピュータ分野の科目である．本科目では，コンピュータを用いた数学計算について概説するとともに，表計算ソフトを利用した情報処理，数学計算，データ解析の初歩を学ぶ．
科目のねらい／Course Objectives
コンピュータを利用することで複雑な数学計算を実行することができることを理解する．表計算ソフトの基礎的な使い方を習得する．表計算ソフトを利用したデータ処理の基礎を習得する．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
複雑な数学計算におけるコンピュータの利用の有効性を説明できるようになる．表計算ソフトの演算子を理解し適切に使えるようになる．表計算ソフトにおける基本的な関数を使いこなせるようになる．初等的な統計解析を表計算ソフトを利用して実行できるよ
うになる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業を行う．また，各回において前半は講義形式で後半は演習形式で行う．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポート(80%)，各回の課題への取り組み(20%)に基づいて成績評価を行う．
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links427

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes428

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

1. 必要なし
2. コンピュータを用いた数学計算について復習して臨むこと
3. 表計算ソフトの基本演算について復習して臨む
こと
4. 絶対参照と相対参照について復習して臨むこと
5. 比較演算子について復習して臨むこと
6. 条件による場合分けの方法について復習して臨
むこと
7. データの検索の方法について復習して臨むこと
8. グラフの作成方法について復習して臨むこと
9. 度数分布表とヒストグラムの作成方法について復習して臨むこと
10. 代表値や散らばりの指標の計算方法について復習して臨むこと
11. データの標準化と偏差値の計算方法について復習して臨むこと12. 散布図の作成と相関係数の計算方法について復習して臨むこと
13. 回帰分析の計算方法について復習して臨むこと
14. 数値計算の基礎事項について復習して臨むこと
15. モンテカルロ計算の基礎事項について復習して臨むこと

1. コンピュータを用いた数学計算の有用性
2. 表計算ソフトの基本演算
3. 絶対参照と相対参照
4. 比較演算子
5. 条件による場合分け
6. データの検索
7. グラフの作成
8. 度数分布表とヒストグラムの作成
9. 代表値や散らばりの指標の計算
10. データの標準化と偏差値の計算
11. 散布図の作成と相関係数の計算
12. 回帰分析
13. 数値計算の基礎
14. モンテカルロ計算
15. シミュレーション

429

備考

科目名／Course Title

情報数学II／Mathematics and Computer Science II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

伏木 忠義
2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

月/Mon
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
41：数学
水準／Academic Standard

分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term2

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

210K1310
2021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourthterm
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
50

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部等
聴講指定等／Designated Students
2，3，4年次
科目の概要／Course Outline
本科目は中学・高校の数学の教員免許を取得する際のコンピュータ分野の科目である．本科目では，統計解析ソフトを利用したプ
ログラミングとデータ解析の基礎を学ぶ．
科目のねらい／Course Objectives
プログラミングの有用性を理解し，プログラミングの基礎的事項を習得する．統計解析ソフトを用いたデータ解析やコンピュータ・
シミュレーションを経験することでコンピュータを用いた解析の有用性を理解する．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
統計解析ソフトを利用して種々の数学的な計算ができるようになる．if文やfor文などを用いて簡単なプログラムが作れるようになる．統計解析ソフトで初等的な統計解析ができるようになる．乱数を用いたコンピュータ・シミュレーションの有用性を説明できるよ
うになる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites

授業実施形態について／Class Format
演習形式で行う．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
レポート(80%)，毎回提出してもらう課題への取り組み姿勢(20%)に基づいて成績評価を行う．
使用テキスト／Textbooks
関連リンク／Related Links430

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes431

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

1. 必要なし
2. 前回の課題に改めて取り組むなどして統計解析ソフトの基礎的な使い方に関してわからない部
分がない状態にして臨むこと
3. 前回の課題に改めて取り組むなどして統計解析ソフトの基本演算に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
4. 前回の課題に改めて取り組むなどして関数を利用した計算に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
5. 前回の課題に改めて取り組むなどしてデータの型の基礎事項に関してわからない部分がない状
態にして臨むこと6. 前回の課題に改めて取り組むなどしてベクトル演算に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
7. 前回の課題に改めて取り組むなどして行列演算に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
8. 前回の課題に改めて取り組むなどしてデータフ
レームに関してわからない部分がない状態にして臨むこと
9. 前回の課題に改めて取り組むなどして関数の作成方法に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
10. 前回の課題に改めて取り組むなどして条件分岐の方法に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
11. 前回の課題に改めて取り組むなどして繰り返し処理の方法に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
12. 前回の課題に改めて取り組むなどしてグラフの作成方法に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
13. 前回の課題に改めて取り組むなどして1次元
データの処理方法に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
14. 前回の課題に改めて取り組むなどして2次元データの処理方法に関してわからない部分がない状態にして臨むこと
15. 前回の課題に改めて取り組むなどして乱数を利用した解析方法に関してわからない部分がない状態にして臨むこと

1. 統計解析ソフトの使い方
2. 統計解析ソフトの基本演算
3. 関数を利用した計算
4. データの型
5. ベクトルの演算6. 行列の演算
7. データフレーム
8. 関数の作成
9. 条件分岐10. 繰り返し処理
11. グラフの作成
12. 1次元データの処理
13. 2次元データの処理
14. 乱数を利用した解析
15. シミュレーション

432

備考

科目名／Course Title

情報基礎及び実習／Fundamentals of Information

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

佐藤 亮一,鈴木
2,3,4,5,6
教育学部 301

曜日・時限／Class Period

月/Mon
5
実習

授業形態／Class Format

副専攻／Minor

分野／Academic Field

4,

賢治,下保 敏和,平尾 篤利
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

月/Mon 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
15：生活科学水準／Academic Standard

210K21082021年度／Academic Year 第3,4ターム／the third and fourthterm
2単位
人文社会・教育科学／Human,
Social and Educational
Sciences
教育人間科学／Education and
Human Sciences
20

14：当該学部(学科)のみ・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
教育学部
聴講指定等／Designated Students
教育学部 技術科 ２年次
科目の概要／Course Outline
プログラミング演習およびネットワーク演習を通して、中学校技術教員として必要とされる「情報」に関する基本技術の習得を目指す。小学校から中学校へ、中学校から高等学校へとシームレスつなげるためのプログラミング教育の基礎を学ぶ。さらに、ネットワークを利用した双方向性のあるコンテンツのプログラミングによる問題解決も体験する。
科目のねらい／Course Objectives- 中学校技術「情報」に必要な知識および技術の習得- 習得した技術を基に「教材開発」に応用する力を養う- 各自が作成した教材モジュールを共有した協働学習の教材開発ができる力を養う。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives(1) LAN, WANをきちんと理解し、学校現場で想定される情報ネットワーク(無線LANを含む)の構築ができること。
(2) 論理的な思考によりプログラムを構築できること。
(3) （教材開発につなげるため）協働でプログラム開発ができること。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
技術教育学III、技術教育学IVを履修していること。
微分積分、線形代数、確率統計の基礎を身につけていること。
授業実施形態について／Class Format
講義、実習。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
最終試験(70%)、毎回の演習のレポート(30%)で評価する。
使用テキスト／Textbooks

資料を配布する．その他に，以下の２冊のどちらかを用意しておくこと．
「猫でもわかるC言語プログラミング 第3版」，粂井 康孝，SBクリエイティブ．
「苦しんで覚えるC言語」，MMGames，秀和システム．

433

関連リンク／Related Links

参考文献／References(1) 「これからはじめる プログラミング基礎の基礎」，谷尻かおり，技術評論社(2) 「これだけはおさえたい 文系プログラマーの数学知識 基礎の基礎」，谷尻かおり，技術評論社．
(3) 「C言語重要用語解説」，河西朝雄，技術評論社

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】
オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業 と 対面型授業 のハイブリッド
Moodleも併用
はじめに、受講者各自のPCにC言語開発環境のインストールを行うが、毎年トラブルが多く、不具合が多発している。このため、対面型授業を行い、受講者全員が完全にインストールできるようにする。
また、双方向性のあるコンテンツのプログラミングでは、単一ネットワーク内で実験する必要があるため、複数ネットワークから参加する形式のオンライン授業では、適切な環境が構築できない。
そのため、この内容を実施する時間は対面型授業とする。

434

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修1. 教育現場のLAN, 小規模LAN構築
1. 学校現場のLANとネットワーク分割について調
2. TCP/IPモデル, アドレッシングべる
3. ルータの基本, ネットワークケーブル作成
2. アドレシング設定のためのルータ設定画面の確4. プログラミング基礎1 制御文(条件分岐)認
5. プログラミング基礎2 制御文(繰り返し)
3. C言語の基本構造の理解，条件分岐の書き方
6. プログラミング基礎3 配列
4. 繰り返しの書き方
7. プログラミング基礎4 関数呼び出しとポインタ 5. 配列の概念と定義方法
8. 知識技能確認演習および解説
6. 関数の概念と書き方の基本
9. プログラミング基礎5 多次元配列とポインタ
7. 1-6までの復習
10. プログラミング基礎6 構造体とポインタ
8. 1次元配列と２次元配列の違いを調べる
11. プログラミング基礎7 画像処理での事例
9. 構造体を調べる
12. プログラミング基礎8 モジュールプログラムの 10. 構造体を用いた画像処理の例を理解する
作成
11. モジュール共有の基本
13. 情報共有・活用1 モジュールプログラムの活 12. サンプルプログラムの理解
用演習
13. 双方向性をもつプログラミング例
14. 情報共有・活用2 情報ネットワークによるモジ 14. 8-13までの復習，整理ュールプログラムの共有
15. 全体の復習
15. まとめ
16. 最終試験435

備考

科目名／Course Title

医療情報学／Image Information Science

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

近藤 世範
3,4
別途お知らせ曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

水/Wed
講義

副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
87：境界医学水準／Academic Standard

分野／Academic Field

3

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division

213M5346
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
医歯学／Medicine and Dentistry
医学／Medicine
45

24：教員免許等資格科目・専門中
核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
医学部保健学科
聴講指定等／Designated Students
放射（３年・必修）科目の概要／Course Outline
医用画像管理システム、放射線情報システム、病院情報システムを含む医療情報システムに関する基礎について学ぶ．また，コン
ピュータ，ネットワーク，セキュリティーなどの医療情報システムの構成要素について学習する．
科目のねらい／Course Objectives
ITC（Information and Communication Technology：情報コミュニケーション技術）によって医療情報のディジタル化が急速に進んでいる．こうした状況において，将来，医療人を目指す学生諸氏にとって医療情報に関わるシステムやその構成要素について知っておくことは必須である．本科目では，医療情報の蓄積・通信・活用に使われる各システムおよびその基本構成に関わる要素
技術ついて講義する．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
医療で使われている様々な情報システムおよびその周辺知識について概要を説明できる．また，教科書の章末問題レベルの設問に回答することができ，診療放射線技師の国家試験に出題される医療情報学に関連した設問を解くことができる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
特になし
授業実施形態について／Class Format
講義
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
期末試験：80%，レポート：20%
使用テキスト／Textbooks

放射線システム情報学，日本放射線技術学会 (監修, 監修), 奥田 保男 (編集), 小笠原 克彦 (編集), 小寺 吉衞 (編集)，オーム社

関連リンク／Related Links

http://www.clg.niigata-u.ac.jp/~lee/archives/lecture/_medical_informatics.html

436

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」，「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」，「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」を併用

437

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1

第1回 教科書第1章の章末問題をやっておく．
第2回 教科書第2章の章末問題をやっておく．
第3回 教科書第3章の章末問題をやっておく．
第4回 教科書第4章の章末問題をやっておく．
第5回 教科書第5章の章末問題をやっておく．
第6回 教科書第6章の章末問題をやっておく．
第7回 教科書第7章の章末問題をやっておく．
第8回 第1回から第7回までの内容を復習しておく．

第1回 医療情報総論
第2回 病院情報システム
第3回 HIS・RIS
第4回 PACS
第5回 標準と標準規格
第6回 セキュリティ
第7回 遠隔医療
第8回 まとめ & 試験

438

備考

科目名／Course Title

コンピュータ基礎／Basics of Computer

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔,中野
1,2,3,4,5,6
別途お知らせ曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

他/Oth. 0
演習・講義・実習

副専攻／Minor

分野／Academic Field

敬介,余俊
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

210T02032021年度／Academic Year 集
中／INTENSIVE
1単位
自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering250

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
工学部工学科（情報電子分野）１
科目の概要／Course Outline
工学部工学科計算機演習室にて，コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを学習し，以下のようなコンピュータに関するリテ
ラシー知識・技術を習得する．
・Linuxの基本的CUI操作
・テキストエディタの利用方法
・コンピュータやネットワークを利用する際のマナーや注意事項
・gnuplotによるグラフの作成方法
・LaTeXによる文書作成方法
科目のねらい／Course Objectives
・コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを理解する．
・コンピュータやネットワークを利用する際のマナーや注意事項を理解する．
・Linuxの基本的CUI操作，ファイルの編集・管理，電子メールやWWWの利用，LaTeXを用いたレポートを作成する基礎的な能力を身につける．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
Linuxシステムにおいて，下記のことができること．
・コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを説明できる．
・ファイルやディレクトリを編集・管理することができる．
・UNIXコマンドを適切に使うことができる．
・コンピュータやネットワークを利用する際のマナーと注意事項を説明できる．
・LaTeX等を用いて図表を含めたレポートを作成することができる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
工学部工学科（情報電子分野）の１年を対象とし，他学部や情報電子分野以外の工学部学生の聴講は認めない．２年次以上の学生で聴講を希望するものは，事前に相談した上で登録許可を決定する．210T0204の講義は同様の内容であり，同時聴講はできない．指定があったものを聴講すること．
授業実施形態について／Class Format
・教科書や演習テキストを必ず予習し，授業時間内に効率よく学習・演習を行うこと．
・授業時間外にも自主的に演習を行うこと．
・工学部工学科計算機演習室で行われる授業科目を履修する予定がある場合には，まずこの科目を必ず履修しておくこ

439

と．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
学習の到達目標に示した各項目を含んだレポートと，演習出席時の取り組む姿勢を評価対象として，学習の到達目標に達しているかを総合的に評価する．
使用テキスト／Textbooks
はじめてのLinux:これだけは知っておきたい LinuxOSとアプリ，森北出版， 小林真也 (監修)，ISBN: 978-4-62-785461-1
関連リンク／Related Links

参考文献／References

デスクトップLinuxで学ぶコンピュータ・リテラシー，朝倉書店，九州工業大学情報科学センター(
編集)，ISBN: 978-4-25-412231-2

キーワード／Keywords

備考／Notes

半数ずつ計算機演習室における対面/非対面の形式を同時に行うハイブリッド形式で開催予定．

440

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1<第1週>
Linuxにおける基本的CUI操作

講義時間は非常に限られています．教科書において，必ず以下の内容を読んで内容を予習しておく．

<第2週>
ファイルとディレクトリ，許可モード

<第1週>
Linuxの基本的CUI操作(1章 1.1-1.4 p.1-17, 2章 2.1 p.23-37)<第3週>
Emacsによる文書作成，文書の印刷，ネットワーク <第2週>の利用と情報倫理
ファイルとディレクトリ(1章 1.5 p.17-22, 2章
2.1 p.23-37)<第4週>
許可モード (3章 3.1.1-3.1.2 p.43-47)
gnuplotによるグラフ作成，GIMPによる画像操作
<第3週>
<第5週>
Emacsによる文書作成(4章 4.2 p.69-84)
LaTeX：文書作成の基礎
文書の印刷 (2章 2.3 p.41-43)
ネットワークの利用と情報倫理 (10章 10.1-10.2<第6週>
p.182-191)
LaTeX：箇条書き，数式，図表の作成
<第4週>
<第7週>
gnuplotによるグラフの作成 (7章 7.2 p.138UNIXコマンドの応用：入出力の操作．パイプ
147)
GIMPによる画像操作 (7章 7.4 p.149-154)<第8週>
シェルスクリプト<第5週>
LaTeX：文書作成の基礎 (6章 6.1-6.2, 6.8, 7章
7.1 p.110-117, p.130-132, p.136-138)<第6週>
LaTeX:箇条書き，数式，図表の作成（6章 6.46.7, 6.3-6.4 p.117-126)<第7週>
UNIXコマンドの応用 (2章 2.2 p.37-40)<第8週>
シェルスクリプト (8章 p.155-170)

441

備考

科目名／Course Title

コンピュータ基礎／Basics of Computer

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

飯田 佑輔,中野
1,2,3,4,5,6
別途お知らせ曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

他/Oth. 0
演習・講義・実習

副専攻／Minor

分野／Academic Field

敬介,余俊
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

210T02042021年度／Academic Year 集
中／INTENSIVE
1単位
自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering250

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
工学部工学科（情報電子分野）１
科目の概要／Course Outline
工学部工学科計算機演習室にて，コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを学習し，以下のようなコンピュータに関するリテ
ラシー知識・技術を習得する．
・Linuxの基本的CUI操作
・テキストエディタの利用方法
・コンピュータやネットワークを利用する際のマナーや注意事項
・gnuplotによるグラフの作成方法
・LaTeXによる文書作成方法
科目のねらい／Course Objectives
・コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを理解する．
・コンピュータやネットワークを利用する際のマナーや注意事項を理解する．
・Linuxの基本的CUI操作，ファイルの編集・管理，電子メールやWWWの利用，LaTeXを用いたレポートを作成する基礎的な能力を身につける．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
Linuxシステムにおいて，下記のことができること．
・コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを説明できる．
・ファイルやディレクトリを編集・管理することができる．
・UNIXコマンドを適切に使うことができる．
・コンピュータやネットワークを利用する際のマナーと注意事項を説明できる．
・LaTeX等を用いて図表を含めたレポートを作成することができる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
工学部工学科（情報電子分野）の１年を対象とし，他学部や情報電子分野以外の工学部学生の聴講は認めない．２年次以上の学生で聴講を希望するものは，事前に相談した上で登録許可を決定する．210T0203の講義は同様の内容であり，同時聴講はできない．指定があったものを聴講すること．
授業実施形態について／Class Format
・教科書や演習テキストを必ず予習し，授業時間内に効率よく学習・演習を行うこと．
・授業時間外にも自主的に演習を行うこと．
・工学部工学科計算機演習室で行われる授業科目を履修する予定がある場合には，まずこの科目を必ず履修しておくこ

442

と．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
学習の到達目標に示した各項目を含んだレポートと，演習出席時の取り組む姿勢を評価対象として，学習の到達目標に達しているかを総合的に評価する．
使用テキスト／Textbooks
はじめてのLinux:これだけは知っておきたい LinuxOSとアプリ，森北出版， 小林真也 (監修)，ISBN: 978-4-62-785461-1
関連リンク／Related Links

参考文献／References

デスクトップLinuxで学ぶコンピュータ・リテラシー，朝倉書店，九州工業大学情報科学センター(
編集)，ISBN: 978-4-25-412231-2

キーワード／Keywords

備考／Notes

半数ずつ計算機演習室における対面/非対面の形式を同時に行うハイブリッド形式で開催予定．
工学科知能情報システムプログラムの教育目標の(A)と(B)に対応する．

443

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1<第1週>
Linuxにおける基本的CUI操作

講義時間は非常に限られています．教科書において，必ず以下の内容を読んで内容を予習しておく．

<第2週>
ファイルとディレクトリ，許可モード

<第1週>
Linuxの基本的CUI操作(1章 1.1-1.4 p.1-17, 2章 2.1 p.23-37)<第3週>
Emacsによる文書作成，文書の印刷，ネットワーク <第2週>の利用と情報倫理
ファイルとディレクトリ(1章 1.5 p.17-22, 2章
2.1 p.23-37)<第4週>
許可モード (3章 3.1.1-3.1.2 p.43-47)
gnuplotによるグラフ作成，GIMPによる画像操作
<第3週>
<第5週>
Emacsによる文書作成(4章 4.2 p.69-84)
LaTeX：文書作成の基礎
文書の印刷 (2章 2.3 p.41-43)
ネットワークの利用と情報倫理 (10章 10.1-10.2<第6週>
p.182-191)
LaTeX：箇条書き，数式，図表の作成
<第4週>
<第7週>
gnuplotによるグラフの作成 (7章 7.2 p.138UNIXコマンドの応用：入出力の操作．パイプ
147)
GIMPによる画像操作 (7章 7.4 p.149-154)<第8週>
シェルスクリプト<第5週>
LaTeX：文書作成の基礎 (6章 6.1-6.2, 6.8, 7章
7.1 p.110-117, p.130-132, p.136-138)<第6週>
LaTeX:箇条書き，数式，図表の作成（6章 6.46.7, 6.3-6.4 p.117-126)<第7週>
UNIXコマンドの応用 (2章 2.2 p.37-40)<第8週>
シェルスクリプト (8章 p.155-170)

444

備考

科目名／Course Title

コンピュータ基礎／Basics of Computer

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

岩城 護,前田
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

他/Oth. 0
演習・講義・実習

副専攻／Minor
分野／Academic Field

10：情報

義信
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
定員／Capacity
水準／Academic Standard

210T0505
2021年度／Academic Year 集
中／INTENSIVE
1単位
自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering85
13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
工学部工学科（融合領域分野）１年科目の概要／Course Outline
本科目は，工学部工学科計算機演習室にて，Linuxの基本的な操作方法，テキストエディタの利用方法，電子メールやWWWを含めたコンピュータやネットワークを利用する際のマナーや注意事項，図画像作成ソフトによる図の作成方法，LaTeXによる文書作成方法を習得する演習である．また，コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを講義し，演習する．
科目のねらい／Course Objectives
・Linuxの基本的な操作，ファイルの編集・管理，電子メールやWWWの利用，図画像作成ソフトによる図の作成，LaTeXを用いたレポートを作成する能力を身につける．
・コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを理解する．
・コンピュータやネットワークを利用する際のマナーや注意事項を理解する．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
Linuxシステムにおいて，下記のことができること．
・コンピュータやネットワークの基本的な仕組みを説明できる．
・ファイルとディレクトリについて説明できる．
・ファイルを編集・管理することができる．
・コンピュータやネットワークを利用する際のマナーと注意事項を説明できる．
・WWWを利用し，適切に情報検索することができる．
・LaTeXを用いて図の挿入を含めたレポートを作成することができる．
・UNIXコマンドを適切に使うことができる．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
工学部工学科（融合領域分野）１年を対象とし，他学部・工学部工学科（融合領域分野以外の分野）の聴講は認めない．２年次以上の学生については，事前に相談した上で登録許可を決定する．
授業実施形態について／Class Format
・教科書や演習テキストを必ず予習し，授業時間内に効率よく演習すること．
・授業時間外にも自主的に演習すること．
・そのほか，各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する．
・今後，工学部工学科計算機演習室で行われる授業科目（プログラミングに関する科目など）を履修する予定がある場合には，この科目を必ず履修しておかなければならない．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
学習の到達目標に示した各項目について課する課題に対するレポートと演習出席時の取り組む姿勢を評価対象として，演習で説明する知識，技術を習得しているかを総合的に評価する．特に，以下の点に注意すること．
・作成上の注意（演習時に配布予定）に準じたレポートだけを評価対象とする．

445

・特別な理由がない限り，すべてのレポートを提出しなければならない．仮に一つでも提出しなかった場合には，最終成績を不可とし，単位を与えない．
使用テキスト／Textbooks
・小林他著「はじめてのLinux これだけは知っておきたいLinuxOSとアプリケーションの基礎知識」（森北出版．定価2200円税別）
・演習テキスト（初回に配布）
関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

授業時に適宜紹介する．
・演習テキスト（初回に配布）
・九州工業大学情報科学センター編「デスクトップLinuxで学ぶコンピュータ・リテラシー 第2版」
（朝倉書店．定価3000円税別）
コンピュータリテラシー、Emacs、LaTeX、Unix

聴講希望者は、必ず、第1回目の授業に出席すること。
オフィスアワーは、月曜5限である。

446

授業計画詳細／Course
No 内容
1

2

授業時間外の学修＜第１回＞ ガイダンス，実習環境の設定，基本操 シラバスや補助プリントを参考にして予習（準備学作習）を行うこと．詳細は授業時に指示する．各回の概論，実習環境の設定，Linuxの基本的な操作方 準備学習の具体的内容については初回授業時や法，ターミナルからのコマンドの実行．コンピュータ 前回授業の最後に指する．
の基本動作原理とコンピュータが取り扱うデータの説明．
＜第２回＞ ファイルの管理と編集１
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
ファイルとディレクトリ，テキストエディタの使い方， 習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理エディタを用いた文章の作成．
解．特に，実習環境に特有な事項を理解する．

3＜第３回＞ ファイルの管理と編集２
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
計算機演習室での印刷に関する操作方法および、 習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理
第2回に引き続きファイルの管理と編集．
解．特に，テキストファイルの作成，削除，編集，ディレポート課題１
レクトリによる整理を理解する．レポート課題１の準
備．

4＜第４回＞ ファイルの管理と編集３
UNIXのファイルシステム、許可モード．
レポート課題２

5＜第５回＞ 初歩的なネットワークの利用と基礎的な情報倫理セキュリティとパスワードの取り扱い、インターネッ
トの利用、情報倫理．
＜第６回＞ WEBシステムによる情報検索
WEBシステムを用いた情報の取得

6

7＜第７回＞ LaTeXによるレポート作成１
LaTeXの使用法

8＜第８回＞ LaTeXによるレポート作成２
章立て、箇条書き
レポート課題３

9＜第９回＞ LaTeXによるレポート作成３
LaTeXへの図の挿入

10 ＜第１０回＞ LaTeXによるレポート作成３
LaTeXでの数式や表の作成方法について

11 ＜第１１回＞ LaTeXによるレポート作成４
テキストファイルやプログラムソースの挿入法
文献引用の方法
レポート課題４

教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，ファイルのアクセス権を理解する．レポー
ト課題２の準備．
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，コンピュータ利用時のセキュリティ，情報倫理を理解する．
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，インターネットを用いた情報収集を理解する．
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，LaTeXを用いた文書整形の基礎を理解する．
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，LaTeXを用いた構造的な文書作成の基礎を理解する．レポート課題３の準備．
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，図の作成とLaTeX文書への挿入の基礎を理解する．
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，LaTeXを用いた数式表現法と表作成法の基礎を理解する．
教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，LaTeXを用いたレポートの作成法を理解する．レポート課題４の準備．

447

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修12 ＜第１２回＞ UNIXコマンドの使い方１標準入出 教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学
力、リダイレクション、パイプライン、フィルタについ 習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理て解．特に，UNIXコマンド形式によるデータ処理の基
礎を理解する．
13 ＜第１３回＞ UNIXコマンドの使い方２プロセス 教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学とジョブについて習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，UNIXにおけるプログラムの実行管理の基礎を理解する．
14 ＜第１４回＞ UNIXコマンドの使い方３正規表現 教科書と補助プリントの該当箇所の予習（準備学とシェルスクリプトについて
習：30分間）．不明な点の書き出し．実習による理レポート課題５解．特に，UNIXにおける一連の処理の自動化を理解する．レポート課題５の準備．
15 ＜第１５回＞ 本科目のまとめ
教科書と補助プリント全般の見直し．不明な点の書き出し．実習による理解．特に，テキストファイルの作成，削除，編集，ディレクトリによる整理，LaTeXによるレポート作成法に関する理解を確認する．また，コンピュータ利用上の注意事項を確認
する．

448

備考

科目名／Course Title

ディジタル回路／Digital Circuits

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

鈴木 孝昌
2,3,4,5,6
工学部 101

曜日・時限／Class Period

水/Wed
2
講義

授業形態／Class Format

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
1,

水/Wed 単位数／Credits

212T3028
2021年度／Academic Year
2ターム／the second term
2単位

第副専攻／Minor

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」 定員／Capacity

自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
100

分野／Academic Field

51：電気電子工学

04：全学学生受入可・専門中核水準水準／Academic Standard

実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
電子情報通信プログラム２年生
科目の概要／Course Outline
ディジタル回路は，コンピュータのハードウェア設計に関する基礎理論であり、今日のディジタル化社会を支える回路技術として定着している。本講義では，数の表現法から論理関数の性質について説明した後，組合せ回路，順序回路の設計法を示す。
なお本科目は，ディジタル回路設計の経験を有する教員が，その経験を活かし，具体的な設計事例も含めた授業を行う。

科目のねらい／Course Objectives
AND回路やOR回路などの基本論理演算，論理関数，組合せ回路，順序回路を理解するとともに，それらの知識をもとにしてディジタル回路設計能力を習得する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
本科目は、電子情報通信プログラムの学習・教育目標Ｃ２に対応している科目であり，具体的には以下を到達目標とする。
１．数体系を理解する。
２．論理関数を理解し，論理関数の簡単化が行える。
３．組合せ回路を理解する。
４．順序回路を理解する。
５．論理回路を設計できる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
電気回路を修得していること。
授業実施形態について／Class Format
・基本的にパワーポイントにより，講義を進める。
・予習や復習に関するレポート，講義中の小テストや演習などを行う。
・各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
期末試験70点，講義中の小テストおよびレポート30点，合計100点満点で評価し，60点以上を合格とする。
出席率が2/3未満の者には期末試験の受験資格を認めない。
成績評価の項目は，以下の通り。
・数体系を理解したか。
・論理関数を理解したか。

449

・組合せ回路を理解したか。
・順序回路を理解したか。
使用テキスト／Textbooks

浜辺隆二：「論理回路入門」第3版（1995年，森北出版）1900円＋税

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords★論理関数★ブール代数★組合せ回路★順序回路

備考／Notes450

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修1【講義概要】
教科書に一通り目を通してから授業に臨むこと
講義の内容および流れ，位置付け等について説明する。

2【数と符号の表現】
・前回の復習我々に身近な10進数とコンピュータで多用される ・教科書および配布プリントの【数と符号の表現】
2進数，16進数について説明する。
に関する部分に目を通す

3【符号体系】
・前回の復習
各種符号の紹介および符号化，復号化について概 ・教科書および配布プリントの【符号体系】に関す説する。
る部分に目を通す

4【論理関数（１）】
基本論理演算，論理関数，ブール代数，正論理および負論理の考え方について説明する。

5【論理関数（２）】
前の週の【論理関数】の内容を復習する
論理関数の標準形と真理値表について概説する。

6【論理関数の簡単化（１）】・前回の復習論理関数簡単化の必要性について述べ，カルノー ・教科書および配布プリントの【論理関数の簡単化
図を用いた簡単化を説明する。
】に関する部分に目を通す

7【論理関数の簡単化（２）】前の週の【論理関数の簡単化】の内容を復習する
冗長項を用いた論理関数簡単化の考え方について説明する。

8【論理関数の簡単化（３）】前の週の【論理関数の簡単化】の内容を復習する
クワイン・マクラスキー法による論理関数の簡単化を説明する。

9【組合せ回路（１）】組合せ回路の構成と解析について概説する。

・前回の復習・教科書および配布プリントの【論理関数】に関する部分に目を通す

・前回の復習・教科書および配布プリントの【組合せ回路】に関する部分に目を通す

10 【組合せ回路（２）】組合せ回路の具体例としてコンピュータの演算装
置を構成する加算器，比較器，エンコーダ，デコー
ダ等について説明する。
11 【順序回路（１）】順序回路，状態遷移図について概説し，具体的素子としてフリップフロップを取り上げる。

前の週の【組合せ回路】の内容を復習する

12 【順序回路（２）】順序回路の設計手順について説明し，具体的素子としてレジスタを取り上げる。

前の週の【順序回路】の内容を復習する

・前回の復習・教科書および配布プリントの【順序回路】に関する部分に目を通す

13 【順序回路（３）】前の週の【順序回路】の内容を復習する
順序回路の具体的素子としてカウンタを例に取り，その設計法について概説する。
14 【論理素子の使い方（１）】ゲート回路の具体的な使い方，マイコンとの関係を説明する。

・前回の復習・配布プリントの【ゲートICの紹介】に関する部分に目を通す

15 【論理素子の使い方（２）】フリップフロップ，カウンタ等の具体的な使い方を説明する。

・前回の復習・配布プリントの【フリップフロップ，カウンタの紹介】に関する部分に目を通す

451

備考
本科目は，ディジタル回路設計の経験を有する
教員が，その経験を活かし，具体的な設計事例も含めた授業を行う。

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修16 【まとめと達成度評価】
授業のまとめを行うとともに聴講者の理解度，達成度を評価するため期末試験を行う。

講義の全内容を復習する

452

備考

科目名／Course Title

プログラミング概論A／Introduction to Computer Programming A

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

木/Thu
講義

副専攻／Minor

副専攻「MOT基礎」,副専
攻「電子・情報科学」,副専
攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」

分野／Academic Field

41：数学

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
定員／Capacity

水準／Academic Standard

213S1506
2021年度／Academic Year 第3ターム／the third term
1単位
自然科学／Natural Sciences
理学／Science
70

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化が進む現代社会では、問題解決のためのいろいろな計算を実施する際、効率的なデータ記憶や計算手順が重要である。こ
の講義では、Pythonによるプログラミングを通してプログラム作成の手順と様々な問題に対する代表的なアルゴリズムなどについて学習する。
科目のねらい／Course Objectives
プログラミング能力を習得を目指す。また、プログラミングを通して、コンピュータの基本構造を理解する。さらに、基本的なアルゴリ
ズムの構造を理解すると共に、論理的な思考の訓練を行う。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・プログラミング能力の習得を目指す。
・基本的なアルゴリズムの構造を理解する。
・コンピュータの基本構造を理解する
・論理的な考え方を身に付ける・コンピュータの効率的な活用方法を学ぶ
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いるソフトウェア（Anaconda3）がインストールできるコンピュータ（PC）を用意できること。Zoomにアクセスできる情報機
器端末およびインターネット環境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式（講義と演習の両方ともZoomによるオンラインで実施）。プログラミングについて講義を行い、授業時間内に演習も行います。講義時間以外にも、自分で考え学習するように努力してほしい。各回の準備学習の具体的内容は初回授業時に指示する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回出す課題の達成状況で評価します（非対面形式、提出課題１００％）
使用テキスト／Textbooks

特に教科書は使用しない。

関連リンク／Related Links453

参考文献／References

必要の都度紹介する。

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

454

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

演習環境の設定

予習：各自のパソコンのネットワーク設定について理解しておくこと。また、ドキュメントファイル編集ソ
フト、表計算ソフトに基本操作について習得しておくこと

2

出力について復習：授業中に出された課題に取り組み、Python
におけるコンソールへの出力命令について理解すること

3

入力について復習：授業中に出された課題に取り組み、Python
におけるコンソールからの入力命令について理解すること

4

制御文（if構文)

予習：学務情報システムで配布される資料を基に、Pythonにおけるif構文の書式について理解すること
復習：授業中に出された課題に取り組み、if構文の使い方を習得すること

5

制御文（for構文)

予習：学務情報システムで配布される資料を基に、Pythonにおけるfor構文の書式について理解すること
復習：授業中に出された課題に取り組み、for構文の使い方を習得すること

6

制御文（while構文)

予習：学務情報システムで配布される資料を基に、Pythonにおけるwhile構文の書式について理解す
ること
復習：授業中に出された課題に取り組み、while構文の使い方を習得すること

7

リストについて予習：学務情報システムで配布される資料を基に、Pythonにおけるリストについて理解すること
復習：授業中に出された課題に取り組み、リストの使い方を習得すること

8

最終課題

復習：授業中の説明を基に3択クイズ10問を出題
し、自動採点するプログラムを完成させること

455

備考

科目名／Course Title

プログラミング概論B／Introduction to Computer Programming B

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

山田 修司
2,3,4
未定

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

木/Thu
講義

副専攻／Minor

副専攻「MOT基礎」,副専
攻「電子・情報科学」,副専
攻「データサイエンス」,「データサイエンスリテラシー」

分野／Academic Field

41：数学

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
4

単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
定員／Capacity

水準／Academic Standard

214S1512
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位
自然科学／Natural Sciences
理学／Science
70

03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty

聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
情報化が進む現代社会では、問題解決のためのいろいろな計算を実施する際、効率的なデータ記憶や計算手順が重要である。こ
の講義では、Pythonによるプログラミングを通してプログラム作成の手順と様々な問題に対する代表的なアルゴリズムなどについて学習する。
科目のねらい／Course Objectives
プログラミング能力を習得を目指す。また、プログラミングを通して、コンピュータの基本構造を理解する。さらに、基本的なアルゴリ
ズムの構造を理解すると共に、論理的な思考の訓練を行う。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
・プログラミング能力の習得を目指す。
・基本的なアルゴリズムの構造を理解する。
・コンピュータの基本構造を理解する
・論理的な考え方を身に付ける・コンピュータの効率的な活用方法を学ぶ
登録のための条件（注意）／Prerequisites
演習に用いるソフトウェア（Anaconda3）がインストールできるコンピュータ（PC）を用意できること。Zoomにアクセスできる情報機
器端末およびインターネット環境が必要です。
授業実施形態について／Class Format
講義及び演習形式（講義と演習の両方ともZoomによるオンラインで実施）。講義時間以外にも、自分で考え学習するように努力してほしい。各回の準備学習の具体的内容は初回授業時に指示する。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
毎回出す課題の達成状況で評価します（非対面形式、提出課題１００％）
使用テキスト／Textbooks

特に教科書は使用しない。

関連リンク／Related Links456

参考文献／References

必要の都度紹介する。

キーワード／Keywords

非対面型授業

備考／Notes【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

457

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

タプル、集合型、辞書型について

予習：学務情報システムで配布する資料を基に、タプル、集合型、辞書型について理解すること
復習：授業中に出された課題に取り組み、タプル、
集合型、辞書型の使い方について習得すること

2

ファイルの入出力

予習：学務情報システムで配布する資料を基に、ファイルにデータを入出力する方法について理解す
ること
復習：授業中に出された課題に取り組み、ファイルの入出力方法について習得すること

3関数について予習：学務情報システムで配布する資料を基に、Pythonにおけるローカル関数を定義する書式について理解すること
復習：授業中に出された課題に取り組み、ローカル関数の活用方法について習得すること

4

乱数

予習：学務情報システムで配布する資料を基に、乱数の種類とPythonにおけるそれぞれの書式について理解すること
復習：授業中に出された課題に取り組み、乱数の使い方について習得すること

5

行列基本演算予習：行列の基本演算について理解しておくこと
復習：授業中に出された課題に取り組み、Pythonのライブラリで用意された行列基本演算の書式と、そのライブラリを用いずに制御文で行列基本演算を行う方法の両方を習得すること

6

ユークリッド互除法

7

再帰プログラム

予習：ユークリッド互除法について、理解しておくこと
復習：授業中に出された課題に取り組み、減算に基づくユークリッド互除法と剰余演算に基づくユー
クリッド互助法の反復回数を比較し、２つのアルゴ
リズムの違いについて考察すること
予習：学務情報システムで配布する資料を基に、再帰プログラムについて理解すること
復習：授業中に出された課題に取り組み、再帰プ
ログラムと再帰を用いないプログラムの反復回数、計算時間を比較し、考察すること

8

ソートプログラム

予習：学務情報システムで配布する資料を基に、ソートプログラムについて理解すること
復習：授業中に出された課題に取り組み、バブルソート、直接交換法、クイックソートの反復回数、計算時間を比較し、考察すること

458

備考

科目名／Course Title

プログラミングＢI／Programming BI

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

村松 正吾,崔2,3,4,5,6
工学部 103

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

金/Fri 1, 金/Fri
演習・講義・実習

副専攻／Minor

分野／Academic Field

森悦
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

2 単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
51：電気電子工学
水準／Academic Standard

211T3026
2021年度／Academic Year 第1ターム／the first term
2単位
自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering
80

04：全学学生受入可・専門中核水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
電子情報通信プログラム２年
科目の概要／Course Outline
本科目は，電子情報通信分野の基礎知識として学ぶ情報関連科目の一つである．１年次第３，４タームの「プログラミング基礎I／II」から発展した内容を扱い，科学計算や組込み機器に適したプログラムをC言語で表現するための考え方／手法について講義及び演習をとおして学習する．
科目のねらい／Course Objectives
以下の点を目標にして科学計算および組込み機器に適したプログラミングの考え方／手法を学んでゆく．
・科学計算を扱ったプログラミングを理解する．
・データの型を理解し，数学・標準ライブラリ関数を活用できる．
・配列とポインタの違いを理解し，文字列操作・多次元配列処理を行える．
・関数引数の値呼出しと参照渡呼出しの違いを理解し，適切な関数定義を行える．
・構造体を定義し，プログラムに利用できる．

学習の到達目標／Specific Learning Objectives
本科目は，電子情報通信プログラム学習・教育到達目標B2,C2に対応する科目であり，具体的には以下を到達目標とする．
（１）C言語の基本的な構文を利用したプログラムを解読・作成し，説明できる．
（２）科学計算を扱ったプログラミングを作成し，説明できる．
（３）数学・標準ライブラリ関数，関数定義を利用したプログラムを作成し，実行できる．
（４）文字列，配列，ポインタを利用したプログラムを作成し，実行できる．
（５）引数の参照呼出しを利用したプログラムを作成し，実行できる．
（６）main関数の引数，ファイル入出力，構造体を利用したプログラムを作成し，実行できる．

登録のための条件（注意）／Prerequisites
・１年次第３，４タームの「プログラミング基礎I／II」を修得していることが望ましい．
・小型コンピュータ Raspberry Pi を開発環境として想定する．
ただし，類似の開発環境を有するPCで代替可能である．

459

プログラム開発環境を各自準備すること．
※「プログラミングBII」（村松，崔）でも同様の環境を想定する．
【プログラム開発環境の例】
Raspberry Pi 3A+（もしくは上位のRaspberry Pi シリーズ）-- Micro-B USB 電源（5V/3A以上, HDMI変換アダプタとの干渉を避けるL字変換器があるとよい)-- MicroSD 8GB以上(Raspberry Pi OS を予め書き込んでおくこと）-- micro-B USB（メス）/Type-A USB（オス）変換器（GM-UH011など）もしくはType-A USBハブ-- （オプション）micro-USB（オス）/micoro-B USB（メス）左L字型アダプタ（USBMC-LLFなど）
Ubuntu 18.04LTS/20.04LTS on Windows Subsystem for Linux (WSL)-- Windows 10 Pro/Home PC-- Visual Studio Code エディタの利用を推奨
Repl.it-- Web ブラウザ
授業実施形態について／Class Format
この授業はオンライン会議システムを用いたリアルタイム型形式で実施される。
講義形式を中心として、演習形式とともに実施する。
・C言語の文法については参考図書に細かく書かれているので，授業で詳細を解説しない．
・各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する．
・予習・復習に関しては演習課題を課す．
・課題演習はオンラインで実施する．
・実験室のモニタ，キーボード・マウスセットを貸し出し可能である．台数に限りがあるので，受講者全員に貸し出せない場合がある．
・各回の準備学習の具体的内容については授業の時に指示する．
・演習時間外にも課された課題について自習すること．
各回でオンデマンド型動画配信を予定しているが、その視聴についてはリアルタイム授業へ参加した場合、もしくは不参加でもその理由が認められた場合に限る。
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
ターム末試験(40%)，演習課題(60%)によって100点満点をもって評価し，60点以上を合格とする．
なお，到達目標の（１）（２）を６割以上，（２）～（６）を６割以上達成した場合を合格とする．
ターム末試験の受験には，原則として全授業の2/3以上の出席，全演習課題の提出が必要である．
ターム末試験，演習課題では，以下の内容を評価する．
-- ターム末試験
・C言語の基本的な構文を利用したプログラムを解読・作成し，説明できるか．（20%）
・科学計算を扱ったプログラミングを作成し，説明できるか．（20%）-- 演習課題
・数学・標準ライブラリ関数，関数定義を利用したプログラムを作成し，実行できるか．(15%)
・文字列，配列，ポインタを利用したプログラムを作成し，実行できるか．(15%)
・引数の参照呼出しを利用したプログラムを作成し，実行できるか．(15%)
・main関数の引数，ファイル入出力，構造体を利用したプログラムを作成し，実行できるか．(15%)
使用テキスト／Textbooks

印刷物，電子ファイルにより資料を配布する．

460

関連リンク／Related Links[URL:]https://github.com/msiplab/EicProgLab[名称:]プログラミングBI/BIIソースコード[URL:]https://www.marutsu.co.jp/[名称:]Raspberry Pi 購入：マルツ（大学生協取扱い店）[URL:]https://raspberry-pi.ksyic.com/[名称:]Raspberry Pi 購入：KSY（個人購入サイト）[URL:]https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install-win10[名称:]Windows
10 用 Windows Subsystem for Linux のインストール ガイド[URL:]https://code.visualstudio.com/[名称:]Visual Studio Code[URL:]https://repl.it/[名称:]Repl.it

参考文献／References◎柴田望洋「新・明解C言語 入門編」ソフトバンククリエイティブ 2,530円〇柴田望洋「新・明解C言語 中級編」ソフトバンククリエイティブ 2,640円〇柴田望洋「新・明解C言語 実践編」ソフトバンククリエイティブ 2,530円〇柴田望洋「新版 C言語によるアルゴリズムとデータ構造」ソフトバンククリエイティブ円〇伊里正夫「数値計算の常識」共立出版 2,750円

キーワード／Keywords

科学計算 データ型 ライブラリ 配列
渡呼出し ファイル入出力 構造体

備考／Notes

オフィス・アワー
・２０２１年度電子情報通信プログラム教員オフィスアワーの表を参照すること．
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

461

ポインタ

文字列

多次元配列

値呼出し

2,750

参照

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修第 １回 （講義１）C言語の基本構文：変数，定数 第 １回 プログラミング基礎I／IIの復習，制御，関数（復習）
第 ２回 例題１－１を理解しておく
第 ２回 課題演習１：変数，入出力，繰返し制御 第 ３回 C言語の基本構文を理解しておく
第 ３回 （講義２）基本的データ型：整数型
第 ４回 例題１－１に取り組んでおく
第 ５回 整数型を理解しておく
第 ４回 課題演習２：繰返し制御，条件分岐
第 ６回 例題１－２を理解しておく
第 ５回 （講義３）基本的データ型：浮動小数点 第 ７回 浮動小数点数型を理解しておく
数型
第 ８回 例題１－２に取り組んでおく
第 ６回 課題演習３：基本データ型
第 ９回 配列，ポインタ，文字列を理解しておく
第 ７回 （講義４）配列，ポインタ，文字列
第１０回 例題２－１を理解しておく
第１１回 ファイル入出力，科学計算応用を理解し第 ８回 課題演習４：配列，ポインタ，文字列ておく第 ９回 （講義５）ファイル入出力，科学計算応 第１２回 例題２－１に取り組んでおく
用第１３回 記憶領域，関数定義を理解しておく
第１０回 課題演習５：静的変数，参照呼出し
第１４回 例題２－２を理解しておく
第１１回 （講義６）記憶領域，関数定義
第１５回 型定義，構造体を理解しておく
第１２回 課題演習６：ファイル入出力
第１３回 （講義７）型定義，構造体
第１４回 課題演習７：科学計算応用
第１５回 課題演習８：動的データ構造
第１６回 ターム末試験 （理解度・達成度の評価）

462

備考

科目名／Course Title

プログラミング基礎Ⅰ／Basics of Programming I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

阿部 貴志,金
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

月/Mon 1, 月/Mon 単位数／Credits
2
演習・講義・実習
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

ミンソク,今村 孝,萩原 威志,余 俊
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

213T0205
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering90

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
情報電子分野1年生
科目の概要／Course Outline
情報処理の基礎として，コンピュータの働きを理解し，プログラム作成の基礎的な考え方を習得するために，プログラムの初歩的な書法と技法，ならびに，言語の規則について学ぶ．プログラミング言語は，様々な分野で広く実用的に利用されているpython言語を用いる．
なお本科目は，プログラム言語を用いた研究開発の経験を有する教員が，それを活かしてpython言語によるプログラミングについて授業を行います．
科目のねらい／Course Objectives
本科目は，単にプログラミングの技法を学ぶものではなく，プログラムを作成すること（プログラミング）を通して課題を解決するための思考力を養うことを目標とする．
また，与えられた課題に対し，自らの力でプログラムの設計・要求条件を理解し，期日までにプログラムを作成し，問題を解決，報告する能力を身につけることもねらいとしている．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
講義・実習を通して以下の能力を身につけること．
・python基本的な書法と技法を理解し，プログラムを作成できるようになる．
・課題に対し，プログラム等の設計条件を理解し，実現できる能力を身につける．
・プログラム作成等が要求条件を満足しているか結果をチェックする能力を身につける．
・プログラム作成等を期日までに完成させ，報告できる能力を身につける．

登録のための条件（注意）／Prerequisites「コンピュータ基礎」を履修していることが望ましい．「コンピュータ基礎」で構築した環境下にプログラム開発環境も構築してもらう予定である．なお，プログラム開発環境構築については，初回時に説明する．また，計算機演習室の端末で実習を行う場合，端末のOSはLinuxであり，Linuxでのファイル操作等が行えることを前提とする．Linuxを扱ったことがない場合は，Linuxでのファイル操作等については独学し，講義についていけるように努力する意思のある学生に限り，履修を許可する．

463

授業実施形態について／Class Format
講義と実習を２時限連続で実施する．基本的には，オンライン会議システムを用いたリアルタイム型で講義と実習を行う．原則として，今年度は，火曜3・4限のみを開講する．履修希望者は火曜3・4限のプログラミング基礎Iを履修登録すること．
なお，状況に応じて，ローテーション制で計算機演習室での実習に参加してもらうことも検討している．プログラミング言語の修得には予習と復習が不可欠である．講義以外の空き時間を利用して，演習課題等に継続的に取り組み，コンピュータやプログラミン
グに慣れる努力を行うことが望ましい．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
上記目標達成度をレポートにより評価する．全てのレポートの平均点が60点以上を合格とする．
レポートは，以下の基準により評価する．
・問題の解き方を考え，それをpython言語のプログラムとして実現できているか．
・要求条件を満足しているかどうか結果をチェックできているか．
・与えられた課題のプログラムを期日までに作成し，報告できたか．
使用テキスト／Textbooks

以下のテキストを基準とした講義資料を配布する．
１．柴田望洋（著），新・明解 Python入門，SBクリエイティブ（2019）（2600円+税）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

オフィスアワー：火曜５限
本科目は， 28年度入学以前の情報工学科入学者向けの科目「プログラミング基礎実習」の読み替え科目となります．
【授業実施形態】
対面，「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」，「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」，「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」を併用

464

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

以下の計画内容に沿って，講義と実習を２時限連 配布資料や教科書を参考に，以下の予習・復習を
続で行う．
行うこと．
<第1週>
<第1週>
・第1回 python言語に関する調査．
・第1回 ガイダンス，コンピュータの構成とLinux ・第2回 Linuxコマンドに関する復習
コマンドに関する講義<第2週>
・第2回 Linuxコマンドに関する演習
・第3回 Python言語，画面への表示とキーボー<第2週>
ドからの入力に関する予習と前回までの復習
・第3回 Python言語，画面への表示とキーボー ・第4回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ドからの入力に関する講義
ート作成
・第4回 Python言語，画面への表示とキーボー <第3週>
ドからの入力に関する演習
・第5回 プログラムの流れの分岐に関する予習と<第3週>
前回までの復習
・第5回 プログラムの流れの分岐に関する講義 ・第6回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第6回 プログラムの流れの分岐に関する演習 ート作成
<第4週>
<第4週>
・第7回 プログラムの流れの繰り返しに関する講 ・第7回 プログラムの流れの繰り返しに関する予義
習と前回までの復習
・第8回 プログラムの流れの繰り返しに関する演 ・第8回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
習
ート作成
<第5週>
<第5週>
・第9回 オブジェクトと型，文字列に関する講義 ・第9回 オブジェクトと型，文字列に関する予習と・第10回 オブジェクトと型，文字列に関する演習 前回までの復習<第6週>
・第10回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第11回 リストに関する講義
ート作成
・第12回 リストに関する演習
<第6週>
<第7週>
・第11回 リストに関する予習と前回までの復習
・第13回 タプルに関する講義
・第12回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第14回 タプルに関する演習
ート作成
<第8週>
<第7週>
・第15回 まとめ・第13回 タプルに関する予習と前回までの復習
期末レポート・第14回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第8週>
・第15回 これまでの復習

465

備考

科目名／Course Title

プログラミング基礎Ⅰ／Basics of Programming I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

阿部 貴志,金
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue 3, 火/Tue
4
演習・講義・実習

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

ミンソク,今村 孝,萩原 威志,余 俊
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

213T0206
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering90

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
情報電子分野1年生
科目の概要／Course Outline
情報処理の基礎として，コンピュータの働きを理解し，プログラム作成の基礎的な考え方を習得するために，プログラムの初歩的な書法と技法，ならびに，言語の規則について学ぶ．プログラミング言語は，様々な分野で広く実用的に利用されているpython言語を用いる．
なお本科目は，プログラム言語を用いた研究開発の経験を有する教員が，それを活かしてpython言語によるプログラミングについて授業を行います．
科目のねらい／Course Objectives
本科目は，単にプログラミングの技法を学ぶものではなく，プログラムを作成すること（プログラミング）を通して課題を解決するための思考力を養うことを目標とする．
また，与えられた課題に対し，自らの力でプログラムの設計・要求条件を理解し，期日までにプログラムを作成し，問題を解決，報告する能力を身につけることもねらいとしている．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
講義・実習を通して以下の能力を身につけること．
・python基本的な書法と技法を理解し，プログラムを作成できるようになる．
・課題に対し，プログラム等の設計条件を理解し，実現できる能力を身につける．
・プログラム作成等が要求条件を満足しているか結果をチェックする能力を身につける．
・プログラム作成等を期日までに完成させ，報告できる能力を身につける．

登録のための条件（注意）／Prerequisites「コンピュータ基礎」を履修していることが望ましい．「コンピュータ基礎」で構築した環境下にプログラム開発環境も構築してもらう予定である．なお，プログラム開発環境構築については，初回時に説明する．また，計算機演習室の端末で実習を行う場合，端末のOSはLinuxであり，Linuxでのファイル操作等が行えることを前提とする．Linuxを扱ったことがない場合は，Linuxでのファイル操作等については独学し，講義についていけるように努力する意思のある学生に限り，履修を許可する．

466

授業実施形態について／Class Format
講義と実習を２時限連続で実施する．基本的には，オンライン会議システムを用いたリアルタイム型で講義と実習を行う．原則として，今年度は，火曜3・4限のみを開講する．履修希望者は火曜3・4限のプログラミング基礎Iを履修登録すること．
なお，状況に応じて，ローテーション制で計算機演習室での実習に参加してもらうことも検討している．プログラミング言語の修得には予習と復習が不可欠である．講義以外の空き時間を利用して，演習課題等に継続的に取り組み，コンピュータやプログラミン
グに慣れる努力を行うことが望ましい．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
上記目標達成度をレポートにより評価する．全てのレポートの平均点が60点以上を合格とする．
レポートは，以下の基準により評価する．
・問題の解き方を考え，それをpython言語のプログラムとして実現できているか．
・要求条件を満足しているかどうか結果をチェックできているか．
・与えられた課題のプログラムを期日までに作成し，報告できたか．
使用テキスト／Textbooks

以下のテキストを基準とした講義資料を配布する．
１．柴田望洋（著），新・明解 Python入門，SBクリエイティブ（2019）（2600円+税）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

オフィスアワー：火曜５限
本科目は， 28年度入学以前の情報工学科入学者向けの科目「プログラミング基礎実習」の読み替え科目となります．
【授業実施形態】
対面，「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」，「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」，「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」を併用

467

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

以下の計画内容に沿って，講義と実習を２時限連 配布資料や教科書を参考に，以下の予習・復習を
続で行う．
行うこと．
<第1週>
<第1週>
・第1回 python言語に関する調査．
・第1回 ガイダンス，コンピュータの構成とLinux ・第2回 Linuxコマンドに関する復習
コマンドに関する講義<第2週>
・第2回 Linuxコマンドに関する演習
・第3回 Python言語，画面への表示とキーボー<第2週>
ドからの入力に関する予習と前回までの復習
・第3回 Python言語，画面への表示とキーボー ・第4回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ドからの入力に関する講義
ート作成
・第4回 Python言語，画面への表示とキーボー <第3週>
ドからの入力に関する演習
・第5回 プログラムの流れの分岐に関する予習と<第3週>
前回までの復習
・第5回 プログラムの流れの分岐に関する講義 ・第6回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第6回 プログラムの流れの分岐に関する演習 ート作成
<第4週>
<第4週>
・第7回 プログラムの流れの繰り返しに関する講 ・第7回 プログラムの流れの繰り返しに関する予義
習と前回までの復習
・第8回 プログラムの流れの繰り返しに関する演 ・第8回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
習
ート作成
<第5週>
<第5週>
・第9回 オブジェクトと型，文字列に関する講義 ・第9回 オブジェクトと型，文字列に関する予習と・第10回 オブジェクトと型，文字列に関する演習 前回までの復習<第6週>
・第10回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第11回 リストに関する講義
ート作成
・第12回 リストに関する演習
<第6週>
<第7週>
・第11回 リストに関する予習と前回までの復習
・第13回 タプルに関する講義
・第12回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第14回 タプルに関する演習
ート作成
<第8週>
<第7週>
・第15回 まとめ・第13回 タプルに関する予習と前回までの復習
期末レポート・第14回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第8週>
・第15回 これまでの復習

468

備考

科目名／Course Title

プログラミング基礎Ⅰ／Basics of Programming I

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

堀 潤一,岩城
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

火/Tue

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

1,

護
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
金/Fri

1 単位数／Credits

演習・講義・実習

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

213T0506
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering85

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
融合領域分野１年
科目の概要／Course Outline
プログラミング言語は問題解決の手順を計算機に伝えたり，アルゴリズム的思考を行うための道具であり，問題を解く手順を表す
アルゴリズムと計算の対象となるデータ構造を表現するための記述体系である．
本科目は，講義と実習で構成される．講義では，プログラミング言語Cの文法を学ぶとともに，プログラミングという知的かつ論
理的な創造活動を支える概念，手法，理論も学んでいく。実習では，C言語を用いて実際にプログラミングを体験しながら修得する．出題された問題に対して，その問題の分析，アルゴリズム化，C言語による表現，コンパイリング，デバッグなどを繰り返し，プログラムを完成させていく．
プログラミングのうち，主に演算・型，分岐・繰返しの制御構造，配列を学ぶ．
科目のねらい／Course Objectives
プログラミング言語Cの文法(構文の書き方およびその意味)の基礎を修得する．プログラミングの概念、手法、理論を学ぶ．特に分岐，繰返し，配列を用いた基礎的なプログラムを自分で作成できる．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
分岐，繰返し，配列を用いたプログラミング言語Cの文法(構文の書き方およびその意味)の基礎を理解できる．プログラミングの概念、手法、理論を説明できる．
プログラム等の設計条件を理解し，作業スケジュールを立て，計画通り実行でき，期日までに完成させる能力を身につける．プログ
ラム作成等が要求条件を満足しているか結果をチェックする能力を身につける．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・コンピュータ基礎を修得していることを前提とする．
・引き続き，プログラミング基礎Ⅱ，実践プログラミングⅠ，Ⅱ を履修することを推奨する．
・Zoomならびに仮想コンピュータ環境を利用できるＰＣ，インターネット環境が必要．
授業実施形態について／Class Format
・講義と実習を交互に実施する．
・主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業と仮想コンピュータ環境による実習を行う．
・最初の授業前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知する．
・各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
・実習５０％，ターム末試験等５０％，合計１００点満点で評価する．
・実習で課したレポートは，すべて提出しなければならない．
・出席が2/3以下の場合，試験を受験できない場合がある．

469

・試験は非対面で行う（予定）．
・試験では，プログラミング言語Cの文法の基礎を理解したか，プログラミングの概念、手法、理論を理解したかについて評価する．
使用テキスト／Textbooks

新・明解C言語入門編，柴田望洋，SBクリエイティブ，2014．

関連リンク／Related Links

参考文献／References

冨永和人，C言語プログラミング基本例題88＋88，コロナ社，２０１７．
倉光君朗，魔法のCプログラミング演習書，コロナ社２０１７．

キーワード／Keywords

プログラミング

備考／Notes

オフィスアワー：講義時間内の実習実施時に個別に対応します．
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

Ｃ言語

非対面型授業470

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修＜第１回＞ コンピュータとプログラミング＜第１回＞ 各回の準備学習の具体的内容につコンピュ－タによる問題解決とは何か，プログラ いては初回授業時に指示する．
ミングとは何かということについて学ぶ．また，C言 ＜第２回＞ 講義内容を復習し，実習に臨むこと．
語処理系や実行環境についても触れる．
以降講義と実習を交互に実施するので，＜第２回＞ 実習ガイダンス＜奇数回＞ 講義に先立って，前回に指定された
ソースプログラムの作成，コンパイル，実行方法 教科書のプログラム例に目を通しておくこと．
，ならびにレポートの作成法を理解する．
＜偶数回＞ 事前に出題した課題を達成させるた＜第３回＞ 演算・型
め，プログラムの構想を練っておくこと．
数値を扱う上で最低限必要となる演算と型につ ＜第１５回＞ 講義内容のポイントを復習し，まといて学ぶ．
めておくこと．
＜第４回＞ 演算・型（実習）＜第１６回＞ すべての実習課題を完成させるた演算と型に関するプログラムを作成し，理解する め，計画的に進めること．
．
＜第５回＞ 制御構造：分岐計算手順を組み立てる制御構造である分岐を学ぶ．
＜第６回＞ 制御構造：分岐（実習）
制御構造である分岐に関するプログラムを作成
し，理解する．
＜第７回＞ 制御構造：繰り返し計算手順を組み立てる制御構造である繰り返しを学ぶ．
＜第８回＞ 制御構造：繰り返し（実習）
制御構造である繰り返しに関するプログラムを作成し，理解する．
＜第９回＞ 制御構造：組み合わせ
逐次、分岐、繰り返しの制御構造の組み合わせによるプログラムの構築方法を学ぶ．
＜第１０回＞ 制御構造：組み合わせ（実習）逐次、分岐、繰り返しの制御構造の組み合わせに関するプログラムを作成し，理解する．
＜第１１回＞ 制御構造：まとめ
制御構造のまとめとして小テストを行い，理解度を確認する．
＜第１２回＞ 制御構造：まとめ（実習）
制御構造のまとめに関するプログラムを作成し，理解度を確認する．
＜第１３回＞ 配列
添字つきのデータを表す配列について学ぶ．
＜第１４回＞ 配列（実習）
添字つきのデータを表す配列に関するプログラ
ムを作成し，理解する．
＜第１５回＞ 講義まとめ
授業のまとめを行い，かつ，理解度，達成度を確認するため期末試験を行う．
＜第１６回＞ 実習まとめ
全体のまとめに関するプログラムを作成し，理解
を深める．

471

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修472

備考

科目名／Course Title

プログラミング基礎Ⅱ／Basics of Programming II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

金 ミンソク,大平
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

月/Mon 1,
2
演習・講義・実習

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

泰生,阿部 貴志,今村 孝,萩原 威志,余 俊
開講番号／Registration
214T0207
開講学期／Semester・Term 2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
月/Mon 単位数／Credits
2単位

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering90

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
情報電子分野1年生
科目の概要／Course Outline
情報処理の基礎として，コンピュータの働きを理解し，プログラム作成の基礎的な考え方を習得するために，プログラムの初歩的な書法と技法，ならびに，言語の規則について学ぶ．プログラミング言語は，様々な分野で広く実用的に利用されているpython言語を用いる．
なお本科目は，プログラム言語を用いた研究開発の経験を有する教員が，それを活かしてpython言語によるプログラミングについて授業を行います．
科目のねらい／Course Objectives
本科目は，単にプログラミングの技法を学ぶものではなく，プログラムを作成すること（プログラミング）を通して課題を解決するための思考力を養うことを目標とする．
また，与えられた課題に対し，自らの力でプログラムの設計・要求条件を理解し，期日までにプログラムを作成し，問題を解決，報告する能力を身につけることもねらいとしている．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
講義・実習を通して以下の能力を身につけること．
・python基本的な書法と技法を理解し，プログラムを作成できるようになる．
・課題に対し，プログラム等の設計条件を理解し，実現できる能力を身につける．
・プログラム作成等が要求条件を満足しているか結果をチェックする能力を身につける．
・プログラム作成等を期日までに完成させ，報告できる能力を身につける．

登録のための条件（注意）／Prerequisites「コンピュータ基礎」を履修していることが望ましい．「コンピュータ基礎」で構築した環境下にプログラム開発環境も構築してもらう予定である．なお，プログラム開発環境構築については，初回時に説明する．また，計算機演習室の端末で実習を行う場合，端末のOSはLinuxであり，Linuxでのファイル操作等が行えることを前提とする．Linuxを扱ったことがない場合は，Linuxでのファイル操作等については独学し，講義についていけるように努力する意思のある学生に限り，履修を許可する．

473

授業実施形態について／Class Format
講義と実習を２時限連続で実施する．基本的には，オンライン会議システムを用いたリアルタイム型で講義と実習を行う．原則として，今年度は，火曜3・4限のみを開講する．履修希望者は火曜3・4限のプログラミング基礎IIを履修登録すること．なお，状況に応じて，ローテーション制で計算機演習室での実習に参加してもらうことも検討している．プログラミング言語の修得には予習と復習が不可欠である．講義以外の空き時間を利用して，演習課題等に継続的に取り組み，コンピュータやプログラミングに慣れる努力を行うことが望ましい．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
上記目標達成度をレポートにより評価する．全てのレポートの平均点が60点以上を合格とする．
レポートは，以下の基準により評価する．
・問題の解き方を考え，それをpython言語のプログラムとして実現できているか．
・要求条件を満足しているかどうか結果をチェックできているか．
・与えられた課題のプログラムを期日までに作成し，報告できたか．
使用テキスト／Textbooks

以下のテキストを基準とした講義資料を配布する．
１．柴田望洋（著），新・明解 Python入門，SBクリエイティブ（2019）（2600円+税）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

オフィスアワー：火曜５限
本科目は， 28年度入学以前の情報工学科入学者向けの科目「プログラミング基礎実習」の読み替え科目となります．
【授業実施形態】
対面，「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」，「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」，「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」を併用

474

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

配布資料や教科書を参考に，以下の予習・復習を
行うこと．
<第1週>
・第1回 辞書と集合に関する予習・第2回 pythonに関する復習<第2週>
・第3回 関数に関する予習と前回までの復習
・第4回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第3週>
・第5回 高階関数，ラムダ式に関する予習と前回までの復習
・第6回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第4週>
・第7回 モジュールとクラスに関する予習と前回までの復習
・第8回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第5週>
・第9回 クラスの継承に関する予習と前回までの復習
・第10回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第6週>
・第11回 例外処理に関する予習と前回までの復習・第12回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第7週>
・第13回 ファイル処理に関する予習と前回までの復習
・第14回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第8週>
・第15回 これまでの復習<第1週>
・第1回 辞書と集合に関する講義
・第2回 辞書と集合に関する演習<第2週>
・第3回 関数に関する講義
・第4回 関数に関する演習<第3週>
・第5回 高階関数，ラムダ式に関する講義
・第6回 高階関数，ラムダ式に関する演習<第4週>
・第7回 モジュールとクラスに関する講義
・第8回 モジュールとクラスに関する演習<第5週>
・第9回 クラスの継承に関する講義
・第10回 クラスの継承に関する演習<第6週>
・第11回 例外処理に関する講義
・第12回 例外処理に関する演習<第7週>
・第13回 ファイル処理に関する講義
・第14回 ファイル処理に関する演習<第8週>
・第15回 まとめ期末レポート475

備考

科目名／Course Title

プログラミング基礎Ⅱ／Basics of Programming II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

金 ミンソク,阿部
1,2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue 3,
4
演習・講義・実習

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

貴志,今村 孝,萩原 威志,村松 正吾,大平 泰生,余 俊
開講番号／Registration
214T0208
開講学期／Semester・Term 2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
火/Tue 単位数／Credits
2単位

科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering90

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
情報電子分野1年生
科目の概要／Course Outline
情報処理の基礎として，コンピュータの働きを理解し，プログラム作成の基礎的な考え方を習得するために，プログラムの初歩的な書法と技法，ならびに，言語の規則について学ぶ．プログラミング言語は，様々な分野で広く実用的に利用されているpython言語を用いる．
なお本科目は，プログラム言語を用いた研究開発の経験を有する教員が，それを活かしてpython言語によるプログラミングについて授業を行います．
科目のねらい／Course Objectives
本科目は，単にプログラミングの技法を学ぶものではなく，プログラムを作成すること（プログラミング）を通して課題を解決するための思考力を養うことを目標とする．
また，与えられた課題に対し，自らの力でプログラムの設計・要求条件を理解し，期日までにプログラムを作成し，問題を解決，報告する能力を身につけることもねらいとしている．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
講義・実習を通して以下の能力を身につけること．
・python基本的な書法と技法を理解し，プログラムを作成できるようになる．
・課題に対し，プログラム等の設計条件を理解し，実現できる能力を身につける．
・プログラム作成等が要求条件を満足しているか結果をチェックする能力を身につける．
・プログラム作成等を期日までに完成させ，報告できる能力を身につける．

登録のための条件（注意）／Prerequisites「コンピュータ基礎」を履修していることが望ましい．「コンピュータ基礎」で構築した環境下にプログラム開発環境も構築してもらう予定である．なお，プログラム開発環境構築については，初回時に説明する．また，計算機演習室の端末で実習を行う場合，端末のOSはLinuxであり，Linuxでのファイル操作等が行えることを前提とする．Linuxを扱ったことがない場合は，Linuxでのファイル操作等については独学し，講義についていけるように努力する意思のある学生に限り，履修を許可する．

476

授業実施形態について／Class Format
講義と実習を２時限連続で実施する．基本的には，オンライン会議システムを用いたリアルタイム型で講義と実習を行う．原則として，今年度は，火曜3・4限のみを開講する．履修希望者は火曜3・4限のプログラミング基礎IIを履修登録すること．なお，状況に応じて，ローテーション制で計算機演習室での実習に参加してもらうことも検討している．プログラミング言語の修得には予習と復習が不可欠である．講義以外の空き時間を利用して，演習課題等に継続的に取り組み，コンピュータやプログラミングに慣れる努力を行うことが望ましい．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
上記目標達成度をレポートにより評価する．全てのレポートの平均点が60点以上を合格とする．
レポートは，以下の基準により評価する．
・問題の解き方を考え，それをpython言語のプログラムとして実現できているか．
・要求条件を満足しているかどうか結果をチェックできているか．
・与えられた課題のプログラムを期日までに作成し，報告できたか．
使用テキスト／Textbooks

以下のテキストを基準とした講義資料を配布する．
１．柴田望洋（著），新・明解 Python入門，SBクリエイティブ（2019）（2600円+税）

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

オフィスアワー：火曜５限
本科目は， 28年度入学以前の情報工学科入学者向けの科目「プログラミング基礎実習」の読み替え科目となります．
【授業実施形態】
対面，「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」，「動画配信型の授業＋メールでの質疑応答、小レポート等」，「テキスト資料＋メールでの質疑応答、小レポート等」を併用

477

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修

以下の計画内容に沿って，講義と実習を２時限連 配布資料や教科書を参考に，以下の予習・復習を
続で行う．
行うこと．
<第1週>
<第1週>
・第1回 辞書と集合に関する予習・第1回 辞書と集合に関する講義
・第2回 pythonに関する復習・第2回 辞書と集合に関する演習
<第2週>
<第2週>
・第3回 関数に関する予習と前回までの復習
・第3回 関数に関する講義
・第4回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第4回 関数に関する演習
ート作成
<第3週>
<第3週>
・第5回 高階関数，ラムダ式に関する講義
・第5回 高階関数，ラムダ式に関する予習と前回・第6回 高階関数，ラムダ式に関する演習
までの復習
<第4週>
・第6回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第7回 モジュールとクラスに関する講義
ート作成
・第8回 モジュールとクラスに関する演習
<第4週>
<第5週>
・第7回 モジュールとクラスに関する予習と前回・第9回 クラスの継承に関する講義までの復習
・第10回 クラスの継承に関する演習
・第8回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
<第6週>
ート作成
・第11回 例外処理に関する講義<第5週>
・第12回 例外処理に関する演習
・第9回 クラスの継承に関する予習と前回までの<第7週>
復習
・第13回 ファイル処理に関する講義
・第10回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
・第14回 ファイル処理に関する演習
ート作成
<第8週>
<第6週>
・第15回 まとめ・第11回 例外処理に関する予習と前回までの復期末レポート習・第12回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第7週>
・第13回 ファイル処理に関する予習と前回までの復習
・第14回 前回課題プログラムの作成と課題レポ
ート作成
<第8週>
・第15回 これまでの復習

478

備考

科目名／Course Title

プログラミング基礎Ⅱ／Basics of Programming II

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

堀 潤一,岩城
1,2,3,4,5,6
未定

曜日・時限／Class Period

水/Wed 1, 水/Wed 単位数／Credits
2
演習・講義・実習
科目区分／Category
細区分／Sub-division
副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
10：情報
水準／Academic Standard

授業形態／Class Format
副専攻／Minor

分野／Academic Field

護
開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term

214T0507
2021年度／Academic Year
4ターム／the fourth term
2単位

第自然科学／Natural Sciences
工学／Engineering85

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
工学部
聴講指定等／Designated Students
融合領域分野１年
科目の概要／Course Outline
プログラミング言語もまた問題解決の手順を計算機に伝えたり，アルゴリズム的思考を行うための道具であり，問題を解く手順を表すアルゴリズムと計算の対象となるデータ構造を表現するための記述体系である．
本科目は，講義と実習で構成される．講義では，プログラミング言語Cの文法を学ぶとともに，プログラミングという知的かつ論
理的な創造活動を支える概念，手法，理論も学んでいく。実習では，C言語を用いて実際にプログラミングを体験しながら修得する．出題された問題に対して，その問題の分析，アルゴリズム化，C言語による表現，コンパイリング，デバッグなどを繰り返し，プログラムを完成させていく．
プログラミングのうち，主に関数，基本型，文字列，そしてソート，再帰などいろいろなプログラムを学ぶ．
科目のねらい／Course Objectives
プログラミング言語Cの文法(構文の書き方およびその意味)の基礎を修得する．プログラミングの概念、手法、理論を学ぶ．特に，関数，基本形，文字列などを用いた基礎的なプログラムを自分で作成できる．
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
関数，基本形，文字列などを用いたプログラミング言語Cの文法(構文の書き方およびその意味)の基礎を理解できる．プログラミン
グの概念、手法、理論を説明できる．
プログラム等の設計条件を理解し，作業スケジュールを立て，計画通り実行でき，期日までに完成させる能力を身につける．プログ
ラム作成等が要求条件を満足しているか結果をチェックする能力を身につける．
登録のための条件（注意）／Prerequisites
・コンピュータ基礎，プログラミング基礎Ⅰを履修していることを前提とする．
・引き続き実践プログラミングⅠ，Ⅱを履修することを推奨する．
・Zoomならびに仮想コンピュータ環境を利用できるＰＣ，インターネット環境が必要．
授業実施形態について／Class Format
・講義と実習を交互に実施する．
・主にZoom会議システムを用いたリアルタイム型オンライン授業と仮想コンピュータ環境による実習を行う．
・最初の授業前に学務情報システムの授業連絡通知でZoomのアクセス情報を通知する．
・各回の準備学習の具体的内容については初回授業時に指示する．
成績評価の方法と基準／Grading Criteria
・実習５０％，ターム末試験等５０％，合計１００点満点で評価する．
・実習で課したレポートは，すべて提出しなければならない．

479

・出席が2/3以下の場合，試験を受験できない場合がある．
・試験は非対面で行う（予定）．
・試験では，プログラミング言語Cの文法の基礎を理解したか，プログラミングの概念、手法、理論を理解したかについて評価する．

使用テキスト／Textbooks

新・明解C言語入門編，柴田望洋，SBクリエイティブ，2014．

関連リンク／Related Links

参考文献／References

冨永和人，C言語プログラミング基本例題88＋88，コロナ社，２０１７．
倉光君朗，魔法のCプログラミング演習書，コロナ社２０１７．

キーワード／Keywords

プログラミング

備考／Notes

オフィスアワー：講義時間内の実習実施時に個別に対応します．
【授業実施形態】「オンライン会議システムを用いたリアルタイム型授業」

Ｃ言語

非対面型授業480

授業計画詳細／Course
No 内容
1

授業時間外の学修＜第１回＞ 多次元配列＜第１回＞ 各回の準備学習の具体的内容につ多次元であらわされる配列について学ぶ．
いては初回授業時に指示する．
＜第２回＞ 多次元配列（実習）＜第２回＞ 講義内容を復習し，実習に臨むこと．
多次元配列に関するプログラムを作成し，理解 以降講義と実習を交互に実施するので，する．
＜奇数回＞ 講義に先立って，前回に指定された＜第３回＞ 関数
教科書のプログラム例に目を通しておくこと．
問題が大きく複雑になってくると、系統的にプロ ＜偶数回＞ 事前に出題した課題を達成させるたグラムを設計する必要がある。このための言語構 め，プログラムの構想を練っておくこと．
成要素である関数について学ぶ．
＜第１５回＞ 講義内容のポイントを復習し，まと＜第４回＞ 関数（実習）
めておくこと．
関数に関するプログラムを作成し，理解する．
＜第１６回＞ すべての実習課題を完成させるた＜第５回＞ 配列と関数
め，計画的に進めること．
配列と関数を組み合わせたプログラムの設計法について，理解度する．
＜第６回＞ 配列と関数（実習）
配列，関数のまとめに関するプログラムを作成し，理解度を確認する．
＜第７回＞ 基本型：内部表現
計算の対象となる値，値の種類をまとめるための型について学ぶ．数値や文字列のコンピュータ
内部での表現について学ぶ．ビット単位での論理演算について学ぶ．
＜第８回＞ 基本型：内部表現（実習）値，型に関するプログラム，ビット単位での論理演算に関するプログラムを作成し，理解する．
＜第９回＞ いろいろなプログラム：ソート，列挙
体
ソート，列挙体などいろいろなプログラミングについて学ぶ．
＜第１０回＞ いろいろなプログラム：ソート，列挙
体（実習）
いろいろな応用プログラムを作成し，プログラミ
ングの理解を深める．
＜第１１回＞ いろいろなプログラム：再帰
再帰に関するプログラミングについて学ぶ．
＜第１２回＞ いろいろなプログラム：再帰（実習）
いろいろな応用プログラムを作成し，プログラミ
ングの理解を深める．
＜第１３回＞ 文字列
文字の集まりである文字列について学ぶ．
＜第１４回＞ 文字列（実習）
文字の集まりである文字列に関するプログラムを作成し，理解する．
＜第１５回＞ まとめ
授業のまとめを行い，かつ，理解度，達成度を確認するため期末試験を行う．
＜第１６回＞ 実習まとめ
全体のまとめに関するプログラムを作成し，理解
を深める．

481

備考

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修482

備考科目名／Course Title

データサイエンス実践 A／Data Science Practice A

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

熊野 英和
2,3,4,5,6

曜日・時限／Class Period

火/Tue

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
3,

金/Fri

3 単位数／Credits

授業形態／Class Format

講義副専攻／Minor

副専攻「データサイエンス」, 定員／Capacity「データサイエンスリテラシー」
75：新潟大学個性化科目 水準／Academic Standard

分野／Academic Field

科目区分／Category
細区分／Sub-division

213X2004
2021年度／Academic Year
3ターム／the third term
2単位

第新潟大学個性化科目／Niigata
University Original Subjects
自由主題／Other Themes
70

13：当該学部(学科)のみ・大学基礎水準

実務経験を有する教員が実施 ○する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
創生学部
聴講指定等／Designated Students

科目の概要／Course Outline
プログラミング言語Pythonの基本的な文法やアルゴリズムを、ハンズオン形式をベースに学ぶ。データ分析や可視化の基礎的ス
キル等について、Web教材等を用いながら学生個々のペースで着実に会得した上で、各種ライブラリの扱い等へと応用展開する。
将来、プロジェクトリーダー、マネージャー、エンジニアなど様々な立場になるであろう受講者が、文理問わず相互理解する上で土台となる、データサイエンスについてのコモン・センスを獲得する。
なお本科目は、民間企業研究所にてデータ計測・解析の経験を有する教員（熊野）が、実践的側面からデータサイエンスについて講義を行う。
科目のねらい／Course Objectives「データサイエンス」に明確な定義はないが、少なくとも何らかの特定の理論や方法論を指すものではない。データから有用な知見を得るための、様々な理論や方法論、技術の総体であると言える。この主要部分は、統計学、情報学、機械学習、データ可視化で構成されており、これらを横断的に接続する際に、プログラミングスキルが必須となる。
この講義では、プログラミング言語Pythonをハンズオン形式で学ぶことを通じ、以後の学修に活用できるデータサイエンスの実践的スキルを修得することをねらいとする。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1. プログラムの基本的なフローを理解し、説明できる。
2. 簡単なPythonプログラムを記述・実行し、その動きを理解して説明できる。
3. 統計学的なデータの解析やデータ可視化を行うためのプログラムを記述・実行し、その動きを理解して説明できる。
4. Web等から公開データを入手し、そのデータに対して統計学的な知識を活用してデータ解析を行ったり、その結果を第三者に対して分かりやすく可視化する等、プログラミングスキルを応用することができる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
データサイエンス基礎を履修し、統計学の基礎的概念を修得していること。
授業実施形態について／Class Format
非対面。Zoomを用いたリアルタイム型授業で、ハンズオン形式による実習を主とする。
Zoom上でデータやファイルの受け渡しを行う。

483

成績評価の方法と基準／Grading Criteria
３回程度のプログラミング課題（100%）により評価する。
使用テキスト／Textbooks

特になし。

関連リンク／Related Links[URL:]https://www.anaconda.com/distribution/[名称:]Python統合開発環境:
Anaconda↑ 未インストールの場合は事前にインストールしておくこと。
[URL:]https://tutorials.chainer.org/ja/02_Basics_of_Python.html[名称:]Python入門↑ 主教材[URL:]https://docs.python.org/ja/3/tutorial/[名称:]Python チュートリアル[URL:]https://pandas.pydata.org/pandasdocs/stable/getting_started/10min.html#min[名称:]10 minutes to pandas (inEnglish)

参考文献／References

1. 馬場 真哉『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』（翔泳社、2018 年）
2. 谷合 廣紀『Pythonで理解する統計解析の基礎』（技術評論社、2018 年）
3. 有賀 友紀、大橋 俊介『RとPythonで学ぶ実践的データサイエンス＆機械学習』（技術評論社、2019 年）
4. 山内 長承『Pythonによる統計分析入門』（オーム社、2018 年）
5. Wes McKinney（原著）、瀬戸山 雅人、小林 儀匡、滝口 開資 (翻訳)『Python
によるデータ分析入門 第2版』（オライリージャパン、2018年）

キーワード／Keywords★、統計学、データ取得、データ解析、データ可視化、プログラミング、プログラミング的思考、フローチャート、ハンズオン形式、Computational thinking、Jupyter Notebook、Python、Anaconda、機械学習、Pythonライブラリ (Numpy, Pandas, Matplotlib)、フレームワーク、文理横断・Python統合開発環境 = Anacondaを使用する。
事前に以下の、”Anaconda Installers”のうち、各自のPCのOSに対応した64-Bit
Graphical Installerをインストールし、毎回PCを持参のこと。
https://www.anaconda.com/download/

備考／Notes

・ブラウザは、Google Chromeを推奨します。各自インストールしておくこと。
・OSは、常にupdateしておくこと。

484

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

準備学習の内容については、必要に応じて講義の 10/5
中でお知らせします。

2

イントロ・諸準備、プログラミング基礎

備考※内容については、進捗具合により変更になる場
合があります（以下同じ）
Jupyter Notebookの使い方
前回の実習内容をしっかり復習し、動作を理解して 10/8
おくこと。可能であれば講義資料の各種パラメータ等を適宜変更し、実行結果がどう影響を受けるか確認するとよい。不明な点は後に残さず、自分で調べる、他の学生や教員に質問する等により解消・整理して次回の講義に備えること。
（第３回以降も同様）

3

Python基礎ハンズオン実習(1)

10/12

4

Python基礎ハンズオン実習(2)

10/15

5

Python基礎ハンズオン実習(3)

10/19

6
7
8

Python基礎ハンズオン実習(4)Python基礎ハンズオン実習(5)Pythonによるデータ処理と可視化(1)

10/22
10/26
10/29

9 Pythonによるデータ処理と可視化(2)10 Pythonライブラリ実習(1)11 Pythonライブラリ実習(2)12 Pythonライブラリ実習(3)13 Pythonライブラリ実習(4)14 Pythonライブラリ実習(5)15 機械学習入門
16 まとめ

11/2
11/5
11/9
11/12
11/16
11/19
11/26
11/30

485

科目名／Course Title

データサイエンスのためのPython入門／Python Programing for Data Science

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

青山 茂義
1,2,3,4,5,6
備考欄参照／Seeremarks
金/Fri 3
演習

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

副専攻／Minor
分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division「データサイエンスリテラシ 定員／Capacityー」
10：情報
水準／Academic Standard

214G3513
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
25
03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論I、又は、IIの履修していること。 主に2年次学生を対象（１年次、３年次学生可）とする。４年次以降の学生は、定員に空きがある場合のみ受講を認める。
科目の概要／Course Outline
現在、ビッグデータ分析をはじめとするデータサイエンスは、社会における基礎技術となっている。データサイエンスプログラミングの中でも、プログラミング言語「Python」が最も使われている。本科目では、データサイエンスを支えるPythonプログラミングを学習する。
科目のねらい／Course Objectives
1)基本的なPythonプログラミングを理解する。
2)Pythonによるデータ分析を理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1)基本的なPythonプログラミングが可能になる。
2)Pythonによるデータ分析が可能になる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
MacOS10.14以降、又は、Windows10が搭載されたノートパソコンを授業に持参して利用可能であること。講師は、MacOS10のパソコンを用いて説明する。尚、自分のパソコンにPythonのプログラミング環境を構築するが、MacOSとWindows10の環境は基本的に同一である。
・パソコンのセキュリティアップデートが最新であること。
・ウィルス対策ソフトが最新であること。
・P2Pファイル共有ソフトをインストールしていないこと。
・Zoomが利用可能であること。
・新潟大学無線LANに接続可能であること。
（新潟大学の無線LANの説明ページ）
https://www.cais.niigata-u.ac.jp/gateway/service/wireless/index.html
コロナ禍の影響で在宅オンライン授業になる可能性があるので、自宅等にノートパソコンを安定利用可能なネット接続環境があるこ。
授業実施形態について／Class Format
全８回の授業の内の３回は、学内の無線LAN教室で学生の持ち込みPCを用いて対面方式で実施する。それ以外の５回は、ノートPCを用いたオンライン遠隔授業(Zoom利用）とする。ただし、COVID-19の状況によっては、全てオンライン486

授業とする可能性がある。
オンライン授業は、自宅、学内の空き教室（本授業の教室等）、図書館、
大学生協食堂などでの受講を想定して、受講場所指定は特にしない。ただし、成績評価の方法と基準／Grading Criteria
確認試験とレポートに基づいて判断する。
（評価の基準）・総合点が９０点以上であるとき、達成目標は十分に満たされていると判断する。
・総合点が８０－８９点の範囲であるとき、達成目標は良好に満たされていると判断する。
・総合点が７０－７９点の範囲であるとき、達成目標は普通に満たされていると判断する。
・総合点が６０－６９点の範囲であるとき、達成目標はぎりぎり満たされていると判断する。
・総合点が５９点以下は、達成目標が満たされていると判断できず、不合格とする。
・但し、出席率８０％未満の場合、不合格とする。
・総合点の配点基準
レポート ３０％確認試験 ７０％
使用テキスト／Textbooks---履修許可後速やかに（遅くても２回目）までに用意が必須--Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
著者：寺田 学他
出版社 : 翔泳社
ISBN-10 : 4798158348
ISBN-13 : 978-4798158341

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

受講希望者が定員を超える場合には、学務情報システムで受講申請している人を対象に第一回目の授業日前日15時までに登録された学生の中から抽選を行う。また、抽選を行った場合は、
一旦、受講を認めた後での、聴講取り消しは行わないので、十分に注意して、受講登録を行うこと。
問い合わせメールアドレス（授業期間中のみ）
gk0aa031@mail.cc.niigata-u.ac.jp【講義室】（授業実施形態）非対面＋対面
対面時の講義室：総合教育研究棟B251

487

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

ガイダンス
データサイエンスとは

教科書第１章2

教科書第２章5
6
7

PythonプログラミングとはPython実習環境の構築
Pythonの基礎確認試験（Pythonの基礎）
NumPyライブラリによるデータ分析１
NumPyライブラリによるデータ分析２
Pandasライブラリによるデータ分析
Matplotlibライブラリによるグラフ処理

8

最終課題確認教科書第５章3
4

教科書第３章
教科書第４章１節
教科書第４章１節
教科書第４章２節
教科書第４章３節

488

備考科目名／Course Title

データサイエンスのためのPython入門／Python Programing for Data Science

担当教員／Instructor
対象学年／Eligible grade
講義室／Classroom

青山 茂義
1,2,3,4,5,6
備考欄参照／Seeremarks
金/Fri 4
演習

曜日・時限／Class Period
授業形態／Class Format

副専攻／Minor
分野／Academic Field

開講番号／Registration
開講学期／Semester・Term
単位数／Credits
科目区分／Category
細区分／Sub-division「データサイエンスリテラシ 定員／Capacityー」
10：情報
水準／Academic Standard

214G3514
2021年度／Academic Year 第4ターム／the fourth term
1単位
情報リテラシー／Information
Literacy
情報リテラシー／Information
Literacy
25
03：全学学生受入可・大学基礎水準実務経験を有する教員が実施する科目／Conducted byinstructor with work
experience related
to the field?
対象学部等／Eligible Faculty
全学部
聴講指定等／Designated Students
データサイエンス総論I、又は、IIの履修していること。 主に2年次学生を対象（１年次、３年次学生可）とする。４年次以降の学生は、定員に空きがある場合のみ受講を認める。
科目の概要／Course Outline
現在、ビッグデータ分析をはじめとするデータサイエンスは、社会における基礎技術となっている。データサイエンスプログラミングの中でも、プログラミング言語「Python」が最も使われている。本科目では、データサイエンスを支えるPythonプログラミングを学習する。
科目のねらい／Course Objectives
1)基本的なPythonプログラミングを理解する。
2)Pythonによるデータ分析を理解する。
学習の到達目標／Specific Learning Objectives
1)基本的なPythonプログラミングが可能になる。
2)Pythonによるデータ分析が可能になる。
登録のための条件（注意）／Prerequisites
MacOS10.14以降、又は、Windows10が搭載されたノートパソコンを授業に持参して利用可能であること。講師は、MacOS10のパソコンを用いて説明する。尚、自分のパソコンにPythonのプログラミング環境を構築するが、MacOSとWindows10の環境は基本的に同一である。
・パソコンのセキュリティアップデートが最新であること。
・ウィルス対策ソフトが最新であること。
・P2Pファイル共有ソフトをインストールしていないこと。
・Zoomが利用可能であること。
・新潟大学無線LANに接続可能であること。
（新潟大学の無線LANの説明ページ）
https://www.cais.niigata-u.ac.jp/gateway/service/wireless/index.html
コロナ禍の影響で在宅オンライン授業になる可能性があるので、自宅等にノートパソコンを安定利用可能なネット接続環境があるこ。
授業実施形態について／Class Format
全８回の授業の内の３回は、学内の無線LAN教室で学生の持ち込みPCを用いて対面方式で実施する。それ以外の５回は、ノートPCを用いたオンライン遠隔授業(Zoom利用）とする。ただし、COVID-19の状況によっては、全てオンライン489

授業とする可能性がある。
オンライン授業は、自宅、学内の空き教室（本授業の教室等）、図書館、
大学生協食堂などでの受講を想定して、受講場所指定は特にしない。ただし、成績評価の方法と基準／Grading Criteria
確認試験とレポートに基づいて判断する。
（評価の基準）・総合点が９０点以上であるとき、達成目標は十分に満たされていると判断する。
・総合点が８０－８９点の範囲であるとき、達成目標は良好に満たされていると判断する。
・総合点が７０－７９点の範囲であるとき、達成目標は普通に満たされていると判断する。
・総合点が６０－６９点の範囲であるとき、達成目標はぎりぎり満たされていると判断する。
・総合点が５９点以下は、達成目標が満たされていると判断できず、不合格とする。
・但し、出席率８０％未満の場合、不合格とする。
・総合点の配点基準
レポート ３０％確認試験 ７０％
使用テキスト／Textbooks---履修許可後速やかに（遅くても２回目）までに用意が必須--Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
著者：寺田 学他
出版社 : 翔泳社
ISBN-10 : 4798158348
ISBN-13 : 978-4798158341

関連リンク／Related Links

参考文献／References

キーワード／Keywords

備考／Notes

受講希望者が定員を超える場合には、学務情報システムで受講申請している人を対象に第一回目の授業日の前日15時までに登録された学生の中から抽選を行う。また、抽選を行った場合は、一旦、受講を認めた後での、聴講取り消しは行わないので、十分に注意して、受講登録を行うこと。
問い合わせメールアドレス（授業期間中のみ）
gk0aa031@mail.cc.niigata-u.ac.jp【講義室】（授業実施形態）非対面＋対面
対面時の講義室：総合教育研究棟B251

490

授業計画詳細／Course
No 内容

授業時間外の学修

1

ガイダンス
データサイエンスとは

教科書第１章2

教科書第２章5
6
7

PythonプログラミングとはPython実習環境の構築
Pythonの基礎確認試験（Pythonの基礎）
NumPyライブラリによるデータ分析１
NumPyライブラリによるデータ分析２
Pandasライブラリによるデータ分析
Matplotlibライブラリによるグラフ処理

8

最終課題確認教科書第５章3
4

教科書第３章
教科書第４章１節
教科書第４章１節
教科書第４章２節
教科書第４章３節

491

備考

492

493

情報リテラシー（細区分：情報リテラシー）
曜日

時限

授業形態

211G3001

開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
1001

情報機器操作入門

2

第 1 ターム 石田

悠貴

非常勤講師

50

全学部

月，木

2

演習

211G3002

1001

情報機器操作入門

2

第 1 ターム 江連 涼友

非常勤講師

50

全学部

月，木

3

演習

211G3003

1001

情報機器操作入門

2

第 1 ターム 眞野 明日香

非常勤講師

50

全学部

月，木

4

演習

211G3004

1001

情報機器操作入門

2

第 1 ターム 林 和樹

非常勤講師

50

全学部

火，金

2

演習

50

医学部医学科を主として他学部も対象とする

火，金

3

演習

50

医学部医学科を主として他学部も対象とする

火，金

4

演習

金

4，5

講義

211G3005

10

01

科目名

情報機器操作入門

単位

2

開講時期

代表教員

第 1 ターム 金井和貴

代表教員の所属

非常勤講師
非常勤講師

定員

主聴講対象学部等

211G3006

1001

情報機器操作入門

2

第 1 ターム 鈴木

敬介

211G3009

1001

情報リテラシー概論

2

第 1 ターム 須川

賢洋・他 人文社会科学系（法） 250 全学部

211G3010

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 1 ターム 山﨑 達也

自然科学系（工）135 工学部（融合領域） 1 ， 2 年

月

1

講義

211G3011

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 1 ターム 飯田 佑輔

自然科学系（工）135 歯学部 1 ， 2 年

月

1

講義

211G3012

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 1 ターム 山田

修司

自然科学系（理）135

理学部 1 ， 2 年

火

1

講義

211G3013

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 1 ターム 齋藤裕

教育・学生支援機構

135

理学部 1 ， 2 年

火

1

講義

211G3014

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 1 ターム 齋藤裕

教育・学生支援機構

135 全学部 1 ， 2 年

金

1

講義

135

工学部（力学・化学材料）
1，2年

金

4

講義

135

工学部（力学・化学材料）
1，2年

金

4

講義

工 学 部（ 力 学・ 化 学 材料）・農学部／ 1 ， 2 年

金

4

講義

金

4

講義

211G3015

情
報
リテラシー

211G3016

10
10

03
03

データサイエンス総論Ⅰ
データサイエンス総論Ⅰ

1
1

第 1 ターム 山﨑 達也
第 1 ターム 飯田 佑輔

自然科学系（工）自然科学系（工）211G3017

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 1 ターム 山田 修司

自然科学系（理）135

211G3018

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 1 ターム 齋藤

教育・学生支援機構

135 農学部 1 ， 2 年

212G3019

10

01

情報機器操作入門

2

第 2 ターム 石田 悠貴

非常勤講師

50

全学部

月，木

2

演習

212G3020

10

01

情報機器操作入門

2

第 2 ターム 江連 涼友

非常勤講師

50

全学部

月，木

3

演習

212G3021

10

01

情報機器操作入門

2

第 2 ターム 眞野 明日香

非常勤講師

50

全学部

月，木

4

演習

212G3022

10

01

情報機器操作入門

2

第 2 ターム 加世堂 竜太郎

非常勤講師

50

全学部

火，金

2

演習

212G3023

10

01

情報機器操作入門

2

第 2 ターム 金井

和貴

非常勤講師

50

医学部医学科を主として他学部も対象とする

火，金

3

演習

212G3024

10

01

情報機器操作入門

2

第 2 ターム 池 浩一郎

非常勤講師

50

全学部

火，金

4

演習

212G3025

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 2 ターム 飯田 佑輔

自然科学系（工）135

工学部（情報電子・建築）
1，2年

水

1

講義

212G3026

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 2 ターム 齋藤

教育・学生支援機構（情報電子・建築）
135 工学部
1，2年

水

1

講義

212G3027

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 山﨑 達也

自然科学系（工）125

全学部 1 ， 2 年

月

1

講義

212G3028

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 飯田

佑輔

自然科学系（工）125

全学部 1 ， 2 年

月

1

講義

212G3029

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 山田 修司

自然科学系（理）125

全学部 1 ， 2 年

火

1

講義

212G3030

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 齋藤裕

教育・学生支援機構

125

全学部 1 ， 2 年

火

1

講義

212G3031

10

03

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 齋藤裕

教育・学生支援機構

125

全学部 1 ， 2 年

金

1

講義

212G3032

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 山﨑 達也

自然科学系（工）125

全学部 1 ， 2 年

金

4

講義

212G3033

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 飯田 佑輔

自然科学系（工）125

全学部 1 ， 2 年

金

4

講義

212G30341003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 山田 修司

自然科学系（理）125

全学部 1 ， 2 年

金

4

講義

212G3035

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 2 ターム 齋藤

教育・学生支援機構

125

全学部 1 ， 2 年

金

4

講義

50

全 学 部（工学 部の 情 報 電
子分野と人間支援感 性科学プログラム，および保健学科の放射を除く） 1 年

水

2

演習

裕

裕

裕

210G3036

10

01

情報リテラシー

2

第1，2
ターム

大久保

210G3037

10

01

情報教育論

2

第1，2
ターム

佐藤

亮一・他 人文社会科学系（教育） 120

教育学部・他／ 1 年

月

1

講義

2

第1，2
ターム

下保

敏和・他 人文社会科学系（教育） 120

教育学部・他／ 1 年

火

1

講義

永井

雅人

人文社会科学系（経済科） 200 全学部

水

5

講義

自然科学系（理）

集中

集中

演習

210G3038
210G3039
210G3981

10
10
10

01

情報教育論

真樹

03

情報処理概論A I

2

第1，2
ターム

05

データサイエンス・インターンシップ（事前・事後指導）

2

第 1 学期

山田 修司
山田 修司

医 歯 学 系（ 医 学 部 保
健学科）

10

全学部 3 ， 4 年

210G3982

1005

データサイエンス・インターンシップ

6

第 1 学期

自然科学系（理）10

全学部 3 ， 4 年

集中

集中

演習

213G3501

1001

情報機器操作入門

2

第 3 ターム 石田

悠貴

非常勤講師

50

全学部

月，木

2

演習

213G3502

1001

情報機器操作入門

2

第 3 ターム 江連

涼友

非常勤講師

50

全学部

月，木

3

演習

213G3503

1001

情報機器操作入門

2

第 3 ターム 小林

嵩季

非常勤講師

50

全学部

月，木

4

演習

213G3504

1001

情報機器操作入門

2

第 3 ターム 田部田

晋

非常勤講師

50

全学部

火，金

2

演習

213G3505

1001

情報機器操作入門

2

第 3 ターム 池 浩一郎

非常勤講師

50

全学部

火，金

3

演習

213G3506

1001

情報機器操作入門

2

第 3 ターム 廣田

大輔

非常勤講師

50

全学部

火，金

4

演習

213G3507

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 3 ターム 山﨑

達也

自然科学系（工）135 経済科学部 1 ， 2 年

火

3

講義

213G3508

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 3 ターム 齋藤裕

教育・学生支援機構

135

経済科学部 1 ， 2 年

水

4

講義

213G3509

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 3 ターム 山田

修司

自然科学系（理）135

経済科学部 1 ， 2 年

金

3

講義

213G3510

1003

データサイエンス総論Ⅰ

1

第 3 ターム 飯田 佑輔

自然科学系（工）135 経済科学部 1 ， 2 年

金

3

講義

213G3511

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 3 ターム 山﨑

達也

自然科学系（工）125

全学部 1 ， 2 年

水

1

講義

213G3512

1003

データサイエンス総論Ⅱ1

第 3 ターム 山田

修司

自然科学系（理）125

全学部 1 ， 2 年

水

1

講義

213G3513

1003

データサイエンスのためのPython入門

1

第 3 ターム 青山

茂義

情報基盤センター

25

全学部（データサイエンス
総論 I・IIの履修者） 2 年

水

3

演習

213G3514

1003

データサイエンスのためのPython入門

1

第 3 ターム 青山

情報基盤センター

25

全学部（データサイエンス
総論 I・IIの履修者） 2 年

水

4

演習

214G3518

1001

情報機器操作入門

2

第 4 ターム 石田 悠貴

非常勤講師

50

全学部

月，木

2

演習

214G3519

1001

情報機器操作入門

2

第 4 ターム 江連 涼友

非常勤講師

50

全学部

月，木

3

演習

214G3520

1001

情報機器操作入門

2

第 4 ターム 小林 嵩季

非常勤講師

50

全学部

月，木

4

演習

茂義

−26−
494

情報リテラシー（細区分：情報リテラシー）
曜日

時限

授業形態

214G3521

開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
1001

情報機器操作入門

科目名

単位
2

第 4 ターム 田部田 晋

開講時期

代表教員

非常勤講師

50

全学部

火，金

2

演習

214G3522

1001

情報機器操作入門

2

第 4 ターム 池 浩一郎

非常勤講師

50

全学部

火，金

3

演習

214G3523

1001

情報機器操作入門

2

第 4 ターム 有江 賢志朗

非常勤講師

50

全学部

火，金

4

演習

214G3524

1003

データサイエンス総論Ⅱ

1

第 4 ターム 山﨑 達也

自然科学系（工）125

全学部 1 ， 2 年

火

3

講義

裕

代表教員の所属

定員

主聴講対象学部等

214G3525

1003

データサイエンス総論Ⅱ

1

第 4 ターム 齋藤

教育・学生支援機構

125

全学部 1 ， 2 年

水

4

講義

214G3526

1003

データサイエンス総論Ⅱ

1

第 4 ターム 山田 修司

自然科学系（理）125

全学部 1 ， 2 年

金

3

講義

214G3527

1003

データサイエンス総論Ⅱ

1

第 4 ターム 飯田 佑輔

自然科学系（工）125

全学部 1 ， 2 年

金

3

講義

永井

210G3529

1003

情報処理概論A II

2

第3，4
ターム

人文社会科学系（経済科） 200 全学部

水

5

講義

210G3983

1004

データサイエンス発表

2

第 2 学期

山田 修司

自然科学系（理）

30

集中

集中

演習

開講時期

代表教員

代表教員の所属定員雅人

全学部 3 ， 4 年

情報リテラシー（細区分：情報処理概論）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準

単位

曜日

時限

授業形態

10

03

コンピュータセキュリティ入門

2

第 1 ターム 渡邊 正敬・他 非常勤講師

48

全学部

火,金

3

講義

211G3008

10

03コンピュータセキュリティ入門

2

第 1 ターム 渡邊 正敬・他 非常勤講師

48

全学部

火,金

4

2

第1，2
ターム

210X0007

10

13

情報処理・データ分析

並川

努・他

−27−
495

人文社会科学系（創生） 70

主聴講対象学部等

創生学部 1 年

集中

講義
講義／演
習

情
報
リテラシー

科目名

211G3007

新潟大学個性化科目（細区分：自由主題）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
214G3732

75

03

科目名

単位

教員志望者のための日本語
教育入門D

1

開講時期

代表教員

第 4 ターム 佐々木香織

代表教員の所属
非常勤講師

定員
50

曜日

時限

授業形態

全学部

主聴講対象学部等

火

2

講義

月

5

講義

金

1

講義

214G3733

75

03

多文化間共修A

1

第 4 ターム 廣川 智

非常勤講師

30（日本
人15：留 全学部
学生15）

214G3734

75

03

多文化間共修C

1

第 4 ターム センビリング 愛 非常勤講師

30（日本人15：留 全学部
学生15）

75

74

03

リーダーシップ演習Ⅰ

1

第 4 ターム 櫻井典子・他 教育・学生支援機構

20

全学部 1 年

集中

集中

演習

75

74

03

リーダーシップ演習Ⅱ 41

第 4 ターム 櫻井 典子・他 教育・学生支援機構

20

全学部 2 年

集中

集中

演習

210G3736

75

70

03

The China- Japan- US
Trilateral Relations

2

第3，4
ターム

張

雲

留学センター

15

全学部

火

2

講義・演
習

210G3737

75

70

03

シンガポール・スプリングセ
ミナー準備講座

2

第3，4
ターム

張

雲

留学センター

30

全学部

火

4

講義・演
習

210G3738

99

03

ピアサポート入門

2

第3，4
ターム

浅田

30

全学部

月

3

講義・演
習

210G3739

75

03

表現プロジェクト演習J

2

第3，4
ターム

齋藤 陽一

人文社会科学系（人文）15

人文学部 2 年生以 上を優先して，他学部 2〜 4 年生水3

演習

210G3745

75

03

表現プロジェクト演習Ｆ

2

第3，4
ターム

高橋

秀樹・他 人文社会科学系（人文）15

人文学部 2 年生以 上を優先して，他学部 2〜 4 年生火5

演習

210G3740

75

03

表現プロジェクト演習Ｈ

2

第3，4
ターム

井上

朗子

非常勤講師

15

人文学部 2 年生以 上を優先して，他学部 2〜 4 年生火4

演習

210G3741

75

03

平和を考えるＢ

2

第3，4
ターム

粟生田
他

忠雄・ 自然科学系（農）

150

全学部

水

3

講義

2

第3，4
ターム

210G3742
210G3743

99
75

03

障がい学生支援法

03

国際共修：グローバル社会におけるビジネス・コミュニケーションB

2

第3，4
ターム

知子・他 教育・学生支援機構

能登
蒙

宏

木

4

講義・演
習

留学センター30（日本
人15：留 全学部
学生15）

木

4

講義

留学センター30（日本
人15：留 全学部
学生15）

月

4

講義

全 学部（但し定員を超える時には低次学年を
優先する）

集中

集中

実習

教育・学生支援機構

韞30

全学部 1 〜 3 年

210G374475

03

国際共修：留学生との協働
学習を通した異文化理解B

2

第3，4
ターム

蒙

210G393875

03

留学生と考える日台交流史B

1

第 2 学期有田

210G3944

75

70

04

オックスフォード大 学 英 語
研修

2

第 2 学期

ハドリー

20

全学部

集中

集中

演習

210G3945

75

71

03

台湾スプリングセミナー I

2

第 2 学期

田中

環・他

自然科学系（理）

30

全学部

集中

集中

講義

210G3946

75

71

03

台湾スプリングセミナー II

2

第 2 学期

田中

環・他

自然科学系（理）

30

全学部

集中

集中

講義

210G3947

75

03

異文化と技術1

第 2 学期

清水忠明・他 自然科学系（工）15

工学 部・他（日本人学生及び留学生）

集中

集中

講義

210G3948

75

03

シンガポール・スプリングセ
ミナー

2

第 2 学期

張4

第 2 学期池田

4

第 2 学期蒙 韞

70

210G3949

75

03

多 文 化 共 生 社 会 体 験 in
AUSTRALIA-S

210G3950

70

03

フィリピンALLC英語研修韞佳代子

コモンリテラシーセン
ター

浩美 教育・学生支援機構

雲

留学センター
英喜

20

15

全学部

集中

集中

演習

コモンリテラシーセン
ター

15

全学部

集中

集中

講義

留学センター

10

全学部

集中

集中

演習

裕斗・他 教育・学生支援機構

120

全学部

集中

集中

講義・演
習

第 1 ターム 澤邉

潤・他

人文社会科学系（創生）

70

創生学部 1 年

金

3・4

講義／演
習

2

第 1 ターム 向山

文 社 会 科 学 系（ 創恭一・他 人生・教育）

70

創生学部 1 年

水

3・4

講義／演
習

基礎ゼミI

2

第 1 ･ 2 ター 佐藤ム

靖・他

人文社会科学系（創生）

70

創生学部 1 年

金

5

演習／実
習

13

フィールドスタディーズ（学外学修）6

第 2 ターム 澤邉

潤・他

人文社会科学系（創生）

70

創生学部 1 年

火・水・
木

1〜5

演習・実
習

74

13

リフレクションデザインII2

第 2 ターム 澤邉

潤・他

人文社会科学系（創生）

70

創生学部 1 年

金

3・4

講義

77

13

基礎ゼミII2

第 3 ･ 4 ター 佐藤ム

靖・他

人文社会科学系（創生）

70

創生学部 1 年

金

5

演習／実
習

13

データサイエンス概説

2

第 3 ターム 熊野

英和・他 自然科学系（創生）

70

創生学部 1 年

火 4 ・金4

210G3951

75

01

分野横断デザイン

1

第 2 学期

211X0001

74

11

リフレクションデザイン I

2

211X0003

99

13

リテラシー基礎

210X0004

77

13

212X0005

77

212X0006
210X0008
213X0009

75

木村

講義

213X0010

75

13

データサイエンス概説演習

1

第 3 ターム 熊野 英和・他 自然科学系（創生）

70

創生学部 1 年月

3

演習

214X0011

99

13

領域概説 A（経済学）

2

第 4 ターム 藤巻

一男

人 文 社 会 科 学 系（ 創
生・経済）

75

創生学部 1 年

月

3・4

講義／演
習

214X0012

99

13

領域概説 B（理学）2

第 4 ターム 伊東 孝祐

自然科学系（創生・理）75

創生学部 1 年

月 2 ・木2

213X0013

99

13

領域概説 C（人文学）

2

第 3 ターム 中村隆志

人 文 社 会 科 学 系（ 創
生・人文）

75

創生学部 1 年

月

4・5

講義／演
習

213X001499

13

領域概説 D（法学）2

第 3 ターム 田中

幸弘

人 文 社 会 科 学 系（ 創
生・法）

75

創生学部 1 年

水

3・4

講義／演
習

213X001599

13

領域概説 E（工学）2

第 3 ターム 村松正吾

自然科学系（創生・工）75

創生学部 1 年

木

3・4

講義／演
習

214X0016

99

13

領域概説 F（農学）2

第 4 ターム 大竹

憲邦

自然科学系（創生・農）75

創生学部 1 年

金

1・2

講義／演
習

214X0017

75

13

国際理解リテラシー

2

第 4 ターム 佐藤

靖・他

人文社会科学系（創生）

70

創生学部 1 年

木

3・4

講義／演
習

211X2001

75

13

データサイエンス基礎

2

第 1 ターム 熊野

英和

自然科学系（創生）

110

創生学部 2 年

火 3 ・金3

講義

2

第 1 ･ 2 ター 佐藤ム

靖・他

人文社会科学系（創生）

70

創生学部 2 年

金

5

演習／実
験・実習

靖・他

人文社会科学系（創生）

70

創生学部 2 年

金

5

演習／実
験・実習

英和・他 自然科学系（創生）

70

創生学部 2 年

火 3 ・金3

210X2002

77

13

基礎ゼミIII

210X2003

77

13

基礎ゼミIV2

第 3 ･ 4 ター 佐藤ム

213X200475

13

データサイエンス実践 A

2

第 3 ターム 熊野

−33−
496

講義／演
習

講義

新 潟 大 学個性化科目

214G3919
214G3920

自然系共通専門基礎（細区分：数学・統計学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
211G5001
211G5003

41
41

03
03

科目名
解析学基礎 1
数学基礎Ａ 1

単位
1
1

開講時期

代表教員

第 1 ターム 大井

曜日

時限

授業形態

自然科学系（理）138 理学部・他（工学部を除く）

水

1

講義

自然科学系（理）138

自然系学部・他（工学部を
除く）

水

1

講義

非常勤講師

138 自然系学部・他（工学部を
除く）

水

1

講義

自然科学系（理）138

理学部・他（工学部を除く）

水

4

講義

秀雄

自然科学系（理）138

自然系学部・他（工学部を
除く）

水

3

講義
講義

志穂

第 1 ターム 山田

修司

211G5005

41

03

数学基礎Ａ 1

1

第 1 ターム 家富

211G5007

41

03

数学基礎Ｂ 1

1

第 1 ターム 星

211G5009

41

03

数学基礎Ｂ 1

1

第 1 ターム 小島洋

明考

代表教員の所属

定員

主聴講対象学部等

211G5011

41

03

統計学基礎 1

1

第 1 ターム 蛭川

潤一

自然科学系（理）138 自然系学部・他

木5

211G5013

41

03

統計学基礎 1

1

第 1 ターム 家富

洋

非常勤講師

160 自然系学部・他

火

4

講義

212G5002

4103

解析学基礎 2

1

第 2 ターム 大井志穂

自然科学系（理）138

理学部・他（工学部を除く）

水

1

講義

212G5004

41

03

数学基礎Ａ 2

1

第 2 ターム 山田

修司

自然科学系（理）138

自然系学部・他（工学部を
除く）

水

1

講義

212G5006

41

03

数学基礎Ａ 2

1

第 2 ターム 家富

洋

非常勤講師

138 自然系学部・他（工学部を
除く）

水

1

講義

212G5008

41

03

数学基礎Ｂ 2

1

第 2 ターム 星

自然科学系（理）138

理学部・他（工学部を除く）

水

4

講義

212G5010

41

03

数学基礎Ｂ 2

1

第 2 ターム 小島 秀雄

自然科学系（理）138

自然系学部・他（工学部を
除く）

水

3

講義

212G5012

41

03

統計学基礎 2

1

第 2 ターム 蛭川

潤一

自然科学系（理）138

自然系学部・他

木5

講義

212G5014

41

03

統計学基礎 2

1

第 2 ターム 家富

洋

非常勤講師

160 自然系学部・他

火

4

講義

213G5501

41

03

数学基礎Ａ 1

1

第 3 ターム 劉

雪峰

自然科学系（理）138

自然系学部・他（工学部を
除く）

水

3

講義

213G5503

41

03

数学基礎Ｂ 1

1

第 3 ターム 田中

環

自然科学系（理）138

自然系学部・他（工学部を
除く）

水

2

講義

潤一

講義

明考

213G5505

41

03

統計学基礎 1

1

第 3 ターム 蛭川

自然科学系（理）138 医学部（医学科）

火5

213G5507

41

03

統計学基礎 1

1

第 3 ターム 家富 洋

非常勤講師

138 自然系学部・他

水

1

講義

214G5502

41

03

数学基礎Ａ 2

1

第 4 ターム 劉

自然科学系（理）138

自然系学部・他（工学部を
除く）

水

3

講義

214G5504

41

03

数学基礎Ｂ 2

1

第 4 ターム 田中

環

自然科学系（理）138

自然系学部・他（工学部を
除く）

水

2

講義

雪峰

214G5506

41

03

統計学基礎 2

1

第 4 ターム 蛭川

潤一

自然科学系（理）138 医学部（医学科）

火

5

講義

214G5508

41

03

統計学基礎 2

1

第 4 ターム 家富

洋

非常勤講師

138 自然系学部・他

水

1

講義

定員

曜日

時限

授業形態

木

1，2

講義
講義

自然系共通専門基礎（細区分：物理学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準

科目名

単位

開講時期

代表教員

代表教員の所属

主聴講対象学部等

自然系共通
専 門 基 礎211G5015

43

03

物理学基礎ＡⅠ

2

第 1 ターム 大野義章

自然科学系（理）150 理学部・他

211G5017

43

03

物理学基礎ＢⅠ

2

第 1 ターム 副島 浩一

自然科学系（理）150

工学部（力学分野）・理学
部

火，金

2

211G5018

43

03

物理学基礎ＢⅠ

2

第 1 ターム 武田 直也

自然科学系（工）140

工学部（化学材料分野）

火，金

2

講義

211G5019

43

03

物理学基礎ＢⅠ

2

第 1 ターム 摂待力生

自然科学系（理）150

工 学 部（ 情 報 電 子 分 野・
建築分野）・理学部

火，金

1

講義

211G5020

43

03

物理学基礎ＢⅠ

2

第 1 ターム 石川

文洋

自然科学系（理）150

工 学 部（ 情 報 電 子 分 野・
建築分野）・理学部

火，金

1

講義

210G5016

43

03

物理学基礎ＡⅠ

2

第1，2
ターム

淺賀 岳彦

自然科学系（理）医（保・放 射）・自然 系 学
100 部（再履修者）・他

月5

講義

210G5021

43

03

物理学基礎ＣⅠ

2

第1，2
ターム

江尻

信司

自然科学系（理）160 医学部（医学科）・歯学部

月

2

講義

210G5022

43

02

物理学基礎Ｄ

2

第1，2
ターム

小林

公一

系 学 部（ 工 学 部， 医医 歯 学 系（ 医 学 部 保 200 自然
学部医学科，歯学部歯学
健学科）科を除く）・他

金2

講義

213G5509

43

03

物理学基礎ＢⅠ

2

第 3 ターム 小浦

月，木

1

講義

方格・他 自然科学系（工）（融合領域分野）
・
100 工学部
他

火，金

1

講義

火，金

1

講義

214G5511

43

03

物理学基礎ＢⅡ

2

第 4 ターム 中野博章

自然科学系（理）学 部（ 建 築 分 野・融 合160 工領域分野）・自然系学部

214G5512

4303

物理学基礎ＢⅡ

2

第 4 ターム 早坂圭司

自然科学系（理）160 工学部（情報電子分野）

214G5513

43

03

物理学基礎ＢⅡ

2

第 4 ターム 佐々木進

自然科学系（工）140

214G5514

43

03

物理学基礎ＢⅡ

2

第 4 ターム 小池裕司

自然科学系（理）（力学分野）・自然
160 工学部
系学部

210G5510

43

03

物理学基礎ＡⅡ

2

第3，4
ターム

奥西

巧一

自然科学系（理）

120

2

第3，4
ターム

大坪

隆

自然科学系（理）150

自然科学系（理）自然 系 学 部（ 工 学 部， 医180 学部医学科，歯学部歯学科を除く）

210G5516
210G5515

43
43

03
02

物理学基礎ＣⅡ
物理学基礎Ｄ

2

第3，4
ターム

西

亮一

−46−
497

工学部（化学材料分野）

火，金

2

講義

火，金

2

講義

理 学 部・医（保・放 射）・
農学部・他

水

3

講義

医学部・歯学部

火

1

講義

水

1

講義

自然科学（細区分：理学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準

科目名

単位

開講時期

代表教員

主聴講対象学部等

曜日

時限

自然科学系（工）100 工学部（融合領域）・他

火，金

4

講義

第 1 ターム 宮田 等

非常勤講師

100 全学部

月，木

2

講義

第 1 ターム 高澤

自然科学系（理）

150

月，木

1

講義

火

4

講義

211G6001

41

03

基礎数理ＡⅠ2

第 1 ターム 高橋

211G6002

43

03

極微の世界

2

211G6003

44

03

地学概論Ａ

2

剛

栄一

代表教員の所属

定員

全学部

授業形態

211G6004

41

02

リメディアル数学I

1

第 1 ターム 榎並

優太

非常勤講師

経 済 科 学 部， 教 育 学 部，
100 人文学部，法学部，創生
学部／ 1 年

211G6005

41

02

リメディアル数学I

1

第 1 ターム 中野 泰河

非常勤講師

経 済 科 学 部， 教 育 学 部，
100 人文学部，法学部，創生
学部／ 1 年

水1

講義

211G6006

41

02

リメディアル数学I

1

第 1 ターム 関川 卓也

非常勤講師

経 済 科 学 部， 教 育 学 部，
100 人文学部，法学部，創生
学部／ 1 年

火3

講義

211G6007

41

02

リメディアル数学I

1

第 1 ターム 野口 法秀

非常勤講師

経 済 科 学 部， 教 育 学 部，
100 人文学部，法学部，創生
学部／ 1 年

月

1

講義

212G6008

4103

基礎数理ＡⅠ2

第 2 ターム 永幡

幸生

自然科学系（工）150

工学部（力学）・他

火，金

1

講義

212G6009

4103

基礎数理ＡⅠ2

第 2 ターム 酒匂 宏樹

自然科学系（工）150 工学部（情報電子a）・他

月，木

4

講義

工 学 部（ 情 報 電 子 b・ 建築）・他

212G6010

4103

基礎数理ＡⅠ2

第 2 ターム 管野 政明

自然科学系（工）

120

月，木

4

講義

212G6011

41

03

基礎数理ＡⅠ2

第 2 ターム 山本

征法

自然科学系（工）150 工学部（化学材料）・他

火，金

3

講義

212G6012

43

03

物理学への招待Ａ

2

第 2 ターム 大坪隆

自然科学系（理）100 全学部

火，金

1

講義

212G6013

57

03

生物学実験

1

第 2 ターム 岩崎

俊介・他 自然科学系（理）60

全学部（農学部・他）

木

3，4

実験

212G6014

44

03

基礎雪氷学

2

第 2 ターム 河島克久・他 災害・復興科学研究所

120

全学部

金

3，4

講義

212G6015

41

02

リメディアル数学II

1

第 2 ターム 榎並 優太

非常勤講師

経 済 科 学 部， 教 育 学 部，
100 人文学部，法学部，創生
学部／ 1 年

火4

講義

212G6016

41

02

リメディアル数学II

1

第 2 ターム 中野 泰河

非常勤講師

経 済 科 学 部， 教 育 学 部，
100 人文学部，法学部，創生
学部／ 1 年

水1

講義

212G6017

41

02

リメディアル数学II

1

第 2 ターム 関川 卓也

非常勤講師

経 済 科 学 部， 教 育 学 部，
100 人文学部，法学部，創生
学部／ 1 年

火3

講義

212G6018

41

02

リメディアル数学II

1

第 2 ターム 野口 法秀

非常勤講師

経 済 科 学 部， 教 育 学 部，
100 人文学部，法学部，創生
学部／ 1 年月

1

講義

210G6019

43

03

物理学基礎実験

2

第1，2
ターム

歯 学 系（ 医 学 部 保
小林 公一・他 医健学科）

50

医 学 部｛ 保 健・ 放 射（ 必修），看護・検査（選択）
｝

水

3，4

実験

210G6020

43

03

物理学基礎実験

2

第1，2
ターム

坪井 望・他

自然科学系（工）50

工学部（材料科学）・他／
2年

金

3，4

実験

210G6021

44

03

地学実験Ａ

2

第1，2
ターム

松岡

篤・他

自然科学系（理）

20

全学部

水

2

実験

210G602243

13

自然科学基礎実験

2

第1，2
ターム

石川

文洋・他 自然科学系（理）127

医学部（医学科） 1 年

月

3，4

実験

46

57

自 然 科 学213G6501

41

03

数学の世界

2

第 3 ターム 山田

修司・他 自然科学系（理）100 全学部

水

4，5

講義

213G6502

41

03

基礎数理B

2

第 3 ターム 高橋

剛

自然科学系（工）100 工学部（融合領域）・他

火，金

4

講義

213G6503

41

03

基礎数理B

2

第 3 ターム 永幡

幸生

自然科学系（工）150

工学部（力学）・他

火，金

1

講義

213G6504

41

03

基礎数理B

2

第 3 ターム 酒匂宏樹

自然科学系（工）150 工学部（情報電子a）・他

月，木

4

講義

213G6505

41

03

基礎数理B

2

第 3 ターム 管野政明

自然科学系（工）120

工 学 部（ 情 報 電 子 b・ 建
築）・他

月，木

4

講義

213G6506

41

03

基礎数理B

2

第 3 ターム 山本

征法

自然科学系（工）150

工学部（化学材料）・他

火，金

3

講義

213G6507

4603

グリーンケミストリー入門

2

第 3 ターム 梅林

泰宏・他 自然科学系（理）（他学部も可，但220 文系学部
し理学部を除く）

月，木

4

講義

213G650846

03

社会を支える有機化学

2

第 3 ターム 俣野

善博

自然科学系（理）150 文系学部

火，金

3

講義

213G6509

57

03

生物学−動物A−2

第 3 ターム 井筒

ゆみ

自然科学系（理）

150

全学部

金

3，4

講義

213G6510

4403

地学Ｅ（地球理解の諸相）

1

第 3 ターム 栗田裕司

自然科学系（理）

150

全学部

火

4

講義

25

213G6511

4402

地質学の基礎2

ティッシュク 自然科学系（理）第 3 ターム サマール

全学部（留学生）

月，木

1

講義

214G6512

4103

基礎数理ＡⅡ2

第 4 ターム 高橋

剛

自然科学系（工）100 工学部（融合領域）・他

火，金

4

講義

214G6513

4103

基礎数理ＡⅡ2

第 4 ターム 永幡

幸生

自然科学系（工）150 工学部（力学）・他

火，金

1

講義

214G6514

4103

基礎数理ＡⅡ2

第 4 ターム 酒匂宏樹

自然科学系（工）150

工学部（情報電子a）・他

月，木

4

講義

月，木

4

講義

火，金

3

講義

金

1，2

講義

月，木

1

講義

70

214G6515

4103

基礎数理ＡⅡ2

第 4 ターム 管野政明

自然科学系（工）120

工 学 部（ 情 報 電 子 b・ 建築）・他

214G6516

4103

基礎数理ＡⅡ2

第 4 ターム 山本 征法

自然科学系（工）150

工学部（化学材料）・他

214G6517

4303

物理学への招待Ｂ

2

第 4 ターム 吉森

自然科学系（理）100 全学部

214G6518

57

03

生物学−植物A−2

第 4 ターム 酒井 達也・他 自然科学系（理）150

明衡至・他 自然科学系（理）

全学部（理学部以外）

214G6519

57

03

生物学−生物多様性A−

2

第 4 ターム 藤村

200 全学部

月，木

3

講義

214G6520

44

03

地学概論Ａ

2

第 4 ターム 渡部 直喜

災害・復興科学研究所

150 全学部

火，金

4

講義

自然科学系（理）150 全学部

214G6521

44

03

地球と気象

2

第 4 ターム 本田

火，金

4

講義

214G6522

4403

地学Ｃ（マグマと火山）

1

第 4 ターム 藤林 紀枝・他 人文社会科学系（教育） 150 全学部

火

4

講義

210G6523

46

03

生活の化学

2

第3，4
ターム

古川 和広

自然科学系（理）150 文系学部

水2

講義

210G6524

44

03

地学概論Ｂ

2

第3，4
ターム

松岡

篤

自然科学系（理）150 全学部

金

2

講義

2

第3，4
ターム

大坪

隆・他

自然科学系（理）100 経済学部夜間主コース

火

6

講義

210G6525
212S0507

43
16

明治

03

物理学概論

12

専門力アクティブ・ラーニン
グ（数学プログラム）

2

第 2 ターム 小島秀雄

自然系（理）

50

理学部 1 年

木

1，2

演習・講
義・実習

2

第 2 ターム 中野博章

自然系（理）

50

理学部 1 年

木

1，2

演習・講
義・実習

2

第 2 ターム 古川 和広

自然系（理）

50

理学部 1 年

木

1，2

演習・講
義・実習

212S0508

16

12

専門力アクティブ・ラーニン
グ（物理学プログラム）

212S0509

16

12

専門力アクティブ・ラーニン
グ（化学プログラム）

−50−
498

自然科学（細区分：理学）
科目名

単位

曜日

時限

授業形態

212S0510

開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
16

12

専門力アクティブ・ラーニン
グ（生物学プログラム）

2

第 2 ターム 酒井 達也

開講時期

代表教員

自然系（理）

代表教員の所属

定員30

理学部 1 年

主聴講対象学部等

木

1，2

演習・講
義・実習

212S0511

16

12

専門力アクティブ・ラーニン
グ（地質科学プログラム）

2

第 2 ターム 栗原

敏之

自然系（理）

30

理学部 1 年

木

1，2

演習・講
義・実習

212S0512

16

12

専門力アクティブ・ラーニン
グ（自然環 境科学プログラム）

2

第 2 ターム 宮﨑勝己

自然系（理）

30

理学部 1 年

木

1，2

演習・講
義・実習

212S0514

16

12

総合力アクティブ・ラーニン
グ

2

第 2 ターム 本田

明治

自然系（理）

30

理学部 1 年

木

1，2

演習・講
義・実習

211S0515

41

13

数学基礎演習a1

第 1 ターム 應和宏樹

自然系（理）

75

理学部 1 年

金

4

演習

212S0516

41

13

数学基礎演習b

1

第 2 ターム 應和 宏樹

自然系（理）

75

理学部 1 年

金4

演習

211S0519

43

13

物理学基礎実習a

1

第 1 ターム 大村 彩子

自然系（理）

60

理学部・他／ 2 年

木

3，4

実習

213S0517

43

13

物理学基礎実習a

1

第 3 ターム 大村 彩子

自然系（理）

60

理学部 1 年

火

3，4

実習

214S0518

43

13

物理学基礎実習b

1

第 4 ターム 石川 文洋

自然系（理）

60

理学部 1 年

火

3，4

実習

212S05224613

化学基礎実習a

1

第 2 ターム 岩本

自然系（理）

36

理学部 2 年

木

3，4

実習
実習

啓

213S0520

4613

化学基礎実習a1

第 3 ターム 岩本啓

自然系（理）

70

理学部 1 年

月

3，4

214S05214613

化学基礎実習b

1

第 4 ターム 岩本啓

自然系（理）

70

理学部 1 年

月

3，4

実習

211S052557

13

生物学基礎実習a

1

第 1 ターム 岩崎俊介

自然系（理）

60

理学部 2 年

水

3，4

実習

213S052357

13

生物学基礎実習a

1

第 3 ターム 林 八寿子

自然系（理）

60

理学部 1 年

木

3，4

実習

214S052457

13

生物学基礎実習b

1

第 4 ターム 岩崎

自然系（理）

60

理学部 1 年

木

3，4

実習

25

理学部 1 年金3

実習

自然系（理）

25

理学部 2 年

金

3

実習
実習

俊介

211S05264413

地学基礎実習a1

ティッシュク 自然系（理）第 1 ターム サ
マール

211S05274413

地学基礎実習a1

第 1 ターム 小西

博巳

212S05284413

地学基礎実習a

1

第 2 ターム 栗原

敏之

自然系（理）

25

理学部 1 年

水1

212S05294413

地学基礎実習b

1

第 2 ターム 小林健太

自然系（理）

25

理学部 1 年

金3

実習

213S05304413

地学基礎実習b

1

第 3 ターム 高橋 俊郎

自然系（理）

25

理学部 1 年

水2

実習

210S053170

13

基 礎 英 語コミュニケーショ
ン

1

第1，2
ターム

山田

修司

自然系（理）

50

理学部 1 〜 4 年

水

4

演習

15

実 践 英 語コミュニケーショ
ン

1

第3，4
ターム

山田

修司

自然系（理）

50

理学部 1 〜 4 年

水

4

演習

10

理学部 1 〜 4 年他

210S0532
210S0533

70
70

99

15

海外研修

2

通年

理学部学務委員会

210S0534

70

14

海外英語研修4通年

理学部学務委員会

210S0535

99

03

安全教育

1

集中

豊島

210S0536

16

03

科学・技術と社会

2

第1，2
ターム

長束

210S0537

16

03

科学史

2

集中

山口

210S0538

4604

新素材の物性

2

第1，2
ターム

元井

隆司

210S0539

46

210S0542

99

210S0543

99

99

74
74

実習

10

理学部 1 〜 4 年

他

実習

自然系（理）

150

理学部 1 年

他講義

俊治

自然系（理）

200 理学部 1 年

水

まり

非常勤講師

150 理学部 1 ， 2 年

他

非常勤講師

60

水

自然系（理）

剛志

講義

2

講義

講義

03

グリーンケミストリー概説

1

集中

長谷川

70

理学部 1 年

他

講義

15

インターンシップ特別実習a1

集中

理就職進路指導委員会

15

理学部 2 ， 3 年

他

実習

2

集中

理就職進路指導委員会

15

理学部 2 ， 3 年

他

実習

理学部 1 年

15

インターンシップ特別実習b

英悦

理学部 2 年

3

10

04

情報産業論

2

非常勤講師

60

金

3

講義

212S0541

10

03

情報社会論

2

第 2 ターム 田中

環

自然系（理）

100 理学部 1 年

火，金

5

講義

213S05444103

微分積分学IA1

第 3 ターム 渡邉

恵一

自然系（理）

160 理学部 1 年

金

4

講義

213S0545

4103

線形代数IA1

第 3 ターム 鈴木有祐

自然系（理）

160 理学部 1 年

木

1

講義

213S0546

41

03

数学演習A

1

第 3 ターム 星

自然系（理）

50

理学部 1 年木2

演習

213S0547

41

03

集合と写像

1

第 3 ターム 大井

志穂

自然系（理）

70

理学部 1 年月

5

講義

214S05484103

微分積分学IB1

第 4 ターム 渡邉

恵一

自然系（理）

160 理学部 1 年

金

4

講義

214S0549

4103

線形代数IB1

第 4 ターム 鈴木有祐

自然系（理）

160 理学部 1 年

木

1

講義

214S0550

41

03

数学演習B

1

第 4 ターム 星

自然系（理）

50

木

2

演習

214S0551

41

03

オペレーションズ・リサーチ

2

第 4 ターム 山田 修司

自然系（理）

160 理学部 1 年

月，木

5

講義

清野 和司

明考

明考

理学部 1 年

211S05524103

微分積分学IIA

2

第 1 ターム 三浦毅

自然系（理）

160 理学部 2 年

火，金

3

講義

211S0553

4103

線形代数IIA2

第 1 ターム 星

明考

自然系（理）

160 理学部 2 年

月，木

2，3

講義

211S0554

4103

計算機演習A1

第 1 ターム 劉

雪峰

自然系（理）

75

月

1

演習

212S0555

4103

微分積分学IIB

2

第 2 ターム 三浦毅

自然系（理）

160 理学部 2 年

火，金

3

講義

212S0556

4103

線形代数IIB2

第 2 ターム 鈴木有祐

自然系（理）

160 理学部 2 年

月，木

2，3

講義

212S0557

4103

計算機演習B1

第 2 ターム 劉

自然系（理）

75

理学部 2 年

月

1

演習

210S0558

43

03

解析力学

2

第1，2
ターム

江尻

信司

自然系（理）

70

理学部 2 年

火

4

講義

雪峰

理学部 2 年

213S0559

4303

基礎物理数学2

第 3 ターム 中野博章

自然系（理）

70

理学部 1 年

火，金

2

講義

214S0560

4303

基礎ベクトル解析

2

第 4 ターム 根本

祐一

自然系（理）

70

理学部 1 年

火，金

2

講義

214S0561

46

03

分析化学I

2

第 4 ターム 梅林

泰宏

自然系（理）

100 理学部 1 年

月，木

1

講義

213S0562

46

03

無機化学I

2

第 3 ターム 梅林

泰宏

自然系（理）

100 理学部 1 年

月，木

1

講義

214S0563

46

03

有機化学I

2

第 4 ターム 長谷川

自然系（理）

60

理学部 1 年

月，木

2

講義

213S0564

46

03

化学熱力学

2

第 3 ターム 大鳥 範和

自然系（理）

60

理学部 1 年

月，木

2

講義

英悦

210S05654603

生体分子化学I

2

第1，2
ターム

自然系（理）

60

理学部 2 年

火3

講義

213S0566

5703

基礎細胞遺伝学2

第 3 ターム 前野貢

自然系（理）

50

理学部 1 年

月

4，5

講義

214S0567

5703

基礎細胞生物学2

第 4 ターム 加藤朗

自然系（理）

50

理学部 1 年

火，金

2

講義

古川 和広

−51−
499

自 然 科 学

210S0540

第3，4
ターム

自然科学（細区分：理学）
曜日

時限

授業形態

211S0568

開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
57

03

基礎植物学

科目名

単位
2

第 1 ターム 酒井 達也

自然系（理）

50

理学部 2 年

火，金

2

講義

211S0569

5703

生命科学のための基礎化学

2

第 1 ターム 長束 俊治

自然系（理）

50

理学部 2 年

月，木

3

講義

213S0570

5703

基礎生物化学2

第 3 ターム 長束

自然系（理）

50

理学部 2 年

月，木

3

講義

212S0571

44

13

地質学入門a1

第 2 ターム

100 理学部 1 年

月

5

講義

第 2 ターム 栗原

5

講義

212S0572

44

13

地質学入門b1

210S0573

44

13

フィールド体験実習

1

211S0574

44

13

構造地質学入門

211S05754413

地層・古生物学入門

開講時期

代表教員

俊治

代表教員の所属

サ ティッシュク
自然系（理）
マール

定員

主聴講対象学部等

敏之

自然系（理）

100 理学部 1 年

木

植田

勇人

自然系（理）

30

理学部 1 ， 2 年

他

1

第 1 ターム 小林健太

自然系（理）

30

理学部 2 年

月

2

講義

2

第 1 ターム 栗田裕司

自然系（理）

30

理学部 2 年

火，金

2

講義

通年

212S05764413

鉱物・岩石学入門

2

サ ティッシュク
第 2 ターム マール
自然系（理）

212S057744

13

環境地質学入門

1

第 2 ターム 卜部

210S0578

44

04

地学英語

1

第3，4
ターム

厚志

災害・復興科学研究所

サ ティッシュク
自然系（理）
マール

30

理学部 2 年

火，金

2

講義

30

理学部 2 年

月

2

講義

30

理学部 2 年

金4

講義

211S05794604

物質反応化学2

第 1 ターム 臼井

自然系（理）

70

理学部 2 年

火，金

2

講義

211S0580

46

04

物質科学C

2

第 1 ターム 則末 和宏

自然系（理）

160 理学部 2 年

月，木

1

講義

211S0581

44

04

環境気象学

2

第 1 ターム 本田

明治

自然系（理）

40

理学部 2 年

火，金

3

講義

212S0582

4304

基礎量子力学2

第 2 ターム 副島 浩一

自然系（理）

40

理学部 2 年

月，木

1

講義

210S0583

5704

機能形態学Ａ

2

第1，2
ターム

自然系（理）

40

理学部 2 年

水

2

講義

集中

聡

実習

林 八寿子

210S05845704

多様性生物学Ａ

2

光太郎

非常勤講師

50

理学部 2 年

他

212S0585

5704

多様性生物学Ｂ

2

第 2 ターム 宮﨑

首藤勝己

自然系（理）

40

理学部 2 年

火，金

3

講義

213S1501

41

03

解析学序論A1

第 3 ターム 應和宏樹

自然系（理）

50

理学部 2 年

金3

講義

213S1502

4103

代数・幾何学序論A

1

第 3 ターム 鈴木有祐

自然系（理）

50

理学部 2 年

月

2

講義

213S1503

4104

集合と位相入門A

1

第 3 ターム 田中

環

自然系（理）

50

理学部 2 年

火4

講義

213S15044104

微分方程式論A

1

第 3 ターム 應和宏樹

自然系（理）

50

理学部 2 年火3

講義

213S1505

41

04

代数入門A

2

第 3 ターム 小島秀雄

自然系（理）

70

理学部 2 年

月，火

4，2

講義

213S1506

41

03

プログラミング概論A

1

第 3 ターム 山田

修司

自然系（理）

70

理学部 2 年

木4

講義

214S15074103

解析学序論B1

第 4 ターム 應和宏樹

自然系（理）

50

理学部 2 年

金3

講義

214S15084103

代数・幾何学序論B

1

第 4 ターム 星

自然系（理）

50

理学部 2 年月

2

講義

214S15094104

集合と位相入門B

1

第 4 ターム 田中

自然系（理）

50

理学部 2 年

火

4

講義

明考
環

講義

214S15104104

微分方程式論B

1

第 4 ターム 應和 宏樹

自然系（理）

50

理学部 2 年火3

講義

214S1511

41

04

代数入門B

2

第 4 ターム 小島秀雄

自然系（理）

70

理学部 2 年

月，火

4，2

講義
講義

214S1512

41

03

プログラミング概論B

1

第 4 ターム 山田

修司

自然系（理）

70

理学部 2 年木4

211S1513

41

04

実解析学A

2

第 1 ターム 渡邉

恵一

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

水，木

1

講義

211S15224104

位相空間論A1

第 1 ターム 應和宏樹

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

木

3

講義
講義

211S15144104

複素解析学IA1

第 1 ターム 三浦毅

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

金2

211S1515

41

04

代数系IA

1

第 1 ターム 小島秀雄

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

月

2

講義

211S1516

41

04

幾何学IA

2

第 1 ターム 折田 龍馬

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

月，木

3，2

講義

211S1517

4104

最適化数学A1

第 1 ターム 田中

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

水

2

講義

211S1518

4104

数理統計学IA1

第 1 ターム 家富 洋

環

非常勤講師

70

理学部 3 ， 4 年

火

2

講義
講義

211S1519

41

04

数値解析A

1

第 1 ターム 劉 雪峰

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年月

4

211S1520

41

04

プログラミング演習A

1

第 1 ターム 劉

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

木

5

演習

212S1521

41

04

実解析学B

2

第 2 ターム 渡邉

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

水，木

1

講義

雪峰
恵一

自 然 科 学

212S15234104

位相空間論B1

第 2 ターム 應和宏樹

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

木

3

講義

212S15244104

複素解析学IB1

第 2 ターム 三浦毅

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

金

2

講義

212S1525

41

04

代数系IB

1

第 2 ターム 小島秀雄

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

月

2

講義

212S1526

41

04

幾何学IB

2

第 2 ターム 折田

龍馬

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

月，木

3，2

講義

212S1527

4104

最適化数学B1

第 2 ターム 田中

環

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

水

2

講義

212S1528

4104

数理統計学IB1

第 2 ターム 家富 洋

非常勤講師

70

理学部 3 ， 4 年

火

2

講義
講義

212S1529

41

04

数値解析B

1

第 2 ターム 劉

雪峰

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

月

4212S1530

41

04

プログラミング演習B

1

第 2 ターム 劉

雪峰

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

木

5

演習

213S1531

4104

複素解析学IIA

1

第 3 ターム 三浦毅

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

金

2

講義

恵一

213S15324104

関数解析学A1

第 3 ターム 渡邉

213S1533

4104

代数系IIA1

第 3 ターム 星

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

月

2

講義

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

金

3

講義

213S1534

4104

幾何学IIA1

第 3 ターム 折田

213S1567

41

04

離散数学A

1

第 3 ターム 鈴木

龍馬

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

月

3

講義

有祐

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

火2

213S1536

41

04

凸解析学A

1

第 3 ターム 田中

講義

環

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

木3

213S1537

4104

数理統計学IIA

1

第 3 ターム 未定

講義

未定

70

理学部 3 ， 4 年

火

4

講義

213S1549

41

05

確率論A

1

第 3 ターム 蛭川

潤一

214S15394104

複素解析学IIB

1

第 4 ターム 三浦毅

自然系（理）

80

理学部 3 ， 4 年

月

4

講義

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

金

2

講義

恵一

明考

214S1540

4104

関数解析学B1

第 4 ターム 渡邉

214S1541

4104

代数系IIB1

第 4 ターム 星

明考

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

月

2

講義

自然系（理）

50

理学部 3 ， 4 年

金

3

講義

214S1542

4104

幾何学IIB1

第 4 ターム 折田

龍馬

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

月

3

講義

214S1568

41

04

離散数学B

1

第 4 ターム 鈴木有祐

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

火

2

講義

環

214S1544

41

04

凸解析学B

1

第 4 ターム 田中

214S1545

4104

数理統計学IIB

1

第 4 ターム 未定

−52−
500

自然系（理）

70

理学部 3 ， 4 年

木

3

講義

未定

70

理学部 3 ， 4 年

火

4

講義

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
213T0201
213T0202
210T0203

51
49

10

49

10

13
13

10

13

科目名
電子情報通信概論
知能情報システム概論
コンピュータ基礎

単位
1
1
1

開講時期

代表教員

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

250

工学部｛工学科（情報電子分野）｝優先 1 年

木

1

講義

正志・他 自然系（工）工学部｛工学科（情報電子250 分野）｝優先 1 年

木

2

講義

飯田 佑輔・他 自然系（工）工学部｛工学科（情報電子
250分野）｝ 1 年

集中

集中

講義，実
習

飯田 佑輔・他 自然系（工）工学部｛工学科（情報電子250 分野）｝ 1 年

集中

集中

講義，実
習

第 3 ターム 崔 森悦・他
第 3 ターム 大河
集中

210T020410

13コンピュータ基礎

1

213T0205

10

13

プログラミング基礎Ⅰ

2

第 3 ターム 阿部 貴志・他 自然系（工）90

工学部｛工学科（情報電子分野）｝ 1 年

月

1・2

講義，実
習

213T0206

10

13

プログラミング基礎Ⅰ

2

第 3 ターム 阿部 貴志・他 自然系（工）90

工学部｛工学科（情報電子分野）｝ 1 年

火

3・4

講義，実
習

214T0207

10

13

プログラミング基礎Ⅱ

2

第 4 ターム

金
他

ミンソク・

自然系（工）

90

工学部｛工学科（情報電子分野）｝ 1 年

月

1・2

講義，実
習

214T0208

10

13

プログラミング基礎Ⅱ

2

第 4 ターム

金
他

ミンソク・

自然系（工）

90

工学部｛工学科（情報電子分野）｝ 1 年

火

3・4

講義，実
習

214T0301

47

03

基礎無機化学2

第 4 ターム 八木

政行・他 自然系（工）170

工学部｛工学科（化学材料分野）｝ 1 年

月・木

5

講義

170

工学部｛工学科（化学材料分野）｝ 1 年

月・木

5

講義

170

工学部｛工学科（化学材料分野）｝優先 1 年

火・金

2

講義

60

工 学 部｛ 工 学 科（ 建 築 分
野）｝優先 1 年

火・金

4

講義

50

工 学 部｛ 工 学 科（ 建 築 分
野）
｝1年

木

3

演習

50

工 学 部｛ 工 学 科（ 建 築 分
野）
｝1年

木

3

演習

55

工 学 部｛ 工 学 科（ 建 築 分
野）
｝1年

月・木

2

講義

85

工学部｛工学科（融合領域分野）｝優先 1 年

月

3・4

講義

｛工学科（融合領域
100 工学部分野）｝優先 1 年

月

3・4

講義

自然系（工）｛工学科（融合領域
100 工学部分野）｝ 1 年

木

3・4

講義

自然系（工）｛工学科（融合領域
100 工学部分野）｝ 1 年

火・金

3

講義

自然系（工）

85

工学部｛工学科（融合領域分野）｝ 1 年

木

1・2

演習・講
義・実習

火・金

1

演習・講
義・実習

1・2

演習・講
義・実習

213T0302
213T0303
213T0401
213T0402
214T0403
214T0404
213T0501
214T0502
214T0503
211T0504
211T0505

47
55

54
54

03

54

04

53

03

53

03

53

03

53
56
37
37

03
14

10

49
38

37

14
13

49

13
13

10

13

基礎有機化学
化学工学基礎
建築学概論
建築図学Ⅰ
建築図学Ⅱ
建築材料・構造概論
人間支援感性科学概論
協創経営概論
ビジネス統計学
アントレプレナーシップＩ
コンピュータ基礎

2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
1

集中

代表教員の所属
自然系（工）

第 3 ターム 田中
第 3 ターム 清水孝明・他 自然系（工）忠明

自然系（工）

第 3 ターム 松井 大輔・他 自然系（工）第 3 ターム 黒野

弘靖・他 自然系（工）第 4 ターム 黒野
第 4 ターム 加藤
第 3 ターム 前田

弘靖・他 自然系（工）大介

義信・他 自然系（工）第 4 ターム 小浦方
第 4 ターム 東瀬格・他 自然系（工）朗・他

第 1 ターム 小浦方
第 1 ターム 岩城

自然系（工）

格護・他

213T0506

10

13

プログラミング基礎Ⅰ

2

第 3 ターム 堀 潤一・他

自然系（工）

85

工学部｛工学科（融合領域分野）｝ 1 年

214T0507

10

13

プログラミング基礎Ⅱ

2

第 4 ターム 堀 潤一・他

自然系（工）

85

工学部｛工学科（融合領域分野）｝ 1 年

水

212T0508

37

13

キャリアデザイン・インター
ンシップⅠ

2

第 2 ターム 小浦方 格・他 自然系（工）90

工学部｛工学科（融合領域分野）｝ 1 年

火−金

211T1001

41

03

応用数理Ａ

2

第 1 ターム 安部 隆

120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

5

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

月・木

1

講義

自然系（工）

120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

4

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（機械システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

2

講義

自然系（工）

120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義・演
習

月・木

1

講義・演
習

212T1002
211T1003
213T1004
211T1005

49

41

03

41

03

41

03

50

04

応用数理Ａ
応用数理Ｂ
複素・フーリエ解析
材料力学Ⅰ

2
2
2
2

自然系（工）

第 2 ターム 瀧本 哲也・他 自然系（工）第 1 ターム 山本 征法
第 3 ターム 管野 政明
第 1 ターム 佐々木朋裕

火〜金・ 講義・実
1〜4
習

自 然 科 学212T1006

50

04

流体工学Ⅰ

2

第 2 ターム 牛田

晃臣・他 自然系（工）70

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

212T1007

50

04

流体工学Ⅰ

2

第 2 ターム 牛田

晃臣・他 自然系（工）70

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

1

講義・演
習

211T1008

49

04

工業力学

2

第 1 ターム 平元

和彦・他 自然系（工）120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

水

3・4

実習

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

水

3・4

実習

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

水

3・4

実習

60

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義・演
習

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義・演
習

211T1009
212T1010
213T1011
214T1012

50
50
50
50

43

13
13
13
04

機械工作実習Ⅰ
機械工作実習Ⅱ
機械工作実習Ⅲ
熱工学Ⅰ

1
1
1
2

第 1 ターム 坂本

秀一・他 自然系（工）第 2 ターム 坂本 秀一・他 自然系（工）第 3 ターム 坂本 秀一・他 自然系（工）第 4 ターム 松原幸治

自然系（工）

214T1013

50

04

熱工学Ⅰ

2

第 4 ターム 櫻井篤

自然系（工）

60

214T1014

50

04

機械力学Ⅰ

2

第 4 ターム 平元和彦

自然系（工）

工学部｛工学科（機械システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

1

講義・演
習

214T1015

50

13

製図基礎

2

第 4 ターム 月山

陽介

自然系（工）

120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義・演
習

211T1016

50

13

設計製図Ⅰ

1

第 1 ターム 月山 陽介・他 自然系（工）110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

火

3・4

実習

211T1017

50

13

機械工学実験Ⅰ1

第 1 ターム 月山

陽介・他 自然系（工）110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

金

3・4

実験

212T1018

50

13

設計製図Ⅱ

1

第 2 ターム 月山 陽介・他 自然系（工）110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

火

3・4

実習

212T101950

13

機械工学実験Ⅱ1

第 2 ターム 月山 陽介・他 自然系（工）110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

金

3・4

実験

213T1020

50

13

設計製図Ⅲ

1

第 3 ターム 寒川 雅之・他 自然系（工）110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

火

3・4

実習

−60−
501

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
213T1021
214T1022
214T1023
210T1024

50

13

50

13

50

13

77

15

科目名
機械工学実験Ⅲ
設計製図Ⅳ
機械工学実験Ⅳ
卒業研修

単位
1
1

開講時期

代表教員

第 3 ターム 月山

1

第 4 ターム 月山

2

第 1・2
ターム

77

15

卒業研究

6

211T1026

50

04

機械設計Ⅰ

2

第 1 ターム 坂本

213T1028

04

50

04

加工学Ⅰ
材料力学Ⅱ

2
2

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

金

3・4

実験

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

火

3・4

実習

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

水

3・4

実験

120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習・実
習・実験

和彦・他 自然系（工）120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習・実
験

秀一

自然系（工）

100 工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

4

講義

自然系（工）

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

90

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義・演
習

月・木

1

講義・演
習

陽介・他 自然系（工）平元

210T1025

50

定員

第 4 ターム 寒川 雅之・他 自然系（工）

第 3・4
ターム

212T1027

代表教員の所属

陽介・他 自然系（工）平元

第 2 ターム 坂本

和彦・他 自然系（工）秀一

第 3 ターム 佐々木朋裕

自然系（工）

213T1029

50

04

流体工学Ⅱ

2

第 3 ターム 牛田晃臣・他

自然系（工）

120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

213T1030

50

04

機械設計Ⅱ

2

第 3 ターム 横山

自然系（工）

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

3

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（機械システ
100 ム工学プログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（機械システ
100 ム工学プログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（機械システ
100 ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

5

講義

自然系（工）

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

火・金

1

講義・演
習

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

火・金

2

演習

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

3

講義・演
習

月・木

5

講義・演
習

211T1031
212T1032
211T1033
213T1034
213T1035
214T1036

50

04

50

04

50

04

50

04

50

13

50

04

熱工学Ⅱ
機械材料
機械力学Ⅱ
システム制御Ⅰ機械工学演習システム制御Ⅱ

2
2
2
2
2
2

第 1 ターム 櫻井
第 2 ターム 佐々木
第 1 ターム 平元
第 3 ターム 横山
第 3 ターム 平元
第 4 ターム 横山

誠
篤・他
朋裕
和彦
誠

和彦・他 自然系（工）誠

自然系（工）

50

70

14

英文輪読Ⅰ

2

第 1 ターム 平元 和彦・他 自然系（工）120

213T1038

50

70

14

英文輪読Ⅱ

2

第 3 ターム 平元 和彦・他 自然系（工）120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

月・木

5

講義・演
習

212T103950

04エネルギー変換工学

2

第 2 ターム 松原

自然系（工）

工学部｛工学科（機械システ
100 ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

2

講義

自然系（工）

80

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

3

講義

120

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

4

講義

90

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

4

講義

90

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

1

講義

50

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

2

講義

90

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

3

講義

90

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

50

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

4

講義

50

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

月・木

2

講義

110

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 3 年

212T1040
212T1041
213T1042
213T1043
213T1044
213T1045
214T1046
214T1047
214T1048
214T1049
212T1050
210T1051
211T2001
214T2002
212T2003
211T2004
213T2005
212T2006
214T2007

50

04

50

04

50

04

50

04

50

04

50

04

50

04

50

04

50

04

50

04

50
50
49
49
41
49
52
52
52

04
70

トライボロジー
マイクロマシン
機械音響工学
バイオメカニクス
伝熱工学
メカトロニクス
ロボット工学
ソフトウエア工学
連続体力学
先端研究入門
3 D CAD 演習

04

技術英会話

04

社会基盤応用数理及び演習
Ⅰ

04

社会基盤応用数理及び演習
Ⅱ

03
04
03
03
13

応用数理Ｅ
社会基盤数理工学
動力学
応用力学Ⅰ
コンクリート工学Ⅰ

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

第 2 ターム 新田
第 2 ターム 安部
第 3 ターム 坂本

幸治
勇
隆
秀一

第 3 ターム 未定
第 3 ターム 松原
第 3 ターム 山縣
第 4 ターム 平元
第 4 ターム 山縣

幸治・他 自然系（工）
貴幸

貴幸

月・木

5

講義

自然系（工）

水1・2

演習ケ 非常勤講師

120 工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

木

3

講義

一寛・他 自然系（工）50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

火・金

3

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

月・木

2

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

月・木

4

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

月・木

2

演習

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

月・木

2

講義

60

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

月・木

3

講義

60

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

月・木

1

講義

2

2
2
2
2
2

ジャイルズ
ント・他

第 4 ターム 紅露
第 2 ターム 永幡
第 1 ターム 紅露

一寛・他 自然系（工）幸生

第 4 ターム 佐伯

自然系（工）

一寛・他 自然系（工）第 3 ターム 阿部 和久
第 2 ターム 阿部

自然系（工）

工学部｛工学科（機械システ
100 ム工学プログラム）｝ 4 年

第 1・2
ターム

2

自然系（工）

和彦・他 自然系（工）第 2 ターム 月山 陽介

第 1 ターム 紅露

自然系（工）

和彦・他 自然系（工）22

自然系（工）
自然系（工）

第 4 ターム 牛田晃臣・他
第 4 ターム 平元

自然系（工）和久竜彦

自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）

213T2008

52

03

地盤工学Ⅰ

2

第 3 ターム 保坂

60

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

水

1・2

講義

211T2009

52

03

基礎水理学

2

第 1 ターム 安田 浩保

災害復興科学研60

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

火

1・2

講義

212T2010

52

13

社会基盤工学実験Ⅰ

2

第 2 ターム 斎藤

豪・他

自然系（工）

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

火・金

3・4

実験

213T2011

52

13

社会基盤工学実験Ⅱ

2

第 3 ターム 保坂

吉則・他 自然系（工）50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

火・金

3・4

実験

211T2012

52

13

社会基盤設計基礎

2

第 1 ターム 斎藤

豪・他

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

月・木

1・2

演習

吉則・他 自然系（工）

−61−
502

自然系（工）

自 然 科 学211T1037

工学部｛工学科（機械システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
210T2013
213T2014
210T2015
210T2016
212T2017
213T2018
213T2019
212T2020
211T2021
213T2022
214T2023
212T2024
213T2025
211T2026
211T2027
210T2028
214T2029
210T2030

28
52

04
70

52

15

52

15

52

13

52

04

52

13

52

13

52

13

52

13

52

04

52

04

52

04

52

04

52
52
52

34

212T2032

52

卒業研修
卒業研究
応用力学演習Ⅰ
応用力学Ⅱ
応用力学演習Ⅱ
建設材料学
コンクリート工学Ⅱ
コンクリート構造工学
地盤工学Ⅱ
地盤工学Ⅲ
水理学及び演習Ⅰ
水理学及び演習Ⅱ
社会基盤製図13

社 会 基 盤プロジェクト・マ
ネージメント

13

70

技術英語Ⅱ

13

03

52

212T2031

04

科目名
土木技術者倫理

測量学（工）
測量学実習（工）

単位

開講時期

2

第 3・4
ターム

代表教員
大花

2

第 3 ターム 斎藤

2

第 1・2
ターム

6

第 3・4
ターム

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

代表教員の所属

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝4年

集中

集中

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝4年

火・金

5

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝4年

その他

その他

演習

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝4年

その他

その他

演習

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

月・木

4

演習

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

月・木

3

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

月・木

4

演習

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

月・木

2

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

水

1・2

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

月・木

1

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

水

1・2

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

月・木

1

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

火・金

2

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

金

1・2

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

水

1・2

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）｝3年

水

3 ・ 4・
5

講義

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝2年

火・金

2

講義

自然系（工）

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

水

3・4

実習

火・金

1

講義

博重・他 非常勤講師

紅露
紅露

第 2 ターム 紅露

豪・他
一寛
一寛

自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）

一寛・他 自然系（工）第 3 ターム 阿部 和久・他 自然系（工）第 3 ターム 紅露 一寛・他 自然系（工）第 2 ターム 佐伯
第 1 ターム 佐伯
第 3 ターム 佐伯
第 4 ターム 保坂
第 2 ターム 保坂
第 3 ターム 中村

竜彦・他 自然系（工）竜彦
竜彦

第 1 ターム 紅露

4

第 3・4
ターム

佐伯

2

第 4 ターム 斎藤

2

第 1・2
ターム

斎藤

自然系（工）

吉則・他 自然系（工）吉則・他 自然系（工）亮太

第 1 ターム 安田 浩保

2

自然系（工）一寛

自然系（工）
災害復興科学研究所
自然系（工）

竜彦・他 自然系（工）豪

自然系（工）

豪・他

03

都市環境法

2

第 2 ターム 寺尾 仁

人社系（工）

工学部｛工学科（建築学・160 社 会 基 盤 工 学 プ ロ グ ラ
ム）
｝2，3年

04

技術英語Ⅰ

2

第 2 ターム 斎藤

自然系（工）

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝4年

火・金

2

講義

火

1・2

講義

豪

214T20335204

河川工学（工）2

第 4 ターム 安田 浩保

災害復興科学研究所

70

工学部｛工学科（社会基盤
工 学プログラム）｝， 理 学
部，農学部 3 年

214T2034

52

04

海岸工学

2

第 4 ターム 中村

自然系（工）

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

月・木

3

講義

210T2035

44

03

地形学

2

第 1・2
ターム

奈良間

自然系（理）

50

工学部｛工学科（社会基盤工学プログラム）
｝3年

集中

集中

講義

210T2036

52

04

土木計画学

2

第 1・2
ターム

大沼

50

工学部｛工学科（社会基盤
工 学 プ ログラム ）｝ 2 年，
3年

集中

集中

講義

212T3001

41

03

応用数理Ｂ

2

第 2 ターム 酒匂 宏樹

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

月・木

3

講義

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

月・木

2

講義

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

水

1・2

講義

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

火・金

4

講義

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

水

1・2

講義

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

集中

集中

講義

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

火・金

2

講義

自然系（工）

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

火・金

1

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝2年

月・木

1

講義

自然系（工）

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

月・木

2

演習

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

火・金

2

講義

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

火・金

3

演習
実験

213T3002
211T3003

自 然 科 学212T3004
214T3005
210T3006
213T3007
214T3008
211T3009
211T3010
214T3011
214T3012
213T3013

41
41
51
51
49
49
49
51
51
51
51
51

03
03
03
03
03
03
03
04
04
04
04
14

応用数理Ｃ
応用数理Ｅ
電気数理Ⅰ
電気数理Ⅱ
物理工学Ⅱ
物理工学Ⅲ
物理工学Ⅳ
電気回路Ⅰ
電気回路演習Ⅰ
電磁気学Ⅰ
電磁気学演習Ⅰ
電子情報通信実験ⅠA

2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
1
1

第 3 ターム 坂井
第 1 ターム 坂井
第 2 ターム 城内亮太
千之博幹・他 非常勤講師

宏之
宏之
紗千子

第 4 ターム 福井 聡・他
集中

岡

寿樹

第 3 ターム 大平

非常勤講師
非常勤講師
自然系（工）
自然系（工）
非常勤講師

泰生・他 自然系（工）第 4 ターム 小椋
第 1 ターム 金

自然系（工）

一夫

ミンソク

第 1 ターム 菅原 晃・他
第 4 ターム 清水
第 4 ターム 清水英彦

自然系（工）

英彦・他 自然系（工）第 3 ターム 菅原 晃・他

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）｝2年

木

3 ・ 4・
5

実験

214T301451

14

電子情報通信実験ⅠB

1

第 4 ターム 菅原 晃・他

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）｝2年月

3 ・ 4・
5

211T3015

51

14

電子情報通信実験ⅡA

1

第 1 ターム 鈴木 孝昌・他 自然系（工）工学部｛工学科（電子情報
100 通信プログラム）｝3年

木

3 ・ 4・
5

実験

212T301651

14

電子情報通信実験ⅡB

1

第 2 ターム 鈴木 孝昌・他 自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）｝3年

木

3 ・ 4・
5

実験

213T301751

14

電子情報通信実験ⅢA

1

第 3 ターム 佐々木他

重 信・ 自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）｝3年月

3 ・ 4・
5

実験

214T301851

14

電子情報通信実験ⅢB

1

第 4 ターム 佐々木他

重 信・ 自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）｝3年

木

3 ・ 4・
5

実験

−62−
503

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
211T3019
212T3020
210T3021
211T3022
212T3023
210T3024
210T3025
211T3026

51

14

51

14

51

14

51

14

51

14

77

15

77

15

51

04

科目名
電子情報通信実験ⅣA
電子情報通信実験ⅣB
電子情報通信設計製図
論文輪講Ⅰ
論文輪講Ⅱ
卒業研修
卒業研究
プログラミングBⅠ

単位
1

開講時期

代表教員

第 1 ターム 村松

代表教員の所属

正吾・他 自然系（工）定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）｝4年

金

3 ・ 4・
5

実験

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝4年

実験

1

第 2 ターム 大平 泰生・他 自然系（工）90

金3 ・ 4・
5

2

第 3・4
ターム

工学部｛工学科（電子情報100通信プログラム）｝3年

水

3 ・ 4 ・ 演習・実5
習90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝4年

月

5

演習

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝4年

月

5

演習

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝4年

その他

その他

演習

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝4年

その他

その他

演習

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

金

1・2

演習，講
義，実習

木

1・2

演習，講
義，実習

1

新保 一成・他 自然系（工）第 1 ターム 菅原 晃・他

1

第 2 ターム 菅原 晃・他

2

第 1・2
ターム

6

第 3・4
ターム

2

菅原
菅原

晃・他
晃・他

自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）

第 1 ターム 村松 正吾・他 自然系（工）5104

プログラミングBⅡ2

第 2 ターム 村松

正吾・他 自然系（工）80212T3028

51

04

ディジタル回路2

第 2 ターム 鈴木

孝昌

100

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

水

1・2

講義

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

火・金

3

講義

自然系（工）

90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

火・金

4

演習

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

水

1・2

講義

景三・他 自然系（工）90

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝2年

月

3・4

講義

孝昌

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝2年

木

3・4

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（電子情報
100 通信プログラム）
｝3年

火・金

3

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

火・金

4

演習

自然系（工）

工学部｛工学科（電子情報
100 通信プログラム）
｝3年

月・木

1

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

木

1・2

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

火・金

1

講義

自然系（工）

80

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）｝2年月・木

月 1 ・木2講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

月

3・4

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

火・金

3

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（電子情報
100 通信プログラム）
｝4年

月

3・4

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

火・金

1

講義

自然系（工）

40

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝3年

月

1・2

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（電子情報
100 通信プログラム）
｝3年

火・金

2

講義

非常勤講師

35

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）
｝3年

集中

集中

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

月・木

2

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

火・金

2

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

火・金

3

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

火・金

2

講義

自然系（工）｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝3年

水

1・2

講義

非常勤講師

｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝4年

木

2

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（電子情報
100 通信プログラム）
｝4年

火・金

2

講義

自然系（工）

35

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）｝2年月・木

月 2 ・木
1

講義

非常勤講師

｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝4年

水

4

講義

非常勤講師

｛工学科（電子情報
100 工学部
通信プログラム）
｝4年

木

1

講義

213T3029
213T3030
211T3031
213T3032
214T3033
212T3034
212T3035
211T3036
212T3037
212T3038
214T3039
212T3040
213T3041
211T3042
214T3043
212T3044
213T3045
210T3046
213T3047
214T3048
211T3049
211T3050
214T3051
210T3052
212T3053
214T3054
210T3055
210T3056

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51
51

04
70

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51

04

51
51
51

04

04
34
34

04
04

電気回路Ⅱ
電気回路演習Ⅱ
電気回路Ⅲ
電気計測
電子回路
電磁気学Ⅱ
電磁気学演習Ⅱ
ディジタル信号処理
システム制御工学
技術英語
電子デバイスⅠ
電子デバイスⅡ
電子物性工学Ⅰ
電子物性工学Ⅱ
通信方式基礎情報理論
画像情報工学
情報システムとセキュリティ
光量子電子工学
光応用工学
電気機器
送配電工学
パワーエレクトロニクス
発変電工学
高電圧工学
ネットワーク工学
電波・電気通信法規
電気法規・施設管理

2
1
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

第 3 ターム 山家

第 3 ターム 加藤 景三
第 1 ターム 菅原
第 3 ターム 加藤
第 4 ターム 鈴木
第 2 ターム 小川
第 2 ターム 小川
第 1 ターム 佐々木
第 2 ターム 鈴木
第 2 ターム 馬場

晃

純
純・他
重信
孝昌
暁

第 4 ターム 新保 一成
第 2 ターム 馬場
第 3 ターム 清水

暁英彦

第 1 ターム 加藤 景三
第 4 ターム 佐々木
第 2 ターム 山田
第 3 ターム 村松
集中

三河

第 3 ターム 大平
第 4 ターム 崔

2

第 1・2
ターム

寛喜
正吾
賢治

森悦

第 1 ターム 福井
第 4 ターム 菅原

重信

泰生

第 1 ターム 福井

2

2

清之

聡
聡
晃

林 正夫

第 2 ターム 小椋

2

第 4 ターム 中野

2

第 1・2
ターム

1

第 3・4
ターム

一夫
敬介

家老 勝
平沢

広行

自然系（工）
自然系（工）

211T4001

41

03

応用数理Ｅ

2

第 1 ターム 永幡

幸生

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

212T4002

49

03

電気数理Ⅰ

2

第 2 ターム 石井

望・他

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

月・木

1

講義

212T4003

41

03

応用数理Ｂ

2

第 2 ターム 山本

征法

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

月・木

3

講義

213T4004

51

03

電磁気学

2

第 3 ターム 石井望

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

月・木

1

講義

213T4005

41

03

応用数理Ｃ

2

第 3 ターム 酒匂宏樹

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

火・金

3

講義

43

−63−
504

自 然 科 学212T3027

工学部｛工学科（電子情報通信プログラム）｝2年

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
214T4006
212T4007
213T4008
214T4009
211T4010

49
43
43
43
10

03
03
03
03
04

科目名
電気数理Ⅱ
物理工学Ⅱ
物理工学Ⅲ
物理工学Ⅳ
プログラミングAⅠ

単位
2
2
2
2
2

開講時期

代表教員

第 4 ターム 前田
第 2 ターム 三村義信
宣治

第 3 ターム 大平

代表教員の所属
自然系（工）
非常勤講師

泰生・他 自然系（工）第 4 ターム 小椋

一夫

自然系（工）

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

40

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

水

1・2

講義

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

火・金

1

講義

40

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

40

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

火・金

1

講義

第 1 ターム 飯田 佑輔・他 自然系（工）工学部｛工学科（知能情 報
100 システムプログラム）｝ 2 年

水

1・2

演習，講
義，実習

水

3・4

演習，講
義，実習

212T4011

10

04

プログラミングAⅡ2

第 2 ターム 飯田 佑輔・他 自然系（工）100 工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

213T4012

10

04

情報システム基礎実習

1

第 3 ターム 阿部 貴志・他 自然系（工）90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

水

4・5

実習

1

西森
第 1 ターム 他

健太 郎・

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

木

3・4

実験

1

西森
第 2 ターム 他

健太 郎・

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

木

3・4

実験

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

木

3・4

実験

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

木

3・4

実験

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

金

4・5

演習・実
習

その他

その他

演習・実
習

211T4013
212T4014
213T4015
214T4016
214T4017

10
10
10
10
10

04
04
04
04
04

知能情報システム実験Ⅰ
知能情報システム実験Ⅱ
知能情報システム実験Ⅲ
知能情報システム実験Ⅳ
研究室体験実習

1
1

第 3 ターム 今村 孝・他
第 4 ターム 今村 孝・他

自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）

1

第 4 ターム 大河 正志・他 自然系（工）大河

正志

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 4 年

大河

210T4018

77

15

卒業研修

2

第 1・2
ターム

210T4019

77

15

卒業研究

6

第 3・4
ターム

正志

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習・実
習

211T4020

10

04

情報数学

2

第 1 ターム 山田 寛喜

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

火・金

3

講義

110

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

火

1・2

講義

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

火

1・2

講義

110

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

金

1・2

講義

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

水

1・2

講義

70

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（知能情 報
100 システムプログラム）｝ 2 年

水

3・4

講義

経営戦略本部80

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

火

1・2

講義

80

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

月・木

2

講義

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

水

1・2

講義

80

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

月

1・2

講義

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

80

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

集中

集中

講義

70

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

月

3・4

講義

30

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

水

1・2

講義

40

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

金

4・5

講義

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

火・金

3

講義

自然系（工）

80

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

月・木

月 2 ・木1講義

自然系（工）

100 工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 2 年

月・木

月 1 ・木
2

講義

非常勤講師

80

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

集中

集中

講義

70

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

火・金

1

講義

40

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

水・金

3

講義

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

月・木

1

講義

211T4021
212T4022
211T4023
213T4024
212T4025
213T4026
214T4027
214T4028
211T4029
211T4030
212T4031
212T4032
210T4033

自 然 科 学214T4034
212T4035
214T4036
214T4037
214T4038
214T4039
210T4040
211T4041
211T4042
211T4043

10
10
10
10
51
10
10
10
10
51
10
10
10
10
10
10
10
51
10
10
10
10
10

04
04
04
04
04
04

データ構造とアルゴリズム
電気回路
離散数学
論理回路
コンピュータネットワーク
形式言語とオートマトン

04

オペレーティングシステム

04

コ ン ピ ュー タ アー キ テ ク
チャ

04
04
04
04
04
04
04
04
04
04
04
04
04

人工知能
信号処理
情報理論
技術英語
情報システムとセキュリティ
データ工学
福祉情報工学
機能生理学
数理論理学
ネットワーク工学
基礎電子回路
データベース
数値計算プログラミング

04

人間工学

04

ロボティクス・メカトロニク
ス

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

第 1 ターム 高橋

俊彦

第 2 ターム 西森 健太郎
第 1 ターム 高橋

俊彦

第 3 ターム 西森 健太郎
第 2 ターム 中野 敬介
第 3 ターム 青戸 等人
第 4 ターム 萩原
第 4 ターム 今井

威志
博英

第 1 ターム 山﨑 達也
第 1 ターム 山田寛喜

第 2 ターム 山田 寛喜
第 2 ターム 山﨑 達也
集中

三河 賢治

第 4 ターム 阿部 貴志
第 2 ターム 渡辺
第 4 ターム 飯島

三河

第 1 ターム 石井
第 1 ターム 棚橋

自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）

自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
非常勤講師
自然系（工）

淳彦・他 自然系（工）敬介

第 4 ターム 大河 正志
集中

自然系（工）

哲也・他 自然系（工）第 4 ターム 青戸 等人
第 4 ターム 中野

自然系（工）

賢治
望重仁

第 1 ターム 三村 宣治

自然系（工）

自然系（工）
自然系（工）
非常勤講師

212T4044

10

04

コンパイラ

2

第 2 ターム 萩原 威志

自然系（工）

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

月

3・4

講義

212T4045

10

04

制御工学

2

第 2 ターム 前田

自然系（工）

40

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

金

3・4

講義

210T4046

10

04

マル チメディアコンピュー
ティング

2

213T4047

10

04

生体計測

214T4048

10

04

アシスティブ・テクノロジー

義信

林

隆史

非常勤講師

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

集中

集中

講義

2

第 3 ターム 堀潤一

自然系（工）

40

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

月・木

2

講義

2

第 4 ターム 今村

自然系（工）

70

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

水

1・2

講義

集中

孝

−64−
505

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
213T4049
213T4050
212T4051
210T4052
211T5001
211T5002
212T5003
214T5004
213T5005
211T5006
211T5007

10

04

10
10
51

プログラミングAⅢ

04

バイオメディカル・エンジニ
アリング

04

47

04

47

04

49

03

49

03

99
77

04

04

55

14
70

科目名
電子デバイス

14

電波・電気通信法規
化学プロセス概論
高分子化学概論
基礎物理化学
化学システム応用数理
応用数理Ｂ
基礎物理工学
技術文献リサーチＡ

単位
2
2

開講時期

代表教員

第 3 ターム 大河
第 3 ターム 青戸

2

第 2 ターム 飯島

2

第 1・2
ターム

2
2
2
2
2
2
1

家老

第 1 ターム 山際
第 1 ターム 青木
第 2 ターム 木村
第 4 ターム 金

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

火・金

3

講義

90

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

月

3・4

演習・講
義・実習

40

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 3 年

火

3・4

講義

非常勤講師

20

工学部｛工学科（知能情 報システムプログラム）｝ 4 年

水

4

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

1

講義

自然系（工）

100 工学部｛工学科（化学システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義

自然系（工）

100 工学部｛工学科（化学システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

自然系（工）

100 工学部｛工学科（化学システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義

非常勤講師

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 3 年

月

4・5

講義

隆司・他 自然系（工）工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 4 年

火・木

5

講義・演
習

火・木

5

講義・演
習

正志
等人
淳彦
勝
和明
俊樹
勇雄

熙濬

第 3 ターム 高橋
第 1 ターム 山田
第 1 ターム 金子

剛
弘明

代表教員の所属
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）

授業形態

212T5008

77

70

14

技術文献リサーチＢ

1

第 2 ターム 金子

隆司・他 自然系（工）工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 4 年

213T5009

77

70

14

技術文献リサーチＣ1

第 3 ターム 金子

隆司・他 自然系（工）工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 4 年

火・木

5

講義・演
習

214T5010

77

70

14

技術文献リサーチＤ1

第 4 ターム 金子 隆司・他 自然系（工）100 工学部｛工学科（化学システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

火・木

5

講義・演
習

210T5011

77

15

卒業研修

2

第 1・2
ターム

隆司・他 自然系（工）100 工学部｛工学科（化学システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習

6

第 3・4
ターム

隆司・他 自然系（工）100 工学部｛工学科（化学システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習

自然系（工）

100 工学部｛工学科（化学システ
ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

水

1・2

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

1

講義

自然系（工）

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

2

講義

非常勤講師

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義

火・水

3・4

実験

210T5012
211T5013
211T5014
212T5015
212T5016
212T5017

77

15

47

04

55

04

55

04

47

04

47

04

卒業研究
有機化学（工）反応工学Ⅰ
拡散操作Ⅰ
分析化学（工）
無機化学

2
2
2
2
2

金子
金子

第 1 ターム 星隆

第 1 ターム 田口
第 2 ターム 山際
第 2 ターム 狩野
第 2 ターム 佐藤

佳成
和明
直樹
峰夫

47

13

無機化学実験（工）2

第 4 ターム 戸田 健司

自然系（工）

50

213T50194713

分析化学実験（工）2

第 3 ターム 狩野直樹

自然系（工）

50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝2年

水・木

3・4

実験

213T5020

55

04

拡散操作Ⅱ

2

第 3 ターム 山際和明

自然系（工）

50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム化 工
コース）
｝2年

月・木

1

講義

213T502155

13

化学工学計算演習

1

第 3 ターム 小松

博幸・他 自然系（工）50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム化 工
コース）
｝2年

月・木

3

演習

213T502255

13

反応工学演習1

第 3 ターム 田口佳成

自然系（工）

50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム化 工
コース）
｝2年

月・木

4

演習

213T5023

47

04

物理化学Ⅰ

2

第 3 ターム 木村勇雄

自然系（工）

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

213T5024

55

04

移動論基礎

2

第 3 ターム 金

自然系（工）

工学部｛工学科（化学システ
100 ム工学プログラム）｝ 2 年

火・金

2

講義

212T502547

13

物理化学実験（工）2右近第 2 ターム 郷他

212T50264713

有機化学実験（工）2

214T5027

55

04

プロセス伝熱工学

214T502855

13

214T502955

214T5030

熙濬

展 之・ 自然系（工）50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝3年

火・水

3・4

実験

第 2 ターム 鈴木

敏夫・他 自然系（工）50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝3年

木・金

3・4

実験

2

第 4 ターム 清水忠明

自然系（工）

50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム化 工
コース）
｝2年

火・金

4

講義

移動現象演習1

第 4 ターム 李

自然系（工）

50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム化 工
コース）
｝2年

火・金

3

演習

13

化学実験 1

1

第 4 ターム 三上貴司・他 自然系（工）50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム化 工
コース）
｝2年

水

3・4

実験

47

04

計測化学Ⅰ

2

第 4 ターム 狩野 直樹

自然系（工）

120

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝2年

月・木

1

講義

214T50314704高分子化学Ⅰ2

第 4 ターム 金子

自然系（工）

90

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝2年

火・金

1

講義

211T5032

47

04

反応速度論

2

第 1 ターム 郷右近

自然系（工）

50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝3年

火・金

1

講義

211T50334713高分子化学実験2

第 1 ターム 寺口昌宏・他 自然系（工）50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝3年

水・木

3・4

実験

214T503447

13

化学技術英語2

右近
第 4 ターム 郷他

50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝2年

木・金

3・4

講義

70

留云

隆司

展之

展 之・ 自然系（工）

−65−
506

自 然 科 学214T5018

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム 応 化
コース）
｝2年

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
211T5069

55

04

科目名
環境化学工学

単位
2

開講時期

代表教員

第 1 ターム 金熙濬

代表教員の所属

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

100

工学部｛工学科（化学システ
ム工学プログラム）｝ 4 年

木

3・4

講義

和明・他 自然系（工）50

工学部｛工学科（化学シス
テム 工 学プログラム化 工
コース）
｝3年

集中

集中

講義

自然系（工）

55

04

工程解析

2

第 3・4
ターム

212T6001

41

03

応用数理Ｅ

2

第 2 ターム 永幡

幸生

自然系（工）

170

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

月・木

4

講義

213T6002

54

04

物理数学

2

第 3 ターム 瀧本哲也

自然系（工）

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義

211T6003

5404

基礎電磁気学2

第 1 ターム 佐々木進

自然系（工）

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

211T60045404

基礎解析力学2

第 1 ターム 瀧本哲也

自然系（工）

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

火・金

2

講義

213T60055404

基礎量子力学（工）2

第 3 ターム 武田直也

自然系（工）

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

214T6006

5404

基礎統計物理2

第 4 ターム 武田直也

自然系（工）

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

火・金

4

講義

212T6007

54

04

基礎材料物理化学

2

第 2 ターム 三俣哲

自然系（工）

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

月・木

5

講義

212T6008

54

04

基礎材料組織学

2

第 2 ターム 大木基史

自然系（工）

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義

211T6009

54

14

材料科学実験Ⅰ2

第 1 ターム 武田直也・他 自然系（工）30

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

3・4

実験

212T6010

5414

材料科学実験Ⅰ2

第 2 ターム 武田 直也・他 自然系（工）30

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

3・4

実験

211T6011

54

14

材料科学実験Ⅱ2

第 1 ターム 大木

基史・他 自然系（工）30

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

3・4

実験

212T601254

14

材料科学実験Ⅱ2

第 2 ターム 大木

基史・他 自然系（工）30

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

3・4

実験

213T6013

54

14

材料科学ＰＢＬ2

第 3 ターム 山内

健・他

60

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

3・4

ＰＢＬ

2

第 1・2
ターム

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 4 年

その他

その他

実験・演
習

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 4 年

その他

その他

実験・演
習

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

水

1・2

講義

136

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 ， 3 年

火・金

1

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

月・木

1

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

月・木

4

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

月・木

3

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

月・木

4

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

月・木

4

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

3

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

月・木

4

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

月・木

3

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

木

3・4

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

月・木

2

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

火・金

1

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

月・木

3

講義

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 4 年

火・木

5

講義・演
習

火・木

5

講義・演
習

210T6014

77

15

卒業研修

山際

八木

政行・他 自然系（工）210T6015

77

15

卒業研究

6

第 3・4
ターム

213T6016

5404

受動電気回路素子論

2

第 3 ターム 坪井 望

214T6017
212T6018
211T6019
214T6020
213T6021
214T6022
213T6023
213T6024
212T6025
214T6026
214T6027
211T6028
213T6029
214T6030
211T6031
212T6032
211T6033
212T6034
211T6035

54

04

54

04

54

04

54

04

54

04

54

04

54

04

54

04

54

14

54

04

54

04

54

04

54

04

54

04

54

04

54

04

54

04

54
54

04
70

14

応用電磁気学
応用量子力学
応用統計物理物質構造論
磁性・超伝導半導体物性・デバイス
量子物性論
材料分析化学
電気化学
光化学
高分子科学
高分子材料化学
機能性高分子材料
工業生化学
生体分子工学
生物材料工学
材料評価学
計測工学
技術英語I

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

八木

第 4 ターム 中野
第 2 ターム 中野
第 1 ターム 瀧本
第 4 ターム 瀧本
第 3 ターム 武田

政行・他 自然系（工）

智仁
智仁
哲也
哲也
直也

第 4 ターム 坪井 望
第 3 ターム 佐々木進

第 3 ターム 由井 樹人
第 2 ターム 八木

第 1 ターム 三俣
第 3 ターム 山内
第 4 ターム 落合
第 1 ターム 落合
第 2 ターム 田中
第 1 ターム 大木

健
哲
健
秋人
秋人
孝明
基史

第 2 ターム 坪井 望・他
第 1 ターム 八木

自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）

政行・他 自然系（工）第 4 ターム 由井 樹人
第 4 ターム 山内

自然系（工）

自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）
自然系（工）

政行・他 自然系（工）212T6036

54

70

14

技術英語II2

第 2 ターム 八木

政行・他 自然系（工）68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 4 年

213T6037

54

70

14

論文輪講I

2

第 3 ターム 八木

政行・他 自然系（工）68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 4 年

火・木

5

講義・演
習

214T6038

54

70

14

論文輪講II2

第 4 ターム 八木

政行・他 自然系（工）68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 4 年

火・木

5

講義・演
習

210T6039

74

14

インターンシップ

2

第 3・4
ターム

哲・他

68

工学部｛工学科（材料科学
プログラム）｝ 3 年

集中

集中

実習

2

第 1・2
ターム

60

工学部｛工学科（建築学プ
ログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習

6

第 3・4
ターム

60

工学部｛工学科（建築学プ
ログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習

210T0405
210T0406

77
77

52
52

53
53

15
15

卒業研修又は基礎設計
卒業研究又は設計

三俣黒野黒野弘靖・他 自然系（工）弘靖・他 自然系（工）

−67−
507

自然系（工）

自 然 科 学210T5070

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
211T0448
213T0449
212T7001
211T7002
214T7003
210T7004
213T7005
213T7006
211T7007

53
53
51

13

210T7013

56
56
56
77

14

フィジカルコンピューティン
グ

13
13
13
13

14
14
14
14
14

電気数理Ⅱ
音楽理論基礎講座

13

コミュニケーションツールとしての視覚造形

13

13

応用数理Ｅ

14

03

10

56

212T701210

14

213T7009

建築環境制御学Ⅱ

14

99

科目名
建築環境制御学Ⅰ

04

03

49

10

211T7011

13

41

212T7008

214T7010

04

健康スポーツシステム論
実践プログラミングⅠ

単位
2
2
2
2

開講時期

代表教員

第 3 ターム 大嶋
第 2 ターム 渡辺
第 1 ターム 永幡

2

第 4 ターム 前田

2

第 1・2
ターム

2
2
2

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

55

工学部｛工学科（建築学プ
ログラム）｝ 3 年

火・金

3

講義

55

工学部｛工学科（建築学プ
ログラム）｝ 3 年

火・金

2

講義

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

木

3・4

演習，講
義，実習

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

水

1・2

講義

研作・他 人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

木

1

講義

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

火・金

1

講義・演
習

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・木

1

講義

自然系（工）

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・金

月 3 ・金 演習，講2
義，実習

自然系（工）

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

火・金

火 1 ・金 演習，講2
義，実習

淳彦・他 自然系（工）60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

火

3・4

実験

幸治・他 人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

火

3・4

実験

哲也・他 自然系（工）60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

火

3・4

実験

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

火

3・4

実験

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

その他

その他

演習・実
習

その他

その他

演習・実
習

第 1 ターム 有波裕貴・他

清水

拓也

幸生
義信

第 3 ターム 橋本 学・他
第 3 ターム 村山 敏夫
第 1 ターム 堀 潤一・他

実践プログラミングⅡ2

第 2 ターム 堀 潤一・他

14

人間支援感性科学実験Ⅰ

1

第 3 ターム 飯島

14
14
14

人間支援感性科学実験Ⅱ
人間支援感性科学実験Ⅲ
人間支援感性科学実験Ⅳ
卒業研修Ⅰ

1
1

第 4 ターム 田中
第 1 ターム 渡辺

自然系（工）

哲也・他 自然系（工）1314

代表教員の所属
自然系（工）

自然系（工）
自然系（工）

1

第 2 ターム 橋本 学・他

2

第 1・2
ターム

飯島

淳彦・他 自然系（工）60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

飯島

自然系（工）

淳彦・他 自然系（工）

14

卒業研修Ⅱ

2

第 3・4
ターム

77

14

卒業研究Ⅰ

2

第 1・2
ターム

飯島

淳彦・他 自然系（工）60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習・実
習・実験

210T7016

77

14

卒業研究Ⅱ

6

第 3・4
ターム

飯島

淳彦・他 自然系（工）60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 4 年

その他

その他

演習・実
習・実験

211T7017

49

70

14

研究課題調査Ⅰ

1

第 1 ターム 飯島淳彦・他 自然系（工）60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 4 年

木

2

講義・演
習

212T7018

49

70

14

研究課題調査Ⅱ1

第 2 ターム 飯島 淳彦・他 自然系（工）60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 4 年

木

2

講義・演
習

211T7019

13

13

デザイン基礎2

第 1 ターム 橋本 学

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・火

5

講義・演
習

211T7020

14

03

フィジカルコンディショニン
グ

2

第 1 ターム 村山 敏夫

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・水

4

講義

1

第 1・2
ターム

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

水

5

実技

自然系（工）

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

水・金

3

講義

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

火

1・2

講義

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

水210T7014

77

210T7015

210T7021
211T7022
211T7023
211T7024

13

14

14

03

56

24

38
13

15
54

49

13

ラケットスポーツ実習
人間工学
社会福祉論
表現素材演習Ⅰ

2
2
2

牛山 幸彦

第 1 ターム 棚橋
第 1 ターム 渡辺

重仁

哲也・他 自然系（工）第 1 ターム 橋本 学

1・2

演習

（第 1 ター
工学 部｛工学 科（人間支 援 ム）火
感性科学プログラム）｝ 2 年（第 2 ター
ム）月

3

講義・演
習

99

14

音創造演習Ⅰ

2

第 1・2
ターム

田中

210T7026

13

13

空間造形演習

2

第 1・2
ターム

三村 友子

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

金

5

演習

210T7027

13

13

現代絵画表現

2

第 1・2
ターム

丹治

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月

1

講義・演
習

212T7028

13

14

パフォーマンスコミュニケー
ション

2

第 2 ターム 宇野

哲之・他 人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

金

3・4

演習

212T702910

24コンピュータネットワーク

2

第 2 ターム 中野 敬介

自然系（工）

30

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

211T7030

14

14

スポーツ生理学Ⅰ2

第 1 ターム 天野 達郎

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

水

1・2

講義

212T7031

56

14

福祉情報工学2

第 2 ターム 渡辺

哲也・他 自然系（工）30

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

水

1・2

講義

212T7032

13

13

表現素材演習Ⅱ2

第 2 ターム 三村友子

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・木

月 4 ・木5

演習

214T7033

51

24

電子回路

2

第 4 ターム 堀 潤一

自然系（工）

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・木

月 4 ・木3

講義

213T7034

56

24

生体計測

2

第 3 ターム 堀

自然系（工）

80

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月・木

2

講義

213T7035

50

24

機械システム論2

第 3 ターム 前田

義信・他 自然系（工）60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

金

3・4

講義

213T7036

14

14

スポーツ生理学Ⅱ2

第 3 ターム 天野 達郎

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

火・金

2

講義

213T7037

56

14

実験計画法

2

第 3 ターム 渡辺

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

木

3・4

講義・演
習

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

水

1・2

演習

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

火・金

火 2 ・金5

講義

哲之・他 人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

月

5

演習

研作・他 人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

4

講義・演
習

213T7038
213T7039
210T7040
210T7041

13
13
13
99

54

49

39
54

49

13
03
14
14

表現素材演習Ⅲ
ポピュラー音楽概論
パフォーマンスリテラシー
音創造演習Ⅱ

2

幸治・他 人文社会科学系（教育） 60

嘉彦

潤一

第 3 ターム 清水

哲也・他 自然系（工）研作

2

第 3 ターム 森下 修次

2

第 3・4
ターム

2

第 3・4
ターム

宇野
清水

−69−
508

水

自 然 科 学210T7025

自然科学（細区分：工学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
214T7042

13

214T7043

56

210T7044
214T7045
212T7046
214T7047
214T7048
214T7049
214T7050
211T7051
210T7052
211T7053
211T7054
211T7055
210T7056
210T7057
210T7058
210T7059
210T7060
212T7061
210T7062
214T7063
210T7064
214T7065
214T7066
214T7067
210T7068
210T7069

自 然 科 学210T7070
210T7071
210T7072

13

14
51
51
13

56

50

49
13

213T8003

70
38

85

90

10

03
04

ネットワーク工学24

コ ン ピ ュー タ アー キ テ ク
チャ

38

56

49
49
49

77
77

数値計算
看護工学
スポーツ社会学
スポーツバイオメカニクス
環境造形演習音楽応用演習Ⅰ
地域芸術資源開発
制御工学
発育発達論

13

データ工学
アシスティブ・テクノロジー

14

診断支援工学04

マル チメディアコンピューティング
情報システムとセキュリティ
ベースボールスポーツ
スポーツ心理学

2
2
1
2
2
2
2
2

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

2

自然系（工）

80

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

第 4 ターム 牛山 幸彦・他 人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

第 4 ターム 中野

35

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

非常勤講師

40

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

40

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

40

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

幸治・他 人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

自然系（工）

80

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

自然系（工）

30

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

30

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

35

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 30

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

60

火

5

月・水

3

演習

火

3・4

講義

金

1・2

実技

木

4

講義・実
技

月・木

月 2 ・木
1

講義

火

1・2

講義

木

3・4

講義

集中

集中

講義

月・木

2

講義

火・金

1

講義

水

3・4

講義

木

1

講義

木

3

講義

木

4

演習

金

2

演習

集中

集中

演習

金

3・4

講義

月

3

講義

火・木

火 1 ・木
2

講義

集中

集中

演習・実
習

月

3・4

講義

水

1・2

講義

金

3・4

講義

集中

集中

講義

集中

集中

講義

月

2

実技

水

1

講義

月

2

講義・演
習

集中

集中

演習・実
習

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

水

3・4

講義

60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

水

1・2

講義

牛山 幸彦・他 人文社会科学系（教育） 60

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 3 年

集中

集中

その他

永吉

秀司
幸治
淳彦

第 4 ターム 村山 敏夫

第 4 ターム 岩城

敬介
護・他

第 1 ターム 橋本 学・他
三河

賢治

第 1 ターム 山﨑 達也

2

さゆり・ 医歯学系（保）

2

第 3・4
ターム

2

第 3・4
ターム

2

第 3・4
ターム

2

第 1・2
ターム

大庭

牛山 幸彦
三村 友子
田中

橋本 学・他

2

第 2 ターム 前田

2

第 3・4
ターム

1
2
2
2
2

昌昭

伊藤

義信
巨志

第 4 ターム 林 智彦
第 3 ターム 橋本 学・他
第 4 ターム 阿部 貴志
第 4 ターム 今村
第 4 ターム 小林
集中

2

集中

2

第 1・2
ターム

2

第 3・4
ターム

2

第 3・4
ターム

林

孝

隆史

三河 賢治
田中
森

誠二

恭

1

第 4 ターム 橋本 学・他

25

バイオメカニクス

2

第 4 ターム 飯島

ゴルフサイエンス

14
14

課 題 解決インターンシップⅠ

14

課 題 解決インターンシップ
Ⅱ

2
2
2
2
2

橋本 学

第 1 ターム 岩城
集中

第 2 ターム 東瀬

自然系（工）

非常勤講師
自然系（工）

自然系（工）

公一・他 医歯学系（保）13

キャリアデザイン・インターンシップⅡ

自然系（工）

望

機能造形演習03

自然系（工）

井第 1 ターム 坂他

芸術プロジェクト表現実習
Ⅱバイオシグナルプロセシング

自然系（工）

第 1 ターム 石井

2

授業形態

講義

第 2 ターム 飯島

集中

時限

火 5 ・木 演習・講
2
義・実習

講義・演
習

2

2

定員

4・5

第 4 ターム 田中

集中代表教員の所属

人文社会科学系（教育） 60

淳彦・他 自然系（工）

13

14

14

人工知能

芸術プロジェクト表現実習
Ⅰ

14

13

データベース

技術英語

14

14

芸術プロジェクト概論

14

04

14

37

ゴール型スポーツ実習
ウインタースポーツサイエン
ス

04

10

37

03

04

10

37

14

バイオメディカル・エンジニ
アリング

14

10

56

表現素材演習Ⅳ

14

14

日本絵画表現13

13
51

人文社会科学系（教育） 60

2

14

13

金

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

第 3・4
ターム

13

99

工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

第 4 ターム 飯島

14

13

80

2

14

14

曜日
火・木

機能生理学

14

14

主聴講対象学部等
工学 部｛工学 科（人間支 援
感性科学プログラム）｝ 2 年

14

24
85

代表教員

第 4 ターム 橋本 学・他

24

10

開講時期

2

04

51

単位

ディジタルサイネージ

13

10

50

214T8002

49

14

214T7074

212T8001

54

科目名

04

13

56

13

210T7076

49

13

210T7073

211T7075

10

非常勤講師
非常勤講師

淳彦・他 自然系（工）護朗・他

自然系（工）

自然系（工）

第 4 ターム 尾田 雅文・他 地域創生推進機構
第 3 ターム 尾田 雅文・他 地域創生推進機構

35

工学部｛工学科（協創経営プログラム）｝ 2 年

火-金

火〜金・ 演習，講
1〜4
義，実習

35

工学部｛工学科（協創経営プログラム）｝ 3 年

その他

その他

ＰＢＬ

35

工学部｛工学科（協創経営プログラム）｝ 4 年

その他

その他

ＰＢＬ

214T8004

37

14

課 題 解決インターンシップⅢ2

第 4 ターム 尾田 雅文・他 地域創生推進機構

35

工学部｛工学科（協創経営プログラム）｝ 4 年

その他

その他

ＰＢＬ

210T8005

37

14

ディベートⅠ2

第 2 ターム 東瀬

35

工学部｛工学科（協創経営プログラム）｝ 2 年

集中

集中

ＰＢＬ

211T8006

37

14

ディベートⅡ2

第 1 ターム 白川 展之

人文社会科学系（工） 35

工学部｛工学科（協創経営プログラム）｝ 3 年

金

1・2

講義・演
習

211T8007

37

14

ディベートⅢ2

第 1 ターム 長尾

雅信・他 人文社会科学系（工） 35

工学部｛工学科（協創経営プログラム）｝ 4 年

木

3・4

講義・演
習

211T8008

37

14

アントレプレナーシップⅡ2

第 1 ターム 長尾

雅信・他 人文社会科学系（工） 35

工学部｛工学科（協創経営プログラム）｝ 2 年

金

4・5

講義・演
習

49

77

朗・他

−70−
509

自然系（工）

自然科学（細区分：農学）
単位

開講時期

210A0020

開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
61

15

応用生命科学実験

2

第3，4
ターム

214A0021

57

04

動物遺伝学

2

第 4 ターム 山田

2

第1，2
ターム

210A0022

61

15

科目名

応用生命科学演習Ⅰ

代表教員の所属

定員

曜日

時限

授業形態

プログラム教員 自然科学系（農）

代表教員

45

農学部 3 年

集中

集中

演習・実
験

自然科学系（農）80

農学部 2 年

金

3，4

講義

プログラム教員 自然科学系（農）45

農学部 4 年

集中

集中

演習

プログラム教員 自然科学系（農）演習宜永210A0023

61

15

応用生命科学演習Ⅰ

2

第3，4
ターム

214A0024

61

04

応用微生物学2

第 4 ターム 杉本

210A0025

61

15

応用生命科学演習Ⅱ2

210A0026

61

15

応用生命科学演習Ⅱ204

生物有機化学2

第 1 ターム 佐藤

努

04

肥料学

2

第 3 ターム 大竹憲邦

05

酵素化学

2

第 1 ターム 三ツ井 敏明

46

主聴講対象学部等

45

農学部 4 年

集中

集中

自然科学系（農）80

農学部 2 年

水

1，2

講義

第3，4
ターム

プログラム教員 自然科学系（農）45

農学部 4 年

集中

集中

演習

第1，2
ターム

プログラム教員 自然科学系（農）45

農学部 4 年

集中

集中

演習

自然科学系（農）90

農学部 3 年

水

1，2

講義

自然科学系（農）80

農学部 3 年

水

1，2

講義

自然科学系（農）70

農学部 3 年

月・木

1

講義

華幸

211A0027

61

213A0028

61

211A0029

61

211A0030

60

04

植物ウイルス学2

第 1 ターム 佐野

義孝・他 自然科学系（農）50

農学部 3 年

火・金

2

講義

214A0031

61

15

植物環境応答学2

第 4 ターム 大竹

憲邦

自然科学系（農）40

農学部 3 年

金

3，4

講義

47

213A0032

61

62

212A0033

60

61

04

植物バイオマス利用科学2

第 3 ターム 三亀啓吾

自然科学系（農）40

農学部 3 年

火・金

1

講義

05

植物細胞工学2

第 2 ターム 中野

優

自然科学系（農）70

農学部 3 年

月・木

1

講義

212A0034

60

211A0035

61

66

13

動物発生生殖学2

第 2 ターム 山城

秀昭

自然科学系（農）50

農学部 3 年

火・金

2

講義

57

04

分子微生物学2

第 1 ターム 鈴木一史

自然科学系（農）70

農学部 3 年

月・木

2

講義

214A0036

60

213A003757

03

植物育種学Ⅰ2

第 4 ターム 岡崎

桂一

自然科学系（農）50

農学部 2 年以上

月・木

2

講義

15

動物遺伝増殖学2

第 3 ターム 山田

宜永・他 自然科学系（農）25

農学部 3 年

月・木

1

213A0038

57

講義

04

免疫学概論

2

第 3 ターム 原

自然科学系（農）90

農学部 3 年

火3，4

212A0040

57

講義

05

細胞分子生物学2

第 2 ターム 伊藤紀美子

自然科学系（農）40

農学部 3 年

水1，2

213A0041

60

講義

04

生物統計学

2

第 3 ターム 大竹

憲邦・他 自然科学系（農）100 農学部 2 ， 3 年

水

3，4

講義

直樹

自然科学系（農）70

農学部 3 年

月・木

2

講義

自然科学系（農）70

農学部 3 年

木

3，4

講義
講義

47

61

崇

212A0042

61

05

土壌生化学

2

第 2 ターム 原田

213A0043

61

05

醸造学

2

第 3 ターム 平田 大・他

213A0044

60

04

花卉園芸学

2

第 3 ターム 中野

優

自然科学系（農）70

農学部 2 ， 3 ， 4 年

火・金2

213A0045

61

04

動物栄養学

2

第 3 ターム 藤村

忍

自然科学系（農）80

農学部 2 年

火・金

2

講義

214A0046

61

04

畜産食品学

2

第 4 ターム 西海

理之

自然科学系（農）100 農学部 2 年

火

1，2

講義

210A0047

61

05

応用生命科学セミナー

1

第1，2
ターム

孝

非常勤講師

80

農学部 3 年

集中

集中

講義

212A0048

65

04

食品・農業情報工学

2

第 2 ターム 元永佳孝

自然科学系（農）50

農学部 3 年

金

3，4

講義

213A004965

14

食料環境工学2

第 3 ターム 大橋慎太郎

自然科学系（農）50

農学部 2 ， 3 年

火，金

1

講義

恒夫

講義

62

佐藤

214A00505704野生動物生態学

2

第 4 ターム 関島

自然科学系（農）60

農学部・理学部／ 2 年

214A0051

65

14

農村空間デザイン学

2

第 4 ターム 坂田寧代

自然科学系（農）35

農学部 2 年

214A0052

65

14

精密農業工学2

第 4 ターム 長谷川英夫

自然科学系（農）90

農学部 2 ， 3 年

212A005365

14バイオマスエネルギー論

2

第 2 ターム 長谷川英夫・他 自然科学系（農）50

農学部 3 年

212A0054

66

57

14

草地生態学

2

第 2 ターム 板野志郎

自然科学系（農）70

農学部 2 年以上

水

3，4

月，木

4

講義

火

3，4

講義

月，木

1

講義

水

1，2

講義
講義

自 然 科 学

213A0055

62

65

03

測量学（農）

2

第 3 ターム 稲葉

一成・他 自然科学系（農）56

農学部・理学部／ 2 年

火，金

3

212A0056

62

65

13

測量学実習（農）2

第 2 ターム 稲葉

一成・他 自然科学系（農）56

農学部・理学部／ 3 年

月，木

3，4

実習

213A0057

62

04

環境砂防学

2

第 3 ターム 権田豊

自然科学系（農）65

農学部・理学部／ 2 年

火，金

2

講義

213A0058

57

04

樹木学

2

第 3 ターム 崎尾

均

非常勤講師

25

農学部・理学部／ 2 年

木

3，4

講義・実
習

214A00596214

防災系演習及び実習

3

第 4 ターム 権田 豊

自然科学系（農）35

農学部・理学部／ 2 年

火，金

3，4

演習・実
習

214A0060

57

62

03

野生植物生態学

2

第 4 ターム 本間

共生科学セ航介・他 佐渡自然ンター

75

農学部・理学部／ 2 年

水

1，2

講義

212A0061

62

65

03

流域環境GIS2

第 2 ターム 村上

拓彦・他 自然科学系（農）80

農学部・理学部／ 3 年

月，木

2

講義

210A0062

57

62

14

野生動植物生態学実習

4

第1，2
ターム

森口

喜成・他 自然科学系（農）30

農学部・理学部／ 3 年

金

1，2，
3，4

実習

14

フィールドワーカーのための
リスクマネジメント実習

2

第 1 学期本間

共生科学セ航介・他 佐渡自然ンター

45

農学部・理学部／ 3 年

集中

集中

実習

14

技術者倫理・自然環境関連法規

2

第 4 ターム 箕口秀夫・他 自然科学系（農）65

農学部・理学部／ 3 年

月，木

2

講義

03

水環境工学

2

第 3 ターム 吉川

夏樹

80

農学部・理学部／ 2 年

月，木

1

講義

65

農学部・理学部／ 2 年

水

1，2

講義

自然科学系（農）70

農学部・理学部／ 2 年

月，木

2

講義

自然科学系（農）60

農学部・理学部／ 2 年

火，金

2

講義
講義

210A0063

62

214A0064

62

213A0065

65

62

44

57

65

自然科学系（農）213A0066

62

04

フィールド安全論

2

第 3 ターム 本間

共生科学セ航介・他 佐渡自然ンター

214A0067

62

04

森林環境論

2

第 4 ターム 中田

誠

214A0068

65

03

構造デザイン工学

2

第 4 ターム 鈴木 哲也

214A0069

65

04

土環境工学

2

第 4 ターム 稲葉

一成・他 自然科学系（農）40

農学部・理学部／ 2 年

月，木3

211A0070

62

04

森林保全学

2

第 1 ターム 箕口秀夫

自然科学系（農）50

農学部・理学部／ 3 年

月，木

1

講義

212A0071

65

62

03

流域水文学

2

第 2 ターム ウィタカ
ドリュー

アン 自然科学系（農）70

農学部・理学部／ 3 年

水

3，4

講義

210A0072

57

62

14

生態系管理演習及び実習

4

第3，4
ターム

恒夫・他 自然科学系（農）30

農学部・理学部／ 3 年

金

1，2，
3，4

演習

211A0073

62

57

14

森林遺伝育種学

2

第 1 ターム 森口喜成

自然科学系（農）80

農学部・理学部／ 3 年

水

1，2

講義

213A0074

62

65

04

リモートセンシング

2

第 3 ターム 村上拓彦

自然科学系（農）80

農学部・理学部／ 3 年

火

3，4

講義

212A0075

62

04

雪氷防災学

2

第 2 ターム 河島克久

災害・復 興 科 学 研究所

35

農学部・理学部／ 3 年

水

1，2

講義

213A0076

62

212A0077

62

44

57

52

44

44

関島

04

温暖化メカニズム・影響学

2

第 3 ターム 中田

誠・他

自然科学系（農）70

農学部・理学部／ 3 年

月，木

2

講義

04

斜面災害論

2

第 2 ターム 権田豊・他

自然科学系（農）65

農学部・理学部／ 3 年

月，木

1

講義

−72−
510

自然科学（細区分：農学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
213A0078

62

213A007962

214A0080

62

代表教員

代表教員の所属

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

04

森林再生学

科目名

単位
2

第 3 ターム 柴田 嶺・他

開講時期

自然科学系（農）60

農学部・理学部／ 3 年

水

1，2

講義

65

04

環境統計学

2

第 3 ターム 関島

恒夫・他 自然科学系（農）41

農学部・理学部／ 2 年

水

3，4

講義

65

14

GIS・リモートセンシング演
習2

第 4 ターム 村上拓彦

50

農学部・理学部／ 3 年

月，木

3，4

実習

自然科学系（農）213A0081

61

04

食品工学

2

第 3 ターム 北岡

本光

自然科学系（農）50

農学部 2 年

月，木

3

講義

210A00826414

食品マーケティング論

2

第 2 学期

誠喜

非常勤講師

50

農学部 2 年以上

集中

集中

講義

120

清野

211A0083

61

03

食品衛生学

2

第 1 ターム 城

農学部 3 年

火

1，2

講義

214A0084

61

04

農産食品学

2

第 4 ターム 中井 博之・他 自然科学系（農）斗志夫・他 自然科学系（農）193 農学部 2 年

水

1，2

講義

212A0085

61

03

食品安全学

2

第 2 ターム 中井 博之・他 自然科学系（農）193 農学部 3 年

月

1，2

講義

212A0086

61

04

食品機能学

2

第 2 ターム 原

自然科学系（農）90

農学部 3 年

木

1，2

講義

210A0087

61

15

食品科学演習Ⅰ

2

第1，2
ターム

プログラム教員 自然科学系（農）30

農学部 4 年

集中

集中

演習

210A0088

61

15

食品科学演習Ⅰ

2

第3，4
ターム

プログラム教員 自然科学系（農）30

農学部 4 年

集中

集中

演習

210A0089

61

15

食品科学演習Ⅱ

2

第3，4
ターム

プログラム教員 自然科学系（農）30

農学部 4 年

集中

集中

演習

210A0090

61

15

食品科学演習Ⅱ

2

第1，2
ターム

プログラム教員 自然科学系（農）30

農学部 4 年

集中

集中

演習
講義

崇

212A0091

61

05

栄養生化学

2

第 2 ターム 藤村 忍・他

自然科学系（農）80

農学部 3 年

火・金

2

212A0092

61

04

畜産食品製造学2

第 2 ターム 西海

理之

自然科学系（農）70

農学部 3 年

水

1，2

講義

210A0093

15

03

調理科学

2

第 2 学期智子

自然科学系（教育）30

農学部 3 ， 4 年

木

2

講義

213A0094

6103

食品科学概論1

第 3 ターム プログラム教員 自然科学系（農）211A0095

61

04

公衆衛生学II2

第 1 ターム 田邊

210A0096

61

04

水産食品学

2

1 学期

小林

210A0097

61

05

食品科学セミナー

1

1 学期

早川喜郎

212A0098

61

15

食品科学プログラム実地見学

1

第 2 ターム プログラム教員 自然科学系（農）山口30

農学部 3 年

集中

集中

講義

直仁

非常勤講師

50

農学部 3 ， 4 年

金

1，2

講義

武志

非常勤講師

20

農学部 3 年

集中

集中

講義

非常勤講師

60

農学部 3 年

集中

集中

講義

20

農学部 3 年

集中

集中

実習

自然科学系（教育）15

農学部 4 年

火

4，5

実習

自然科学系（農）70

農学部 2 年

月・木

1

講義

210A0099

15

14

調理実習

2

第1，2
ターム

213A01006003

植物生産学概論

2

第 3 ターム 韓

213A010166

03

動物生産学概論

2

第 3 ターム 板野 志郎・他 自然科学系（農）70

農学部 2 年

213A01026414

食料資源経済学2

第 3 ターム 古澤慎一

自然科学系（農）70

農学部 2 ， 3 ， 4 年

66

山口

智子

東生

水

1，2

講義

火・金

1

講義

214A010360

13

基礎動植物生産学実験

1

第 4 ターム 岡崎

桂一・他 自然科学系（農）60

農学部 2 年

火

3，4

実験

213A010464

13

基礎農業経済学演習

1

第 3 ターム 木南

莉莉・他 自然科学系（農）80

農学部 2 年

水3

演習

213A01056404

環境保全型農業論

2

第 3 ターム 平泉

光一

自然科学系（農）60

農学部 2 年

月・木

2

講義

210A0106

64

14

食品産業論

2

第 1 学期

清野

誠喜

非常勤講師

60

農学部 2 年以上

集中

集中

講義

高橋

能彦

非常勤講師

40

農学部 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

講義

70

農学部 2 年

月・木

3

講義

集中

講義，演
習

210A0107

61

14

栽培環境学

2

第 1 学期

214A0108

60

04

植物病理学

2

第 4 ターム 佐野
西村義孝・他 自然科学系（農）

60

03

作物学概論

2

第 2 学期

214A011066

14

動物解剖生理学2

第 4 ターム 杉山 稔恵

実

非常勤講師

60

農学部 2 年以上

集中

自然科学系（農）60

農学部 2 年以上

月・木

210A011177

15

生物資源科学演習Ⅰ

2

1

講義

第1，2
ターム

プログラム主任 自然科学系（農）70

農 学 部（ 生物 資 源 科 学プログラム） 4 年

集中

集中

演習

210A011277

15

生物資源科学演習Ⅰ

2

第3，4
ターム

プログラム主任 自然科学系（農）70

農 学 部（ 生物 資 源 科 学プログラム） 4 年

集中

集中

演習

210A011377

15

生物資源科学演習Ⅱ

2

第3，4
ターム

プログラム主任 自然科学系（農）70

農 学 部（ 生物 資 源 科 学プログラム） 4 年

集中

集中

演習

210A011477

15

生物資源科学演習Ⅱ

2

第1，2
ターム

プログラム主任 自然科学系（農）70

農 学 部（ 生物 資 源 科 学プログラム） 4 年

集中

集中

演習

212A011566

03

乳牛生産管理学2

第 2 ターム 吉田智佳子

自然科学系（農）30

農学部 3 年

金

3，4

講義・実
習

214A0116

64

04

国際フードシステム論

2

第 4 ターム 木南 莉莉

自然科学系（農）70

農学部 2 年

月 5 ，木 4

講義

214A01176404

農産物流通論2

第 4 ターム 伊藤 亮司

自然科学系（農）90

農学部 2 年

水

1，2

講義

214A0118

60

13

農業統計学

1

第 4 ターム 板野 志郎・他 自然科学系（農）60

農学部 2 年以上

月

4

講義

211A0119

64

14

農業経営学

2

第 1 ターム 平泉 光一

自然科学系（農）40

農学部 3 年

月・木

1

講義

211A01206404

農業農村開発論2

第 1 ターム 木南莉莉

自然科学系（農）70

農学部 3 年以上

金

3，4

講義

210A012166

14

動物生産生理学2

第 1 学期非常勤講師

70

農学部 3 年

集中

集中

講義

211A0122

60

04

蔬菜園芸学

2

第 1 ターム 児島

自然科学系（農）100 農学部 3 年

月・木

4

講義

211A01236605

動物衛生福祉学

2

第 1 ターム 杉山稔恵・他

自然科学系（農）60

農学部 3 年以上

月・木

2

講義

212A0124

60

14

作物学Ⅰ

2

第 2 ターム 岡本暁

自然科学系（農）70

農学部 3 年以上

月・木

3

講義

高田良三
清秀

210A0125

60

04

応用昆虫学

2

第 1 学期

野村

昌史

非常勤講師

60

農学部 3 年

集中

集中

講義

210A0126

60

14

作物学Ⅱ

2

第 2 学期

西村

実

非常勤講師

10

農学部 3 年以上

集中

集中

講義・演
習

214A0127

60

04

果樹園芸学

2

第 4 ターム 児島

清秀

自然科学系（農）50

農学部 2 年

火・金

2

講義

213A012864

04

農業協同組合論2

第 3 ターム 伊藤 亮司

自然科学系（農）70

農学部 3 年

月・木

2

講義

213A01296003

植物育種学Ⅱ2

第 3 ターム 岡崎桂一

自然科学系（農）30

農学部 2 年以上

火・金

1

講義

210A01306013植物生産実地見学

1

第1，2
ターム

植物分野主任・ 自然科学系（農）他36

農学部 3 年以上

集中

集中

実習

212A0131

60

13

牧場実習

1

第 2 ターム 吉田智佳子・他 自然科学系（農）20

農学部 3 年

集中

集中

実習

211A013260

13

植物生産学実験実習Ⅰ

2

第 1 ターム 植物分野主任・
自然科学系（農）他36

農学部 3 年

火・水

3，4，
5

実験

212A013360

13

植物生産学実験実習Ⅱ

2

第 2 ターム 植物分野主任・
自然科学系（農）他36

農学部 3 年

火・水

3，4，
5

実験

66

−73−
511

自 然 科 学

210A0109

人文社会・教育科学（細区分：人文科学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
213H5906
211H59072929

214H590829

211H500028

210H5002

31

29

31

科目名

単位

開講時期

代表教員

曜日

時限

授業形態

人文社会科学系（人文） 80

人文学部 1 年

月・木

4

講義

龍生

人文社会科学系（人文）5

人文学部 1 年

火・金

4

講義

第 4 ターム 逸見龍生

人文社会科学系（人文） 90

人文学部 1 年

月・木

4

講義

第 1 ターム 高橋康浩

人文社会科学系（人文） 250 人文学部 1 年

火・金

4

講義

真梨

人文社会科学系（人文） 100 人文学部 1 年

木

5

講義

あや子

人文社会科学系（人文） 100 人文学部 1 年

03

日本・アジア言語文化入門
2（2017〜2019年度入学者用）

第 3 ターム 三ッ井

03

西洋言語文化入門Ｂ（2016年度入学者以前）

2

第 1 ターム 逸見

03

西洋言語文化入門（2017〜
2019年度入学者用）

2

03

人文入門

2

03

社会文化学入門A

2

第 3・4
ターム

加賀谷
細田

210H5003

31

03

社会文化学入門B

2

第 3・4
ターム

213H5004

29

03

言語文化学入門A

2

第 3 ターム 三ッ井

214H5005

29

03

言語文化学入門Ｂ

2

第 4 ターム 逸見

210H5101

28

03

人間学概説

2

第 1・2
ターム

211H5102

39

03

心理学概論Ａ2

第 1 ターム 新美

211H5909

39

03

心理学概説Ａ2

212H5103

39

03

心理学概論Ｂ2

212H5910

3903

心理学概説Ｂ2

正孝

代表教員の所属

定員

主聴講対象学部等

火

5

講義

人文社会科学系（人文） 80

人文学部 1 年

月・木

4

講義

龍生

人文社会科学系（人文） 90

人文学部 1 年

月・木

4

講義

太田 紘史

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

月

3

講義

亮輔

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

月・木

2

講義

第 1 ターム 新美

亮輔

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

月・木

2

講義

第 2 ターム 福島治

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

月・木

2

講義

第 2 ターム 福島治

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

月・木

2

講義

隆佑

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

木

2

講義

100 人文学部 2 年以上

集中

集中

講義

210H5104

28

03

哲学概説

2

第 1・2
ターム

210H5105

28

03

倫理学概説

2

集中

210H510628

03

西洋哲学史概説

2

210H591128

03

西洋哲学史概説Ａ

岡嶋

正孝

城戸 淳

非常勤講師

第 1・2
ターム

阿部

ふく子

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

月

5

講義

2

第 1・2
ターム

阿部

ふく子

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

月

5

講義

212H5107

28

03

宗教学概説

2

第 2 ターム 青柳 かおる

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

火

3，4

講義

210H51083003

言語学概説Ａ

2

第 1・2
ターム

江畑

冬生

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

月

4

講義

田中

講義

210H5109

28

03

芸術学概説Ａ

2

第 1・2
ターム

咲子

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

火2

213H5110

28

03

芸術学概説Ｂ2

第 3 ターム 甲斐 義明

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

木

3・4

講義

213H5111

39

03

学習・言語心理学

2

第 3 ターム 白井

述

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

金

3・4

講義

213H5912

39

03

学習心理学

2

第 3 ターム 白井

述

人文社会科学系（人文） 10

人文学部 2 年以上

金

3・4

講義

214H511239

03

社会・集団・家族心理学

2

第 4 ターム 福島治

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

金

3・4

講義

214H5913

39

03

社会心理学

2

第 4 ターム 福島治

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

金

3・4

講義

210H5113

30

03

古典語Ａ

2

第 3・4
ターム

江畑

冬生

人文社会科学系（人文） 15

人文学部 2 年以上

水

2

講義

210H5114

28

03

古典語Ｂ

2

第 3・4
ターム

青柳

かおる

人文社会科学系（人文） 10

人文学部 2 年以上

木

4

講義

2

第 3・4
ターム

青柳かおる

人文社会科学系（人文） 10

人文学部 2 年以上

木

3

講義

2

第 1・2
ターム

阿部

ふく子

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

水

3

講義

2

第 3・4
ターム

岡嶋

隆佑

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

水

3

講義

2

第 1・2
ターム

新美

亮輔

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

木

3

講義

2

第 1・2
ターム

新美

亮輔

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

木

3

講義

2

第 3・4
ターム

福島

治

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

木

3

講義

2

第 3・4
ターム

福島

治

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

木

3

講義

2

第 1・2
ターム

白井

述

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

火

4，5

実験

白井

述

210H5115
210H5116
210H5117
210H5118
210H5914
210H5119
210H5915
210H5120

28
28
28
39
39
39
39
39

03
13
13
13
13
13
13
13

古典語C
人間学研究法Ａ
人間学研究法Ｂ
心理学統計法心理学研究法Ａ
心理学研究法心理学研究法Ｂ
心理学実験Ａ

人 文 社 会・
教 育 科 学210H5121

39

13

心理学実験Ｂ

2

第 3・4
ターム

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

火

4，5

実験

211H5122

38

03

社会解析論

2

第 1 ターム 松井 克浩

人文社会科学系（人文） 40

人文学部 2 年以上

木

1，2

講義

210H5942

38

03

社会学概説Ａ

2

第 3・4
ターム

杉原

名穂子

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

火

4

講義

杉原

名穂子

210H5123

38

03

社会学概説

2

第 3・4
ターム

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

火

4

講義

211H5916

33

03

文化人類学概説Ｂ2

第 1 ターム 中村 潔

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

木

3，4

講義

211H5124

33

03

文化人類学概説

2

第 1 ターム 中村 潔

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

木

3，4

講義

211H512538

13

社会調査法Ａ2

第 1 ターム 杉原 名穂子

人文社会科学系（人文） 40

人文学部 2 年以上

金

3，4

講義

212H512638

13

社会調査法Ｂ2

第 2 ターム 渡邊

登

人文社会科学系（人文） 40

人文学部 2 年以上

金

3，4

講義

210H512738

13

社会調査実習Ａ

1

第 1・2
ターム

松井

克浩

人文社会科学系（人文） 15

人文学部 2 年以上

水

5

実習

210H512838

13

社会調査実習Ｂ

1

第 3・4
ターム

松井

克浩

人文社会科学系（人文） 15

人文学部 2 年以上

水

5

実習

211H5917

3103

考古学概説Ａ2

第 1 ターム 清水 香

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

火・金

2

講義

211H5129

31

03

考古学概説

2

第 1 ターム 清水 香

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

火・金

2

講義

211H591832

03

地理学概説Ａ2

第 1 ターム 堀 健彦

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

金

3，4

講義

211H5130

32

03

地理学概説

2

第 1 ターム 堀 健彦

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

金

3，4

講義

213H5919

33

03

地誌学概説Ａ2

第 3 ターム 堀健彦

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

金

3，4

講義

213H5131

33

03

地誌学概説

2

第 3 ターム 堀 健彦

人文社会科学系（人文） 70

人文学部 2 年以上

金

3，4

講義

211H5132

33

03

民俗学概説

2

第 1 ターム 飯島 康夫

人文社会科学系（人文） 80

人 文 学 部 優 先・他／ 2 年
以上

火

3，4

講義

−80−
512

人文社会・教育科学（細区分：人文科学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
210H5175

29

13

科目名
日本言語文化実習Ｃ

単位

開講時期

代表教員

1

第 1・2
ターム

高橋 早苗

人文社会科学系（人文） 15

代表教員の所属

定員

人文学部 2 年以上主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

水

2

実習

210H517629

13

日本言語文化実習Ｄ

1

第 3・4
ターム

廣部

俊也

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

水

2

実習

210H5177

30

13

アジア言語文化研究法A

2

集中

黒島

規史

非常勤講師

20

人文学部 2 年以上

集中

集中

講義

210H517830

13

アジア言語文化研究法Ｂ

2

第 3・4
ターム

藤石

貴代

人文社会科学系（人文） 15

人文学部 2 年以上

木

5

講義

2

第 1・2
ターム

干野 真一

人文社会科学系（人文） 15

人文学部 2 年以上

火

4

講義

2

第 3・4
ターム

Ｇ.ハドリー

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

火

3

講義

2

第 1・2
ターム

市橋 孝道

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

木

3

講義

2

第 3・4
ターム

平野 幸彦

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

木

4

講義

2

第 1・2
ターム

秋 孝道

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

金

4

講義

2

第 1・2
ターム

田邉

恵子

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

木

3

講義

2

第 1・2
ターム

逸見

龍生

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

火

1

講義

2

第 3・4
ターム

石野

好一

非常勤講師

20

人文学部 2 年以上

集中

集中

講義

2

第 1・2
ターム

未定

非常勤講師

30

人文学部 2 年以上

火

5

講義

2

第 1・2
ターム

逸見

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

水

1

講義

210H5179
210H5180
210H5181
210H5182
210H5183
210H5184
210H5186
210H5187
210H5188
210H5189

30

13

30

03

29

03

29

03

30

03

29

03

29

03

30

03

29

03

29

13

アジア言語文化研究法Ｂ
西洋言語概説
英米文化概説Ａ
英米文化概説Ｂ
英米言語概説Ａ
ドイツ言語文化概説Ａ
フランス言語文化概説Ａ
フランス言語文化概説Ｂ
ロシア言語文化概説Ａ
西洋言語文化研究法Ａ龍生

210H5190

29

13

西洋言語文化研究法Ｂ

2

第 3・4
ターム

秋 孝道

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

木

3

講義

210H5191

29

13

西洋言語文化研究法Ｃ

2

第 1・2
ターム

津森

圭一

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

月

4

講義

210H5926

10

03

基礎情報論

2

第 1・2
ターム

中村

隆志

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

金

3

講義

210H5927

1003

メディア社会論概説B

2

集中

制限 人文学部 2 年以上
なし

集中

集中

講義

03

映像文化論概説

2

第 3 ターム 石田 美紀

03

現代文化論概説

2

第 1・2
ターム

03

芸術表現論概説

2

第 3 ターム 甲斐

2

第 1・2
ターム

213H592810

210H592928

213H593010

210H5192

10

31

35

03

情報メディア論概説A

集中

羽鳥 隆英

非常勤講師

人文社会科学系（経済科） 50

人文学部 2 年以上

月

1，2

講義

10

人文学部 2 年以上

月

5

講義

義明

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

木

3，4

講義

隆志

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

金

3

講義

制限 人文学部 2 年以上なし

キム・ジュニア 人社教系（経済科）
ン・他

中村

210H5193

10

03

メディア社会文化論概説B

2

集中

集中

講義

211H5931

10

13

メディア・表現文化実習A

1

第 1 ターム 太田

羽鳥 隆英
美奈子

人文社会科学系（人文） 50

非常勤講師

人文学部 2 年以上

火

3-4

実習

210H593210

13

メディア・表現文化実習B

1

第 2 ターム 大内

斎之

非常勤講師

30

人文学部 2 年以上

木

3-4

実習

210H5933

10

13

メディア・表現文化実習C

1

第 3・4
ターム

中村

隆志

人文社会科学系（人文） 24

人文学部 2 年以上

月

3

実習

210H593410

13

メディア・表現文化実習D

1

第 3・4
ターム

古賀

豊

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

木

5

実習

211H51941013

メディア論実習A

1

第 1 ターム 太田 美奈子

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

火

3-4

実習

人 文 社 会・
教 育 科 学210H51951013

メディア論実習B

1

第 2 ターム 大内 斎之

非常勤講師

30

人文学部 2 年以上

木

3-4

実習

210H51961013

メディア論実習C

1

第 3・4
ターム

中村

隆志

人文社会科学系（人文） 24

人文学部 2 年以上

月

3

実習

210H51971013

メディア論実習D

1

第 3・4
ターム

古賀

豊

人文社会科学系（人文） 50

人文学部 2 年以上

木

5

実習

210H530128

13

人間学基礎演習Ａ

2

第 1・2
ターム

岡嶋

隆佑

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

火

5

演習

210H5302

28

13

人間学基礎演習B

2

第 1・2
ターム

青柳

かおる

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

木

4

演習

210H5303

28

13

人間学基礎演習Ｃ

2

第 1・2
ターム

甲斐

義明

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

火

3

演習

210H5304

28

13

人間学基礎演習Ｄ

2

第 3・4
ターム

猪俣

賢司

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

木

4

演習

210H5305

39

13

心理学基礎演習

2

第 1・2
ターム

白井

述

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

水

2

演習

210H5935

38

13

社会・地域文化基礎演習Ａ

2

第 1・2
ターム

中村

潔

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

水

2

演習

210H5936

33

13

社会・地域文化基礎演習Ｄ

2

第 3・4
ターム

白石

典之

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

水

2

演習

210H5306

38

13

社会文化学基礎演習Ａ

2

第 1・2
ターム

中村

潔

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

水

2

演習

210H5307

33

13

社会文化学基礎演習Ｂ

2

第 3・4
ターム

白石

典之

人文社会科学系（人文） 30

人文学部 2 年以上

水

2

演習

210H5308

31

13

歴史文化学基礎演習

2

第 3・4
ターム

片桐

昭彦

人文社会科学系（人文） 40

人文学部 2 年以上

水

2

演習

210H5937

31

13

歴史文化基礎演習Ａ

2

第 3・4
ターム

片桐

昭彦

人文社会科学系（人文） 40

人文学部 2 年以上

水

2

演習

2

第 3・4
ターム

江畑

冬生

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

火

4

演習

2

第 1・2
ターム

高橋 早苗

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

火

4

演習

2

第 3・4
ターム

三ツ井 正孝人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

火

4

演習

2

第 1・2
ターム

小島

人文社会科学系（人文） 20

人文学部 2 年以上

木

2

演習

210H5309
210H5310
210H5311
210H5312

29
29
29
29

13
13
13
13

言語学基礎演習
日本言語文化基礎演習Ａ
日本言語文化基礎演習Ｂ
アジア言語文化基礎演習

明子

−82−
513

人文社会・教育科学（細区分：教育人間科学）
単位

開講時期

代表教員

代表教員の所属

曜日

時限

授業形態

210K0032

開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
40

23

教職入門

2

第 1・2
ターム

世取山 洋介人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 1 年

火

4

講義

211K0033

40

23

教職入門

2

第 1 ターム 渡邉

志織

非常勤講師

教育学部以外 1 年

水

4，5

講義

2

第 1 ターム 後藤

康志・他 教 育・学 生 支 援 機 構
教職支援センター

教育学部以外 1 年

木

4，5

講義

2

第 1・2
ターム

啓明

非常勤講師

教育学部以外 2 ， 3 ， 4 年

木

2

講義

2

第 1・2
ターム

福田 学

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

木

2

講義

2

第 3・4
ターム

渡邉

志織

非常勤講師

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

水

2

講義

2

第 1・2
ターム

中野

啓明

非常勤講師

教育学部以外 2 ， 3 ， 4 年

木

2

講義

2

第 1・2
ターム

田中

圭介

非常勤講師

教育学部 1 年

集中

集中

講義

2

第 3・4
ターム

田中

恒彦

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 1 年

火

4

講義

2

第 3・4
ターム

佐藤

朗子

非常勤講師

教育学部以外 1 年

金

5

講義

2

第 1・2
ターム

田中

恒彦

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

火

1

講義

2

第 1・2
ターム

葛西

耕介

非常勤講師

教育学部以外 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

講義

2

第 3・4
ターム

和彦

人文社会科学系（大学
院教育実践学研究科）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

金

1

講義

2

第 3・4
ターム

古田 和久

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

火

2

講義

211K0034
210K0039
210K0041
210K0042
210K0043
210K0047
210K0049
210K0050
210K0056
210K0062
210K0063
210K0064

40
40
40
40
40
39
39
39
39
40
40
40

23
23
23
23
23
23
23
23

科目名

教職入門
教育本質・目標論
教育学概論
教育学概論
教育学概論
教育心理学
教育心理学
教育心理学

23

発達心理学

23

教育の社会的・制度的・経
営的研究

23
23

教育の制度と経営教育の制度と経営

中野

相庭

定員

主聴講対象学部等

40

23

教育の制度と経営

2

世取山 洋介人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

火

3

講義

210K006740

23

教育の制度と経営

2

第 1・2
ターム

葛西

耕介

非常勤講師

教育学部以外 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

講義

210K0071

40

23

教育方法・技術Ａ

2

第 3・4
ターム

岡野

勉

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

1

講義

210K007240

23

教育方法・技術Ａ

2

第 1・2
ターム

田中

雄二

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

1

講義

210K0080

40

23

道徳指導法

2

第 3・4
ターム

福田 学

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

木

3

講義

210K0081

40

23

道徳指導法

2

第 1・2
ターム

西

非常勤講師

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

水

1

講義

210K0083

40

23

道徳指導法

2

第 3・4
ターム

中野

啓明

非常勤講師

教育学部以外 2 ， 3 ， 4 年

木

2

講義

210K008840

23

特別活動研究

2

第 3・4
ターム

田中

雄二

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

金

3

講義

210K009440

23

生徒指導・教育相談・進路
指導I

2

第 1・2
ターム

横山

文 社 会 科 学 系（教知行・他 人
育学部）

教育学部 3 年

水2

講義

210K009640

23

生徒指導・教育相談・進路
指導I

2

第 1・2
ターム

文 社 会 科 学 系（教松井 賢二・他 人
育学部）

教育学部 3 年

木

2

講義

210K0100

40

23

生徒指導・教育相談・進路
指導I

2

第 1・2
ターム

五十嵐 友里

教育学部以外 2 ， 3 年

集中

集中

講義

210K010340

24

生徒指導・教育相談・進路
指導II

2

第 3・4
ターム

横山

文 社 会 科 学 系（教知行・他 人
育学部）

教育学部 3 年

水2

講義

210K010540

24

生徒指導・教育相談・進路
指導II

2

第 3・4
ターム

文 社 会 科 学 系（教松井 賢二・他 人
育学部）

教育学部 3 年

木

2

講義

210K010640

24

生徒指導・教育相談・進路
指導II

2

第 1・2
ターム

小関

俊祐

教育学部以外 2 ， 3 年

集中

集中

講義

210K0395

40

24

生徒指導Ａ

2

第 1・2
ターム

横山

文 社 会 科 学 系（教知行・他 人
育学部）

教育学部 3 年

水

2

講義・演
習

210K0396

40

24

生徒指導Ａ

2

第 1・2
ターム

文 社 会 科 学 系（教松井 賢二・他 人
育学部）

教育学部 3 年

木

2

講義・演
習

210K0397

40

24

教育相談・進路指導Ａ

2

第 3・4
ターム

横山

文 社 会 科 学 系（教知行・他 人
育学部）

教育学部 3 年

水

2

講義・演
習

210K0398

40

24

教育相談・進路指導Ａ

2

第 3・4
ターム

文 社 会 科 学 系（教松井 賢二・他 人
育学部）

教育学部 3 年

木

2

講義・演
習

210K0107

40

23

教育課程論

2

第 3・4
ターム

田中

雄二

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年月

2

講義

210K0108

40

23

教育課程論

2

第 1・2
ターム

岡野

勉

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年月

2

講義

210K0384

40

23

教育評価論

1

第 3・4
ターム

熊谷

龍一

非常勤講師

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

講義

210K0392

40

23

教育評価論

1

第 1・2
ターム

熊谷

龍一

非常勤講師

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

講義

214K0385

40

23

教育情報論

1

第 4 ターム 岡野

勉・他

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

水

4

講義

210K0150

40

23

国語科教育法（初等）

2

第 1・2
ターム

足立

幸子

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

3

講義

210K0151

40

23

国語科教育法（初等）

2

第 3・4
ターム

迎

非常勤講師

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

金

3，4，
5

講義

210K015340

23

社会科教育法（初等）

2

第 3・4
ターム

宮薗

衛

人文社会科学系（大学
院教育実践学研究科）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

水

1

講義

2

第 3・4
ターム

宮薗

衛

人文社会科学系（大学
院教育実践学研究科）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

木

1

講義

2

第 1・2
ターム

阿部

好貴・他 人文社会科学系（大学
院教育実践学研究科）

教育学部 3 ， 4 年

月

3

講義

2

第 1・2
ターム

垣水 修・他

教育学部 3 ， 4 年

月

4

講義

2

第 3・4
ターム

3

講義・演
習

210K0154
210K0156
210K0157
210K0158

40
40
40
40

23
23
23
23

社会科教育法（初等）算数科教育法
算数科教育法
理科教育法（初等）

伸之

勝彦

今井 真悟

−89−
514

非常勤講師

非常勤講師

非常勤講師
非常勤講師

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

水人 文 社 会・
教 育 科 学

210K0065

第 1・2
ターム

人文社会・教育科学（細区分：教育人間科学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準

科目名

単位

開講時期

代表教員

代表教員の所属

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

教育学部 3 ， 4 年

集中

集中

講義

教育学部 3 ， 4 年

金

4

講義

210K0450

41

14

数学・数学教育学研究入門

2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 阿部ム

214K0451

40

23

教職のための情報モラル

1

第 4 ターム 佐藤亮一・他 人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

210K0452

40

23

小学校英語

2

第 1・2
ターム

加藤

茂夫・他

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

3

講義

210K0453

40

23

小学校英語

2

第 3・4
ターム

加藤

茂夫・他 人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

4

講義

210K0461

40

23

教育課程及び総合的な学習の時間の指導法Ｂ2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 伊藤
ム

敦美

非常勤講師

教育学部以外 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

講義

210K046240

23

教育方法及び特別活動の指
導法Ｂ

2

第 1・2
ターム

哲郎

非常勤講師

教育学部以外 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

講義

2

第 1・2
ターム

忠人

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

金

2

講義

2

第 3・4
ターム

忠人

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

金

4

講義

2

第 1・2
ターム

忠人

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

水

4

講義

2

第 3・4
ターム

忠人

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

水

4

講義

2

第 1・2
ターム

土満

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

5

講義

2

第 3・4
ターム

土満

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

5

講義

2

第 1・2
ターム

忠義

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

火

4

講義

210K1301
210K1302
210K1303
210K1304
210K1305
210K1306
210K1307

41
41
41
41
41
41
41

03
04
03
04
03
04
04

代数系の基礎I
代数系の基礎II
線形代数学I
線形代数学II
微分積分学I
微分積分学II
統計学I

木村
張間
張間
張間
張間
高田
高田
伏木

好貴・他 人文社会科学系（大学
院教育実践学研究科）

人 文 社 会・
教 育 科 学210K1308

41

04

統計学II

2

第 3・4
ターム

伏木

忠義

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

火

4

講義

210K1309

41

04

情報数学I

2

第 1・2
ターム

伏木

忠義

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

2

講義

210K1310

41

04

情報数学II

2

第 3・4
ターム

伏木

忠義

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

2

講義

210K1311

41

03

代数学序説

2

第 1・2
ターム

関

経営戦略本部評 価センター

教育学部 1 ， 2 ， 3 ， 4 年

水

5

講義

210K1312

41

04

代数学講義I

2

第 1・2
ターム

張間

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

金

3

講義

210K1314

4104

応用代数学I

2

第 1・2
ターム

関

隆宏

経営戦略本部評 価センター

教育学部 3 ， 4 年

火

2

講義

210K1315

4104

応用代数学II

2

第 3・4
ターム

関

隆宏

経営戦略本部評 価センター

教育学部 3 ， 4 年

火

2

講義

210K1317

41

03

幾何学序説

2

第 3・4
ターム

高田

土満

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

金

2

講義

210K13184104

幾何学講義Ⅰ

2

第 1・2
ターム

高田

土満

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

木

3

講義

210K13194104

幾何学講義Ⅱ

2

第 3・4
ターム

高田

土満

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

木

3

講義

210K13204104

応用幾何学I

2

第 1・2
ターム

関

経営戦略本部評 価センター

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

木

4

講義

210K1321

4104

応用幾何学II

2

第 3・4
ターム

垣水 修

非常勤講師

教育学部 3 ， 4 年

木

4

講義

210K1322

41

04

幾何学特講

2

第 3・4
ターム

関

経営戦略本部評 価センター

教育学部 1 ， 2 ， 3 ， 4 年

火

5

講義

210K1327

42

05

解析学特講

2

第 3・4
ターム

垣水 修

非常勤講師

教育学部 1 年

月

3

講義

210K1328

41

04

統計学特講

2

第 1・2
ターム

伏木

忠義

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

木

2

講義

210K1801

13

13

絵画基礎I

2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 丹治
ム

嘉彦

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 1 年

集中

集中

実技

210K180213

13

絵画基礎II2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 永吉
ム秀司

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 1 年

集中

集中

実技

210K1805

13

13

工芸基礎

2

第 1・2
ターム

橋本 学

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 年

木

4

実技

2

第 4 ターム 橋本 学

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 1 年

月，水

5

実技

2

第 3・4
ターム

非常勤講師

教育学部 2 ， 3 年

木

4

講義

2

第 3・4
ターム

橋本 学

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 年

火

2

講義

2

第 1・2
ターム

佐藤

哲夫

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 年

金

2

講義

2

第 1・2
ターム

嘉彦

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

月

1

実技

2

第 1・2
ターム

秀司

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

火

4

実技

2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 三村 友子
ム

人文社会科学系教育
学系列（工学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

実技

2

第 1・2
ターム

非常勤講師

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

集中

集中

実技

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 年

金

3

実技

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 年

金

3

実技

214K1806
210K1809
210K1811
210K1812
210K1859
210K1860
210K1861
210K1817

13
13
13
40
13
13
13
13

13
04
14
04
14
14
14
14

デザイン基礎
日本・東洋美術史
デザイン理論
美術教育原論
絵画制作
日本画制作
彫刻制作
工芸制作

隆宏
忠人

隆宏

隆宏

大倉

丹治
永吉

渡邊

宏

俊博

210K1818

13

14

デザイン制作2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 橋本 学
ム

210K1862

13

14

デザイン制作

2

第 1・2
ターム

橋本 学

−94−
515

人文社会・教育科学（細区分：教育人間科学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
210K1820

13

15

科目名
造形芸術学課題研究I

単位

開講時期

曜日

時限

授業形態

2

第 1・2
ターム

田中

代表教員
咲子

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

代表教員の所属

定員

教育学部 3 ， 4 年

主聴講対象学部等

水

5

演習

嘉彦

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

木

5

実技

13

14

西洋絵画

2

210K1863

13

14

現代日本画研究

2

第 1・2
ターム

永吉

秀司

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

4

実技

210K1824

13

14

版画実習

2

第 1・2
ターム

渡辺

政光

非常勤講師

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

金

2

実技

210K1825

13

04

空間表現

2

第 1・2
ターム

丹治

嘉彦

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

火

1

講義

210K186413

14

古典日本画研究

2

第 3・4
ターム

永吉

秀司

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

月

3

実技

210K1829

13

04

美術史特論

2

第 1・2
ターム

田中

咲子

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

水

1

講義

210K1831

40

04

造形教育論

2

第 1・2
ターム

柳沼

宏寿

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

火

3

講義

210K1840

13

04

彫刻論

2

第 3・4
ターム

三村 友子

人文社会科学系教育
学系列（工学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

月

2

講義

210K1844

40

15

美術教育課題研究2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 佐藤
ム

哲夫・他 人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 年

火5

演習

210K1845

13

15

美術教育実践研究

2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 佐藤
ム

哲夫・他 人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 4 年

木

4

講義・演
習

210K18461304

くらしと表現・鑑賞2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 岡村
ム

浩

人 文 社 会 科 学 系（ 経済科学部）

教育学部 2 ， 3 年

木

5

講義・演
習

210K1847

13

14

伝統芸術表現2

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 岡村
ム

浩

人 文 社 会 科 学 系（ 経済科学部）

教育学部 1 ， 2 年

火

2

講義・演
習

210K18481314

東洋書画の歴史と表現

2

第 3・4
ターム

角田

勝久

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 1 ， 2 年

水

3

講義・演
習

210K1852

13

13

絵画基礎

2

第 1・2
ターム

丹治

文 社 会 科 学 系（教嘉彦・他 人
育学部）

教育学部 1 年

月

5

実技

213K1853

13

13

彫刻基礎

2

第 3 ターム 三村友子

人文社会科学系教育
学系列（工学部）

教育学部 1 年

月・水

5

実技

210K1855

13

13

美術理論基礎

2

第 1・2
ターム

佐藤

文 社 会 科 学 系（教哲夫・他 人
育学部）

教育学部 2 年

火

4

講義

210K1856

13

13

美学・芸術学

2

第 3・4
ターム

佐藤

哲夫

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 ， 4 年

金

2

講義

210K1857

13

04

美術史概論

2

第 1・2
ターム

田中

咲子

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 年

火

2

講義

210K21031514

金属加工実習I

1

第 3・4
ターム

平尾

篤利

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

水

3，4

実習

210K2104

15

14

機械実習I

1

第 1・2
ターム

鈴木

賢治

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

水

3，4

実習

210K210815

14

情報基礎及び実習

2

第 3・4
ターム

鈴木

文 社 会 科 学 系（教賢治・他 人
育学部）

教育学部 2 年

月

4，5

実習

210K2118

15

04

木材加工I

2

第 3・4
ターム

下保

敏和

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 1 年

金1

講義

210K2120

15

04

金属加工I

2

第 1・2
ターム

平尾

篤利

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

水2

講義

210K21211504

金属加工II

2

第 3・4
ターム

平尾

篤利

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

水1

講義

210K21221504

金属加工III

2

第 1・2
ターム

平尾

篤利

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

水

1

講義

210K2123

15

04

機械I

2

第 1・2
ターム

鈴木

賢治

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

月

3

講義

210K2124

15

04

機械II

2

第 3・4
ターム

鈴木

賢治

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

月

3

講義

210K2125

15

04

機械III

2

第 3・4
ターム

鈴木

賢治

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 年

火2

講義

210K2127

15

04

電気II

2

第 1・2
ターム

佐藤

亮一

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

火2

講義

210K2128

15

04

電気III

2

第 1・2
ターム

佐藤

亮一

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 年

水

2

講義

210K2129

15

04

電気IV

2

第 3・4
ターム

佐藤

亮一

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 ， 3 年

水

2

講義

210K21341504

金属加工IV

2

第 3・4
ターム

平尾

篤利

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

木

2

講義

210K21371514

金属加工実習II

1

第 1・2
ターム

平尾

篤利

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

木

3，4

実習

210K2138

15

04

機械IV

2

第 1・2
ターム

鈴木

賢治

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

火

2

講義

210K214315

14

機械実習II

1

第 3・4
ターム

鈴木

賢治

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 年

水

3，4

実習

210K21461514

電気実習II

1

第 1・2
ターム

佐藤

亮一

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 年

月

4，5

実習

210K2157

15

04

栽培I

2

第 1・2
ターム

下保

敏和

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

金

2

講義

2

第 3・4
ターム

敏和

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 2 年

金

2

講義

2

第 1・2
ターム

敏和

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

金

1

講義

2

第 3・4
ターム

敏和

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

水

1

講義

2

第 1・2
ターム

亮一

人 文 社 会 科 学 系（教育学部）

教育学部 3 ， 4 年

金

1

講義

210K2158
210K2159
210K2160
210K2161

15
15
15
15

04
04
04
04

栽培II
栽培III
栽培IV
情報基礎I

下保
下保
下保
佐藤

−95−
516

人 文 社 会・
教 育 科 学210K1822

第 1・ 2・3 ・ 4 ター 丹治
ム人文社会・教育科学（細区分：経済学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
210G7554

37

03

科目名
現代社会と会計

単位

開講時期

2

第3，4
ターム

代表教員
加井

久雄

定員

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

人文社会科学系（経済科） 40

代表教員の所属

経済学部夜間主コース

木

7

講義

経 済 学 部（ 経 営 学 科） 2
年以上

213E13023703

会計学概論Ⅱ2

第 3 ターム 加井久雄

人社教系（経済科）

20

212E120237

04

経営戦略論Ⅰ2

第 2 ターム 伊藤

龍史

人社教系（経済科）

200 経済学部

213E13033704

財務会計論Ⅱ2

第 3 ターム 稲村

由美

人社教系（経済科）

100 経済学部 2 年

211E1101

37

13

行財政入門

2

第 1 ターム 宍戸

邦久

人社教系（経済科）

100

全学部（法学部を除く） 2
年以上

210E1501

1003

情報処理概論Ⅰ

2

第1，2
ターム

永井

雅人

人社教系（経済）50

210E1555

1003

情報処理概論Ⅱ

2

第3，4
ターム

永井

雅人

人社教系（経済）

210E1556

36

03

経済学史Ⅱ

2

第3，4
ターム

大屋

靖成

210E1502

36

03

入門社会経済学

2

第1，2
ターム

道上

210E1503

36

03

入門現代経済

2

第1，2
ターム

菅原

210E1557

3603

入門マクロ経済学

2

第3，4
ターム

長谷川

火・金

3

講義

火・金

3

講義

火・金

4

講義

月・木

1

講義

経済学部

水

5

講義

50

経済学部

水

5

講義

人社教系（経済科）

40

経済学部 2 年以上

水

4

講義

真有

人社教系（経済科）

150

経済学部 2 年以上

水

6

講義

陽心

非常勤講師

250 経済学部

月

5

講義

雪子

人社教系（経済科）

50

金

6

講義

雪子

月・木

2

講義

月

6

講義

経済学部

212E1201

36

03

マクロ経済学Ⅰ

2

第 2 ターム 長谷川

人社教系（経済科）

100 経済学部 2 年以上

210E1504

36

03

入門ミクロ経済学

2

第1，2
ターム

濱田

弘潤

人社教系（経済科）

50

214E1401

36

03

ミクロ経済学Ⅰ

2

第 4 ターム 山崎

剛志

人社教系（経済科）

100 経済学部 2 年

火・金

3

講義

経済学部 2 年以上

213E1301

41

03

統計入門Ⅰ

2

第 3 ターム 中東

雅樹

人社教系（経済科）

350 経済学部

火・金

3

講義

214E1402

41

03

統計入門Ⅱ

2

第 4 ターム 中東

雅樹

人社教系（経済科）

100 経済学部

火・金

2

講義

211E1102

41

03

統計入門Ⅱ

2

第 1 ターム 伊藤伸幸

人社教系（経済科）

100 経済学部

火・金

2

講義

211E1103

37

03

簿記入門

2

第 1 ターム 加井久雄

人社教系（経済科）

100 経済学部経済学科

火・金

4

講義

211E1104

36

03

経済数学

2

第 1 ターム 高宮浩司

人社教系（経済科）

100 経済学部

月・木

3

講義

41

212E1203

36

03

経済学史Ⅰ

2

第 2 ターム 武藤秀太郎

人社教系（経済科）

170

経済学部

月

3，4

講義

210E5001

1003

情報処理概論Ⅰ

2

第1，2
ターム

永井

雅人

人社教系（経済）30

経済学部夜間主コース

水

5

講義

210E5041

1003

情報処理概論Ⅱ

2

第3，4
ターム

永井

雅人

人社教系（経済）30

経済学部夜間主コース

水

5

講義

210E5002

36

03

入門ミクロ経済学

2

第1，2
ターム

濱田

弘潤

人社教系（経済科）

50

経済学部夜間主コース 2 年

月

6

講義

210E5003

36

03

ミクロ経済学Ⅰ

2

第1，2
ターム

山崎

剛志

人社教系（経済科）

30

経済学部夜間主コース 3 年

水

7

講義

210E5004

36

03

入門現代経済

2

第1，2
ターム

菅原

陽心

非常勤講師

50

夜間主学生申請用月5

講義

210E5042

36

03

マクロ経済学Ⅰ

2

第3，4
ターム

長谷川

人社教系（経済科）

80

経済学部夜間主コース

金

7

講義

210E5005

36

03

入門社会経済学

2

第1，2
ターム

道上

真有

人社教系（経済科）

50

経 済 学 部 夜間主コース 2
年以上

水

6

講義

210E5043

36

03

経済学史

2

第3，4
ターム

武藤

秀太郎

人社教系（経済科）

50

経済学部夜間主コース

火

6

講義

210E5079

41

03

経済経営統計入門

2

第1，2
ターム

伊藤

伸幸

人社教系（経済科）

100 経済学部夜間主コース

火

6

講義

雪子

214E1403

3704

経営戦略論Ⅱ2

第 4 ターム 伊藤

龍史

人社教系（経済科）

300 経済学部

火・金

3

講義

210E1505

37

04

マーケティング論Ⅰ

2

第1，2
ターム

石塚

千賀子

人社教系（経済科）

100 経済学部（経営学科）

水

4

講義

213E1304

37

04

マーケティング論Ⅱ2

第 3 ターム 石塚

千賀子

人社教系（経済科）

80

水

4，5

講義

211E11053704

人的資源管理論Ⅰ

2

第 1 ターム 岸 保行

人社教系（経済科）

200 経済学部

月・木

2

講義

経済学部（経営学科）

人 文 社 会・
教 育 科 学212E12043704

人的資源管理論Ⅱ2

第 2 ターム 岸 保行

人社教系（経済科）

200 経済学部

月・木

2

講義

210E1630

3704

経営学概論Ⅰ

2

第1，2
ターム

岸 保行

人社教系（経済科）

100 経済学部

月

6

講義

210E15583704

経営学概論Ⅱ

2

第3，4
ターム

張 文䆾

人社教系（経済科）

50

経済学部

210E1551

36

14

インターンシップ

2

集中

濱田 弘潤

人社教系（経済科）

20

経済学部 3 年

2

第1，2
ターム

桑原 弘秀

非常勤講師

100 経済学部 1 年

210E1506

36

74
37

41

11

数学入門

水

6

講義

その他

その他

講義

水

2

講義

210E1507

36

37

11

数学入門

2

第1，2
ターム

桑原 弘秀

非常勤講師

100 経済学部 1 年

木

6

講義

210E1603

36

37

14

卒業論文（藤堂史明）

4

通年

藤堂

史明

人社教系（経済科）

20

経済学部 4 年

その他

その他

演習

210E1604

36

37

14

卒業論文（内藤雅一）

4

通年

内藤

雅一

人社教系（経済科）

11

経済学部 4 年

その他

その他

演習

210E1605

36

37

14

卒業論文（永井雅人）

4

通年

永井

雅人

人社教系（経済）10

経済学部 4 年

その他

その他

演習

41

210E1606

36

37

14

卒業論文（中田豪）

4

通年

中田

豪

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

演習

210E1607

36

37

14

卒業論文（藤田憲）

4

通年

藤田

憲

人社教系（経済科）

15

経済学部 4 年

その他

その他

演習
演習

210E1608

36

37

14

卒業論文（溝口由己）

4

通年

溝口

由己

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

210E1609

36

37

14

卒業論文（道上真有）

4

通年

道上 真有

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

演習

210E1610

36

37

14

卒業論文（山崎剛志）

4

通年

山崎

剛志

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

演習

210E1611

36

37

14

卒業論文（有元知史）

4

通年

有元

知史

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

演習

210E1612

36

37

14

卒業論文（伊藤龍史）

4

通年

伊藤

龍史

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

演習
演習

210E1613

36

37

14

卒業論文（加井久雄）

4

通年

加井

久雄

人社教系（経済科）

6

経済学部 4 年

その他

その他

210E1614

36

37

14

卒業論文（澤村明）

4

通年

澤村

明

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

演習

210E1616

36

37

14

卒業論文（長谷川雪子）

4

通年

長谷川

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

演習

210E1617

36

37

14

卒業論文（濱田弘潤）

4

通年

濱田

人社教系（経済科）

10

経済学部 4 年

その他

その他

演習

雪子

弘潤

−116−
517

人文社会・教育科学（細区分：経済学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
210E1583
210E1584
210E1585
210E1586
210E1587

36
36
36
36
36

210E158836

212E1205

36

37
37
37
37
37
37

14
13
14
14
14

科目名
演習ⅡＢ（宍戸邦久）
演習ⅡＢ（武藤秀太郎）
演習ⅡＢ（伊藤伸幸）
演習ⅡＢ（小坂井博）
演習ⅡＢ（左近幸村）

単位

開講時期

代表教員の所属

定員

曜日

時限

授業形態

2

第3，4
ターム

宍戸

代表教員
邦久

人社教系（経済科）

11

経済学部 3 年

主聴講対象学部等

火

5

演習

2

第3，4
ターム

武藤

秀太郎

人社教系（経済科）

9

経済学部 3 年

火

5

演習

2

第3，4
ターム

伊藤

伸幸

人社教系（経済科）

10

経済学部 3 年

火

5

演習

2

第3，4
ターム

小坂井

博

人社教系（経済科）

8

経済学部 3 年

火

4

演習

2

第3，4
ターム

左近

幸村

人社教系（経済科）

10

経済学部 3 年

火

5

演習

張 文䆾

14

演習ⅡＢ（張文䆾）

2

第3，4
ターム

人社教系（経済科）

10

経済学部 3 年

水

3

演習

04

国際貿易論

2

第 2 ターム 内藤

雅一

人社教系（経済科）

50

経済学部

火・金

4

講義

経済学部

212E1206

3603

応用ミクロ経済学

2

第 2 ターム 内藤

雅一

人社教系（経済科）

50

火・金

3

講義

210E5013

36

04

財政学Ⅰ

2

第1，2
ターム

根岸

睦人

人社教系（経済科）

100 経済学部夜間主コース 2 年

木

6

講義

210E5054

36

04

財政学Ⅱ

2

第3，4
ターム

根岸

睦人

人社教系（経済科）

100 経済学部夜間主コース 2 年

木

7

講義

210E50141004

経済情報処理

2

第1，2
ターム

永井

雅人

人社教系（経済）100 経済学部夜間主コース

水

7

講義

未定

36

04

金融論Ⅰ

2

未定

未定

未定

80

経済学部夜間主コース

未定

未定

講義

未定

36

04

金融論Ⅱ

2

未定

未定

未定

80

経済学部夜間主コース

未定

未定

講義

210E5056

36

04

環境経済システム論Ⅱ

2

第3，4
ターム

藤堂

史明

人社教系（経済科）

40

経済学部夜間主コース

月

6

講義

2

第1，2
ターム

武藤

秀太郎

人社教系（経済科）

50

経済学部夜間主コース

火

6

講義

210E5017

36

04

日本経済史

210E5057

36

04

ＥＵ経済論

2

第3，4
ターム

藤田

憲

人社教系（経済科）

済 学 部 夜間主コース 2
100 経
年以上

月

7

講義

210E505836

04

ロシア経済論

2

第3，4
ターム

道上

真有

人社教系（経済科）

50

経 済 学 部 夜間 主コース 3
年以上

水

6

講義

210E5018

36

33

04

異文化論

2

第1，2
ターム

土屋

太祐

人社教系（経済科）

25

経済学部夜間主コース

金

6

講義

210E5059

36

33

04

異文化論

2

第3，4
ターム

辻 照彦

人社教系（教育）20

経済学部夜間主コース

水

6

講義

210E503736

04

経済学特殊講義（公共政策
論）

2

集中

森田 薫夫

非常勤講師

50

経済学部夜間主コース

その他

その他

講義

210E503836

04

経済学特殊講義（メカニズ
ムデザイン）

2

集中

萩原

非常勤講師

50

経済学部夜間主コース

その他

その他

講義

210E5019

36

04

経済学特殊講義（女性労働
の歴史）

2

第1，2
ターム

堀川 祐里

非常勤講師

50

経済学部夜間主コース

金

1

講義

210E5081

36

03

日本経済入門

2

第3，4
ターム

鷲見 英司

人社教系（経済科）

50

経済学部夜間主コース

水

5

講義

210E5020

36

33

04

国際貿易基礎論

2

第1，2
ターム

内藤

雅一

人社教系（経済科）

50

経済学部夜間主コース

火

7

講義

210E5021

36

33

04

国際マクロ経済学Ⅰ

2

第1，2
ターム

中田

豪

人社教系（経済科）

50

経済学部夜間主コース

月

7

講義

210E5060

36

04

アメリカ経済論Ⅱ

2

第3，4
ターム

大森 拓磨

人社教系（経済科）

24

経 済 学 部 夜間 主コース 3
年以上

木

6

講義

210E5061

36

04

ミクロ経済学Ⅱ

2

第3，4
ターム

山崎

人社教系（経済科）

150 経済学部夜間主コース 3 年

金

6

講義

210E5080

3604

労働経済学Ⅰ

2

第3，4
ターム

張

俊超

人社教系（経済科）

100 経済学部夜間主コース

火

7

講義

210E5062

36

33

04

開発途上国経済論

2

第3，4
ターム

石川 耕三

人社教系（経済科）

50

経済学部夜間主コース

火

6

講義

210E5022

36

33

04

ゲーム理論

2

第1，2
ターム

高宮

人社教系（経済科）

25

経済学部夜間主コース

水

6

講義

誠

剛志

浩司

未定

36

04

金融論Ⅰ

2

未定

未定

未定

100 経済学部 2 年以上

未定

未定

講義

未定

36

04

金融論Ⅱ

2

未定

未定

未定

100 経済学部 2 年以上

未定

未定

講義

210E1589

36

04

環境経済システム論Ⅱ

2

第3，4
ターム

藤堂

211E1116

3604

労働経済学Ⅰ2

第 1 ターム 張

俊超
俊超

史明

36

04

労働経済学Ⅱ2

第 3 ターム 張212E1208

3604

計量経済学Ⅰ2

第 2 ターム 伊藤

伸幸

60

月

6

講義

200 経済学部

経済学部

月，木

2

講義

人社教系（経済科）

200 経済学部

月，木

2

講義

人社教系（経済科）

200 経済学部 2 年

火・金

2

講義

火・金

2

講義

月

3，4

講義

213E1309

3604

計量経済学Ⅱ2

第 3 ターム 伊藤伸幸

人社教系（経済科）

400 経済学部 3 年

212E1209

36

04

ゲーム理論

2

第 2 ターム 高宮浩司

人社教系（経済科）

50

211E1111

36

04

世界経済史Ⅰ2

第 1 ターム 左近

幸村

人社教系（経済科）

200 経済学部 2 年

火・金

4

講義

火・金

4

講義

水

1

講義

経済学部 2 年

213E1310

36

04

世界経済史Ⅱ2

第 3 ターム 左近 幸村

人社教系（経済科）

200 経済学部

210E1590

36

04

日本経済史

2

第3，4
ターム

武藤

秀太郎

人社教系（経済科）

150

210E1591

36

04

ＥＵ経済論

2

第3，4
ターム

藤田

憲

人社教系（経済科）

100 経済学部 2 年以上

水

4

講義

213E1311

36

04

ロシア経済論2

第 3 ターム 道上真有

人社教系（経済科）

100 経済学部 3 年以上

月

3，4

講義

210E1541

36

04

市場と組織の理論

2

第1，2
ターム

大屋

靖成

人社教系（経済科）

40

経済学部 2 年以上

火

5

講義

2

第3，4
ターム

鷲見 英司

人社教系（経済科）

50

経済学部

水

5

講義

2

第3，4
ターム

大森 拓磨

人社教系（経済科）

24

昼間学生申請用 3 年以上

木

6

講義

2

第1，2
ターム

大竹

芳夫

人社教系（人文）

25

経済学部

水

2

講義

2

第3，4
ターム

土屋

太祐

人社教系（経済科）

25

経済学部

金

5

講義

210E1631
210E1592
210E1542
210E1593

36

03

36
36
36

04
33
33

04
04

日本経済入門アメリカ経済論Ⅱ
異文化論
異文化論

−119−
518

経済学部

人 文 社 会・
教 育 科 学213E1322

人社教系（経済科）
人社教系（経済科）

人文社会・教育科学（細区分：経済学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
210E1548
210E1599

37

04

37

04

科目名
検定商業簿記 2 級Ⅰ
検定商業簿記 2 級Ⅱ

単位

開講時期

曜日

時限

授業形態

2

第1，2
ターム

東城

代表教員
歩

非常勤講師

代表教員の所属

定員
90

経済学部

主聴講対象学部等

木

5

講義

2

第3，4
ターム

東城

歩

非常勤講師

90

経済学部

木

5

講義

齋藤

佑介

非常勤講師

90

経済学部

金

6

講義

人社教系（経済科）

150 経済学部

月・水

2

講義

人社教系（経済科）

30

その他

その他

講義

210E1600

3704

検定工業簿記 2 級

2

第3，4
ターム

213E13173704

管理会計論Ⅱ2

第 3 ターム 李

210E1554

3704

会計学概略講義（税務行政
実務入門）

1

集中

藤巻

2

第1，2
ターム

李

健泳

人社教系（経済科）

100 経済学部夜間主コース

月

7

講義

2

第1，2
ターム

岸 保行

人社教系（経済科）

90

経済学部夜間主コース

月

6

講義

2

第3，4
ターム

張 文䆾

人社教系（経済科）

50

経済学部夜間主コース

水

6

講義

2

第3，4
ターム

齋藤 佑介

非常勤講師

100 経済学部夜間主コース

金

6

講義

澤村

210E5035
210E5072
210E5073
210E5074

37

03

37

04

37

04

37

04

簿記入門
経営学概論Ⅰ
経営学概論Ⅱ
検定工業簿記 2 級

健泳
一男

経済学部

210E1549

36

04

ＮＰＯ論

2

第1，2
ターム

明

人社教系（経済科）

10

211E1113

36

04

組織の経済学Ⅰ

2

第 1 ターム 濱田

弘潤

人社教系（経済科）

100 経済学部 2 年以上

213E1318

36

04

組織の経済学Ⅱ2

第 3 ターム 濱田

弘潤

人社教系（経済科）

100 経済学部 2 年以上

火・金

3

講義

213E1319

36

04

公共経済論Ⅱ2

第 3 ターム 中東 雅樹

人社教系（経済科）

100 経済学部 2 年以上

火・金

2

講義

経済学部

火

6

講義

月・木

3

講義

212E12133614

地方財政論Ⅰ2

第 2 ターム 宍戸

邦久

人社教系（経済科）

150 全学部 2 年以上

月・木

1

講義

213E13203614

地方財政論Ⅱ2

第 3 ターム 宍戸

邦久

人社教系（経済科）

150

月・木

1

講義

210E1601

36

04

公共経営特殊講義（新潟県
の行財政）

2

第3，4
ターム

宍戸

邦久

人社教系（経済科）

200 経済学部

水3

講義

全学部 2 年以上

210E1602

37

04

公共経営特殊講義（アートマネジメント）

2

第3，4
ターム

荒井

直美

非常勤講師

50

212E12143604

公共経済論Ⅰ2

第 2 ターム 中東

雅樹

人社教系（経済科）

200 経済学部 2 年以上

美保

人社教系（経済科）

50

人社教系（経済科）

200 経済学部

213E1321

37

04

経営情報システムⅠ2

第 3 ターム 高橋

214E1411

3604

マクロ経済学Ⅱ

2

第 4 ターム 長谷川

雪子

経済学部

経済学部 2 年以上

月

6

講義

火・金

2

講義

火・金

2

講義

月・木

2

講義

212E1215

37

04

公共選択論

2

第 2 ターム 鷲見 英司

人社教系（経済科）

100 経済学部

火・金

4

講義

211E1114

36

04

組織の経済学2

第 1 ターム 濱田

弘潤

人社教系（経済科）

50

夜間主学生申請用

月・木

3

講義

211E6101

36

03

経済学入門

2

第 1 ターム 中東

雅樹・他 人社教系（経済科）（優先）・他／
400 経済科学部
1年

火・金

5

講義

知史・他 人社教系（経済科）（優先）・他／
400 経済科学部
1年

火・金

4

講義

俊・他

人社教系（経済科）

200 経済科学部（優先）・他／
1年

月・木

3

講義

211E6103
213E6301

37
28

03
31

35

03

経営学入門
人文社会科学入門

2
2

第 1 ターム 有元
第 3 ターム 番場

213E6302

28

03

人文社会科学入門

2

第 3 ターム 番場

人社教系（経済科）（優先）・他／
200 経済科学部
1年

月・木

3

講義

214E6402

3603

日本経済入門2

第 4 ターム 鷲見 英司

人社教系（経済科）

200 経済科学部 1 年

火・金

4

講義

214E6403

3603

日本経済入門2

第 4 ターム 鷲見 英司

人社教系（経済科）

200 経済科学部 1 年

火・金

5

講義

210E65013704

特殊講義（簿記入門）

2

第1，2
ターム

人社教系（経済科）（優先）・他／
200 経済科学部
1年

月

7

講義

211E61043704

特殊講義（簿記入門）

2

第 1 ターム 加井

人社教系（経済科）（優先）・他／
100 経済科学部
1年

火・金

4

講義

210E6523

36

74

14

インターンシップ

2

集中

濱田 弘潤

人社教系（経済科）

20

その他

その他

実習

210E6518

36

37

41

11

数学入門

2

第1，2
ターム

桑原 弘秀

非常勤講師

100 経済科学部 1 年

水

2

講義

210E6519

36

37

41

11

数学入門

2

第1，2
ターム

桑原 弘秀

非常勤講師

100 経済科学部 1 年

木

6

講義

04

特殊講義（税理士会寄附講
義）

人社教系（経済科）（優先）・他／
100 経済科学部
2年

月・木

2

講義

人社教系（経済科）（優先）・他／
200 経済科学部
2 年以上

水

3

講義

非常勤講師

50

金

1

講義

213E6303
210E6525
210E6502

31

35

37
36

37

健泳

第 3 ターム 藤巻

久雄

一男

特殊講義
（新潟県の行財政） 2

第3，4
ターム

宍戸

04

特殊講義（女性労働の歴史） 2

第1，2
ターム

堀川 祐里

04

36

2

李

俊・他

邦久

経済科学部 2 年

経済科学部 2 年

36

04

2

第3，4
ターム

人社教系（経済科）

100 経済科学部 2 年

木

4

講義

210E652136

04

特殊講義（公共政策論）

2

集中

森田 薫夫

非常勤講師

50

経済科学部 2 年

その他

その他

講義

210E65223704

概略講義（税務行政実務入
門）

1

集中

藤巻

人社教系（経済科）

20

経済科学部（優先）・他／
2年

その他

その他

講義

人社教系（経済科）（優先）・他／
100 経済科学部
1 年次から履修可

月

3，4

講義

火・金

3

講義

212E6201
212E620236
28

210E6503

28

213E630428

210E6504
210E6527
210E6524
214E6404
211E6105

04
29
31

36

2

第 2 ターム 番場

俊

人社教系（経済科）

50

03

I n t r o d u c t i o n t oInterdisciplinary JapaneseStudies

2

第1，2
ターム

俊

人社教系（経済科）

40

経済科学部（優先）・他／
2年

月

5

講義

03

映像社会論基礎2

第 3 ターム 石田美紀

人社教系（経済科）

50

経済科学部（優先）・他／
2年

月

1，2

講義

2

第1，2
ターム

50

経済科学部（優先）・他／
2年

木

3

講義

2

第3，4
ターム

50

経済科学部（優先）・他／
2年

水

3

講義

2

第3，4
ターム

人社教系（経済科）

20

経済科学部（優先）・他／
2 年次からの履修も可

金

5

講義

人社教系（経済科）（優先）・他／
100 経済科学部
2 年次からの履修も可

火

1，2

講義

人社教系（経済科）（優先）・他／
300 経済科学部
1年

月・木

3

講義

04
41

秀太郎

文化社会論基礎0435

第 2 ターム 武藤

一男

03

03

28

2

睦人

経済科学部（優先）・他／
1 年次から履修可

03

35

36

35

社会思想史

根岸

03

経済社会論基礎
政治社会論基礎
比較宗教論
日本政治外交史
経済数学Ⅰ

2
2

番場

左近
神田
土屋

第 4 ターム 稲吉
第 1 ターム 高宮

幸村
豊隆
太祐
晃
浩司

−121−
519

人社教系（経済科）
人社教系（経済科）

人 文 社 会・
教 育 科 学210E6526

特殊講義（野村証券寄附講
義）人文社会・教育科学（細区分：経済学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
210E6515
211E6116
214E6401
210E6520
210E6538
210E6540
212E6211
210E6542
210E6543

36
41
41
77
36
36
77
36
13

76

13
03
03
14
14
14
14
14
04

科目名
課題解決スキルⅠ
統計入門
統計入門
課題演習Ａ（課題研究）
課題演習Ａ（経済学）
課題演習Ａ（経済学）
課題演習A（課題研究）
課題演習B（経済学）
文字文化史と表現

単位

開講時期

2

第1，2
ターム

2
2

代表教員の所属定員

中東 雅樹・他 人社教系（経済科）

代表教員

25

第 1 ターム 伊藤伸幸

第 4 ターム 中東 雅樹

2

集中

2

第1，2
ターム

2

第3，4
ターム

高澤
他
宍戸
宍戸

2

第 2 ターム 駒形

4

第3，4
ターム

2

第1，2
ターム

陽二郎・
邦久
邦久

曜日

時限

授業形態

水

2

演習

人社教系（経済科）

経済科学部（優先）・他／
300 1 年

火・金

2

講義

人社教系（経済科）

経済科学部（優先）・他／
300
1年

火・金

2

講義

教育・学生支援機構

15

経済科学部 2 年以上

集中

集中

演習

10

経済科学部（優先）・他／
2 年以上

火

4

演習

10

経済科学部（優先）・他／
2 年以上

火

4

演習

経済科学部（優先）・他／
2 年以上

金

4，5

演習

人社教系（経済科）
人社教系（経済科）

主聴講対象学部等
経済科学部 2 年

千夏

人社教系（経済科）

25

中東 雅樹

人社教系（経済科）

25

経済科学部 2 年以上

火

4，5

演習

50

経済科学部（優先）・他／
2 年以上

火

2

演習

岡村

浩

人社教系（経済科）

人 文 社 会・
教 育 科 学−123−520

医 歯 学（細区分：医学）開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
212G8001
210G8002
210G8003
210G8004
210G8005
210G8007
213G8501
210G8502
210G8503
210G8504
210G8505
210G8506

80

13

80

03

81
81
56
82
81

医学序説 I04

医学 論 文を読む（ジャーナ
ルクラブ）A

03
03

81
81
87

医療と法
医療ボランティア論
医学序説 II04

医学 論 文を読む（ジャーナ
ルクラブ）B

03

85

人間工学論

03

03

82

先端医科学研究概説

03

03
34

科目名
はじめての医学03

医療と画像技術
医学と医療の歴史
ケアの基本理念と実際

単位

開講時期

代表教員

曜日

時限

授業形態

医学部医学科 1 年

月

1

講義

智丈・他 医歯学系（医学部医学科） 120

自然系学部（ 1 - 4 年），医学部（医学科 1 年）

月

5

講義

医学科学務委員
医歯学系（医学部医学科） 170
会

医学部（医学科優先）・他

昇・他

代表教員の所属

定員

医歯学系（院医歯（医）） 127

主聴講対象学部等

1

第 2 ターム 佐藤

2

第1，2
ターム

神吉

2

第1，2
ターム

2

第1，2
ターム

医学科学務委員
医歯学系（医学部医学科） 127
会

医学部（医学科） 1 年

2

第1，2
ターム

2

第1，2
ターム

木

3

講義

指定する
曜日

5

演習

飯島

淳彦

医 学 部（ 保 健 学 科 を 除く）・歯学部 1 年

月

4

講義

高塚

全 学 部（ 医学 部 保 健 学 科
尚和・他 医歯学系（医学部医学科） 100 を除く） 2 年以上

木

5

講義

1

坂井
第 3 ターム 他

さゆり・ 医 歯 学 系（ 医 学 部 保
全 学 部（ 医学 部 保 健 学 科
100 を除く） 1 年
健学科）

水

1

講義

2

第3，4
ターム

医学科学務委員
全 学部｛ 医学部（医学 科）
医歯学系（医学部医学科） 130
会
を除く｝

2

第3，4
ターム

医学科学務委員
医歯学系（医学部医学科） 127
会

2

第3，4
ターム

2

第3，4
ターム

2

第3，4
ターム

210G8507

81

03

健康と医学

2

第3，4
ターム

210M110181

13

早期医学体験実習（EME）

1

集中

210M1102

80

13

医学入門

2

第 2 学期

自然科学系（工）

150

月

4

講義

指定する
曜日

5

演習

高橋

医 歯 学 系（ 医 学 部 保直也・他 健学科）

医 学 部（ 保 健 学 科 を 除く）・歯学部 1 年

火

4

講義

宮坂

医 歯 学 系（ 医 学 部 保
全 学 部（ 医学 部 保 健 学 科
道夫・他
150
健学科）
を除く） 1 年

水

4

講義

内山
他

美枝子・ 医 歯 学 系（ 医 学 部 保
全 学 部（ 医学 部 保 健 学 科
100 を除く） 1 年
健学科）

水

4

講義

黒田

毅・他

200 全学部

水

4

講義

染矢

俊幸・他 医歯学系（医）122

医学部医学科 1 年

集中

集中

実習

染矢 俊幸・他 医歯学系（医）122

医学部医学科 1 年

月

3 ，4 限講義

127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

保健管理センター

浩秀・他 医歯学系（医）50

医学部（医学科） 1 年

210M1201

80

13

発生学

1

第 2 学期

竹林

210M12028013

人体の構造と機 能Ⅰ（生 理学）

3

第 1 学期

長谷川

210M12038013

人体の構造と機 能Ⅰ（解剖総論）2

第 1 学期

佐藤 昇・他

210M12048013

人体の構造と機 能Ⅰ（組 織学総論）2

第 1 学期

芝田晋介・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

210M12058013人体の構造と機能Ⅱ（組 織学各論）

4

第 2 学期

芝田晋介・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

210M12068013

人体の構造と機能Ⅱ（神経の構造）

2第 2 学期

竹林

浩秀・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

210M12078013人体の構造と機能Ⅱ（生理学）

3

第 2 学期未定

医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

功・他 医歯学系（医）210M1208

80

13

生理学実習

2

第 2 学期長谷川功・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

210M12098013

生体内物質と代謝

4

第 1 学期

五十嵐他

道 弘・ 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

210M121080

13

病気と遺伝学1

第 2 学期

中村 和利・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

第 2 学期五十嵐他

127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義
講義

210M1211

80

57

13

分子生物学

2.5

道 弘・ 医歯学系（医）210M12128013人体の構造と機 能Ⅰ（肉眼 5.5解剖学）

第 1 学期

佐藤 昇・他

医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

210M1213

82

13

疫学

1.5

第 2 学期

中村和利・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

210M121482

13

医学情報学（基礎）1.5

第 2 学期赤澤宏平・他 医歯学総合病院（医） 127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

210M1215

70

04

医学英語Ⅰ

0.5

第 2 学期未定

127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義

210M1216

81

13

基礎臨床統合Ⅰ

1

第 1 学期

染矢 俊幸・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

講義
講義

未定

210M121781

13

基礎臨床統合Ⅱ

1

第 2 学期

染矢俊幸・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 2 年

集中

集中

210M1301

80

14

基礎薬理

3.5

第 1 学期

平島

正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義

210M1302

80

14

病理総論

3

第 1 学期

近藤

英作・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義

210M130380

14

生体防御と感染（細菌学）

3

第 1 学期

松本壮吉・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義

210M130480

14

生体防御と感染（免疫学）

2.5

第 1 学期

片貝智哉・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義

210M130580

14

生体 防 御と感 染（ウイルス学）

2

第 1 学期

藤井 雅寛・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義

210M130680

14

生体防御と感染（医動物学） 1

第 1 学期

片貝智哉・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義

210M130780

14

生体防御と感染（総合）1.5

第 1 学期

近藤

英作・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義

210M1308

82

13

環境医学

1.5

第 1 学期

中村和利・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義

210M13098114

統合臨床医学4

第 1 学期

染矢俊幸・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

講義
講義

14

臓器別講義・演習Ⅰ

15

第 2 学期

土田 正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

80

14

医学研究実習7

第 2 学期

竹林 浩秀・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 3 年

集中

集中

実習

82

14

法医学

2

第 1 学期高塚

127

医学部医学科 4 年

集中

集中

講義

210M1402

82

14

医学情報学（応用）0.5

第 1 学期赤澤宏平・他 医歯学総合病院（医） 127

医学部医学科 4 年

集中

集中

講義

210M1403

82

14

公衆衛生学

2

第 1 学期

齋藤玲子・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 4 年

集中

集中

講義

210M14048114

臨床実習入門（CBT）

2

第 2 学期

染矢俊幸・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 4 年

集中

集中

講義

210M140581

14

臨床実習入門（OSCE）

4

第 2 学期

染矢俊幸・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 4 年

集中

集中

講義

210M140681

14

臓器別講義・演習Ⅱ

18

第 1 学期

土田正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 4 年

集中

集中

講義

学

210M1401

歯81

210M1311

医210M1310

尚和・他 医歯学系（医）210M140781

14

臓器別講義・演習Ⅲ

7

第 2 学期

土田正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 4 年

集中

集中

講義

210M14088115

臨床実習ⅠA

7

第 2 学期

土田正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 4 年

集中

集中

講義

210M15018115

臨床実習ⅠB

15

第 1 学期

土田正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 5 年

集中

集中

実習

210M15028115

臨床実習ⅠC

15

第 2 学期

土田正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 5 年

集中

集中

実習

210M150381

15

臨 床 実 習 Ⅱ A（c l i n i c a lclerkship）

7

第 2 学期

土田正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 5 年

集中

集中

実習

−126−
521

医 歯 学（細区分：医学）
科目名

単位

開講時期

曜日

時限

210M1601

開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準8115

臨 床 実 習 Ⅱ Ｂ（c l i n i c a lclerkship）

15

第 1 学期

土田正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 6 年

集中

集中

実習

210M16028115

臨床医学講義（集中）7

第 2 学期

土田正則・他 医歯学系（医）127

医学部医学科 6 年

集中

集中

講義

210M5001

8023

人体の構造と機能Ⅰ

2

第 1・2
ターム

目黒

玲子

医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 1 年

月

2

講義

2

第 3・4
ターム

小山

諭・他

医歯学系（医学部保健） 180 医学部保健学科 1 年

月

5

講義

2

第 3・4
ターム

佐藤

英世

医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 1 年

月

3

講義

2

第 3・4
ターム

目黒

玲子

医学部保 健学 科 2 年〜 4
医歯学系（医学部保健） 160
年

水

5

講義

2

第 3・4
ターム

髙橋

直也

医歯学系（医学部保健） 100 医学部保健学科 1 年

火

4

講義

2

第 1・2
ターム

関

奈緒・他

医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 2 年

火

1

講義

2

第 3・4
ターム

佐藤

医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 2 年

疾病の原因と成り立ち（看護） 2

第 1・2
ターム

疾病の原因と成り立ち（放射） 2

第 1・2
ターム

近藤

疾病の予防と治療

2

第 3・4
ターム

2

第 1・2
ターム

2

第 1・2
ターム

210M5002
210M5003
210M5004
210M5005
210M5006
210M5007
210M5008
210M5009
210M5011
210M5015
210M5016

80
80
80
81
82
82
80
80
81
80
56

23
57

03
03
03
23
03
23
23
23
03
03

人体の構造と機能Ⅱ
遺伝と分子生物学
人体発生学
医療と画像技術
環境と健康
生活習慣と健康

性の科学
人間工学論

代表教員

英世

代表教員の所属

定員

主聴講対象学部等

授業形態

木

1

講義

医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻2年

金

1
2

講義

達也

医歯学系（医学部保健） 40

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

金

2

講義

小山

諭・他

医歯学系（医学部保健） 180 医学部保健学科 2 年

木

2

講義

有森

直子・他 医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 3 年

火

5

講義

飯島

淳彦

月

4

講義

小山

諭

自然科学系（工学部） 150

医学部保健学科 1 年

210M5017

82

03

医学と医療の歴史

2

第 3・4
ターム

宮坂

道夫・他 医歯学系（医学部保健） 150 医学部保健学科 1 年

水

4

講義

210M5018

85

03

ケアの基本理念と実際

2

第 3・4
ターム

内山
他

美枝子・ 医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 1 年

水

4

講義

210M5019

82

03

医療の倫理

2

第 1・2
ターム

宮坂

道夫・他 医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 2 年

月

1

講義

210M5020

82

03

医療と法

2

第 1・2
ターム

高塚

尚和・他 医歯学系（院医歯（医）） 100 医学部保健学科 2 年

木

5

講義

210M5024

82

03

医療統計学

2

第 3・4
ターム

関

医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 2 年

金

2

講義

210M5029

82

13

保健学総合

2

第 3・4
ターム

小山

諭・他

医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 1 年

金

5

講義

210M5030

77

15

保健学の理論と技法

2

第 3・4
ターム

小山

諭

医歯学系（医学部保健）6

医学 部 保 健 学 科（留 学 生
のみ）

集中

集中

演習

210M5031

77

15

保健学課題研究

6

第 3・4
ターム

小山

諭

医歯学系（医学部保健）6

医学 部 保 健 学 科（留 学 生
のみ）

集中

集中

演習

211M5010

80

23

疾病の原因と成り立ち（検査） 2玲子

医歯学系（医学部保健） 40

医学部保健学科検査技術
科学専攻 2 年

水
金

1
2

講義

奈緒

第 1 ターム 目黒

211M5025

81

04

救急救護法

1

第 1 ターム 小山

諭

医歯学系（医学部保健） 180 医学部保健学科 3 ， 4 年

月

1

講義

212M5021

86

03

医療と福祉

1

第 2 ターム 中村

勝・他

医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 2 年

水

1

講義

213M5023

8103

医療ボランティア論1

井第 3 ターム 坂他

さゆり・ 医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 2 年

水

1

講義

213M5026

82

03

国際保健医療学1

第 3 ターム 齋藤

あや・他 医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 4 年

水

1

講義

213M502782

03

国際医療情報科学

1

第 3 ターム 関

水

2

講義

211M5101

85

24

看護学原論

1

第 1 ターム 内山他

212M5102
212M5103
211M5104
213M5105
213M5106
212M5107
212M5108
214M5109

212M5111

214M5114
212M5115
213M5116
214M5117

85
85
85
85
85
85
85
85
85
85
85
85
85

24
24
24
24
24
24
24
24
24
15
14
24
14
14

援助的人間関係論
生活援助論
発達段階別対象論
栄養学Ⅰ
看護過程展開技術演習Ⅰ
生活援助技術演習
診療援助技術演習
フィジカルアセスメント演習
基礎看護学実習Ⅰ
基礎看護学実習Ⅱ
看護療法特論
補完・代替療法
看護療法演習
看護倫理学
ケアとナラティヴ

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2

医学部保健学科看護学専
攻1年

金

3

講義

医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻1年

金

3

講義

医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻1年

金

4

講義

第 1 ターム 横野 知江・他 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻2年

木

4

講義

第 3 ターム 齋藤 あや・他 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻1年

木

3

講義

医歯学系（医学部保健） 100 医学部保健学科看護学専
攻2年

火

5

講義

第 2 ターム 坂上 百重・他 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻2年

木

1，2

演習

第 2 ターム 横野 知江・他 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻2年

水

3，4

演習

第 4 ターム 柏 美智・他

医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻2年

金

3，4

演習

第 3 ターム 齋藤 あや・他 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻2年

金

3，4

演習

第 2 ターム 横野 知江・他 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専 臨地実習 臨地実習
攻1年

実習

あや・他 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専 臨地実習 臨地実習
攻2年

実習

第 2 ターム 内山 美枝子
第 2 ターム 柏 美智・他

第 3 ターム 小山 諭・他

第 4 ターム 齋藤

1

第 3 ターム 坂上

百重・他 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻4年

火

3

講義

1

第 4 ターム 内山他

美枝子・ 医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻2年

木

3

講義

医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻3年

火

3，4

演習

医歯学系（医学部保健） 90

医学部保健学科看護学専
攻4年

木

2

講義

第 4 ターム 宮坂 道夫・他 医歯学系（医学部保健） 80

医学部保健学科看護学専
攻2年

月

2

講義

1
1
1

第 2 ターム 柏 美智・他
第 3 ターム 坂上 百重

−127−
522

学

213M5113

85

24

看護ケア論

医歯学系（医学部保健） 90

歯214M5112

85

24

美枝子・

医歯学系（医学部保健） 160 医学部保健学科 4 年

医213M511085奈緒

医 歯 学（細区分：医学）開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
212M5323
210M5324
210M5325
210M5326
210M5327
210M5328
212M5329
210M5330
210M5331
211M5332
212M5333
210M5334
212M5335
210M5336
214M5337
210M5338
210M5339
210M5340
212M5341
210M5342
210M5343
211M5344
210M5345
213M5346
213M5347
214M5348
210M5349
210M5350
210M5351
211M5352
210M5353
210M5354
210M5355
210M5356
210M5357
210M5358

医210M5359

歯210M5360

87
87
87
87
87
87
81
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
87
81
81
77

05
24
24
24
24
24
24
24
24
24
24
14
24
14
24
24
24
24
14
24
24
24
24
24
14
14
24
24
24
05
24
24
24
24
14
14
24
15

科目名
放射性廃棄物処理法
放射線機器工学Ⅰ
放射線機器工学Ⅱ
放射線機器工学実験Ⅰ
放射線機器工学実験Ⅱ
医用機器工学及び演習
基礎放射線医学
画像解剖学演習
画像解剖学実習
画像医学Ⅰ
画像医学Ⅱ
画像医学演習放射線写真学
放射線写真学実験
放射線撮影技術学Ⅰ
放射線撮影技術学Ⅱ
放射線撮影技術学演習
磁気共鳴画像技術学演習
超音波技術学
放射線撮影技術学実習
医用画像工学
医用画像処理工学
医用画像工学実験
医療情報学
医用画像処理工学演習
医用情報システム概論
核医学検査技術学Ⅰ
核医学検査技術学Ⅱ
核医学検査技術学Ⅲ
核医学特論
核医学検査技術学実習
放射線治療技術学Ⅰ
放射線治療技術学Ⅱ
放射線治療技術学Ⅲ
放射線治療学演習
放射線治療計画法演習
放射線治療技術学実習
卒業研究

単位

開講時期

代表教員

2

第 2 ターム 近藤 達也

2

第 3・4
ターム

2

第 1・2
ターム

1

第 1・2
ターム

1

第 3・4
ターム

1

第 1・2
ターム

大久保

真樹

大久保
成田

真樹

啓廣

宇都宮
大久保

悟
真樹

1

第 2 ターム 笹本 龍太

1

第 1・2
ターム

1

第 1・2
ターム

1

髙橋
髙橋

第 2 ターム 髙橋

1

第 3・4
ターム

直也
直也

髙橋

1

第 2 ターム 成田

1

第 3・4
ターム

直也
啓廣

山崎 芳裕

1

第 4 ターム 山崎

2

第 1・2
ターム

1

第 3・4
ターム

1

第 3・4
ターム

山崎
成田

芳裕
芳裕
啓廣

大久保

1

第 2 ターム 髙橋

4

第 1・2
ターム

2

第 3・4
ターム

成田
李

1

第 1 ターム 李

1

第 1・2
ターム

1

直也

第 1 ターム 髙橋

1

1

直也

李

第 3 ターム 李
第 3 ターム 李

1

第 4 ターム 李

2

第 3・4
ターム

2

第 1・2
ターム

2

第 3・4
ターム

真樹
直也

啓廣

鎔範
鎔範
鎔範
鎔範
鎔範
鎔範

山崎
山崎
成田

芳裕
芳裕
啓廣

学

1

第 1 ターム 山崎

3

第 1・2
ターム

2

第 3・4
ターム

2

第 1・2
ターム

2

第 3・4
ターム

1

第 3・4
ターム

1

第 1・2
ターム

2

第 1・2
ターム

4

第 3・4
ターム

李

早川 岳英
成田 啓廣

山崎

芳裕
芳裕

笹本 龍太
早川

岳英

笹本 龍太
早川

岳英

笹本 龍太
笹本 龍太
鎔範

主聴講対象学部等

曜日

時限

授業形態

医歯学系（医学部保健） 45

代表教員の所属

定員

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 4 年

集中

集中

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

火

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

金

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

木

3，4

実験

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

木

3，4

実験

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

月

2

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 1 年

火

5

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

火

2

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
臨地実習 臨地実習
術科学専攻 4 年

実習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

木

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

木

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

木

2

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

水

3

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

水

3，4

実験

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

月

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

水

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

水

2

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

金

3

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 4 年

金

3

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技 臨地実習 臨地実習
術科学専攻 4 年

実習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

火

3

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

火

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

水

3，4

実験

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

水

3

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

水

4，5

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

水

3

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

水

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

火

3

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

金

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 4 年

金

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技 臨地実習 臨地実習
術科学専攻 4 年

実習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 2 年

金

1

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

金

1

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

月

2

講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 3 年

木

1

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 4 年

金

4

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技 臨地実習 臨地実習
術科学専攻 4 年

実習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 4 年

演習

集中

集中

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 4 年

金

4

演習

悟

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科放射線 技
術科学専攻 1 年

火

5

講義

玲子

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 2 年

水

2

講義

1

第 2 ターム 池主 雅臣

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 2 年

水

2

講義

1

第 2 ターム 目黒

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 2 年

水

3，4，
5

実習

210M5361

87

14

放射線科学セミナー

2

第 3・4
ターム

213M53628704

医用放射線技術の歴史

1

第 3 ターム 宇都宮

211M550180

24

人体機能構造学Ⅰ

1

第 1 ターム 目黒

212M55028024

人体機能構造学Ⅱ

212M550380

24

人体構造学実習

玲子

−130−
523

医 歯 学（細区分：医学）開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
214M5551
210M5552
211M5553
214M5554
211M5555
212M5556
210M5557
210M5558
214M5559
213M5560

80
80
80
80
80
82
80
77
81
87

24
24
24
24
24
24
14
15
14
24

科目名
免疫検査学演習
免疫検査科学
免疫検査科学実習
臓器移植検査科学
臨床検査管理概論
医療制度概論
臨床検査実習卒業研究
医療安全管理学病態化学分析学Ⅱ

単位

開講時期

代表教員

1

第 4 ターム 富山

2

第 1・2
ターム

1
1
1
1
8
4
1
1

富山

第 1 ターム 富山
第 4 ターム 富山
第 1 ターム 須貝

智香子
智香子
智香子
智香子
美佳

第 2 ターム 渡邉 香奈子
通年
通年

目黒
目黒

第 4 ターム 佐藤
第 3 ターム 佐藤

玲子
玲子
拓一
拓一

代表教員の所属

定員

曜日

時限

授業形態

医学部保健学科検査技術
科学専攻 3 年

木

3，4

演習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 3 年

金2講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 3 年

木

3，4，
5

実習

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 3 年

木2講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 2 年

金1講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 4 年

水5講義

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
臨地実習 臨地実習
科学専攻 4 年

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 4 年

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 3 年

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 2 年

医歯学系（医学部保健） 45

医学部保健学科検査技術
科学専攻 3 年月

5講義

医歯学系（医保）50

歯学部（歯学科） 4 年

金

1

講義

集中

実習

集中

演習

月

3，4

講義・実
習

金

3

講義

213M5561

80

24

分析系検査管理論

1

第 4 ターム 佐藤

210DS424

92

13

医療倫理

1

第 1 学期

宮坂 道夫

210DS425

81

13

医科学Ⅰ

2

第 1 学期歯学部学務委員 医歯学系（歯）会50

歯学部（歯学科） 4 年

不定期

不定期

講義

第 2 学期歯学部学務委員 医歯学系（歯）会50

歯学部（歯学科） 4 年

不定期

不定期

講義

月

2

210DS426

81

13

医科学Ⅱ

2

拓一

主聴講対象学部等

医歯学系（医学部保健） 45

医歯210DA212

86

14

社会調査法

2

第 1 学期

葭原 明弘・他 医歯学系（歯）20

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学科） 2 年210DA301

8613

社会福祉原論Ⅰ

2

第 1 学期

高橋英樹・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 集中（水 1 ・ 2 ，木科） 3 年
1 ・ 2 ，金 3 ・ 4 ）講義

210DA3128614

障害者福祉論Ⅰ

2

第 2 学期

黒川 孝一・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学科） 3 年

火 3 ・ 4 ，木 3 ・4 ，金 3 ・ 4

演習

210DA3058614

児童福祉論Ⅰ2

第 1 学期

米澤 大輔・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 木 1 ・ 2 ，金 3 ・ 4科） 3 年

演習

210DA303

86

14

社会保障論

2

第 1 学期

大内章嗣・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 水 3 ・ 4 ，金 3 ・ 4科） 3 年

演習

210DA304

86

14

公的扶助論

2

第 1 学期

大内章嗣・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 水 3 ・ 4 ，金 3 ・ 4科） 3 年

演習

210DA306

8614

社会福祉援助技術論Ⅰ

2

第 1 学期

米澤 大輔・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 木 1 ・ 2 ，金 3 ・ 4科） 3 年

演習

210DA313

86

14

社会福祉援助技術論Ⅱ

2

第 2 学期

黒川

26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学科） 3 年

火 3 ・ 4 ，木 3 ・4 ，金 3 ・ 4

演習

210DA318

86

14

地域福祉論

2

第 1 学期

中村 健・他

医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学科） 3 年

水 1 ・ 2 ，水 5

講義

210DA3148614

高齢者福祉論Ⅰ

4

第 2 学期

高橋英樹・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学科） 3 年

火 3 ・ 4 ，木 3 ・4 ，金 3 ・ 4

演習

210DA3198614

権利擁護と成年後見

1

第 2 学期

大内 章嗣・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学科） 3 年

水 1・2

講義

210DA3158614

社会福祉援助技術演習Ⅰ

4

第 2 学期

高橋英樹・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学科） 3 年

火 3 ・ 4 ，木 3 ・4 ，金 3 ・ 4

演習

210DA302

86

14

社会福祉現場実習指導Ⅰ

2

第 1 学期

高橋英樹・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 水 1 ・ 2 ，木 1 ・ 2科） 3 年

実習

210DA410

86

14

社会福祉原論Ⅱ2通年黒川孝一・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 金 1 ・ 2（不定期）科） 4 年

演習

210DA4128614

障害者福祉論Ⅱ2通年黒川孝一・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 金 1 ・ 2（不定期）科） 4 年

演習

210DA413

8614

児童福祉論Ⅱ

2通年

黒川 孝一・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 金 1 ・ 2（不定期）科） 4 年

演習

210DA40886

14

社会福祉行政

1

通年

中村

健・他

医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 金 1 ・ 2（不定期）科） 4 年

講義

210DA409

86

14

社会福祉経営

1

通年

中村

健・他

医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 金 3 ・ 4（不定期）科） 4 年

講義

210DA4048614

社会福祉援助技術演習Ⅱ

1

通年

高橋

英樹・他 医歯学系（歯）26

金 5（福祉現場実習
歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 の実施に合わせて班科） 4 年
別に開講），金 1 ・ 2（不定期）演習

210DA405

86

14

社会福祉現場実習指導Ⅱ

1

通年

高橋

英樹・他 医歯学系（歯）26

金 5（福祉現場実習
歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 の実施に合わせて班科） 4 年
別に開講），金 3 ・
4（不定期）

実習

210DA403

86

14

社会福祉現場実習

4

通年

高橋

英樹・他 医歯学系（歯）26

原則として 4 週間の
歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 学外施設実習（※時科） 4 年期は学生・実習先によって異なる）

実習

210DA4118614

高齢者福祉論Ⅱ2通年黒川孝一・他 医歯学系（歯）26

歯 学 部（口 腔 生命 福 祉 学 金 1 ・ 2（不定期）科） 4 年

演習孝一・他 医歯学系（歯）

学

−132−
524

演習

医 歯 学（細区分：歯学）
開講番号 分野 1 分野 2 分野 3 水準
211G8008

90

03

科目名
｢食べる｣

単位
2

開講時期

代表教員

第 1 ターム 早﨑

代表教員の所属

治明・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

曜日

時限

火

3，4

講義

3，4

講義・演
習

月

授業形態

92

13

PBL入門

1

第 2 ターム 小野

212G8010

86

03

健康福祉学入門

2

第 2 ターム 黒川 孝一・他 医歯学系（歯）100 全学部

水

1，2

講義

213G85087503

新潟発福祉学2

第 3 ターム 米澤 大輔・他 医歯学系（歯）100 全学部

水

3，4

講義

210G8509

90

03

顔

2

第3，4
ターム

丹原 惇・他

150 全学部

金2

講義210DS10191

13

早期臨床実習Ⅰ

1

第 1 学期

藤井規孝・他 医歯学系（歯）40

歯学部（歯学科） 1 年

金

1・2

実習

210DS201

57

14

バイオメディカルサイエンス

1

第 1 学期

笹岡

俊邦・他 脳研究所

50

歯学部（歯学科） 2 年

火

3

講義

医歯学系（歯）50

主聴講対象学部等
全学部

212G8009

86

和宏・他 医歯学系（歯）定員210DS202

90

14

医療統計学

2

第 1 学期

葭原 明弘・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

月

2

講義

210DS203

90

14

微生物学Ⅰ

2

第 1 学期

寺尾豊・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

木

3・4

講義

210DS204

90

14

微生物学Ⅱ

2

第 2 学期

寺尾 豊・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

木

3・4

講義

210DS2059014

歯科理工学Ⅰ1

第 1 学期

泉

健次・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

月

3

講義

210DS2069014

歯科理工学Ⅱ1

第 1 学期

泉

健次・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

月

4

講義

210DS207

90

14

生体理工学

1

第 2 学期

泉

健次・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

月

3・4

講義

210DS2089014

人体解剖学Ⅰ2

第 1 学期

大島

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

水

3・4

講義

210DS209

90

14

人体発生学

1

第 1 学期

大峡 淳・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

火

3

講義

210DS210

90

14

組織学総論

1

第 2 学期

大峡 淳・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

火・水

1・2

講義

210DS211

90

14

生理学Ⅰ

2

第 1 学期山村健介・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

木

1・2

講義
講義

勇人・他

210DS212

90

14

生理学Ⅱ

2

第 2 学期山村健介・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

水3・4

210DS215

90

14

生化学実習

1

第 1 学期

照沼 美穂・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

金

3・4

実習

210DS216

90

14

基礎生化学

2

第 1 学期

照沼 美穂・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

水

1・2

講義

210DS217

90

14

薬理学

2

第 2 学期

佐伯他

50

歯学部（歯学科） 2 年

木

1・2

講義

3・4 ／
1・2

講義
演習

210DS21891

14

放射線学総論1

万騎男・ 医歯学系（歯）第 2 学期

林 孝文・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

月／水

万騎男・ 医歯学系（歯）210DS2209014

歯学研究演習2

第 2 学期

佐伯他

50

歯学部（歯学科） 2 年

金

1・2

210DS22191

14

地域歯科保健実習

1

第 2 学期

葭原 明弘・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

火

3・4

実習

210DS22292

14

国際歯科保健医療学入門

2

第 2 学期

石田 陽子・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 2 年

金

1・2

講義

210DS30191

13

早期臨床実習Ⅱ2

第 1 学期

藤井規孝・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

水

1・2

実習

210DS3029014

人体解剖学Ⅱ1

第 1 学期

依田 浩子・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

火・木

3〜5

講義

210DS30390

14

人体解剖学実習3

第 1 学期

大島勇人・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

火・木

3〜5

実習

210DS304

90

14

組織学各論

1

第 1 学期

大峡

淳・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

金

3・4

講義

210DS3059014

口腔組織発生学

1

第 1 学期

大峡 淳・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

火

1・2

講義

210DS306

90

14

口腔生理学

1

第 1 学期山村健介・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

金

1・2

講義

210DS307

90

14

口腔生化学

1

第 1 学期

照沼 美穂・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

火・金

1・2

講義

万騎男・ 医歯学系（歯）210DS308

90

14

歯科薬理学

2

第 1 学期

佐伯他

50

歯学部（歯学科） 3 年

木

1・2

講義

210DS309

90

14

病理学総論

2

第 2 学期

田沼順一・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

金

3･4

講義

210DS310

90

14

歯の形態学

2

第 2 学期

魚島勝美・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

木

3〜5

講義

210DS311

91

14

齲蝕学

2

第 2 学期野杁他

由一郎・ 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

金

1・2

講義

第 2 学期野杁他

由一郎・ 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

月

3・4

講義

由一郎・ 医歯学系（歯）実習210DS312

91

14

保存修復学

1

210DS313

91

14

保存修復学実習1

第 2 学期野杁
他

50

歯学部（歯学科） 3 年月

1〜4

210DS314

91

14

歯冠修復学

3

第 2 学期

魚島勝美・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

火

1〜5

実習

210DS315

91

14

衛生学

1

第 2 学期

小川 祐司・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

木

1

講義

210DS316

90

14

生体材料学

1

第 2 学期

泉 健次・他

医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

水

3・4

講義

210DS3179114

顎口腔機能学1

第 2 学期

小野 高裕・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

木

2

講義

210DS31990

14

人体のしくみ2

第 2 学期

山村 健介・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 3 年

水

1・2

演習

210DS401

91

14

予防歯科学

1

第 1 学期

小川 祐司・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

木

3・4

講義

210DS4029114

予防歯科学実習1

第 1 学期

小川 祐司・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

木

3・4

実習

第 1 学期

多部田
他

康一・ 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

金

3・4

講義

康一・ 医歯学系（歯）210DS403

91

14

歯周病学

2

歯周病学実習1

第 2 学期50

歯学部（歯学科） 4 年

水

3・4

実習

14

欠損補綴学Ⅰ2

第 1 学期

小野 高裕・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

水

2〜4

実習

210DS4069114

欠損補綴学Ⅱ1

第 2 学期

魚島勝美・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

月

2〜5

実習

210DS4079114

欠損補綴学Ⅲ

1

第 2 学期

小野 高裕・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

月

2〜5

実習

210DS408

91

14

有床義歯学

1

第 1 学期

小野 高裕・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

木

2

講義

210DS4099114

口腔外科学Ⅰ1

第 1 学期小林

正治・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

木（前半）
水（後半）

1

講義

210DS4109114

口腔外科学Ⅱ1

第 2 学期

小林 正治・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

火

1

講義

210DS411

90

14

口腔病理学

3

第 1 学期

田沼順一・他 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

月

2〜4

実習

210DS412

91

14

歯内療法学

1

第 2 学期野杁他

由一郎・ 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

木

4・5

講義

210DS4139114

歯内療法学実習1

第 2 学期野杁他

由一郎・ 医歯学系（歯）50

歯学部（歯学科） 4 年

木

4・5

実習

210DS414

91

14

歯科矯正学

1

第 2 学期

竹山 雅規・他 医歯学総合病院（歯） 50

歯学部（歯学科） 4 年

金

3・4

実習

210DS415

91

14

成長発育学

2

第 1 学期

齋藤 功・他

歯学部（歯学科） 4 年

金

2・3

講義

−133−
525

医歯学系（歯）

50

学

14

91

歯

91

210DS405

医210DS404

多部田他

新潟大学の取組概要

数理・データサイエンス・AI教育（応用基礎レベル）

新潟大学の数理・データサイエンス・AI教育プログラム
実践

データサイエンス

データサイエンスリテラシー

修了要件：入門、数学・統計、情報概論、情報処理演習・プログラミング
基礎の各科目群から２単位以上、計12単位修得
その他：数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）に令和４年度申請
データサイエンス・ベーシックプログラム

修了要件：データサイエンス総論I,II両科目（計2単位）単位修得
その他：数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度
入門（リテラシーレベル）に令和３年度認定••

教育コンテンツ、e-Learningシステムの新潟県内大学への波及
本申請プログラム構成科目による単位互換

全学部生履修可能

修了要件：入門、数学、統計、情報概論、情報処理演習、プログラミング
基礎、プログラミング応用の各科目群から２単位以上、 情報セキュリ
ティ科目群から１単位以上、インターンシップ８単位、外部発表２単位、計24単位修得

申請プログラムの点検・評価担当部署：
大学における情報活用及び数理・データサイエンス
教育に関する検討ワーキング・グループ
構成員：各学部1名（全10学部、10名）を含む14名
作業内容：授業評価アンケート、履修状況などから本申請プログラムの教育内容について点検・評価を実施
情報共有

申請プログラムの改善・支援
担当部署：数理・データサイエンス部門
構成員：9名作業内容：• ビッグデータアクティベーション研究センターと協力し、本申請プログラムを含めた本学における数理・データサイエンス教育の開発、改善及び支援• e-Learningシステムの運用• 他大学への数理・データサイエンス教育の波及

新潟県データサイエンス人材育成協議会 （令和3年2月発足）
構成員：県内大学教職員27名（16大学）、県内高等専門学校教職員1名（１校）、県内企業5名（3社）、新潟県庁1名
526

新潟大学の数理・データサイエンス教育取組体制

6大学コンソーシアム

本学ビッグデータアクティベーション研究センター

コモンリテラシーセンター

数理・データサイエンス部門

言語教育部門●●アカデミックライティング部門

教育基盤整備数理・データサイエンス教育プログラムの開発

主専攻プログラムにあわせた
数理・データサイエンス教育の実施

新潟大学
38主専攻プログラム

新潟県データサイエンス人材育成協議会 （令和3年2月発足）
構成員：新潟県内大学教職員27名（16大学）、
新潟県内企業5名（3社）、新潟県庁1名
527

新潟大学における数理・データサイエンス導入科目必修化の取組
令和２年度

経済科学部がデータサイエンス総論Iを必修化

令和３年度

•
•

理、工、農、歯学部がデータサイエンス総論Iを必修化
創生学部が学部専門科目（必修）としてデータサイエンス導入科目を開設

令和４年度

•
•
•

法、医学部保健学科がデータサイエンス総論Iを必修化
教育学部、医学部医学科がデータサイエンス総論I,IIを必修化
人文学部がデータサイエンス総論I,データサイエンス基礎演習を選択必修化

データサイエンス総論I,IIは数理・データ
サイエンス・AI教育
プログラム認定制度（リテラシーレベル）に認定された本学教
育プログラムの構成科目

令和４年度より本学１年生全員（約2000名）がデータサイエンス導入科目を履修

新潟大学における数理・データサイエンス教育波及の取組
他大学における数理・データサイエンス教育への取組について情報を共有するため、FDを開催

数理・データサイエンス教育に関するFDを開催（右図参照）
令和元年12月18日

学内・学外大学、及び一般企業等から110名が参加

令和3年2月3日

学内・学外大学、及び一般企業等から82名が参加

令和4年3月8日

学内・学外大学、及び一般企業等から58名が参加
528