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】
様式１
大学等名プログラム名千葉大学
数理・データサイエンス・AI応用基礎プログラム

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 申請単位③ 教育プログラムの修了要件 学部・学科によって、修了要件は相違しない② 対象となる学部・学科名称④ 修了要件
数理・データサイエンス・AI応用基礎プログラムの修了要件は、以下の授業科目から、合計10単位を修得することとしている。
数理・データサイエンス科目（基礎） 情報リテラシー ２単位 必修
数理・データサイエンス科目（展開） データサイエンスB １単位 必修
数理・データサイエンス科目（展開） データサイエンスC、データサイエンスD、中級データサイエンス、野球観戦に活きるデータ科学、人文科学研究のための多言語処理と情報検索、Rによるアンケート調査の集計、応用データ処理技術から選択して１単位
共通専門基礎科目（数学・統計学） 微積分学A、微積分学B1、微積分学B2 から選択して２単位
共通専門基礎科目（数学・統計学） 線形代数学A、線形代数学B1、線形代数学B2 から選択して２単位
共通専門基礎科目（数学・統計学） 統計学A、統計学B1、統計学B2 から選択して２単位

必要最低単位数10

履修必須の有無 令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑤ 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
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
情報リテラシー2 ○○ ○ ○ 統計学B1
データサイエンスB
1 ○ ○ ○ ○ ○ 統計学B2
微積分学A
微積分学B2
2○
微積分学B1
線形代数学B22○
線形代数学A
2○
線形代数学B1
2
○
統計学A
2
○
⑥ 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
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
情報リテラシー2 ○ ○ ○ ○データサイエンスB
1 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○
統計学A
2
○
統計学B1
2
○
統計学B2
2
○

授業科目

2
2
2
2

授業科目

⑦ 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
単位数 必須
授業科目
情報リテラシー2 ○データサイエンスB
1 ○データサイエンスC
1
データサイエンスD
1
中級データサイエンス1
野球観戦に活きるデータ科学
1
人文科学研究のための多言語処理と情報検索
1
Rによるアンケート調査の集計
1
応用データ処理技術
1⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
微積分学B2
線形代数学B2
統計学B2
応用データ処理技術

選択項目
数学発展
数学発展
数学発展
AI応用基礎単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

○
○
○
○

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

授業科目

授業科目

1

単位数

単位数

選択項目

必須

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】⑨ プログラムを構成する授業の内容
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A」（4回目）、「統計学B1」（4回目）、「統計学B2」（１回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差：「統計学A」（2回目）、「統計学B1」（2回目）、「統計学B2」（１-2回目）、「データサイエンスB」（2回目）
・相関係数、相関関係と因果関係：「統計学A」（３回目）、「統計学B1」（３回目）、「統計学B2」（1回目）、「データサイエンスB」（４回目）
・確率分布、正規分布、独立同一分布：「統計学A」（5-7回目）、「統計学B1」（8-14回目）、「統計学B2」（2-4回目）、「データサイエンスB」（5回目）
・ベクトルと行列：「線形代数学A」（１-2回目）、「線形代数学B1」（１-2回目）、「線形代数学B2」（１回目）
1-6 ・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A」（１-2回目）、「線形代数学B１」（１-2回目）、「線形代数学B2」（１回目、10回目）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積：「線形代数学A」（１-2回目）、「線形代数学B1」（１-２回目）、「線形代（１）データサイエンスとして、統計学を始め
数学B2」（１回目、6回目）
様々なデータ処理に関・逆行列 ：「線形代数学A」（5-6回目）、「線形代数学B1」（6回目）、「線形代数学B2」（7回目）
する知識である「数学基・多項式関数、指数関数、対数関数：「微積分学A」（2回目、4回目）、「微積分学B1」（2回目）、「微積分学B2」（１回目）
礎（統計数理、線形代・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係：「微積分学A」（2回目、10回目）、「微積分学B1」（3回目、13-14回
数、微分積分）」に加目）、「微積分学B2」（3回目、9回目）
え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリ・１変数関数の微分法、積分法：「微積分学A」（2-12回目）、「微積分学B1」（３-11回目）「微積分学B2」（3回目、9回目）
ズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目 1-7 ・アルゴリズムの表現（フローチャート）：「情報リテラシー」（2-3回目）、「データサイエンスB」（3回目）
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）：「データサイエンスB」（4回目）
指す。

・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）：「情報リテラシー」（4回目）
・構造化データ、非構造化データ： 「情報リテラシー」（4回目）
・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード：「情報リテラシー」(4回目）
2-2
・配列、木構造（ツリー）、グラフ：「データサイエンスB」（4回目）
・画像の符号化、画素（ピクセル）、色の３要素（RGB) 「情報リテラシー(4回目）
・音声の符号化、周波数、標本化、量子化：「情報リテラシー」（4回目）
・文字型、整数型、浮動小数点型：「情報リテラシー」（2-3回目）、「データサイエンスB」（3-4回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算：「情報リテラシー」（2-3回目）、「データサイエンスB:」（3-4回目）
2-7・関数、引数、戻り値：「データサイエンスB」（3-4回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成：「情報リテラシー」（2-3回目）、「データサイエンスB」（3-4回目）
1-1

・データ駆動型社会、Society 5.0： 「情報リテラシー」（2回目）、「データサイエンスB」（１回目）
・データサイエンス活用事例： 「データサイエンスB」（１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B」（2回目、6回目）、「統計学A」（１回目）、「統計学B1」（１回目）
・分析目的の設定： 「データサイエンスB」（6回目）、「統計学A」（１回目）、「統計学B1」（１回目）
・様々なデータ分析手法（回帰、分類、クラスタリングなど）： 「データサイエンスB」（4-7回目）、「統計学A」（2-14回目）、「統計学B1」（2-12回目）、「情報リテラシー」（12-13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B」（2回目、4回目）、 「統計学A」（2-3回目）、「統計学B1」（2回目）、「情報リテラシー」（12-13回目）
・データの収集、加工、分割/統合：「データサイエンスB」（6回目）、 「統計学A」（2-3回目）、「統計学B1」（１回目）
・分析目的に応じた適切な調査（標本調査、標本誤差）：「データサイエンスB」（6回目）、 「統計学A」（2回目、3回目、9回目）、「統計学B1」（3回目、5回目、12回目）
・ＩＣＴ（情報通信技術）の進展、ビッグデータ： 「情報リテラシー」（2回目）、 「データサイエンスＢ」（1回目）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス： 「情報リテラシー」（2回目）、「データサイエンスB」（１回目）
2-1（２）ＡＩの歴史から多岐
・ビッグデータ活用事例： 「情報リテラシー」（2回目）、「データサイエンスB」（１回目）に渡る技術種類や応用
・ソーシャルメディアデータ： 「情報リテラシー」（2回目）
分野、更には研究やビ・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム： 「データサイエンスB」（7-8回目）
ジネスの現場において・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）： 「データサイエンスB」（7-8回目）
実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの 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B」(7-8回目)
一連の流れを知識とし・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B」（１回目、7て習得するＡＩ基礎的な8回目）
ものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械・AI倫理、AIの社会的受容性： 「データサイエンスB」（7-8回目）
学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と 3-2 ・プライバシー保護、個人情報の取り扱い： 「情報リテラシー」（8-10回目）、「データサイエンスB:（8回目）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性：「データサイエンスB」（7-8回目）
展望」から構成される。

・AIに関する原則/ガイドライン：「データサイエンスB」（7-8回目）
・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）：「データサイエンスB」（7-8回目）
・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B」（7-8回目）
3-3
・学習データと検証データ：「データサイエンスB」（7-8回目）
・過学習、バイアス：「データサイエンスB」（7-8回目）
・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B」（7-8回目）
・ニューラルネットワークの原理：「データサイエンスB」（7-8回目）
3-4 ・ディープニューラルネットワーク（DNN)：「データサイエンスB」（7-8回目）、「応用データ処理技術」（4-5回目）
・学習用データと学習済みモデル： 「データサイエンスB」（7-8回目）、「応用データ処理技術」（4-5回目）
・深層強化学習：「データサイエンスB」（7-8回目）
・AIの学習と推論、評価、再学習： 「データサイエンスB」（7-8回目）、「応用データ処理技術」（4-5回目）「応用データ処理技術」（4-5回目）
・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B」（7-8回目）） 「応用データ処理技術」（4-5回目）

3-9 ・AIの開発環境と実行環境：（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
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「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」から構成される。

・プログラミング基礎演習： 「データサイエンスB:」（3-4回目）、「データサイエンスD」（5-6回目）
・データ加工演習：「情報リテラシー」（12-13回目）、「データサイエンスB」（2回目、４回目）、「データサイエンスD」（6回目）
・データ圧縮演習：「データサイエンスC」（6-7回目）
・音データの取得と音響分析・可視化演習：「応用データ処理技術」（2回目）
・言語処理演習：「人文科学研究のための多言語処理と情報検索」（1-8回目）

2

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Ⅱ
エンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」から構成される。

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】
・データ解析演習：「情報リテラシー」（12-13回目）、「データサイエンスB」（6回目）、「中級データサイエンス」（6-8回目）
・機械学習実践：「データサイエンスB」（7-8回目）、「データサイエンスＤ」（7-8回目）
・データ解析実践：「データサイエンスB」（6回目）、「野球観戦に活きるデータ科学」（1-8回目）、「Rによるアンケート調
査の集計」（1-8回目）
・音声データのクラスタリングと音声認識：「応用データ処理技術」（３回目）
・深層学習による画像特徴の抽出と分類：「応用データ処理技術」（4-5回目）
・心理物理データの分析、検定：「応用データ処理技術」（7回目）⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
計算機ネットワークと様々なセンサーを用いて膨大なデータが集約され、利用されるデータ駆動型社会の到来について理解し、このような社会において創造的な活動を行う上で必要になるデータ分析・活用能力を身に付ける。このため、数理・データサイエンス・AIの基礎となる数学・統計学とデータの収集・分析方法、計算機プログラミングの基礎を修得する。この土台の上に、実データを用いたデータ解析演習、機械学習・AIを活用した課題解決型の演習等を行い、実践的なデータ分析・AI活用力を高める。これらを通して、各専門分野において、データサイエンス・AIを活用して社会の問題を解決したり、新しい価値を創造することができる人材を育成する。

3

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】

様式２
千葉大学

大学等名

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４

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生
数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

国際教養学部
文学部
法政経学部
教育学部
理学部
工学部
園芸学部
医学部
薬学部
看護学部

合 計

令和3年度

修了者数

履修者数

男性

女性

合計

男性

女性

合計

90 3607
5
170 700 118
370 1,480 29 18
390 1,560 11
5
200 800 59 50
620 2,600 134 113
190 760 157
117 7075
3
90 4401
180 330
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
10,338 2,317 9,737 273 210

2
3
11
6
9
21
8
2
0
1

0
0
0
0
2
3
5
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
10

0
0
0
0
2
3
2
0
0
0

0
0
0
0
0
0
3
0
0
0

7

3

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

412
760
1,569
1,622
874
2,773
820
718
461
329

63

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修率

女性

7
2%
11
2%
29
2%
11
1%
59
7%
134
5%
15
2%
5
1%
1
0%
1
0%
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0 273
3%

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】

様式３
大学等名 千葉大学

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数

(常勤）

1,320

人 （非常勤）② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 小澤 弘明

1,187

人

78

人

（役職名） 副学長（教育改革）④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャビネット高等教育センター教育改革･IR部データサイエンス教育実施本部（責任者名） 小澤 弘明（役職名） 副学長（教育改革）⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャビネット高等教育センター教育改革･IR部データサイエンス教育実施本部要項⑥ 体制の目的
数理・データサイエンス教育に係る施策の企画・立案・実施及び改善・充実に関する業務を行うことを目的に、学長を長とする教育改革組織である国際未来教育基幹にデータサイエンス教育実
施本部を設置。本組織において、全学的な数理・データサイエンス教育の舵取りを行うとともに、必要に応じ見直しを図るなどのＰＤＣＡサイクルを確立する。

⑦ 具体的な構成員
データサイエンス教育実施本部長
小澤 弘明 （副学長、国際学術研究院 教授）
データサイエンス教育副実施本部長 松元 亮治 （理学研究院 教授）
国際学術研究院 教授
泉 利明
人文科学研究院 教授
竹内 比呂也
社会科学研究院 教授
佐藤 栄作
社会科学研究院 准教授 川久保 友超
理学研究院
教授
加納 博文
理学研究院
教授
井上 玲
理学研究院
教授
内藤 貫太
工学研究院
教授
塩田 茂雄
工学研究院
教授
眞鍋 佳嗣
統合情報センター 教授
今泉 貴史
統合情報センター 教授
全 へい東国際高等研究基幹 准教授 松本 洋介
国際未来教育基幹 准教授 岡田 聡志

5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】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
3%10%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
20%35%50%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）9,737
具体的な計画
千葉大学グローバル人材育成ENGINEプログラムの一環として、令和元年度に全学の一般教養
教育カリキュラムの大幅な改善を行い、その中で、普遍教育科目学術発展科目群数理・データサ
イエンス科目を開設し、令和２年度入学の１年次学生より、数理・データサイエンス科目３単位を必修の卒業要件単位として修得することとした。令和４年度には数理・データサイエンス科目（基礎）は31クラス１学年全員2300名、数理・データサイエンス科目（展開）は18クラス1700名以上が履修可能となっている。令和５年度より、数理・データサイエンス科目（展開）の新規科目の開設を進めている。
共通専門基礎科目（数学・統計学）については、本プログラムの修了要件として微積分学、線形代数学、統計学から、それぞれ１科目選択して修得することとしており、令和４年度には微積分学
は29クラス、線形代数学は29クラス、統計学は14クラスを、全学部の学生を対象に開講している。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
数理・データサイエンス科目（基礎）「情報リテラシー」は、情報技術、情報セキュリティ、情報倫理の課題やその対応を網羅する講義と、データ解析等の演習から構成されており、全学部必修として授業を提供している。数理・データサイエンス科目（展開）は、社会の広い分野とデータサイエンスの関わりについて学ぶ科目群として、共通専門基礎科目（数学・統計学）は、諸科学を学習する
上での共通語である数学の基礎として、微積分学や統計学などについて学ぶ科目群として位置
づけ、全学部の学生を対象に授業を提供している。
数理・データサイエンス科目及び共通専門基礎科目（数学・統計学）は、全学の教員が所属する専門教員集団の教員が担当し、また、全学の数理・データサイエンス教育を推進するデータサイ
エンス教育実施本部において、令和５年度からの新規科目の開設等を計画的に進めている。なお、令和５年度からはデータサイエンス教育実施本部を情報戦略機構データサイエンス部門に移行し、プログラムを改善・進化させるための体制をさらに強化する計画である。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
新入生には、各学部で実施するガイダンスでリーフレットを配付し本プログラムについて周知を行っているほか、全学生を対象に配布している普遍教育履修案内冊子「Guidance」にプログラムの教育目標や修了要件、授業科目等を掲載し、全学的な履修を促進している。
また、大学ホームページにプログラムのページへのリンクを掲載し、プログラム専用ページを通じてプログラムを紹介するとともに、普遍教育の履修ガイダンス動画においてもプログラムを紹介しており、学生が本プログラムの情報を受け取りやすい環境を整備している。

6

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】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制として、履修に関する相談窓口を設け教員への質問などに対応しているほか、大学院学生による分野別学習相談を受け付けており
授業時間外の学習や自主学習のサポートを行っている。加えて、サポートの一環として、千葉大学の学生が誰でも利用可能な約750台の教育用端末、約650台の無線LANアクセスポイント、
データ解析などの用途に利用することが可能な高速演算サーバを設置しており、数理・データサ
イエンス・AI教育に必要な学修環境を整備している。
さらに、令和2年度から全学にGoogle Workspace for Education を導入し、数理・データサイエン
ス・AI分野における学習環境の充実に努めている。また、マイクロソフト社の包括契約により、すべての学生がMicrosoft365を無償で利用できる環境を提供している。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
授業時間内においては、対面授業とメディア授業のいずれの授業形態でも、各教員が当該授業時間内に適宜質疑等を受ける時間を設け対応している。授業時間外においては、各教員がオフィ
スアワーを設け、学生からの質疑等を直接受ける機会を設けるとともに、個々の授業ごとに千葉大学Moodle、Google Classroom等のLMSツールを活用し、いつでも質疑等ができる体制を整えている。

7

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】

様式４
大学等名 千葉大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャビネット高等教育センター教育改革･IR部データサイエンス教育実施本部（責任者名） 小澤 弘明② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 副学長（教育改革）
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
令和2年度より数理・データサイエンス科目（基礎）2単位と数理・データサイエンス科目（展開）1単位を全学必修とし、
令和4年度より、これらに数学・統計学6単位、AI基礎と実践的な演習を含む数理・データサイエンス科目（展開）1単位を加えた数理・データサイエンス・AI応用基礎プログラム（10単位）を開始した。プログラムの履修状況、プログラムを構成する各科目の単位取得状況等をデータサイエンス教育実施本部（令和５年度から情報戦略機構データサイエンス部
門に改組）において分析し、プログラムの構成や授業内容にフィードバックしている。
プログラムの履修・修得状
況プログラムを構成する科目ごとの履修率、単位修得率、成績分布、GPCA（クラスごとのGPA)を全学教育センターで調査し、全学教育センター普遍教育運営部会、科目を運営する数理・データサイエンス科目教員集団及び共通専門基礎科目 数学・統計学専門教員集団において確認し、本教育プログラムの評価・改善に活用している。 GPCAが所定の基準値から外れている授業については、必要に応じて教員及び教員集団に対してその状況の確認を行うこと等により、授業内容・方法の改善につなげている。
学修成果

本教育プログラムを構成する各授業の受講学生に対し、授業評価アンケートを実施しており、各授業の担当者並びに全学教育センター普遍教育運営部会、数理・データサイエンス科目及び共通専門基礎科目（数学・統計学）教員集団において、アンケート結果を通じて学生の理解度を確認し、授業改善につなげている。また、全学教育センターでは、年１回、学生との懇談会（各学部から総計50名程度の学生が参加）を行っており、同懇談会において、授業の状況等について意見を聴取している。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本教育プログラムを構成する各授業の受講学生に対し、授業評価アンケートを実施しており、各授業の担当者並びに全学教育センター普遍教育運営部会において、アンケート結果を通じて学生の理解度を確認し、授業改善につなげている。今後は、授業ごとのアンケートに加え、学年進行により令和７年度の卒業生から、数理・データサイエンス・AI応用基礎プログラムを受講した学生が卒業していくため、卒業時及び卒業後のアンケートにより意見聴取を行うこととしている。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨度

令和2年度から開始したリテラシーレベルの数理・データサイエンス教育プログラムは令和5年にはほぼ全学生が履修する。令和4年度から開始した数理・データサイエンス・AI応用基礎プログラムについては、必修科目である「データサイ
エンスB」の受け入れ可能学生数を増やしつつあり、令和5年度には900名に増える。プログラムの履修方法、教育目
標、教育内容等は、数理・データサイエンス教育プログラムウェブサイトに掲載し、周知している。また、年度初めの普遍教育ガイダンスや各学部の履修ガイダンスにおいても説明を行い、履修率の向上に取り組んでいる。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

8

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】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
文学部、法政経学部、教育学部、工学部、園芸学部・看護学部においては、卒業（修了）生や就職先等の関係者からの意見聴取等を独自に実施しているほか、教育学部、看護学部をはじめとする各学部においては、毎年卒業時に卒業
生アンケートを実施している。また、卒業者の進路先として、多くの数理・データサイエンス・AI関係企業があり、専門性を活かした就職の状況が窺える。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本教育プログラムの実施状況に対する、産業界を始めとする学外評価者による第三者評価では、「データサイエンスやAIなどについて、最低限の知識やスキルを教えることはとても大切だと思いますが、日本全体でそのような科目を教えることができるスタッフが圧倒的に不足している中、優れた教員を確保していくことが課題。」といった意見や、「卒業後の社会人としてのキャリアに結びつけることが重要。」といった意見が挙げられている。これらの意見を踏まえ、令和5年度から、応用基礎レベルを共通の基礎コアとしつつ、人材育成の方向性に応じた複数のコースを設けることとした。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

情報に関する教育の導入部分から、数学・統計学基礎、プログラミング、データの分析・活用、AI基礎までを幅広く取り扱い、具体的な学生生活での利用の場面から、現代社会での様々な場面での活用の実例を提示しながら、実データを用いたデータ活用の実践的な演習を行い、学生の好奇心を刺激する講義内容としている。本学では、応用基礎レベルのプログラムに加え、、さらに、これらの科目を体系的に構成した全学副専攻として、数理データサイエンス教育プログ
ラムを実施している。これを通して、学ぶ楽しさや学ぶことの意義を理解させることに努めている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

本教育プログラムを構成する各授業の受講学生に対し、授業評価アンケートを実施しており、各授業の担当者並びに全学教育センター普遍教育運営部会、科目を運営する数理・データサイエンス科目及び共通専門基礎科目 数学・統計学専門教員集団において、アンケート結果を通じて学生の理解度を確認している。また、定期的に外部評価者による評価を含めた、教育プログラムの実施状況を点検しており、今後も引き続き、教育改善の取り組みを続けることとしている。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業
とすること

9

シラバス詳細

2023/03/31 15:06

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

情報リテラシー(20) / Information Literacy
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １－２ター
ム

前期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

木曜日 (Thu) 5限 : Ｇ１-情報処
理自習室/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

１Ｔ物
講義：物質科学コース
実習：物質科学コース

授業の方法

実習

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当/ Media Class(Online
Course)メディア授業科目（全回メディア授業実施） / Online courses (Fully online)

メディア授業の種類/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for Media
Class

担当教員/ Instructor

岩原

直也

白木

厚司

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G121011020

科目コード / Course Code：G1210110

ナンバリングコード /Numbering Code：GD101

13

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G121011020/ja_JP

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2023/03/31 15:06

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/04/13/ Course Outline Information

概要

現代社会のあらゆる場⾯で情報技術が利⽤されている。情報リテラシーは情報や情報技術を活⽤するための必須の素養であり能⼒である。この授業は⼤学⽣にふさわ
しい情報リテラシーを学ぶ。授業は講義と技能を⾝につけるための実習の両⽅を含む。

目標

講義を通じて次の事項を理解し、重要な⽤語や概念を説明／記述できることを⽬標にする。(a) 情報とコミュニケーション、(b) コンピュータとインターネットの仕組
み、(c) 情報の表現、(d) 情報倫理と情報セキュリティ。また実習では論文・レポー
トの作成、表計算による 数値・文字情報の加工、プレゼンテーションなどの情報活用技能を身 につける。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力/ Knowledge

探求力/ Exploration

技術力

情報力

/ Technique/ Information

〇

〇

〇

批判力

/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観

実践力

/ Ethics/ Practice

〇

〇

社会性

/ Sociability

自然観/ View of Nature

創造性/ Creativity

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality〇

授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇

1. 実習：科目ガイダンス，実習課題の説明
2. 講義：情報とコミュニケーション
3. 講義：コンピュータの仕組み
4. 講義：情報の表現
5. 講義：ネットワークの仕組みとインターネット(1)-ネットワークの構成
6. 講義：ネットワークの仕組みとインターネット(2)-ネットワークの仕組み
7. 講義：ネットワークの仕組みとインターネット(3)-電子メール、WWW
8. 講義：情報倫理とセキュリティ(1)-個人情報保護、知的財産権
9. 講義：情報倫理とセキュリティ(2)-情報セキュリティ対策
10.講義：情報倫理とセキュリティ(3)-セキュリティインシデント
11.実習：レポート，論文の書き方(1)12.実習：情報の整理、加工、分析(1)13.実習：情報の整理、加工、分析(2)14.実習：レポート，論文の書き方(2)15.実習：全体のまとめ

授業外学習

講義の中で課された課題を授業外学習として行う。

キーワード

情報科学、情報⼯学、コミュニケーション、コンピュータ、インターネット、情報システム、情報セキュリティ、情報倫理、個⼈情報/ Self Study/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目％

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G121011020/ja_JP

詳細
14

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試験

0

-

レポート

100

講義に対する課題(50%)および実習に対する課題(50%)
で評価する。

平常点評価

0

-

その他

0

-

フィードバック方法/ Feedback

講義中にMoodleを使った小テストを実施し、回答後に正解を表示する。さらに点数分布をMoodleで公表する。
実習では簡単な課題を宿題として出し、情報の処理や論文の書き方が適切であるかどうかを基準に得点をつける。得点分布をMoodleで公表する。

関連科目/ Related course

履修要件/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

指定の教科書はないが，参考書として「新しい ⼤学情報リテラシー（改訂版）」、
オーム社を推薦する．
第1回（4月14日）は対面での実習です．
密を避けるため，前半と後半に分けて実施します．学籍番号の最後の数字が奇数番
目の方は16：10に，偶数番目の方は17：00に総合校舎1号館3階の情報処理自習室に集合してください．40分で実施し，10分換気します．

備考/ Remarks

統合認証システムのアカウントとGoogle Workspaceのアカウントが書かれた書類を持参すること。また、それらのアカウントの設定に必要なので、携帯電話を持ってくること。
第2回～第10回はMoodleを用いたオンデマンド型のメディア授業です．
Moodleの「情報リテラシー(19)(20)講義用」のコースとなります．
第11回～第15回はMoodleを用いたオンデマンド型のメディア授業です．
Moodleの「情報リテラシー(20)実習用」のコースとなります．
なお，講義，実習の中で，内容の内訳が変更となることもあります．

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/04/14)
主題と位置付け(担当)【実習】科目ガイダンス，実習課題の説明（岩原）

授業・学習方法や内容

アカウント配布と設定，履修登録，千葉大学Moodle，学内無線LAN，Office365/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

対面で実施．学籍番号の最後の数字が奇数番目の方は16：10に，偶数番目の方は17：00に総合校舎1号館3階の情報処理自習室に集合してください．40分で実施
し，10分換気します．
統合認証システムのアカウントとGoogle Workspaceのアカウントが書かれた書類を持参すること。また、それらのアカウントの設定に必要なので、携帯電話を持ってくること。
15

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G121011020/ja_JP

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第2回 (2022/04/21)
主題と位置付け(担当)【講義】情報とコミュニケーション（白木）/ Methods and contents

授業・学習方法や内容

コミュニケーションモデル，ソフトウェア

備考Moodle「情報リテラシー(19)(20)講義用」/ Subjects andinstructor's position/ Notes

第3回 (2022/04/21)
主題と位置付け(担当)【講義】コンピュータの仕組（白木）

授業・学習方法や内容

コンピュータの構成，ハードウェア/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回 (2022/04/28)
主題と位置付け(担当)【講義】情報の表現（白木）

授業・学習方法や内容

情報の表現，アナログ情報のデジタル化/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回 (2022/05/12)
主題と位置付け(担当)【講義】ネットワークの仕組とインターネット(1)（白木）

授業・学習方法や内容

ネットワークの構成/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回 (2022/05/19)
主題と位置付け(担当)【講義】ネットワークの仕組とインターネット(2)（白木）

授業・学習方法や内容

ネットワークの仕組/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回 (2022/05/26)
主題と位置付け(担当)【講義】ネットワークの仕組とインターネット(3)（白木）

授業・学習方法や内容

電子メール，WWW/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回 (2022/06/02)
主題と位置付け(担当)【講義】情報倫理とリテラシー(1)（白木）

授業・学習方法や内容

個人情報保護，知的財産権/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回 (2022/06/16)
16

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主題と位置付け(担当)【講義】情報倫理とリテラシー(2)（白木）

授業・学習方法や内容

情報セキュリティ対策/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回 (2022/06/23)
主題と位置付け(担当)【講義】情報倫理とリテラシー(3)（白木）

授業・学習方法や内容

セキュリティインシデント/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回 (2022/06/30)
主題と位置付け(担当)【実習】レポート，論文の書き方(1)（岩原）

授業・学習方法や内容

Microsoft Wordの使用方法/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回 (2022/07/07)
主題と位置付け(担当)【実習】表計算(1)（岩原）

授業・学習方法や内容

Microsoft Excellの使用方法/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回 (2022/07/14)
主題と位置付け(担当)【実習】表計算(2)（岩原）

授業・学習方法や内容情報の加工/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第14回 (2022/07/21)
主題と位置付け(担当)【実習】レポート，論文の書き方(2)（岩原）

授業・学習方法や内容

レポート作成/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回 (2022/07/28)
主題と位置付け(担当)全体のまとめ（白木）

授業・学習方法や内容

全体のまとめ/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

予備日

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G121011020/ja_JP

17

5/6

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授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name

岩原

直也

白木

厚司

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

教員名/ Instructor name

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

18

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G121011020/ja_JP

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国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

データサイエンスＢ(8) / Data Science B 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

履修年次/ターム

期別/ Students'Year/Term totake the Course/ Semester Offered

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ５ターム

後期後半

1.0

時間数

/ TotalHours

15

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

木曜日 (Thu) 1限 :/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育/ Minor

副専攻

数理データサイエンス

副題

データサイエンス基礎/ Sub Title

受入人数

100

受講対象

全学部
科目等履修生

授業の方法

講義/ Maximum Number ofStudents/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

受講不可

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（全回メディア授業実施） / Online courses (Fully online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
Moodle / Moodle
担当教員/ Instructor

松元亮治

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G122002008

科目コード / Course Code：G1220020

ナンバリングコード /Numbering Code：GD103

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https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122002008/ja_JP

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 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/09/02/ Course Outline Information

概要

数理・データサイエンス・AIが現在進行中の社会の変化に深く寄与していることと、その活用事例について概説した後、データからの情報抽出とグラフによる可視化、データ間の関係を表す共分散、相関係数の算出、最小2乗法による回帰直線など
について学ぶ。プログラミング演習はPython言語を用いて行い、乱数によるモンテ
カルロ法やオープンデータの解析と可視化、機械学習によるクラスタリングなどの課題に取り組む。人工知能研究の歴史と倫理的問題、ニューラルネットワークを用
いた学習とAI技術の社会実装についても扱う。

目標

本講義では、データサイエンスとAIの基礎を講義とプログラミング演習を通じて身に着けることを目的とする。目標は、１．データサイエンスリテラシーを身につける、２．データの平均・分散・相関を理解し、これらの情報を抽出することができる、３．Python言語によるプログラミングの基礎を修得する、4. 実際のデータをPython言語を用いて解析し図示することができる。5. 機械学習によるクラスタリン
グを実践できる。6. 人工知能研究の歴史と倫理的問題について理解する。7. ニュー
ラルネットワークを用いた学習とその応用事例について理解する。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

情報力

批判力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique/ Information/ Critical Thinking

〇

〇

〇

〇

〇

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力

社会性/ Practice/ Sociability

〇

〇

自然観

/ View of Nature

創造性/ Creativity

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents/ Self Study

授業外学習

データからの情報抽出、Python言語による演習課題のレポート提出があります。

キーワード

データサイエンス、Pythonプログラミング/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

0

レポート

100

平常点評価

0

その他

0

詳細

データからの情報抽出、Python言語を用いたプログラミ
ング演習、データ解析等のレポート課題を提示し、期日までに提出してもらう。

20

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フィードバック方法/ Feedback

レポート課題の採点結果を返却する。

関連科目

情報リテラシー、データサイエンスA, データサイエンスC、データサイエンスD/ Related course

履修要件/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

備考/ Remarks

狩野裕・濵田悦生著『データサイエンスの基礎』（講談社）
講義ダイジェストの電子ブック。
https://mds.chiba-u.jp/files/pamphlet/coll/html5.html#page=1
Google Workspace のclassroomを用いたオンデマンド授業として実施します。
【抽選】この科目を含め、数理データサイエンス科目（展開）の全ての科目は抽選により受講者を決めます。全学教育センターからの案内とGuidance2022の該当ページをよく読み、必ず「履修希望クラス申込」を行ってください。抽選の結果、履修できることになったら速やかに「学生ポータル」（シラバス閲覧、履修登録のWebサイト）で履修登録をしてください。これらの手続きを履修登録期間中に行わないと履修できないので注意してください。

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/12/08)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

データサイエンスとその応用
データ駆動型社会の到来について解説し、このような社会でデータサイエンスがどのように活用されているか動画教材等を用いて説明する。

備考/ Notes

第2回 (2022/12/15)
主題と位置付け(担当)データからの情報抽出（１）

授業・学習方法や内容

データの分布や相関を度数分布、散布図等を用いて表現する方法について説明する。
データの平均や分散についても解説する。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回 (2022/12/22)
主題と位置付け(担当)Pythonプログラミングの基礎

授業・学習方法や内容問題を解く手順（アルゴリズム）を流れ図や構造化チャートを用いて表現する方法について説明する。
Python言語を用いて、アルゴリズムを表現する方法について説明した後、プログラ
ムの例を示す。
Google Colaboratory を用いて、Python言語のプログラムを入力、実行する方法を説明する。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回 (2023/01/05)
https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122002008/ja_JP

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シラバス詳細

2023/03/31 15:07

主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

データからの情報抽出（２）
Python言語の数値計算ライブラリ NumPy を用いて1次元配列を扱う方法を説明する。データの並び替えや検索についても扱う。
ふたつの変数の共分散や相関係数を求める方法を説明した後、最小二乗法を用いてデータ間の関係を直線近似する方法を説明する。
Python言語の可視化ライブラリ matplotlib を用いてデータの度数分布表や散布図を作成する演習を行う。

備考/ Notes

第5回 (2023/01/12)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

確率と確率分布
２項分布や正規分布などの確率分布について説明する。
乱数を用いたシミュレーションを行い、結果を図示する演習を行う。

備考/ Notes

第6回 (2023/01/19)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

データ解析演習
Python言語のデータ解析ライブラリ pandas を用いて、公開データを読み込んだり、変数間の関係を図示したりする方法を紹介する。

備考/ Notes

第7回 (2023/01/26)
主題と位置付け(担当)

機械学習の基礎

授業・学習方法や内容

実世界で進む機械学習の応用と発展、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等について説明する。
Python言語の機械学習ライブラリ Scikit-learn を用いてデータを分類（クラスタリ
ング）する演習を行う。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)

AIの基礎と倫理的課題、深層学習の基礎と展望

授業・学習方法や内容

人工知能研究の歴史と倫理的問題について解説した後、ニューラルネットワークを用いた学習方法と深層学習の応用例について説明する。
Python言語の機械学習ライブラリ Scikit-learnを用いて、手書き文字を認識する演習を行う。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名

松元/ Instructor name亮治

連絡先(研究室・内線番
号)
/I

t

t

'

ffi

d

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122002008/ja_JP

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4/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:07/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

23

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122002008/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:07

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

データサイエンスＣ(3) / Data Science C 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

履修年次/ターム

期別/ Students'Year/Term totake the Course/ Semester Offered

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ４ターム

後期前半

1.0

時間数

/ TotalHours

15

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

水曜日 (Wed) 1限 :/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス

副題

情報科学入門/ Minor/ Sub Title

受入人数

120

受講対象

全学部
科目等履修生

授業の方法

講義/ Maximum Number ofStudents/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type履修不可

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（全回メディア授業実施） / Online courses (Fully online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
Moodle / Moodle
担当教員/ Instructor

松元亮治

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G122003003

科目コード / Course Code：G1220030

ナンバリングコード /Numbering Code：GD104

24

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122003003/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:07

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/09/02/ Course Outline Information

概要

数理・データサイエンス・AIが現在進行中の社会変化（第4次産業革命）に深く寄与していることと、その活用事例について概説した後、データサイエンスの基礎となる情報科学の入門的な講義を行う。確率を用いて情報を定量化する方法、情報エントロピー、条件付き確率とベイズの定理、情報の表現と符号化、情報圧縮、公開鍵暗号などについて解説する。実データを用いた情報圧縮の演習も行う。

目標

本講義では、取得したデータからどれだけの情報が得られるかについて考察し、情報を定量化する方法と情報を符号化したり圧縮したりする方法を理解することを目的とする。
到達目標：(1) 数理・データサイエンス・AIがSociety5.0に向けた社会変化に深く寄与していることを理解する。(2) 情報を定量化する方法を説明できる。(3) 情報エ
ントロピーを求めることができる。(4) 通信路を通して伝えることのできる情報の大きさを計算できる。（5）条件付き確率とベイズの定理を理解する。(6) 情報を２進数や符号を用いて表現することができる。(7) ハフマン符号を用いた情報圧縮ができる。(8) 公開鍵暗号について理解する/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

情報力

批判力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique/ Information/ Critical Thinking

〇

〇

〇

〇

〇

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習

情報科学に関連する書籍を読んで講義で扱う内容についての理解を深める。
例：クロード・E.シャノン著 通信の数学的理論（ちくま学芸文庫）
サイモン・シン著、青木薫訳『暗号解読』（新潮文庫）
符号化方法について、授業時間外に行う課題を提示し、レポートを提出してもら
う。

キーワード

情報科学、データサイエンス/ Self Study/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目
試験

％

詳細

40

オンライン方式の理解度確認テストを２回実施する。情報の定量化、情報の表現、符号化等に関する問題を出題
し、正解数により評価する。

25

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122003003/ja_JP

2/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:07

レポート

60

平常点評価

0

その他

0

各回の授業においてレポート課題を提示し、提出期限までに提出してもらう。情報科学の成立、情報エントロピ
ー、情報圧縮等に関する課題を出題し、課題の達成度によって評価する。

フィードバック方法/ Feedback

試験については採点結果と正解が返却される。レポート課題はコメントをつけて返
却する。

関連科目

情報リテラシー、データサイエンスA、データサイエンスB、データサイエンスD/ Related course

履修要件/ Prerequisite

予備知識として必要な数学は高校2年生までに習う範囲。微積分の知識は必要としな
いが、対数について理解していることが望ましい。
なお、「情報科学概論A」を履修済みの学生は履修できません。

教科書

教科書：小沢一雅著『情報理論の基礎』第2版（オーム社）
参考書：情報科学辞典（岩波書店）

備考

Google Workspace のclassroomを用いたオンデマンド授業として実施します。
【抽選】この科目を含め、数理データサイエンス科目（展開）の全ての科目は抽選により受講者を決めます。全学教育センターからの案内とGuidance2022の該当ページをよく読み、必ず「履修希望クラス申込」を行ってください。抽選の結果、履修できることになったら速やかに「学生ポータル」（シラバス閲覧、履修登録のWebサイト）で履修登録をしてください。これらの手続きを履修登録期間中に行わないと履修できないので注意してください。

/ Textbooks/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/10/05)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

情報科学とは
数理・データサイエンス・AIと社会の変化について概説した後、情報科学とはどのような学問かについて解説する。
特に、シャノン、ウィーナー、フォンノイマン、チューリングが果たした役割を説
明する。

備考

/ Notes

第2回 (2022/10/12)
主題と位置付け(担当)

情報とエントロピー

授業・学習方法や内容

情報を定量化する方法について説明し、情報エントロピーの定義を与える/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回 (2022/10/19)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

平均相互情報量

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122003003/ja_JP 26

3/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:07

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

条件付き確率と条件付きエントロピーについて解説し、通信によって伝えることができる情報量を求める。

備考/ Notes

第4回 (2022/10/26)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

ベイズの定理
条件付き確率に関するベイズの定理、事前確率、事後確率について説明し、その応用例を示す。

備考/ Notes

第5回 (2022/11/02)
主題と位置付け(担当)

情報の表現

授業・学習方法や内容

２進数を用いた数値の表現、文字の表現について解説する。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回 (2022/11/09)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

情報圧縮と誤りの検出
シャノン・ファノの符号化方法、ハフマンの符号化方法について解説する。
パリティ検査とハミング符号について解説する。
実データを用いた情報圧縮の演習も行う。

備考/ Notes

第7回 (2022/11/16)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

暗号化
暗号の歴史について説明する。
公開鍵暗号と電子署名について説明する。

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)

情報科学と知能システム

授業・学習方法や内容

AIの基礎について解説した後、機械学習やニューラルネットワークを用いた深層学
習に情報エントロピーがどのように活用されているかについて講義する/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name松元亮治

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

27

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122003003/ja_JP

4/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:07

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

28

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122003003/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:25

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

データサイエンスＤ / Data Science D 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

履修年次/ターム

期別/ Students'Year/Term totake the Course/ Semester Offered

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ５ターム

後期後半

1.0

時間数

/ TotalHours

15

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

水曜日 (Wed) 1限 :/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス

副題

コンピュータサイエンス入門/ Minor/ Sub Title

受入人数

120

受講対象

全学部
科目等履修生

授業の方法

講義/ Maximum Number ofStudents/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type履修不可

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（全回メディア授業実施） / Online courses (Fully online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
Moodle / Moodle
担当教員/ Instructor

松元亮治

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G122004001

科目コード / Course Code：G1220040

ナンバリングコード /Numbering Code：GD105

29

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122004001/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:25

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/09/02/ Course Outline Information

概要

数理・データサイエンス・AIが現在進行中の社会の変化に深く寄与していることと、その活用事例について紹介した後、コンピュータサイエンスの入門的な講義を行う。基本的な論理演算ができる部品を組み合わせることによって、計算や記憶が可能になることを示し、情報を処理する手順（アルゴリズム）をいかに整理し、計算機向きに表現するかを扱う。Python言語を用いたプログラミング演習も行う。講義の後半では人工知能研究の歴史と機械学習の基礎、ニューラルネットワークを用いた深層学習とその応用事例について解説し、量子計算等、計算機の新たな可能性についても述べる。

目標

本講義では、基本的な論理演算ができる部品を組み合わせることによって、「計算」、「記憶」等が可能になることを理解することと、電子計算機の仕組み、情報を処理する手順を図式的に表現する方法や計算機のプログラムとして表現する方法を学ぶことを目的とする。人工知能（AI）についての理解を深めることも目指す。
到達目標：(1) 数理・データサイエンス・AIがSociety5.0に向けた社会の変化に深く寄与していることを理解する。(2) ブール代数と基本論理演算について理解する。
(3) 論理関数の標準形を求めることができる。(4) 簡単な計算回路なら設計できる。
(5)記憶動作を伴う論理回路について理解する。(6) チューリングマシンについて理解する。(7)フォンノイマン型計算機の動作を理解する。(8) 電子計算機の中央処理装置（CPU）の動作を説明できる。(9) 基本的な情報処理手順（アルゴリズム）に基づくプログラムを書くことができる。(10) 機械学習によるクラスタリングのアルゴ
リズムや、深層学習に用いられるニューラルネットワークの基本を理解する。(11)
AIの基礎と倫理的問題について理解する。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

情報力

批判力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique/ Information/ Critical Thinking

〇

〇

〇

〇

〇

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習

論理回路を用いた回路設計、情報処理推進機構が実施する基本情報技術者試験、応用情報技術者試験の問題演習、プログラミング等について授業時間外に行う課題を提示し、レポートを提出してもらう。

キーワード

コンピュータ、アルゴリズム、プログラム、人工知能/ Self Study/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

詳細
30

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122004001/ja_JP

2/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:25

試験40

論理式の簡単化、論理回路、アルゴリズムとプログラム
等についての理解度確認のためのオンライン形式の小テストを行う。

レポート60

各授業回ごとに、授業内容に関するレポート課題を提示
し、期日までにレポートを提出してもらう。

平常点評価

0

その他

0

/ Feedback

理解度確認テストについては採点結果と正解がフィードバックされる。レポートについては採点結果がフィードバックされる。

関連科目

データサイエンスA, データサイエンスB、データサイエンスC

履修要件「情報科学概論B」を履修済みの学生は履修できません。

教科書

教科書：小野厚夫・川口正昭著『情報科学概論』（培風館）
参考書：内田誠一、川崎能典、孝忠大輔、佐久間淳、椎名 洋、中川裕志、樋口知之、丸山 宏著「教養としてのデータサイエンス」（講談社）

備考

Google Workspace のclassroomを用いたオンデマンド授業として実施します。
【抽選】この科目を含め、数理データサイエンス科目（展開）の全ての科目は抽選により受講者を決めます。全学教育センターからの案内とGuidance2022の該当ページをよく読み、必ず「履修希望クラス申込」を行ってください。抽選の結果、履修できることになったら速やかに「学生ポータル」（シラバス閲覧、履修登録のWebサイト）で履修登録をしてください。これらの手続きを履修登録期間中に行わないと履修できないので注意してください。

フィードバック方法/ Related course/ Prerequisite/ Textbooks/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/12/07)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

導入、論理演算
情報通信技術の発達に伴う社会の変化、数理・データサイエンスの概要について説明した後、ブール代数、論理関数の標準形、論理式の簡単化について解説する。

備考/ Notes

第2回 (2022/12/14)
主題と位置付け(担当)

論理素子と論理回路

授業・学習方法や内容

半導体を用いた論理回路、組み合わせ論理回路について説明し、2進数4ケタの加算器を設計する。
記憶を伴う機械について説明し、状態遷移図、記憶回路を扱う。チューリングマシ
ンについても述べる。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回 (2022/12/21)
主題と位置付け(担当)/ S bjtd

電子計算機の仕組み

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122004001/ja_JP

31

3/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:25/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

電子計算機の構成について説明し、モデル計算機 COMET II を例にしてCPUの仕組
みと動作を説明する。
COMET II 計算機用のアセンブラ言語 CASL IIを用いたプログラムを紹介する。

備考/ Notes

第4回 (2022/12/27)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

アルゴリズムとその表現問題を解く手順（アルゴリズム）を流れ図や構造化チャートを用いて表現する方法を説明する。

備考/ Notes

第5回 (2023/01/11)
主題と位置付け(担当)プログラミング言語（１）

授業・学習方法や内容

プログラミング言語の種類、歴史について説明した後、Python 言語の基礎についての講義と演習を行う。
Google Colaboratory の使い方を紹介し、プログラムを入力して実行する方法を説明する。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回 (2023/01/18)
主題と位置付け(担当)プログラミング言語（２）

授業・学習方法や内容

Python言語を用いたプログラミングの基礎について解説した後、Numpyライブラリを紹介し、1次元配列を用いたプログラムの例を示す。
可視化ライブラリ matplotlib を用いたデータ可視化、乱数を用いたシミュレーショ
ンの演習を行う。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回 (2023/01/25)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

オープンデータ解析と機械学習
Python言語のライブラリであるpandasを用いた公開データ解析方法について解説した後、機械学習ライブラリである Scikit-learn を用いたデータ分類（クラスタリン
グ）の演習を行う。

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

人工知能の基礎と計算機の可能性
AI研究の歴史と倫理的問題について講義した後、ニューラルネットワークを用いた学習方法と深層学習の活用事例について講義する。
量子計算についても紹介する。
32

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122004001/ja_JP

4/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:25

備考/ Notes

教員名/ Instructor name松元亮治

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

33

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122004001/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:24

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

中級データサイエンス / Intermediate Data Science 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

履修年次/ターム

期別/ Students'Year/Term totake the Course/ Semester Offered

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ４ターム

後期前半

1.0

時間数

/ TotalHours

15

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

金曜日 (Fri) 1限 :/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

高等学校における数学IIIを習得していること．
微分積分の知識が必要である．

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（全回メディア授業実施） / Online courses (Fully online)

メディア授業の種類

同時双方向型 / Realtime Streaming type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
担当教員/ Instructor

残間忠直

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G122011001

科目コード / Course Code：G1220110

ナンバリングコード /Numbering Code：GD201

34

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122011001/ja_JP

1/4

シラバス詳細

2023/04/07 10:24

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/05/02/ Course Outline Information

概要

データサイエンスの数学的な道具としての確率・統計・検定について講義する．
微分積分を用います．また（簡単な）プログラミングもありますので，いわゆる理系向けですが，平易に説明していきますので安心してください．

目標

学生が確率・統計・検定に関する中級スキルを身につけ，プログラミングを通して機械学習などの例題が理解できるようになる．

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

情報力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique/ Information

〇

〇

〇

〇

批判力

/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity

〇

〇

〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇〇

計画表に記載．
講義後の課題およびプログラミング．

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

0

レポート

60

平常点評価

0

その他

40

フィードバック方法/ Feedback

詳細

講義後に課題を課す．

講義後に課される課題と最終回の課題を基に評価する．

課題を採点する．

関連科目/ Related course

履修要件

高等学校における数学IIIを習得していること．

教科書

教科書は必要とせず，講義資料を各自ダウンロードして受講してください．
参考書：「統計モデルと推測」 ISBN 978-4-06-517802-7/ Prerequisite/ Textbooks

備考/ Remarks

2022年度はオンライン（Google Classroom）でリアルタイム講義（金曜日1限）を
行います．
35

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122011001/ja_JP

2/4

シラバス詳細

2023/04/07 10:24

MoodleにGoogle Classroomのリンクを記載しているので登録してください．

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回
主題と位置付け(担当)

確率・確率密度関数・確率分布（連続・離散）

授業・学習方法や内容

確率・確率密度関数・確率分布（連続・離散）/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回
主題と位置付け(担当)

大数の弱法則・中心極限定理

授業・学習方法や内容

大数の弱法則・中心極限定理/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回
主題と位置付け(担当)

標本・標本平均/分散・不偏平均/分散

授業・学習方法や内容

標本・標本平均/分散・不偏平均/分散/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回
主題と位置付け(担当)

標本共分散・相関授業・学習方法や内容

標本共分散・相関/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回
主題と位置付け(担当)

推定・仮説検定

授業・学習方法や内容推定・仮説検定/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回
主題と位置付け(担当)

データ解析

授業・学習方法や内容

データ解析/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

プログラミング

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122011001/ja_JP

36

3/4

シラバス詳細

2023/04/07 10:24

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

課題演習

備考

/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)プログラミング

授業・学習方法や内容

レポート提出/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name残間忠直

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

37

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122011001/ja_JP

4/4

シラバス詳細

2023/04/07 10:23

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

野球観戦に活きるデータ科学 / Data Science for Watching
Baseball 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

履修年次/ターム

期別/ Students'Year/Term totake the Course/ Semester Offered

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １ターム

前期前半

1.0

時間数

/ TotalHours

15

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

木曜日 (Thu) 1限 :/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

94名以内（詳細は備考参照）

受講対象/ Students for whom
Course is Intended

授業の方法

講義

/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（メディア授業実施が半数を超える） / Online courses (Morethan half classes of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
担当教員/ Instructor

小泉佳右 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G122021001

科目コード / Course Code：G1220210

ナンバリングコード /Numbering Code：GD10638

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122021001/ja_JP

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シラバス詳細

2023/04/07 10:23

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/01/29/ Course Outline Information

概要

基礎的な統計知識を、野球データを利用して実践的に学習することで、統計学への理解をより深めることを目的とする。打率や防御率などの伝統的な指標から、セイバーメトリクスと称される近年生まれた指標も紹介しつつ、それらの有用性を相関分析などで検証すること作業を通して、データの扱い方や各種検定方法を学習する。また、複数の指標を用いて重回帰式を作成して、戦術や戦略面での有効性（未来予測）について考えていく。データ収集方法の学習や、スタジアムで観戦しながら試合予測をする実地調査も実施する。

目標

【目的】
基礎的な統計知識を、野球データを利用して実践的に学習することで、統計学への理解をより深めること。
【達成目標】
1．確率・統計の基本的な知識を理解している。
2．各種の検定を用いて、集計データを比較する手法を学習し、実践的に用いることができる。
3．線形回帰を理解し、相関係数や回帰式の作成をすることができる。
4．野球競技における各種指標の有効性とその意味を理解している。
5．回帰分析や重回帰分析などを利用して、新しいデータ予測に役立てることができる。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

情報力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique/ Information

〇

〇

〇

〇

批判力

/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観/ View of Nature

創造性/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習・高校数学の「データの分析」、「場合の数と確率」、「確率分布」、「統計処理」をよく復習しておく。
・NPB（日本のプロ野球）を中心に話をすることになるので、最新の情報の入手に努めるのが望ましい。

キーワード

確率、統計、検定、予測、野球/ Self Study/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

60

詳細
毎回の小テストを含む。
39

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シラバス詳細

2023/04/07 10:23

レポート

10

平常点評価

30

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

授業後にフォームにて質問を受け付け、次回授業時に回答する。

関連科目/ Related course

履修要件/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

できるだけわかりやすい説明を心がけるが、野球のごく基本的なルールすら知らな
いと、理解が難しいことになるであろう。例えば、アウトって何？、二塁打って何？、どうやったら得点が入る？などのことがわからない人は、履修するべきではない。ランナーの進み方、打率などを理解しているレベルであれば、授業内容も十分理解できると思われる。
教科書
なし。
参考書
こちらから特に推薦するものはなし。
実地学習以外は、オンデマンド形式のメディア授業にて運営する。授業カレンダー
上の受講日を1日目として3日目までに受講すること。
実地学習（野球場での観戦）予定があるため、人数制限（94名以内）を設ける。第1
ターム開始前のクラス分け抽選に必ず申し込むこと。

備考/ Remarks

実地学習として、ZOZOマリンスタジアムでのNPB公式戦観戦を実施する予定である。
日程・・・4・5月の平日ナイトゲームを予定しているが、6・7月の平日ナイトゲー
ムにずれる可能性もある。
※入場料の一部について、受講者負担が生じる可能性がある（2,000円程度を想定、詳細は検討中）。
また、新型コロナウィルス感染拡大の影響でプロ野球興行が催行されない場合ある
いは無観客試合となった場合は、代替として授業開講する予定である。
開講の順番は入れ替わる可能性がある。

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

ガイダンス、データの種類・量的データの分布（正規分布）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

野球の公式記録（チーム）、相関分析と回帰分析
40

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シラバス詳細

2023/04/07 10:23

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

野球の公式記録（個人）、多変量解析-1

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

セイバーメトリクス-1、多変量解析-2

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

セイバーメトリクス-2、仮説検定

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

データ取得方法や分析の実際（データスタジアム（株）による授業教材視聴）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

実地学習（※「備考」参照）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

まとめと試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名小泉/ Instructor name佳右

連絡先(研究室・内線番
号)
/I

t

t

'

ffi

d

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122021001/ja_JP

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4/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:23/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

42

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122021001/ja_JP

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シラバス詳細

2023/04/07 10:22

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

人文科学研究のための多言語処理と情報検索（1） /Introduction to Multilingual Processing andInformation Retrieval for Humanities Studies
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

履修年次/ターム

期別/ Students'Year/Term totake the Course/ Semester Offered

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １ターム

前期前半

1.0

時間数

/ TotalHours

15

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

月曜日 (Mon) 2限 :/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス

副題

latexによる多言語処理入門/ Minor/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

100

受講対象

/ Students for whom
Course is Intended

授業の方法

講義

/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（全回メディア授業実施） / Online courses (Fully online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
Moodle / Moodle
Zoom / Zoom
担当教員/ Instructor

石井正人 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G122031001

科目コード / Course Code：G1220310

ナンバリングコード /Numbering Code：GD107

43

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122031001/ja_JP

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シラバス詳細

2023/04/07 10:22

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/02/18/ Course Outline Information

概要

この授業では、主に人文科学の学生のために：
1）ワードプロセスの概略
2）タイプセッティングの概略
3）スマホや Word による特殊文字・記号の入力
4）Latexによる多言語処理入門について扱います。（今年度は正規表現・資料検索は扱いません）
第2タームで行う、「人文科学研究のための多言語処理と情報検索（2）」と同じ内容です。
Moodleに授業資料と課題をアップし、期限内に課題答案を提出する、という形で進
めます。

目標

この授業では、主に人文科学の学生のために：
1）ワードプロセスの概略
2）タイプセッティングの概略
3）スマホや Word による特殊文字・記号の入力
4）Latexによる多言語処理入門について扱います。（今年度は正規表現・資料検索は扱いません）
第2タームで行う、「人文科学研究のための多言語処理と情報検索（2）」と同じ内容です。
Moodleに授業資料と課題をアップし、期限内に課題答案を提出する、という形で進めます。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力/ Knowledge

探求力/ Exploration

技術力/ Technique

情報力/ Information

批判力/ Critical Thinking〇

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観/ View of Nature

創造性/ Creativity〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇

授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

樹上計画はだいたい次の通りですが、参加者の様子を見て適宜修正します。
１．ワードプロセスと文字コードの概略（イントロダクション）
２．スマホによる特殊文字・記号の入力
３．Wordによる特殊文字・記号の入力
４．Windowsにおける言語設定
５．Latexの基礎
６．Latexによる多言語処理入門（１）７．Latexによる多言語処理入門（２）８．Latesによる多言語処理入門（３）---まとめ
Moodleに８回分の「講義資料（音声付きパワーポイント）」「課題」「自習資料（適宜）」「課題回答・振り返り」をアップします。各自ダウンロードし、自習して、課題答案を期限内にMoodleを通じて（一部メールで）提出して下さい。

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122031001/ja_JP

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シラバス詳細

2023/04/07 10:22

授業外学習

課題の内容は最小限にしてありますが、広く深く調べるようアドバイスしてあります。進んで自分で内容を深め、課題解答に活かして下さい。

キーワード

Latex、多言語処理、正規表現、文字コード/ Self Study/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

0

レポート

50

毎回の課題提出。

平常点評価

50

毎回の質問・感想提出。

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

詳細

課題の解答と解説、毎回の質問・感想への回答をムードル上に公開する。メールによる質問も受け付ける。

関連科目/ Related course

履修要件/ Prerequisite

参考書は以下の通りですが、適宜補足していきます。

教科書/ Textbooks

備考/ Remarks

小林 雄一郎 ：ことばのデータサイエンス（朝倉書店 2019）坂東 慶太 他：インストールいらずのLATEX入門 ―Overleafで手軽に文書作成（東京図書 2019）
奥村 晴彦 他：LaTeX2ε美文書作成入門（技術評論社）ーーーこの書は人文系の人間がLatexを学ぶのに良い教科書で、現在第７版が出ているが、残念なことに第５版以降「多言語処理」が削除されている。
水谷正大：ＬａＴｅＸ超入門 ゼロからはじめる理系の文書作成術 (ブルーバック
ス)（1）と（2）は同じ内容の授業である。

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

latexによる多言語処理入門

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name石井正人

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

45

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122031001/ja_JP

3/4

シラバス詳細

2023/04/07 10:22

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

46

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122031001/ja_JP

4/4

シラバス詳細

2023/04/07 10:22

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

Ｒによるアンケート調査の集計 / Analysis of Questionnaire
Data with R 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ４ターム

後期前半

1.0

時間数

/ TotalHours

15

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

火曜日 (Tue) 1限 : Ｇ１-情報処
理演習室１・２/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

100名以内受講対象/ Students for whom
Course is Intended

授業の方法

講義

/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（全回メディア授業実施） / Online courses (Fully online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
担当教員/ Instructor

岡田聡志

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G122041001

科目コード / Course Code：G1220410

ナンバリングコード /Numbering Code：GD108

47

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122041001/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:22

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/02/16/ Course Outline Information

概要/ Brief Description

本授業では、R（RStudio）を用いて、再現可能性の高いアンケート調査の集計に取り組むことにより、Rに慣れ親しむとともに、Rでの基本的なデータ処理や統計処理について学習します。
より具体的には、大学で行われている学生調査などに代表されるように、分野を問わず利用されることの多いアンケート調査を対象に、Rを用いて集計を行うことで、調査集計についての考え方とともに、特に時間と手間が掛かりやすいデータの前処理（データハンドリング）や、データの可視化、レポート生成の技術について、取扱います。
Rに対する心理的なハードルを下げることも狙いとして実施していければと考えていますので、Rに関心がある人文・社会科学系の学生の履修を歓迎します。
本授業は、動画コンテンツを使用するとともに、教科書を利用しながら、授業という枠組みを活用した演習や情報交換を中心に実施することとします。
動画では全体で躓きやすいポイントを整理しつつ、各自で教科書を読んで、サンプ
ルデータセットを利用して、実際に集計・作図・作表しながら、スキルの獲得を目指していきたいと考えています。
本授業では、Rを用いてアンケート調査集計を実際にやってみることで、それに付随するスキルの獲得とともに、調査集計についての考え方を身につけることを目的と
します。

目標

/ Goals

本授業の履修を通じて、学生は次のことができるようになることを目標とします。
（1）Rを用いた基本的なデータハンドリングを行うことができる。
（2）Rを用いた基本的な図表作成を行うことができる。
（3）再現可能性の高いレポートを作成することができる。
15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

情報力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique/ Information

〇

〇

〇

〇

批判力

/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力

社会性/ Practice/ Sociability

〇

〇

自然観

/ View of Nature

創造性/ Creativity〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力

主体性

/ Leadership/ Independence〇〇

授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

この授業では、予習として、教科書の指定箇所を読んでくる、復習として、実際にRを使用してアンケートを集計してみる、ということを想定しています。
そのことを前提に授業を実施していきます。
授業の課題やエラーについて各自で調べたり、情報を共有しながら、試行錯誤していただければと考えています。
48

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シラバス詳細

2023/04/07 10:22

キーワード/ Keywords

R、RStudio、ggplot2、アンケート、記述統計、データハンドリング、前処理、
tidyverse
評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

0

レポート

50

期末レポート

平常点評価

50

授業の中で指定した課題についての成果物や活動状況

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

詳細

成果物の評価のフィードバックについては、Google Classroomのコメント機能等を通じて、実施する予定です。

関連科目/ Related course【人数制限】
この授業はコンピュータを使ったプログラミング実習を含みます。
実習は履修生各自のPCを利用して行います。
履修生各自の状況に応じたサポートが必要になる関係から、履修者数を100名に制限しています。
そのため「学生ポータル」で履修登録をする前に「履修希望申込」が必要です。
希望者が定員を超える場合は【抽選】になります。
履修要件/ Prerequisite【抽選】
この科目を含め、数理データサイエンス科目（展開）の全ての科目は抽選により受講者を決めます。
全学教育センターからの案内とGuidance2022の該当ページをよく読み、必ず「履修希望クラス申込」を行ってください。
抽選の結果、履修できることになったら速やかに「学生ポータル」（シラバス閲
覧、履修登録のWebサイト）で履修登録をしてください。
これらの手続きを履修登録期間中に行わないと履修できないので注意してくださ
い。

教科書

・教科書
松村優哉・湯谷啓明・紀ノ定保礼・前田和寛（2021）RユーザのためのRStudio［実践］入門［改訂2版］，技術評論社．
・参考書
igjit, atusy, hanaori (2022) Rが生産性を高める：データ分析ワークフロー効率化の実践、技術評論社．
Wickham, Hadley ＆ Grolemund Garrett（黒川利明訳）（2017）Rではじめるデータサイエンス、オライリー・ジャパン．
高橋康介（2018）再現可能性のすゝめ：RStudioによるデータ解析とレポート作成，共立出版．

備考

本授業は、Google WorkspaceのGoogle Classroomを利用して、動画を中心とした
オンデマンド型のメディア授業として実施します。
時間割上は火曜日1時限と設定していますが、動画は基本的にはその日のうちに見ることを前提とし、緩やかな時間管理をしながら、授業を進めていく予定です。
必要に応じてChatやMeet（ビデオ会議）、を利用したり、教室での質問対応時間を設定し、質疑応答を受け付ける時間を設定する予定です。

/ Textbooks/ Remarks

49

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3/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:22

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/10/04)
主題と位置付け(担当)イントロダクション

授業・学習方法や内容

授業の進め方や評価方法について説明する。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回 (2022/10/11)
主題と位置付け(担当)Rの設定と基本操作

授業・学習方法や内容

Rに関する基本用語やプロジェクト管理、baseとtidyverseパッケージ等について説明する。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回 (2022/10/18)
主題と位置付け(担当)Rによるデータの前処理と記述統計

授業・学習方法や内容

基本的な統計的知識の確認とともに、Rによるその処理について説明する。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回 (2022/10/25)
主題と位置付け(担当)Rによる図表作成とggplot2

授業・学習方法や内容

Rによる基本的な図表作成とともに、ggplot2の利用の仕方について説明を行う。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回 (2022/11/01)
主題と位置付け(担当)

R Markdownの利用

授業・学習方法や内容

レポートを作成する上でのR Markdownの利用の仕方について説明を行う。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回 (2022/11/08)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

Rによるテキストデータの処理
アンケートの自由記述の処理を中心に、テキストデータの取り扱いについて説明する。

備考/ Notes

第7回 (2022/11/15)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

データセットから集計してレポートを作成してみる

授業・学習方法や内容/ M th ddtt

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50

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シラバス詳細

2023/04/07 10:22/ Methods and contents

模擬データをもとに、実際にレポートを作成してみる。

備考/ Notes

第8回 (2022/11/22)
主題と位置付け(担当)まとめ

授業・学習方法や内容完成したレポートについてのプレゼンテーション用資料を作成する。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name岡田聡志

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

51

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122041001/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:20

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

応用データ処理技術 / Media and Sensory Data
Processing 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １ターム

前期前半

時間数

単位数

/ TotalHours/ Credits15

1.0

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

金曜日 (Fri) 4限 : 工 １号棟５階
501情報工学演習室(1)/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数80名程度を想定（自宅からの参加可：工1-501演習室の利用は感染予防のため最大33名まで）

受講対象

データサイエンスBやプログラミング系の講義，もしくは自主学習でPythonのプロ
グラミングを経験している学生さんを対象とします．

授業の方法

講義

/ Maximum Number ofStudents/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（全回メディア授業実施） / Online courses (Fully online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type同時双方向型 / Realtime Streaming type

メディア授業で使用する
システム

Google Workspace / Google Workspace
Moodle / Moodle/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"/ Systems for Media
Class

担当教員/ Instructor

黒岩

眞吾

溝上 陽子

川本

一彦

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G122071001

科目コード / Course Code：G1220710

ナンバリングコード /Numbering Code：GD202

52

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G122071001/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/04/07 10:20

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/04/07/ Course Outline Information

概要

音声、画像、映像、主観的データなどのデータ収集や前処理では、物理学や認知科
学的な知識が必要である。この授業ではプログラミング演習を交えながらこれらのデータの扱い方を学ぶ。具体的には、連続信号のディジタル化の原理と手法、メディアごとに異なるデータ表現や特徴抽出手法、教師なし学習と教師あり学習、主観的データの取得方法や分析手法、仮説検定である。プログラミングにはPythonを用い、Google Colaboratoryを用いて各種プログラムの作成を通じ，中級レベルのス
キルを習得する。

目標

A. 音声データを情報処理できる技術を習得する．具体的には，(1)音声データ（物理信号）をディジタル化するまでの手順を理解し，パソコン上で実行できる．Pythonを利用して(2)音声データの可視化，(3)音声データから特徴ベクトルへの変換および可視化．(4)音声データをクラスタリングして可視化，できるようになる．
B.画像データを情報処理できるＡＩ技術を習得する．具体的には，深層学習フレームワークであるTensorFlow（Python言語）を用いて，深層畳み込みニューラルネッ
トワークによる特徴抽出と画像分類の実装と評価ができるようになる．
C.主観評価実験の実施および結果を科学的に分析する技術を習得する．具体的には，簡単な視覚評価実験を行い，得られた結果を統計分析ツール（R等）を用いて統計的に分析することにより，主観評価データを定量的・科学的に扱うことができる
ようになる.

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

情報力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique/ Information

〇

〇

〇

〇

批判力

/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ Creativity/ View of Nature〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence

Google ClassroomのGooogle Meetで実施します．（レポート提出はMoodle）授業
時間になりましたら，下記のGoogle Classroom（クラスコード：uihqrsq）のGoogle Meetに参加してください（ブラウザはGoogle Chromeを使用すること）
クラスルームへのリンク
https://classroom.google.com/u/0/c/NDgxMjc1Mjg4Njk1?hl=ja
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

１．Google Colaboratoryでのデータの入出力（同時双方向型メディア授業）
２．音データの取得と音響分析，可視化（同時双方向型メディア授業）
３．音声データのクラスタリングと音声認識（同時双方向型メディア授業）
４．深層学習による画像特徴の抽出と分類（同時双方向型メディア授業）
５．深層学習による画像特徴の抽出と分類（同時双方向型メディア授業）
６．主観評価データの取得と分析（同時双方向型メディア授業）53

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シラバス詳細

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７．主観評価データの取得と分析（同時双方向型メディア授業）
８．応用データ処理技術の研究事例（オンデマンド型メディア授業）

授業外学習

毎回の講義で課される課題（Google Colaboratory上でのPythonプログラミング課
題:１回あたり概ね3時間程度を要する)を実施．
受講前に Google Colaboratory を自身のパソコンで利用できるようにしておくこ
と．

キーワード

Python，サンプリング定理，音声データ，スペクトル，畳み込み，深層学習，クラスタリング，教師有り学習，主観評価実験，仮説検定/ Self Study/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

0

レポート

100

平常点評価

0

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

詳細

各回の講義で出される，主にプログラミング演習およびレポートの内容で評価する．（提出できていないレポー
トが１つ以上ある場合は，不可）レポートの正解を授業内で解説する．（Moodle もしくは Google Classroom で提示になる場合もあります）

関連科目/ Related course

履修要件/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

備考/ Remarks(1) Pythonのnumpyを使って３行３列の行列の固有値を求めることができること．
(2) MacOS/Linuxのターミナルの利用，WindowsのPowershellの利用等，CUI(character-based user interface)でのコンピュータ利用に興味をもっていて勉強したいという意欲をもっていること．
(3) 下記のURLの内容に対し「自分でやってみよう」という意欲をもっていること．
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja(4) 様々なクラウドプラットフォーム(moodle, Google Classroom, Teams, Zoomなど)に興味をもち，「使ってみよう」という意欲をもっていること．
参考書
・『テキスト・画像・音声データ分析』西川仁／佐藤智和／市川治・著，講談社（2020）
・『Pythonで学ぶ 実践画像・音声処理入門』伊藤克亘／花泉弘／小泉悠馬・著，コロナ社（2018）【重要】
この科目を含め、全ての数理データサイエンス科目（展開）は抽選により受講者を決めます。Guidance2022の該当ページをよく読み、必ず「千葉大学Moodle」（e-ラーニングのWebサイト）で「履修クラス希望申込」を行ってください。
また抽選の結果、履修できることになったら速やかに「学生ポータル（キャンパスWeb）」（シラバス閲覧、履修登録のWebサイト）で履修登録をしてください。
これらの操作、手続きを履修登録期間中に行わないと履修できません。

54

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シラバス詳細

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 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/04/15)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

Google Colaboratoryでのデータの入出力（黒岩）・同時双方向型メディア授業： Google Classroom （クラスコード：uihqrsq）のhttps://classroom.google.com/u/0/c/NDgxMjc1Mjg4Njk1?hl=jaの「Meet」から参加してください．（Google Chrome の利用を推奨します）
・Google Colaboratory を使います．予め履修要件（３）のリンク先で動作を試しておいてください．
Meetへの直接リンク
https://meet.google.com/mhd-zbcp-szr

第2回 (2022/04/22)
主題と位置付け(担当)音データの取得と音響分析，可視化（黒岩）

授業・学習方法や内容

同時双方向型メディア授業/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回 (2022/05/02)
主題と位置付け(担当)

音声データのクラスタリングと音声認識（黒岩）

授業・学習方法や内容

同時双方向型メディア授業/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes月曜日

第4回 (2022/05/06)
主題と位置付け(担当)

深層学習による画像特徴の抽出と分類（川本）

授業・学習方法や内容

同時双方向型メディア授業/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回 (2022/05/13)
主題と位置付け(担当)

深層学習による画像特徴の抽出と分類（川本）

授業・学習方法や内容

同時双方向型メディア授業/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回 (2022/05/20)
主題と位置付け(担当)

心理物理測定の手法と視覚評価実験（溝上）

授業・学習方法や内容

同時双方向型メディア授業/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回 (2022/05/27)
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主題と位置付け(担当)

心理物理データの分析、検定方法（溝上）

授業・学習方法や内容

同時双方向型メディア授業/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

研究所探訪：オンラインで開催されているNTT-CS研，国立情報学研究所，NICTなどのオープンラボを聴講する（黒岩）

授業・学習方法や内容

データサイエンス分野で活躍している研究所のオープンラボ（オンライン）を聴講し，同分野の知識やスキルが実社会にどのように役に立つかを学ぶ．

/ Notes

備考

オンデマンド型メディア授業（ただし，各研究所のオープンラボの公開期間は限られているので注意してください）

教員名

黒岩

眞吾

溝上

陽子

川本

一彦

/ Methods and contents/ Instructor name

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

教員名/ Instructor name

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

教員名/ Instructor name

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

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2023/03/31 15:08

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

微積分学Ａ(3) / Calculus A 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １－２ター
ム

前期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

金曜日 (Fri) 2限 : Ｇ５-２０/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

ES地

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

対面授業科目（メディア授業実施が半数以下） / On-site courses (Half or lessclasses of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Moodle / Moodle
担当教員/ Instructor

内藤貫太

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171110003

科目コード / Course Code：G1711100

ナンバリングコード /Numbering Code：CM10157

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シラバス詳細

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 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/07/11/ Course Outline Information

概要/ Brief Description

目標/ Goals

高等学校の微積分の履修を仮定せず、１変数の場合を中心として、微積分学を学ぶ。極限と関数の連続性の概念、微分の定義と計算および応用、そして積分の定義の概説に続いて、積分の諸公式と計算法、応用について学ぶ。最後に２変数の場合
について触れる。
高等学校においては通常２次関数、３次関数を対象にして微分、積分を扱う。そこで扱った、グラフの変化を調べる、最大値や最小値を求める、積分と微分との関係などは、微積分学の根幹をなす考え方であり、様々な応用を持つ重要な道具である。社会科学、自然科学のいろいろな局面で微積分を応用する場合、２次関数を中心とした知識だけでは必ずしも充分であるとは言えない。この講義では、極限の概念からはじめて、上記のような知識を確認しながら、いろいろな微分の計算法や積分の計算法など、道具としてのパワーアップを目指していく。また、１変数だけでなく２変数の関数の微分や積分の基本的な考え方についても触れることにする。授業中に行う演習によって、上記の微分と積分の各計算法に習熟し、基本的問題が解けるようにする。
・極限と連続性を理解する・多項式関数の微積分を理解する
・合成関数の微分、痴漢積分法を理解する
・対数関数、指数関数の微積分法を理解する
・三角関数の微積分法を理解する
・積、商の微分法、部分積分法を理解する
・逆三角関数の微積分法を理解する
・媒介変数で表された関数の微積分法を理解する
・定積分とその計算法：置換積分法、部分積分法を理解する
・高次導関数、ライプニッツの公式、平均値の定理、ロピタルの定理を理解する
・関数の展開、関数の増減と極値を理解する
・定積分の応用（面積、体積、長さ）を理解する
・簡単な2変数関数の微積分法（偏微分）を理解する
・簡単な2変数関数の微積分法（2重積分）を理解する

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique

〇

〇

〇

情報力

/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

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シラバス詳細

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授業外学習/ Self Study

授業の各回ごとに、教科書や講義資料などの該当箇所を復習し演習問題などを通して理解を深める。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定する。
授業の資料をMoodleから各自ダウンロードし、授業に持参してください。

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

50

レポート

0

平常点評価

50

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

詳細
期末試験で評価します。

授業内での演習問題への取り組みと、授業内で実施する小テストを評価します。

演習問題は解説を与えます。小テスト、試験は採点し、返却します。

関連科目/ Related course

履修要件/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

備考/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/04/15)
主題と位置付け(担当)

関数の極限と連続性

授業・学習方法や内容

授業の資料をMoodleから各自ダウンロードし、授業に持参してください。板書もあります。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回 (2022/04/22)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

多項式関数の微積分法
授業の資料をMoodleから各自ダウンロードし、授業に持参してください。板書もあ
ります。

備考

/ Notes

第3回 (2022/05/02)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

合成関数の微分法、置換積分法
授業の資料をMoodleから各自ダウンロードし、授業に持参してください。板書もあります。

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171110003/ja_JP

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3/6

シラバス詳細

2023/03/31 15:08

備考/ Notes

第4回 (2022/05/06)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

対数関数、指数関数の微積分法
授業の資料をMoodleから各自ダウンロードし、授業に持参してください。板書もあ
ります。

備考

/ Notes

第5回 (2022/05/13)
主題と位置付け(担当)

三角関数の微積分法

授業・学習方法や内容

授業の資料をMoodleから各自ダウンロードし、授業に持参してください。板書もあります。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回 (2022/05/20)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

積、商の微分法、部分積分法

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回 (2022/05/27)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

逆三角関数の微積分法、媒介変数で表された関数の微積分法

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回 (2022/06/10)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

定積分とその計算法：置換積分法、部分積分法

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回 (2022/06/17)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

高次導関数、ライプニッツの公式、平均値の定理、ロピタルの定理

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回 (2022/06/24)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

定積分の応用（面積、体積、長さ）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171110003/ja_JP

60

4/6

シラバス詳細

2023/03/31 15:08

備考/ Notes

第11回 (2022/07/01)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の微積分法（偏微分)授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回 (2022/07/15)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の微積分法（偏微分の応用）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回 (2022/07/22)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

期末試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第14回 (2022/07/29)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

試験返却と解説、授業内容の総まとめ

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

関数の展開、関数の増減と極値（予定）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

T1のメディア授業：T1のうちにMoodleにて学習します。

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

広義積分（予定）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents/ Notes

備考

T2のメディア授業：T2のうちにMoodleにて学習します。

教員名

内藤

/ Instructor name貫太

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/E

il dd

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171110003/ja_JP

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5/6

シラバス詳細

2023/03/31 15:08/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

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https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171110003/ja_JP

6/6シラバス詳細

2023/04/07 14:46

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

微積分学Ｂ１(9) / Calculus B1
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １－２ター
ム

前期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

金曜日 (Fri) 2限 : Ｇ７-２０/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

１Ｔ都

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

メディア授業科目（メディア授業実施が半数を超える） / Online courses (Morethan half classes of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
担当教員/ Instructor

今井淳 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171211009

科目コード / Course Code：G1712110

ナンバリングコード /Numbering Code：CM102

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https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171211009/ja_JP

1/5

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2023/04/07 14:46

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/02/18/ Course Outline Information

概要

諸科学の基本的な数学的方法である微積分学の考え方と計算法、及びその応用を講義する。
微分の定義と計算、平均値の定理、微分法の応用、積分の定義、微分と積分の関係、積分法の諸公式と計算法、広義積分、面積・曲線の長さなどの積分法の応用について学ぶ。

目標

高等学校で修得した微積分に新しい知識や考え方を積み重ね、１変数関数の微積分を学び、理論的な基礎づけを理解し応用や具体的な計算をする力を修得することを目標とする。具体的には、微分を用いた変化の解析、逆関数、テイラー級数などの取り扱い、積分の発散の可能性の判定、それらに伴う極限の注意深い取り扱い、簡単な図形の面積や曲線の長さを求めること、などを出来るようにする。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique

〇

〇

〇

情報力

/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観

実践力

/ Ethics/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

授業の各回ごとに、教科書や講義資料などの該当箇所を復習し演習問題などを通して理解を深める。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定する。

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

80

レポート

0

平常点評価

0

その他

20

フィードバック方法/ Feedback

詳細「その他」は試験とレポートを合わせて評価する。

レポート・試験は正答を公表する。
レポートで間違いが大きい場合はコメントをつけて返却する。

関連科目/ Related course

履修要件

/P

i it

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2023/04/07 14:46/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

参考書：三宅敏恒著「入門微分積分」

培風館

備考/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

極限と連続性

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

基本的な関数

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

微分法（定義と諸公式）その１

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

微分法（定義と諸公式）その２

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

平均値の定理授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

微分法の応用（極値、不定形の極限）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171211009/ja_JP

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3/5

シラバス詳細

2023/04/07 14:46

第7回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

テイラーの定理

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

テイラー級数

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

積分法（定積分、不定積分、諸公式）その１

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

積分法（定積分、不定積分、諸公式）その２

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

積分の計算（有理関数、無理関数、三角関数の積分）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

広義積分

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

積分法の応用（面積、曲線の長さ）その１

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第14回
66

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171211009/ja_JP

4/5

シラバス詳細

2023/04/07 14:46

主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

積分法の応用（面積、曲線の長さ）その２

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

まとめ授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name今井淳

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

67

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5/5

シラバス詳細

2023/04/07 14:47

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

微積分学Ｂ２(7) / Calculus B2
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ４－５ター
ム

後期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

金曜日 (Fri) 3限 : Ｇ３-１２/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

１Ｔ情

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

対面授業科目（メディア授業実施が半数以下） / On-site courses (Half or lessclasses of the course are delivered online)

メディア授業該当/ Media Class(Online
Course)メディア授業の種類/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
担当教員/ Instructor

今井淳 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171212007

科目コード / Course Code：G1712120

ナンバリングコード /Numbering Code：CM103

68

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1/5

シラバス詳細

2023/04/07 14:47

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/06/16/ Course Outline Information

概要

微積分学Ｂ１に続いてＢ２では、２変数関数の微積分について学習する。Ｂ１が微分および積分の基礎理論であり、これを元にＢ２では２変数、多変数の微積分へと、応用の面から見てもより発展的な内容を講義する。従って、このＢ２を受講するためには、微積分学Ｂ１の講義を受講している（または既に履修済みである）ことが条件となっている。単位はＢ１とは独立に認定されるので注意すること。

目標

多変数の関数の微積分法を、主に２変数の場合を中心として学ぶ。極限と関数の連続性の定義に続き、偏微分、全微分、テイラーの定理と極値問題、陰関数定理、重積分の定義、諸公式と計算法、広義積分について学ぶ。
極大極小の判定方法、条件付き極値を求める方法、重積分を累次積分によって計算する方法、多変数関数の変数変換などを活用できるようになる。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique

〇

〇

〇

情報力

/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観

実践力

/ Ethics/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

授業の各回ごとに、教科書や講義資料などの該当箇所を復習し演習問題などを通して理解を深める。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定する。

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

80

レポート

0

平常点評価

0

その他

20

フィードバック方法/ Feedback

詳細「その他」は試験とレポートを合わせて評価する。

レポート・試験は正答を公表する。
レポートで間違いが大きい場合はコメントをつけて返却する。

関連科目/ Related course

履修要件

/P

i it

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171212007/ja_JP

69

2/5

シラバス詳細

2023/04/07 14:47/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

参考書：三宅敏恒著「入門微分積分」

培風館

備考/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の極限と連続性、グラフ（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の極限と連続性、グラフ（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の微分法（偏微分、全微分、接平面）（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の微分法（偏微分、全微分、接平面）（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数のテイラーの定理、極値（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数のテイラーの定理、極値（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171212007/ja_JP

70

3/5

シラバス詳細

2023/04/07 14:47

第7回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

陰関数の微分と極値、条件付き極値問題（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

陰関数の微分と極値、条件付き極値問題（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の積分法（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の積分法（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の積分法（その３）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の変数変換の公式、広義積分（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の変数変換の公式、広義積分（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第14回
71

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171212007/ja_JP

4/5

シラバス詳細

2023/04/07 14:47

主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

2変数関数の変数変換の公式、広義積分（その３）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

まとめ授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name今井淳

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

72

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171212007/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

線形代数学Ａ(1) / Linear Algebra A 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

履修年次/ターム

期別/ Students'Year/Term totake the Course/ Semester Offered

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ４－５ター
ム

後期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

月曜日 (Mon) 1限 : Ｇ４-３２/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

Ｅ

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

対面授業科目（メディア授業実施が半数以下） / On-site courses (Half or lessclasses of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Moodle / Moodle
担当教員/ Instructor

中川貴裕

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171120001

科目コード / Course Code：G1711200

ナンバリングコード /Numbering Code：CM10673

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171120001/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/07/21/ Course Outline Information

概要

諸科学の基本的な数学的方法である線形代数学の考え方と計算法、及びその応用を講義する。抽象化を避け、具体的な計算を通して、連立１次方程式の解法、行列式、一次独立性、内積等の基礎概念を理解していく。

目標

行列とその演算規則の定義から始める。行列を用いた連立１次方程式の解法を入り口として、逆行列や行列式の概念を議論したのち、行列の階数、ベクトルの一次独立性、内積などへ進む。抽象化を避け、具体的な計算を通して、線形代数学の基礎概念を理解することが目標である。授業中に行う演習によって、行列に関する計算法に習熟し、基本的問題が解けるようにする。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique

〇

〇

〇

情報力

/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

授業の各回ごとに、教科書や講義資料などの該当箇所を復習し演習問題などを通して理解を深める。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定する。

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

70

期末試験のみ行う。

レポート

30

各回の授業の例題の類題程度の問題を10回程度出題する

平常点評価

0

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

詳細

教員に連絡

関連科目

/ Related course

履修要件/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171120001/ja_JP

74

2/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

備考/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列とベクトルの定義と演算（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列とベクトルの定義と演算（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

連立１次方程式（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

連立１次方程式（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

逆行列の計算、同次連立１次方程式（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

逆行列の計算、同次連立１次方程式（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回
75

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171120001/ja_JP

3/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列式の定義と性質（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列式の定義と性質（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列式の計算、クラメルの公式（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列式の計算、クラメルの公式（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の階数、ベクトルの１次独立性（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の階数、ベクトルの１次独立性（その２）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

内積、グラム・シュミットの正規直交化法（その１）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第14回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

内積、グラム・シュミットの正規直交化法（その２）https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171120001/ja_JP

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4/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

まとめ（時間に余裕があれば固有値に触れる）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name中川貴裕

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

77

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171120001/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

線形代数学Ｂ１(4) / Linear Algebra B1
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １－２ター
ム

前期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

水曜日 (Wed) 3限 : Ｇ３-１１/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

１Ｔ物

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

対面授業科目（メディア授業実施が半数以下） / On-site courses (Half or lessclasses of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
担当教員/ Instructor

西田康二

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171231004

科目コード / Course Code：G1712310

ナンバリングコード /Numbering Code：CM10778

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171231004/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/03/29/ Course Outline Information

概要

諸科学の基本的な数学的方法である線形代数学の考え方と計算法、及びその応用を講義する。ここでは、連立１次方程式を解く・行列式を求める、という具体的な計算を通して、行列についての基礎概念を理解することを目標とする。

目標

行列とその演算規則の定義から始める。与えられた行列を行基本変形によって階段行列に変化させる方法と、その応用として連立1次方程式の解法を学ぶ。さらに、逆行列の計算や行列の階数の求め方を修得する。行列式の定義や性質を理解し、行列式の計算方法や逆行列との関係を学ぶ。抽象化を避け、具体的な計算を通して、線形代数学の基礎概念を理解することが目標である。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique

〇

〇

〇

情報力

/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観

実践力

/ Ethics/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

授業の各回ごとに講義資料などの該当箇所を予習・復習し、演習問題などを通して理解を深める。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定する。

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

80

中間試験と期末試験を実施し、共に40点満点で評価す
る。

レポート

20

期末試験を実施する頃に20点満点のレポート課題を課
す。

平常点評価

0

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

詳細中間試験と期末試験については採点した答案を返却するか、あるいは Google
Classroom を通して得点を通知する。

関連科目/ Related course

履修要件

/P

i it

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171231004/ja_JP

79

2/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10/ Prerequisite

教科書

参考書：村上正康・佐藤恒雄・野澤宗平・稲葉尚志 共著「教養の線形代数」培風館

備考

この授業は対面で実施しますが、Google Workspace も利用します。千葉大学のアカウントで Google Workspace にログインし、クラスコード 3tgxrbo を用いて線
形代数学B1(4)の Google Classroom に参加してください。

/ Textbooks/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/04/13)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の定義と演算

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回 (2022/04/20)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の積

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回 (2022/04/27)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の転置

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回 (2022/05/11)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

正則行列

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回 (2022/05/18)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の分割

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回 (2022/05/25)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行基本変形と逆行列

授業・学習方法や内容/ M th ddtt

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171231004/ja_JP

80

3/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回 (2022/06/01)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

階段行列

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回 (2022/06/15)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

連立方程式の解の存在、行列の標準形

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回 (2022/06/22)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

これまでのまとめと中間試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回 (2022/06/29)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

中間試験の解説と行列式の定義

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回 (2022/07/06)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列式の性質授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回 (2022/07/13)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列式の積と展開

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回 (2022/07/20)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

次数を下げる公式とクラメルの公式

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考

/N t

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171231004/ja_JP

81

4/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10/ Notes

第14回 (2022/07/27)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業のまとめと期末試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

期末試験の解説

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

この回はメディア授業で行う。

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業の補足

授業・学習方法や内容/ Methods and contents/ Notes

備考

この回はメディア授業で行う。

教員名

西田

/ Instructor name康二

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

82

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171231004/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

線形代数学Ｂ２(10) / Linear Algebra B2
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ４－５ター
ム

後期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

水曜日 (Wed) 3限 : Ｇ４-３４/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

１Ｓ数

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

対面授業科目（メディア授業実施が半数以下） / On-site courses (Half or lessclasses of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Google Workspace / Google Workspace
担当教員/ Instructor

西田康二

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171232010

科目コード / Course Code：G1712320

ナンバリングコード /Numbering Code：CM10883

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171232010/ja_JP

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シラバス詳細

2023/03/31 15:10

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/09/21/ Course Outline Information

概要

線形代数学Ｂ１に続く講義である。ベクトル空間と線形写像、内積、固有値、行列の対角化について学ぶ。 なお、このＢ２を受講するためには線形代数学Ｂ１の講義を受講している（または既に履修済である）ことが条件となっているが、単位はＢ１とは独立に認定される。

目標

線形代数学Ｂ１に続いて、ベクトル空間と線形写像、内積、固有値、行列の対角化について学ぶ。固有ベクトルの計算や、行列の対角化という応用問題の実践を通して、ベクトルの１次独立性・ベクトル空間の基底・線形写像の表現行列という理論に習熟することが目標である。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique

〇

〇

〇

情報力

/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観

実践力

/ Ethics/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

授業の各回ごとに講義資料などの該当箇所を予習・復習し、演習問題などを通して理解を深める。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定する。

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

80

中間試験と期末試験を実施し、共に40点満点で評価す
る。

レポート

20

期末試験を実施する頃に20点満点のレポート課題を課
す。

平常点評価

0

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

詳細中間試験と期末試験については採点した答案を返却するか、あるいは Google
Classroom を通して得点を通知する。

関連科目/ Related course

履修要件

/P

i it

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171232010/ja_JP

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シラバス詳細

2023/03/31 15:10/ Prerequisite

教科書

教科書は特に指定しない。

備考

この授業は対面で実施しますが、Google Workspace も利用します。千葉大学のアカウントで Google Workspace にログインし、クラスコード nwdfeao を用いて2022-線形代数学B2(10)の Google Classroom に参加してください。

/ Textbooks/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/10/05)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

ベクトル空間の定義と例

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回 (2022/10/12)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

部分空間

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回 (2022/10/19)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

1次独立・1次従属

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回 (2022/10/26)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

基底と次元

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回 (2022/11/02)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

座標と次元定理

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回 (2022/11/09)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

線形写像の表現行列

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171232010/ja_JP

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3/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

備考/ Notes

第7回 (2022/11/16)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

線形写像の像と核

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

ベクトル空間の同型

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

この回はメディア授業で行う。

第9回 (2022/12/07)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

これまでのまとめと中間試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回 (2022/12/14)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

内積

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回 (2022/12/21)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

直行系と直交補空間

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回 (2022/12/27)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

ユニタリ変換とエルミート変換

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回 (2023/01/11)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の固有値と固有ベクトル

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

86

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4/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:10

第14回 (2023/01/18)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の対角化

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回 (2023/01/25)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

授業のまとめと期末試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

行列の三角化とその応用

授業・学習方法や内容/ Methods and contents/ Notes

備考

この回はメディア授業で行う。

教員名

西田

/ Instructor name康二

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

87

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171232010/ja_JP

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シラバス詳細

2023/03/31 15:11

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

統計学Ａ(1) / Statistics A
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １－２ター
ム

前期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

月曜日 (Mon) 3限 : Ｇ３-１２/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数

116名（教室定員）

受講対象

理系（文系も受講可、理系を優先する）
科目等履修生は履修可

授業の方法

講義

/ Maximum Number ofStudents/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

対面授業科目（メディア授業実施が半数以下） / On-site courses (Half or lessclasses of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Moodle / Moodle
担当教員/ Instructor

井上玲 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171310001

科目コード / Course Code：G1713100

ナンバリングコード /Numbering Code：CM11188

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171310001/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/02/05/ Course Outline Information

概要

確率や初等統計の基礎から学び、統計データを適確に処理できること、また得られた結果を正確に理解、解釈できるために必要な知識を学ぶ。いままで確率や統計を詳しく習うチャンスのなかった学生のために、確率・統計の基礎から推定・検定の考え方までを、実例を交えながらやさしく教える。

目標（１）記述統計学としての標本データの整理、要約ができる。
（２）確率・統計モデルに対して、２項分布と正規分布などの確率分布の意味を理解する。
（３）簡単な推定・検定の問題に触れ、実際例を交えながら推測統計学の基本的考
え方を理解する。
（４）できるだけ演習問題解法を行い、理解度を深める。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique

〇

〇

〇

情報力

/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ View of Nature/ Creativity〇〇

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

授業の各回ごとに、参考書や講義資料などの該当箇所を復習し演習問題などを通して理解を深める。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定する。

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

試験

100

レポート

0

平常点評価

0

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

詳細
小テストと期末試験を実施し、総合的に判断する。

小テストの採点結果を返却する。期末試験の解答例を公表する。

関連科目/ Related course

履修要件/ Prerequisite

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171310001/ja_JP

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シラバス詳細

2023/03/31 15:11

教科書

参考書: 初学者にやさしい統計学(大橋常道 他著，コロナ社)

備考

・この講義は、Moodleを用いたメディア授業と対面授業を併用して実施します。どちらで実施するかはMoodle上で周知します。
・第1回はMoodleによるオンデマンド型授業を行います。
・受講希望者は、初回の講義日18:00までに学生ポータルで履修登録をしてください。定員の116名を超過した場合はこちらで抽選を実施し、2回目の講義日までに結果をMoodle上で発表します。

/ Textbooks/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

はじめに（統計科学への誘い）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

標本データの扱い方（平均、分散、共分散）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

標本データの扱い方（相関係数、直線回帰）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

確率の基本概念

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

確率変数と確率分布

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

いろいろな確率分布（二項分布, ポアソン分布)
90

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171310001/ja_JP

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シラバス詳細

2023/03/31 15:11

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

いろいろな確率分布（正規分布)

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

ここまでのまとめ授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

母集団と標本

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

標本の確率分布

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

点推定、母平均の推定

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

母平均の推定（t分布）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

母平均の検定授業・学習方法や内容/ Methods and contents

91

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171310001/ja_JP

4/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

備考/ Notes

第14回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

いろいろな検定

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

全体のまとめ授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

期末試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name井上玲

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

92

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171310001/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

統計学Ｂ１(3) / Statistics B1
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / １－２ター
ム

前期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

水曜日 (Wed) 4限 : Ｇ５-１０/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

２Ｓ数

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

対面授業科目（メディア授業実施が半数以下） / On-site courses (Half or lessclasses of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Moodle / Moodle
担当教員/ Instructor

今村卓史

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171332003

科目コード / Course Code：G1713320

ナンバリングコード /Numbering Code：CM205

93

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171332003/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/04/27/ Course Outline Information

概要

データ処理のための記述統計、確率と確率分布など統計の知識を学び、数理統計学の標本論や推測理論へと発展させる基礎とする。統計学を詳しく学びたい学生のために、記述統計学・確率と確率分布・標本分布について数理統計学的観点から講義する。
注：統計学Ｂ１は、統計学Ｂ２へのステップとなる内容である。数理統計学の全貌を理解するためには、この２つを合わせて履修することが望ましい。

目標（１）標本データの整理・要約のための記述統計学から始め、確率、確率分布など
統計学の基礎知識を身に着ける。
（２）代表的な確率分布である２項分布と正規分布などを通じて、確率・統計モデ
ルにおける事象の確率計算を理解する。
（３）母集団の特性が確率分布で表現できることを理解する。
（４）具体例を通して理・工・医学などへの応用を学び、なるべく多くの演習問題を解いて理解を深める。

/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力/ Knowledge

探求力/ Exploration

技術力/ Technique

情報力/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観/ Ethics

実践力/ Practice

社会性/ Sociability

自然観

創造性

/ Creativity/ View of Nature

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence

授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習/ Self Study

授業の各回ごとに、参考書や講義資料などの該当箇所を復習し演習問題などを通して理解を深める。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定する。

キーワード/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

詳細

試験

70

中間，期末試験を実施します．

レポート

0

平常点評価

30

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

moodle上で毎回小テストを実施します．

moodle上で毎回行われる小テストで，特に正答率が良くなった問題を中心に授業で解説を行います．

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シラバス詳細

2023/03/31 15:11

関連科目/ Related course

履修要件/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

教科書は指定しません．
参考書:
中田 寿夫, 内藤 貫太 著 確率・統計 学術図書出版社

備考/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

はじめに（統計学とは何か）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

標本データの扱い方（平均、分散、共分散）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

標本データの扱い方（相関と直線回帰）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

確率の基本概念

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

確率モデルの構成

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第6回
95

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171332003/ja_JP

3/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

確率変数と期待値

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

ここまでのまとめ，中間試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

二項分布とその他の離散分布

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

いろいろな離散分布

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

正規分布とその他の連続分布

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

いろいろな連続分布

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

積率母関数、分布の再生性

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第13回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

多次元の確率分布

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171332003/ja_JP

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4/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第14回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

母集団と標本分布

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

全体のまとめ授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第16回
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

期末試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name今村卓史

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

97

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171332003/ja_JP

5/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

国立大学法人 千葉大学

シラバス検索システム

統計学Ｂ２(3) / Statistics B2
 授業基本情報

使用言語 / Course Language：日本語/ Course Basic Information

期別/ Semester Offered

履修年次/ターム/ Students'Year/Term totake the Course

単位数/ Credits

1年・2年・3年・4年・5年・6年 / ４－５ター
ム

後期

2.0

時間数

/ TotalHours

30

曜日・時限・教室/ Day & Period & Class room

水曜日 (Wed) 4限 : Ｇ５-１０/ Department, Division

開講責任部局

センター等／普遍教育

副専攻

数理データサイエンス/ Minor

副題/ Sub Title

受入人数/ Maximum Number ofStudents

受講対象

２Ｓ数

授業の方法

講義

/ Students for whom
Course is Intended/ Course Type

実務家教員担当科目/ Course by practitioner

メディア授業該当

対面授業科目（メディア授業実施が半数以下） / On-site courses (Half or lessclasses of the course are delivered online)

メディア授業の種類

オンデマンド型 / On-demand type

/ Media Class(Online
Course)/ Categories of "MediaClass"

メディア授業で使用する
システム/ Systems for MediaClass

Moodle / Moodle
担当教員/ Instructor

内藤貫太

 各教員のオフィスアワーは、「授業計画詳細情報」の下に記載されています。Office hours of each faculty member are
listed below the "Course Plan Detailed Information".

講義コード / Class Code：G171333003

科目コード / Course Code：G1713330

ナンバリングコード /Numbering Code：CM20698

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171333003/ja_JP

1/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

 授業概要情報

更新日 / Date of renewal：2022/09/29/ Course Outline Information

概要

数理統計学における母集団からの標本抽出論からはじめて、推定や仮説検定の考え方や検定法までを学ぶ。統計学を詳しく学びたい学生のために、推定論・検定論について数理統計学的観点から講義する。
注：統計学Ｂ２を受講するためには統計学Ｂ１を受講していることが条件となっているが、単位はＢ１とは独立に認定される。

目標

・統計科学の有用性を説明できる・データの要約統計量を解説できる
・確率分布の特性値を説明できる
・多次元確率分布について解説できる
・母集団、無作為標本について解説できる
・正規母集団における標本分布を活用できる
・大数の法則、中心極限定理を活用できる・オッズ比を活用できる
・2変量データを直線回帰分析を用いて分析できる・推定の基本的概念と最尤法を説明できる
・区間推定を活用できる
・統計的検定の基本的概念を説明できる
・正規母集団における母平均に関する様々な検定を活用できる/ Brief Description/ Goals

15の力/ 15 Core Competencies for General Education

1_知へのいざない/ Introduction to Knowledge
知識力

探求力

技術力

/ Knowledge/ Exploration/ Technique

〇

〇

〇

情報力

/ Information

批判力/ Critical Thinking

2_人間のふるまい/ Human Behavior
倫理観

実践力

社会性

/ Ethics/ Practice/ Sociability

〇

〇

〇

自然観

/ View of Nature

創造性/ Creativity

3_社会とのかかわり/ Social Engagement
国際力/ Global Attitude

地域力/ Community
Oriented Attitude

生活力/ Vitality

指導力/ Leadership

主体性/ Independence〇〇
授業計画・授業内容/ Course Plans andContents

授業外学習

授業の各回ごとに、教科書や講義資料などの該当箇所を復習し演習問題などを通して復習に取り組み、理解を深め、その定着を目指します。おおよそ毎週2時間程度の学習を想定します。

キーワード

確率分布、データ、統計的推測、推定、検定/ Self Study/ Keywords

評価方法・基準/ Evaluation Procedures and Criteria

項目

％

詳細

試験

60

中間試験30％、期末試験30％

レポート

0
99

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171333003/ja_JP

2/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

平常点評価

40

その他

0

フィードバック方法/ Feedback

授業における小テストおよび演習への取り組みを評価します。

中間試験は採点答案を返却します。小テストもコメントを付し、返却します。

関連科目/ Related course

履修要件/ Prerequisite

教科書/ Textbooks

備考/ Remarks

 授業計画詳細情報/ Course Plan Detailed Information

第1回 (2022/10/05)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

オリエンテーションと統計学B1の復習、代表的な要約統計値

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第2回 (2022/10/12)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

確率分布とその特性値

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第3回 (2022/10/19)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

多次元確率分布と独立性

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第4回 (2022/10/26)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

多次元確率分布の特性値

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第5回 (2022/11/02)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

母集団と標本、標本分布

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

100

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171333003/ja_JP

3/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

備考/ Notes

第6回 (2022/11/09)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

大数の法則と中心極限定理

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第7回 (2022/11/16)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

ここまでのまとめと中間試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第8回 (2022/12/07)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

オッズ比

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第9回 (2022/12/14)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

統計的推定と最尤法

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第10回 (2022/12/21)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

正規母集団における母平均の区間推定

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第11回 (2022/12/27)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

検定の考え方と、正規母集団における母平均の検定（分散既知）

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第12回 (2023/01/11)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

正規母集団における母平均の検定（分散未知）、2標本検定

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171333003/ja_JP

101

4/5

シラバス詳細

2023/03/31 15:11

第13回 (2023/01/18)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

分散の検定

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第14回 (2023/01/25)
主題と位置付け(担当)/ Subjects andinstructor's position

期末試験

授業・学習方法や内容/ Methods and contents

備考/ Notes

第15回
主題と位置付け(担当)

オンデマンド1回目

授業・学習方法や内容

中間試験の解説をします。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

第16回
主題と位置付け(担当)

オンデマンド2回目

授業・学習方法や内容

直線回帰分析について学習します。

/ Subjects andinstructor's position/ Methods and contents

備考/ Notes

教員名/ Instructor name内藤貫太

連絡先(研究室・内線番
号)/ Instructor's office andextension

メールアドレス/ E-mail address

オフィスアワー/ Office hours

Copyright (C) 2010 - 2023 Chiba University All Rights Reserved.

102

https://syllabus.gs.chiba-u.jp/2022/401001000000000/G171333003/ja_JP

5/5

千葉大学

履修案内
数 理・データサイエンス教育プログラムを構成する授 業 科目の履修は、原則として、その科目が属する科目区分での履修方法に準じます。そのため、授 業の履修にあたっては、『Guidance 2022』またはその科目が開講されている各学部の『履修案内』を確認してください。

履修方法 ＜履修開始から修了証書／履修証明書取得までの流れ＞

1
2「数理・データサイエンス教育プログラム 手引き」を入手
数理・データサイエンス教育プログラムの指定科目は、開講状況等により変更されることがあります。各年度の冊子を手に入れ、履修を進めましょう。
冊子は教育企画課で配布している他、WEBサイトからPDF版をダウンロードすることもできます。

履修計画を立て、「修了証書／履修証明書の取得申請・登録」と「各科目の履修登録」
をする
数理・データサイエンス教育プログラムの内容と取得要件を確認してください。指定されている科目一覧から、卒業までに必要な単位数を修得する計画を立ててください。

在学中に数理・データサイエンス教育プログラムの修了証書または履修証明書を取得する場合は、

法
録の方
履修 登

事前に履修登録が必要です。
関連する情報の取得や相談等を受けられるようになります。

●

履修登録は
「千葉大学Moodle※」を用いて行います。

●

コースカテゴリ●

登録キーを入力し、簡単な質問に回答すると、登録が完了します。

●

登録キーは後日お知らせします。
履修登録期間全学副専攻プログラム

数理・データサイエンス教育プログラム【前期】2022 年 4月4日〜4月22日【後期】2022 年9月26日〜10月17日

それぞれの科目の履修登録
授 業 科目の履 修 登 録 は、各自、
通 常の W EB 登 録で行ってくだ
さい。ただし、一部の集中科目は
WEB 登録をしないため、後日説
明する内容に沿って手順を確認
してください。学 部 専門 教 育 科
目の履 修 登 録 については 担 当
教員に相談してください。

※Moodleの利用方法は、「千葉大学 Moodle利用ガイド（学生版）」
を読んでください。

3
4
5

履修計画に沿って履修
修了証書：30 単位

MATHEMATICAL
AND DATA SCIENCEEDUCATION PROGRAM

履修証明書：20 単位

修了証書／履修証明書の申請
数理・データサイエンス教育プログラムの修了証書または履修証明書の取得を希望する学生は、卒業年次の所定の期間に認定
申請（11〜12 月頃）を行ってください。
認定申請の方法については、
後日MoodleまたはWEBサイトに掲載予定です。

修了証書／履修証明書の取得
数理・データサイエンス教育プログラムの取得要件を満たし、かつ所定の申請手続きを行った学生は、卒業時に修了証書または履修証明書を取得できます。

全学副専攻プログラム

数理・データサイエンス教育プログラム

もっと知りたい・分かりたい方はWEBサイトへ！
「数理・データサイエンス教育プログラム」の履修方法やプログラムの詳細はWEBサイトで確認してください

https://mds.chiba-u.jp/minor.html
103

2022

手 引き

MATHEMATICAL AND DATA SCIENCE EDUCATION PROGRAM

数理・データサイエンス教育プログラム

新しい価値を創造する
イノベーション人材の育成を目指す。

修了証書 ／ 履修証明書
取得要件で定められている単位を取得した学生に対して、「修了証書」
または「履修証明書」
を発行します。
修了証書及び履修証
明書は、
卒業時に、
学位記とともに取得できます。

数理・データサイエンス教育に係る修 了証書取得要件

全学副専攻プログラムは、
数理・データサイエンスに関する
基礎的な教養をベースに、各学部における異なります。
「修了証書の取得要件表」に定められた科目区分に属する科目を、取得要件に応じて30単位取得することが必要です。

修了証書の取得要件表

数理・データサイエンスに

科目区分係る知識を活用し、

各学部の
専門的な
数理・データサイエンスの
知識・技能社会の問題を解決できる人材を育成します。

30単位

数理・データサイエンス教育プログラムの修了証書の取得要件は、各学部の卒業要件として修得しなければならない単位数とは

成極めることにより、

イ

専門的な数理・データサイエンスをション人材の
ー
育
ベ
ノ

修了証書

普遍教育
科目

必要単位数

備考

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目
（基礎）
）

2

コンピュータ・ネットワークの原理と、それらが社会において果たす役割、情報に係わる倫理的役割
を理解し、情報処理技術の活用能力を養うことを目的とした科目です。

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目
（展開）
）

1

統計学やデータ分析の基礎等、
数理・データサイエンスの基礎を学ぶ科目です。

数理・データサイエンス科目及び教養展開科目
「データを科学する」

1〜3

計

共通専門
基礎科目

専門教育
科目
自由選択

上記科目及び教養展開科目「データを科学する」
から学びます。

４〜６

数学・統計学（微積分学）

4

数学・統計学（線形代数学）4

数学・統計学
（統計学）

4

計

12

数理・データサイエンスに関する専門内容

12 〜 14

合計

計30単位

数理・データサイエンスの専門科目を学ぶための、
数学・統計学の基礎科目です。
※B1及び B2を履修します。

各学部の専門科目に該当する科目があります。
※自由選択の単位として振り替えた科目も含まれます。

※工学部総合工学科医工学コース所属で、修了証書の取得を目指す学生については、
統計学 A 及び B1・B2の履修を認めます。
詳細については、
医工学コース担当教員（教育委員）にお問い合わせください。

数理・データサイエンスの基礎的な教養

履 修証明書取得要件

履修証明書

20単位

数理・データサイエンス教育プログラムの履修証明書の取得要件は、各学部の卒業要件として修得しなければならない単位数とは異なります。
「履修証明書の取得要件表」に定められた科目区分に属する科目を、取得要件に応じて20単位取得することが必要です。

履修証明書の取得要件表（理学部、工学部は対象外）

数理・データサイエンス教育プログラム

科目区分

普遍教育科目、共通専門基礎科目と学部の専門科目を横断する全学副専攻プログラムで

普遍教育
科目

す。学術発展科目群「数理・データサイエンス科目」から構成されるリテラシーレベルの教
育プログラムは、
文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の「数「数理・データサイエンス・AI教育プログラム リテラシーレベルプラス（MDASH-Literacy+）
」
に

共通専門
基礎科目

も選定されました。

https://mds.chiba-u.jp/literacy.html

専門教育
科目
自由選択

2

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目
（展開）
）

1

統計学やデータ分析の基礎等、
数理・データサイエンスの基礎を学ぶ科目です。

数理・データサイエンス科目及び教養展開科目
「データを科学する」

1〜3
2

数学・統計学（線形代数学）2

数学・統計学
（統計学）

2

計

6

数理・データサイエンスに関する専門内容

104

上記科目及び教養展開科目「データを科学する」
から学びます。

４〜６

数学・統計学（微積分学）

合計（認定期限：令和 8 年 3月31日）

01

備考
コンピュータ・ネットワークの原理と、それらが社会において果たす役割、情報に係わる倫理的役割
を理解し、情報処理技術の活用能力を養うことを目的とした科目です。

計

理・データサイエンス・AI教育プログラム リテラシーレベル（MDASH-Literacy）」に認定され

詳細はこちら

必要単位数

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目
（基礎）
）

8〜10

数理・データサイエンスの専門科目を学ぶための、
数学・統計学の基礎科目です。

各学部の専門科目に該当する科目があります。
※自由選択の単位として振り替えた科目も含まれます。

計 20 単位02105

MATHEMATICAL AND DATA SCIENCE EDUCATION PROGRAM

学術発展科目群（数理・データサイエンス科目 展開）

普遍教育科目 2022指定科目
学術発展科目群（数理・データサイエンス科目 基礎）
授業科目

G121011001

期別

曜日

時限

所属

データサイエンス A
（1）

授業科目

1

T1

金

1

理

井上 玲

人数制限130 名以内

G122001002（2）
データサイエンス A

1

T2

金

1

理

井上 玲

人数制限130 名以内

G122001003（3）
データサイエンス A

1

T4

月

3

理

内藤 貫太

人数制限130 名以内

G122001004（4）
データサイエンス A

1

T4

金

1

理

今村 卓史

人数制限130 名以内

講義コード※掲載内容に変更が生じる場合もありますので、「Guidance 2022」及び掲示板等で適宜御確認ください。
また、各科目の詳細はシラバスを参照願います。

講義コード

単位

G122001001

単位

期別

曜日

時限

所属

担当教員

対象学科等

情報リテラシー（1）

2

T1-2

金

4

国

徳永 留美

1Z

G121011002

情報リテラシー（2）

2

T1-2

水

3

人

阿部 明典・他

1L行

G121011003

情報リテラシー（3）

2

T1-2

水

5

人

傳 康晴・他

1L 史国

G121011004

情報リテラシー（4）

2

T1-2

木

3

理

中山 隆史

1L日E 小（算理）G121011005

情報リテラシー（5）

2

T1-2

水

5

社

青山 耕治・他

1B

G121011006

情報リテラシー（6）

2

T1-2

水

5

社

川久保 友超・他

1B

G121011007

情報リテラシー（7）

2

T1-2

金

1

社

横田 明美・他

1B

G121011008

情報リテラシー（8）

2

T1-2

金

1

社

大石 亜希子・他

1B

G121011009

情報リテラシー（9）

2

T1-2

金

2

＊

角張 健一

1E 専

G121011010

情報リテラシー（10）

2

T1-2

金

2

＊

森本 容介

1E小（心も社）中（国語以外）

G121011011

情報リテラシー（11）

2

T1-2

金

4

＊

森本 容介

1E 小（国教）中（国語）養G121011012

情報リテラシー（12）

2

T1-2

水

3

＊

鍋島 尚子

1E 英特幼G121011013

情報リテラシー（13）

2

T1-2

水

3

理

堀田 英之・他

1S 物

G121011014

情報リテラシー（14）

2

T1-2

月

4

理

村田 武士・他

1S化

G121011015

情報リテラシー（15）

2

T1-2

月

5

理

髙橋 佑磨・他

1S生

G121011016

情報リテラシー（16）

2

T1-2

月

4

理

佐藤 利典・他

1S 地

G121011017

情報リテラシー（17）

2

T1-2

月

5

工

加戸 啓太・他

1T 建

G121011018

情報リテラシー（18）

2

T1-2

月

5

デ

小原 康裕・他

1Tデ

G121011019

情報リテラシー（19）

2

T1-2

木

5

工

窪山 達也・他

1T 機

G121011020

情報リテラシー（20）

2

T1-2

木

5

工

岩原 直也・他

1T 物

対象学科等

G122001005（5）
データサイエンス A

1

T5

月

3

理

内藤 貫太

人数制限130 名以内

G122001006（6）
データサイエンス A

1

T5

金

1

理

今村 卓史

人数制限130 名以内

G122002001（1）
データサイエンスB

1

T4

火

2

人

松香 敏彦

人数制限50 名以内

G122002002 データサイエンスB（2）

1

T4

火

3

高

松本 洋介

人数制限100 名以内

G122002003 データサイエンスB（3）

1

T5

水

3

統

全 へい東

人数制限50 名以内

G122002004 データサイエンスB（4）

1

T4

水

3

高

松本 洋介

人数制限100 名以内

G122002005 データサイエンスB（5）

1

T5

火

3

高

松本 洋介

人数制限100 名以内

G122002006 データサイエンスB（6）

1

T5

水

3

高

松本 洋介

人数制限100 名以内（7）
データサイエンスB

1

T4

木

1

理

松元 亮治

人数制限100 名以内

G122002008 データサイエンスB（8）

1

T5

木

1

理

松元 亮治

人数制限100 名以内

G122003001

データサイエンスC（1）

1

T1

水

1

高

松本 洋介

人数制限120 名以内

G122003002

データサイエンスC（2）

1

T2

水

1

高

松本 洋介

人数制限120 名以内

G122003003 データサイエンスC（3）

1

T4

水

1

理

松元 亮治

人数制限120 名以内

G122004001 データサイエンスD

1

T5

水

1

理

松元 亮治

人数制限120 名以内

G122002007

G122011001

中級データサイエンス

1

T4

金

1

工

残間 忠直

人数制限100 名以内

G122021001

野球観戦に活きるデータ科学

1

T1

木

1

国

小泉 佳右

人数制限94 名以内

G122031001

人文科学研究のための多言語処理と情報検索（1）

1

T1

月

2

人

石井 正人

人数制限100 名以内

G122031002

人文科学研究のための多言語処理と情報検索（2）

1

T2

月

2

人

石井 正人

人数制限100 名以内

G122041001

Rによるアンケート調査の集計

1

T4

火

1

ア

岡田 聡志

人数制限100 名以内

G122071001

応用データ処理技術

1

T1

金

4

工

黒岩 眞吾・他

人数制限94 名以内

G122081001

連接概念による数の見直し

1

T3

集中

社

田村 高幸

人数制限50 名以内

G122091001

線形性の使用から使える本質・概念へ

1

T3

集中

社

田村 高幸

人数制限50 名以内

G121011021

情報リテラシー（21）

2

T1-2

火

3

工

小圷 成一・他

1T 電

G121011022

情報リテラシー（22）

2

T1-2

火

3

工

梅澤 猛・他

1T情

G121011023

情報リテラシー（23）

2

T1-2

火

4

工

山田 泰弘・他

1T共

G121011024

情報リテラシー（24）

2

T1-2

火

4

フ

野村 行弘・他

1T 都医

講義コード

授業科目

単位

期別

曜日

時限

所属

担当教員

水

1

小川 幸春・他

情報セキュリティ分析（入門）

1

T2

木

5

統

今泉 貴史・他

3

園

G15P001001

金

1H園 実習（水1）松戸開講 講義（金3）

G15P011001

情報セキュリティ分析（実践）

1

T3

統

今泉 貴史・他

金3

園

華岡 光正・他

1H応 西千葉開講

G15D262001 経済学 C1

1

T1

水

4

園

小林 弘明

B以外

水

5

本條 毅・他

1H緑 実習（水 5）松戸開講 講義
（金3）

1

T2

水

4

園

小林 弘明

B以外

3

園

G15D263001 経済学 C2

金

G15B042001 心理学 A1（1）

1

T1

水

1

＊

田中 未央

G15B043001 心理学 A2（1）

1

T2

水

1

＊

田中 未央

G121011025

情報リテラシー（25）

2

T1-2

G121011026

情報リテラシー（26）

2

T1-2

G121011027

情報リテラシー（27）

2

T1-2

水

学術発展科目群（教養展開科目）

集中3

園

矢野 佑樹・他

1H食 実習（水 3）松戸開講 講義（金3）

G15B062001 心理学 C1

1

T4

水

1

教

西口 雄基・他

木2

医伊勢川 直久

1M

G15B063001 心理学 C2

1

T5

水

1

教

西口 雄基・他

T1-2

月

4

薬

星野 忠次・他

1P

G15C571001

博物館で歴史を読み解く

1

T6

国

崎山 直樹

T1-2

木

2

看

池崎 澄江・他

1N

G15F251001

G121011028

情報リテラシー（28）

2

T1-2

G121011029

情報リテラシー（29）

2

T1-2

G121011030

情報リテラシー（30）2G121011031

情報リテラシー（31）2

金

昆虫を科学する

1

T4

月

4

園

野村 昌史・他

1

T1

木

2

環

近藤 昭彦・他

G15E244001 地球環境とリモートセンシング B

1

T2

木

2

環

入江 仁士・他

デジタルクリエイティブ基礎

2

T1

金

4〜 5

国

田中 緑

1

T5

火

2

＊

高梨 直紘

G15H292001 地球科学B2
106

集中G15E243001 地球環境とリモートセンシングA
G15X171001

03

担当教員

対象学科等

高校地学未履修者向け

04

MATHEMATICAL AND DATA SCIENCE EDUCATION PROGRAM

数学・統計学（線形代数学）

共通専門基礎科目（数学・統計学）
数学・統計学（微積分学）
講義コード

授業科目

単位

期別

曜日

時限

所属

担当教員

対象学科等

授業科目

単位

期別

曜日

時限

所属

G171231003
G171231004

担当教員

対象学科等

線形代数学 B1（3）

2

T1-2

水

3

＊

中川 貴裕

1T 機

線形代数学 B1（4）

2

T1-2

水

3

理

西田 康二

1T 物

G171231005

線形代数学 B1（5）

2

T1-2

水

3

＊

與口 卓志

1T 医

G171110001

微積分学 A
（1）

2

T1-2

水

3

教

白川 健

E

G171231006

線形代数学 B1（6）

2

T1-2

水

3

理

筒井 亨

1T 電

G171110002（2）
微積分学 A

2

T1-2

月

4

＊

石川 賢太

H園応食 E

G171231007

線形代数学 B1（7）

2

T1-2

水

3

＊

堀口 直之

1T情

G171110003（3）
微積分学 A

2

T1-2

金

2

理

内藤 貫太

ES 地

G171231008

線形代数学 B1（8）

2

T1-2

水

3

理

佐々木 浩宣

1T共G171110004（4）
微積分学 A

2

T1-2

金

4

＊

滝沢 庸

EH緑

G171231009

線形代数学 B1（9）

2

T1-2

木

2

理

安藤 浩志

1T 都

G171110005（5）
微積分学 A

2

T4-5

水

3

＊

音喜多 純拓LBE

G171231010

線形代数学 B1（10）

2

T1-2

水

3

統

松田 茂樹

1S 数

G171211001

微積分学B1（1）

2

T1-2

金

2

理

津嶋 貴弘

1T 建

G171231011

線形代数学 B1（11）

2

T1-2

月

2

理

梶浦 宏成

S物

G171211002

微積分学B1（2）

2

T1-2

金

2

理

西田 康二

1Tデ

G171231012

線形代数学 B1（12）

2

T1-2

金

2

＊

福室 康介

S化

G171211003

微積分学B1（3）

2

T1-2

金

3

＊

與口 卓志

1T 機

G171232001

線形代数学 B2（1）

2

T4-5

木

2

＊

石川 賢太

1T 建

G171211004

微積分学B1（4）

2

T1-2

金

3

＊

音喜多 純拓1T 物

G171232002

線形代数学 B2（2）

2

T4-5

木

2

＊

音喜多 純拓1Tデ

G171211005

微積分学B1（5）

2

T1-2

木

3

理

佐々木 浩宣

1T 医G171232003

線形代数学 B2（3）

2

T4-5

水

3

＊

中川 貴裕

1Ｔ機

G171211006

微積分学B1（6）

2

T1-2

金

3

＊

滝沢 庸

1T 電

G171232004

線形代数学 B2（4）

2

T4-5

水

3

＊

櫻井 太朗

1Ｔ物

G171211007

微積分学B1（7）

2

T1-2

金

3

＊

伊東 良純

1T情

G171232005

線形代数学 B2（5）

2

T4-5

水

3

＊

與口 卓志

1T 医

G171211008

微積分学B1（8）

2

T1-2

火

3

＊

音喜多 純拓1T共G171232006

線形代数学 B2（6）

2

T4-5

水

3

＊

滝沢 庸

1T 電

G171211009

微積分学B1（9）

2

T1-2

金

2

理

今井 淳

1T 都

G171232007

線形代数学 B2（7）

2

T4-5

水

3

＊

堀口 直之

1T情

G171211010

微積分学B1（10）

2

T1-2

金

3

統

岡田 靖則

1S 数

G171232008

線形代数学 B2（8）

2

T4-5

水

3

理

大坪 紀之

1T共

G171211011

微積分学B1（11）

2

T1-2

金

2

＊

伊東 良純

S物

G171232009

線形代数学 B2（9）

2

T4-5

木

2

理

筒井 亨

1T 都

G171211012

微積分学B1（12）

2

T1-2

火

3

統

岡田 靖則

S化

G171232010

線形代数学 B2（10）

2

T4-5

水

3

理

西田 康二

1S 数

G171212001

微積分学B2（1）

2

T4-5

金

2

理

小寺 諒介

1T 建

G171232011

線形代数学 B2（11）

2

T4-5

木

2

理

小寺 涼介

S物

G171232012

線形代数学 B2（12）

2

T4-5

金

2

＊

福室 康介

S化

単位

期別

曜日

時限

所属

G171212002

微積分学B2（2）

2

T4-5

金

2

＊

堀口 直之

1Tデ

G171212003

微積分学B2（3）

2

T4-5

金

3

＊

福室 康介

1Ｔ機

G171212004

微積分学B2（4）

2

T4-5

金

3

＊

稲川 太郎

1Ｔ物

G171212005

微積分学B2（5）

2

T4-5

木

3

理

津嶋 貴弘

1T 医

G171212006

微積分学B2（6）

2

T4-5

金

3

＊

滝沢 庸

1T 電

数学・統計学
（統計学）
講義コード

授業科目

担当教員

G171212007

微積分学B2（7）

2

T4-5

金

3

理

今井 淳

1T情

G171310001

統計学 A
（1）

2

T1-2

月

3

理

井上 玲

G171212008

微積分学B2（8）

2

T4-5

火

3

＊

堀口 直之

1T共

G171310002

（2）
統計学 A

2

T1-2

水

3

理

阿部 圭宏

G171212009

微積分学B2（9）

2

T4-5

金

2

＊

稲川 太郎

1T 都

G171310003

（3）
統計学 A

2

T1-2

木

2

理

今村 卓史

G171212010

微積分学B2（10）

2

T4-5

金

3

理

松井 宏樹

1S 数

G171310004

（4）
統計学 A

2

T4-5

火

4

理

井上 玲

G171212011

微積分学B2（11）

2

T4-5

金

2

理

津嶋 貴弘

S物

G171310005

（5）
統計学 A

2

T4-5

木

2

未定

未定

G171212012

微積分学B2（12）

2

T4-5

火

3

理

大坪 紀之

S化

数学・統計学（線形代数学）

05

講義コード

講義コード

授業科目

G171120001

担当教員

対象学科等

対象学科等
理系

理系

G171332001

統計学B1（1）

2

T1-2

水

3

＊

澁谷 幹夫

2T 建他

G171332002

統計学B1（2）

2

T1-2

水

4

＊

澁谷 幹夫

2T 都他

G171332003

統計学B1（3）

2

T1-2

水

4

理

今村 卓史

2S 数

G171332004

統計学B1（4）

2

T1-2

木

2

＊

澁谷 幹夫

2Tデ他

G171332005

統計学B1（5）

2

T1-2

水

1

工

川本 一彦

2T情

2

T4-5

水

3

＊

澁谷 幹夫

2T 建他

4

＊

澁谷 幹夫

2T 都他

単位

期別

曜日

時限

所属

（1）
線形代数学 A

2

T4-5

月

1

＊

中川 貴裕

E

G171333001

統計学B2（1）

G171120002（2）
線形代数学 A

2

T4-5

月

2

＊

稲川 太郎

H園応食

G171333002

統計学B2（2）

2

T4-5

水

G171120003（3）
線形代数学 A

2

T4-5

火

4

教

澤邊 正人

E

G171333003

統計学B2（3）

2

T4-5

水

4

理

内藤 貫太

2S 数

G171120004（4）
線形代数学 A

2

T4-5

金

2

＊

宮崎 洋一

S 地E

G171333004

統計学B2（4）

2

T4-5

木

2

＊

澁谷 幹夫

2Tデ他

G171120005（5）
線形代数学 A

2

T4-5

金

4

＊

石川 賢太

H緑 BE

G171231001

線形代数学B1（1）

2

T1-2

木

2

＊

與口 卓志

1T 建

G171231002

線形代数学B1（2）

2

T1-2

木

2

理

大坪 紀之

1Tデ

107

06

MATHEMATICAL AND DATA SCIENCE EDUCATION PROGRAM

専門教育科目 2022指定科目

工学部

専門教育の指定科目には、すべての学生が履修できる全学共通科目と、所属学部の学生のみが履修できる所属学部生限定科目があります。科目ごとに履修条件等が異なりますので、履修の際は注意してください。修了証書を取得する場合は合計14 単位まで、履修証明書を取得する場合は合計10 単位までが取得要件の単位として認定されます。
※掲載内容に変更が生じる場合もありますので、その科目が開講されている各学部の「履修案内」
及び掲示板等で適宜ご確認ください。
※各学部の専門教育科目及び自由選択科目に数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）の指定科目が置かれています。
全学共通科目では、他学部の学生も履修することができます。
各学部がそれぞれのプログラムの趣旨に合う科目を指定しています。

全学共通科目に応じて担当教員に相談してください。

単位

担当教員

T01ZV00701
T01V902701

知能システム入門2

荒井 幸代

60名（ライブ双方向で100名まで） 工学部共通科目

計算科学Ⅲ

2

今泉 貴史

情報工学コース

T01V904501

パターン認識基礎

2

未定

情報工学コース

T01V501901

プログラミング設計

2

中口 俊哉

最大 20 名程度
C言語のコーディングができること

医工学コース

T01V502301

数値計算（医工学）

2

高橋 応明

最大 20 名程度

医工学コース

単位

L011921301

データ解析基礎論 a1

1

L011921401

データ解析基礎論 a2

1

L011921501

データ解析基礎論 b1

1

L011921601

データ解析基礎論 b2

1

担当教員

備考

備考

参考（学科・コース）

備考

単位

担当教員

H011310301

生物統計学

2

國分 尚

園芸学科

H012034101

緑地環境情報学

2

本條 毅

緑地環境学科

単位

担当教員

備考

1

西田 紀貴・他

教室のキャパシティーをこえない範囲であれば、他学部学生も受け入れます。

講義コード

文学部
授業科目

授業科目

園芸学部

すべての学部の学生が履修できる科目です。ただし、受け入れ人数など条件がある場合があるので、各学部のシラバスなどを確認し、必要

講義コード

講義コード

授業科目

参考（学科・コース）

参考（学科・コース）

松香 敏彦

行動科学コース

松香 敏彦

行動科学コース

薬学部
講義コードP011110201

授業科目
薬品物理化学

参考（学科・コース）
薬学科・薬科学科

教育学部
授業科目

単位

担当教員

E01D240801 数学科の専門的基盤（応数）

2

前田 瞬

全コース（自由選択）

E01D241301

確率統計発展2

白川 健

全コース（自由選択）

E01D241201

確率統計

2

澤邉 正人

全コース（自由選択）

単位

担当教員

講義コード

備考

参考
（学科・コース）

理学部
講義コード

07

授業科目

備考

参考
（学科・コース）

S12403101

物理数学Ⅰ

2

横田 紘子

詳細はシラバスを参照

物理学科

S12402101

物理数学Ⅱ

2

山田 泰裕

詳細はシラバスを参照

物理学科

S12211101

計算物理学

2

松元 亮治

詳細はシラバスを参照

物理学科

S12404001

物理数学Ⅲ

2

山田 篤志

詳細はシラバスを参照

物理学科

S12404501

物理数学Ⅳ

2

近藤 慶一

詳細はシラバスを参照

物理学科

S12418101

統計物理学Ⅰ

2

未定

詳細はシラバスを参照

物理学科

S12420301

統計物理学演習Ⅰ

2

大濱 哲夫

詳細はシラバスを参照

物理学科

S12419101

統計物理学Ⅱ

2

未定

詳細はシラバスを参照

物理学科

S13106301

化学統計熱力学Ⅰ-1

1

加納 博文

化学科

S13106401

化学統計熱力学Ⅰ-2

1

加納 博文

化学科

S13107201

化学統計熱力学Ⅱ-1

1

加納 博文

化学科

S13107301

化学統計熱力学Ⅱ-2

1

加納 博文

化学科

S15207201

地球物理学Ⅱ-1

1

服部 克巳

地球物理学Ⅱ-2への導入。

地球科学科
108

08

授業内容に実習を含むため、履修を制限している
MATHEMATICAL AND DATA SCIENCE EDUCATION PROGRAM

文学部

所属学部生限定科目
所属学部の学生のみが履修できる科目です。

国際教養学部
講義コード

授業科目

単位

担当教員

備考

参考
（学科・コース）

単位

担当教員

備考

参考（学科・コース）

L011A14201

心理学初級実験 b2

柳 淳二・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A15101

心理学中級実験a2

柳 淳二・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A15201

心理学中級実験 b2

柳 淳二・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A16101

心理学上級実験a2

柳 淳二・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A16201

心理学上級実験 b2

柳 淳二・他

Z011200701

量的調査法Ⅰ1未定

国際教養学科

L011A23101

社会調査概説 a2

清水 洋行

行動科学コース

Z011202701

量的調査法ⅡA

1

立石 慎治

国際教養学科

L011A23201

社会調査概説 b2

清水 洋行

行動科学コース

Z011202801

量的調査法ⅡB

1

立石 慎治

国際教養学科

L011A24101

社会調査実習a1

吉岡 洋介

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

Z011202901

情報処理演習1

徳永 留美

国際教養学科

L011A24201

社会調査実習b

1

吉岡 洋介

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

Z011203001

自然言語処理1

川端 良子

国際教養学科

L011A24301

社会調査実習c

1

吉岡 洋介

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

Z011203601

健康・スポーツ科学実験実習

1

小泉 佳右

国際教養学科

L011A24401

社会調査実習d1

吉岡 洋介

実習科目のため、履修を制限している

L011A25101

社会学研究法a2

西阪 仰・他

行動科学コース

L011A25201

社会学研究法b2

西阪 仰・他

行動科学コース

L011923101

比較認知論 a2

牛谷 智一

行動科学コース

単位

担当教員

2

川久保 友超経済学コース

2

青山 耕治

経済学コース2

川久保 友超経済学コース

B13B100401 中級経済数学

2

青山 耕治

経済学コース

B13B100502 統計演習

2

菅澤 翔之助経済学コースB13B200101 情報科学Ⅰ

2

川﨑 敏治・
青山 耕治

3 年次以降経済学コースB13B200201 情報科学Ⅱ

2

川﨑 敏治・
青山 耕治

3 年次以降経済学コースB13B200501 計量経済学I

2

米倉 頌人

2年次以降

経済学コースB13B200601 計量経済学II

2

米倉 頌人

2年次以降

経済学コースB13B300201 上級経済数学

2

青山 耕治

2年次以降

経済学コース

B14A300301 マーケティングリサーチ

2

佐藤 栄作

3 年次以降経営・会計系コース

B13B200701 経済統計学Ⅰ

2

新関 剛史

2年次以降

経済学コースB13B200801 経済統計学Ⅱ

2

新関 剛史

2年次以降

経済学コース

B14B200501 財務諸表論Ⅰ

2

小川 真実

2年次以降

経営・会計系コース

B14B200601 財務諸表論Ⅱ

2

小川 真実

2年次以降

経営・会計系コース

文学部
講義コード

授業科目

単位

担当教員

L011702001

認知情報科学基礎

2

傳 康晴・他

共通基礎科目

L011925101

知的情報処理論 a

2

阿部 明典

行動科学コース

L011925201

知的情報処理論 b

2

阿部 明典

行動科学コース

L011939101

心理学研究法a2

木村 英司・他

授業内容に実習を含むため、履修を制限している

備考

行動科学コース
行動科学コース

心理学研究法b2

木村 英司・他

L011A43101

言語認知情報学演習ａ

2

傳 康晴

卒業論文につながる演習のため、履修を制限している

傳 康晴

卒業論文につながる演習のため、履修を制限している

行動科学コース

2

法政経学部
授業科目

講義コード

B13B100101

行動科学コース

L011939201

言語認知情報学演習b

行動科学コース

参考（学科・コース）

授業内容に実習を含むため、履修を制限している

L011A43201

09

授業科目

講義コード

初級統計学

B13B100201 初級経済数学
B13B100301

中級統計学

行動科学コース

L011A44301

認知情報解析学演習a1

1

松香 敏彦

卒業論文につながる演習のため、履修を制限している

L011A44401

認知情報解析学演習a2

1

松香 敏彦

卒業論文につながる演習のため、履修を制限している

行動科学コース
行動科学コース

L011A44501

認知情報解析学演習b1

1

松香 敏彦

卒業論文につながる演習のため、履修を制限している

L011A44601

認知情報解析学演習b2

1

松香 敏彦

卒業論文につながる演習のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A45201

知識情報科学演習b

2

阿部 明典

卒業論文につながる演習のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A11101

認知情報科学基礎実習a2

傳 康晴・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A11201

認知情報科学基礎実習b2

傳 康晴・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A12101

認知情報科学発展実習a2

傳 康晴・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A12201

認知情報科学発展実習b2

傳 康晴・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A13101

認知情報科学特別実習a2

傳 康晴・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A13201

認知情報科学特別実習b2

傳 康晴・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース

L011A14101

心理学初級実験a2

柳 淳二・他

実習科目のため、履修を制限している

行動科学コース
109

備考

参考（学科・コース）

10

MATHEMATICAL AND DATA SCIENCE EDUCATION PROGRAM

教育学部
授業科目

講義コード

E01D241501
E01C274001

工学部

代数学
英語教育工学

単位

担当教員

2

澤邉 正人

2

備考

石井 雄隆

参考
（学科・コース）

授業科目

11

単位

担当教員

備考

担当教員

備考

参考（学科・コース）

T01V302701

プログラミング演習Ⅰ

3

石橋 圭太

デザインコース

全コース（自由選択）

T01V303401

デザイン数理解析論2

桐谷 佳惠・他

デザインコース

T01V303701

プログラミング演習Ⅱ

3

佐藤 浩一郎

デザインコース

T01V400101

プログラミング2

森吉 泰生

機械工学コース

T01V400301

工業数学Ⅰ

2

武居 昌宏・
比田井 洋史機械工学コース

T01V401501

基礎制御理論Ⅰ

2

並木 明夫

機械工学コース

T01V401701

工業数学Ⅱ

2

千葉 明

機械工学コース

T01V403001

基礎制御理論Ⅱ2鈴木 智

機械工学コース

T01V403101

ロボット工学2

並木 明夫

機械工学コース

T01V403301

計測基礎論

2

大川 一也

T01V403701

数値計算法

2

武居 昌宏

T01V500601

データ構造とアルゴリズム

2

菅 幹生

最大5 名程度

医工学コース

T01V501301

システム制御工学Ⅰ2兪 文偉

最大5 名程度

医工学コース

T01V501401

システム制御工学Ⅱ2兪 文偉

最大5 名程度

医工学コース

T01V502401

情報理論（医工学）

2

羽石 秀昭

最大10 名程度

医工学コース

T01V605701

偏微分方程式演習

2

大森 達也

電気電子工学コース

参考（学科・コース）
数学・情報数理学科

S011408201

代数学Ⅰ

2

小寺 諒介

S011413401

データ構造概論2

多田 充

数学・情報数理学科

プログラミング、
情報システム
基礎論を履修しているか、それに相当する知識を前提とする。

単位

全コース（自由選択）

理学部
講義コード

授業科目

講義コード

数学・情報数理学科

必修のため登録上限あり

機械工学コース

S011416201

コンピュータ数理学

2

松田 茂樹
内藤 貫太
山本 光晴

S011216201

確率論Ⅰ

2

阿部 圭宏

数学・情報数理学科

S011215001

数理統計学

2

内藤 貫太

数学・情報数理学科

S011413501

アルゴリズム論2

多田 充

数学・情報数理学科

S011310201

数値計算法

2

安藤 浩志

数学・情報数理学科

S011108201

トポロジー

2

二木 昌宏

数学・情報数理学科

T01V603601

プログラミングおよび実習

3

下馬場 朋禄・
角江 崇

電気電子工学コース

S011106601

幾何学

2

今井 淳

数学・情報数理学科

S011314601

情報理論

2

萩原 学

数学・情報数理学科

T01V600701

応用数学（電気電子工学）

2

荒井 幸代

電気電子工学コース

S012143201

統計物理学演習Ⅱ

2

山田 篤志

詳細はシラバスを参照

物理学科

T01V600801

確率基礎論

2

篠原 徹

電気電子工学コース

S012144301

物理実験データ解析基礎

2

吉田 滋

詳細はシラバスを参照

物理学科

T01V600901

数値計算

2

西辻 崇・
伊藤 智義

電気電子工学コース

S012236101

非平衡系の統計物理学

2

北畑 裕之・他

詳細はシラバスを参照

物理学科

T01V601001

電気電子計測（電気電子工学）

2

残間 忠直

電気電子工学コース

生物学科

T01V601701

制御理論Ⅰ

2

劉 康志

電気電子工学コース

T01V601801

制御理論Ⅱ

2

劉 康志

電気電子工学コース

S014216301

生態学

2

村上 正志
髙橋 佑磨

S015460201

地球ダイナミクス概論 -1

1

佐藤 利典

地球科学科

S015457201

地球科学基礎数学 -1

1

佐藤 利典・他

地球科学科

S015457301

地球科学基礎数学 -2

1

佐藤 利典・他

地球科学科

S015435201

地球物理学実験Ⅱ

1

佐藤 利典・他

S015208201

地球物理学Ⅲ-1

1

S015208301

地球物理学Ⅲ-2

S015210201

機械工学コース

T01V601901

最適化理論

2

小圷 成一

電気電子工学コース

T01V602701

伝送工学

2

安 昌俊

電気電子工学コース

地球科学科

T01V602901

シミュレーション

2

残間 忠直・
小岩 健太

電気電子工学コース

佐藤 利典

地球科学科

1

佐藤 利典

地球科学科

T01V603501

計算機の基礎2

小圷 成一

電気電子工学コース

情報地球科学Ⅰ-1

1

服部 克巳

地球科学科

S015210301

情報地球科学Ⅰ-2

1

服部 克巳

地球科学科

S015211201

情報地球科学Ⅱ-1

1

中西 正男・他

地球科学科

S015211301

情報地球科学Ⅱ-2

1

中西 正男・他

地球科学科

S015207201

地球物理学Ⅱ-1

1

服部 克巳

地球科学科

S015207301

地球物理学Ⅱ-2

1

服部 克巳

地球科学科

S015491101

地球科学基礎演習Ⅰ

2

服部 克巳・他

地球科学科

110

T01V603701

情報理論の基礎と応用

2

岡本 卓

電気電子工学コース

T01V603901

信号処理

2

下馬場 朋禄電気電子工学コース

T01V604001

計算機工学

2

下馬場 朋禄電気電子工学コース

T01V604201

通信工学基礎2

安 昌俊

電気電子工学コース

T01V604401

情報システム設計論

2

伊藤 智義

電気電子工学コース

T01V604501

情報通信システム論

2

加藤 洋一

電気電子工学コース

T01V605301

アルゴリズムの設計と解析

2

内藤 雅之

電気電子工学コース

T01V700401

物理数学Ⅰ

2

植田 毅

物質科学コース

T01V701101

物理数学Ⅱ

2

植田 毅

物質科学コース

T01V702401

フーリエ解析

2

宮本 克彦

物質科学コース

T01V703501

統計力学（物質科学）2

須賀 孝之・
山本 和貫

物質科学コース

12

MATHEMATICAL AND DATA SCIENCE EDUCATION PROGRAM

工学部

医学部
授業科目

講義コード

単位

担当教員

備考

参考
（学科・コース）

講義資料は以下のURLで公開しています。

T01V801701

コンピューター処理

2

大窪 貴洋

https://amorphous.tf.chiba-u.
jp/lecture.files/chem_comput
er/index.html

眞鍋 佳嗣

2

M014027501 医療と社会（公衆衛生学）

2

尾内 善広・他

医学科

M014035001 医療と社会（医療経済情報学）

1

鈴木 隆弘・他

医学科

T01V900101

情報数学Ⅰ（情報工学）

2

岸本 渡

必修のため登録上限あり

情報工学コース

T01V900201

情報数学Ⅱ（情報工学）

2

岸本 渡

必修のため登録上限あり

情報工学コース

T01V900701

情報数学Ⅲ

2

岸本 渡

必修のため登録上限あり

情報工学コース

T01V900901

計算科学Ⅰ

2

北神 正人

必修のため登録上限あり

情報工学コース

T01V901401

情報数学Ⅳ

2

藤原 祐一郎必修のため登録上限あり

情報工学コース

T01V901501

情報解析Ⅰ

2

石山 智明

情報工学コース

T01V901601

計算科学Ⅱ

2

北神 正人

情報工学コース

T01V901801

応用数学（情報工学）

2

津村 徳道

T01V902301

確率と統計

2

須鎗 弘樹

T01V902401

多変量解析

2

大澤 範高

T01V902501

情報理論（情報工学）

2須鎗 弘樹

情報工学コース

T01V902601

情報解析Ⅱ

2

石山 智明

情報工学コース

T01V902801

コンピュータネットワーク

2

全 へい東

情報工学コース

授業科目

講義コード

共生応用化学コース

教育用端末の台数制約のため登録上限あり

担当教員

備考

参考（学科・コース）

薬学部

情報処理要論必修のため登録上限あり

単位

共生応用化学コース

共生応用では唯一のプログ
ラミング講義で初級レベルの内容です。

T01V801801

授業科目

講義コード

P011111101

推測統計学

単位

担当教員

2

樋坂 章博・他

備考

参考（学科・コース）
薬学科・薬科学科

看護学部
講義コード

授業科目

単位

担当教員

N011330201

保健学Ⅰ（環境保健学・保健統計学）

2

北池 正

看護学科

N011330601

保健学Ⅱ（疫学）

2

北池 正

看護学科

情報工学コース

N011331001

保健学演習

1

池崎 澄江・
北池 正

看護学科

情報工学コース

N011331501

保健情報学

1

池崎 澄江

看護学科

情報工学コース

T01V903102

プログラム演習Ⅲ

1

梅澤 猛

情報工学コース

T01V903801

符号理論

2

藤原 祐一郎情報工学コース

T01V904201

分散情報処理2白木 厚司

情報工学コース

T01V904602

プログラム演習Ⅳ

1

梅澤 猛

情報工学コース

単位

担当教員

備考

参考（学科・コース）

園芸学部
授業科目

講義コード

13

H010131601

生物学B

2

梅木 清

H011460301

バイオインフォマティクス

備考

参考（学科・コース）
共通基礎科目2

児玉 浩明・他

H012335601 応用数学

2

本條 毅

応用生命化学科

H012330501 流域環境工学

2

唐 常源

緑地環境学科

情報処理室のため履修人数の上限有

緑地環境学科H013012201

応用統計学

2

栗原 伸一

食料資源経済学科

H013211501

経済数学入門2

丸山 敦史

食料資源経済学科

H013221201

資源計量経済学2栗原 伸一

情報処理室のため履修人数の上限有

食料資源経済学科

H013211801

消費者行動論2

栗原 伸一・
丸山 敦史

情報処理室のため履修
人数の上限有食料資源経済学科

H010140001

データアナリシス

1

矢野 佑樹

メディア授業

全学科

111

14

国際教養学部国際教養学科 カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP13：英語での議論および発表などを通じた情報発信能力の向上
CP12：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

学位授与の方針●DP5

CP11：コミュニケーション能力、プレゼンテーション能力、チームワーク、リーダシップの涵養高い問題解決能力

CP10：グローバルな社会、日本、地域のなかの現実的な諸課題への取組
CP9：課題の設定とその解決に具体的に取り組むことができる知識・技術・方法の修得
CP8：グローバル／地域の課題の解決のために諸領域の知識を活用▲DP4

CP7：多様な文化・価値観、社会や人類が直面する地球規模の課題に対する理解

専門的な知識・技術・技能

CP6：人文社会科学・自然科学、生命科学の諸領域の俯瞰的な理解◆DP3

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観、社会や人類が直面する地球規模の課題に対する理解■DP2

CP4：世界における日本の役割を理解し、地球社会の持続的発展のための社会的な学び

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文社会科学・自然科学、生命科学の諸領域を混合し、グローバルな視座の獲得
CP2：社会規範・倫理性・他者との協働▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心・主体的な学びに基づく学習技法

専門科目

ZA417 メジャープロジェクトⅠ
ZA418 メジャープロジェクトⅡ

年次

4グローバルスタディーズ

現代日本学

ZA304 民族と国民
ZA306 ヨーロッパ言語論

ZA325 日本の言語文化
ZA327 文化と言語

ZA344 境界科学論
ZA346 科学哲学

ZA307 移民論

ZA394 地方創生論

ZA375 科学と社会的意思決定

ZA314 国際関係と歴史認識
ZA315 日本の高等教育政策
ZA360 異文化間教育論
ZA401 近代世界システム論
ZA406 安全保障論
他

ZA328 地域社会とスポーツ振興
ZA338 日本の近代化過程
ZA407 メディアミックス
ZA409 人口減の社会論
ZA410 教育システム論
他

ZA348 健康科学論
ZA356 科学技術社会論
ZA350 医療と文化
ZA413 スポーツ医科学
ZA415 環境とくらし他●▲

インテンシブ・イシュー
モジュール科目群

年次

3

総合科学

●▲

●▲

ワールド科目
インテンシブ・イシュー各論●▲ZA372 フィールド
から学ぶ
ZA374 千葉の地域
資源と活用
ZA377 社会と科学
技術の界面

クロスメジャー
プロジェクト年次

2

普遍教育
国際発展科目群
英語科目

●◆▼

年次

初修外国語科目

ZA213 工業デザイン
ZA226 現代社会と民俗
ZA228 日本と宗教
ZA254 クリティカル日本論
ZA255 現代言語社会論
他

GP104 サッカー

他●◆▼

ZA231 海外派遣プログラムＣ●▲

ZA232 海外派遣プログラムＤ

スキル形成科目

ZA378～392 クロスメ
ジャープロジェクトⅠＧ・ⅠＪ・ⅠＳ
ZA393 クロスメジャープロ
ジェクトⅡ

●▲

俯瞰科目

GA101 倫理GA102 免疫とアレルギー
GA103 ランドスケープを創る
GA104 火山の恩恵と災害Ｂ

GL101 地域づくりと地方の再生
GL112 地方創生時代の地域イノベーション

他

教養展開科目 ● ◆ ■ ▼GV141 博物館で歴史を読み解く
GY107 学生ボランティア実践入門
GZ111 エネルギーについて学ぶ
他

他

他

数理・データサイエンス科目 ● ▲ ◆GD101 情報リテラシー
GD102 データサイエンスＡ●▲◆■▼

ZA101 国際教養学入門
ZA102 人文社会科学基礎
ZA103 自然科学基礎
ZA104 生命科学基礎
ZA105 グローバルイシュー論
ZA106 現代日本論
ZA107 総合科学論
ZA108 グローバルイシュー演習
ZA109 現代日本課題演習
ZA110 総合科学コミュニケーション演
習

他

他

112

● ▲▼

ZA201 国際教養ＣＡＬＬ英語ⅡZA250 Current AffairsⅠ
ZA368 Current AffairsⅡ
ZA202 アカデミックライティン
グ(日)ⅡZA203 アカデミックライティン
グ(英)ⅡZA204 研究方法論ⅡZA205 史資料分析Ⅱ
ZA218 質的調査法ⅡＡ
ZA220 量的調査法ⅡＡ
ZA222 自然言語処理
ZA223 科学的思考法Ⅰ
他

ZA215 経済政策と科学技術
ZA216 生命倫理
ZA217 サイエンスコミュニケーション論
ZA341 視覚情報処理
ZA352 サイエンスカフェ
他

教養コア科目 ● ◆ ■ ▼地域科目 ● ◆ ■ ▼●◆■▼GJ101 日本とアジア
GJ156 国際社会へのパスポート

総合科学

学術発展科目群

スポーツ・健康科目●◆▼

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG102 ドイツ語Ⅰマスター

国際科目

ZA210 世界史と世界地理
ZA211 都市住環境論
ZA212 国際組織論
ZA224 国際移動論概説
ZA313 国際人権論
他●▲

地域発展科目群

GE131 Interaction
GE234 Writing(Advanced)
GE304 海外研修英語
他

1

現代日本学

●▲

●▲▼

ZA230 海外派遣プログラムＢ

3年次にメジャー選択
グローバルスタディーズ●▲◆■▼

スキル形成科目● ▲▼ZA111 国際教養ＣＡＬＬ英語Ⅰ
ZA112 アカデミックライティング(日)ⅠZA113 アカデミックライティング(英)Ⅰ
ZA114 研究方法論Ⅰ
ZA115 史資料分析Ⅰ
ZA116 質的調査法Ⅰ
ZA117 量的調査法Ⅰ
ZA118 プレゼンテーションメソッ
ド
ZA119 総合科学基礎実験実習
ZA120 情報処理演習

専門基礎科目

ZA233 海外派遣プログラム認定
Ｂ
ZA234 海外派遣プログラム認定
Ｃ
ZA235 海外派遣プログラム認定
Ｄ他

ワールド科目●▲▼

ZA229 海外派遣プログラムＡ
ZA121 海外派遣プログラム認定Ａ
他

フィールド科目●▲▼

ZA241 フィールド・スタディＢ（GV国内）
ZA242 フィールド・スタディＢ（GV海外）ZA243 フィールド・スタディＣ（GI国内）
ZA244 フィールド・スタディＣ（GI海外）
ZA245 地域ＰＢＬ型実習Ｂ
ZA246 地域ＰＢＬ型実習Ｃ
ZA247 持続的地域貢献活動実習
Ａ
ZA248 持続的地域貢献活動実習
Ｂ
ZA364 社会調査実習Ａ
ZA365 社会調査実習Ｂ
ZA366 社会調査実習Ｃ
ZA367 社会調査実習Ｄ

フィールド科目●▲▼

ZA239 フィールド・スタディＡ（GSP国内）ZA240 フィールド・スタディＡ（GSP海外）ZA123 地域ＰＢＬ型実習Ａ

文学部人文学科 （行動科学コース哲学専修）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP11：問題を主体的・能動的に解決する方法と技能の修得●DP5

CP10：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP9：語学教育における発信型コミュニケーション能力の涵養
CP8：人文科学の専門知識を活用し、主体的・批判的な姿勢で実証的・論理的な思考を実践する訓練▲DP4

専門的な知識・技術・技能

CP7：人文科学の専門領域に関する知識を幅広く、かつ段階的・体系的に修得◆DP3

CP6：社会や人類が直面する地球規模の課題への理解と取組

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観の深い理解に基づく、文理横断的・異分野融合的な知の獲得■DP2

CP4：専門的能力を地球社会と地域社会の持続的発展のために役立てる姿勢を備えた人材育成

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文科学の専門諸領域の社会的、文化的、歴史的位置づけを理解するための幅広い視野と批判的精神の育成
CP2：社会規範・倫理性をもって自立的に行動する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心およびそれを支える学修技法の涵養

専門教育科目年次

4

論理学の哲学（LB301）■ ▲◆価値論（LB302）
科学基礎論（LB303）
技術論（LB304）
科学史（LB305）
東洋哲学概説（LB306）
西洋古代中世哲学（LB307）
西洋近世近代哲学（LB308）
現代哲学（LB309）
倫理思想史（LB310）
現代哲学講読（LB311）
東洋哲学講読（LB312）
派遣留学認定科目
他

年次

3

年次

2

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群◆▼

英語科目
GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語
他

年次

1

◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

他

◆■▼

国際科目

GB101 世界の歴史と日本
GB101 ヨーロッパ文化と日本●▲◆■▼

卒業論文（LX480）

他

古代中世哲学演習（LB313）
近世近代哲学演習（LB314）
現代哲学演習（LB315）
倫理学演習（LB316）
科学基礎論演習（LB317）
東洋哲学演習（LB319）
哲学基礎演習（読解）（LB204）
哲学基礎演習（作文）（LB205）
人文科学専門英語（LB296）
他◆■▼

学術発展科目群▼

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン● ▲ ◆▼

他

◆■▼

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他◆■▼

教養コア科目

GA103 日本語・日本文学
GA102 心と自己の科学
GA103 歴史と社会
GA104 火山の恩恵と災害

講義
他

◆■▼

教養展開科目

GX153 伝統文化をつくる
GY109 グローバルボランティアⅠ
GV152 日本文化を考える
他

数理・データサイエンス科目
GT101 情報リテラシー

他

113

◆■

LX161 哲学基礎
LX162 認知情報科学基礎
LX163 心理学基礎
LX164 社会学基礎
LX165 文化人類学基礎

人文科学入門LX100 人文科学入門

他◆■▼

共通基礎科目▼■●◆■▼実践系（地域）

実践系（国際）LX127 現代社会で働くこと
LX221 人文学地域
インターンシップ
LX211 人文学地域
フィールドワーク
他

LX193 国際交流論
LX223 人文学国際
インターンシップ
LX213 人文学国際フィールドワーク他

文学部人文学科 （行動科学コース認知情報科学専修）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP11：問題を主体的・能動的に解決する方法と技能の修得●DP5

CP10：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP9：語学教育における発信型コミュニケーション能力の涵養
CP8：人文科学の専門知識を活用し、主体的・批判的な姿勢で実証的・論理的な思考を実践する訓練▲DP4

専門的な知識・技術・技能

CP7：人文科学の専門領域に関する知識を幅広く、かつ段階的・体系的に修得◆DP3

CP6：社会や人類が直面する地球規模の課題への理解と取組

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観の深い理解に基づく、文理横断的・異分野融合的な知の獲得■DP2

CP4：専門的能力を地球社会と地域社会の持続的発展のために役立てる姿勢を備えた人材育成

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文科学の専門諸領域の社会的、文化的、歴史的位置づけを理解するための幅広い視野と批判的精神の育成
CP2：社会規範・倫理性をもって自立的に行動する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心およびそれを支える学修技法の涵養

専門教育科目
年次

4

卒論演習

■▲

年次

LB320 比較認知行動論演習
LB324 知識情報科学演習
LB323 言語認知情報学演習
LB321 認知情報解析学演習
LB322 多様性認知論演習
LB326 認知情報科学発展演習

基礎演習

年次

普遍教育科目

発展実習

LB220 認知行動基礎論
LB224 知的情報処理論
LB223 言語情報処理論▲
LB221 データ解析基礎論
LB222 比較認知論
LB225 意志決定論
LB237 動物心理学

LB338 認知情報科学発展実習

LB245 認知心理学
LB224 知覚心理学
LB252 社会心理学

基礎実習

●▼ ▲

LB238 認知情報科学基礎実習
他

地域発展科目群
地域発展科目群◆▼

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語
他

年次

◆▼

初修外国語科目

他

◆■▼

国際科目

GB101 世界の歴史と日本
GB101 ヨーロッパ文化と日本

●▼▲

講義

◆■▼

英語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター▼■

LB239 認知情報科学基礎演習
Ⅱ
LB296 人文科学専門英語

国際発展科目群
国際発展科目群

1

LB438 認知情報科学特別実習

●▲

演習

3

●■

特別実習

LX460 卒業論文特別演習

2●▲

LX480 卒業論文

他

学術発展科目群▼

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

◆■▼

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他◆■▼

教養コア科目

GA103 日本語・日本文学
GA102 心と自己の科学
GA103 歴史と社会
GA104 火山の恩恵と災害

講義
他

◆■▼

教養展開科目

GX153 伝統文化をつくる
GY109 グローバルボランティアⅠ
GV152 日本文化を考える
他

数理・データサイエンス科目
GT101 情報リテラシー
GD103 データサイエンスB

他

114

LX161 哲学基礎
LX162 認知情報科学基礎
LX163 心理学基礎
LX164 社会学基礎
LX165 文化人類学基礎◆■

人文科学入門LX100 人文科学入門

他◆■▼

共通基礎科目▼■●◆■▼実践系（地域）

実践系（国際）LX127 現代社会で働くこと
LX221 人文学地域
インターンシップ
LX211 人文学地域
フィールドワーク
他

LX193 国際交流論
LX223 人文学国際
インターンシップ
LX213 人文学国際フィールドワーク他

文学部人文学科 （行動科学コース心理学専修）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP11：問題を主体的・能動的に解決する方法と技能の修得●DP5

CP10：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP9：語学教育における発信型コミュニケーション能力の涵養
CP8：人文科学の専門知識を活用し、主体的・批判的な姿勢で実証的・論理的な思考を実践する訓練▲DP4

専門的な知識・技術・技能

CP7：人文科学の専門領域に関する知識を幅広く、かつ段階的・体系的に修得◆DP3

CP6：社会や人類が直面する地球規模の課題への理解と取組

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観の深い理解に基づく、文理横断的・異分野融合的な知の獲得■DP2

CP4：専門的能力を地球社会と地域社会の持続的発展のために役立てる姿勢を備えた人材育成

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文科学の専門諸領域の社会的、文化的、歴史的位置づけを理解するための幅広い視野と批判的精神の育成
CP2：社会規範・倫理性をもって自立的に行動する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心およびそれを支える学修技法の涵養

専門教育科目

LX480

年次

4

卒

業

論

●▲◆■▼

文

演 習

講 義：一 般LB244 知覚心理学a
LB245 知覚心理学b
LB246 認知心理学a
LB247 認知心理学b
LB248 高次認知論a
LB249 高次認知論b
LB250 人格心理学a
LB251 人格心理学b
LB252 社会心理学a
LB252 社会心理学b

年次

3

LB256 臨床心理学
LB255 発達心理学
LB342 心理学研究法a
LB342 心理学研究法b
LB221 データ解析基礎論a
LB221 データ解析基礎論b
派遣留学認定科目
他

年次

普遍教育科目
地域発展科目群◆▼

英語科目
GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語
他

年次

◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

他

◆■▼

国際科目

GB101 世界の歴史と日本
GB101 ヨーロッパ文化と日本

LB344 知覚心理学演習a
LB444 知覚心理学演習b
LB346 認知心理学演習a
LB446 認知心理学演習b
LB350 人格・発達心理学演習a
LB450 人格・発達心理学演習b
LB352 社会心理学演習a
LB452 社会心理学演習b
他

基礎演習

他

● ▲▼

LB440 心理学上級実験a
LB411 心理学上級実験b

中級実験

● ▲▼

LB340 心理学中級実験a
LB341 心理学中級実験b

● ▲▼

● ▲▼

初級実験
LB240 心理学初級実験a
LB241 心理学初級実験b

学術発展科目群▼

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

上級実験

● ▲▼

LB242 心理学基礎演習a
LB296 人文科学専門英語

国際発展科目群1● ▲▼LX460 卒業論文特別演習
●▲◆■▼

2

卒論演習

他

◆■▼

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他◆■▼

教養コア科目

GA103 日本語・日本文学
GA102 心と自己の科学
GA103 歴史と社会
GA104 火山の恩恵と災害

講義
他

◆■▼

教養展開科目

GX153 伝統文化をつくる
GY109 グローバルボランティアⅠ
GV152 日本文化を考える
他

数理・データサイエンス科目
GT101 情報リテラシー

他

115

◆■

LX161 哲学基礎
LX162 認知情報科学基礎
LX163 心理学基礎
LX164 社会学基礎
LX165 文化人類学基礎

人文科学入門LX100 人文科学入門

他◆■▼

共通基礎科目

▼■

◆■▼

●◆■▼

実践系（地域）

実践系（国際）LX127 現代社会で働くこと
LX221 人文学地域
インターンシップ
LX211 人文学地域
フィールドワーク
他

LX193 国際交流論
LX223 人文学国際
インターンシップ
LX213 人文学国際フィールドワーク他

文学部人文学科 （行動科学コース社会学専修）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP11：問題を主体的・能動的に解決する方法と技能の修得●DP5

CP10：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP9：語学教育における発信型コミュニケーション能力の涵養
CP8：人文科学の専門知識を活用し、主体的・批判的な姿勢で実証的・論理的な思考を実践する訓練▲DP4

専門的な知識・技術・技能

CP7：人文科学の専門領域に関する知識を幅広く、かつ段階的・体系的に修得◆DP3

CP6：社会や人類が直面する地球規模の課題への理解と取組

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観の深い理解に基づく、文理横断的・異分野融合的な知の獲得■DP2

CP4：専門的能力を地球社会と地域社会の持続的発展のために役立てる姿勢を備えた人材育成

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文科学の専門諸領域の社会的、文化的、歴史的位置づけを理解するための幅広い視野と批判的精神の育成
CP2：社会規範・倫理性をもって自立的に行動する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心およびそれを支える学修技法の涵養

専門教育科目

LX480 卒業論文

LX460 卒業論文特別演習b
LX460 卒業論文特別演習a

●▲

●▲

年次

4

専門講義科目
LB261 理論社会学b
LB261 理論社会学a
LB260 社会学概説a
LB260 社会学概説b

年次

3


年次

2

LB267 地域社会学b
LB267 地域社会学a
LB266 産業社会学b
LB266 産業社会学a
LB265 医療と福祉の社会学a
LB265 医療と福祉の社会学b
LB264 ジェンダーの社会学b
LB264 ジェンダーの社会学a
LB263 家族社会学b
LB263 家族社会学a

LB273 応用社会学b
LB273 応用社会学a

LB296 人文科学専門英語
派遣留学認定科目

演習関係科目 ▲社会調査関係科目

LB379 社会学演習b
LB379 社会学演習a

LB376 社会調査実習d
LB376 社会調査実習c
LB376 社会調査実習b
LB376 社会調査実習a
LB377 社会学データ分析演習a

LB279 社会学研究法b
LB279 社会学研究法a
他

▲

●

●

LB277 生活史の社会学a
LB277 生活史の社会学b
LB276 社会調査概説b
LB276 社会調査概説a

普遍教育科目

◆■▼

◆▼

英語科目
GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語
他

年次

1

LB378 社会学原書講読a ▲▲◆▼初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

他

◆■▼

国際科目

GB101 世界の歴史と日本
GB101 ヨーロッパ文化と日本

他▼

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

◆■▼

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他◆■▼

教養コア科目

GA103 日本語・日本文学
GA102 心と自己の科学
GA103 歴史と社会
GA104 火山の恩恵と災害

講義
他

◆■▼

教養展開科目

GX153 伝統文化をつくる
GY109 グローバルボランティアⅠ
GV152 日本文化を考える
他

数理・データサイエンス科目
GT101 情報リテラシー

他◆■

LX161 哲学基礎
LX162 認知情報科学基礎
LX163 心理学基礎
LX164 社会学基礎
LX165 文化人類学基礎

人文科学入門LX100 人文科学入門

他◆■▼

共通基礎科目
116

▼■

●◆■▼

実践系（地域）

実践系（国際）LX127 現代社会で働くこと
LX221 人文学地域
インターンシップ
LX211 人文学地域
フィールドワーク
他

LX193 国際交流論
LX223 人文学国際
インターンシップ
LX213 人文学国際フィールドワーク他

文学部人文学科 （行動科学コース文化人類学専修）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP11：問題を主体的・能動的に解決する方法と技能の修得●DP5

CP10：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP9：語学教育における発信型コミュニケーション能力の涵養
CP8：人文科学の専門知識を活用し、主体的・批判的な姿勢で実証的・論理的な思考を実践する訓練▲DP4

専門的な知識・技術・技能

CP7：人文科学の専門領域に関する知識を幅広く、かつ段階的・体系的に修得◆DP3

CP6：社会や人類が直面する地球規模の課題への理解と取組

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観の深い理解に基づく、文理横断的・異分野融合的な知の獲得■DP2

CP4：専門的能力を地球社会と地域社会の持続的発展のために役立てる姿勢を備えた人材育成

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文科学の専門諸領域の社会的、文化的、歴史的位置づけを理解するための幅広い視野と批判的精神の育成
CP2：社会規範・倫理性をもって自立的に行動する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心およびそれを支える学修技法の涵養

専門教育科目

LX480

卒 業

●▲◆■

論 文

年次

4

● ▲◆■

専門科目［講義］

専門科目［演習］

年次
年次

地域発展科目群◆▼

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語
他

年次

◆▼

初修外国語科目

他

◆■▼

国際科目

GB101 世界の歴史と日本
GB101 ヨーロッパ文化と日本●▲◆ ■▼

LB384 文化人類学演習
LB386 文化人類学原書講読
LB293 文化人類学調査概説
LB294 文化人類学研究法
LB285 生物人類学演習

LB383
文化人類学調査実習

◆■▼

英語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

専門科目［実習］●▲◆■

普遍教育科目国際発展科目群

1▲◆■

LB280 文化人類学概説
LB281 生物人類学概説
LB282 地域文化論
LB283 文化変容論
LB284 開発人類学
LB285 医療人類学
LB287 生態人類学
LB288 政治人類学
LB289 経済人類学
LB290 ジェンダーの人類学
LB291 映像人類学
LB292 芸能人類学
LB380 民族誌
LB296 人文科学専門英語
派遣留学認定科目

3

2

LB460 卒業論文特別演習

他

学術発展科目群▼

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

◆■▼

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他◆■▼

教養コア科目

GA103 日本語・日本文学
GA102 心と自己の科学
GA103 歴史と社会
GA104 火山の恩恵と災害

講義
他

◆■▼

教養展開科目

GX153 伝統文化をつくる
GY109 グローバルボランティアⅠ
GV152 日本文化を考える
他

数理・データサイエンス科目
GT101 情報リテラシー

他

117

◆■
◆
■

LX161 哲学基礎
LX162 認知情報科学基礎
LX163 心理学基礎
LX164 社会学基礎
LX165 文化人類学基礎

人文科学入門LX100 人文科学入門

他◆■▼

共通基礎科目

▼▼
■■

●◆■▼

実践系（地域）

実践系（国際）LX127 現代社会で働くこと
LX221 人文学地域
インターンシップ
LX211 人文学地域
フィールドワーク
他

LX193 国際交流論
LX223 人文学国際
インターンシップ
LX213 人文学国際フィールドワーク他

文学部人文学科 （歴史学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP11：問題を主体的・能動的に解決する方法と技能の修得●DP5

CP10：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP9：語学教育における発信型コミュニケーション能力の涵養
CP8：人文科学の専門知識を活用し、主体的・批判的な姿勢で実証的・論理的な思考を実践する訓練▲DP4

専門的な知識・技術・技能

CP7：人文科学の専門領域に関する知識を幅広く、かつ段階的・体系的に修得◆DP3

CP6：社会や人類が直面する地球規模の課題への理解と取組

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観の深い理解に基づく、文理横断的・異分野融合的な知の獲得■DP2

CP4：専門的能力を地球社会と地域社会の持続的発展のために役立てる姿勢を備えた人材育成

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文科学の専門諸領域の社会的、文化的、歴史的位置づけを理解するための幅広い視野と批判的精神の育成
CP2：社会規範・倫理性をもって自立的に行動する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心およびそれを支える学修技法の涵養

専門教育科目

必修科目●▲◆

4

年次

LX480 卒業論文
LX460 卒業論文特別演習

講義科目◆■
LH211 古代中世社会論
LH212 社会文化史
LH215 国際社会史
LH217 宗教文化史
LH220 考古学
LH221 地域考古学
LH222 比較考古学
LH223 先史考古学
LH224 歴史考古学
LH230 美術史
LH231 日本美術史
LH232 ヨーロッパ美術史
LH233 図像解釈学
LH234 表象文化史
LH250 日本史
LH260 東アジア地域史
LH260 東南アジア地域史
LH260 東南アジア近世史論
LH270 イスラーム地域史
LH271 中東・アフリカ地域史
LH272 アジア・アフリカ植民地史論
LH280 ヨーロッパ地域史
LH281 ヨーロッパ古代社会論
LH282 ヨーロッパ近現代社会論
LH283 環大西洋移動交流史
LX202 博物館学
LH286 人文科学専門英語
派遣留学認定科目
他

実習科目 ◆▲
LH320 文化財学実習
LH321 考古学実習
LH350 古文書実習
LH303 博物館学実習

年次

3

必修科目 ●▲
LH301 歴史学研究演習

必修科目 ◆■

年次

2

LH200 歴史学基礎演習
LH201 史学方法論

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群◆▼

英語科目
GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語
他

年次

1

◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

他

◆■▼

国際科目

GB101 世界の歴史と日本
GB101 ヨーロッパ文化と日本他

学術発展科目群▼

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

◆■▼

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他◆■▼

教養コア科目

GA103 日本語・日本文学
GA102 心と自己の科学
GA103 歴史と社会
GA104 火山の恩恵と災害他◆■▼

教養展開科目

GX153 伝統文化をつくる
GY109 グローバルボランティアⅠ
GV152 日本文化を考える
他

数理・データサイエンス科目
GT101 情報リテラシー

他

118

演習科目 ▲◆
LH311 社会文化史演習
LH313 比較ジェンダー史演習
LH314 比較社会史演習
LH322 考古学演習
LH323 先史考古学演習
LH330 日本美術史演習
LH331 ヨーロッパ美術史演習
LH332 図像解釈学演習
LH351 記録史料演習
LH352 近代記録史料演習
LH360 東アジア史史料演習
LH362 東南アジア社会論演習
LH370 イスラーム地域史演習
LH371 中東史史料演習
LH380 環大西洋移動交流演習
LH381 マイノリティー史演習
LH382 宗教文化史演習
他

演習・実習科目 ▼■LX100 人文科学入門Ⅰ(歴史学）
LX100 人文科学入門Ⅱ(歴史学）
LX275 文化資料論基礎演習
LX276 文化資料論基礎演習
LX271 史料学基礎演習
LX272 史料学基礎演習
LX273 史料学基礎演習
LX274 史料学基礎演習
LX277 考古学基礎実習
LX278 文化財学基礎実習◆■▼

共通基礎科目講義科目 ▼■
LX178 日本史基礎LX179 世界史基礎
LX172 アジア史基礎
LX173 アジア史基礎
LX174 ヨーロッパ・アメリカ史基礎
LX175 文化資料論基礎
LX176 文化資料論基礎
LX177 文化資料論基礎
LX102 人文科学の課題
LX104 人文科学の課題
LX106 人文科学の課題

実践系（地域）◆■▼

LX127 現代社会で働くことLX221 人文学地域イン
ターンシップLX211 人文学地域フィー
ルドワーク
他

実践系（国際）●◆■▼LX193 国際交流論
LX223 人文学国際イン
ターンシップLX213 人文学国際フィールドワーク
他

文学部人文学科 （日本・ユーラシア文化コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP11：問題を主体的・能動的に解決する方法と技能の修得●DP5

CP10：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP9：語学教育における発信型コミュニケーション能力の涵養
CP8：人文科学の専門知識を活用し、主体的・批判的な姿勢で実証的・論理的な思考を実践する訓練▲DP4

専門的な知識・技術・技能

CP7：人文科学の専門領域に関する知識を幅広く、かつ段階的・体系的に修得◆DP3

CP6：社会や人類が直面する地球規模の課題への理解と取組

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観の深い理解に基づく、文理横断的・異分野融合的な知の獲得■DP2

CP4：専門的能力を地球社会と地域社会の持続的発展のために役立てる姿勢を備えた人材育成

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文科学の専門諸領域の社会的、文化的、歴史的位置づけを理解するための幅広い視野と批判的精神の育成
CP2：社会規範・倫理性をもって自立的に行動する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心およびそれを支える学修技法の涵養●▲ ■▼専門教育科目LX480

卒 業 論 文年次

4

LX460 卒業論文特別演習

年次
年次

派遣留学認定科目

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群◆▼

英語科目
GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語
他

年次

1

LN303 古代文学論演習
LN304 中世文学論演習
LN305 近世文学論演習
LN307 現代文学論演習
LN309 古代日本語演習
LN310 近代日本語演習
LN311 現代日本語演習
LN312 日本地域言語学音韻論演習
LN314 日本文法演習
LN315 言語体系論演習
LN316 言語機能論演習
LN317 アイヌ語学演習
LN318 アイヌ文化論演習
LN320 フィールド調査法演習
LN321 内陸アジア文化論演習
LN328 人文科学専門英語

LN209 古代文学論
LN210 中世文学論
LN211 近世文学論
LN212 近代文学論
LN203 伝承文学論
LN204 芸能文化論
LN205 民俗文化論
LN202 日本思想論
LN214 日本語史
LN215 日本文法論
LN216 古代日本語論
LN218 現代日本語論
LN219 音声学
LN222 音韻論
LN220 言語体系論
LN221 言語機能論
LN223 アイヌ文化論
LN225 内陸アジア文化論
LN226 ユーラシア文化論
LN227 ユーラシア言語類型論

3

2

専門科目〔演習〕◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

他

◆■▼

国際科目

GB101 世界の歴史と日本
GB101 ヨーロッパ文化と日本他

GP104 サッカー
GP111 バドミントン

▼

他

他

◆■▼

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他

▲◆■▼

◆■▼

●◆■▼

LX127 現代社会で働くこと
LX221 人文学地域インターンシップ
LX211 人文学地域フィール

LX193 国際交流論
LX223 人文学国際インターンシップ
LX213 人文学国際フィール
ドワーク

ドワーク
他

他

他

他

◆■▼

教養展開科目

GX153 伝統文化をつくる
GY109 グローバルボランティアⅠ
GV152 日本文化を考える
他

数理・データサイエンス科目
GT101 情報リテラシー

実践系（国際）実践系（地域）

基盤系◆■▼

教養コア科目

GA103 日本語・日本文学
GA102 心と自己の科学
GA103 歴史と社会
GA104 火山の恩恵と災害●▲ ■▼LN400 日本・ユーラシア文化論
研究演習

LX106 人文科学の課題
LX280 日本文学基礎講読
LX182 日本語学基礎
LX181 言語学基礎
LX183 ユーラシア人類学基礎
LX118 中国文学論
LX145 アイヌ語
LX186 日本文学史
LX205 大学図書館論

学術発展科目群

スポーツ・健康科目

他

●▲ ■▼

専門科目〔講義〕 ● ▲ ◆ ■ ▼

●▲ ■▼

他

119

◆■▼

LX100 人文科学入門
LX180 日本・ユーラシア文化論基礎

共通基礎科目▲◆■▼文学部人文学科 （国際言語文化学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP11：問題を主体的・能動的に解決する方法と技能の修得●DP5

CP10：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP9：語学教育における発信型コミュニケーション能力の涵養
CP8：人文科学の専門知識を活用し、主体的・批判的な姿勢で実証的・論理的な思考を実践する訓練▲DP4

専門的な知識・技術・技能

CP7：人文科学の専門領域に関する知識を幅広く、かつ段階的・体系的に修得◆DP3

CP6：社会や人類が直面する地球規模の課題への理解と取組

普遍的な教養

CP5：多様な文化・価値観の深い理解に基づく、文理横断的・異分野融合的な知の獲得■DP2

CP4：専門的能力を地球社会と地域社会の持続的発展のために役立てる姿勢を備えた人材育成

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：人文科学の専門諸領域の社会的、文化的、歴史的位置づけを理解するための幅広い視野と批判的精神の育成
CP2：社会規範・倫理性をもって自立的に行動する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：向上心・向学心およびそれを支える学修技法の涵養

専門教育科目

LX480 卒業論文 ● ▲ ◆ ■ ▼年次

4

LX460 卒業論文特別演習● ▲ ◆ ■ ▼専門科目［講義］ ●▲ ◆ ■ ▼LI229多言語多文化接触論
LI221英文法
LI230イギリス文学史
LI234アメリカ文学史
LI223ドイツ語学概説
LI224ドイツ語史
LI235ドイツ文学史
LI225ロシア語学概説
LI226スペイン語学概説
LI228スペイン語文法
LI227イギリス文学概説
LI237英語圏文学論
LI231アメリカ現代文化論
LI222英語史
LI123英語音声学
派遣留学認定科目
他

年次

3

年次

2

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群◆▼

英語科目
GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語
他

年次

1

◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

他

◆■▼

国際科目

GB101 世界の歴史と日本
GB101 ヨーロッパ文化と日本

専門科目［演習］●▲◆ ■ ▼LI315多言語多文化接触論演習
LI270人文科学専門英語
LI306芸術メディア論演習
LI321フランス文学演習
LI325ロシア文化論演習
LI316イギリス文学演習
LI317アメリカ文学演習
LI321フランス文学演習
LI324スペイン文学演習
LI326アメリカ文化論演習
LI320ドイツ文化論演習
LI248スペイン文学講読
LI242英語学演習

他

▼

他

他

◆■▼

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他◆■▼

教養コア科目

GA103 日本語・日本文学
GA102 心と自己の科学
GA103 歴史と社会
GA104 火山の恩恵と災害他◆■▼

教養展開科目

GX153 伝統文化をつくる
GY109 グローバルボランティアⅠ
GV152 日本文化を考える
他

数理・データサイエンス科目
GT101 情報リテラシー

LI301 国際言語文化学研究演習●▲◆■▼●▲◆ ■ ▼

学術発展科目群

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

専門科目［語学系］

他

120

◆■▼

LI303ラテン語演習
LI204英会話応用
LI210英作文応用
LI205フランス語会話
LI206中級スペイン語会話
LI207ロシア語会話
LI213ドイツ語作文
LI208フランス語作文
LI253ドイツ語演習
LI252スペイン語演習
LI211古代ギリシア語演習
LI103ドイツ語会話
LI104ドイツ語作文
LI109スペイン語会話

LI319 英語論文演習●▲◆■▼

共通基礎科目
共通基礎科目他▲◆■▼

LX290アメリカ文化論
LX291フランス文化論
LX292ドイツ語圏文化論
LX293ロシア文化論
LX223人文学国際インターンシップ

他

共通基礎科目 ▲ ◆ ■ ▼LX100 人文科学入門
LX104人文科学の課題 世界を知る
LX131ラテン語入門
LX147ドイツ語
LX151フランス語
LX153ロシア語
LX155スペイン語
LX157英会話
LX135古典ギリシア語入門
LX190英語圏文化論基礎
LX192英語学概説

他

法政経学部法政経学科 （法学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：問題解決に主体的・能動的に取り組む態度の涵養および社会の要求を踏まえた実践的な問題解決能力の涵養●DP5

学位授与の方針

CP11：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力

CP10：英語での基本的なプレゼンテーション能力および発信型のコミュニケーション能力の涵養
CP9：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための能力の涵養▲DP4

CP8：修得した専門領域の知識、論理的思考および表現の手段を、主体的に活用できる実践的な能力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：基礎から反復して積み上げ方式に学び、段階的・体系的に専門的知識と技法を修得◆DP3

CP6：文理横断的・異分野融合的な知を備え、人類や社会が直面する課題への理解

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観、社会、自然、環境への理解■DP2

CP4：地球規模の課題を解決する能力の涵養および地域を支える能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：幅広く深い教養等の涵養および専門領域を修得する社会的意義の理解
CP2：専門職業人として自立するための倫理と、社会の規範やルールを尊重する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：自ら設定した目標の達成に向けて、継続的に自己を評価・検証しつつ主体的な学修をする態度の涵養

専門科目

法学展開科目

年次

4

●▲◆■▼
BL300 英米法Ⅰ
BL332 消費者法
BL301 英米法Ⅱ
BL334 環境法
BL302 法社会学Ⅰ BL333 医事法
BL303 法社会学Ⅱ BL330 著作権法
BL370 国際法Ⅰ
BL331 特許法
BL371 国際法Ⅱ
BL321 労働法I
BL372 社会保障法 BL322 労働法II

演習・実践科目 ● ▲ ◆ ■ ▼BL390 法学特別講義
BL392 法学演習

年次3

法学基礎科目 ● ▲ ◆ ■ ▼BL200 日本公法史
BL201 日本私法史
BL202 法哲学Ⅰ
BL203 法哲学Ⅱ
BL240 憲法I
BL241 憲法II
BL210 民法I
BL211 民法IIBL213 家族法
BL260 刑法I
BL261 刑法II
BL242 行政法I
BL243 行政法II
BL212 民法III

演習科目 ● ▲ ◆ ■ ▼年次

2

BL391 2年法学演習

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群
◆▼

英語科目

年次

1

BL320 商取引法
BL323 保険法
BL311 民事執行法
BL310 倒産法
BL350 経済法I
BL351 経済法II
BL361 刑事政策
BL360 少年法

GE131 Interaction
GE132 Presentation
GE133 Discussion

GE134 Writing
GE135 CALL他◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

国際科目

他

◆■▼

GJ101 グローバリゼーションの時代
GJ138 グローバル・フィールド・ワーク１ 他

学術発展科目群

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

地域科目

▼

他

GL101 市民参加・協働のまちづくり
GL115 地域ベンチャー起業論 他

◆■▼

◆■▼

教養コア科目

GA101 社会科学
GA102 救急医学
GA103 地域文化とデザイン
GA104 人間と環境他

社会科学基礎科目

教養展開科目

GY109 グローバルボランティアⅠ
GY120 ジェンダーを考えるＡ
GZ109 実験で体験する物理A
他◆■▼

専門基礎科目

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー

他

◆■▼
121

◆■▼
BX110 入門基礎法学
BX111 入門基礎法史学
BX121 入門基礎ミクロ経済学
BX122 入門基礎マクロ経済学
BX141 入門基礎経営・会計学
BX151 入門基礎政治学
BX152 入門基礎政策形成論
BX101 基礎ゼミナール

BL220 会社法
BL214 民事手続法
BL262 刑事手続法
BL290 社会科学英語（法学系）

海外留学・社会経験●▲◆■▼

BX305 フィールド・スタ
ディ（国際）
BX304 海外留学プログラ
ム認定科目

法政経学部法政経学科 （経済学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：問題解決に主体的・能動的に取り組む態度の涵養および社会の要求を踏まえた実践的な問題解決能力の涵養●DP5

学位授与の方針

CP11：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力

CP10：英語での基本的なプレゼンテーション能力および発信型のコミュニケーション能力の涵養
CP9：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための能力の涵養▲DP4

CP8：修得した専門領域の知識、論理的思考および表現の手段を、主体的に活用できる実践的な能力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：基礎から反復して積み上げ方式に学び、段階的・体系的に専門的知識と技法を修得◆DP3

CP6：文理横断的・異分野融合的な知を備え、人類や社会が直面する課題への理解

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観、社会、自然、環境への理解■DP2

CP4：地球規模の課題を解決する能力の涵養および地域を支える能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：幅広く深い教養等の涵養および専門領域を修得する社会的意義の理解
CP2：専門職業人として自立するための倫理と、社会の規範やルールを尊重する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：自ら設定した目標の達成に向けて、継続的に自己を評価・検証しつつ主体的な学修をする態度の涵養

演習系科目 ● ▲ ◆ ■専門科目

BE402 卒業論文（経済学）
BE405 Thesis in Economics
BE403 ゼミナールⅡaBE404 ゼミナールⅡb

年次

4

経済学の上級科目 ● ▲BE301 上級ミクロ経済学
BE302 上級マクロ経済学
BE303 上級統計学
BE304 上級経済数学

演習系科目 ● ▲ ◆ ■年次

3BE309 ゼミナールⅠa
BE310 ゼミナールⅠb
BE306 サブゼミナール

●◆■▼

年次

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群
◆▼

英語科目

年次

1

GE131 Interaction
GE132 Presentation
GE133 Discussion

GE134 Writing
GE135 CALL他◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

国際科目

他

◆■▼

GJ101 グローバリゼーションの時代
GJ138 グローバル・フィールド・ワーク１ 他

地域科目

経済学の中級科目 ● ▲BE107 中級ミクロ経済学
BE108 中級マクロ経済学
BE109 中級統計学
BE110 中級経済数学
BE250 社会科学英語（経済学） 他

BE213 ゲーム理論Ⅰ
BE243 産業組織論Ⅰ
BE219 金融工学Ⅰ
BE225 金融論Ⅰ
BE227 財政学Ⅰ
BE223 医療経済学Ⅰ
BE211 開発経済学Ⅰ
BE231 選択行動分析Ⅰ
BE235 日本経済史ⅠBE237 西洋経済史ⅠBE203 データ解析Ⅰ
BE205 計量経済学Ⅰ 他

学術発展科目群

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン●▲

海外留学・社会体験
BX305 フィールド・スタディ（国際）BX304 海外留学プログラム認定科目

2

経済学の専門性を深めるための科目▼

他

GL101 市民参加・協働のまちづくり
GL115 地域ベンチャー起業論 他

◆■▼

◆■▼

教養コア科目

GA101 社会科学
GA102 救急医学
GA103 地域文化とデザイン
GA104 人間と環境他

社会科学基礎科目 ▲ ◆ ■ ▼教養展開科目

GY109 グローバルボランティアⅠ
GY120 ジェンダーを考えるＡ
GZ109 実験で体験する物理A
他◆■▼

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー

他

◆■▼
122

BX101 基礎ゼミナール
BX110 入門基礎法学
BX111 入門基礎法史学
BX141 入門基礎経営・会計学
BX151 入門基礎政治学
BX152 入門基礎政策形成論

専門基礎科目

経済学の基礎科目 ● ▲ ◆ ■BX121 入門基礎ミクロ経済学
BX122 入門基礎マクロ経済学
BE114 初級経済史Ⅰ
BE115 初級経済史ⅡBE104 初級統計学
BE105 初級経済数学

法政経学部法政経学科 （経営・会計系コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：問題解決に主体的・能動的に取り組む態度の涵養および社会の要求を踏まえた実践的な問題解決能力の涵養●DP5

学位授与の方針

CP11：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力

CP10：英語での基本的なプレゼンテーション能力および発信型のコミュニケーション能力の涵養
CP9：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための能力の涵養▲DP4

CP8：修得した専門領域の知識、論理的思考および表現の手段を、主体的に活用できる実践的な能力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：基礎から反復して積み上げ方式に学び、段階的・体系的に専門的知識と技法を修得◆DP3

CP6：文理横断的・異分野融合的な知を備え、人類や社会が直面する課題への理解

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観、社会、自然、環境への理解■DP2

CP4：地球規模の課題を解決する能力の涵養および地域を支える能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：幅広く深い教養等の涵養および専門領域を修得する社会的意義の理解
CP2：専門職業人として自立するための倫理と、社会の規範やルールを尊重する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：自ら設定した目標の達成に向けて、継続的に自己を評価・検証しつつ主体的な学修をする態度の涵養

専門科目

演習系科目 ● ▲ ◆ ■4

年次BM404 卒業論文（経営・会計系）
BM405 Thesis in Management and Accounting
BM403 ゼミナールⅡ（経営・会計系）
BM401 高度化ゼミナールⅠ（経営・会計系）
BM402 高度化ゼミナールⅡ（経営・会計系）

経営学・会計学 ● ▲ ◆ ■の専門科目
BM301 中小・ベンチャー企業論
BM302 イノベーション論
BM303 マーケティングリサーチ
BM320 人的資源管理論
BM306 経営戦略論
BM308 組織論
BM309 財務管理論
BM310 管理会計論
BM311 会計マネジメント論
BM312 監査論
BM313 連結会計論
BE305 外国語文献講読

演習系科目 ● ▲ ◆ ■年次

3BM316 ゼミナールⅠ（経営・会計系）
BM314 サブゼミナール（経営・会計系）
BM317 特定課題研究（経営・会計系）
BM319 会計実務実習

海外留学・社会体験●◆■▼

経済学の専門科目 ● ▲ ◆ ■年次

2BE107 中級ミクロ経済学
BE108 中級マクロ経済学
BE109 中級統計学
BE110 中級経済数学 他

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群
◆▼

英語科目

年次

1

GE131 Interaction
GE132 Presentation
GE133 Discussion

GE134 Writing
GE135 CALL他◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

国際科目

経営学・会計学の専門科目 ● ▲ ◆ ■他◆■▼

GJ101 グローバリゼーションの時代
GJ138 グローバル・フィールド・ワーク１ 他

学術発展科目群

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

地域科目

BM209 経営管理総論Ⅰ
BM210 経営管理総論ⅡBM202 マーケティング論
BM205 原価計算論Ⅰ
BM206 原価計算論ⅡBM207 財務諸表論ⅠBM208 財務諸表論ⅡBM211 社会科学英語（経営・会計系）▼

他

GL101 市民参加・協働のまちづくり
GL115 地域ベンチャー起業論 他

◆■▼

◆■▼

教養コア科目

GA101 社会科学
GA102 救急医学
GA103 地域文化とデザイン
GA104 人間と環境他

社会科学基礎科目 ◆ ■ ▼教養展開科目

GY109 グローバルボランティアⅠ
GY120 ジェンダーを考えるＡ
GZ109 実験で体験する物理A
他◆■▼

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー

BX305 フィールド・スタ
ディ（国際）
BX304 海外留学プログラム
認定科目

他

◆■▼
123

BX101 基礎ゼミナール
BX111 入門基礎法史学
BX122 入門基礎マクロ経済学
BX151 入門基礎政治学

専門基礎科目

BX110 入門基礎法学
BX121 入門基礎ミクロ経済学
BX141 入門基礎経営・会計学
BX152 入門基礎政策形成論

経営学・会計学、 ● ▲ ◆ ■経済学の専門科目
BM104 経営学総論Ⅰ
BM105 経営学総論ⅡBM106 簿記原理Ⅰ
BM107 簿記原理Ⅱ
BE104 初級統計学
BE105 初級経済数学 他

法政経学部法政経学科 （政治学・政策学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：問題解決に主体的・能動的に取り組む態度の涵養および社会の要求を踏まえた実践的な問題解決能力の涵養●DP5

学位授与の方針

CP11：情報収集、情報処理、情報発信能力の涵養

高い問題解決能力

CP10：英語での基本的なプレゼンテーション能力および発信型のコミュニケーション能力の涵養
CP9：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための能力の涵養▲DP4

CP8：修得した専門領域の知識、論理的思考および表現の手段を、主体的に活用できる実践的な能力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：基礎から反復して積み上げ方式に学び、段階的・体系的に専門的知識と技法を修得◆DP3

CP6：文理横断的・異分野融合的な知を備え、人類や社会が直面する課題への理解

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観、社会、自然、環境への理解■DP2

CP4：地球規模の課題を解決する能力の涵養および地域を支える能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：幅広く深い教養等の涵養および専門領域を修得する社会的意義の理解
CP2：専門職業人として自立するための倫理と、社会の規範やルールを尊重する姿勢の涵養▼DP1

自由・自立の精神

CP1：自ら設定した目標の達成に向けて、継続的に自己を評価・検証しつつ主体的な学修をする態度の涵養

専門科目

●▲◆■

演習系科目 ● ▲ ◆ ■4

年次

BP401 ゼミナールⅡa
BP240 演習（政治政策）
BP403 卒業論文（政治政策ゼミナール）
BP404 卒業論文（政治政策演習）

上級科目
●▲◆■

●▲◆■▼
BP302 国際政治Ⅰ
BP303 国際政治Ⅱ
BP301 環境経済論 他

演習系科目 ● ▲ ◆ ■3

年次

BP307 ゼミナールⅠa
BP308 ゼミナールⅠb
BP309 サブゼミナール
BP240 演習（政治政策）
BP306 EMS実習Ⅲ

中級科目・国際系科目
●▲◆■
●▲◆■▼

BP201 政治哲学Ⅰ
BP207 政治思想史Ⅰ
BP209 アジア政治Ⅰ
BP211 中東政治Ⅰ
BP241 ヨーロッパ政治史
BP243 日本政治史ⅠBP213 公共政策論Ⅰ
BP215 環境政策論Ⅰ
BP221 社会保障論Ⅰ
BP227 行政学Ⅰ
BP217 国際政策論Ⅰ
BP242 国際経済論Ⅰ
BP225 外国事情Ⅰ
BP246 社会科学英語（政治学・政策学）
BP228 外国語演習A1 他

演習系科目 ◆ ■ ▼年次

2BP240 演習（政治政策）
BP239 EMS実習Ⅱ

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群
◆▼

英語科目

年次

1

GE131 Interaction
GE132 Presentation
GE133 Discussion

GE134 Writing
GE135 CALL他◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

国際科目

他

◆■▼

GJ101 グローバリゼーションの時代
GJ138 グローバル・フィールド・ワーク１ 他

学術発展科目群

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

地域科目

▼

他

GL101 市民参加・協働のまちづくり
GL115 地域ベンチャー起業論 他

◆■▼

●◆■▼

BX305 フィールド・スタ
ディ（国際）
BX304 海外留学プログラ
ム認定科目

◆■▼

教養コア科目

GA101 社会科学
GA102 救急医学
GA103 地域文化とデザイン
GA104 人間と環境他◆■▼

教養展開科目

GY109 グローバルボランティアⅠ
GY120 ジェンダーを考えるＡ
GZ109 実験で体験する物理A
他◆■▼

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー

海外留学・社会経験

他

◆■▼
124

政治学・政策学基礎科目

社会科学基礎科目

BX101 基礎ゼミナール
BX151 入門基礎政治学
BX152 入門基礎政策形成論
BP103 EMS実習Ⅰ
BP107 社会思想史Ⅰ
BP108 社会思想史Ⅱ

BX110 入門基礎法学
BX111 入門基礎法史学
BX121 入門基礎ミクロ経済学
BX122 入門基礎マクロ経済学
BX141 入門基礎経営・会計学

専門基礎科目教育学部 学校教員養成課程（小学校コース） カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー◇ CP15：知識・技能・態度等を総合的に活用した問題解決の実践的学修◇ CP14：チームワークやリーダーシップを発揮した主体的・能動的な問題解決の学修◇ CP13：適切な情報収集、情報処理、情報発信能力の修得◇ CP12：英語教育又は専門領域におけるコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力の修得◇ CP11：千葉県・千葉市等の教員育成指標を踏まえた主体的に学び続け、信頼され得る資質・能力の涵養◇ CP10：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引する学問分野の革新的な学修◇ CP9：専門領域の知識、論理的思考及び表現の手段を主体的に活用する実践的な学修◇ CP8：段階的・体系的な専門領域の必須事項の修得◇ CP7：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◇ CP6：多様な文化・価値観の理解、文理横断的・異分野融合的な知の備え、人類や社会が直面する課題の理解◇ CP5：継続的な学修促進のための情報通信技術の活用◇ CP4：地球規模の諸課題を解決する能力の涵養及び多様な国際的経験◇ CP3：豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶及び自己の専門領域を修得する社会的意義の理解◇ CP2：教育に携わる者としての倫理観・社会規範・内的規範の涵養◇ CP1：継続的に自己評価・検証をしながら主体的に学修する能力の涵養●DP5
高い問題解決能力学位授与の方針▲DP4
専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養

■DP2
地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1
自由・自立の精神

年次

4

専門科目

EX403 教職実践演習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

EX401 卒業論文
副専攻実習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EX402 教育実習事前・事後指導

●▲
▲■
■▼
▼
●

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
学校及び教育の諸課題に関する科目●▲◆■◆学校インターンシップ科目
EX306 学校インターンシップ基礎実習Ａ
EX266/EX307/EX404 教育ボランティア研修Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ

フォロー・アップ実習◆学校教育実践科目
EJ104 小学校教育実践の基礎演習
EX210/EX267/EX268 小学校セレクト実習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

コア実習（EX402 教育実習・主専攻）

●▲■▼

年次

3

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
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
●▲▼

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
各教科の指導法●▲▼

年次2

EJ229 小学校国語科教育法
EJ231 小学校社会科教育法
EJ230 小学校算数科教育法
EJ235 小学校理科教育法
EJ233 小学校生活科教育法
EJ227 小学校音楽科教育法
EJ232 小学校図画工作科教育法
EJ234 小学校体育科教育法
EJ228 小学校家庭科教育法
EJ283 小学校英語科教育法◆◆◆◆◆◆◆

普遍教育
免許法施行規則第66条の6に定める科目

英語科目

年次

1

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語 他

教養コア科目

情報リテラシー科目

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築
GA104 火山の恩恵と災害

GT101 情報リテラシー

GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

◆■▼

他

スポーツ・健康科目◆▼

初修外国語科目

◆▼

▼

他

◆■▼

他

教養展開科目
GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他◆■▼◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科に関する
専門的事項 ● ▲ ▼EJ238 小学校国語（書写を含む）
EJ240 小学校社会
EJ239 小学校算数
EJ245 小学校理科
EJ243 小学校生活科
EJ203 小学校音楽
EJ242 小学校図画工作
EJ244 小学校体育
EJ237 小学校家庭
EJ284 小学校英語

EX207 道徳教育の理論と方法
EX102 総合的な学習の時間の指導法
EX208 特別活動の理論と実際
EX203 教育方法・技術
EX219 ICT活用教育の理論と方法
EX303 生徒指導・教育相談の理論と実際
EX304 進路指導の理論と実際
EP224 児童・生徒の不適応
EP225 学校心理学の基礎
EP226 生徒指導とコミュニケーション
EP222 教師の授業力育成
EF253 いじめ・不登校と子どもの権利 他

コア実習ガイダンス

介護等体験◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
選修に関する科目
教育実習オリエンテーション

プレ実習

プレ実習ガイダンス◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教育の基礎的理解に関する科目●▲▼
EX100 教育基礎論
EX200 教職概論
EX201 教育制度と経営論
EX209 発達と学習の心理学
EX103 特別支援教育の理論と方法
EX203 教育課程論
EJ217 児童発達心理学
EX209 学習の心理学
EX204 現代教育思想
EF249 メディア社会と学校教育
EX205 横断型授業づくり入門 他

125◆インクルーシブ教育科目群
EN228 通常学級における特別支援教育
EN229 特別支援学級の子どもの理解と支援 他◆国際理解教育科目群
EX212/EX265 海外STEM教科書輪講Ⅰ・Ⅱ
EJ208 海外事情と関連指標の理解 他◆小学校英語教育探求科目群
EJ250 小学校英語実践
EE232 小学校英語指導技術 他◆初等教育探求科目群
EX269 小学校書写書道演習（板書法を含む）
EJ105 遊び道具の科学と表現 他

スタート・アップ実習●▲■▼
教育実習プログラム●▲▼

国語科 EJ272 ことばをしらべる
EK253 ことばと文化
社会科 EJ105 現代の社会
EJ106 身近な地域・施設を調べる
算数科 EJ101 図形と計量
EJ102 数と計算
理 科 ER107 物質とエネルギー（物理）ER108 物質とエネルギー（化学）ER109 生命と地球（生物）ER110 生命と地球（地学）
教育学 EF257 学級づくり実践演習
EF258 ジェンダー教育論演習
EF259 メディアリテラシー教育演習
EF349 キャリア教育演習
EF350 教育行財政演習
EF260 教育政策分析演習
EF261 現代教授学演習
EF262 教材解釈論演習
EF351 教育哲学文献講読演習Ａ
EF352 教育哲学文献講読演習Ｂ
EF311 非行臨床演習
EF312 非行臨床実践演習
EF354 教育実践基礎演習
EF353 ものづくり教育実践演習
教育心理 EP210 教育心理基礎演習Ⅰ
EP227教育心理基礎演習Ⅱ
ものづくり EJ265 ものづくり入門
EJ266 道具とものづくり◆◆◆◆◆◆◆

専門基礎科目

専門基礎科目◆■▼

EX101 新入生セミナー
EJ101 授業研究入門
EJ100 小学校英語指導実践ベー
シック
免許法施行規則第66条の6に定める科目

専門基礎科目
EX102 日本国憲法◆■▼

教育学部 学校教員養成課程（中学校コース） カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー◇ CP15：知識・技能・態度等を総合的に活用した問題解決の実践的学修◇ CP14：チームワークやリーダーシップを発揮した主体的・能動的な問題解決の学修◇ CP13：適切な情報収集、情報処理、情報発信能力の修得◇ CP12：英語教育又は専門領域におけるコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力の修得◇ CP11：千葉県・千葉市等の教員育成指標を踏まえた主体的に学び続け、信頼され得る資質・能力の涵養◇ CP10：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引する学問分野の革新的な学修◇ CP9：専門領域の知識、論理的思考及び表現の手段を主体的に活用する実践的な学修◇ CP8：段階的・体系的な専門領域の必須事項の修得◇ CP7：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◇ CP6：多様な文化・価値観の理解、文理横断的・異分野融合的な知の備え、人類や社会が直面する課題の理解◇ CP5：継続的な学修促進のための情報通信技術の活用◇ CP4：地球規模の諸課題を解決する能力の涵養及び多様な国際的経験◇ CP3：豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶及び自己の専門領域を修得する社会的意義の理解◇ CP2：教育に携わる者としての倫理観・社会規範・内的規範の涵養◇ CP1：継続的に自己評価・検証をしながら主体的に学修する能力の涵養●DP5
高い問題解決能力学位授与の方針▲DP4
専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養

■DP2
地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1
自由・自立の精神

年次

4

EX403 教職実践演習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

専門科目

EX401 卒業論文●●▲▲■■▼▼
●▲■▼

副専攻実習
◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EX402 教育実習事前・事後指導フォロー・アップ実習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

年次3◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
各教科の指導法●▲▼
EK203 国語科教育概論
EK298 国語科教育実践研究
ES100 社会科教育概論
ES288 社会科教育実践研究
EM205 数学科教育法概説
EM323 数学科教育実践研究Ⅰ
ER203 理科教育通論
ER240 理科教育実践研究
EG258 技術教育総論
EG257 技術科教育実践研究

年次

2

コア実習（EX402 教育実習・主専攻）◆◆◆◆◆◆◆◆●▲【国語】

EK285 国語科の専門的基盤（国語学ｰ表現）
EK235 日本の文学を読む（作家と作品） 他【社会】
ES200 社会科の専門的基盤（地理学）
ES214 国際経済学 他【数学】
EM215 数学科の専門的基盤（解析）EM201 確率統計発展 他【理科】
ER222 理科の専門的基盤（生物）ER303 地学野外実習 他【技術】
EG300 作物学 他

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

コア実習ガイダンス●▲▼

EX207 道徳教育の理論と方法
EX102 総合的な学習の時間の指導法
EX208 特別活動の理論と実際
EX203 教育方法・技術
EX219 ICT活用教育の理論と方法
EX303 生徒指導・教育相談の理論と実際
EX304 進路指導の理論と実際
EP224 児童・生徒の不適応
EP225 学校心理学の基礎
EP226 生徒指導とコミュニケーション
EP222 教師の授業力育成
EF253 いじめ・不登校と子どもの権利 他

EX306 学校インターンシップ基礎実習Ａ
EX266/EX307/EX404 教育ボランティア研修
Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ◆学校教育実践科目
EX309 中学校教育実践の課題
EX217/EX274/EX275 中学校セレクト実習
Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

教科に関する専門的事項

EG201 技術科の専門的基盤（電気回路演習）

一種免

普遍教育

●
●▲
▲■
■▼
▼

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
学校及び教育の諸課題に関する科目●▲◆■◆学校インターンシップ科目

介護等体験

教育実習オリエンテーション

プレ実習◆インクルーシブ教育科目群
EN228 通常学級における特別支援教育
EN229 特別支援学級の子どもの理解と支援 他◆国際理解教育科目群
EX212/EX265 海外STEM教科書輪講Ⅰ・Ⅱ
EJ208 海外事情と関連指標の理解 他◆◆◆◆◆◆◆◆
第２免許に関する科目●▲（国・社・数・理・技・音・美・
保体・家・英・特別支援）(例 数学選択の場合)◆◆◆◆◆◆◆

各教科の指導法
EM205 数学科教育法概説◆◆◆◆◆◆◆◆

免許法施行規則第66条の6に定める科目◆▼

初修外国語科目
◆▼

英語科目

年次

1

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語 他

教養コア科目

情報リテラシー科目

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築
GA104 火山の恩恵と災害

GT101 情報リテラシー

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

◆■▼

他

▼

教養展開科目

他

◆■▼

他

◆■▼

GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他

教科に関する専門的事項【国語】
EK200 国語学概論
EK260 国文学概論 他【社会】
ES202 日本史概論
ES203 外国史概論 他【数学】
EM219 代数学
EM207 幾何学 他【理科】
ER100 物理学通論
ER208 化学通論 他【技術】
EG203 材料工学演習
EG217 機械工学基礎実習 他●▲

プレ実習ガイダンス◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教育の基礎的理解に関する●▲▼科目
EX100 教育基礎論
EX200 教職概論
EX201 教育制度と経営論
EX209 発達と学習の心理学
EX103 特別支援教育の理論と方法
EX203 教育課程論
EJ217 児童発達心理学
EX209 学習の心理学
EX204 現代教育思想
EF249 メディア社会と学校教育
EX205 横断型授業づくり入門 他

126

EM219 代数学
EM207 幾何学
EM211 解析学
EM218 確率統計
EM213 機械計算論

スタート・アップ実習●▲■▼
教育実習プログラム

専門基礎科目

教科に関する専門的事項

二種免EM219 数学科の専門的基盤(代数)
EM212 幾何学発展
EM407 解析学研究Ⅰ（常微分方程式）
EM201 確率統計発展
EM305 数値解析
他

専門基礎科目◆■▼

EX101 新入生セミナー
EJ101 授業研究入門
CM101 微積分学A
CB101 生命科学入門 他

免許法施行規則第66条の6に定める科目

専門基礎科目
EX102 日本国憲法◆■▼

教育学部 学校教員養成課程（小中専門教科コース） カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー◇ CP15：知識・技能・態度等を総合的に活用した問題解決の実践的学修◇ CP14：チームワークやリーダーシップを発揮した主体的・能動的な問題解決の学修◇ CP13：適切な情報収集、情報処理、情報発信能力の修得◇ CP12：英語教育又は専門領域におけるコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力の修得◇ CP11：千葉県・千葉市等の教員育成指標を踏まえた主体的に学び続け、信頼され得る資質・能力の涵養◇ CP10：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引する学問分野の革新的な学修◇ CP9：専門領域の知識、論理的思考及び表現の手段を主体的に活用する実践的な学修◇ CP8：段階的・体系的な専門領域の必須事項の修得◇ CP7：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◇ CP6：多様な文化・価値観の理解、文理横断的・異分野融合的な知の備え、人類や社会が直面する課題の理解◇ CP5：継続的な学修促進のための情報通信技術の活用◇ CP4：地球規模の諸課題を解決する能力の涵養及び多様な国際的経験◇ CP3：豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶及び自己の専門領域を修得する社会的意義の理解◇ CP2：教育に携わる者としての倫理観・社会規範・内的規範の涵養◇ CP1：継続的に自己評価・検証をしながら主体的に学修する能力の涵養●DP5
高い問題解決能力学位授与の方針▲DP4
専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養

■DP2
地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1
自由・自立の精神

年次

4

専門科目

EX403 教職実践演習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

EX401 卒業論文

●■
▲▼
■▼
●▲
●▲■▼

副専攻実習
◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EX402 教育実習事前・事後指導フォロー・アップ実習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

コア実習（EX402 教育実習・主専攻）

年次3◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科の指導法（小学校）●▲▼
EJ229 小学校国語科教育法
EJ231 小学校社会科教育法
EJ230 小学校算数科教育法
EJ235 小学校理科教育法
EJ233 小学校生活科教育法
EJ227 小学校音楽科教育法
EJ232 小学校図画工作科教育法
EJ234 小学校体育科教育法◆◆◆◆◆◆
EJ228 小学校家庭科教育法
EJ283 小学校英語科教育法 ◆◆◆◆

年次2◆◆◆◆◆◆◆

小免

普遍教育
免許法施行規則第66条の6に定める科目◆▼

初修外国語科目
◆▼

英語科目

年次

1

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語 他

情報リテラシー科目
GT101 情報リテラシー

他

他

教養コア科目◆■▼

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築
GA104 火山の恩恵と災害

他

他

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン◆■▼

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター▼

教養展開科目◆■▼

GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他

教科に関する
専門的事項
（小学校）
●▲▼
EJ238 小学校国語（書写を含む）EJ240 小学校社会
EJ239 小学校算数
EJ245 小学校理科
EJ243 小学校生活科
EJ203 小学校音楽
EJ242 小学校
図画工作
EJ244 小学校体育
EJ237 小学校家庭
EJ284 小学校英語◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科の指導法（中学校）●▲▼EO211 音楽科教育法総説
EA225 美術科教育法総論
EH248 保健体育科教育（保健）ED100 家庭科教育法総論 他

中免◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科に関する専門的事項
（中学校）
●▲▼
【音楽】
EO206 音楽科の専門的基盤（ピアノ）EO212 ソルフェージュ基礎
EO100 独唱基礎（日本の伝統的歌唱含）Ⅰ
EO313 指揮基礎技法 他【美術】●▲
EA232 美術科の専門的基盤（鑑賞）
EA100 絵画基礎実習Ⅰ
EA102 彫刻基礎実習Ⅰ
EA101 デザイン基礎演習 他【保健体育】
EH251 保健体育科の専門的基盤（実技指導）
EH100 身体と動きⅠ（陸上競技・器械運動）
EH104 体育学概論（体育原理・体育心理学・運動学）
EH200 生理学（.運動生理学を含む。） 他【家庭】
ED210 家庭科の専門的基盤（家庭経営学）
ED209 衣生活論（含実習）ED221 食生活論（含実習）ED219 住生活論（含製図） 他●●▲▲■■▼▼◆学校インターンシップ科目
EX306 学校インターンシップ基礎実習Ａ
EX266/EX307/EX404 教育ボランティア研修
Ⅰ・ Ⅱ・Ⅲ◆◆◆◆◆◆◆◆◆
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

コア実習ガイダンス●▲▼

EX207 道徳教育の理論と方法
EX102 総合的な学習の時間の指導法
EX208 特別活動の理論と方法
EX203 教育方法・技術
EX219 ICT活用教育の理論と方法
EX303 生徒指導・教育相談の理論と実際
EX304 進路指導の理論と実際
EP224 児童・生徒の不適応
EP225 学校心理学の基礎
EP226 生徒指導とコミュニケーション
EP222 教師の授業力育成
EF253 いじめ・不登校と子どもの権利
EF254 ジェンダーと教育課題 他

介護等体験

教育実習オリエンテーション

プレ実習

プレ実習ガイダンス

EX100 教育基礎論
EX200 教職概論
EX201 教育制度と経営論
EX209 発達と学習の心理学
EX103 特別支援教育の理論と方法
EX203 教育課程論
EJ217 児童発達心理学
EX209 学習の心理学
EX204 現代教育思想
EF249 メディア社会と学校教育
EX205 横断型授業づくり入門 他◆学校教育実践科目（A選択）
EJ104 小学校教育実践の基礎演習
EX210/EX267/EX268 小学校セレクト実習
Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ
（Ｂ選択）
EJ309 中学校教育実践の課題
EX217/EX274/EX275 中学校セレクト実習
Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ◆インクルーシブ教育科目群
EN228 通常学級における特別支援教育
EN229 特別支援学級の子どもの理解と支援
EN249 通級指導教室の子どもの理解と支援
他◆国際理解教育科目群
EX212/EX265 海外STEM教科書輪講Ⅰ・Ⅱ
EJ208 海外事情と関連指標の理解 他◆小学校英語教育探究科目群
EJ250 小学校英語実践
EE232 小学校英語指導技術
EE317 小学校英語特論
EE318 第二言語習得理論◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教育の基礎的理解に関する
科目
●▲▼

127

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
学校及び教育の諸課題に関する科目●▲◆■スタート・アップ実習●▲■▼
教育実習プログラム◆初等教育探究科目群
EX269 小学校書写書道演習（板書法を含む）
EJ105 遊びと道具の科学と表現
EJ212 小学校道徳教育実践演習 他◆◆◆◆◆◆◆

専門基礎科目

専門基礎科目◆■▼

EX101 新入生セミナー
EJ101 授業研究新入生セ入門
EJ100 小学校英語指導実践ベーシック

免許法施行規則第66条の6に定める科目

専門基礎科目
EX102 日本国憲法◆■▼

教育学部 学校教員養成課程（英語教育コース） カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー◇ CP15：知識・技能・態度等を総合的に活用した問題解決の実践的学修◇ CP14：チームワークやリーダーシップを発揮した主体的・能動的な問題解決の学修◇ CP13：適切な情報収集、情報処理、情報発信能力の修得◇ CP12：英語教育又は専門領域におけるコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力の修得◇ CP11：千葉県・千葉市等の教員育成指標を踏まえた主体的に学び続け、信頼され得る資質・能力の涵養◇ CP10：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引する学問分野の革新的な学修◇ CP9：専門領域の知識、論理的思考及び表現の手段を主体的に活用する実践的な学修◇ CP8：段階的・体系的な専門領域の必須事項の修得◇ CP7：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◇ CP6：多様な文化・価値観の理解、文理横断的・異分野融合的な知の備え、人類や社会が直面する課題の理解◇ CP5：継続的な学修促進のための情報通信技術の活用◇ CP4：地球規模の諸課題を解決する能力の涵養及び多様な国際的経験◇ CP3：豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶及び自己の専門領域を修得する社会的意義の理解◇ CP2：教育に携わる者としての倫理観・社会規範・内的規範の涵養◇ CP1：継続的に自己評価・検証をしながら主体的に学修する能力の涵養●DP5
高い問題解決能力学位授与の方針▲DP4
専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養

■DP2
地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1
自由・自立の精神

年次

4

専門科目

EX403 教職実践演習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

EX401 卒業論文

●■
▲▼
■▼
●▲
●▲■▼

副専攻実習
◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EX402 教育実習事前・事後指導フォロー・アップ実習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

コア実習（EX402 教育実習・主専攻）

年次

3◆学校インターンシップ科目
EX306 学校インターンシップ基礎実習Ａ
EX266/EX307/EX404 教育ボランティア研修
Ⅰ・ Ⅱ・Ⅲ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科の指導法（小学校）●▲▼
EJ229 小学校国語科教育法
EJ231 小学校社会科教育法
EJ230 小学校算数科教育法
EJ235 小学校理科教育法
EJ233 小学校生活科教育法
EJ227 小学校音楽科教育法
EJ232 小学校図画工作科教育法
EJ234 小学校体育科教育法
EJ228 小学校家庭科教育法 ◆◆◆◆◆◆
EJ283 小学校英語科教育法 ◆◆◆◆

年次2◆◆◆◆◆◆◆

小免

普遍教育◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科の指導法（中学校）●▲▼

EE401 英語科教育法IIEE315 英語科教育実践研究Ａ
EE230 英語科教育法I
EE233 英語科教育法総説
中免教科に関する専門的事項（小学校）●▲▼免許法施行規則第66条の6に定める科目◆▼

初修外国語科目
◆▼

英語科目

年次

1

●●▲▲■■▼▼

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語 他

情報リテラシー科目
GT101 情報リテラシー

他

他

教養コア科目◆■▼

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築
GA104 火山の恩恵と災害他

教養展開科目◆■▼他

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン◆■▼

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター▼

GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他

EJ238 小学校国語（書写を含む）EJ240 小学校社会
EJ239 小学校算数
EJ245 小学校理科
EJ243 小学校生活科
EJ203 小学校音楽
EJ242 小学校
図画工作
EJ244 小学校体育
EJ237 小学校家庭
EJ284 小学校英語◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科に関する専門的事項
（中学校）
●▲▼
EE320 Presentation &Discussion
EE321 Understanding Other
Cultures: Advanced
EE311 応用言語学
EE242 国際交流と異文化理解●▲
EE235 英文法の学習と指導
EE236 英語の音声と文法
EE240 Writing II
EE237 英語文学概論
EE234 英語学概論
EE104 発音トレーニング
EE100 英語文学セミナーI
EE102 English Communication
EE241 Understanding Other
Cultures: Basic
EE103 Writing I 他

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

コア実習ガイダンス●▲▼

EX207 道徳教育の理論と方法
EX102 総合的な学習の時間の指導法
EX208 特別活動の理論と方法
EX203 教育方法・技術
EX219 ICT活用教育の理論と方法
EX303 生徒指導・教育相談の理論と実際
EX304 進路指導の理論と実際
EP224 児童・生徒の不適応
EP225 学校心理学の基礎
EP226 生徒指導とコミュニケーション
EP222 教師の授業力育成
EF253 いじめ・不登校と子どもの権利
EF254 ジェンダーと教育課題 他

介護等体験

教育実習オリエンテーション

プレ実習

プレ実習ガイダンス◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教育の基礎的理解に関する科目●▲▼
EX100 教育基礎論
EX200 教職概論
EX201 教育制度と経営論
EX209 発達と学習の心理学
EX103 特別支援教育の理論と方法
EX203 教育課程論
EJ217 児童発達心理学
EX209 学習の心理学
EX204 現代教育思想
EF249 メディア社会と学校教育
EX205 横断型授業づくり入門 他

128◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
学校及び教育の諸課題に関する科目●▲◆■スタート・アップ実習●▲■▼
教育実習プログラム◆学校教育実践科目（A選択）
EJ104 小学校教育実践の基礎演習
EX210/EX267/EX268 小学校セレクト実習
Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ
（Ｂ選択）
EJ309 中学校教育実践の課題
EX217/EX274/EX275 中学校セレクト実習
Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ◆インクルーシブ教育科目群
EN228 通常学級における特別支援教育
EN229 特別支援学級の子どもの理解と支援
EN249 通級指導教室の子どもの理解と支援
他◆国際理解教育科目群
EX212/EX265 海外STEM教科書輪講Ⅰ・Ⅱ
EJ208 海外事情と関連指標の理解 他◆小学校英語教育探究科目群
EJ250 小学校英語実践
EE232 小学校英語指導技術
EE317 小学校英語特論
EE318 第二言語習得理論◆初等教育探究科目群
EX269 小学校書写書道演習（板書法を含む）
EJ105 遊びと道具の科学と表現
EJ212 小学校道徳教育実践演習 他◆◆◆◆◆◆◆

専門基礎科目

専門基礎科目◆■▼

EX101 新入生セミナー
EJ101 授業研究入門
EE105 小学校英語指導実践インテン
シブ
免許法施行規則第66条の6に定める科目

専門基礎科目
EX102 日本国憲法◆■▼

教育学部 学校教員養成課程（特別支援教育コース） カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー◇ CP15：知識・技能・態度等を総合的に活用した問題解決の実践的学修◇ CP14：チームワークやリーダーシップを発揮した主体的・能動的な問題解決の学修◇ CP13：適切な情報収集、情報処理、情報発信能力の修得◇ CP12：英語教育又は専門領域におけるコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力の修得◇ CP11：千葉県・千葉市等の教員育成指標を踏まえた主体的に学び続け、信頼され得る資質・能力の涵養◇ CP10：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引する学問分野の革新的な学修◇ CP9：専門領域の知識、論理的思考及び表現の手段を主体的に活用する実践的な学修◇ CP8：段階的・体系的な専門領域の必須事項の修得◇ CP7：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◇ CP6：多様な文化・価値観の理解、文理横断的・異分野融合的な知の備え、人類や社会が直面する課題の理解◇ CP5：継続的な学修促進のための情報通信技術の活用◇ CP4：地球規模の諸課題を解決する能力の涵養及び多様な国際的経験◇ CP3：豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶及び自己の専門領域を修得する社会的意義の理解◇ CP2：教育に携わる者としての倫理観・社会規範・内的規範の涵養◇ CP1：継続的に自己評価・検証をしながら主体的に学修する能力の涵養●DP5
高い問題解決能力学位授与の方針▲DP4
専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養

■DP2
地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1
自由・自立の精神

年次

4

専門科目

EX403 教職実践演習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

EX401 卒業論文

●
●▲
▲■
■▼
▼

副専攻実習

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
学校及び教育の諸課題に関する科目●▲◆■◆学校インターンシップ科目◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EX402 障害児教育実習
事前・事後指導EX402 教育実習
事前・事後指導EX306 学校インターンシップ基礎実習Ａ◆インクルーシブ教育科目群
EN228 通常学級における特別支援教育
EN229 特別支援学級の子どもの理解と支援
EN249 通級指導教室の子どもの理解と支援
EN230 自閉症・情緒障害児の心理と教育 他

フォロー・アップ実習
障害児教育
フォロー・アップ実習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

コア実習（EX402 教育実習：基礎資格・小学校又は中学校）◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

年次

3

障害児教育コア実習②（障害児教育実習Ⅱ：3週間）◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
各教科の指導法●▲▼＜基礎資格：小学校＞
EJ229 小学校国語科教育法
EJ231 小学校社会科教育法
EJ230 小学校算数科教育法
EJ235 小学校理科教育法 他＜基礎資格：中学校＞
EK203 国語科教育概論
ES100 社会科教育概論
EM205 数学科教育法概説
ER203 理科教育通論 他

年次2◆◆◆◆◆◆◆

普遍教育
免許法施行規則第66条の6に定める科目

初修外国語科目
英語科目

年次

1

●▲■▼

◆▼

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語 他

情報リテラシー科目
GT101 情報リテラシー

他

他

教養コア科目◆■▼

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築
GA104 火山の恩恵と災害

他

他

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン◆■▼

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター◆▼▼

教養展開科目◆■▼

GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科に関する
専門的事項●▲▼＜基礎資格：小学校＞
EJ238 小学校国語（書写を含む）EJ240 小学校社会
EJ239 小学校算数
EJ245 小学校理科 他＜基礎資格：中学校＞
EX285 国語科の専門的基盤（国語学ｰ表現）
ES200 社会科の専門的基盤（地理学）
EM219 数学科の専門的基盤（代数）ER221 理科の専門的基盤
（化学）
他

基礎資格
小免又は中免道徳、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●▲▼

コア実習ガイダンス●▲■▼

コア実習ガイダンス

EX207 道徳教育の理論と方法
EX102 総合的な学習の時間の指導法
EX208 特別活動の理論と方法
EX203 教育方法・技術
EX219 ICT活用教育の理論と方法
EX303 生徒指導・教育相談の理論と実際
EX304 進路指導の理論と実際◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

障害児教育コア実習①（障害児教育実習Ⅰ：1週間）

EP224 児童・生徒の不適応
EP225 学校心理学の基礎
EP226 生徒指導とコミュニケーション
EP222 教師の授業力育成
EF253 いじめ・不登校と子どもの権利
EF254 ジェンダーと教育課題 他

教育実習オリエンテーション

障害児教育コア実習
ガイダンス

プレ実習

障害児教育プレ実習

プレ実習ガイダンス◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教育の基礎的理解に関する科目●▲▼
EX100 教育基礎論
EX200 教職概論
EX201 教育制度と経営論
EX209 発達と学習の心理学
EX103 特別支援教育の理論と方法
EX203 教育課程論

スタート・アップ実習

EJ217 児童発達心理学
EX209 学習の心理学
EX204 現代教育思想
EF249 メディア社会と学校教育
EX205 横断型授業づくり入門 他●▲■▼

教育実習プログラム
129

●▲■▼

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
特別支援教育に関する科目●▲▼
EN103 特別支援教育概論
EN104 知的障害心理・生理・病理
EN105 肢体不自由心理・生理・病理
EN106 病弱心理・生理・病理
EN320 知的障害心理演習
EN321 肢体不自由心理演習
EN322 病弱心理演習
EN243 知的障害心理検査法演習 他
EN241 知的障害教育学
EN202 肢体不自由教育学
EN226 病弱教育学
EN211 障害児教育課程論
EN323 知的障害教育演習
EN324 肢体不自由教育演習
EN325 病弱教育演習
EN100/EN107 視覚障害教育総論Ⅰ・Ⅱ
EN101/EN108 聴覚障害教育総論Ⅰ・Ⅱ
EN102/EN109 LD等・重複教育総論Ⅰ・Ⅱ◆◆◆◆◆◆◆

専門基礎科目

専門基礎科目◆■▼

EX101 新入生セミナー
EJ101 授業研究入門

免許法施行規則第66条の6に定める科目

専門基礎科目
EX102 日本国憲法◆■▼

教育学部 学校教員養成課程（乳幼児教育コース） カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー◇ CP15：知識・技能・態度等を総合的に活用した問題解決の実践的学修◇ CP14：チームワークやリーダーシップを発揮した主体的・能動的な問題解決の学修◇ CP13：適切な情報収集、情報処理、情報発信能力の修得◇ CP12：英語教育又は専門領域におけるコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力の修得◇ CP11：千葉県・千葉市等の教員育成指標を踏まえた主体的に学び続け、信頼され得る資質・能力の涵養◇ CP10：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引する学問分野の革新的な学修◇ CP9：専門領域の知識、論理的思考及び表現の手段を主体的に活用する実践的な学修◇ CP8：段階的・体系的な専門領域の必須事項の修得◇ CP7：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◇ CP6：多様な文化・価値観の理解、文理横断的・異分野融合的な知の備え、人類や社会が直面する課題の理解◇ CP5：継続的な学修促進のための情報通信技術の活用◇ CP4：地球規模の諸課題を解決する能力の涵養及び多様な国際的経験◇ CP3：豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶及び自己の専門領域を修得する社会的意義の理解◇ CP2：教育に携わる者としての倫理観・社会規範・内的規範の涵養◇ CP1：継続的に自己評価・検証をしながら主体的に学修する能力の涵養●DP5
高い問題解決能力学位授与の方針▲DP4
専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養

■DP2
地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1
自由・自立の精神

EX403 教職実践演習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

専門科目

EX401 卒業論文
副専攻実習

年次

4

保
育
士
資
格
取
得
の
た
め
の
科
目

年次

3

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EX402 教育実習事前・事後指導フォロー・アップ実習②◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
幼児教育に関する科目●▲▼

コア実習②（教育実習・主専攻）◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

EY231 保育・幼児教育学概説
EY318 保育・幼児教育研究法Ⅰ（方法論）
EY319 保育・幼児教育研究法Ⅱ（調査・分析）
EY220 発達心理学
EY232 臨床発達心理学
EN307/EN308 発達心理学演習Ⅰ・Ⅱ
EY322 発達心理学実験◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EY305 発達心理学データ解析
EY323 保育・子育て支援実践演習
EY103 保育・教育者論◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EY005 乳児保育◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
EY315 インクルーシブ保育 他
領域及び保育内容の指導法●▲▼

各教科の指導法●▲▼〈領域に関する専門的事項〉
EY100 子どもと表現Ⅰ（音楽表現）
EY317 子どもと表現Ⅱ（身体表現）
EY242 子どもと表現Ⅲ（造形表現）
EY245 子どもと児童文化財

年次〈保育内容の指導法〉
EY233 保育・幼児教育総合指導法
EY323 保育内容総論Ⅰ（指導計画）
EY324 保育内容総論Ⅱ（教材研究）
EY101 保育内容「健康」の指導法
EY215 保育内容「人間関係」の指導法
EY102 保育内容「環境」の指導法 他◆◆◆◆◆◆◆

普遍教育

EJ229 小学校国語科教育法
EJ231 小学校社会科教育法
EJ230 小学校算数科教育法
EJ235 小学校理科教育法
EJ233 小学校生活科教育法
EJ227 小学校音楽科教育法
EJ232 小学校図画工作科教育法
EJ234 小学校体育科教育法
EJ228 小学校家庭科教育法
EJ283 小学校英語科教育法◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
学校及び教育の諸課題に関する
科目
●▲◆■

●▲■▼
フォロー・アップ実習①

コア実習①（教育実習・主専攻）

2◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
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●▲▼
EX207 道徳教育の理論と方法
EX102 総合的な学習の時間の指導法
EX208 特別活動の理論と方法
EX203 教育方法・技術
EX219 ICT活用教育の理論と方法
EX303 生徒指導・教育相談の理論と実際
EX304 進路指導の理論と実際
EY234 保育・教育臨床相談
EY316 子ども理解の理論と方法

●▲■▼

介護等体験

プレ実習
プレ実習・コア実習
事前ガイダンス

スタート・アップ実習②

◆▼

英語科目

GG103 ドイツ語Ⅰマスター

年次

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語 他

情報リテラシー科目
GT101 情報リテラシー

他

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

初修外国語科目◆GF101▼ フランス語Ⅰ文化
教養コア科目

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築◆ ■ ▼◆ ■▼GA104 火山の恩恵と災害▼

教養展開科目

◆▼
他

◆■▼

他

◆■▼

GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教科に関する
専門的事項 ● ▲ ▼EJ238 小学校国語（書写を含む）EJ239 小学校算数
EJ243 小学校生活科
EJ203 小学校音楽
EJ242 小学校図画工作
EJ244 小学校体育◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教育の基礎的理解に関する科目●▲▼
EX100 教育基礎論
EX200 教職概論
EX201 教育制度と経営論
EX209 発達と学習の心理学
EX103 特別支援教育の理論と方法
EX203 教育課程論
EY230 教育課程及び保育の全体的な計画と評価
EY338 幼児教育の理念と実践◆学校インターンシップ科目
EX276 学校インターンシップ基礎実習Ｂ
EX266/EX307/EX404 教育ボランティア研修
Ⅰ・ Ⅱ・Ⅲ◆学校教育実践科目
EJ309 中学校教育実践の課題◆インクルーシブ教育科目群
EN228 通常学級における特別支援教育
EN229 特別支援学級の子どもの理解と支援
EN249 通級指導教室の子どもの理解と支援
EN230 自閉症・情緒障害児の心理と教育
EF263 発達障害のある児童生徒と学級づくり
EF264 気になる児童生徒の心理と教育
EX211 学校認知行動療法学概論（心理学的支援法）
他◆国際理解教育科目群
EX212/EX265 海外STEM教科書輪講Ⅰ・Ⅱ
EJ208 海外事情と関連指標の理解
他◆小学校英語教育探究科目群
EJ250 小学校英語実践
EE232 小学校英語指導技術
EJ317 小学校英語特論

免許法施行規則第66条の6に定める科目

1

●
●▲
▲■
■▼
▼

◆◆◆◆◆◆◆
他

専門基礎科目

◆初等教育探究科目群
EX269 小学校書写書道演習（板書法を含む）
EJ105 遊びと道具の科学と表現
EJ212 小学校道徳教育実践演習 他

スタート・アップ実習①

専門基礎科目

●▲■▼教育実習プログラム

免許法施行規則第66条の6に定める科目

専門基礎科目
EX102 日本国憲法

130

◆■▼

EX101 新入生セミナー◆■▼

教育学部 学校教員養成課程（養護教諭コース） カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー◇ CP15：知識・技能・態度等を総合的に活用した問題解決の実践的学修◇ CP14：チームワークやリーダーシップを発揮した主体的・能動的な問題解決の学修◇ CP13：適切な情報収集、情報処理、情報発信能力の修得◇ CP12：英語教育又は専門領域におけるコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力の修得◇ CP11：千葉県・千葉市等の教員育成指標を踏まえた主体的に学び続け、信頼され得る資質・能力の涵養◇ CP10：社会に貢献し、知識集約型社会を牽引する学問分野の革新的な学修◇ CP9：専門領域の知識、論理的思考及び表現の手段を主体的に活用する実践的な学修◇ CP8：段階的・体系的な専門領域の必須事項の修得◇ CP7：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◇ CP6：多様な文化・価値観の理解、文理横断的・異分野融合的な知の備え、人類や社会が直面する課題の理解◇ CP5：継続的な学修促進のための情報通信技術の活用◇ CP4：地球規模の諸課題を解決する能力の涵養及び多様な国際的経験◇ CP3：豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶及び自己の専門領域を修得する社会的意義の理解◇ CP2：教育に携わる者としての倫理観・社会規範・内的規範の涵養◇ CP1：継続的に自己評価・検証をしながら主体的に学修する能力の涵養●DP5
高い問題解決能力学位授与の方針▲DP4
専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養

■DP2
地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1
自由・自立の精神

EX403 教職実践演習◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

専門科目

EX401 卒業論文

●▲■▼
●▲■▼

副専攻実習
◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

年次

4

EX402 養護実習事前・事後指導フォロー・アップ実習（小及び中）◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

コア実習②（中）（養護実習・主専攻）●▲■▼
コア実習全体ガイダンス◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

年次
年次

2

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
養護に関する科目●▲▼◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
健康教育に関する科目

3●▲▼

EC102 保健科教育法（健康教育論）
EC205 保健科教育演習
EC308 保健科教育法（からだの学習）
EC309 保健科教育法（性教育）
EC235 保健科教育法（環境と健康に関する学習）＊保健（中学校および高等学校）に関する科目を兼ねる◆◆◆◆◆◆◆

普遍教育
免許法施行規則第66条の6に定める科目◆▼

初修外国語科目
◆▼

英語科目

年次

1

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

GE106 ＣＡＬＬ英語GE210 英語Ⅲ（オーラルコミュニケーション）
GE303 海外研修英語 他

教養コア科目

情報リテラシー科目

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築
GA104 火山の恩恵と災害

GT101 情報リテラシー

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

◆■▼

他

▼

他

◆■▼

他

教養展開科目
GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他

コア実習①（小）（養護実習・主専攻）◆■▼

EH201 衛生学及び公衆衛生学
EC207 衛生行政
EC220 社会福祉論
EC212 学校保健（学校安全を含む）
EC104 小児保健学
EC231 養護実践学概論
EC215 健康相談活動Ⅰ
EC234 食品栄養学
EC109 解剖学
EC105 人間機能学
EC106 微生物学
EC224 精神保健学
EC104 小児保健学
EC206 外科学・整形外科学
EC214 眼科学
EC219 耳鼻咽喉科学
EC226 皮膚科学
EC211 学校救急処置活動(実習を含む)
EC108 養護教諭と看護
EC210 学校看護実習Ⅰ
EC305 臨床実習
EC233 保健行動概論
EC228 保健統計学
EC217 口腔保健学
EC208 学校ヘルスプロモーション論
EC301 保健指導の理論と実際
EC213 学校保健情報処理
EC230 養護活動演習
EC307 養護活動特別演習
EC302 健康相談活動ⅡEC107 免疫学
EC218 思春期精神保健学
EC218 内科学
EC303 学校看護実習Ⅱ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
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
●▲▼
EX207 道徳教育の理論と方法
EX102 総合的な学習の時間の指導法
EX208 特別活動の理論と方法
EX203 教育方法・技術
EX303 生徒指導・教育相談の理論と実際
EX304 進路指導の理論と実際
EP224 児童・生徒の不適応
EP225 学校心理学の基礎
EP226 生徒指導とコミュニケーション
EP222 教師の授業力育成
EF253 いじめ・不登校と子どもの権利
EF254 ジェンダーと教育課題 他●▲■▼

養護実習オリエンテーション

介護等体験
プレ実習（小または中）
プレ実習ガイダンス

EX203 教育課程論
EJ217 児童発達心理学
EX209 学習の心理学
EX204 現代教育思想
EF249 メディア社会と学校教育
EX205 横断型授業づくり入門 他

131◆学校インターンシップ科目
EX306 学校インターンシップ基礎実習Ａ
EX266/EX307/EX404 教育ボランティア研修
Ⅰ・ Ⅱ・Ⅲ◆学校教育実践科目
EJ309 中学校教育実践の課題◆インクルーシブ教育科目群
EN228 通常学級における特別支援教育
EN229 特別支援学級の子どもの理解と支援
EN249 通級指導教室の子どもの理解と支援
EN230 自閉症・情緒障害児の心理と教育
EF263 発達障害のある児童生徒と学級づくり
EF264 気になる児童生徒の心理と教育
EX211 学校認知行動療法学概論（心理学的支援法）
他◆国際理解教育科目群
EX212/EX265 海外STEM教科書輪講Ⅰ・Ⅱ
EJ208 海外事情と関連指標の理解
他

スタート・アップ実習②◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
教育の基礎的理解に関する科目●▲▼
EX100 教育基礎論
EX200 教職概論
EX201 教育制度と経営論
EX209 発達と学習の心理学
EX103 特別支援教育の理論と方法◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
学校及び教育の諸課題に関する●▲◆■科目スタート・アップ実習①◆小学校英語教育探究科目群
EJ250 小学校英語実践
EE232 小学校英語指導技術
EJ317 小学校英語特論◆◆◆◆◆◆◆

専門基礎科目他◆初等教育探究科目群
EX269 小学校書写書道演習（板書法を含む）
EJ105 遊びと道具の科学と表現
EJ212 小学校道徳教育実践演習

専門基礎科目◆■▼

EX101 新入生セミナー
EC101 医学概論
EC201 受胎・発育・成長

免許法施行規則第66条の6に定める科目●▲■▼
教育実習プログラム

専門基礎科目
EX102 日本国憲法◆■▼

理学部数学・情報数理学科カリキュラムマップ
ディプロマポリシー●DP5

学位授与の方針高い問題解決能力

カリキュラムポリシー
CP14 ：

獲得した知識・技能・態度等を総合的に活用のうえ新たな課題の解決に取り組む自主的・実践的研究

CP13 ：

他者と協調・協働しつつ主体的・能動的に問題解決に取り組む能力の涵養を目的とした実験や実習

CP12 ：

情報やデータを適切に収集・分析・活用・発信できることを目的とした，数理・データサイエンス，情報関連科目

CP11 ：

普遍教育の「英語科目」や理学部と各学科が提供する英語科目を通した英語の基礎能力を高める学修

CP10 ：

コミュニケーション・プレゼンテーション能力の向上を目指す実践的な学修CP9 ：社会に貢献し，知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための学修CP8 ：修得した専門領域での知識・論理的思考・手段を学生が主体的に活用できる実践的な学修CP7 ：専門領域における必須事項を段階的・体系的に修得できる教育課程

CP6 ：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修

CP5 ：多様な文化及び価値観・社会・自然・環境について深く理解し，人類や社会が直面する課題に取り組む姿勢の涵養CP4 ：学内外での継続的学修促進のための情報通信技術を活用した学修CP3 ：地球規模の課題の解決能力涵養のための多様な留学および地域を支える人材育成

CP2 ：幅広い視野の醸成，批判的精神の涵養，豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶

CP1 ：

自立した社会人・職業人として求められる総合的能力と倫理観の育成▲DP4

専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養
■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1

自由・自立の精神

4年次科目（両コース必修区分） ● ▲専門科目

3～4年次科目（数学コースで選択必修、
情報数理コースで選択区分） ▲

年次

4

ＳＳ４１０

代数学続論

3～4年次科目（両コースで選択区分） ▲ＳＳ４１１～４１８
ＳＳ４２１～４２８
ＳＳ４３１～４３６
ＳＳ４４１～４４８
ＳＳ４５１～４５７
ＳＳ４６１～４６８
ＳＳ４７１～４７８
ＳＳ４８３、４８４

3～4年次科目（数学コース
で選択、情報数理コースで選択必修区分） ▲代数学特論Ⅰ～Ⅷ
幾何学特論Ⅰ～Ⅷ
多様体論特論Ⅰ～Ⅵ
解析学特論Ⅰ～Ⅷ
数理解析学特論Ⅰ～Ⅶ
統計数理学特論Ⅰ～Ⅷ
情報数理学特論Ⅰ～Ⅷ
職業的情報学Ⅰ、Ⅱ

ＳＳ４８０
ＳＳ４８２
ＳＳ４８１

ＳＳ４９０

卒業研究

符号理論
コンパイラ
情報理論

留学実績に対する単位認定科目 ● ▲学部共通英語科目●▲

ＳＸ２１１ 国際研修Ⅰ

ＳＸ２０２
ＳＸ３０１

（自由選択として算入）

3年次科目（両コースで必修区分） ● ▲3年次科目（数学コースで選択必修、 ＳＳ３４０ 微分方程式論Ⅰ
ＳＳ３４１ 微分方程式論Ⅱ
情報数理コースで選択区分） ▲

年次

3

ＳＳ３２０
ＳＳ３２１
ＳＳ３２２
ＳＳ３２３

ＳＳ３４４
ＳＳ３４５
ＳＳ３６０
ＳＳ３６１
ＳＳ３７０
ＳＳ３７１

幾何学
多様体論Ⅰ
多様体論Ⅱ
トポロジー

ＳＳ３４２
ＳＳ３４３
ＳＳ３０１

現代解析Ⅰ
現代解析Ⅱ
確率論Ⅰ
確率論Ⅱ
数理統計学
数理統計学演習

複素関数論
関数論演習
数理英語

3年次科目（数学コースで選択、情報 ＳＳ３８４ プログラミング言語論Ⅱ
ＳＳ３８５ ソフトウェア演習Ⅰ
数理コースで選択必修区分） ▲
ＳＳ３８０
ＳＳ３８１
ＳＳ３８２
ＳＳ３８３

情報数学Ⅰ
情報数学Ⅱ
計算理論
プログラミング言語論Ⅰ

ＳＳ３８６ ソフトウェア演習Ⅱ
ＳＳ３８７ 数値計算法

３年次にコース選択
2年次科目（両コースで必修） ■ ◆ ▲ ＳＳ２１３ 代数学Ⅱ

年次

2

ＳＳ２００
ＳＳ２０１
ＳＳ２１０
ＳＳ２１１
ＳＳ２１２

普遍教育科目

位相空間論
位相演習
線形代数学続論
代数学Ⅰ
代数学演習

ＳＳ２４０
ＳＳ２４１
ＳＳ２４２
ＳＳ２８０

2年次科目（数学コースで選択必修、情報数理コースで必修） ◆ ▲微積分学続論Ⅰ
微積分学続論Ⅱ
コンピュータ数理学
データ構造概論

ＳＳ２８１
ＳＳ２８２

アルゴリズム論
計算機科学概論◆▲

2年次必修科目
ＣＭ２０５、２０６

国際発展科目群

年次

1

英語科目

●▼

ＧＥ１３１
ＧＥ１３２

Interaction
Presentation

地域発展科目群

ＧＰ１０１

国際科目
ＧＪ１０１

ドイツ語Ⅰ文化

ＧＬ１０１

他

■▼
比較文化と国際化からだと動きＧA１０１

他

人口減少と地域づくり

哲学他

1年次必修科目

他

ＧＶ１４３

囲碁入門

他

数理・データサイエンス科目
他

ＳＳ１０１
ＳＳ１０２
ＳＳ１８０
ＳＳ１８２
ＳＳ１８３
ＳＳ１８４
ＳＳ１９０

教養展開科目 ◆▼地域科目 ■

初修外国語科目 ▼ＧＧ１０１

学術発展科目群
教養コア科目 ◆▼スポーツ・健康科目
他

統計学B1、B2

ＳＳ１８１

▲▼

◆▲

数学の基礎Ⅰ
数学の基礎Ⅱ
プログラミング
情報システム基礎論
情報学演習
情報化と社会
数学・情報数理学基礎セミナー

1年次必修科目◆▲

ＣＭ１０２、１０３
ＣＭ１０４、１０５
ＣＭ１０７、１０８
ＣＭ１０９、１１０

微積分学B1、B2
微積分学演習B1、B2
線形代数学B1、B2
線形代数学演習B1、B2

専門基礎科目計算機演習 他

132

ＳＸ２１２ 国際研修Ⅱ（自由選択として算入）

ＳＸ３１１ 国際実習Ⅰ
ＳＸ３１２ 国際実習Ⅱ

科学英語Ⅰ
科学英語Ⅱ

理学部物理学科カリキュラムマップ
ディプロマポリシー●DP5

学位授与の方針高い問題解決能力▲DP4

専門的な知識・技術・技能◆DP3
普遍的な教養
■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1

自由・自立の精神

カリキュラムポリシー
CP14 ：

獲得した知識・技能・態度等を総合的に活用のうえ新たな課題の解決に取り組む自主的・実践的研究

CP13 ：

他者と協調・協働しつつ主体的・能動的に問題解決に取り組む能力の涵養を目的とした実験や実習

CP12 ：

情報やデータを適切に収集・分析・活用・発信できることを目的とした，数理・データサイエンス，情報関連科目

CP11 ：

普遍教育の「英語科目」や理学部と各学科が提供する英語科目を通した英語の基礎能力を高める学修

CP10 ：

コミュニケーション・プレゼンテーション能力の向上を目指す実践的な学修CP9 ：社会に貢献し，知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための学修CP8 ：修得した専門領域での知識・論理的思考・手段を学生が主体的に活用できる実践的な学修CP7 ：専門領域における必須事項を段階的・体系的に修得できる教育課程

CP6 ：普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修

CP5 ：多様な文化及び価値観・社会・自然・環境について深く理解し，人類や社会が直面する課題に取り組む姿勢の涵養CP4 ：学内外での継続的学修促進のための情報通信技術を活用した学修CP3 ：地球規模の課題の解決能力涵養のための多様な留学および地域を支える人材育成

CP2 ：幅広い視野の醸成，批判的精神の涵養，豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶

CP1 ：

自立した社会人・職業人として求められる総合的能力と倫理観の育成

専門教育科目

選択必修科目

年次

4

必修科目

ＳＰ４００

選択科目
ＳＰ３２０
ＳＰ３２１
ＳＰ３３０
ＳＰ３５０
ＳＰ３３１
ＳＰ３７０
ＳＰ３７１
ＳＰ３７２

年次

3

必修科目

年次

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群◆▼

英語科目
GE131 Interaction
GE132 Presentation
GE303 海外研修英語

年次

1

◆▼
他

教養コア科目

地域科目◆■▼

GL101 学校・大学と地域社会
GL101 人口減少と地域づくり他

教養展開科目

必修科目
他

◆■▼

GV277 近代日本のアジア観
GY109 グローバルボランティアⅠ 他

他

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー 他
◆■▼

▲◆■▼

CM111 統計学
CC102 物理化学Ａ
CC103 物理化学B
CB101 生命科学入門
CE104 地学概論A
CE105 地学概論B◆■▼

GA101 哲学
GA102 心の健康と行動
GA103 文化と人間
GA104 宇宙からの地球表層観測

他

◆■▼

国際科目
GJ101 比較文化と国際化
GJ101 世界から見た「日本」GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

初修外国語科目
GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

スポーツ・健康科目

ＳＰ３１０
ＳＰ３１１
ＳＰ３１２
ＳＰ３１３
ＳＰ３１４
ＳＰ３１５
ＳＰ３１６
ＳＰ３１７
ＳＰ３００

必修科目

選択必修科目

学術発展科目群▼▲◆■▼

CM102 微積分学Ｂ１
CM103 微積分学Ｂ２
CM107 線形代数学Ｂ１
CM108 線形代数学Ｂ２
CP103 力学基礎１
CP104 力学基礎２
CP106 電磁気学基礎１
CP108 力学基礎演習１
CP109 力学基礎演習２
CP111 電磁気学基礎演習１
CP112 物理学基礎実験Ⅰ
CP113 物理学基礎実験Ⅱ

卒業研究

必修科目

●▲▼
流体力学
特殊相対論
素粒子物理学
原子核物理学
宇宙物理学Ａ
物性物理学Ａ
物性物理学Ｂ
物性物理学Ｃ 他▲◆■▼

CP201 電磁気学基礎２
CP202 熱・統計力学基礎
CP203 量子力学基礎
CP204 電磁気学基礎演習２
CP205 熱・統計力学基礎演習
CP206 量子力学基礎演習
CP114 素粒子原子核基礎実験

2

●▲ ▼

ＳＰ２１０
ＳＰ２１１
ＳＰ２００
ＳＰ２０１
ＳＰ２０２
ＳＰ２１２
ＳＰ２１３
ＳＰ２２０

必修科目
ＳＰ１００
ＳＰ１０１
ＳＰ１０２

専門基礎科目
133

ＳＰ４４０
ＳＰ４４１
ＳＰ４４２
ＳＰ４６０
ＳＰ４６１
ＳＰ４６２
ＳＰ４６３
ＳＰ４８０
ＳＰ４８１
ＳＰ４８２

●▲▼

基礎物理学演習Ⅰ
基礎物理学演習Ⅱ
基礎物理学演習Ⅲ
計算物理学演習Ⅰ
計算物理学演習Ⅱ
計算物理学演習Ⅲ
計算物理学演習Ⅳ
凝縮系物理学演習Ⅰ
凝縮系物理学演習Ⅱ
凝縮系物理学演習Ⅲ

学部共通科目（国際科目関連）

●▲ ▼

●▲■▼

量子力学Ⅰ
量子力学演習Ⅰ
統計物理学Ⅰ
統計物理学演習Ⅰ
量子力学Ⅱ
量子力学演習Ⅱ
統計物理学Ⅱ
統計物理学演習Ⅱ
物理学実験

SX202 科学英語Ⅰ
SX301 科学英語Ⅱ
SX211 国際研修Ⅰ
SX212 国際研修Ⅱ
SX311 国際実習Ⅰ
SX312 国際実習Ⅱ

●▲ ▼
力学
力学演習
計算物理学
物理数学Ⅲ
物理数学Ⅳ
電磁気学
電磁気学演習
物理英語

●▲ ▼
現代物理学
物理数学Ⅰ
物理数学Ⅱ

理学部化学科カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー
CP14 ： 獲得した知識・技能・態度等を総合的に活用のうえ新たな課題の解決に取り組む自主的・実践的研究
CP13 ： 他者と協調・協働しつつ主体的・能動的に問題解決に取り組む能力の涵養を目的とした実験や実習●DP5

CP12 ： 情報やデータを適切に収集・分析・活用・発信できることを目的とした，数理・データサイエンス，情報関連科目

学位授与の方針高い問題解決能力

CP11 ： 普遍教育の「英語科目」や理学部と各学科が提供する英語科目を通した英語の基礎能力を高める学修
CP10 ： コミュニケーション・プレゼンテーション能力の向上を目指す実践的な学修CP9 ： 社会に貢献し，知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための学修▲DP4CP8 ： 修得した専門領域での知識・論理的思考・手段を学生が主体的に活用できる実践的な学修

専門的な知識・技術・技能CP7 ： 専門領域における必須事項を段階的・体系的に修得できる教育課程
CP6 ： 普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◆DP3
普遍的な教養CP5 ： 多様な文化及び価値観・社会・自然・環境について深く理解し，人類や社会が直面する課題に取り組む姿勢の涵養
CP4 ： 学内外での継続的学修促進のための情報通信技術を活用した学修■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1

CP3 ： 地球規模の課題の解決能力涵養のための多様な留学および地域を支える人材育成
CP2 ： 幅広い視野の醸成，批判的精神の涵養，豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶

自由・自立の精神

CP1 ： 自立した社会人・職業人として求められる総合的能力と倫理観の育成

年次

4

SC401

●▲ ■▼

卒 業 研 究専門科目●▲
SC315 分子分光学‐２
SC316 表面物理化学－１
SC316 表面物理化学－２
SC323 錯体化学－１
SC323 錯体化学－２SC333 有機化学Ⅱ－１
SC333 有機化学Ⅱ－２
SB371 科学英語Ⅲ

講義系科目
SC312 量子化学Ⅱ－１
SC312 量子化学Ⅱ－２
SC313 物質結合論－１
SC313 物質結合論－２
SC314 物性化学－１
SC314 物性化学－２SC315 分子分光学－１

年次

3

●▲
演習系科目
SC311 物理化学演習Ⅱ－１
SC321 無機・分析化学演習Ⅰ－１
SC322 無機・分析化学演習Ⅱ－１
SC331 有機化学演習Ⅰ－１
SC332 有機化学演習Ⅱ－１
SC341 生化学演習Ⅰ－１
SC342 生化学演習Ⅱ－１ 他

実習系科目

学部共通科目（国際科目関連）

●▲

●▲ ■▼

SC301 無機・分析化学実験Ⅱ
SC302 有機化学実験Ⅱ
SC303 物理化学実験Ⅱ
SC304 生化学実験Ⅱ

SX202 科学英語Ⅰ
SX301 科学英語Ⅱ
SX211 国際研修Ⅰ
SX212 国際研修Ⅱ
SX311 国際実習Ⅰ
SX312 国際実習Ⅱ

3年次にメジャー選択

年次

2

講義系科目
●▲
SC212 量子化学Ⅰ－１
SC241 蛋白質・核酸化学Ⅰ－１
SC212 量子化学Ⅰ－２
SC241 蛋白質・核酸化学Ⅰ－２
SC221 分析化学Ⅰ－１
SC242 蛋白質・核酸化学Ⅱ－１
SC221 分析化学Ⅰ－２
SC242 蛋白質・核酸化学Ⅱ－２
SC231 基礎有機化学Ⅱ－１ SC243 細胞生化学－１
SC231 基礎有機化学Ⅱ－２ SC243 細胞生化学－２
SC251 化学・生物英語Ⅰ SC251 化学・生物英語Ⅱ

普遍教育科目

地域発展科目群

国際発展科目群

年次

1

英語科目
GE131 Interaction
GE132 Presentation
GE303 海外研修英語◆▼

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン 他

演習・実習系科目 ● ▲SC201 無機・分析化学実験Ⅰ
SC202 有機化学実験Ⅰ
SC203 物理化学実験Ⅰ
SC204 生化学実験Ⅰ
SC211 物理化学演習Ⅰ－１ 他

学術発展科目群▼

教養コア科目◆■▼
GA101 社会科学
GA104 宇宙からの地球表層観測 他

他

初修外国語科目
GG101 ドイツ語Ⅰ文化
GF101 フランス語Ⅰ文化 他

◆▼

国際科目
●▲ ■▼
GJ101 比較文化と国際化
GJ101 世界から見た「日本」他

地域科目
GL101 学校・大学と地域社会
GL101 人口減少と地域づくり

俯瞰科目
CP201 電磁気学基礎２
CC102 物理化学A
CP204 電磁気学基礎演習２ CC103 物理化学Ｂ
CP202 熱・統計力学基礎
CB101 生命科学入門
CP205 熱・統計力学基礎演習 CE104 地学概論ＡCP203 量子力学基礎
CE105 地学概論Ｂ
CP206 量子力学基礎演習
CP114 放射線基礎実験◆■▼
他

教養展開科目GZ112 化学
GZ114 物理化学A 他◆■▼

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー 他

◆■▼

俯瞰科目

◆■▼

SC101 化学基礎セミナー
SC111 基本物理化学Ⅰ
SC112 基本物理化学Ⅱ
SC121 基礎無機化学Ⅰ
SC122 基礎無機化学Ⅱ
SC131 基礎有機化学ⅠA
SC132 基礎有機化学ⅠB
他
134

▲◆

他

俯瞰科目
▲◆
CM102 微積分学B1
CM107 線形代数学B1
CP103 力学基礎１
CP108 力学基礎演習１
CP106 電磁気学基礎１
CP111 電磁気学基礎演習１
CP112 物理学基礎実験１
CC106 化学基礎実験 他

専門基礎科目理学部生物学科カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー
CP14 ： 獲得した知識・技能・態度等を総合的に活用のうえ新たな課題の解決に取り組む自主的・実践的研究
CP13 ： 他者と協調・協働しつつ主体的・能動的に問題解決に取り組む能力の涵養を目的とした実験や実習●DP5

CP12 ： 情報やデータを適切に収集・分析・活用・発信できることを目的とした，数理・データサイエンス，情報関連科目

学位授与の方針高い問題解決能力

CP11 ： 普遍教育の「英語科目」や理学部と各学科が提供する英語科目を通した英語の基礎能力を高める学修
CP10 ： コミュニケーション・プレゼンテーション能力の向上を目指す実践的な学修CP9 ： 社会に貢献し，知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための学修▲DP4CP8 ： 修得した専門領域での知識・論理的思考・手段を学生が主体的に活用できる実践的な学修

専門的な知識・技術・技能CP7 ： 専門領域における必須事項を段階的・体系的に修得できる教育課程
CP6 ： 普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◆DP3
普遍的な教養CP5 ： 多様な文化及び価値観・社会・自然・環境について深く理解し，人類や社会が直面する課題に取り組む姿勢の涵養
CP4 ： 学内外での継続的学修促進のための情報通信技術を活用した学修■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1

CP3 ： 地球規模の課題の解決能力涵養のための多様な留学および地域を支える人材育成
CP2 ： 幅広い視野の醸成，批判的精神の涵養，豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶

自由・自立の精神

CP1 ： 自立した社会人・職業人として求められる総合的能力と倫理観の育成

専門教育科目セミナー型演習科目

年次4

SB401 卒●▲■▼SB411 発生生物学演習
SB421 細胞生物学演習
SB431 分子生物学演習
SB441 生理化学演習
SB451 生態学演習
SB461 系統学演習
SB452 水界生態学演習

業 研 究

●▲ ■▼

学部共通科目
専門発展科目年次

3

SB311 分子発生生物学

SB301 生物学総合演習

SB343 植物分子生物学

SB332 分子生物学実験II

SB323 細胞機能学

SB341 生理化学実験I

SB344 遺伝子工学

SB321 細胞生物学実験AB

SB334 分子動態制御学

基盤科目2

SB355 進化生態学
SB253 海洋生物学

SB361 系統学実験Ⅱ●▲

SB211 発生生物学
SB221 細胞生物学
SB235 分子生物学
SB241 生理化学Ｉ
SB252 生態学
SB262 系統進化学

年次

2

普遍教育科目国際発展科目群

専門英語科目

英語科目◆▼

GE131 Interaction
GE132 Presentation
GE135 CALL
等

年次

1

初修外国語科目

SB322 発生遺伝学

等◆■▼

GJ101 比較文化と国際化
GJ101 世界から見た「日本」

▼
等

◆■▼

地域科目

◆▼

GG103 ドイツ語Iマスター
GF103 フランス語Iマスター

国際科目

SB362 生物多様性進化学

学術発展科目群

スポーツ・健康科目
GP109 トランポリン
GP115 ラグビー

GL101 学校・大学と地域社会
GL101 人口減少と地域づくり

SB242 神経科学

等◆■▼

教養コア科目
GA101 哲学
GA102 心の健康と行動
GA103 文化と人間

俯瞰科目
等

◆■▼

教養展開科目GV144 科学技術の発達と生命倫理A
GV133 環境をデザインする
等

数理・データサイエンス科目◆■▼

GD101 情報リテラシー 等▲◆

SB111 生命科学1
SB121 生命科学2
SB131 生命科学3
SB141 生命科学4
SB151 生命科学5
SB161 生命科学6
CB103 生物学基礎実験B
SB102 生物学実験 等

導入科目

135

◆■▼

SB101 生物学セミナー

専門基礎科目等●◆▼

SB201 生物学論文演習
SC251 化学・生物英語1, 2
SB371 科学英語Ⅲ

SB239 分子遺伝学実験
SB227 細胞遺伝学実験
SB214 発生生物学実験Ⅰ
SB255 生態学実験Ⅰ, II
SB165 系統学野外実験
SB257 植物学臨海実験等

SB353 水界生態学

地域発展科目群

海外フィールドワーク（国際実習に認定）

等

SB212 組織構築学
SB231 進化発生学

基盤科目1

●▲■▼
海外研修プログラム

SB312 発生生物学実験Ⅱ●▲

SB264 生物統計学

等

SX202 科学英語Ⅰ
SX301 科学英語Ⅱ
SX211 国際研修Ⅰ
SX212 国際研修Ⅱ
SX311 国際実習Ⅰ
SX312 国際実習Ⅱ●▲

演習・実習系科目

●▲■

●▲■▼

理学部地球科学科カリキュラムマップ
ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー
CP14 ： 獲得した知識・技能・態度等を総合的に活用のうえ新たな課題の解決に取り組む自主的・実践的研究
CP13 ： 他者と協調・協働しつつ主体的・能動的に問題解決に取り組む能力の涵養を目的とした実験や実習●DP5

CP12 ： 情報やデータを適切に収集・分析・活用・発信できることを目的とした，数理・データサイエンス，情報関連科目

学位授与の方針高い問題解決能力

CP11 ： 普遍教育の「英語科目」や理学部と各学科が提供する英語科目を通した英語の基礎能力を高める学修
CP10 ： コミュニケーション・プレゼンテーション能力の向上を目指す実践的な学修CP9 ： 社会に貢献し，知識集約型社会を牽引するイノベーション創出のための学修▲DP4CP8 ： 修得した専門領域での知識・論理的思考・手段を学生が主体的に活用できる実践的な学修

専門的な知識・技術・技能

CP7 ： 専門領域における必須事項を段階的・体系的に修得できる教育課程
CP6 ： 普遍教育と専門教育をつなぐ横断的な学修◆DP3
普遍的な教養CP5 ： 多様な文化及び価値観・社会・自然・環境について深く理解し，人類や社会が直面する課題に取り組む姿勢の涵養■DP2

CP4 ： 学内外での継続的学修促進のための情報通信技術を活用した学修

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい▼DP1 自由・自立の精神

CP3 ： 地球規模の課題の解決能力涵養のための多様な留学および地域を支える人材育成
CP2 ： 幅広い視野の醸成，批判的精神の涵養，豊かな教養に裏打ちされた全人的な人間性の陶冶
CP1 ： 自立した社会人・職業人として求められる総合的能力と倫理観の育成

専門教育科目● ▲ ■▼

年次

4↑
SG411 卒業研究
SG410 地球科学演習

J
地球科学専門科目
SG336 岩石鉱物学II-1,Ⅱ-2
SG344 地球物理学III-1,Ⅲ-2
SG345 情報地球科学I-1,I-2
SG346 情報地球科学II-1,II-2
SG352 地殻構造学II-1,II-2
SG224 流体地球科学
SG356 日本列島形成史

年次

3

●■
■
●▲

地球科学基礎科目
SG207 地球科学基礎数学-1,-2
SG202 岩石鉱物学概論I-1,I-2
SG203 地球ダイナミクス概論I-1,I-2
SG204 層序学概論-1,-2
SG206 地表動態学概論-1,-2
SG205 環境リモートセンシング概論-1,-2

年次

2

普遍教育科目▲■地球科学専門科目
SG362 地史古生物学II-1,II-2
SG382 地形学II
SG391 地球生理学-1.-2
SG392 表層環境化学-1,-2
SG397 リモートセンシング技術入門
SG398 環境リモートセンシングI-1,I-2
SG399 環境リモートセンシングII-1,II-2

地球科学専門科目●■●▲■

国際コミュニケーション
SG208 地球科学英語
SX211・SX311等 国際留学科目

▼

年次

1

地域科目
GL101 学校・大学と地域社会
GL101 人口減少と地域づくり

教養コア科目
GA101 哲学
GA102 現代教育の諸問題
GA103 歴史と社会
GA104 宇宙からの地球表層観測 他

GP101 からだと動き
GP104 サッカー 他◆■▼

教養展開科目GV144 科学技術の発達と生命倫理A
GW201 環境問題A
GY109 グローバルボランティアI
他

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー

SG213 地球科学基礎演習1
SG214 地球科学基礎演習2
SG215 地球科学基礎実験1
SG216 地球科学基礎実験2

他

◆■▼

◆▼

野外実習科目▲■▼

SG209 地質調査法
SG210 地質学野外実験I
SG316 地殻構造学野外実験I◆■▼
国際コミュニケーション

▲▲
◆◆
■■

SG101 地球科学基礎セミナー
SX211・SX311等 国際留学科目

他

初修外国語科目
GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター▲■

専門基礎科目

英語科目
GE131 Interaction
GE132 Presentation
GE303 海外研修英語SG323 地質学野外実験II
SG337 岩石鉱物学実験II
SG314 岩石鉱物学実験III
SG317 地史古生物学実験I
SG320 雪氷学実験
SG321 地球化学実験
SG354 地殻構造学野外実験II

◆▼
他

◆■▼

国際科目
GJ101 比較文化と国際化
GJ101 世界から見た「日本」

◆■▼
136

A

J
B
A
E
B
E
E
E
プ
プ
ロ
グ
ロ
ラ
ム
グ

◆■▼
他

演習・実験科目▲◆■

国際発展科目群

学術発展科目群

●■▼

▲ ■
▲◆■
▼

SG211 技術者倫理1,2

スポーツ・健康科目● ◆■野外実習科目

SX311 国際実習（海外フィールドワーク研修）
SX202・SX301 科学英語Ⅰ，Ⅱ

技術者倫理

地域発展科目群●■

SG315 地球物理学実験II
SG322 リモートセンシングGIS実習
SG353 地殻構造学演習I
SG354 地殻構造学演習II

国際コミュニケーション▲■

SG234 岩石鉱物学I-1,I-2
SG241 海洋底地球科学-1,-2
SG243 地球物理学II-1,II-2
SG251 地殻構造学I-1,I-2
SG361 地史古生物学I-1,I-2

演習・実験科目

理学系専門基礎講義科目
CM101
CM111
CP101
CP102
CC102
CB101
CE101
CE102
CE103

ム
◆■▼

微積分学
統計学
物理学入門
力学入門
物理化学(A)
生命科学入門地球科学入門A
地球科学入門B
地球科学基礎化学

理学系専門基礎実験科目

ほか
他

ラ

CP112 物理学基礎実験I
CC112 化学基礎実験
CB102 生物学基礎実験A
CE106 地学基礎実験A
CE10９ 地学基礎実験D↓

工学部総合工学科 （建築学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得

TA403 卒業論文

専門教育科目●▲◆■

TA404 卒業設計
TA402 卒業演習

年次

4

●

TA451 建築振動論
TA452 建築振動論演習
TA461 建築構造ﾃﾞｻﾞｲﾝⅠ
TA462 建築構造ﾃﾞｻﾞｲﾝⅡ

TA305 建築情報処理 ▲ ◆TA331 建築環境計画ⅡTA332 建築環境計画Ⅲ
TA341 建築設備計画ⅠTA342 建築設備計画ⅡTA382 建築施工

年次

3

設計・計画・都市・歴史領域

構造領域

環境・設備・生産領域
TA481 建築生産設計●

TA351 荷重外力論 ● ▲ ◆TA352 基礎地盤工学
TA361 構造設計Ⅱ
TA363 構造設計Ⅲ
TA365 構造耐力論
TA366 火災安全工学
TA371 材料・構造実験、他

TA421 都市地域デザイン ●TA411 建築設計Ⅷ

●

その他
●▲◆
TA301 造園学
TA306 建築史野外研修
TA391 建築法規・行政
TA321 建築の保全と再生
TA322 建築計画ⅡTA325 近現代建築論、他

TA311 建築設計Ⅳ
TA312 建築設計Ⅴ
TA313 建築設計Ⅵ
TA314 建築設計Ⅶ●▲

TA304 インターンシップ ▲ ◆TA307 建築実践研究
TA391 建築法規・行政

俯瞰科目
TX320 国際実習

工学スキル形成科目●▲◆

TX301 知的財産権ｾﾐﾅｰ
TX303 工学英語●▲◆TA231 建築環境計画Ⅰ
TA281 建築構法

年次

2

▲◆

TA251 構造力学ⅡTA253 材料力学
TA261 構造設計Ⅰ
TA271 建築材料、他▲◆

TA203 建築設計学
TA221 日本建築史
TA222 建築計画Ⅰ
TA224 都市環境ﾃﾞｻﾞｲﾝ

TA211 建築ﾃﾞｻﾞｲﾝ基礎
TA212 建築設計Ⅰ
TA213 建築設計Ⅱ
TA214 建築設計Ⅲ ● ▲TX201 工学倫理

◆▼

CM203
CM205,6

微分方程式
統計学

▲

▲◆■

TA151 構造力学Ⅰ▲◆
TA152 構造力学演習Ⅰ

普遍教育科目
年次

1

■英語科目

◆▼

GE101 英語Ⅰ（Ｌ＆Ｓ）
GE201 英語Ⅲ（総合）GE303 海外研修英語（アラバマ大） 他■初修外国語科目
GG103 ドイツ語Ⅰマスター
GC101 中国語Ⅰ文化■情報リテラシー科目◆▼

GT101 情報リテラシー◆▼■スポーツ・健康科目

他

GP108 テニス
GP111 バドミントン

他▼■教養コア科目◆■▼

GA101 数理
GA102 救急医学
GA103 文化と人間他■教養展開科目◆■▼

GV1124 環境をデザインする
GX230 文化をつくる 他

TA121 世界建築史

▲◆

TA101

図学演習

▲
TX108
TX109
TX110
TX111,2
TX120

137

工学入門Ａ
工学入門Ｂ
工学入門Ｃ
化学基礎
工学基礎ｾﾐﾅｰ◆

CM102,3 微積分学▲
CM107,8,9 線形代数学
CP106
電磁気学基礎学
CP103,4
力学基礎
CP106
電磁気学基礎
CP112
物理学基礎実験Ⅰ 他

専門基礎科目工学部総合工学科 （都市工学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4
専門的な知識・技術・技能

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得

専門教育科目
年次

4

●▲◆■▼

TB401 卒業研究（論文・計画） ● ▲ ◆ ■ ▼▲ ◆■▼都市空間計画
TB305
TB353
TB307
TB366

年次

3

交通計画
まちづくり概論
建築計画Ⅰ
都市経済

TB367 防災計画
TB317 数理計画法
TB364 通信工学概論
TB316 環境経済学▲ ◆■▼都市基盤工学TB309 建築一般構造Ⅱ
TB310 環境構成材料
TB312 振動工学
TB356 都市施設生産

他

TB358
TB357
TB320
TB360

防災工学
基礎地盤工学
ﾘﾓｰﾄｾﾝｻ環境計測
都市ｴﾈﾙｷﾞｰｼｽﾃﾑ

演習科目

▲

専門基礎科目
CM202
CM203
CM204
CM205
CM206

他

複素解析
微分方程式
偏微分方程式
統計学B 1
統計学B 2

TB301
TB351
TB152
TB153

●▲ ◆■▼

都市空間工学演習Ⅱ
都市空間工学演習Ⅲ
都市情報処理Ⅰ
都市情報処理Ⅱ他▲ ◆■▼都市空間計画年次

2

普遍教育科目

TB203
TB205
TB253

国際発展科目群
英語科目
GE131 Interaction
GE132 Presentation

年次1

初修外国語科目
GG102 ドイツ語Ⅰマスター
GC103 中国語Ⅰマスター
国際科目
GJ101 統計資料より学ぶ国際理解
GJ101 移民の国際社会学

都市計画
都市・ 建築史
都市開発

TB254
TB255
TB263

都市環境デザイン
都市居住計画
環境制度論

地域発展科目群

■▼
他

■▼
他

■▼

地域科目
GL101 地域に住まう
GL101 地域づくりとアートマインド
スポーツ・健康科目
GP108 テニス
GP111 バドミントン

他

▲ ◆■▼

都市基盤工学
TB207
TB258
TB257

構造力学Ⅰ
構造力学Ⅱ
建築一般構造Ⅰ

TB214 測量学
TB215 水理学
TB269 河川・海岸工学

学術発展科目群

■▼
他

■▼
他

■▼

教養コア科目
GA101 数理
GA102 心の働きの科学

他

教養展開科目■▼GV110 憲法
GY237 情報セキュリティ分析（入門） 他

他

専門基礎科目◆

TX120 工学基礎セミナー
TX108 工学入門Ａ
TX109 工学入門Ｂ
TX110 工学入門Ｃ
TX201 工学倫理
CM102 微積分学B 1
CM104 微積分学演習B 1
CM107 線形代数学B 1
CM109 線形代数学演習B 1
CP103 力学基礎 1
CP108 力学基礎演習 1
CP112 物理学基礎実験Ⅰ
TX111 化学基礎A
CP106 電磁気学基礎 1
CP202 熱・統計力学基礎

演習科目●▲ ◆■▼

TB201
TB251

都市工学基礎演習
都市空間工学演習Ⅰ

TB151

製図基礎・CAD演習
他

他

■▼

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー

他

他

138

専門基礎科目

演習科目

工学部総合工学科 （デザインコース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得●▲■▼

TC405 卒業研究TC406 デザイン総合プロジェクト

年次

4

●▲

高度専門演習・実習
TC401 デザイン・プロジェクト演習

TC402 材料計画演習

TC403 人間工学演習

TC404 機械工作実習Ｂ

●▲

専門演習

年次

3

デザイン科学系
TC320
デザイン科学演習Ⅳ

その他専門演習・講義 ● ▲ ◆コミュニケーションデザイン系

環境デザイン系

工業デザイン系

トランスポーテーションデザイン系

TC321 デザインの展望

TC316
コミュニケーションデザインⅣＡ・Ｂ

TC312
環境デザインⅣＡ・Ｂ

TC304
工業デザインⅣＡ・B

TC308
トランスポーテーションデザインⅣＡ・Ｂ

TC323 デザイン材料
TC324 デザイン文化論
TC331 デザイン文化計画演習

TC319
デザイン科学演習Ⅲ

TC315
コミュニケーションデザインⅢＡ・Ｂ

TC311
環境デザインⅢＡ・Ｂ

TC303
工業デザインⅢＡ・Ｂ

TC307
トランスポーテーションデザインⅢＡ・Ｂ

TC327 平面デザイン造形
TC328 デザイン数理解析論
TC329 色と形の心理学

TC318
デザイン科学演習Ⅱ

TC314
コミュニケーションデザインⅡA・Ｂ

TC310
環境デザインⅡＡ・Ｂ

TC303
工業デザインⅡＡ・Ｂ

TC306
トランスポーテーションデザインⅡＡ・Ｂ

年次2

TC332 生活行動の心理学
TC330 環境人間工学
TC322 ﾋｭｰﾏﾝｲﾝﾀﾌｪｰｽ論

TC317
デザイン科学演習Ⅰ

TC313
コミュニケーションデザインⅠA・Ｂ

TC309
環境デザインⅠＡ・Ｂ

TC301
工業デザインⅠＡ・Ｂ

TC305
トランスポーテーションデザインⅠＡ・Ｂ

TC325 プログラミング演習Ⅰ
TC326 プログラミング演習Ⅱ▲◆■▼

デザイン基礎

普遍教育科目

年次

1

◆▼
英語科目
GE101 英語Ⅰ（Ｌ＆Ｓ）
GE201 英語Ⅲ（総合）GE303 海外研修英語（アラバマ大） 他
初修外国語科目
GG103 ドイツ語Ⅰマスター
GC101 中国語Ⅰ文化

◆▼
他

▼

情報リテラシー科目
GT101 情報リテラシー

スポーツ・健康科目
GP108 テニス
GP111 バドミントン▼
他

教養コア科目
GA101 数理
GA102 救急医学
GA103 文化と人間◆■▼他

教養展開科目◆■▼GV110 憲法
GY237 情報セキュリティ分析（入門） 他

TC211 デザイン科学ⅡＡ
TC211 デザイン科学ⅡＢ

TC212 立体デザイン造形
TC213 形の工学

TC210 デザイン科学ⅠＡ
TC210 デザイン科学ⅠＢ

TC203 統合デザイン演習Ⅰ
TC204 統合デザイン演習Ⅱ

TC208 デザイン論Ⅰ
TC209 デザイン論Ⅱ

TC206 デザイン造形実習Ⅰ
TC207 デザイン造形実習Ⅱ

専門科目
139

国際連携強化●▲◆■TC333
ｲﾝﾀｰﾝｼｯﾌﾟ･ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ
TC344
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾃﾞｻﾞｲﾝｽﾀｼﾞｵﾜｰｸ１
TC345
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾃﾞｻﾞｲﾝｽﾀｼﾞｵﾜｰｸ2
TC348
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾃﾞｻﾞｲﾝﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ１
TC349
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾃﾞｻﾞｲﾝﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ2
TC352
海外大学ｱﾗｲｱﾝｽﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ１
TC353
海外大学ｱﾗｲｱﾝｽﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ2
TC354
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ･ﾋﾞｼﾞﾈｽ･ﾌﾟﾗﾝﾆﾝｸﾞ
TC357
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ･ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝI
TC358
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ･ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝII
TC359
ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ･ｾｰﾙｽ
TX320
国際実習

●◆■▼

TX310 総合工学ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ

TX303工学英語TX301知的財産権ｾﾐﾅｰ
TX201工学倫理TC201立体造形演習
TC201デザイン実践論
TC202図学演習

他

CM205統計学Ｂ１
CM102微積分学Ｂ１
CM107線形代数学Ｂ１

他

TX111化学基礎Ａ
CP103力学基礎１
CP106電磁気学基礎１

他

TX120 工学基礎ｾﾐﾅｰ
TX108 工学入門Ａ
TX109 工学入門Ｂ
TX110 工学入門Ｃ

専門基礎科目工学部総合工学科 （機械工学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5
高い問題解決能力

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

学位授与の方針

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4
専門的な知識・技術・技能

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得●▲◆■▼

TD454 卒業研究

専門教育科目
年次

4

総合

●▲◆

専門科目
TD343 熱流体工学
TD344 バイオメカニクス
TD333 機械振動学
TD350 ロボット工学
TD229 機械加工学
TD236 数値計算法
TD235 伝熱工学
TD225 計測基礎論
TD228 非鉄金属材料

年次

3TD334 塑性力学
TD342 塑性加工
TD345 トライボロジー
TD346 精密加工学
TD337 材料強度学
TD347 機能材料

年次

普遍教育科目

TD116 メカトロニクス
TD115 機械運動学
TD109 プログラミング
TD110 材料科学

英語科目◆▼
GE101 英語Ⅰ（Ｌ＆Ｓ）
GE201 英語Ⅲ（総合）GE303 海外研修英語（アラバマ大） 他

年次1

初修外国語科目
GG103 ドイツ語Ⅰマスター
GC101 中国語Ⅰ文化◆▼
他

情報リテラシー科目
GT101 情報リテラシー

スポーツ・健康科目
GP108 テニス
GP111 バドミントン

TD452 宇宙工学
TD448 インターンシップ
TD451 自動車工学●▲◆
海外留学科目

TD352 連続体力学
TD232 流体力学Ⅱ
TD249 流体力学演習Ⅱ
TD238 基礎制御理論Ⅱ
TD220 熱力学Ⅱ
TD250 熱力学演習Ⅱ
TD219 解析力学
TD221 材料力学Ⅱ
TD251 材料力学演習Ⅱ

◆▼

▼
他

◆■▼

TX303 工学英語TX320 国際実習
TX321 海外留学認定科目Ⅰ
TX322 海外留学認定科目Ⅱ
TX323 海外留学認定科目Ⅲ●▲■▼

TD339 機械設計製図
TD340 機械工学実習
TD330 機械工学実験▲◆▼
CM203 微分方程式
TD202 微分方程式演習

他◆■▼
教養展開科目GV110 憲法
GY237 情報セキュリティ分析（入門）GY131 TOEFL iBT対策
他
140

実験・実習
設計・製図

TD224 設計基礎論◆■▼

教養コア科目
GA101 数理
GA102 救急医学
GA103 文化と人間

TD356 エンジニアリングデザイン

TD231 機械製図基礎

TD211 工業数学Ⅰ
TD226 工業数学Ⅱ
TD122 流体力学Ⅰ
TD127 流体力学演習Ⅰ
TD113 熱力学Ⅰ
TD128 熱力学演習Ⅰ
TD123 基礎制御理論Ⅰ
TD112 材料力学Ⅰ
TD117 材料力学演習Ⅰ

TD214 鉄鋼材料

2

機械工学体系の基礎科目●▲■▼

TX120 工学基礎セミナー ◆TX108 工学入門Ａ
TX109 工学入門Ｂ
TX110 工学入門Ｃ

専門基礎科目

CP112 物理学基礎実験Ⅰ
CP103 力学基礎１
CP108 力学基礎演習１
CP104 力学基礎２
CP109 力学基礎演習２
TX111 化学基礎A
CM102 微積分学B１
CM104 微積分学演習B１
CM107 線形代数学B１▲◆▼
CM109 線形代数学演習B１
CP106 電磁気学基礎１
CP111 電磁気学基礎演習１
CM103 微積分学B２
CM105 微積分学演習B２
CM108 線形代数学B２
CM110 線形代数学演習B２

工学部総合工学科 （医工学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得

専門教育科目

卒業研究プロジェクト

年次4

電子系専門II●▲TF305 信号処理論
TF301 ディジタル回路
TF311 電子回路Ⅱ
TF309 通信工学概論
TF315 電気電子計測
TF316 半導体物性
TF321 応用電磁工学 他

年次

3

電子系専門I●▲

TF201 回路理論Ⅰ（医工学）TF207 回路理論Ⅱ（医工学）TF210 電子回路Ⅰ
他

年次

2

普遍教育科目◆▼

英語科目
GE101 英語Ⅰ（Ｌ＆Ｓ）
GE201 英語Ⅲ（総合）GE303 海外研修英語（アラバマ大） 他

年次

1

他

情報系専門II

情報系専門I●▲

TF202 プログラミング基礎
TF203 プログラミング特講Ⅰ
TF213 プログラミング特講Ⅱ
TF206 データ構造とアルゴリズ
ム 他◆▼

情報リテラシー科目▼
他●▲

機械系専門II

TF308 医工学実験I
TF302 専門英語Ⅰ
TF328 医工学実験II
TF319 専門英語Ⅱ
TF307 医用統計学
TF320 医用支援機器
TF317 デザイン論（医工学）
TF303 生体力学論●▲

機械系専門I

CP201 電磁気学基礎２
CM111 統計学Ａ
CM204 偏微分方程式
CM202 複素解析
CM203 微分方程式 他

◆■▼

工学入門

●▼

TX120 工学基礎セミナー
TX108 工学入門Ａ
TX109 工学入門Ｂ
TX110 工学入門Ｃ
TX201 工学倫理他

教養展開科目

●▲▼数学・物理基礎 II

TF211 材料・設計・加工学
TF204 運動学および力学 他

教養コア科目●▲◆医工学基盤 IIITF310 システム制御工学Ⅰ
TF324 システム制御工学ⅡTF314 メカトロニクス工学
TF323 計測工学
TF326 医用画像機器工学 他

GA101 数理
GA102 救急医学
GA103 文化と人間

スポーツ・健康科目
GP108 テニス
GP111 バドミントン●▲

TF312 情報理論
TF304 数値計算
TF313 情報ネットワーク
TF327 電子計算機
TF325 ディジタル画像処理
TF318 感覚情報処理
TF212 プログラミング設計 他

GT101 情報リテラシー◆▼

初修外国語科目
GG103 ドイツ語Ⅰマスター
GC101 中国語Ⅰ文化

●▲◆■▼

◆■▼

物理基礎 I●▲▼

CP103 力学基礎１
CP104 力学基礎2
CP108 力学基礎演習１
CP109 力学基礎演習２
CP106 電磁気学基礎１
CP112 物理学基礎実験Ⅰ 他

GV110 憲法
GY237 情報セキュリティ分析（入門）GY131 TOEFL iBT対策
他

141

専門基礎科目医工学基盤 II●▲◆TF208 医工学実験I
TF209 工業数学
TF205 医用材料学

数学基礎 I●▲▼

CM102 微積分学Ｂ１
CM103 微積分学Ｂ２
CM104 微積分学演習Ｂ1
CM105 微積分学演習Ｂ２
CM107 線形代数学Ｂ１
CM108 線形代数学Ｂ 他

遍学科目

動機付け科目／医工学基盤 I
TF105 臨床医学概論
TF103 生体生理工学Ⅰ
TF104 生体生理工学Ⅱ●▲◆

遍学プログラム科目（他学部）
遍学プログラム科目（他コース）●▲◆

工学部総合工学科 （電気電子工学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得

専門教育科目年次

4

情報・通信工学系科目●▲

TE471 情報システム設計論
TE472 情報通信システム論
TE473 マルチメディアシステム論
TE474 アルゴリズムの設計と解析

年次

3共通・実験系科目●▲

TE331 電気電子工学実験IITE332 電気電子工学実験III
TE321 数値計算

TE231 電気電子工学実験I
TE232 シミュレーション
TE121 電気電子工学セミナー

普遍教育科目
年次

2

◆■▼
英語科目
GE101 英語Ⅰ（Ｌ＆Ｓ）
GE201 英語Ⅲ（総合）GE303 海外研修英語（アラバマ大） 他

初修外国語科目
GG103 ドイツ語Ⅰマスター
GC101 中国語Ⅰ文化◆■▼
他

情報リテラシー科目
GT101 情報リテラシー

教養コア科目
GA101 数理
GA102 救急医学
GA103 文化と人間

年次

他

TE451 光エレクトロニクス●▲

電気システム系科目

他

実験系科目

TE328 基礎電子回路
TE341 集積電子回路
TE361 制御理論I
TE362 制御理論IITE363 電力システム
TE364 パワーエレクトロニクス

TE271 最適化理論

TE251 基礎電子物性

TE261 電気エネルギー変換機器

基礎系共通科目

CM203 微分方程式
TE211 微分方程式演習
CM202 複素解析
TE212 複素解析演習
CM204 偏微分方程式
TE213 偏微分方程式演習

TE216 応用数学
TE217 確率基礎論
TX203 知能システム入門●▲◆■▼
教養展開科目GV110 憲法
GY237 情報セキュリティ分析（入門）GY131 TOEFL iBT対策
他

●▲

142

TE312 海外研修科学技術英語
TE322 プロジェクト実習
TE391 インターンシップ
TE392 先端情報産業論
TX302 情報技術と社会

専門基礎科目
基礎系共通科目

CP103 力学基礎1
CP108 力学基礎演習1
CP106 電磁気学基礎1
CP111 電磁気学基礎演習1
CP112 物理学基礎実験I
TX111 化学基礎A
TX112 化学基礎B●▲

TE214 量子力学●▲

基礎系共通科目
CM102 微積分学B1
CM104 微積分学演習B1
CM103 微積分学B2
CM105 微積分学演習B2
CM107 線形代数学B1
CM109 線形代数学演習B1
CM108 線形代数学B2
CM110 線形代数学演習B2

●▲■▼

資格系科目

TE491 技術者倫理
TE492 電気法規及び電気施設管理
TE493 電波法規

TE461 電力変換システム設計
TE462 高電圧工学
TE463 発変電工学

TE342 電磁波工学
TE351 半導体物性
TE352 応用電子物性
TE353 半導体デバイス
TE354 電子デバイス

TE122 電磁気学Aおよび演習
TE212 電磁気学Bおよび演習
TE223 回路理論Iおよび演習
TE224 回路理論IIおよび演習
TE215 統計力学

◆■▼

●▲

TE343 伝送工学
TE371 計算機の基礎
TE372 情報理論の基礎と応用
TE322 信号処理
TE374 計算機工学
TE375 ネットワーク構成論
TE376 通信工学基礎

TE131 プログラミングおよび実習◆■▼

電子システム系科目◆■▼

1

スポーツ・健康科目
GP108 テニス
GP111 バドミントン●▲■▼

TE421 卒業研究

学部共通科目◆

TX120 工学基礎セミナー
TX108 工学入門Ａ
TX109 工学入門Ｂ
TX110 工学入門Ｃ
TX201 工学倫理

工学部総合工学科 （物質科学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得

専門教育科目年次

4

共通・応用系専門科目● ▲◆TK482 メディアアート
TK414 ベンチャービジネス論
TK415 特許法概論

化学系専門科目

年次

TK312 物質科学実験ⅡＢ
TK351 量子化学
TK352 光反応化学
TK353 物理化学Ⅱ

TK211 工学国際英語Ｂ
TK381 画像解析学
TK382 画像創作実習

TK214 物質科学実験ⅠＢ
TK253 高分子化学

TK282 感性工学
TK281 画像システム工学
TK210 工学国際英語Ａ

年次2

物理系専門科目

TK314 物質科学実験ⅢＢ
TK357 機器分析科学
TK358 高分子機能材料
TK359 分子エレクトロニクス

TK221 国際実習Ⅰ
TK222 国際実習Ⅱ
TK315 インターンシップⅠ
TK316 インターンシップⅡ
TK383 物質科学産業汎論

3

●▲◆■▼

TK411 卒業研究
TK412 物質科学演習Ⅰ
TK413 物質科学演習Ⅱ●▲◆
TK354 無機材料化学
TK356 電気化学
TK360 コロイド・界面化学

TK311 物質科学実験ⅡＡ
TK321 物性物理科学Ⅰ
TK322 量子力学Ⅰ
TK324 応用光学
TK325 フーリエ解析

TK355 有機・無機錯体化学
TK361 機能材料設計論
TK362 基礎化学工学
他

3年次から重点分野(化学系・物理系) 選択

TK212 物質科学基礎実験Ｂ
TK251 有機化学
TK252 物理化学Ⅰ他

TK313 物質科学実験ⅢＡ
TK329 物性物理科学Ⅱ
TK331 光物性物理学

TK327 量子力学Ⅱ
TK330 統計力学

TK326 基礎半導体工学

TK214 物質科学実験ⅠＡ
TK223 電磁気学

TK224 物理数学Ⅱ
TK225 回路理論

TK211 物質科学基礎実験Ａ
TK221 振動と波動
TK222 物理数学Ⅰ

TK222 物理数学Ⅰ
他

普遍教育科目物理系基礎科目

英語科目■▼
GE101 英語Ⅰ（Ｌ＆Ｓ）
GE201 英語Ⅲ（総合）GE303 海外研修英語（アラバマ大） 他

年次

1

●▲◆

初修外国語科目
GG103 ドイツ語Ⅰマスター
GC101 中国語Ⅰ文化■▼
他

情報リテラシー科目 ■ ▼GT101 情報リテラシー

スポーツ・健康科目
GP108 テニス
GP111 バドミントン■▼
他

教養コア科目
GA101 数理
GA102 救急医学
GA103 文化と人間■▼

化学系基礎科目▲◆

TX112 化学基礎Ｂ

他

CC106 化学基礎実験
TX111 化学基礎Ａ

教養展開科目■▼GV110 憲法
GY237 情報セキュリティ分析（入門）GY131 TOEFL iBT対策
他
143

▲◆

CP203 量子力学基礎
CP202 熱統計力学基礎

数学系基礎科目

CP201 電磁気学基礎２
CP104 力学基礎２
CP112 物理学基礎実験
CP111 電磁気学基礎１
CP103 力学基礎１

専門基礎科目▲◆

CM103 微積分学Ｂ２
CM108 線形代数学Ｂ２

他

CM102 微積分学Ｂ１
CM107 線形代数学Ｂ１

他

工学基礎科目● ▲◆■▼TX120 工学基礎セミナー
TX108 工学入門Ａ
TX109 工学入門Ｂ
TX110 工学入門Ｃ
TX201 工学倫理他

工学部総合工学科 （共生応用化学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針
年次4

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得

専門教育科目

専門科目

卒業研究・セミナー TG409 卒業研究TG411 セミナーＩ●▲

TG412 セミナーＩＩ
▲◆■

●▲◆■▼

年次

3

年次

2

実験や共通性の高い科目

無機化学・
分析化学関連物理化学・
化学工学関連有機化学関連TG431 環境適合無機材料
TG432 表面計測化学

TG451 エネルギー
資源工学

TG471 立体化学
TG472 光化学

TG491 生体高分子
化学
TG492 高分子物性

TG493 生物化学工学
TG494 分子生物学入門

TG321 無機構造化学
TG322 セラミックス化学
TG323 錯体化学

TG341 物理化学ＩＩＩ
TG342 反応工学
TG343 量子化学
TG344 触媒化学

TG361 有機化学ＩＶ
TG362 有機工業化学
TG363 有機構造解析

TG381 高分子合成

TG382 生化学ＩＩ

TG221 無機化学ＩＩ
TG222 分析化学Ｉ
TG232 分析化学ＩＩ
TG231 固体化学

TG241 物理化学Ｉ
TG251 物理化学ＩＩ
TG252 電気化学
TG253 化学工学基礎

TG261 有機化学ＩＩ
TG271 有機化学ＩＩＩ

TG291 高分子化学

TG292 生物学Ｉ
TG281 生体分子の化学
TG282 生物学入門

高分子化学関連

生化学関連

TG309 共生応用化学実験 ● ▲TG402 インターンシップI ● ▲TG304 インターンシップＩＩ
TG401 国際実習I ◆TG402 国際実習II

TG209 分析化学実験 ● ▲TG203 グリーンケミストリー
TG211 環境化学
TG213 コンピューター処理
TG201 安全工学 他▲◆
TX310 総合工学プロジェクト
CB102 生物学基礎実験Ａ

普遍教育科目

年次

1

TG131 無機化学Ｉ

TG171 有機化学Ｉ

CC106 化学基礎実験
CP112 物理学基礎実験Ｉ

国際発展科目群

地域発展科目群

学術発展科目群

英語科目
GE131 Interaction
GE241 Critical Thinking in English
GE303 海外研修英語（アラバマ大） 他

地域科目
GＬ101 地方の地域づくり
GL201 文化をつくる

教養コア科目
GA101 数理
GA102 救急医学
GA103 文化と人間他

初修外国語科目
GG103 ドイツ語Ⅰマスター
GG101 中国語Ⅰ文化

スポーツ・健康科目
GP108 テニス
GP111 バドミントン

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー
GD102 データサイエンス

他

国際科目
GＪ101 日本とアジア
GＪ111 都市生活と環境

他

他

他

他

■▼

教養展開科目GV110 憲法
GY237 情報セキュリティ分析（入門） 他◆▼
TX120 工学基礎セミナー
TX108 工学入門Ａ
TX109 工学入門Ｂ
TX110 工学入門Ｃ

144

専門基礎科目TG202 化学英語Ｉ
TG212 化学英語ＩＩ

TG302 特許法概論
TG301 情報処理要論●▲

TX201 工学倫理

CM203 微分方程式
CP203 量子力学基礎
CM102 微積分学B1
CM104 微積分学演習B1
CM107 線形代数学B1
CM109 線形代数学演習B1
CP103 力学基礎1
CP104 力学基礎2
CP108 力学基礎演習1
CP106 電磁気学基礎１
CP111 電磁気学基礎演習１
CP202 熱・統計力学基礎
CP205 熱・統計力学基礎演習
TX111 化学基礎Ａ
TX112 化学基礎Ｂ
CB101 生命科学入門他▲▼

工学部総合工学科 （情報工学コース）カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP12：社会的要求を踏まえ、工学に関する技術開発を通じ問題解決を可能とするための、知識・技能等の総合的且つ積極的活用●DP5

CP11：知的財産権や倫理、工業技術の開発・発展を視座に、多様な情報の収集、分析、発信能力の涵養

高い問題解決能力学位授与の方針

CP10：工学において自分の考えを伝え、相手の考えを理解するためのコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の修得
CP9：工学に関して解決すべき問題の発見、多面的・論理的に分析、解決▲DP4

CP8：論理的思考の実践や他者とのコミュニケーションのための自然・社会的事象、科学的事象や思考結果などの表現力の涵養

専門的な知識・技術・技能

CP7：工学上の問題解決のための知識の修得◆DP3

CP6：地球的視点から、社会、自然、環境について理解、人類や社会の課題と工学との関わりを認識

普遍的な教養

CP5：国内外の多様な文化・価値観を理解し、工学に関する技術の開発・発展への活用■DP2

CP4：地球規模や地域の視点から持続的な社会の発展を目指す課題解決能力の涵養

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP3：社会的、文化的視座の獲得▼DP1

CP2：社会規範・倫理性

自由・自立の精神

CP1：自己の目標設定・評価・検証、新しい知識・能力の獲得

専門教育科目

TJ400 卒業研究（１）
TJ401 卒業研究（２）

年次

4

計算機・
ネットワーク工学●▲

ソフトウェア工学

情報数理●▲

知的情報科学●▲TJ420 情報解析Ⅲ●▲

マルチメディア
情報処理

●▲◆■▼

実習 演習

TJ451

マルチメディア工学Ⅲ

ヒューマンインフェース

●▲◆

●▲

●▲

TJ440

その他

TJ470
工業システム概論

TJ450
コンピュータグラフィックス

TJ310
コンピューターネットワーク

TJ312 制御理論
TJ311 計算機工学Ⅲ
TJ313 計算機工学Ⅳ

年次

3

TJ320 情報解析Ⅰ
TJ322 情報解析Ⅱ
TJ321 計算科学Ⅲ
TJ323 計算科学Ⅳ
TJ324 計算科学Ⅴ

TJ330 情報数学Ⅲ
TJ332 情報数学Ⅳ
TJ331 情報理論
TJ333 符号理論

TJ340 多変量解析
TJ341

TJ350

マルチメディア工学Ⅱ

TJ342

TJ351 分散情報処理
TJ352

パターン認識基礎

リモートセンシング工学

マルチメディア工学Ⅰ

TJ360

TJ370

プログラム演習Ⅲ

情報工学基礎英語

TJ364

TJ371

プログラム演習Ⅳ

TJ361〜363
情報工学実験Ⅱ

TJ365

情報知的所有権セミナー

TJ372
情報技術と社会

TJ373 情報と職業専門基礎科目情報工学実験Ⅲ

TJ366
インターンシップ

TJ211 計算機工学Ⅰ
TJ213 計算機工学Ⅱ
TJ210 回路理論Ⅰ
TJ212 回路理論Ⅱ

年次2

普遍教育科目国際発展科目群
英語科目

年次

1

◆▼

GE101 英語Ⅰ（Ｌ＆Ｓ）
GE201 英語Ⅲ（総合）GE303 海外研修英語（アラバマ大） 他
初修外国語科目
GG103 ドイツ語Ⅰマスター
GC101 中国語Ⅰ文化

◆▼
他

TJ220
プログラムの設計と実現Ⅰ

TJ222

TJ230 情報数学Ⅰ
TJ231 情報数学Ⅱ
TJ232 確率と統計プログラムの設計と実現Ⅱ

TJ221 計算科学Ⅰ
TJ223 計算科学Ⅱ

地域発展科目群

学術発展科目群

情報リテラシー科目 ◆ ■ ▼教養コア科目

GT101 情報リテラシー▼

スポーツ・健康科目
GP108 テニス
GP111 バドミントン

TJ240 応用数学

TJ260
プログラム演習Ⅰ
TJ261
プログラム演習Ⅱ
TJ262〜264
情報工学実験Ⅰ

情報工学基礎科目 ▲ ◆TJ270 情報倫理

CM205 統計学B1
CM202 複素解析
CM203 微分方程式
CM204 偏微分方程式
CP203 量子力学基礎

工学基礎科目◆■▼
TJ160
プログラミング入門

GA101 数理
GA102 救急医学
GA103 文化と人間
教養展開科目

TJ250 電磁波と光他

TX310 総合工学プロジェクト
TX120 工学基礎セミナー
TX108 工学入門Ａ
TX109 工学入門Ｂ
TX110 工学入門Ｃ◆■▼他
GV110 憲法
GY237 情報セキュリティ分析（入門）GY131 TOEFL iBT対策

他

工学教養科目 ◆ ■ ▼

145

他

▲◆

CM102 微積分学B1
CM104 微積分学演習B1
CM107 線形代数学B1
CM109 線形代数学演習
CP103 力学演習1
CP108 力学基礎演習1
CP106 電磁気学基礎
CP111 電磁気学基礎演習1
CP112 物理学基礎実験1
TX111 化学基礎A
CC106 化学基礎実験他

園芸学部園芸学科 カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP13：社会の要求を踏まえた専門領域の問題解決

CP12：チームワーク、リーダーシップ、知識・技能・態度等を総合的に活用、食と園芸科学の領域における問題解決に能動的に取り組む●DP5

学位授与の方針高い問題解決能力

CP11：情報通信技術の活用、情報を適切に収集・発信
CP10：英語を中心とした語学教育、専門教育と連携した発信型のコミュニケーション
CP9：知識集約型社会を牽引するイノベーション創出▲DP4

CP8：専門領域での知識、論理的思考や表現の手段を主体的に活用

専門的な知識・技術・技能

CP7：専門領域での必須事項を段階的・体系的に修得
CP6：多様な文化・価値観、社会、自然、環境の理解、文理横断的・異分野融合的な知、国際的な視野と地域的な視点、広い視野に立って物事を考える◆DP3 普遍的な教養

CP5：学内外で継続的な学修、情報通信技術を活用■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP4：地球規模の課題を解決する能力の涵養、地域を支える人材育成▼DP1

CP2：学術的な思考、専門職業人としての社会規範

CP3：幅広い視野、批判的精神、豊かな教養、全人的な人間性を基盤とした専門導入教育

自由・自立の精神

CP1：自己点検評価・検証、主体的な学修

専門教育科目●▲ ◆ ■▼

年次

4

HH400 専攻研究

栽培・育種学プログラム
HH303
HH309
HH340
HH341
HH342
HH344

年次

3

育種学
植物分子生物学
果菜栽培論
花卉開花制御論落葉果樹栽培論
食用作物学

●▲

他

生物生産環境プログラム
HH304
HH323
HH325
HH361
HH391

●▲ ◆ ■▼

実験・実習・演習科目 ● ▲ ▼●▲植物病学総論
昆虫学
農業気象学
バイオエンジニアリング
他
土壌微生物学

HH333
HH334
HH331
HH332
HH360
HH374

栽培・育種学実験Ⅰ
栽培・育種学実験Ⅱ
栽培・育種学専門実習
栽培・育種学演習
生物生産環境学専攻実習
生物生産環境学実験

2年次にプログラム選択
学科・研究プログラムの必修科目

年次

2

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群

英語科目
GE131
GE132
GE133

年次

1

Interaction
Presentation
Discussion◆▼
他

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

国際科目

HH215 農業気象・環境学
HH216 蔬菜園芸学総論
HH217 果樹園芸学総論
HH218 花卉園芸学総論
HH219 作物学総論

HH201 植物生理学
HH211 遺伝学
HH212 植物栄養学
HH213 土壌学
HH214 植物保護学

GB101 移民の国際社会学
GB101 社会科学からみた世界

◆▼
他

◆■ ▼
他

GP104 サッカー
GP111 バドミントン▼

教養コア科目

H210 農場実習Ⅱ◆■
GB102 団地再生のまちづくり ▼地域科目

GB102 地域の地学的背景を知る

他

教養展開科目

HH200

◆■
▼

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築
GA104 火山の恩恵と災害

他◆■

数理・データサイエンス科目
他

◆■ ▼

技術者倫理

▲■▼

専門導入科目▲■
HH100 園芸学セミナー ▼HH101 生物学A
HH102 農場実習Ⅰ

他

GX109 日本人の国際倫理 ▼GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他
GD101 情報リテラシー

インターンシップ科目 ◆ ■ ▼H337
インターンシップⅠ
H371
インターンシップⅡ
H372
インターンシップⅢ
H323 インターンシップⅣ

実習科目 ● ▲ ▼

倫理科目

146

専門基礎科目

導入科目 ▲ ■ ▼
HH104
HH105

●

HH310 Scientific Methods●▲

HH224 植物環境工学
HH225 ポストハーベスト工学
HH230 園芸植物繁殖学、他

学術発展科目群

スポーツ・健康科目

英語科目

栽培・育種学概論
生物生産環境学概論

園芸学部応用生命化学科 カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP13：社会の要求を踏まえた専門領域の問題解決

CP12：チームワーク、リーダーシップ、知識・技能・態度等を総合的に活用、食と園芸科学の領域における問題解決に能動的に取り組む●DP5

学位授与の方針高い問題解決能力

CP11：情報通信技術の活用、情報を適切に収集・発信
CP10：英語を中心とした語学教育、専門教育と連携した発信型のコミュニケーション
CP9：知識集約型社会を牽引するイノベーション創出▲DP4

CP8：専門領域での知識、論理的思考や表現の手段を主体的に活用

専門的な知識・技術・技能

CP7：専門領域での必須事項を段階的・体系的に修得
CP6：多様な文化・価値観、社会、自然、環境の理解、文理横断的・異分野融合的な知、国際的な視野と地域的な視点、広い視野に立って物事を考える◆DP3 普遍的な教養

CP5：学内外で継続的な学修、情報通信技術を活用■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP4：地球規模の課題を解決する能力の涵養、地域を支える人材育成▼DP1

CP2：学術的な思考、専門職業人としての社会規範

CP3：幅広い視野、批判的精神、豊かな教養、全人的な人間性を基盤とした専門導入教育

自由・自立の精神

CP1：自己点検評価・検証、主体的な学修

専門教育科目年次

4

専 攻 研 究 ●▲◆■▼

HC371
HC372
HC373
HC323
HC331

年次

3

HC351 食品栄養学実験
HC357 植物分子機能学実験 ● ▲ ■ ▼● ▲ ◆ ■▼

年次2

地域発展科目群

英語科目

スポーツ・健康科目

年次1

Interaction
Presentation
Discussion◆▼◆▼

初修外国語科目

他

◆■ ▼

国際科目

GB101 移民の国際社会学
GB101 社会科学からみた世界▲◆ ■ ▼

HC241 科学英語A ● ◆ ■専門基礎英語科目 ● ◆ ■GP104 サッカー
GP111 バドミントン

他

地域科目

◆■ ▼

HC201 化学基礎実験Ⅰ
HC202 化学基礎実験Ⅱ◆■ ▼HC100 応用生命化学セミナー
CC104 基礎化学A
CC105 基礎化学B

学術発展科目群▼他

他

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

HC201 生命技術者倫理●▲ ■ ▼

国際発展科目群◆ ■▼GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他

教養コア科目

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築GA104
火山の恩恵と災害教養展開科目

数理・データサイエンス科目 ◆ ■GD101 情報リテラシー
他
▼

HC203
HC204
HC206
HC210
HC211
HC214
HC221
HC231
HC217

有機化学
食品化学
応用微生物化学
食品衛生学
酵素化学
分子生体機能学
植物代謝生理学A
植物代謝生理学B
生物有機化学

HC103
HC102

分子生物学
生物化学

▲◆ ■
▼

▲ ■▼

他

GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他

▲◆ ■
▼

HC342 科学英語B ● ◆ ■HC251 生物有機化学実験
HC252 分子生物学実験
HC253 微生物工学実験
HC254 生物化学実験

普遍教育科目

GE131
GE132
GE133

HC300 栄養化学
HC301 生物資源利用学
HC306 環境微生物学
HC307 生物物理化学

HC356 応用生命化学専攻実験 ● ▲ ■ ▼インターンシップⅠ
インターンシップⅡ
インターンシップⅢ
インターンシップⅣ
Scientific Presentation▲◆ ■ ▼

147

専門基礎科目▲◆ ■▼園芸学部 緑地環境学科 カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP13：社会の要求を踏まえた専門領域の問題解決

CP12：チームワーク、リーダーシップ、知識・技能・態度等を総合的に活用、食と園芸科学の領域における問題解決に能動的に取り組む●DP5

学位授与の方針高い問題解決能力

CP11：情報通信技術の活用、情報を適切に収集・発信
CP10：英語を中心とした語学教育、専門教育と連携した発信型のコミュニケーション
CP9：知識集約型社会を牽引するイノベーション創出▲DP4

CP8：専門領域での知識、論理的思考や表現の手段を主体的に活用

専門的な知識・技術・技能

CP7：専門領域での必須事項を段階的・体系的に修得
CP6：多様な文化・価値観、社会、自然、環境の理解、文理横断的・異分野融合的な知、国際的な視野と地域的な視点、広い視野に立って物事を考える◆DP3 普遍的な教養

CP5：学内外で継続的な学修、情報通信技術を活用■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP4：地球規模の課題を解決する能力の涵養、地域を支える人材育成▼DP1

CP2：学術的な思考、専門職業人としての社会規範

CP3：幅広い視野、批判的精神、豊かな教養、全人的な人間性を基盤とした専門導入教育

自由・自立の精神

CP1：自己点検評価・検証、主体的な学修

専門教育科目
専攻研究（論文・制作・実践） ●▲ ◆ ■ ▼年次

4

環境造園学系 ● ▲実習演習科目
HG402 環境造園実習Ⅳ

環境造園学系科目 ● ▲
HG302
HG305
HG307
HG336
HG335
HG308

年次

3

風景計画学
ランドスケープ設計論
地域再生計画学
土木学
構造力学
環境文化史学他

HG314 環境造園実習Ⅲ
HG313 環境造園実習Ⅱ

環境造園学系科目 ● ▲
HG213
HG217
HG219
HG216

年次

2

環境造園学系 ● ▲実習演習科目HG221

環境造園実習Ｉ他

緑地科学系科目● ▲
HG315
HG317
HG301
HG304

森林管理学
GIS利用論
緑地環境工学
再生生態学 他

緑地科学系科目 ● ▲
HG223
HG234
HG204
HG212

緑地気象学
水域生態学
群落生態学
緑地土壌学

普遍教育科目
地域発展科目群

英語科目
GE131
GE132
GE133

Interaction
Presentation
Discussion

◆▼
他

年次

◆▼

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

国際科目

GB101 移民の国際社会学
GB101 社会科学からみた世界

他▲
環境健康学系科目 ●●▲緑地科学系 ● ▲実習演習科目

HG325
HG330
HG328

HG323 緑地科学実験実習IV
HG322 緑地科学実習Ⅲ
HG321 緑地科学演習

緑地科学系 ● ▲実習演習科目他◆■▼

他

学術発展科目群▼

スポーツ・健康科目
GP104 サッカー
GP111 バドミントン

地域科目

他

◆■ ▼

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他

教養コア科目

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築GA104
火山の恩恵と災害教養展開科目◆■ ▼HG227 緑地科学実習Ⅱ
HG226 緑地科学実習Ｉ

HG200 生物学Ｂ
CB201 生物学基礎実験C
CB202 生物学基礎実験D
他

環境・自然科学系科目
他◆■ ▼GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティア
他
GZ109 実験で体験する物理A
Ⅰ

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー
他◆■ ▼

CC104
CC105
HH101
GW212
CE107
CE108

基礎化学A
基礎化学A
生物学A
環境科学B
地学基礎実験B
地学基礎実験C

148

健康機能植物学
福祉デザイン論
園芸療法論
他

HG230
HG231

高齢者介護論
こころのケアー精神医学

HG326

環境教育学概論

他

環境基礎科目

HG201

環境健康学系 ● ▲実習演習科目HG233

環境健康学実習Ｉ

共通必修科目
HG370●

緑地環境学英語

共通必修科目 ● ▲
HG204
HG205
HG206
HG207
HG208
HG209
HG211

都市緑地学
自然環境保全学
庭園デザイン学
緑地植物学
緑地環境管理学
緑地福祉学
環境植栽学

環境職業倫理学▲■▼ 環境基礎科目
HG101
HG100
HG104

環境健康学系 ● ▲実習演習科目
HG332 環境健康学実習Ⅱ
HG331 環境健康学演習

環境健康学系科目 ● ▲環境・自然科学系科目

国際発展科目群1

都市計画学
公園デザイン学
環境ガバナンス論
造園学原論

環境造園学系 ● ▲実習演習科目

緑地環境学セミナー
緑の環境を育む
緑地環境学基礎実習

他

専門基礎科目他

共通必修科目
HG102

植物形態分類学▲

インターンシップ科目◆■ ▼HG339 インターンシップⅣ
HG340 インターンシップⅢ

インターンシップ科目

◆■ ▼

HG338
HG337

インターンシップⅡ
インターンシップⅠ

共通実習演習科目 ● ▲
HG203
HG236

緑地環境学実習
安全管理･野外救命

共通実習演習科目
HG103▲

植物形態分類学演習

園芸学部食料資源経済学科 カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー
CP13：社会の要求を踏まえた専門領域の問題解決

CP12：チームワーク、リーダーシップ、知識・技能・態度等を総合的に活用、食と園芸科学の領域における問題解決に能動的に取り組む●DP5

学位授与の方針高い問題解決能力

CP11：情報通信技術の活用、情報を適切に収集・発信
CP10：英語を中心とした語学教育、専門教育と連携した発信型のコミュニケーション
CP9：知識集約型社会を牽引するイノベーション創出▲DP4

CP8：専門領域での知識、論理的思考や表現の手段を主体的に活用

専門的な知識・技術・技能

CP7：専門領域での必須事項を段階的・体系的に修得
CP6：多様な文化・価値観、社会、自然、環境の理解、文理横断的・異分野融合的な知、国際的な視野と地域的な視点、広い視野に立って物事を考える◆DP3 普遍的な教養

CP5：学内外で継続的な学修、情報通信技術を活用■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP4：地球規模の課題を解決する能力の涵養、地域を支える人材育成▼DP1

CP2：学術的な思考、専門職業人としての社会規範

CP3：幅広い視野、批判的精神、豊かな教養、全人的な人間性を基盤とした専門導入教育

自由・自立の精神

CP1：自己点検評価・検証、主体的な学修

HE401 専門演習1
HE402 専門演習
HE403 卒業研究

専門教育科目
年次

4

●▲ ■
▼

ワールド科目
資源環境経済学

3

年次HE323 資源計量経済学
HE302 農村開発経済学
HE321 資源環境経済学演習ⅠHE322 資源環境経済学演習ⅡHE318 統計数理モデリング●▲

フードシステム学●▲

HE210 国際環境園芸研修プログラムⅠ
HE211 国際環境園芸研修プログラムⅡ
HE216 国際環境園芸研修プログラムⅢ
HE217 国際環境園芸研修プログラムⅣ
HE200 国際環境園芸研修プログラムⅤ
HE200 国際環境園芸研修プログラムⅥ
HE323 Economics of Rural Resource
Management

HE301 食品産業組織論
HE305 消費者行動論
HE307 食品マーケティング論
HE317アグリビジネス簿記会計論
HE319 フードシステム学演習Ⅰ
HE320 フードシステム学演習Ⅱ 他

他

●▲■▼

フィールド科目●▲▼

HE209 園芸作物栽培・加工実習
HE212 インターンシップⅠ
HE213 インターンシップⅡ
HE214 インターンシップⅢ
HE215 インターンシップⅣ

3年次にゼミ選択
資源環境経済学

年次

2

年次

1

HE201 応用統計学
HE203 国際マクロ経済学
HE000 比較農業環境論 他

普遍教育科目国際発展科目群

地域発展科目群

英語科目

スポーツ・健康科目

GE131
GE132
GE133

Interaction
Presentation
Discussion

フードシステム学●▲◆▼
他

初修外国語科目

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター

◆▼
他

国際科目

GB101 移民の国際社会学
GB101 社会科学からみた世界◆▼
他

GP104 サッカー
GP111 バドミントン●▲

HE204 フードシステム学
HE207 農村社会学
HE218 園芸ビジネス論
HE221 アグリフードビジネス論
HE222 データアナリシス
HE233 ソーシャルファーミング論・演習

他

学術発展科目群
◆▼

他

地域科目

GB102 団地再生のまちづくり
GB102 地域の地学的背景を知る

他

◆■
▼

教養コア科目

GA101 倫理（１）GA102 免疫とアレルギー
GA103 環境と建築GA104
火山の恩恵と災害◆■▼他

教養展開科目

GX109 日本人の国際倫理
GY109 グローバルボランティアⅠ
GZ109 実験で体験する物理A
他

数理・データサイエンス科目
GD101

情報リテラシー他●▲

経済経営基礎科目◆■▼

HE106 環境ミクロ経済学
HE103 農業経営学

◆■
▼
149

専門基礎科目▲◆ ■▼HE100 食料資源経済学セミナー
HE101 農業経済学概論
AA00 線形代数学
ZA114 微積分学
ZA115 統計学
ZA116 経済学
ZA117 社会学
ZA118 心理学 他

専門基礎科目フィールド科目●▲▼

HE104 園芸作物管理・収穫実習

コンピテンスの領域ごとの科目達成レベル
レベル（達成度）
Advanced
Applied
Basic
Ⅰ．倫理観とプロフェッショナリズム
千葉大学医学部学生は、卒業時に
A
B
C
D
E
F
患者とその関係者、医療チームの 診 療 の 場 で 医 師 と し て 基 盤 と な る 基 盤 と な る 修 得 の 機 会 修 得 の 機 会
メンバーを尊重し、責任をもって医 医 師 と し て の 態 度 、 習 態 度 、 習 知 識 を 示 せ は あ る が 、 がない療を実践するための態度、倫理観を の 態 度 、 習 慣 、 価 値 観 慣 、 価 値 観 る こ と が 単 単 位 認 定 に有して行動できる。そのために、医 慣 、 価 値 観 を 模 擬 的 に を 示 せ る こ 位 認 定 の 要 関係ない
師としての自己を評価し、生涯にわ を 示 せ る こ 示 せ る こ と と が 単 位 認 件である
たり向上を図ることができる。
とが単位認 が単位認定 定の要件で定 の 要 件 で の 要 件 で あ あるるあるⅡ．コミュニケーション
千葉大学医学部学生は、卒業時に
A
B
C
D
E
F
他者を理解し、お互いの立場を尊 診 療 の 一 部 模 擬 診 療 を 基 盤 と な る 基 盤 と な る 修 得 の 機 会 修 得 の 機 会重した人間関係を構築して、医療の と し て 実 践 実 施 で き る 態 度 、 ス キ 知 識 を 示 せ が あ る が 、 がない場で適切なコミュニケーションを実 で き る こ と こ と が 単 位 ル を 示 せ る る こ と が 単 単 位 認 定 に践することができる。
が 単 位 認 定 認 定 の 要 件 こ と が 単 位 位 認 定 の 要 関係ないの 要 件 で あ である
認 定 の 要 件 件であるるである
Ⅲ．医学および関連領域の知識
千葉大学医学部学生は、卒業時に
A
B
C
D
E
F
医療の基盤となっている以下の基 診 療 の 場 で 模 擬 的 な 問 知 識 修 得 ・ 基 盤 と な る 修 得 の 機 会 修 得 の 機 会
礎、臨床、社会医学等の知識を有し 問 題 解 決 に 題 解 決 に 知 応 用 の 態 知 識 を 示 せ が あ る が 、 がない
応用できる。
知識を応用 識を応用で 度、習慣を ることが単 単位認定にで き る こ と き る こ と が 示 せ る こ と 位 認 定 の 要 関係ないが 単 位 認 定 単 位 認 定 の が 単 位 認 定 件であるの 要 件 で あ 要件である の 要 件 で ある
る
Ⅳ．診療の実践千葉大学医学部学生は、卒業時に
A
B
C
D
E
F
患者に対して思いやりと敬意を示 診 療 の 一 部 模 擬 診 療 を 基 盤 と な る 基 盤 と な る 修 得 の 機 会 修 得 の 機 会
し、患者個人を尊重した適切で効果 と し て 実 践 実 施 で き る 態 度 、 ス キ 知 識 を 示 せ が あ る が 、 がない的な診療を実施できる。
できること ことが単位 ルを示せる ることが単 単位認定にが 単 位 認 定 認 定 の 要 件 こ と が 単 位 位 認 定 の 要 関係ないの 要 件 で あ である
認 定 の 要 件 件であるるである
Ⅴ．疾病予防と健康増進
千葉大学医学部学生は、卒業時に
A
B
C
D
E
F
保健・医療・福祉の資源を把握・ 実 践 で き る 理 解 と 計 画 基 盤 と な る 基 盤 と な る 修 得 の 機 会 修 得 の 機 会
活用し、必要に応じてその改善に努 こ と が 単 位 立 案 が 単 位 態 度 、 ス キ 知 識 を 示 せ が あ る が 、 がない
めることができる。
認定の要件 認定の要件 ルを示せる ることが単 単位認定にであるである
こ と が 単 位 位 認 定 の 要 関係ない認 定 の 要 件 件であるである
Ⅵ．科学的探究
千葉大学医学部学生は、卒業時に
A
B
C
D
E
F
基礎、臨床、社会医学領域での研 実 践 で き る 理 解 と 計 画 計 画 さ れ た 基 盤 と な る 修 得 の 機 会 修 得 の 機 会
究の意義を理解し、科学的情報を評 こ と が 単 位 立 案 が 単 位 研 究 の 見 知 識 を 示 せ が あ る が 、 がない
価し、新しい情報を生み出すために 認 定 の 要 件 認 定 の 要 件 学 、 基 礎 と る こ と が 単 単 位 認 定 に
論理的・批判的な思考ができる。
であるであるな る 技 術 を 位 認 定 の 要 関係ない
示 せ る こ と 件である
が単位認定
の要件であ
る

150

1

学年
コース ・ユニット名 普遍教育科目

専門基礎科目

専門基礎科目（英語、情報リテラシー、
教養科目など）（統合数学、
生物統計、基礎化学、AI数
理科学入門）（ヒューマ
ン・バイオロジー、医系生物学）

2

医 療 プ ロ 医 療 プ ロ 医 療 プ ロ 医学英語
フ ェ ッシ ョナ フ ェ ッシ ョナ フ ェ ッシ ョナ
リズムⅠ
リズムⅠ
リズムⅠ

正 常 構 造 と 機 正 常 構 造 と 機 生 命 科 学 特 医学英語
能
能
論・研究Ⅰ

医 療 プ ロ 医 療 プ ロ 正 常 構造 と機 正 常 構造 と機 正 常 構造 と機フ ェ ッシ ョナ フ ェ ッシ ョナ 能
能
能
リズムⅡ
リズムⅡ

正常構造と機能正 常 構 造 と 機 正 常 構 造 と 機 正 常 構 造 と 機 正常構造と機能 病態と診療Ⅰ
能
能
能

病態と診療Ⅰ生 命 科 学特
論・研究Ⅰ

導
入

（

Ｐ
Ｂ
Ｌ
テ
ュ
ー

ト

医医
学学
入入
門門
ⅡⅠ

（チ

Ｉー
Ｐム
Ｅ医
Ⅰ療
）Ⅰ

医
学
英
語
Ⅰ

遺
伝
分
子
医

組
織
学

学

リ

ス
・
カ
ベ
ラ
ー
ー
シ
シ
ッ
ッ
ク
プ

医
学
英
語
Ⅱ

生

（チ

命

Ｉー

倫

Ｐム

理

Ｅ医

演
習

Ⅱ療
）Ⅱ

211

221

ア

遺

（

伝

代

肉

・生

謝生

眼

発

タ化

・化

解

生

ン学

栄学

剖

学

パ

養
）

学

132

142

ク
）

微
神
経
科
学

生
理
学

行
動
科
学

免
疫
学

生
物
学
入
門

薬
理
学
総
論

ス
・
カ
ベ
ラ
ー
ー
シ
シ
ッ
ッ
ク
プ

ル

ナンバリング・水準コード

100～109105・106

111

112・113

121

101

131

144

291

201

132

145

143

133

134

151

254

232

291

Ⅰ．倫理観とプロフェッショナリズム

千葉大学医学部学生は、卒業時に患者とその関係者、医療チームのメンバーを尊重し、責任をもって医療を実践するための態度、倫理観を有して行動できる。そのために、医師としての自己を評価し、生涯にわたり向上を図ることができる。

卒業生は：

1

倫理的問題を理解し、倫理的原則に基づいて行動できる。

C/D

F

C

C

E

D

F

C

D

D

D

E

E

F

C

E

C

E

D

E

E

E

D

2

法的責任･規範を遵守する。

C/D

F

C

C

C

F

E

C

E

F

D

C

C

C

C

E

C

E

D

E

C/D

E

E

3

他者の尊厳を尊重し、利他的、共感的、誠実、正直に対応できる。

C/D

F

C

C

C

F

F

C

F

F

D

C

F

F

C

E

C

F

E

F

F

F

F

4

患者とその関係者の心理･社会的要因と異文化、社会背景に関心を払い、その立場を尊重する。

C/D

F

C

C

C

F

F

C

F

F

D

C

F

F

C

E

C

F

D

F

F

F

F

5

常に自己を評価・管理し、自分の知識、技能、行動に責任を持つことができる。

C/D

F

C

C

C

F

F

C

C

F

E

C

F

F

C

C

C

F

E

F

F

F

C

6

専門職連携を実践できる。

C/D

F

F

E

C

F

E

F

C

F

E

C

E

E

C

F

E

E

D

E

E

E

C

7

自らのキャリアをデザインし、自己主導型学習により常に自己の向上を図ることができる。

C/D

E

C

C

C

D

E

C

C

D

E

D

E

E

C

F

C

E

F

E

E

E

C

8

同僚、後輩に対する指導、助言ができる。

C/D

F

C

C

C

E

E

E

E

E

E

E

E

E

C

F

C

F

F

F

F

F

E

Ⅱ．コミュニケーション

千葉大学医学部学生は、卒業時に他者を理解し、お互いの立場を尊重した人間関係を構築して、医療の場で適切なコミュニケーションを実践すること
ができる。

卒業生は：

1

患者、患者家族、医療チームのメンバーと、個人、文化、社会的背景を踏まえて傾聴、共感、理解、支持的態度を示すコミュニケーションを実施できる。

2

コミュニケーションにより、患者、患者家族、医療チームのメンバーとの信頼関係を築き、情報収集、説明と同意、教育など医療の基本を実践できる。

C/D

F

C

C

C

E

F

E

E

D

E

C

F

F

C

F

E

F

E

F

F

F

E

3

英語により医学・医療における情報を入手し、発信できる。

C/D

F

E

E

E

C

E

E

C/D

B

F

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

C/D

C/D

F

C

C

C

E

D

E

E

D

E

C

F

F

C

F

E

F

F

F

F

F

E

Ⅲ．医学および関連領域の知識
千葉大学医学部学生は、卒業時に医療の基盤となっている以下の基礎、臨床、社会医学等の知識を有し応用できる。
卒業生は：

1

正常な構造と機能

D

D

D

E

E

E

D

D

E

D

F

E

D

D

D

D

D

E

B

D

E

D

E

2

発達、成長、加齢、死

D

D

D

E

E

E

E

D

E

E

E

E

E

E

D

D

D

E

B

E

E

E

E

F

F

4

病因、構造と機能の異常

D

F

F

E

E

E

D

D

E

D

E

E

D

D

D

D

D

D

E

D

B/D

D

E

5

3

診断、治療

心理、行動

D

D

D

F

F

F

E

E

E

E

E

E

D

E

E

F

E

E

E

E

F

E

E

E

E

E

E

E

E

F

E

F

E

D

E

F

E

B

D

D

D

E

E

E

6

医療安全

D

D

F

E

D

E

F

F

E

E

F

E

F

E

E

E

E

F

F

F

D

F

E

7

疫学、予防

D

F

F

E

E

E

F

E

E

D

E

D

D

E

E

D

E

F

E

F

E

E

E

8

保健・医療・福祉制度

D

F

F

E

D

E

E

F

E

E

D

D

E

E

F

F

F

F

E

F

F

F

E

9

医療経済

D

F

F

E

E

E

F

F

E

E

E

E

F

F

F

F

F

F

E

F

F

F

E

Ⅳ．診療の実践千葉大学医学部学生は、卒業時に患者に対して思いやりと敬意を示し、患者個人を尊重した適切で効果的な診療を実施できる。

卒業生は：

1

患者の主要な病歴を正確に聴取できる。

C/D

F

F

E

E

F

F

F

F

D

E

E

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

2

成人及び小児の身体診察と基本的臨床手技を適切に実施できる。

C/D

F

F

E

E

F

F

F

F

F

E

E

F

F

F

F

D

F

F

F

F

F

F

3

臨床推論により疾患を診断できる。

C/D

F

F

E

E

F

F

F

F

F

F

E

F

F

F

F

E

F

E

E

E

E

F

4

頻度の高い疾患の診断と治療に必要な検査を選択し、結果を解釈できる。

C/D

D

F

E

E

F

E

F

F

F

F

E

E

D

E

E

E

F

E

E

C/D

E

F

5

頻度の高い疾患の適切な治療計画を立てられる。

C/D

D

F

E

E

F

E

F

F

F

F

E

F

E

E

E

E

F

D

E

E

E

F

6

医療文書を適切に作成し、プレゼンテーションできる。

C/D

E

F

C

C

E

E

F

D

D

F

C

E

E

E

E

F

F

F

F

F

F

D

7

Evidence-based medicine （EBM） を活用し、安全な医療を実施できる。

C/D

F

F

E

C

E

F

F

F

D

E

E

F

F

F

F

F

F

F

F

F

E

F

8

病状説明・患者教育に参加できる。

C/D

F

F

E

E

F

E

F

F

F

E

E

E

E

E

E

F

F

F

F

F

F

F

9

診断・治療・全身管理に参加できる。

C/D

F

F

E

E

F

F

F

F

F

E

E

F

F

F

F

F

E

E

F

F

F

F

Ⅴ．疾病予防と健康増進

千葉大学医学部学生は、卒業時に保健・医療・福祉の資源を把握・活用し、必要に応じてその改善に努めることができる。

卒業生は：

1

保健・医療・福祉に必要な人材・施設を理解し、それらとの連携ができる。

D

F

F

E

D

F

F

F

F

F

E

D

F

F

F

F

F

F

E

F

F

F

F

2

健康･福祉に関する問題を評価でき、疾病予防・健康増進の活動に参加できる。

D

F

F

E

E

F

F

F

F

F

E

E

F

F

F

E

F

F

D

F

F

F

F

3

地域医療に参加しプライマリケアを実践できる。

D

F

F

E

E

F

F

F

F

F

E

D

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

4

医療の評価・検証とそれに基づく改善に努めることができる。

D

F

F

E

E

F

E

F

E

F

E

E

E

D

E

E

E

E

F

F

E

E

E

Ⅵ．科学的探究

千葉大学医学部学生は、卒業時に基礎、臨床、社会医学領域での研究の意義を理解し、科学的情報を評価し、新しい情報を生み出すために論理的・批
判的な思考ができる。

卒業生は：

1

医学的発見の基礎となる科学的理論と方法論を理解する。

C/D

E

D

E

C

D

D

E

D

D

F

C

D

D

E

E

E

E

D

E

E

E

D

2

科学的研究で明らかになった新しい知見・高度先進医療を説明できる。

C/D

E

E

E

E

E

D

E

D

D

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

D

3

未知・未解決の臨床的あるいは科学的問題を発見し、解決に取組むことができる。

C/D

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

E

151

3

学年
コース ・ユニット名 医学英語

医療プロフェッ 医療プロフェッ 病態と診療Ⅰ
ショナリズムⅢ ショナリズムⅢ

生命科学特論・ 病態と診療Ⅱ
研究Ⅰ

4
病態と診療Ⅱ

病態と診療Ⅱ

病態と診療Ⅱ

病態と診療Ⅱ

病態と診療Ⅱ

医療と社会

医療と社会

医療と社会

医療と社会

病態と診療Ⅱ

病態と診療Ⅱ

病態と診療Ⅱ

医療プロフェッ 生命科学特論・ 生命科学特論・ 生命科学特論・
ショナリズムⅣ 研究Ⅱ
研究Ⅱ
研究Ⅱ
ス

医
師
医

見

学

習

英

い

語

体

Ⅲ

験
学

（チ
Ｉー
Ｐム
Ｅ医
Ⅲ療
）Ⅲ

病
理
学
総
論

・

ス

統

カ

病

合

ラ
プ
ー
ラ
シ
イ
ッ
ド
プ

理

臨

学

床

各

薬

論

理

ア

学

習

ナンバリング・水準コード

統
合
臨
床
微
生
物
学

臨

（

床

ユ臨
ニ床
ッ病

臨

ト態

入

授治

門

業療
）学

Ⅰ

床

テ
ュ
ー
ト
リ

公

（

ユ臨

Ｃ

療

Ｃ臨

衛

衆

法

経

ニ床
ッ病

生

衛

医

済

ト態

学

生

学

情

授治

報

業療
）学

学

ア

学

ル

Ⅰ

（
医

Ⅱ

Ⅰ

ベ床
ー入
シ門
ッⅡ
ク
）

床
テ
ュ

（チ

ー

Ｐム

ト

Ｅ医

リ

Ⅳ療
）Ⅳ

ア

イ

カ

臨

Ｉー

ル
Ⅱ

ラ
ー
シ
ッ
トプ
・
ア
ド

ノ
ベ
ア
ド
バ
ン
ス
ト

イ
テ
ィ
ブ
先
端
治

バ

療

ン

学

ス

・

医
学
英
語
ア
ド
バ
ン
ス
ト

301

311

321

241

391

242

331

351

272

372

373

261

262

263

264

273

373

374

322

491

492

401

Ⅰ．倫理観とプロフェッショナリズム

千葉大学医学部学生は、卒業時に患者とその関係者、医療チームのメンバーを尊重し、責任をもって医療を実践するための態度、倫理観を有して行動できる。そのために、医師としての自己を評価し、生涯にわたり向上を図ることができる。

卒業生は：

1

倫理的問題を理解し、倫理的原則に基づいて行動できる。

D

C/D

E

E

C

E

D

D

D

E

C

E

E

E

D

D

E

C

B

A

A

C

2

法的責任･規範を遵守する。

E

C/D

E

E

B

E

E

E

E

E

C

E

E

D

C

E

E

C

E

A

A

C

3

他者の尊厳を尊重し、利他的、共感的、誠実、正直に対応できる。

E

C/D

E

F

E

E

E

E

E

B

C

E

E

E

F

E

B

C

B

E

E

C

4

患者とその関係者の心理･社会的要因と異文化、社会背景に関心を払い、その立場を尊重する。

E

C/D

C

F

E

E

D

D

D

B

C

E

E

E

F

D

B

C

B

E

E

C

5

常に自己を評価・管理し、自分の知識、技能、行動に責任を持つことができる。

E

C/D

E

F

C

E

E

E

E

B

C

E

E

E

E

E

B

C

B

A

A

C

6

専門職連携を実践できる。

E

C/D

C

E

C

E

E

E

E

E

C

E

E

E

E

E

E

C

B

C

C

C

7

自らのキャリアをデザインし、自己主導型学習により常に自己の向上を図ることができる。

D

C/D

E

E

B

E

E

E

E

E

B

E

E

E

E

E

E

B

B

A

A

B

8

同僚、後輩に対する指導、助言ができる。

E

C/D

E

F

B

E

E

E

E

E

C

E

E

E

E

E

E

C

B

A

A

C

Ⅱ．コミュニケーション

千葉大学医学部学生は、卒業時に他者を理解し、お互いの立場を尊重した人間関係を構築して、医療の場で適切なコミュニケーションを実践すること
ができる。

卒業生は：

1

患者、患者家族、医療チームのメンバーと、個人、文化、社会的背景を踏まえて傾聴、共感、理解、支持的態度を示すコミュニケーションを実施できる。

C

C

C

F

E

F

E

E

E

B

C

F

F

F

F

E

B

C

B

A

A

C

2

コミュニケーションにより、患者、患者家族、医療チームのメンバーとの信頼関係を築き、情報収集、説明と同意、教育など医療の基本を実践できる。

C

C

B

F

E

F

B/D

B/D

B/D

B

B

F

F

F

E

B/D

B

B

B

A

A

C

3

英語により医学・医療における情報を入手し、発信できる。

B

E

E

E

C/D

E

E

E

E

E

C

E

E

E

E

E

E

C

E

A

A

A

Ⅲ．医学および関連領域の知識

千葉大学医学部学生は、卒業時に医療の基盤となっている以下の基礎、臨床、社会医学等の知識を有し応用できる。

卒業生は：

1

正常な構造と機能

D

E

E

E

E

B

D

D

D

B

B

D

F

E

F

D

B

B

E

E

E

B

2

発達、成長、加齢、死

D

E

E

E

E

B

D

D

D

E

B

F

F

E

E

D

E

B

E

E

E

B

3

心理、行動

D

E

E

F

E

F

D

D

D

B

B

F

F

E

E

D

B

B

E

E

E

B

4

病因、構造と機能の異常

D

E

E

D

E

B

D

D

D

B

B

D

D

D

E

D

B

B

E

E

E

B

5

診断、治療

D

E

E

E

E

E

D

D

D

E

B

D

E

E

D

D

E

B

E

E

E

B

6

医療安全

E

E

E

E

E

E

D

D

D

B

B

D

D

E

D

D

B

B

E

E

E

B

7

疫学、予防

D

E

E

F

E

E

D

D

D

E

B

D

D

D

D

D

E

B

E

E

E

B

8

保健・医療・福祉制度

E

E

E

F

E

F

E

E

E

E

B

D

D

E

D

E

E

B

E

E

E

B

9

医療経済

E

E

E

F

E

F

E

E

E

E

B

E

E

F

C

E

E

B

E

E

E

B

Ⅳ．診療の実践千葉大学医学部学生は、卒業時に患者に対して思いやりと敬意を示し、患者個人を尊重した適切で効果的な診療を実施できる。

卒業生は：

1

患者の主要な病歴を正確に聴取できる。

D

C

E

F

E

F

B/D

B/D

B/D

B

B

E

F

F

C

B/D

B

B

B

E

E

B

2

成人及び小児の身体診察と基本的臨床手技を適切に実施できる。

F

E

E

F

E

C/D

D

D

D

B

C/D

E

F

F

F

D

B

C/D

E

E

E

B

3

臨床推論により疾患を診断できる。

F

E

E

E

E

C/D

D

D

D

B

B

E

F

F

F

D

B

B

E

E

E

B

4

頻度の高い疾患の診断と治療に必要な検査を選択し、結果を解釈できる。

F

E

E

E

E

C/D

D

D

D

E

B

E

E

F

F

D

E

B

E

E

E

C

5

頻度の高い疾患の適切な治療計画を立てられる。

F

E

E

D

E

C/D

D

D

D

E

B

E

D

E

F

D

E

B

C

E

E

C

6

医療文書を適切に作成し、プレゼンテーションできる。

C

C

C

F

C

F

E

E

E

B

B

D

D

F

C

E

B

B

B

B

B

A

7

Evidence-based medicine （EBM） を活用し、安全な医療を実施できる。

D

C/D

E

F

E

C/D

D

D

D

E

C

D

C/D

F

F

D

E

C

B

E

E

C

8

病状説明・患者教育に参加できる。

F

C/D

E

F

E

F

E

E

E

E

C

D

F

E

F

E

E

C

B

E

E

D

9

診断・治療・全身管理に参加できる。

F

C/D

E

F

E

C/D

D

D

D

E

C

E

F

F

F

D

E

C

C

E

E

D

Ⅴ．疾病予防と健康増進
千葉大学医学部学生は、卒業時に保健・医療・福祉の資源を把握・活用し、必要に応じてその改善に努めることができる。

卒業生は：

1

保健・医療・福祉に必要な人材・施設を理解し、それらとの連携ができる。

F

E

D

F

E

F

E

E

E

F

E

D

D

F

E

E

F

E

B

E

E

D

2

健康･福祉に関する問題を評価でき、疾病予防・健康増進の活動に参加できる。

F

E

E

F

E

F

D

D

D

F

E

D

D

F

E

D

F

E

B

E

E

D

3

地域医療に参加しプライマリケアを実践できる。

F

C/D

C

F

F

F

D

D

D

F

E

D

D

F

D

D

F

E

C

F

F

D

4

医療の評価・検証とそれに基づく改善に努めることができる。

F

E

E

F

E

E

E

E

E

F

E

D

E

B

D

E

F

E

C

E

E

D

Ⅵ．科学的探究

千葉大学医学部学生は、卒業時に基礎、臨床、社会医学領域での研究の意義を理解し、科学的情報を評価し、新しい情報を生み出すために論理的・批
判的な思考ができる。

卒業生は：

1

医学的発見の基礎となる科学的理論と方法論を理解する。

C

E

E

E

B

E

E

E

E

F

E

E

E

E

E

E

F

E

F

A

A

C

2

科学的研究で明らかになった新しい知見・高度先進医療を説明できる。

C

E

E

E

B

E

D

D

D

F

E

E

E

E

E

D

F

E

F

A

A

C

3

未知・未解決の臨床的あるいは科学的問題を発見し、解決に取組むことができる。

E

E

E

E

B

E

E

E

E

F

D

E

E

E

E

E

F

D

E

A

A

D

152

5

学年
コース ・ユニット名 臨床医学実習

6

生命科学特論・ 生命科学特論・ 臨床医学実習
研究Ⅱ
研究Ⅱ

臨床医学実習

生命科学特論・ 生命科学特論・
研究Ⅱ
研究Ⅱ

医

臨
床
実
習
Ⅰ

・ス
アカ
ドラ
バー
ンシ
スッ
トプ

医

学
英
語
ア
ド
バ
ン

臨
床
実
習
Ⅱ

地
域
医
療
実
習

ス

・ス
アカ
ドラ
バー
ンシ
スッ
トプ

ト

ナンバリング・水準コード

学
英
語
ア
ド
バ
ン
ス
ト

481

491

401

482

483

491

401

Ⅰ．倫理観とプロフェッショナリズム

千葉大学医学部学生は、卒業時に患者とその関係者、医療チームのメンバーを尊重し、責任をもって医療を実践するための態度、倫理観を有して行動できる。そのために、医師としての自己を評価し、生涯にわたり向上を図ることができる。

卒業生は：

1

倫理的問題を理解し、倫理的原則に基づいて行動できる。

A

A

C

A

E

A

C

2

法的責任･規範を遵守する。

A

A

C

A

E

A

C

3

他者の尊厳を尊重し、利他的、共感的、誠実、正直に対応できる。

A

E

C

A

E

E

C

4

患者とその関係者の心理･社会的要因と異文化、社会背景に関心を払い、その立場を尊重する。

A

E

C

A

E

E

C

5

常に自己を評価・管理し、自分の知識、技能、行動に責任を持つことができる。

A

A

C

A

E

A

C

6

専門職連携を実践できる。

A

C

C

A

E

C

C

7

自らのキャリアをデザインし、自己主導型学習により常に自己の向上を図ることができる。

A

A

B

A

E

A

B

8

同僚、後輩に対する指導、助言ができる。

A

A

C

A

E

A

C

Ⅱ．コミュニケーション

千葉大学医学部学生は、卒業時に他者を理解し、お互いの立場を尊重した人間関係を構築して、医療の場で適切なコミュニケーションを実践すること
ができる。

卒業生は：

1

患者、患者家族、医療チームのメンバーと、個人、文化、社会的背景を踏まえて傾聴、共感、理解、支持的態度を示すコミュニケーションを実施できる。

A

A

C

A

E

A

C

2

コミュニケーションにより、患者、患者家族、医療チームのメンバーとの信頼関係を築き、情報収集、説明と同意、教育など医療の基本を実践できる。

A

A

C

A

E

A

C

3

英語により医学・医療における情報を入手し、発信できる。

A

A

A

A

E

A

A

Ⅲ．医学および関連領域の知識

千葉大学医学部学生は、卒業時に医療の基盤となっている以下の基礎、臨床、社会医学等の知識を有し応用できる。

卒業生は：

1

正常な構造と機能

A

E

B

A

E

E

B

2

発達、成長、加齢、死

A

E

B

A

E

E

B

3

心理、行動

A

E

B

A

E

E

B

4

病因、構造と機能の異常

A

E

B

A

B

E

B

5

診断、治療

A

E

B

A

E

E

B

6

医療安全

A

E

B

A

B

E

B

7

疫学、予防

A

E

B

A

B

E

B

8

保健・医療・福祉制度

A

E

B

A

B

E

B

9

医療経済

A

E

B

A

B

E

B

Ⅳ．診療の実践千葉大学医学部学生は、卒業時に患者に対して思いやりと敬意を示し、患者個人を尊重した適切で効果的な診療を実施できる。

卒業生は：

1

患者の主要な病歴を正確に聴取できる。

A

E

B

A

E

E

B

2

成人及び小児の身体診察と基本的臨床手技を適切に実施できる。

A

E

B

A

E

E

B

3

臨床推論により疾患を診断できる。

A

E

B

A

E

E

B

4

頻度の高い疾患の診断と治療に必要な検査を選択し、結果を解釈できる。

A

E

C

A

E

E

C

5

頻度の高い疾患の適切な治療計画を立てられる。

A

E

C

A

B

E

C

6

医療文書を適切に作成し、プレゼンテーションできる。

A

B

A

A

C

B

A

7

Evidence-based medicine （EBM） を活用し、安全な医療を実施できる。

A

E

C

A

E

E

C

8

病状説明・患者教育に参加できる。

A

E

D

A

E

E

D

9

診断・治療・全身管理に参加できる。

A

E

D

A

E

E

D

Ⅴ．疾病予防と健康増進

千葉大学医学部学生は、卒業時に保健・医療・福祉の資源を把握・活用し、必要に応じてその改善に努めることができる。

卒業生は：

1

保健・医療・福祉に必要な人材・施設を理解し、それらとの連携ができる。

B

E

D

B

A

E

D

2

健康･福祉に関する問題を評価でき、疾病予防・健康増進の活動に参加できる。

B

E

D

B

A

E

D

3

地域医療に参加しプライマリケアを実践できる。

A

F

D

A

A

F

D

4

医療の評価・検証とそれに基づく改善に努めることができる。

B

E

D

B

A

E

D

Ⅵ．科学的探究

千葉大学医学部学生は、卒業時に基礎、臨床、社会医学領域での研究の意義を理解し、科学的情報を評価し、新しい情報を生み出すために論理的・批
判的な思考ができる。

卒業生は：

1

医学的発見の基礎となる科学的理論と方法論を理解する。

D

A

C

D

E

A

C

2

科学的研究で明らかになった新しい知見・高度先進医療を説明できる。

B

A

C

B

E

A

C

3

未知・未解決の臨床的あるいは科学的問題を発見し、解決に取組むことができる。

E

A

D

E

E

A

D

153

令和4年度入学者

薬学部薬学科 カリキュラムマップ

ディプロマポリシー

カリキュラムポリシー
CP15：社会的要請に具体的に取り込むことができる知識・技術・方法の修得
CP14：コミュニケーション能力・責任感・協調性の涵養●DP5高い問題解決能力

CP13：情報収集・情報処理・情報発信能力の涵養CP12：専門分野における英語でのコミュケーション能力の向上

学
位
授
与
の
方
針

CP11：専門的な知識・技術・技能に基づくイノベーション創出への取組▲DP4

CP10：チーム医療の中で職能を発揮できる諸領域の知識の活用

専門的な知識・技術・技能

CP9：総合的な応用科学である薬学の知識・技術・技能に対する体系的な理解◆DP3

CP8：薬学に対する社会的要請の俯瞰的な理解

普遍的な教養

CP7：多様な文化、価値観、社会、自然、環境や地球規模の課題に対する理解
CP6：地球規模的な視点で学習するための学習基盤の修得■DP2

CP5：地球規模の課題において薬学専門家が果たす役割を理解し、発展的な課題解決能力を涵養する社会的な学び

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP4：多様な社会における薬学的視座の獲得
CP3：主体的な研究活動に基づく学習技法▼DP1

CP2：社会規範・規則・倫理性の涵養

自由・自立の精神

6
年
次
5
年
次
4
年
次

CP1：自己研鑽・主体的な学びに基づく学習技法

専門科目

特別実習 必修

PP650
PP651

特別実習
PP553

特別実習
PP454

必修 ● ◆ ■ ▼特別実習II

先導医療薬学コース

薬学研究開発コース●◆●◆

PP560 臨床英語実践演習

PP561 研究英語実践演習

●▲◆

●▲◆

PP460 医療管理経営学演習
PP462 実践社会薬学演習
PP464 臨床英語基礎演習

PP461 先端基礎薬学演習I
PP463 先端基礎薬学演習IIPP465 研究英語基礎演習

必修 ● ◆ ■ ▼

特別実習I

一般実習

薬剤・製剤系科目 選択

物理系科目

PX328 製剤工学Ⅱ

PX319 分子イメージ
ング薬剤学
PX326 薬品物理化学

必修

薬剤・製剤系科目

▲▼

必修

必修

●▲

選択

●▲

PX355 薬理学実習
PX358 物理化学・製剤・薬剤学実習
PX354 分析・衛生・放射薬学実習
PX356 医療薬学実習

一般実習

2
年
次

PX303 薬剤学Ⅲ
PX357 薬剤学Ⅳ
PX308 医薬品安全性学
PX309 臨床薬物動態学
PX327 製剤工学Ⅰ▲▼

薬剤・製剤系科目

PX233 基礎有機化学実習
PX223 薬用資源学実習
PX234 基礎生物化学実習

必修

●◆■▼

●◆■▼

PP350 臨床研究総論

PP351 研究倫理総論

有機系科目

●▲

選択

PX321 医薬化学
PX322 天然物化学
PX323 機能性分子化学
PX325 医薬品合成化学

物理系科目

必修

●▲

物理系科目

PX205 物理化学Ⅲ
PX208 分析化学Ⅱ

必修

PX301 有機化学Ⅴ
PX332 創薬有機化学

必修▲

PX211 薬剤学Ⅰ
PX212 薬剤学Ⅱ

有機系科目

●▲

PX359 物理化学IV
PX360 物理化学Ⅴ

▲

物理系科目

▲◆

必修

PX105 分析化学Ⅰ

生物系科目

●▲

有機系科目

▲

必修

PX203 有機化学Ⅲ
PX204 有機化学Ⅳ
PX214 生薬学

必修

ゴルフ
バドミントン

等

地域科目
GL101
GL101

●▲

選択

PX406 医薬品臨床
開発

●▲

必修

PX324 衛生薬学Ⅲ

医療系科目

PX304 細胞生物学
PX305 免疫学Ⅱ
PX330 感染制御学
PX331 腫瘍制御学

生物系科目

▲
▲

必修

PX206 生物化学Ⅲ
PX216 微生物学
PX229 免疫学Ⅰ

専門基礎 必修

専門基礎 必修

▲◆

衛生系科目

薬理系科目

●▲

必修

PX310 臨床薬理学

薬理系科目

▲

必修

PX209 薬理学Ⅱ
PX210 薬理学Ⅲ●▲

必修

PX307 衛生薬学IIA
PX307 衛生薬学IIB

衛生系科目

▲

必修

PX215 衛生薬学Ⅰ

必修

必修

●▲◆▼

PX313 薬物治療学Ⅰ
PX314 薬物治療学Ⅱ
PX401 薬事法規・薬局方
PX402 医療行政学
PP402 調剤学
PX405 病態治療学
PP404 医療薬学II

PP453 事前実務実習

医療系科目

演習系科目

●▲
医療系実習等科目

必修●▲◆■▼
PX403 専門職連携IV

専門基礎 必修

専門基礎 必修

薬理系科目

▲◆

▲◆

▲◆

PX103 物理化学Ⅰ

PX101 有機化学Ⅰ
PX102 有機化学Ⅱ

PX104 生物化学Ⅰ

PX107 薬理学Ⅰ

生物系科目

必修

医療系実習等科目

●▲◆■▼

必修

必修

PP301 医療薬学演習

医療系実習等科目

必修

演習系科目

必修

必修

PX227 有機化学演習
PX220 薬学総合演習

英語科目

演習系科目

GE242 English
for SpecificFields
GE241 CriticalThinking in
English 他

選択

必修

演習系科目

◆■▼

薬
学
留
学

必修

●▲◆■▼

▲◆

PX108 専門職連携I

PX112 化学・生物基礎

教養展開科目 ◆ ■ ▼GZ117 生物学

英語科目 ◆ ■ ▼PX106 機能形態学

国際発展科目群

教養コア科目 ◆ ■ ▼数理・データサイエンス科目 ◆ ■ ▼

GA101
GA102

GD101 情報リテラシー
GD108 Ｒによるアンケート調査の集計

等

P
X
1
1
3

▲◆▼

PX218 専門職連携II

医療系実習等科目

学術発展科目群

等

演習系科目

●▲◆

PX362 専門職連携III●▲◆■▼

PX217 推測統計学
PX228 基礎医療薬学
PX231 薬剤師と医療

必修

▲◆

E
N
G
I
N
E
●
◆
■

PP450 薬物治療解析学I
PP451 薬物治療解析学IIPP452 薬物治療解析学III

PX232 社会で活躍す
る薬学研究者

専門基礎 必修

哲学
心と自己の科学

必修

必修

PX329 臨床感染症学
PX311 疾病学Ⅰ
PX312 疾病学ⅡPX316 臨床検査・診断薬学
PP302 医療薬学I▲◆

必修

PX202 生物化学Ⅱ

◆■▼

演
習
系
科
目

▲◆■

▲◆

団地再生まちづくり
健康都市・空間デザイン論

医療系実習等科目

●▲

●▲

必修

専門基礎科目

◆■▼

医療系科目

医療系科目

●▲

薬学特別演習I
薬学特別演習Ⅱ

PP551 薬局実習
PP550 病院実習

衛生系科目

地域発展科目群

GP103
GP111

●▲◆■▼

選択

▲◆

普遍教育
スポーツ・健康科目

医療系実習等科目

PX317 遺伝子応用学

生物系科目

PX201 物理化学Ⅱ

1
年
次

演習系科目

▲▼

●▲

3
年
次

●▲◆■▼

PP652 特別実習III

等

154

GE133 Discussion
GE135 CALL他

初修外国語科目 ◆ ■ ▼国際科目 ◆ ■ ▼GG101 ドイツ語Ⅰ文化
GF103 フランス語Ⅰマスター 他

GJ101 世界の歴史と日本
GJ101 国際社会へのパスポート 他

選
択
▲
■

P
X
2
2
4
企
業
等
イ
ン
タ
ー
ン
シ
ッ
プ

令和4年度入学者 薬学部薬科学科 カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー

CP14：社会的要請に具体的に取り込むことができる知識・技術・方法の修得●DP5

CP13：情報収集・情報処理・情報発信能力の涵養

高い問題解決能力

CP12：専門分野における英語でのコミュケーション能力の向上

学
位
授
与
の
方
針

CP11：専門的な知識・技術・技能に基づくイノベーション創出への取組▲DP4

CP10：薬学研究において発揮できる諸領域の知識の活用

専門的な知識・技術・技能

CP9：総合的な応用科学である薬学の知識・技術・技能に対する体系的な理解◆DP3

CP8：薬学に対する社会的要請の俯瞰的な理解

普遍的な教養

CP7：多様な文化、価値観、社会、自然、環境や地球規模の課題に対する理解
CP6：地球規模的な視点で学習するための学習基盤の修得■DP2

CP5：地球規模の課題において薬学専門家が果たす役割を理解し、発展的な課題解決能力を涵養する社会的な学び

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP4：多様な社会における薬学的視座の獲得
CP3：主体的な研究活動に基づく学習技法▼DP1

CP2：社会規範・規則・倫理性の涵養

自由・自立の精神

CP1：自己研鑽・主体的な学びに基づく学習技法

専門科目

●▲◆■▼

特別実習 必修
PS450 特別実習

4
年
次

衛生系科目

特別実習

必修

●▲

3
年
次

一般実習

必修

▲▼

PX355 薬理学実習
PX358 物理化学・製剤・薬剤学実習
PX354 分析・衛生・放射薬
学実習

一般実習

必修

薬剤・製剤系科目 選択

物理系科目

PX308 医薬品安全性学
PX309 臨床薬物動態学
PX327 製剤工学Ⅰ
PX328 製剤工学Ⅱ

PX319 分子イメージ
ング薬剤学
PX326 薬品物理化学

PX321 医薬化学
PX322 天然物化学
PX323 機能性分子化学
PX325 医薬品合成化学

薬剤・製剤系科目

物理系科目

有機系科目

●▲

PS350 薬科学基礎実習

▲▼

選択

必修

有機系科目

●▲

選択

必修

生物系科目

●▲

選択

PX305 免疫学Ⅱ
PX330 感染制御学
PX331 腫瘍制御学
PX317 遺伝子応用学

生物系科目

●▲

●▲

●▲

PX303 薬剤学Ⅲ
PX357 薬剤学Ⅳ

PX359 物理化学IV
PX360 物理化学Ⅴ

PX301 有機化学Ⅴ
PX332 創薬有機化学

PX304 細胞生物学

物理系科目

有機系科目

生物系科目

必修

必修

▲

▲

PX211 薬剤学Ⅰ
PX212 薬剤学Ⅱ

PX205 物理化学Ⅲ
PX208 分析化学Ⅱ

2
年
次

▲

必修

PX203 有機化学Ⅲ
PX204 有機化学Ⅳ
PX214 生薬学▲◆

必修

PX105 分析化学Ⅰ

必修

PX206 生物化学Ⅲ
PX216 微生物学
PX229 免疫学Ⅰ

専門基礎 必修

専門基礎 必修

▲◆

▲◆

薬理系科目

▲

GP103
GP111

ゴルフ
バドミントン

◆■▼
等

地域科目
GL101
GL101

衛生系科目

●▲

選択

PX307 衛生薬学IIA
PX307 衛生薬学IIB

医療系科目

●▲

演習系科目

必修

演
習
系
科
目

●▲◆■▼
PS451 研究英語演習

選択PX329 臨床感染症学
PX311 疾病学Ⅰ
PX312 疾病学ⅡPX316 臨床検査・診断薬学

E
N
G
I
N
E
●
◆
■

衛生系科目

▲

必修

PX215 衛生薬学Ⅰ

医療系科目

▲◆

選択

選択

● ▲◆■▼PX228 基礎医療薬学
PX231 薬剤師と医療

医療系科目

専門職連携科目

PX221 薬科学研究概論
PX218 専門職連携II

演習系科目

P
X
1
1
3

PX227 有機化学演習
PX220 薬学総合演習
PX232 社会で活躍す
る薬学研究者

必修
英語科目

PX217 推測統計学

専門基礎 必修

専門基礎 必修

薬理系科目

▲◆

▲◆

▲◆

● ▲◆■▼▲◆PX103 物理化学Ⅰ

PX101 有機化学Ⅰ
PX102 有機化学Ⅱ

PX104 生物化学Ⅰ

PX107 薬理学Ⅰ

PX108 専門職連携I

PX112 化学・生物基礎

必修

専門職連携科目

◆■▼
等

必修

演習系科目

GA101
GA102

哲学
心と自己の科学

等

155

必修

GZ117 生物学

英語科目 ◆ ■ ▼PX106 機能形態学

教養コア科目 ◆ ■ ▼

薬
学
留
学

教養展開科目 ◆ ■ ▼学術発展科目群

団地再生まちづくり
健康都市・空間デザイン論◆■▼

GE242 English for Specific Fields
GE241 Critical Thinking in English

専門基礎 必修

▲◆

必修

必修

▲◆■▼

▲◆

地域発展科目群
スポーツ・健康科目

PX313 薬物治療学Ⅰ
PX314 薬物治療学Ⅱ
PX401 薬事法規・薬局方
PX406 医薬品臨床開発▲◆

専門基礎科目

普遍教育

必修

PX209 薬理学Ⅱ
PX210 薬理学Ⅲ

生物系科目

1
年
次

選択

PX310 臨床薬理学

選択PX324 衛生薬学Ⅲ

PX202 生物化学Ⅱ

PX201 物理化学Ⅱ

物理系科目

▲
▲

薬理系科目

●▲

医療系科目

●▲

必修

●▲

薬剤・製剤系科目

PX233 基礎有機化学実習
PX223 薬用資源学実習
PX234 基礎生物化学実習

必修

●▲

選択

●▲

国際発展科目群

GE133 Discussion
GE135 CALL
他

数理・データサイエンス科目 ◆ ■ ▼初修外国語科目 ◆ ■ ▼国際科目 ◆ ■ ▼GD101 情報リテラシー
GD108 Ｒによるアンケート調査の集計

GG101 ドイツ語Ⅰ文化
GF103 フランス語Ⅰマスター 他

GJ101 世界の歴史と日本
GJ101 国際社会へのパスポート 他

等

選
択
▲
■

P
X
2
2
4
企
業
等
イ
ン
タ
ー
ン
シ
ッ
プ

看護学部看護学科 カリキュラムマップ
カリキュラムポリシー

ディプロマポリシー●DP5

CP12：主体的に英語を中心とした語学力およびコミュニケーション技術を修得して、他職種や市民と連携・協働しながら問題解決に取り組める能力を涵養

高い問題解決能力

CP11：現代社会における看護に関わる問題を多面的・学術的に理解し、問題を解決するために必要な情報やデータを自ら系統的に収集・分析し、それらを適切に活用・発信する方法を修得

学位授与の方針

CP10：看護研究の必要性と意義を理解し、研究を行い、その成果に基づいて新たな看護実践を創出するための基本的知識を習得▲DP4

CP9：対象に生じている現象に関心を寄せ、必要な知識・資源・研究成果を獲得・収集し、これらを活用して積極的に問題の解決に取り組んで、社会に貢献しようとする姿勢を涵養

専門的な知識・技術・技能

CP8：看護の対象者である人間を統合体として理解し、看護学およびその関連知識・技術を順序性、体系性を持って習得
CP7：看護学の領域を幅広い視野をもって位置づけるために必要な文理横断的・異分野融合的な知見や思考法の獲得◆DP3

普遍的な教養

CP6：グローバル化・情報化した現代社会を理解するために必要な技能や知識の修得
CP5：個人、家族、集団、地域の多様な価値を多角的に理解し、対象の立場を尊重し、擁護する行動や態度の涵養■DP2

地球規模的な視点からの社会とのかかわりあい

CP4：学内外で継続的な学修を促進するための情報通信技術の活用▼DP1

CP2：生命生存の本質的理解を基盤に自己の倫理観を点検し、倫理的な意思決定のプロセスを理解し、高い倫理性をもって行動できる能力

CP3：文化の多様性の理解に基づき、グローバルな広がりをもって看護活動を行なう必要性とそのための方法の修得

自由・自立の精神

CP1：専門領域での問題に関して、社会の要求を踏まえた問題解決を自ら実践できる能力

緑枠 必修科目
青枠 自由科目

年次

4

専門科目

●▲

NN333 災害と地域看護活動CP8,9
NN336 エンドオブライフケア
看護実践論CP8,9●◆■

NN339 看護専門英語（入門編）CP3,6,12
NN340 看護専門英語（チャレンジ編）CP3,6,12●▲◆■▼
NN334 老人看護実践論CP1,3,6,7,11
NN335 発達障害看護学CP1,3,6,7,11
NN337 看護政策論CP1,3,6,7,11

留学科目 ◆
NN332
Global Health andNursing ⅡCP6●
NN322 看護教育学演習（問題解決過程）CP11

年次

3

● ◆
英語科目
NN338 アカデミック英語（中級）CP6,12
● ■

年次

2

普遍教育

年次

GJ101 移民の国際社会学
GJ101 世界の歴史と日本

◆▼
他

◆■▼
他

●◆ ▼

GP104 サッカー
GP111 バドミントン

NN211 保健医療福祉制度論CP6NN210 保健情報学（保健環境学・
保健統計学）CP4,6

▼

他

◆■▼

GL101 大学と地域の共創まちづくり
GL101 地域に住まう他

教養コア科目

GA101 哲学
GA102 こどもと医療
GA103 「かたち」の論理
GA104 地球環境史他

教養展開科目◆■▼他

数理・データサイエンス科目
GD101 情報リテラシー他◆ ■ ▼

NN209 保健学Ⅱ（疫学）CP6,11 ● ◆NN208 保健学Ⅰ（保健環境学・保健統計学）CP6,11

NN212 専門職連携ⅡCP1▼

NN108 専門職連携ⅠCP1▼

NN107 医療・看護の歴史CP1,2,3 ■ ▼NN106 人間学Ⅲ（人間関係）CP1,2,3
NN105 人間学Ⅱ（家族と文化）CP1,2,3
NN104 人間学Ⅰ（ライフサイクルと発達）CP1,2,3

専門基礎科目156

NN329 精神・地域看護コア実習
CP8,9,11●▲

実習

NN313 母性看護方法●▲
NN314 小児看護方法CP8,9
NN311 成人看護方法CP8,9
NN312 老人看護方法CP8,9
NN315 精神看護方法CP8,9
NN316 地域看護方法CP8,9
NN317 看護基本技術Ⅲ（成長発達アセスメントと援助技術）CP8,9
NN318 看護基本技術Ⅳ（地区活動）
CP8,9

▲◆

NN320 社会資源と看護マネジメント
CP5,8
NN310 看護管理学概論CP5,8
NN321 看護倫理 CP2

NN207 病態学実習Ⅱ（微生物学・免疫学）CP8
NN206 病態学実習Ⅰ（病理学）CP8

NN205 形態機能学実習 CP8▲
NN202 薬理学 CP8
NN201 代謝栄養学Ⅱ（栄養学）CP8▲▼

NN204 病態学Ⅱ（微生物学・免疫学）
CP8
NN203 病態学Ⅰ（病理学）CP8
NN101 形態機能学Ⅰ（人体構造学）
CP8
NN103 代謝栄養学Ⅰ（生化学）CP2,7,8
NN102 形態機能学Ⅱ （人体生理学）
CP2,7,8

▼
▲

●▲
▲

●

NN323 看護実践と研究ⅢCP10,11

NN319 訪問看護実習CP8,9▲◆NN302 看護基盤実習 CP7,8,9◆■▼

GV232 ことば１
GW201 環境問題A
GY120 ジェンダーを考えるA

NN327 成人・老人コア実習CP8,9,11

実習

学術発展科目群

スポーツ・健康科目

地域科目

国際科目

◆■

▲

● ■
英語科目
NN113 コミュニケーション英語CP3,12

他

GF101 フランス語Ⅰ文化
GG103 ドイツ語Ⅰマスター● ◆■NN301 保健学演習CP4,6,11▼◆▼

初修外国語科目

NN401 専門職連携ⅣCP5,8,12

NN307 専門職連携Ⅲ CP2,5,12

地域発展科目群

●▲

●▲◆

● ◆
英語科目
NN226 アカデミック英語（基礎）CP6,12

国際発展科目群

1

NN328 母性・小児コア実習CP8,9,11●▲
助産師関連科目
NN326 助産ケア学ⅠCP8,9
NN325 助産診断学CP8

助産師関連科目
NN324 助産概論CP8●▲

実習NN225 Global Health and Nursing
ⅠCP3,7
NN112 健康自主管理演習CP1

英語科目

NN402 統合実習CP8,9●▲
助産師関連科目
NN406 助産ケア学ⅢCP8,9
NN407 助産業務管理●▲
助産師関連科目
NN405 助産ケア学ⅡCP8,9

●▲

実習

実習
●▲
NN408 助産実習ⅠCP8,9
NN409 助産実習ⅡCP8,9▲ ■GE133 Discussion
GE134 Writing
GE135 CALL●▲◆

NN403 看護実践と研究Ⅳ（卒業研究）CP9,10,11
NN404 看護学セミナーCP6,7,8,9,10,11

NN306 健康教育論CP5,8●
NN305 看護教育学CP11

NN223 看護基本技術Ⅱ（療養援助）CP8
NN222 看護基本技術Ⅰ（心身アセスメントと生活援助）CP8●▲◆

NN109 看護学原論
ⅠCP,5,6,7,8,9
NN110
看護学原論
0
ⅡCP,5,6,7,8,9▲

NN303 母性の健康障害と看護
CP8NN304 小児の健康障害と看護
CP8
NN214 健康障害と看護Ⅰ（急性期・終末期）CP8
NN216 健康障害と看護Ⅱ（慢性期・リハビリ）CP8▲◆●

NN224 看護実践と研究ⅡCP11

NN217 母性看護学概論CP5,8
NN218 小児看護学概論CP5,8
NN213 成人看護学概論CP5,8
NN215 老人看護学概論CP5,8
NN219 精神看護学概論CP5,8
NN220 地域看護学概論CP5,8
NN221 訪問看護学概論CP5,8
NN111 看護実践と研究Ⅰ
CP1,2,3■▼

○国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャビネット高等教育センター教育改
革･IR 部データサイエンス教育実施本部要項（令和４年４月１日）（趣旨）
第１条 この要項は，国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャビネット高等教育セン
ター要項第９条第２項の規定に基づき，国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャ
ビネット高等教育センター教育改革・IR 部データサイエンス教育実施本部（以下「実施本部」という。）の組織及び運営に関し必要な事項を定める。
（目的）
第２条 実施本部は，数理・データサイエンス・AI 教育に係る施策の企画・立案・実施及び改善・充実に関する業務を行うことを目的とする。
（実施本部長）第３条 実施本部長は，高等教育センター長が指名する者をもって充てる。
２ 実施本部長は，実施本部の業務を総括する。
３ 実施本部長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，実施本部長の任期は，当該実施本部長を指名した高等教育センター長の任期の終期を超えることができない。
（副実施本部長）
第４条 実施本部に，副実施本部長を置く。
２ 副実施本部長は，実施本部長が指名する者をもって充てる。
３ 副実施本部長は，実施本部長の職務を補佐する。
４ 副実施本部長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，副実施本部長の任期は，当該副実施本部長を指名した実施本部長の任期の終期を超えることができない。
（構成）
第５条 実施本部は，次に掲げる者をもって構成する。
一 実施本部長
二 副実施本部長
三 その他実施本部長が指名する者
２ 前項第３号の構成員の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該構成員を指名した実施本部長の任期の終期を超えることができない。
（運営会議）
第６条 実施本部に，実施本部の業務に関する重要事項を審議するため，運営会議を置く。
２ 運営会議に関し必要な事項は，別に定める。
（事務）
第７条 実施本部の事務は，学務部教育企画課において処理する。
（雑則）

157

第８条 この要項に定めるもののほか，実施本部に関し必要な事項は，運営会議の議を経て実施本部長が別に定める。
附 則
この要項は，令和４年４月１日から実施する。

158

○国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャビネット高等教育センター教育改
革･IR 部データサイエンス教育実施本部要項（令和４年４月１日）（趣旨）
第１条 この要項は，国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャビネット高等教育セン
ター要項第９条第２項の規定に基づき，国立大学法人千葉大学国際未来教育基幹キャ
ビネット高等教育センター教育改革・IR 部データサイエンス教育実施本部（以下「実施本部」という。）の組織及び運営に関し必要な事項を定める。
（目的）
第２条 実施本部は，数理・データサイエンス・AI 教育に係る施策の企画・立案・実施及び改善・充実に関する業務を行うことを目的とする。
（実施本部長）第３条 実施本部長は，高等教育センター長が指名する者をもって充てる。
２ 実施本部長は，実施本部の業務を総括する。
３ 実施本部長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，実施本部長の任期は，当該実施本部長を指名した高等教育センター長の任期の終期を超えることができない。
（副実施本部長）
第４条 実施本部に，副実施本部長を置く。
２ 副実施本部長は，実施本部長が指名する者をもって充てる。
３ 副実施本部長は，実施本部長の職務を補佐する。
４ 副実施本部長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，副実施本部長の任期は，当該副実施本部長を指名した実施本部長の任期の終期を超えることができない。
（構成）
第５条 実施本部は，次に掲げる者をもって構成する。
一 実施本部長
二 副実施本部長
三 その他実施本部長が指名する者
２ 前項第３号の構成員の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該構成員を指名した実施本部長の任期の終期を超えることができない。
（運営会議）
第６条 実施本部に，実施本部の業務に関する重要事項を審議するため，運営会議を置く。
２ 運営会議に関し必要な事項は，別に定める。
（事務）
第７条 実施本部の事務は，学務部教育企画課において処理する。
（雑則）

159

第８条 この要項に定めるもののほか，実施本部に関し必要な事項は，運営会議の議を経て実施本部長が別に定める。
附 則
この要項は，令和４年４月１日から実施する。

160

千葉大学 数理・データサイエンス・AI教育 取り組みの概要
全学実施体制数理・データサイエンス科目の必修化
令和２年度より全学必修化
 数理・データサイエンス科目（基礎） ２単位 数理・データサイエンス科目（展開） １単位

 学長を長とする教育改革組織である国際未来教育基幹に「データサイエンス教育実施本部」 を設置して全学的な数理・データサイエンス・AI 教育の舵取りを行うとともに、必要に応じ見直しを図るＰＤＣＡサイクルを確立した
 令和５年度から情報戦略機構に設置されるデータサイエ
ンス部門がこの役割を担うプログラムを構成する授業の内容
数理・データサイエンス科目（基礎） 全学共通カリキュラムによる講義と学部・学科の特性に応じたデータ解析演習
 リテラシーレベルモデルカリキュラムの「導入」、「心得」、「基礎」の範囲をカバー。応用基礎レベルモデル
カリキュラムの「データサイエンス基礎」、「データエン
ジニアリング基礎」の内容を含む

情報戦略機構国際未来教育基幹

データマネジメント部門

高等教育センター

データサイエンス部門

全学教育センター

数理・データサイエンス科目（展開） リテラシーレベルモデルカリキュラムの「選択」に該当
 コア科目である「データサイエンスB」が、応用基礎レベルモデルカリキュラムの数学基礎以外をカバー
 統計基礎、プログラミング基礎、情報科学、実データ
解析、機械学習などの実践的演習科目を含む

データセキュリティ部門

スマートラーニングセンター

データサービス部門

アカデミック・リンク・センター

共通専門基礎科目（数学・統計学）
 微積分学、線形代数学、統計学について理工系向きの科目とそれ以外の分野向きの科目を開講

 数理・データサイエンス教員集団（常勤約５０名）
 共通教材開発、担当教員FD実施、TAの活用
 スマートオフィスによるメディア授業支援

教員集団・支援体制

数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）
令和２年度より、「数理・データサイエンス教育プログラム（副専攻）」 を開始
 数理・データサイエンス科目（基礎、展開）に加え、教養展開科目「データを科学する」、共通専門基礎科目（数学・統計学）、
専門科目の指定科目から30単位を履修することにより修了証書を取得できる
 令和５年度から、数理・データサイエンス・AI基礎コア（10単位）、データサイエンティストコース、データエンジニアコース、
データアナリストコースの3コース（各20単位）を設置
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数理・データサイエンス・ＡＩ応用基礎プログラムに係る自己点検・評価

点検体制
データサイエンス教育実施本部が主体となり、本プログラムの教育内容について、自己点検・評価を行う。令和５年度から、情報戦略機構に設置されるデータサイエンス部門がこの役割を担う。
自己点検項目・評価基準
項目１：授業改善に向けての取組状況
基準①：学生の学習成果を確認しているか
基準②：プログラムの教育目標を定めているか
基準③：プログラムの教育目標を周知しているか
基準④：教育目標に沿った授業が行われているか
基準⑤：学生による授業への意見などを収集する機会などを設けているか
基準⑥：教育成果について検証を行い、その結果を教育課程や教育内容・方法の改善に結びつけているか
項目２：自己点検・評価の実施状況
基準①：自己点検・評価を実施しているか
基準②：外部者（当該大学の教職員以外の者）による検証が実施されているか
基準③：評価結果を学内及び社会に対して広く公開しているか
項目３：卒業（修了）生や就職先等の関係者からの意見聴取等の実施状況
基準①：卒業（修了）生や、就職先等の関係者から意見聴取を行い、社会からのニーズ等を把握しているか

評価レベル
Ａ ：評価基準に示している内容について、『優れた点』があり、十分に行われている。
Ｂ： 評価基準に示している内容について、概ね行われており、相応である。
Ｃ： 評価基準に示している内容について、改善の必要がある。
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