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

佐賀大学

プログラム名佐賀大学データサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）

プログラムを構成する授業科目について① 申請単位

学部・学科単位のプログラム③ 教育プログラムの修了要件② 対象となる学部・学科名称
理工学部④ 修了要件
専門教育科目「線形代数学Ia」または「線形代数学Iｂ」のいずれか２単位、「微分積分学Ia」または「微分積分学Iｂ」のいずれか２単位、「線形代数学IIa」または「線形代数学IIｂ」のいずれか２単位、「微分積分学IIa」または「微分積分学IIｂ」のいずれか２単位、「データサイエンス
Ⅰ」２単位、「データサイエンスⅡ」２単位、「コンピュータプログラミング」２単位、「サブフィールドPBL」３単位、および「理工リテラシーS3」１
単位を修得すること。

必要最低単位数18

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

線形代数学Ⅰa2○

微分積分学Ⅱb2

線形代数学Ⅰb

2○

データサイエンスI

2 ○ ○線形代数学Ⅱa2○

データサイエンスⅡ

2 ○○線形代数学Ⅱb2○

コンピュータプログラミング

2 ○

○ ○ ○

微分積分学Ⅰa2○

微分積分学Ⅰb2○

微分積分学Ⅱa2○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
理工リテラシ―S3

1 ○ ○データサイエンスⅠ

2 ○ ○ ○

データサイエンスⅡ

2 ○ ○ ○

サブフィールドPBL

3 ○

○ ○ ○

○

単位数

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9○○ ○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
データサイエンスI

2 ○コンピュータプログラミング

2 ○データサイエンスⅡ

2 ○サブフィールドPBL

3 ○⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目

授業科目

○

データサイエンスI

選択項目
データサイエンス応用基礎

データサイエンスⅡ

データサイエンス応用基礎

サブフィールドPBL

AI応用基礎線形代数学Ⅱa数学発展

線形代数学Ⅱb

数学発展

微分積分学Ⅱa

数学発展

微分積分学Ⅱb

数学発展

授業科目

授業科目

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
授業に含まれている内容・要素

講義内容

・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差：「データサイエンスⅠ」（第2,11回）
・相関係数、相関関係と因果関係：「データサイエンスⅠ」（第3,12回）
・確率分布、正規分布：「データサイエンスⅠ」（第4,5,13回）
・点推定と区間推定：「データサイエンスⅠ」（第7,14回）、「データサイエンスⅡ」（第5,6,7回）
・帰無仮説と対⽴仮説、⽚側検定と両側検定、第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意⽔準：「データサイエンス
Ⅰ」（第8,15回）、「データサイエンスⅡ」（第8,9.10回）
・ベクトルと行列：「線形代数学Ⅰa」（第1回），「線形代数学Ⅰb」（第1, 2回）
・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Ⅰa」（第2,3回），「線形代数学Ⅰb」（第2回）
1-6
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積：「線形代数学Ⅰa」（第2,3回），「線形代数学Ⅰb」（第3回）
・逆⾏列：「線形代数学Ⅰa」（第4,6,10,14回），「線形代数学Ⅰb」（第5,9回）
・固有値と固有ベクトル：「線形代数学Ⅱa」（第14,15回），「線形代数学Ⅱb」（第10,11,12回）
・多項式関数、指数関数、対数関数：「微分積分学Ⅰa」（第3,4回）、「微分積分学Ⅰb」（第3,4回）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係：「微分積分学Ⅰa」（第5,13,14回）、「微分積分学Ⅰb」（第5,11,15（１）データサイエンスと回）
して、統計学を始め様々
・１変数関数の微分法、積分法：「微分積分学Ⅰa」（第5～15回）、「微分積分学Ⅰb」（第5,11,15回）
なデータ処理に関する・２変数関数の微分法、積分法：「微分積分学Ⅱa」（第4～15回）、「微分積分学Ⅱb」（第5～15回）
知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、
微分積分）」に加え、ＡＩ・アルゴリズムの表現（フローチャート）：「コンピュータプログラミング」（第4回）を実現するための手段として「アルゴリズム」、 1-7 ・並び替え（ソート）：「コンピュータプログラミング」（第10回）「データ表現」、「プログ・ソートアルゴリズム：「コンピュータプログラミング」（第10回）
ラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。

・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）：「データサイエンスⅡ」（第2回）
・構造化データ、⾮構造化データ：「データサイエンスⅡ」（第2回）
・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード：「データサイエンスⅡ」（第2回）
2-2
・画像の符号化、画素（ピクセル）、⾊の3要素（RGB）：「データサイエンスⅡ」（第2回）
・⾳声の符号化、周波数、標本化、量⼦化：「データサイエンスⅡ」（第2回）
・配列：「コンピュータプログラミング」（第9,10,11回）
・文字型、整数型、浮動小数点型：「コンピュータプログラミング」（第1,2回）
・変数、代入、四則演算、論理演算：「コンピュータプログラミング」（第2,3,4,5回）
2-7・関数、引数、戻り値：「コンピュータプログラミング」（第3,12,13回）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成：「コンピュータプログラミング」（第4,5,6,7,8回）
・データ駆動型社会、Society 5.0：「データサイエンスⅠ」（第1回）、「理工リテラシ―S3」（データ駆動型社会とデー
タサイエンス）
1-1
・データサイエンス活用事例：「データサイエンスⅠ」（第1,6回）、「データサイエンスⅡ」（第1回）

・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Ⅱ」（第1回）
・分析⽬的の設定：「データサイエンスⅡ」（第1回）
1-2 ・様々なデータ分析⼿法：「データサイエンスⅡ」（第11,12,13,14,15回）
・様々なデータ可視化⼿法：「データサイエンスⅠ」（第10,12,13回）、「データサイエンスⅡ」（第15回）

・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ：「理工リテラシ―S3」（ビッグデータとデータエンジニアリング）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス：「理工リテラシ―S3」（ビッグデータとデータエンジニアリング）
2-1
・ビッグデータ活用事例：「理工リテラシ―S3」（ビッグデータとデータエンジニアリング）

・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：「理工リテラシ―S3」（AIの歴史と応用分野）
・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）：「理工リテラシ―S3」（AIの歴史と応用分野）
3-1
・機械学習ライブラリ、ディープラーニングフレームワーク：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実（２）ＡＩの歴史から多岐
習））に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの・AI倫理、AIの社会的受容性：「理工リテラシ―S3」（AIと社会）
一連の流れを知識とし・プライバシー保護、個人情報の取り扱い：「理工リテラシ―S3」（AIと社会）て習得するＡＩ基礎的な3-2 ・AIに関する原則/ガイドライン：「理工リテラシ―S3」（AIと社会）ものに加え、「データサ・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性：「理工リテラシ―S3」（AIと社会）
イエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

・実世界で進む機械学習の応用と発展：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
3-3
・学習データと検証データ：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））

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】

・実世界で進む深層学習の応用と革新：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
・ニューラルネットワークの原理：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
3-4
・ディープニューラルネットワーク（DNN）：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））

・AIの学習と推論、評価、再学習：「理工リテラシ―S3」（AIの構築と運用）
・AIの開発環境と実⾏環境：「理工リテラシ―S3」（AIの構築と運用）
3-9
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み：「理工リテラシ―S3」（AIの構築と運用）

・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差：「データサイエンスⅠ」（第11回）
・相関係数、相関関係と因果関係：「データサイエンスⅠ」（第12回）
・確率分布、正規分布：「データサイエンスⅠ」（第13回）
・点推定と区間推定：「データサイエンスⅠ」（第14回）、「データサイエンスⅡ」（第5,6,7回）
・帰無仮説と対⽴仮説、⽚側検定と両側検定、第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意⽔準：「データサイエンス
Ⅰ」（第15回）、「データサイエンスⅡ」（第8,9.10回）
Ⅰ ・アルゴリズムの表現（フローチャート）：「コンピュータプログラミング」（第4回）
・並び替え（ソート）：「コンピュータプログラミング」（第10回）（３）本認定制度が育成
・ソートアルゴリズム：「コンピュータプログラミング」（第10回）
目標として掲げる「デー・配列：「コンピュータプログラミング」（第9,10,11回）
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で・文字型、整数型、浮動小数点型：「コンピュータプログラミング」（第1,2回）
きる人材」に関する理解
・変数、代入、四則演算、論理演算：「コンピュータプログラミング」（第2,3,4,5回）や認識の向上に資する・関数、引数、戻り値：「コンピュータプログラミング」（第3,12,13回）
実践の場を通じた学習
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成：「コンピュータプログラミング」（第4,5,6,7,8回）
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。

・様々なデータ分析⼿法：「データサイエンスⅡ」（第11,12,13,14,15回）
・様々なデータ可視化⼿法：「データサイエンスⅠ」（第10,12,13回）、「データサイエンスⅡ」（第15回）
・機械学習ライブラリ、ディープラーニングフレームワーク：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））Ⅱ ・実世界で進む機械学習の応用と発展：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
・学習データと検証データ：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
・実世界で進む深層学習の応用と革新：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
・ニューラルネットワークの原理：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））
・ディープニューラルネットワーク（DNN）：「サブフィールドPBL」（データサイエンス教育（AI実習））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）
数理・データサイエンス・AIに関する基礎能力を有するとともに、これらを自らの専門分野や関連分野などへ応用・活用するための能力を身に付けられる。具体的には、データ・AI利活用に必要な数学やアルゴリズム、プログラミング、目的に応じたデータ分析手法や可視化手法、AI関連技術やその具体例など、データサイエンス、データエンジニアリング、AIの基礎を身に付けられる。また、表計算ソフトによる演
習やPythonによる実習を通じて、実践的なスキルも身に付けられる。

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】

様式２
佐賀大学

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

2022

年度

入学
学生数
定員

収容
定員

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

令和4年度
履修者数
合計

理工学部

合 計

2,127

2,127

令和3年度

修了者数

履修者数

令和2年度

修了者数

履修者数

令和元年度

修了者数

履修者数

平成30年度

修了者数

履修者数

平成29年度

修了者数

履修者数

男性

女性

合計

男性

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合計

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480 1,950 494 418
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480 1,950 494 418

76

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履修者
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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 佐賀大学

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）

645

人 （非常勤）

217

人

76

人

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） 山下 宗利（役職名） 理事（教育・学生担当）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）
教育委員会，全学教育機構運営委員会，全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室（責任者名） 山下 宗利（役職名） 副学長

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
佐賀大学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室規程⑥ 体制の目的
数理・データサイエンス教育推進に関する事業を行い，全学的な数理・データサイエンス教育の浸透を図ることにより，佐賀大学の教育の質の向上に資することを目的として，佐賀大学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室（以下「推進室」という。）を設置している。推進室は、
全学教育機構における数理・データサイエンス教育の企画，各学部及び各研究科における数理・
データサイエンス教育に関する提言及び支援， 各学部及び各研究科において利用可能な数理・
データサイエンス教育に係る教材開発， 数理・データサイエンス教育に関する質保証などを行う。

⑦ 具体的な構成員
数理・データサイエンス教育推進室長 皆本 晃弥
全学教育機構 准教授 髙﨑 光浩
アドミッションセンター 教授 西郡 大
教育学部 教授 和久屋 寛
芸術地域デザイン学部 准教授 阿部 浩之
経済学部 教授 中村 博和
医学部 教授 川口 淳
農学部 教授 田中 宗浩
理工学部 教授 只木 進一
理工学部 准教授 木下 武彦
総合情報基盤センター 教授 堀 良彰
理事（教育・学生担当）・副学長 山下 宗利
全学教育機構長 岩本 諭

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
25%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
75%
100%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）1,950
具体的な計画
本プログラムは，令和４年度から入学する理工学部の全学生を対象として開設した。本プログ
ラムは卒業要件の必修科目のみから構成されているため，令和４年度以降の理工学部全入学
生は本プログラムを履修する。そのため，令和４年度入学生からは本プログラムの履修率は１００％である。また，令和６年度以降の編入生についても、本プログラムの履修を必修としたため，
令和７年度には収容定員に対する履修率が１００％となる。

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
理工学部は１学科１２コース（令和５年度からは13コース）からなる。
本プログラムは，令和４年度から入学する理工学部の全学生を対象として開設され，必修科目のみで構成されているため，令和４年度以降の理工学部入学生は本プログラムを全員が履修する。そのため，コースに関係なく学生全員が履修可能である。

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
学生向けのチラシを作成し，入学後のオリエンテーションで配布・周知するとともに，数理・デー
タサイエンス教育推進室Webページでも情報を提供している。
また，本プログラムは必修科目のみで構成されているため，令和４年度以降，理工学部学生は全員履修する。

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】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
本プログラムは必修科目のみで構成されているため，令和４年度以降，理工学部学生は全員履修する。また，必要に応じて，学生がオンデマンド教材を利用できる環境を整備している。

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
本プログラムを構成する科目の担当教員は，授業時間内に質問を受け付けるとともに，オフィ
スアワーも設定し，授業時間外の質問にも対応している。また，授業においては，必要に応じてTAを配置し，履修者からの質問に対応している。
さらに、LMSを併用している授業では，LMSのフォーラム機能やチャット機能を使って質問の受付・回答を行っている。

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】

様式４
大学等名 佐賀大学

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）
全学教育機構運営委員会，全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室（責任者名） 岩本 諭
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） 全学教育機構長
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
本プログラムは理工学部において令和４年度入学生から開始し，必修科目のみでプログラムが構成されているため，履修率は100％である。
また、数理・データサイエンス教育推進室において，年度末にプログラムの履修・修得状況を確認しており，LMSを活用している授業では、履修者ごとに課題の提出状況や進捗状況を把握できる。

プログラムの履修・修得状
況

本教育プログラムの学習到達目標として設定されている学修成果は，各授業科目のスラバスに学習到達目標として設定されており，試験や課題等でその達成度を確認している。また，教育委員会質保証専門委員会からの依頼に基づき，理工学部共通教育委員会および理工学部教育質保証専門委員会において各科目の単位取得状況や成績分布も確認しており，不合格者の割合が高い科目については，その原因と対策を報告する体制を整えている。

学修成果

本教育プログラムの履修者全員に対して，「佐賀大学データサイエンス教育に関するアンケート」を実施し、本教育プ
ログラムの構成要素ごとに「関心をもった項目」と「難しいと感じた項目」を回答させている。これにより、学生の内容の理解度を把握できる。また，各授業科目の課題や小テストなどでも理解度を把握するとともに，各授業科目でも授業ア
ンケートにより理解度を把握している。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本プログラムは理工学部において令和４年度から開始し，必修科目のみでプログラムが構成されているため，令和４
年度以降の入学生については履修率は100％である。そのため，後輩への推奨度に関係なく，次年度以降に入学する学生も全員が履修する。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

本プログラムは，令和４年度から入学する理工学部の全学生を対象として開設した。本プログラムは卒業要件の必修科目のみから構成されているため，令和４年度以降の理工学部全入学生は本プログラムを履修する。そのため，令和４年度入学生からは本プログラムの履修率は１００％である。また，令和６年度以降の編入生についても，本プログラムの履修を必修としたため，令和７年度には収容定員に対する履修率が１００％となる。
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

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

学外からの視点本教育プログラムの修了生は，卒業していないため，進路・活躍状況や企業などの評価は把握できない。本学では，これまでにデータサイエンス教育の在り方について地元企業・自治体と意見交換会を行っており，本教育プログラム修了者についても，これらの企業・自治体を協力して活躍状況などを把握する予定である。
また，これまでに定期的に実施している卒業生・修了生・就職先アンケートにおいても，本教育プログラムの修了生の状況について把握する予定である。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

2016年度に教養科目「チャレンジ・インターンシップA（データサイエンス）」を地元企業と連携して開始したのをきっか
けに，2017年度よりデータサイエンス教育について，地元企業・自治体と意見交換会を必要に応じて行っている．また，
2018年度より，地元企業・自治体と連携して大学院教養プログラム「データサイエンス特論」を行っており，その際にもデータサイエンス教育に関する意見交換を行っている。
さらに，2023年度の理工学部データサイエンスコースの設置にあたっても2022年3月に地元企業・自治体と理工学部が意見交換会を行った。これらの活動を礎として，学外の実務家教員と協力して，本教育プログラムの教材の開発を産業界からの視点を含め 行った。
た教育プログラム内容・手本教育プログラムを実施するにあたり，産業界で活躍するデータサイエンティスト1名をクロスアポイント教員として雇法等への意見用している。また，「サブフィールドPBL」において機械学習・深層学習の演習を実施するにあたり，企業や自治体などの研修で実績のある実務家教員を非常勤講師として採用する。これにより，産業界で行われている視点を含めた教育が展開できる。

履修者が「学ぶ楽しさ」や「学ぶことの意義」を理解できるようにすることを目的として，数理・データサイエンス教育推進室において，共通教材を作成し，各学部の授業担当教員はこれらを適宜カスタマイズして利用できる。また，理工学部
共通教育委員会データサイエンス部会においても「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させられるような教材開発に取り組んでいる。学生アンケートによれば，多くの学生がデータサイエンスやAIに興味を持つようになっており，ある程
度は目的が達成されたと思われる。
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

学生アンケートによれば，「特に難しい項目はなかった」と回答した学生が最も多く，概ね「分かりやすい」授業が実施できたと思われる。今後，2年次科目「サブフィールドPBL」，3年次科目「理工リテラシーS3」が行われるが，これらの科目においても内容・水準を維持・向上しつつ，より分かりやすい授業ができるような教材を開発していきたい。
そのために，学生アンケートだけでなく，地元企業からの意見，関連学会・研究会・協議会・コンソーシアムの動向，数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの応用基礎レベルモデルカリキュラム対応教材等を参考にした
いと考えている。
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

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0011011

科⽬名

微分積分学Ⅰa

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)⽊下武彦

授業担当コマ数⽊下

武彦(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230790&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

Moodle によるオンデマンド（動画配信）型講義および対⾯でのグループワーク
現代数学のキーワードは「厳密性」と「抽象性」です．

講義概要

この講義では⾼校で習った1変数関数の微分法と積分法を現代数学の視点から学びます．
つまり，数学の理論を中⼼に講義が進められ，定義と定理と証明が重視されます．
グループワークでは講義内容についての疑問点と演習問題について話し合います．
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たします．
本講義では，1変数関数の微分，積分とは何かを理解し，微分積分学を理⼯学専⾨分野で応⽤していくための基礎知識を⾝につけます．
級数の収束・発散を判定することができるようになる．
1変数関数の連続性，微分および積分が計算できるようになる．

到達⽬標

1変数関数の極値を求めることができるようになる．
1変数関数の多項式近似を求めることができるようになる．
積分を応⽤して，⾯積や曲線の⻑さを求めることができるようになる．

聴講指定
履修上の注意1 ⾃然数・整数・有理数・実数
2 級数
3 連続関数
4 逆関数
5 微分
6 ⾼階導関数7 微分に関する諸定理
授業計画(内容)

8 極値
9 テイラー展開
10 整級数11 不定積分
12 積分の超絶技法
13 定積分
14 定積分の応⽤
15 広義積分
1 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
2 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
3 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
4 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
5 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
6 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．

授業計画(授業以外の学習)

7 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
8 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
9 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
10 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
11 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
12 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
13 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
14 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
15 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．

到達⽬標に記載されている内容に関する定期試験の成績(90%)と平常点(10%)で評価し，60点以上で合格となりま
成績評価の⽅法と基準

す．
また，平常点は毎回の講義で出題する⼩テストの取組状況から計算します．

開⽰する試験問題等

定期試験の問題と解答例を開⽰します．
定期試験の問題と解答例については，成績確定後に LiveCampus, Moodle, メールもしくは掲⽰等を通して開⽰し

開⽰⽅法

ます．
定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後に微分積分学部会部会⻑から出される指⽰に従ってください．

教科書

ステップアップ微分積分学
数研講座シリーズ ⼤学教養 微分積分

参考図書

定本 解析概論
解析⼊⾨

リンク
オフィスアワー

⽔曜5校時

電話：0952-28-8842

メール：kinosita（あっと）edu.cc.saga-u.ac.jp

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２40

カテゴリー１

20

カテゴリー０40※メール送信の際は（あっと）を＠に変換してください．

JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化
その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0011012

科⽬名

微分積分学Ⅰb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

⽊村

拓⾺,⽊下

授業担当コマ数皆本

晃弥(理⼯学部)[]、⽊下

外部参照⽤のURL

晃弥
武彦(理⼯学部)[]、⽊村拓⾺(理⼯学部)[15.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230791&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽉３

講義形式

武彦,皆本

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、これまでの数学学習を前提として、さらに詳しく１変数関数の微積分学について学ぶ。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，微分積分学の⼊⾨として，特に1変数の微分積分学の基礎について学び，将来，微分積分を利⽤する分野において活躍するのに必要な知識を⾝につける。
（１）極限の概念を理解し，数列や関数の極限を求めることができる。
（２）⼀般的な関数，合成関数，逆関数、パラメータ表⽰された関数などの導関数および⾼次導関数を求めること
ができる。

到達⽬標

（３）微分法を応⽤して，関数の増減や凹凸および極値，接線や法線などを求めることができる. また、これらをもとに関数のグラフを描くことができる。
（４）置換積分，部分積分などを利⽤して，関数の不定積分・定積分ができる。
（５）積分法を応⽤して，曲線の⻑さや曲線で囲まれた図形の⾯積、⽴体の体積などを求めることができる。

聴講指定※授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。詳細は、授業中に説明する。
履修上の注意授業計画(内容)

授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．

第１回

講義の⽬的

第２回

極限

第３回

連続性

第４回

微分法

第５回

初等関数の微分

第６回

合成関数・逆関数の微分

第７回

パラメータ表⽰された関数・⾼次導関数の微分

第８回

微分法の応⽤(1) 平均値の定理・ロピタルの定理

第９回

微分法の応⽤(2) テイラーの定理

第１０回微分法の応⽤(3) 関数のグラフ

第１１回

積分法

第１２回

不定積分(1)

第１３回

不定積分(2)

第１４回

定積分

第１５回

積分の応⽤

第１６回

期末試験

授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．

毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．

授業計画(授業以外の学
習)到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。
成績評価の⽅法と基準

２．授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３．期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５．総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusや掲⽰を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

期末試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出
ること。

教科書

皆本晃弥

「基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー」(近代科学社)

参考図書
リンク
オフィスアワー

⽕曜・２校時および随時（要メール予約）
指定時間外でも随時メール予約可

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化学コース(A-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0011012

科⽬名

微分積分学Ⅰb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

押川

英夫,⽊下

授業担当コマ数皆本

晃弥(理⼯学部)[]、⽊下

外部参照⽤のURL

晃弥
武彦(理⼯学部)[]、押川英夫(理⼯学部)[16.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230792&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽉３

講義形式

武彦,皆本

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、これまでの数学学習を前提として、さらに詳しく１変数関数の微分積
分学について学ぶ。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，微分積分学の⼊⾨として，特に1変数の微分積分学の基礎について学び，将来，微分積分を利⽤する分野において活躍するのに必要な知識を⾝につける。
（１）極限の概念を理解し，数列や関数の極限を求めることができる。
（２）⼀般的な関数，合成関数，逆関数などの導関数および⾼次関数を求めることができる。
（３）微分法を応⽤して，関数の増減や極値および凹凸，接線や法線などを求めることができる.

到達⽬標（４）置換積分，部分積分などを利⽤して，関数の不定積分・定積分ができる。
（５）積分法を応⽤して，曲線の⻑さ、曲線で囲まれた図形の⾯積、⽴体の体積などを求めることができる。

聴講指定
授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。
履修上の注意詳細は、授業中に説明する。
講義時には演習を⾏うので、授業前には予習を⾏って疑問点を整理し、授業後には復習を⾏うこと。なお、第１６
回は定期試験となる。
1 講義の概要、数列の極限
2 無限級数3 関数の極限4 関数の連続性と逆関数
5 関数の導関数の計算
6 逆関数の微分，対数微分法
7 ⾼次導関数，パラメータ表⽰された関数の導関数
8 平均値の定理とロピタルの定理

授業計画(内容)

9 テイラーの定理・展開，マクローリンの定理・展開
10 関数の極値と関数のグラフ
11 定積分と不定積分の性質
12 定積分の計算，不定積分の置換積分
13 定積分の置換積分，部分積分
14 有理関数と三⾓関数の積分
15 積分の応⽤

1 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
2 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
3 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
4 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
5 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
6 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
7 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
授業計画(授業以外の学 8 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
習)

9 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
10 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
11 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
12 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
13 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
14 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
15 授業前には予習を⾏って疑問点を整理し，授業後には復習を⾏う．
到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。

成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusもしくは掲⽰等を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出ること。ただし、履修者以外には開⽰しない。

教科書
参考図書

基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー
スッキリわかる微分積分演習

リンク
オフィスアワー

⽉曜⽇４校時＋随時（要予約）カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化学コース(A-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0011012

科⽬名

微分積分学Ⅰb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

仮屋

圭史,⽊下

授業担当コマ数皆本

晃弥(理⼯学部)[]、⽊下

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

武彦,皆本

晃弥
武彦(理⼯学部)[]、仮屋圭史(理⼯学部)[15.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230793&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、これまでの数学学習を前提として、さらに詳しく１変数関数の微積分学について学ぶ。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，微分積分学の⼊⾨として，特に1変数の微分積分学の基礎について学び，将来，微分積分を利⽤する分野において活躍するのに必要な知識を⾝につける。
（１）極限の概念を理解し，数列や関数の極限を求めることができる。
（２）⼀般的な関数，合成関数，逆関数などの導関数および⾼次関数を求めることができる。
（３）微分法を応⽤して，関数の増減や極値，接線や法線などを求めることができる.

到達⽬標（４）置換積分，部分積分などを利⽤して，関数の不定積分・定積分ができる。
（５）積分法を応⽤して，曲線の⻑さや曲線で囲まれた図形の⾯積を求めることができる。

聴講指定
授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。
履修上の注意詳細は、授業中に説明する。

1 講義の概要、数列の極限
2 無限級数3 関数の極限4 関数の連続性と逆関数
5 関数の導関数の計算
6 逆関数の微分，対数微分法
7 ⾼次導関数，パラメータ表⽰された関数の導関数
8 平均値の定理とロピタルの定理
授業計画(内容)

9 テイラーの定理・展開，マクローリンの定理・展開
10 関数の極値と関数のグラフ
11 定積分と不定積分の性質
12 定積分の計算，不定積分の置換積分
13 定積分の置換積分，部分積分
14 有理関数と三⾓関数の積分
15 積分の応⽤

1 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
2 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
3 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
4 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
5 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
6 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
7 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
授業計画(授業以外の学 8 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
習)

9 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
10 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
11 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
12 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
13 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
14 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
15 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。

成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusもしくは掲⽰等を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出
ること。

教科書
参考図書

皆本晃弥

「基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー」(近代科学社)

皆本晃弥「スッキリわかる微分積分演習」（近代科学社）

リンク
オフィスアワー

⽔曜5校時

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

70

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：
機械エネルギー⼯学コース(3-1)

その他

メカニカルデザインコース(3-1)
応⽤化学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0011012

科⽬名

微分積分学Ⅰb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)杉

授業担当コマ数

皆本

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

剛直,⽊下

武彦,皆本

晃弥

晃弥(理⼯学部)[]、⽊下武彦(理⼯学部)[]、杉剛直(海エネ)[15.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230794&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、これまでの数学学習を前提として、さらに詳しく１変数関数の微積分学について学ぶ。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，微分積分学の⼊⾨として，特に1変数の微分積分学の基礎について学び，将来，微分積分を利⽤する分野において活躍するのに必要な知識を⾝につける。
（１）極限の概念を理解し，数列や関数の極限を求めることができる。
（２）⼀般的な関数，合成関数，逆関数などの導関数および⾼次関数を求めることができる。
（３）微分法を応⽤して，関数の増減や極値および凹凸，接線や法線などを求めることができる.

到達⽬標（４）置換積分，部分積分などを利⽤して，関数の不定積分・定積分ができる。
（５）積分法を応⽤して，曲線の⻑さ、曲線で囲まれた図形の⾯積、⽴体の体積などを求めることができる。

聴講指定
授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。
履修上の注意詳細は、授業中に説明する。

1 講義の⽬的
2 極限
3 連続性
4 微分法
5 初等関数の微分
6 合成関数、逆関数、パラメータ表⽰された関数の微分
7 ⾼次導関数の微分
8 微分法の応⽤(1)
授業計画(内容)

9 微分法の応⽤(2)10 テイラーの定理
11 積分法12 不定積分(1)13 不定積分(2)14 定積分15 積分の応⽤

1 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
2 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
3 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
4 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
5 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
6 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
7 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
授業計画(授業以外の学 8 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
習)

9 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
10 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
11 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
12 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
13 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
14 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
15 講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。

成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusや掲⽰を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

期末試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出
ること。

教科書

基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー

参考図書
リンク
オフィスアワー

⽔曜5限

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化学コース(A-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0011021

科⽬名

線形代数学Ⅰa

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

猿⼦

幸弘,加藤

授業担当コマ数猿⼦

幸弘(理⼯学部)[15.00]、加藤

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

孝盛
孝盛(理⼯学部)[0.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230795&formatCD=1
1(2)

曜／限追記
講義形式

講義
線形代数学は, 微分積分学とともに⼤学で学ぶ数学において最も基本的な分野であり, 幅広いの分野においても有⽤

講義概要になる. 数学特有の抽象的な表現を極⼒ひかえ, 例題を中⼼に講義を組み⽴てる. 具体的には, ⾏列の導⼊, ⾏列の演算, ⾏列の基本変形, 正則⾏列, 逆⾏列の求め⽅, 連⽴⼀次⽅程式の解法, ⾏列の階数などを板書により解説する. また
毎回レポート問題を出題する.

開講意図
到達⽬標

線形代数学は⼤学で学ぶ数学において最も基本的であり根幹を成すものであるため, 特に本講義では⾏列に関する計算を習熟すること.
⾏列の演算, ⾏列の基本変形, 逆⾏列の導出, 連⽴⼀次⽅程式の解法, ⾏列の階数および⾏列式を求めることができる.

聴講指定
履修上の注意1 ⾏列と⾏列の成分
2 ⾏列の相等, 和とスカラー倍
3 ⾏列の積4 正⽅⾏列, 転置⾏列
5 対称⾏列, 交代⾏列, トレース
6 連⽴⼀次⽅程式の⾏列表現, 掃き出し法を⽤いた連⽴⼀次⽅程式の解法
7 基本⾏列授業計画(内容)

8 ⾏列のランク
9 ランクの計算法, ランクと連⽴⼀次⽅程式
10 ランクと正⽅⾏列の正則性
11 同次連⽴⼀次⽅程式
12 置換と⾏列式の定義
13 ⾏列式の性質
14 正⽅⾏列の正則性と⾏列式
15 余因⼦⾏列と余因⼦展開

1 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
2 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
3 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
4 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
5 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
6 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
7 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
授業計画(授業以外の学 8 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
習)

9 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
10 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
11 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
12 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
13 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
14 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
15 講義中に出された課題を⾏い, 講義の復習をする。
到達⽬標に記載されている内容に関するレポート・定期試験の成績により評価する.

成績評価の⽅法と基準

レポートは適宜課し、各レポートは３０点満点で採点する。
定期試験は７０点満点で採点する。
レポートの平均点と定期試験の合計が６０点以上で合格とする.

開⽰する試験問題等

レポート問題と配点

開⽰⽅法

Teamsで開⽰する（下のリンク欄参照）

教科書

⼊⾨線形代数参考図書
リンク

線形代数学ⅠaのTeams

オフィスアワー

⽉４

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

10

カテゴリー０90
JABEE に対する学習・教育到達⽬標：機会エネルギー⼯学コウース(3-3), メカニカルデザインコース(3-3), 応⽤化その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0011022

科⽬名

線形代数学Ⅰb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

ナルモン

授業担当コマ数ナルモン(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230796&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽉曜／３限

講義形式

講義および演習（⾦曜／３限）『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する
のに⽋かせないものである。本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しく⾏列，⾏列式の取り
講義概要

扱いを中⼼に講義する。

理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要
開講意図な役割を果たす。本講義では，線形代数学の⼊⾨として，特に⾏列や⾏列式の基礎について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける。
(1) ⾏列の性質を理解し，⾏列の演算ができる．
(2) ⾏列式の性質を理解し，簡単な⾏列の⾏列式を計算できる．
(3) 正則⾏列の定義を理解し，逆⾏列を求めることができる．

到達⽬標(4) ⾏列の階数の概念を理解し，基本変形を利⽤して階数を求めることができる．
(5) 連⽴⽅程式の係数⾏列の正則性や階数と解の関係を理解し，基本変形を利⽤して連⽴⽅程式を解くことができる．
(6) 同次系の連⽴⽅程式の⾮⾃明解の有無を判別し，解を求めることができる．

聴講指定
履修上の注意1. ベクトルとスカラー，数ベクトル，幾何ベクトル
2. ベクトルの内積，外積
3. ⾏列の定義，⾏列の演算
4. ⾏列の性質，いろいろな⾏列
5. ⾏列の性質，転置⾏列，逆⾏列
6. 基本⾏列，基本変形
7. 簡約⾏列授業計画(内容)

8. 階数
9. 逆⾏列の計算
10. 連⽴1次⽅程式，連⽴1次⽅程式の⾏列表現11. 掃き出し法
12. 連⽴1次⽅程式の解，解なし，不定解13. 置換，⾏列式の定義，サラスの⽅法
14. ⾏列式の性質
15. クラーメルの公式，余因⼦

1 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
2 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
3 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
4 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
5 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
6 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学
習)7 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
8 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
9 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
10 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
11 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
12 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
13 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
14 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
15 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
１. 授業中に適宜演習を⾏い，その評価点を平常点とする。必ず毎回の演習を⾏うこと。

成績評価の⽅法と基準

２. 期末試験（定期試験）を⾏う。
３. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする。
到達⽬標に記載されている内容に関する定期試験成績により評価する。

開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する。
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること。
理⼯系のための線形代数
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽉・5校時（確実な対応のためにはメールによる予約が望ましい）

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0011022

科⽬名

線形代数学Ⅰb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

只野裕⼀

授業担当コマ数只野

裕⼀(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230797&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する
のに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しく⾏列，⾏列式の取り

講義概要

扱いを中⼼に講義する．

理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要
開講意図な役割を果たす。本講義では，線形代数学の⼊⾨として，特に⾏列や⾏列式の基礎について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける。
(1) ⾏列の性質を理解し，⾏列の演算ができる．
(2) ⾏列式の性質を理解し，簡単な⾏列の⾏列式を計算できる．
(3) 正則⾏列の定義を理解し，逆⾏列を求めることができる．

到達⽬標(4) ⾏列の階数の概念を理解し，基本変形を利⽤して階数を求めることができる．
(5) 連⽴⽅程式の係数⾏列の正則性や階数と解の関係を理解し，基本変形を利⽤して連⽴⽅程式を解くことができる．
(6) 同次系の連⽴⽅程式の⾮⾃明解の有無を判別し，解を求めることができる．

聴講指定
履修上の注意1 ベクトルとスカラー，数ベクトル，幾何ベクトル
2 ベクトルの内積，外積
3 ⾏列の定義，⾏列の演算
4 ⾏列の性質，いろいろな⾏列
5 ⾏列の性質，転置⾏列，逆⾏列
6 基本⾏列，基本変形
7 簡約⾏列授業計画(内容)

8 階数
9 逆⾏列の計算
10 連⽴1次⽅程式，連⽴1次⽅程式の⾏列表現11 掃き出し法
12 連⽴1次⽅程式の解，解なし，不定解
13 置換，⾏列式の定義，サラスの⽅法
14 ⾏列式の性質
15 クラーメルの公式，余因⼦

1 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
2 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
3 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
4 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
5 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
6 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学
習)7 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
8 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
9 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
10 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
11 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
12 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
13 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
14 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
15 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
１. 授業中に適宜演習を⾏い，その評価点を平常点とする．

成績評価の⽅法と基準開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

２. 到達⽬標に記載されている内容に関する期末試験（定期試験）を⾏う．
３. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする．
試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽔曜５限

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0011022

科⽬名

線形代数学Ⅰb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)佐藤和也

授業担当コマ数佐藤和也(理⼯学部)[16.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230798&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽉3

講義形式

授業は１５回を通して対⾯授業で実施する。
『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す
るのに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しく⾏列，⾏列式の講義概要

取り扱いを中⼼に講義する．

理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要
開講意図な役割を果たす．本講義では，線形代数学の⼊⾨として，特に⾏列や⾏列式の基礎について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける．
(1) ⾏列の性質を理解し，⾏列の演算ができる．
(2) ⾏列式の性質を理解し，簡単な⾏列の⾏列式を計算できる．
(3) 正則⾏列の定義を理解し，逆⾏列を求めることができる．

到達⽬標(4) ⾏列の階数の概念を理解し，基本変形を利⽤して階数を求めることができる．
(5) 連⽴⽅程式の係数⾏列の正則性や階数と解の関係を理解し，基本変形を利⽤して連⽴⽅程式を解くことができる．
(6) 同次系の連⽴⽅程式の⾮⾃明解の有無を判別し，解を求めることができる．

聴講指定
履修上の注意1 1. ベクトルとスカラー，数ベクトル，幾何ベクトル
2. ベクトルの内積，外積
3. ⾏列の定義，⾏列の演算
4. ⾏列の性質，いろいろな⾏列
5. ⾏列の性質，転置⾏列，逆⾏列
6. 基本⾏列，基本変形
7. 簡約⾏列授業計画(内容)

8. 階数
9. 逆⾏列の計算
10. 連⽴1次⽅程式，連⽴1次⽅程式の⾏列表現11. 掃き出し法
12. 連⽴1次⽅程式の解，解なし，不定解13. 置換，⾏列式の定義，サラスの⽅法
14. ⾏列式の性質
15. クラーメルの公式，余因⼦

1 1. ベクトルとスカラー，数ベクトル，幾何ベクトルの理解と計算練習
2. ベクトルの内積，外積の理解と計算練習
3. ⾏列の定義，⾏列の演算の理解と計算練習
4. ⾏列の性質，いろいろな⾏列の理解と計算練習
5. ⾏列の性質，転置⾏列，逆⾏列の理解と計算練習
6. 基本⾏列，基本変形の理解と計算練習
授業計画(授業以外の学習)

7. 簡約⾏列の理解と計算練習
8. 階数の理解と計算練習
9. 逆⾏列の計算の理解と計算練習
10. 連⽴1次⽅程式，連⽴1次⽅程式の⾏列表現の理解と計算練習
11. 掃き出し法の理解と計算練習
12. 連⽴1次⽅程式の解，解なし，不定解の理解と計算練習
13. 置換，⾏列式の定義，サラスの⽅法の理解と計算練習
14. ⾏列式の性質の理解と計算練習
15. クラーメルの公式，余因⼦の理解と計算練習
1．授業中に適宜演習を⾏い，その評価点を平常点とする．

成績評価の⽅法と基準開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

２. 到達⽬標に記載されている内容に関する期末試験（定期試験）を⾏う．
３. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする．
試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数[改訂版]
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽉5

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0011022

科⽬名

線形代数学Ⅰb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

原重⾂

授業担当コマ数原

重⾂(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230799&formatCD=1

学⼠⼒番号

1(3)

曜／限追記

⽉曜／３限

講義形式

講義および演習『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する
のに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しく⾏列，⾏列式の取り

講義概要

扱いを中⼼に講義する．

理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要
開講意図な役割を果たす。本講義では，線形代数学の⼊⾨として，特に⾏列や⾏列式の基礎について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける。
（１） ⾏列の性質を理解し，⾏列の演算ができる。
（２） ⾏列式の性質を理解し，簡単な⾏列の⾏列式を計算できる。
（３） 正則⾏列の定義を理解し，逆⾏列を求めることができる。

到達⽬標（４） ⾏列の階数の概念を理解し，基本変形を利⽤して階数を求めることができる。
（５） 連⽴⽅程式の係数⾏列の正則性や階数と解の関係を理解し，基本変形を利⽤して連⽴⽅程式を解くことができる。
（６） 同次系の連⽴⽅程式の⾮⾃明解の有無を判別し，解を求めることができる。

聴講指定
履修上の注意1 1. ベクトルとスカラー，数ベクトル，幾何ベクトル
2. ベクトルの内積
3. ⾏列の定義，いろいろな⾏列
4. ⾏列の演算
5. ⾏列の性質，転置⾏列，逆⾏列
6. 基本⾏列，基本変形
7. 簡約⾏列授業計画(内容)

8. 階数
9. 逆⾏列の計算
10. 連⽴1次⽅程式，連⽴1次⽅程式の⾏列表現11. 掃き出し法
12. 連⽴1次⽅程式の解，解なし，不定解13. 置換，⾏列式の定義，サラスの⽅法
14. ⾏列式の性質
15. クラーメルの公式，余因⼦

1 Eラーニングで出題される宿題を⾏う。

授業計画(授業以外の学
習)到達⽬標に記載されている内容に関する演習、定期試験により評価する。
成績評価の⽅法と基準

１. 授業中に適宜演習を⾏い，その評価点を平常点とする．
２. 期末試験（定期試験）を⾏う．
３. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする．

開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書

試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数

参考図書

基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク

Eラーニングサイト

オフィスアワー

⾦曜／５限

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30

その他

学コース(A-1)

JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0051011

科⽬名

微分積分学Ⅱa

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)⽊下武彦

授業担当コマ数⽊下

武彦(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230819&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

Moodle によるオンデマンド（動画配信）型講義および対⾯でのグループワーク
現代数学のキーワードは「厳密性」と「抽象性」です．
この講義では多変数関数の微分法と積分法を現代数学の視点から学びます．

講義概要

また，微分積分学 Ia で学んだ整級数と広義積分について復習します．
数学の理論を中⼼に講義が進められ，定義と定理と証明が重視されます．
グループワークでは講義内容についての疑問点と演習問題について話し合います．
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たします．本講義では，偏微分，重積分とは何かを理解し，微分積分学を理⼯学専⾨分野で応⽤していくための基礎知識を⾝につけます．
級数の収束・発散を判定することができるようになる．
広義積分の計算ができるようになる．

到達⽬標

多変数関数の偏微分および重積分が計算できるようになる．
多変数関数の(条件付き)極値を求めることができるようになる．
多変数関数の多項式近似を求めることができるようになる．
重積分を応⽤して，⾯積や体積を求めることができるようになる．

聴講指定
履修上の注意1 1変数関数の微分と積分
2 広義積分
3 連続性
4 全微分可能性
5 ⾼階導関数と2変数の Taylor の定理
6 2変数関数の極値
7 陰関数定理
授業計画(内容)

8 条件付き極値
9 重積分の定義
10 変数変換
11 重積分の応⽤
12 広義重積分
13 演習：偏微分14 演習：重積分
15 まとめ1 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
2 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
3 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
4 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
5 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
6 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
授業計画(授業以外の学習)

7 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
8 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
9 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
10 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
11 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
12 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
13 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
14 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
15 講義動画を視聴し，指⽰された課題に取り組んでください．
到達⽬標に記載されている内容に関する定期試験の成績(90%)と平常点(10%)で評価し，60点以上で合格となりま

成績評価の⽅法と基準

す．
また，平常点は毎回の講義で出題する⼩テストの取組状況から計算します．

開⽰する試験問題等

定期試験の問題と解答例を開⽰します．
定期試験の問題と解答例については，成績確定後に LiveCampus, Moodle, メールもしくは掲⽰等を通して開⽰し

開⽰⽅法

ます．
定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後に微分積分学部会部会⻑から出される指⽰に従ってください．

教科書

ステップアップ微分積分学
数研講座シリーズ ⼤学教養 微分積分

参考図書

定本 解析概論
解析⼊⾨

リンク
オフィスアワー

⽔曜5校時

電話：0952-28-8842

メール：kinosita（あっと）edu.cc.saga-u.ac.jp

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２40

カテゴリー１

20

カテゴリー０40※メール送信の際は（あっと）を＠に変換してください．

JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化
その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0051012

科⽬名

微分積分学Ⅱb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

皆本

晃弥,⽊下

授業担当コマ数皆本

晃弥(理⼯学部)[15.00]、⽊下

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

武彦
武彦(理⼯学部)[]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230820&formatCD=1
1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記
講義形式

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、「微分積分学Ⅰb」を基礎として，多変数関数の偏微分や重積分について講義する。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，多変数関数の偏微分や重積分など，微分積分学を理⼯学専⾨分野で応⽤していくための知識を⾝につける。
広義積分の計算ができる。
多変数関数の偏微分および重積分が計算できる。

到達⽬標

多変数関数の極値を求めることができる。
条件付き極値を求めることができる。
重積分を応⽤して, ⾯積や体積を求めることができる。
無限級数の収束・発散を判定することができる。

聴講指定
授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。
履修上の注意詳細は、授業中に説明する。
授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
1 講義の概要、回転体の体積と表⾯積2 広義積分，正項級数と積分判定法
3 2変数関数
4 2変数関数の極限と連続性
5 2偏微分と偏導関数
6 全微分可能性と接平⾯
7 合成関数の微分法
8 テイラーの定理
9 2変数関数の極値

授業計画(内容)

10 陰関数とその極値
11 条件付き極値
12 重積分と累次積分
13 積分の順序交換と変数変換
14 重積分の応⽤
15 広義重積分1 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
2 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
3 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
4 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
5 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
6 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
7 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
8 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
9 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
10 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
11 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
12 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
13 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
14 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
授業計画(授業以外の学 15 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
習)

到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。
成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusもしくは掲⽰等を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出
ること。

教科書
参考図書

基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー
スッキリわかる微分積分演習 : 誤答例・評価基準つき

リンク
オフィスアワー

⾦曜⽇5校時および随時（ただし、メールで予約が必要）．

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0051012

科⽬名

微分積分学Ⅱb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

村上

天元,⽊下

授業担当コマ数村上

天元(海エネ)[15.00]、⽊下

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

武彦
武彦(理⼯学部)[]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230821&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、「微分積分学Ⅰb」を基礎として，多変数関数の偏微分や重積分について学ぶ。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，多変数関数の偏微分や重積分など，微分積分学を理⼯学専⾨分野で応⽤していくための知識を⾝につける。
広義積分の計算ができる。
多変数関数の偏微分および重積分が計算できる。

到達⽬標

多変数関数の極値を求めることができる。
条件付き極値を求めることができる。
重積分を応⽤して、⾯積や体積を求めることができる。
無限級数の収束・発散を判定することができる。

聴講指定
授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。
履修上の注意詳細は，授業中に説明する。
授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
1 講義の概要、回転体の体積と表⾯積2 広義積分，正項級数と積分判定法
3 2変数関数
4 2変数関数の極限と連続性
5 2偏微分と偏導関数
6 全微分可能性と接平⾯
7 合成関数の微分法
8 テイラーの定理
9 2変数関数の極値

授業計画(内容)

10 陰関数とその極値
11 条件付き極値
12 重積分と累次積分
13 積分の順序交換と変数変換
14 重積分の応⽤
15 広義重積分1 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
2 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
3 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
4 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
5 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
6 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
7 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
授業計画(授業以外の学 8 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
習)

予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
9 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
10 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
11 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
12 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
13 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
14 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
15 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
予習課題：教科書を読み，次回講義概要を理解すること。
到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。

成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusもしくは掲⽰等を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出
ること。

教科書
参考図書

「基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー」
スッキリわかる微分積分演習 : 誤答例・評価基準つき

リンク
オフィスアワー

メールにて予約。
murakami@ioes.saga-u.ac.jp

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0051012

科⽬名

微分積分学Ⅱb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

池上

康之,⽊下

授業担当コマ数

池上康之(海エネ)[15.00]、⽊下

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

武彦
武彦(理⼯学部)[]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230822&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、「微分積分学Ⅰb」を基礎として，多変数関数の偏微分や重積分について学ぶ。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，多変数関数の偏微分や重積分など，微分積分学を理⼯学専⾨分野で応⽤していくための知識を⾝につける。
広義積分の計算ができる。
多変数関数の偏微分および重積分が計算できる。

到達⽬標

多変数関数の極値を求めることができる。
条件付き極値を求めることができる。
重積分を応⽤して, ⾯積や体積を求めることができる。
無限級数の収束・発散を判定することができる。

聴講指定
授業⾃体はmoodleを視聴した上で対⾯授業にて演習等を⾏う形式。
履修上の注意出席は、moodleでの課題提出と対⾯授業参加をもって出席とする。
LiveCampusの通知・連絡機能により、授業実施前⽇までに案内をする。
授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
第１回 講義の概要、回転体の体積と表⾯積
第２回 広義積分，正項級数と積分判定法
第３回 2変数関数
第４回 2変数関数の極限と連続性
第５回 2偏微分と偏導関数
第６回 全微分可能性と接平⾯
第７回 合成関数の微分法
第８回 テイラーの定理
第９回 2変数関数の極値

授業計画(内容)

第１０回 陰関数とその極値
第１１回 条件付き極値
第１２回 重積分と累次積分
第１３回 積分の順序交換と変数変換
第１４回 重積分の応⽤
第１５回 広義重積分

1 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
2 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
3 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
4 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
5 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
6 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
7 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
授業計画(授業以外の学 8 授業時間以外の学習
習)毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
9 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
10 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
11 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
12 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
13 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
14 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
15 授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。

成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusもしくは掲⽰等を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出
ること。

教科書
参考図書
リンク
オフィスアワー「基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー」「スッキリわかる微分積分演習」
授業⽤ＨＰ
⽔曜５限

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０または

mailto: ikegami＠ioes.,ｓaga-ｕ,ac,jp

50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0051012

科⽬名

微分積分学Ⅱb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

⼤津

康徳,⽊下

授業担当コマ数⼤津

康徳(理⼯学部)[15.00]、⽊下

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

武彦
武彦(理⼯学部)[]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230823&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、「微分積分学Ⅰb」を基礎として，多変数関数の偏微分や重積分について学ぶ。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，多変数関数の偏微分や重積分など，微分積分学を理⼯学専⾨分野で応⽤していくための知識を⾝につける。
回転体の体積と側⾯積を計算できる。
広義積分の計算ができる。

到達⽬標

多変数関数の偏微分および重積分が計算できる。
多変数関数の極値を求めることができる。
条件付き極値を求めることができる。
重積分を応⽤して, ⾯積や体積を求めることができる。

聴講指定
授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。
履修上の注意詳細は、授業中に説明する。

第１回

講義の概要、回転体の体積と表⾯積

第２回

広義積分，正項級数と積分判定法

第３回

2変数関数

第４回

2変数関数の極限と連続性

第５回

2偏微分と偏導関数

第６回全微分可能性と接平⾯

第７回 合成関数の微分法

授業計画(内容)

第８回

テイラーの定理

第９回

2変数関数の極値

第１０回

陰関数とその極値

第１１回

条件付き極値

第１２回

重積分と累次積分

第１３回

積分の順序交換と変数変換

第１４回

重積分の応⽤

第１５回

広義重積分

1 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
2 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
3 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
4 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
5 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
6 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
7 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
8 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
9 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
10 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
11 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
12 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
13 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
14 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
授業計画(授業以外の学 15 各講義前に、Moodle上で講義動画を視聴した後、⼩テストを実施すること。
習)到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。
成績評価の⽅法と基準

２. 各講義前に、Moodle 上で講義動画視聴した後、⼩テストを実施していること。その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusもしくは掲⽰等を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出
ること。

教科書
参考図書

基礎からスッキリわかる微分積分 : アクティブ・ラーニング実践例つき
スッキリわかる微分積分演習 : 誤答例・評価基準つき

リンク
オフィスアワー

⽉曜⽇５校時カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0051012

科⽬名

微分積分学Ⅱb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)堂薗

浩,⽊下

授業担当コマ数堂薗

浩(理⼯学部)[15.00]、⽊下

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

武彦
武彦(理⼯学部)[]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230824&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、「微分積分学Ⅰb」を基礎として，多変数関数の偏微分や重積分について講義する。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，多変数関数の偏微分や重積分など，微分積分学を理⼯学専⾨分野で応⽤していくための知識を⾝につける。
広義積分の計算ができる。
多変数関数の偏微分および重積分が計算できる。

到達⽬標

多変数関数の極値を求めることができる。
条件付き極値を求めることができる。
重積分を応⽤して, ⾯積や体積を求めることができる。
無限級数の収束・発散を判定することができる。

聴講指定
授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。
履修上の注意詳細は、授業中に説明する。
授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
第１回

講義の概要、回転体の体積と表⾯積

第２回

広義積分，正項級数と積分判定法

第３回

2変数関数

第４回

2変数関数の極限と連続性

第５回

2偏微分と偏導関数

第６回全微分可能性と接平⾯

第７回 合成関数の微分法

授業計画(内容)

第８回

テイラーの定理

第９回

2変数関数の極値

第１０回

陰関数とその極値

第１１回

条件付き極値

第１２回

重積分と累次積分

第１３回

積分の順序交換と変数変換

第１４回

重積分の応⽤

第１５回

広義重積分

第１６回

期末試験

授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．

授業時間以外の学習
毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．

授業計画(授業以外の学
習)到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。
成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

試験問題，解答例，配点等
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusもしくは掲⽰等を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出
ること。

教科書

基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー

参考図書
リンク
オフィスアワー

⽉曜５時限だが在室時間は随時

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-413x-238

科⽬コードR0051012

科⽬名

微分積分学Ⅱb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

⼭⻄

博幸,⽊下

授業担当コマ数⼭⻄博幸(理⼯学部)[15.00]、⽊下

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

武彦
武彦(理⼯学部)[]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230825&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『微分積分学』は⼤学に⼊学してすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり、他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解す

講義概要

るのに⽋かせないものである。本講義では、「微分積分学Ⅰb」を基礎として，多変数関数の偏微分や重積分について学ぶ。
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において微分積分学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，多変数関数の偏微分や重積分など，微分積分学を理⼯学専⾨分野で応⽤していくための知識を⾝につける。
広義積分の計算ができる。
多変数関数の偏微分および重積分が計算できる。

到達⽬標

多変数関数の極値を求めることができる。
条件付き極値を求めることができる。
重積分を応⽤して, ⾯積や体積を求めることができる。
無限級数の収束・発散を判定することができる。

聴講指定
授業はオンラインと対⾯を組み合わせて実施する。
履修上の注意詳細は、授業中に説明する。
授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
第１回

講義の概要、回転体の体積と表⾯積

第２回

広義積分，正項級数と積分判定法

第３回

2変数関数

第４回

2変数関数の極限と連続性

第５回

2偏微分と偏導関数

第６回全微分可能性と接平⾯

第７回 合成関数の微分法

授業計画(内容)

第８回

テイラーの定理

第９回

2変数関数の極値

第１０回

陰関数とその極値

第１１回

条件付き極値

第１２回

重積分と累次積分

第１３回

積分の順序交換と変数変換

第１４回

重積分の応⽤

第１５回

広義重積分

1 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
2 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
3 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
4 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
5 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
6 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
7 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
8 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
9 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
10 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
11 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
12 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
13 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
14 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
授業計画(授業以外の学 15 毎回，講義時には演習を⾏うので，授業前には予習を⾏い，疑問点を整理し，授業後には復習を⾏うこと．
習)

到達⽬標に記載されている内容に関する演習（⼩テスト等を含む）、課題、定期試験により評価する。
１．３回を超える⽋席を認めない。病気がケガなどやむを得ない理由がある場合は、それを証明するものを添えて申し出ること。
成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習（⼩テスト等を含む）や課題のチェック等を⾏い、その評価点を平常点とする。
３. 期末試験（定期試験）を⾏う。
４．授業中の態度が悪い場合は、平常点から減点を⾏う場合がある。
５. 総合成績を、平常点10％、定期試験90％で評価し、60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等

定期試験の解答例を希望者に開⽰する。
試験問題，解答例，配点については、成績確定後にLiveCampusもしくは掲⽰等を通じて開⽰する。

開⽰⽅法

定期試験の答案開⽰を希望する場合は，定期試験終了後3週間以内に担当教員もしくは微分積分学部会⻑に申し出ること。
「基礎からスッキリわかる微分積分−アクティブ・ラーニング実践例つきー」

教科書
参考図書
リンク
オフィスアワー

毎週⽉曜午後。なお，事前にメール等でアポイントをとっておくことが望ましい。

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-1)，メカニカルデザインコース(3-1)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0051013

科⽬名

線形代数学Ⅱa

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)中村健太郎

授業担当コマ数中村

健太郎(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230826&formatCD=1
1-(2), 2-(2), 2-(3)

曜／限追記
講義形式

講義
『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する
のに⽋かせないものである．
本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，ベクトルや線形写像の⼀般論, および対⾓化の初歩を中⼼に講

講義概要

義する．
aコースでは, 線形代数の理論的な（数学的な）側⾯に重点を置いた解説を⾏う. 線形代数とは, 単なる数ベクトルや⾏列の計算に関する理論なのではなく, 数学的な問題に現れる様々な線形的な現象（和とスカラー倍を持つ対象や,そのような対象の間の写像）を統⼀的に記述するために必要な理論（⾔語）である, ということを講義を通じて解説する.
理⼯学部における専⾨科⽬では, 数学においてはもちろん, ⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程においても線形代数学が重要な役割を果たす.

開講意図

本講義では，線形代数学Ⅰの継続として，ベクトル空間や線形写像の⼀般論, および対⾓化の初歩について学び，将来, 線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける。
（１） ベクトル空間 の定義を理解し，指定された演算に関して集合がベクトル空間をなすか判定できる。
（２） ⼀次独⽴(線形独⽴) と⼀次従属(線形従属) 、ベクトル空間の⽣成系および基底の概念を理解できる。
（３）ベクトル空間の基底と次元に関する⼀般論を習得し、具体的な問題に⼀般論を応⽤することができる。

到達⽬標（４） 線形写像の概念を理解し，数ベクトル空間の間の線形写像やより⼀般の線形写像の様々な例を理解する。
（５）線形写像の像と核の概念を理解し、次元公式を具体的な問題に応⽤することができる。
（６）線形写像の⾏列表現の理論を⽤いて、様々な線形写像を⾏列を⽤いて記述することができる。
（７） 固有値と固有ベクトルの定義を理解し，簡単な⾏列の固有値と固有ベクトルを計算できる。 ⾏列の対⾓化の初歩を理解し, 計算によって対⾓化できる。

聴講指定
履修上の注意授業は１５回を通して対⾯で実施する。
1 ベクトル空間 ：講義の概要、ベクトル空間の定義と例
2 ベクトル空間：部分空間
3 ベクトル空間：⽣成系
4 ベクトル空間：⼀次独⽴と⼀次従属
5 ベクトル空間：基底と次元１
6 ベクトル空間：基底と次元２7 線形写像 ：定義と例

授業計画(内容)

8 線形写像 ：像
9 線形写像 ：核10 線形写像 ：同型写像
11 線形写像 ：次元公式
12 線形写像 ：線形写像の表現⾏列
13 線形写像 ：基底変換⾏列
14 ⾏列の対⾓化の初歩：対⾓化とは？対⾓化可能⾏列の例
15 ⾏列の対⾓化の初歩：固有値と固有ベクトル、固有多項式、対⾓化可能条件、２次、３次⾏列の対⾓化

1 数学の抽象的な概念を理解し、実際に使いこなすことができるようになるためには、授業時間の何倍も時間をかけて⾃分で納得して理解できるようになるまで予習と復習を繰り返すことが不可⽋である。予習して授業内容についてある程度わかった状態で⾃分の理解を確かめるために授業に臨むという状態でなければならない。
2 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
3 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
4 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
5 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
6 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
授業計画(授業以外の学 7 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
習)

8 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
9 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
10 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
11 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
12 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
13 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
14 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
15 授業内容を理解できるまで予習と復習をする。
到達⽬標に書かれている内容などに関する定期試験を７０点満点、授業の際に出題するレポートまたは⼩テストを

成績評価の⽅法と基準

３０点満点、合計１００点満点の評価を⾏う。
60点以上を合格とする。

開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書

レポートまたは⼩テスト及び試験問題，解答例，配点等
レポートまたは⼩テストの解答は配布する. 期末試験の答案は希望者に開⽰する．試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
数研講座シリーズ ⼤学教養 線形代数

参考図書
リンク
オフィスアワー

⾦曜５限

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

10

カテゴリー０90

要事前予約

電話：２８−８０２６

メール：nkentaro@cc.saga-u.ac.jp

JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース（３−３）、メカニカルデザインコース（３−その他３）、応⽤化学コース（Aー１）
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0051014

科⽬名

線形代数学Ⅱb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)⽥中

⾼⾏

授業担当コマ数⽥中

⾼⾏(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230827&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽉曜／３限

講義形式

講義および演習『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する

講義概要

のに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しくベクトルや固有値の取り扱いを中⼼に講義する．
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，線形代数学Ⅰの継続として，ベクトル空間や固有値について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける。
(1) ベクトルの性質を理解し，内積や外積などの定理を⽤いて，簡単な幾何問題を解くことができる．
(2) 線形空間と線形部分空間の定義を理解できる．

到達⽬標(3) 線形独⽴と線形従属の概念を理解し，その判別ができる．
(4) 線形写像の概念を理解し，２次元や３次元ベクトルを線形変換できる。
(5) 固有値と固有ベクトルの定義を理解し，簡単な⾏列の固有値と固有ベクトルを計算できる。
(6) ⾏列の対⾓化の考え⽅を理解し，対⾓化⾏列を求めることができる．

聴講指定
質問は以下のアドレスまでメールで問い合わせてください。
教員:⽥中⾼⾏のメールアドレス
履修上の注意tanakatk(at)cc.saga-u.ac.jp。※メール送信の際は(at)を@に変換してください．

1. ベクトルの内積，⾏列式，⾏基本変形
2. 線形空間，線形部分空間
3. 線形独⽴と線形従属
4. 基底と次元5. 写像，線形写像
6. いろいろな線形写像
7. 核と像
8. 基底変換⾏列
授業計画(内容)

9. 基底変換⾏列と表現⾏列
10. 固有値・固有ベクトル11. 3次正⽅⾏列の固有値・固有ベクトル12. 対⾓化
13. 正規直交基底
14. 対称⾏列の直交⾏列による対⾓化
15. 複素数と複素⾏列16.定期試験

1 講義内容の復習。次回の予習。
2 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
3 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
4 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
5 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
6 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
7 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
授業計画(授業以外の学 8 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
習)9 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
10 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
11 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
12 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
13 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
14 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。次回の予習。
15 講義内容の復習とEラーニング課題に取り組むこと。
１. 授業中に適宜演習を⾏い，その評価点を平常点とする。

成績評価の⽅法と基準開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

２. 到達⽬標に記載されている内容に関する期末試験（定期試験）を⾏う。
３. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする。
試験問題，解答例，配点等。
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽕曜／５限

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0051014

科⽬名

線形代数学Ⅱb

曜⽇・校時

⽉３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)佐藤和也

授業担当コマ数佐藤和也(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230828&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽉3

講義形式

対⾯授業形式で実施します．
『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する

講義概要

のに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しくベクトルや固有値の取り扱いを中⼼に講義する．
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，線形代数学Ⅰの継続として，ベクトル空間や固有値について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける。
(1) ベクトルの性質を理解し，内積や外積などの定理を⽤いて，簡単な幾何問題を解くことができる．
(2) 線形空間と線形部分空間の定義を理解できる．

到達⽬標(3) 線形独⽴と線形従属の概念を理解し，その判別ができる．
(4) 線形写像の概念を理解し，２次元や３次元ベクトルを線形変換できる。
(5) 固有値と固有ベクトルの定義を理解し，簡単な⾏列の固有値と固有ベクトルを計算できる。
(6) ⾏列の対⾓化の考え⽅を理解し，対⾓化⾏列を求めることができる．

聴講指定

履修上の注意1 1．ベクトルの内積，⾏列式，⾏基本変形
2. 線形空間，線形部分空間
3. 線形独⽴と線形従属
4. 基底と次元5. 写像，線形写像
6. いろいろな線形写像
7. 核と像
8. 基底変換⾏列
授業計画(内容)

9. 基底変換⾏列と表現⾏列
10. 固有値・固有ベクトル11. 3次正⽅⾏列の固有値・固有ベクトル12. 対⾓化
13. 正規直交基底
14. 対称⾏列の直交⾏列による対⾓化
15. 複素数と複素⾏列

1 1．ベクトルの内積，⾏列式，⾏基本変形の理解と計算練習
2. 線形空間，線形部分空間の理解と計算練習
3. 線形独⽴と線形従属の理解と計算練習
4. 基底と次元の理解と計算練習
5. 写像，線形写像の理解と計算練習
6. いろいろな線形写像の理解と計算練習
7. 核と像の理解と計算練習
授業計画(授業以外の学 8. 基底変換⾏列の理解と計算練習
習)9. 基底変換⾏列と表現⾏列の理解と計算練習
10. 固有値・固有ベクトルの理解と計算練習
11. 3次正⽅⾏列の固有値・固有ベクトルの理解と計算練習
12. 対⾓化の理解と計算練習
13. 正規直交基底の理解と計算練習
14. 対称⾏列の直交⾏列による対⾓化の理解と計算練習
15. 複素数と複素⾏列の理解と計算練習
1. eラーニングによる演習を⾏い，その評価点を演習点とする．

成績評価の⽅法と基準開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

2. 到達⽬標に記載されている内容に関する期末試験（定期試験）を⾏う．
3. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする．
試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数[改訂版]
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽔曜5限

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0051014

科⽬名

線形代数学Ⅱb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

只野裕⼀

授業担当コマ数只野

裕⼀(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230829&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する

講義概要

のに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しくベクトルや固有値の取り扱いを中⼼に講義する．
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，線形代数学Ⅰの継続として，ベクトル空間や固有値について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける。
(1) ベクトルの性質を理解し，内積や外積などの定理を⽤いて，簡単な幾何問題を解くことができる．
(2) 線形空間と線形部分空間の定義を理解できる．

到達⽬標(3) 線形独⽴と線形従属の概念を理解し，その判別ができる．
(4) 線形写像の概念を理解し，２次元や３次元ベクトルを線形変換できる。
(5) 固有値と固有ベクトルの定義を理解し，簡単な⾏列の固有値と固有ベクトルを計算できる。
(6) ⾏列の対⾓化の考え⽅を理解し，対⾓化⾏列を求めることができる．

聴講指定

履修上の注意1 ベクトルの内積，⾏列式，⾏基本変形
2 線形空間，線形部分空間
3 線形独⽴と線形従属
4 基底と次元5 写像，線形写像
6 いろいろな線形写像
7 核と像
8 基底変換⾏列
授業計画(内容)

9 基底変換⾏列と表現⾏列
10 固有値・固有ベクトル
11 3次正⽅⾏列の固有値・固有ベクトル
12 対⾓化
13 正規直交基底
14 対称⾏列の直交⾏列による対⾓化
15 複素数と複素⾏列

1 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
2 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
3 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
4 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
5 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
6 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
7 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学 8 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
習)

9 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
10 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
11 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
12 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
13 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
14 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
15 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
１. eラーニングによる演習を⾏い，その評価点を演習点とする．

成績評価の⽅法と基準開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

２. 到達⽬標に記載されている内容に関する期末試験（定期試験）を⾏う．
３. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする．
試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽔曜５限

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0051014

科⽬名

線形代数学Ⅱb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)⽊本晃

授業担当コマ数⽊本晃(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230830&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽉曜／３限

講義形式

講義および演習（⾦曜／３限）『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する
講義概要

のに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しくベクトルや固有値の取り扱いを中⼼に講義する．
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要

開講意図な役割を果たす．本講義では，線形代数学Ⅰの継続として，ベクトル空間や固有値について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける．
(1) ベクトルの性質を理解し，内積や外積などの定理を⽤いて，簡単な幾何問題を解くことができる．
(2) 線形空間と線形部分空間の定義を理解できる．

到達⽬標(3) 線形独⽴と線形従属の概念を理解し，その判別ができる．
(4) 線形写像の概念を理解し，２次元や３次元ベクトルを線形変換できる。
(5) 固有値と固有ベクトルの定義を理解し，簡単な⾏列の固有値と固有ベクトルを計算できる。
(6) ⾏列の対⾓化の考え⽅を理解し，対⾓化⾏列を求めることができる．

聴講指定

履修上の注意1 ベクトルの内積，⾏列式，⾏基本変形
2 線形空間，線形部分空間
3 線形独⽴と線形従属
4 基底と次元5 写像，線形写像
6 いろいろな線形写像
7 核と像
8 基底変換⾏列
授業計画(内容)

9 基底変換⾏列と表現⾏列
10 固有値・固有ベクトル
11 3次正⽅⾏列の固有値・固有ベクトル
12 対⾓化
13 正規直交基底
14 対称⾏列の直交⾏列による対⾓化
15 複素数と複素⾏列

1 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
2 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
3 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
4 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
5 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
6 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
7 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
授業計画(授業以外の学 8 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
習)9 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
10 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
11 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
12 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
13 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
14 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
15 授業で出された課題、またはEラーニング課題に取り組むこと。
１. eラーニングによる演習を⾏い，その評価点を演習点とする．

成績評価の⽅法と基準開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

２. 到達⽬標に記載されている内容に関する期末試験（定期試験）を⾏う．
３. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする．
試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽉曜⽇5限⽬カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0051014

科⽬名

線形代数学Ⅱb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)中⼤窪千晶

授業担当コマ数中⼤窪

千晶(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230831&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する

講義概要

のに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しく⾏列，⾏列式の取り扱いを中⼼に講義する．
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学が重要

開講意図な役割を果たす。本講義では，線形代数学の⼊⾨として，特に⾏列や⾏列式の基礎について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける。
（１） ベクトル空間 の定義を理解し，指定された演算に関して集合がベクトル空間をなすか判定できる。
（２） ⼀次独⽴(線形独⽴) と⼀次従属(線形従属) の概念を理解できる。

到達⽬標（３） ベクトルの性質を理解し，内積や外積などの定理を⽤いて，簡単な幾何問題を解くことができる（４） 線形写像の概念を理解し，２次元や３次元ベクトルを線形変換できる。
（５） 固有値と固有ベクトルの定義を理解し，簡単な⾏列の固有値と固有ベクトルを計算できる。
（６） ⾏列の対⾓化可能条件を理解し, 計算によって対⾓化できる。

聴講指定
本授業は15回を通して，録画教材およびeラーニング教材を利⽤したオンデマンド形式で実施する．視聴⽅法等については，LiveCampusの通知・連絡機能により授業実施前⽇までに案内をする．授業実施前⽇までに授業実施に履修上の注意ついての連絡を受け取ることができなかった学⽣は，以下のアドレスまでメールで問い合わせてください．
中⼤窪knakaohk[アット]cc.saga-u.ac.jp

1 ベクトルの内積，⾏列式，⾏基本変形
2 線形空間，線形部分空間
3 線形独⽴と線形従属
4 基底と次元5 写像，線形写像
6 いろいろな線形写像
7 核と像
8 基底変換⾏列
授業計画(内容)

9 表現⾏列10 固有値・固有ベクトル
11 3次正⽅⾏列の固有値・固有ベクトル
12 対⾓化
13 正規直交基底
14 対称⾏列の直交⾏列による対⾓化
15 複素数と複素⾏列※メール送信の際は[アット]を@に変換してください．

1 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
2 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
3 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
4 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
5 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
6 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
7 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
授業計画(授業以外の学 8 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
習)9 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
10 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
11 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
12 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
13 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
14 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
15 ⾳声付きパワーポイントを視聴して予習してくる。授業で出された課題、またはEラーニング課題をする。
１. ３回を超える⽋席を認めない．

成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習を⾏い，その評価点を平常点とする．
３. 到達⽬標に記載されている内容に関する期末試験（定期試験）を⾏う．
４. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする．

開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽔曜⽇5校時（事前にメールで連絡すること）

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-411x-238

科⽬コードR0051014

科⽬名

線形代数学Ⅱb

曜⽇・校時

⾦３

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)⼩島昌⼀

授業担当コマ数⼩島

昌⼀(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230832&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習『線形代数学』は⼤学に⼊ってすぐ受けるべき最も基礎的な科⽬であり，他の専⾨基礎科⽬や専⾨科⽬を理解する

講義概要

のに⽋かせないものである．本授業では，普通⾼校での数学学習を前提として，さらに詳しくベクトルや固有値の取り扱いを中⼼に講義する．
理⼯学部における専⾨科⽬では，⾃然現象や⼯学的技術を解析・モデル化していく過程において線形代数学

開講意図

が重要な役割を果たす．本講義では，線形代数学Ⅰの継続として，ベクトル空間や固有値について学び，将来，線形代数学を利⽤する分野において活躍するのに必要な最低限の知識を⾝につける．
(1) ベクトルの性質を理解し，内積や外積などの定理を⽤いて，簡単な幾何問題を解くことができる．
(2) 線形空間と線形部分空間の定義を理解できる．

到達⽬標(3) 線形独⽴と線形従属の概念を理解し，その判別ができる．
(4) 線形写像の概念を理解し，２次元や３次元ベクトルを線形変換できる．
(5) 固有値と固有ベクトルの定義を理解し，簡単な⾏列の固有値と固有ベクトルを計算できる．
(6) ⾏列の対⾓化の考え⽅を理解し，対⾓化⾏列を求めることができる．

聴講指定

履修上の注意1 ベクトルの内積，⾏列式，⾏基本変形
2 線形空間，線形部分空間
3 線形独⽴と線形従属
4 基底と次元5 写像，線形写像
6 ろいろな線形写像
7 核と像
8 基底変換⾏列
授業計画(内容)

9 基底変換⾏列と表現⾏列
10 固有値・固有ベクトル
11 3次正⽅⾏列の固有値・固有ベクトル
12 対⾓化
13 正規直交基底
14 対称⾏列の直交⾏列による対⾓化
15 複素数と複素⾏列

1 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
2 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
3 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
4 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
5 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
6 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
7 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学 8 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
習)

9 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
10 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
11 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
12 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
13 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
14 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
15 授業で出された課題，またはEラーニング課題に取り組むこと．
１．３回を超える⽋席を認めない．

成績評価の⽅法と基準

２. 授業中に適宜演習を⾏い，その評価点を平常点とする．
３. 到達⽬標に記載されている内容に関する期末試験（定期試験）を⾏う．
４. 総合成績を，演習30％，定期試験70％で評価し，60点以上を合格とする．

開⽰する試験問題等
開⽰⽅法
教科書
参考図書

試験問題，解答例，配点等
期末試験の答案は希望者に開⽰する．
試験問題の解答例，採点基準等について質問がある場合には，試験終了後2週間以内に担当教員を訪ねること．
理⼯系のための線形代数
基礎からスッキリわかる線形代数 : アクティブ・ラーニング実践例つき

リンク
オフィスアワー

⽉曜／５限

カテゴリー４0

カテゴリー３40

カテゴリー２

10

カテゴリー１

20

カテゴリー０30
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-3)，メカニカルデザインコース(3-3)、応⽤化

その他学コース(A-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-417x-238

科⽬コードR0011040

科⽬名

データサイエンスⅠ

曜⽇・校時

⽉２

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

⽇⽐野

授業担当コマ数
外部参照⽤のURL

皆本

雄嗣,廣友

雅徳,皆本

晃弥(理⼯学部)[]、廣友

晃弥,⼭⼝

暢彦,半⽥

賢司

雅徳(理⼯学部)[7.00]、⼭⼝暢彦(理⼯学部)[]、半⽥賢司(理⼯学部)[]、⽇⽐野雄嗣(理⼯学部)[8.00]
https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230815&formatCD=1

学⼠⼒番号

1(3)

曜／限追記

⽕4と同じ

講義形式

講義および表計算ソフトを⽤いた演習．
第1回から第8回は，数値データの基本的な整理法，分析⽅法，およびこれらを理解するのに必要な確率分布の基礎

講義概要

について学ぶ．また，第9回から第15回では，表計算ソフトを使って実際にデータ整理や分析を⾏う．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない，主な統計的データ分析法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 基本的なデータの整理⽅法を理解する．
2. 表計算ソフトを⽤いて1次元あるいは2次元のデータの整理ができる．

到達⽬標

3. 確率の基本（確率変数，確率分布など）を理解する．
4. 表計算ソフトを⽤いて簡単な統計量を求めたり，確率分布などを描画できる．
5. 推定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な推定ができる．
6. 検定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な検定ができる．

聴講指定
授業は１５回を通してオンデマンド（動画配信・資料配布）型で実施する。
履修上の注意LiveCampusの通知・連絡機能により、授業実施前⽇までに案内をする。
本講義では，ノートPCおよび所定の表計算ソフトを利⽤する．また，試験の受験やレポートの提出に授業⽀援シス
テムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．
1 データサイエンス・AIとその重要性，社会で起きている変化，データ の整理
2 データの特性値
3 相関関係
4 確率分布
5 ⼆項分布と正規分布
6 社会で活⽤されているデータと標本分布7 推定の基礎授業計画(内容)

8 検定の基礎
9 表計算ソフトの基本操作
10 表計算ソフトを⽤いたデータの整理
11 表計算ソフトを⽤いたデータ特性値の計算
12 表計算ソフトを⽤いた散布図の描画や相関係数の計算
13 表計算ソフトを⽤いた確率分布の描画，確率のシミュレーション
14 表計算ソフトを⽤いた推定
15 表計算ソフトを⽤いた検定

1 講義で指定するに取り組むこと．
2 講義で指定するに取り組むこと．
3 講義で指定するに取り組むこと．
4 講義で指定するに取り組むこと．
5 講義で指定するに取り組むこと．
6 講義で指定するに取り組むこと．
7 講義で指定するに取り組むこと．
授業計画(授業以外の学 8 講義で指定するに取り組むこと．
習)

9 表計算ソフトの基本操作に関する課題．
10 表計算ソフトを⽤いたデータの整理に関する課題．
11 表計算ソフトを⽤いたデータ特性値の計算に関する課題．
12 表計算ソフトを⽤いた散布図の描画や相関係数の計算に関する課題．
13 表計算ソフトを⽤いた確率分布の描画，確率のシミュレーションに関する課題．
14 表計算ソフトを⽤いた推定に関する課題．
15 表計算ソフトを⽤いた検定に関する課題．
・第1回から第8回に関する課題を50%，第9回から第15回における課題を50%として総合的に評価する．
・到達⽬標１，３，５，６は第１回から第８回に関する課題で，到達⽬標２，４，５，６は第９回から第１５回の成績評価の⽅法と基準

課題で評価する．
・已むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が第１回から第８回で３回以上，または，第９回から第１５回で３回以上の受講者には、評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席1/2回に相当とする．

開⽰する試験問題等

課題，解答例または出題意図，配点，答案．
課題，解答例または出題意図，配点については，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定める

開⽰⽅法

教科書
参考図書

成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
スッキリわかる確率統計 : 定理のくわしい証明つき
⾼校の数学Bの教科書

リンク
オフィスアワー

本学HPに記載のオフィスアワー⼀覧を参照のこと

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：応⽤化学コース(C-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達⽬標：(1-1), (1-2), (2)佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（1.3）

確定状態

未確定

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-417x-238

科⽬コードR0011040

科⽬名

データサイエンスⅠ

曜⽇・校時

⽕４

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

半⽥

賢司,⼭⼝

皆本

晃弥(理⼯学部)[]、廣友⽐野雄嗣(理⼯学部)[]

授業担当コマ数
外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

暢彦,皆本

晃弥,⽇⽐野雄嗣,廣友雅徳

雅徳(理⼯学部)[]、⼭⼝暢彦(理⼯学部)[7.00]、半⽥賢司(理⼯学部)[8.00]、⽇https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230816&formatCD=1
1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記
講義形式

講義および表計算ソフトを⽤いた演習．
第1回から第8回は，数値データの基本的な整理法，分析⽅法，およびこれらを理解するのに必要な確率分布の基礎

講義概要

について学ぶ．また，第9回から第15回では，表計算ソフトを使って実際にデータ整理や分析を⾏う．この授業の⼀部では、情報系企業の勤務経験を有している教員がデータサイエンスの有⽤性を解説します．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない，主な統計的データ分析法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 基本的なデータの整理⽅法を理解する．
2. 表計算ソフトを⽤いて1次元あるいは2次元のデータの整理ができる．

到達⽬標

3. 確率の基本（確率変数，確率分布など）を理解する．
4. 表計算ソフトを⽤いて簡単な統計量を求めたり，確率分布などを描画できる．
5. 推定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な推定ができる．
6. 検定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な検定ができる．

聴講指定
本講義では，ノートPC（各⾃で⽤意することを前提とするが，それが困難な場合は予め担当者に相談すること．）
履修上の注意および所定の表計算ソフトを利⽤する．また，レポートの提出等に授業⽀援システムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．
1 データサイエンス・AIとその重要性，社会で起きている変化，
データの整理2 データの特性値
3 相関関係
4 確率分布
5 ⼆項分布と正規分布
6 社会で活⽤されているデータと標本分布

授業計画(内容)

7 推定の基礎8 検定の基礎
9 表計算ソフトの基本操作
10 表計算ソフトを⽤いたデータの整理
11 表計算ソフトを⽤いたデータ特性値の計算
12 表計算ソフトを⽤いた散布図の描画や相関係数の計算
13 表計算ソフトを⽤いた確率分布の描画，確率のシミュレーション
14 表計算ソフトを⽤いた推定
15 表計算ソフトを⽤いた検定

1 講義で指定する課題に取り組むこと．
2 講義で指定する課題に取り組むこと．
3 講義で指定する課題に取り組むこと．
4 講義で指定する課題に取り組むこと．
5 講義で指定する課題に取り組むこと．
6 講義で指定する課題に取り組むこと．
7 講義で指定する課題に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学 8 講義で指定する課題に取り組むこと．
習)

9 表計算ソフトの基本操作に関する課題．
10 表計算ソフトを⽤いたデータの整理に関する課題．
11 表計算ソフトを⽤いたデータ特性値の計算に関する課題．
12 表計算ソフトを⽤いた散布図の描画や相関係数の計算に関する課題．
13 表計算ソフトを⽤いた確率分布の描画，確率のシミュレーションに関する課題．
14 表計算ソフトを⽤いた推定に関する課題．
15 表計算ソフトを⽤いた検定に関する課題．
・第1回から第8回に関する課題を50%，第9回から第15回における課題を50%として総合的に評価する．
・到達⽬標１，３，５，６は第１回から第８回に関する課題で，到達⽬標２，４，５，６は第９回から第１５回の成績評価の⽅法と基準

課題で評価する．
・⽌むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が第１回から第８回で３回以上、もしくは、第９回から第１５回で３回以上の受講者には、評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席1/2回に相当とする．

開⽰する試験問題等

課題，解答例または出題意図，配点，答案．
課題，解答例または出題意図，配点については，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定める

開⽰⽅法

教科書

成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
スッキリわかる確率統計 : 定理のくわしい証明つき

参考図書
リンク
オフィスアワー

半⽥：⽕5限⼭⼝：⽉3限、または、随時(要メール予約)カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達⽬標：(1-1), (1-2), (2)その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-417x-238

科⽬コードR0011040

科⽬名

データサイエンスⅠ

曜⽇・校時

⽕４

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)

皆本

晃弥,⼭⼝

皆本

晃弥(理⼯学部)[15.00]、廣友

授業担当コマ数
外部参照⽤のURL

野暢彦,⽇⽐野

雄嗣,廣友

雅徳,半⽥

賢司

雅徳(理⼯学部)[]、⼭⼝暢彦(理⼯学部)[]、半⽥賢司(理⼯学部)[]、⽇⽐雄嗣(理⼯学部)[]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230817&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記

⽕曜⽇4校時

講義形式

講義および表計算ソフトを⽤いた演習．
第1回から第8回は，数値データの基本的な整理法，分析⽅法，およびこれらを理解するのに必要な確率分布の基礎

講義概要

について学ぶ．また，第8回から第15回では，表計算ソフトを使って実際にデータ整理や分析を⾏う．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない，主な統計的データ分析法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 基本的なデータの整理⽅法を理解する．
2. 表計算ソフトを⽤いて1次元あるいは2次元のデータの整理ができる．

到達⽬標

3. 確率の基本（確率変数、確率分布など）を理解する．
4. 表計算ソフトを⽤いて簡単な統計量を求めたり，確率分布などを描画できる．
5. 推定の考え⽅を理解し、表計算ソフトを⽤いて簡単な推定ができる．
6. 検定の考え⽅を理解し、表計算ソフトを⽤いて簡単な検定ができる．

聴講指定
授業は１５回を通してオンデマンド（動画配信・資料配布）型で実施する。
履修上の注意LiveCampusの通知・連絡機能により、授業実施前⽇までに案内をする。
本講義では，ノートPCおよび所定の表計算ソフトを利⽤する．また，試験の受験やレポートの提出に授業⽀援シス
テムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．
1 データサイエンス・AIとその重要性，社会で起きている変化 ，データの整理
2 データの特性値
3 相関関係
4 確率分布
5 ⼆項分布と正規分布
6 社会で活⽤されているデータと標本分布7 推定の基礎授業計画(内容)

8 検定の基礎
9 表計算ソフトの基本操作
10 表計算ソフトを⽤いたデータの整理
11 表計算ソフトを⽤いたデータ特性値の計算
12 表計算ソフトを⽤いた散布図の描画や相関係数の計算
13 表計算ソフトを⽤いた確率分布の描画、確率のシミュレーション
14 表計算ソフトを⽤いた推定
15 表計算ソフトを⽤いた検定

1 講義で指定する課題に取り組むこと．
2 講義で指定する課題に取り組むこと．
3 講義で指定する課題に取り組むこと．
4 講義で指定する課題に取り組むこと．
5 講義で指定する課題に取り組むこと．
6 講義で指定する課題に取り組むこと．
7 講義で指定する課題に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学 8 講義で指定する課題に取り組むこと．
習)

9 表計算ソフトの基本操作に関する課題．
10 表計算ソフトを⽤いたデータの整理に関する課題．
11 表計算ソフトを⽤いたデータ特性値の計算に関する課題．
12 表計算ソフトを⽤いた散布図の描画や相関係数の計算に関する課題．
13 表計算ソフトを⽤いた確率分布の描画，確率のシミュレーションに関する課題．
14 表計算ソフトを⽤いた推定に関する課題．
15 表計算ソフトを⽤いた検定に関する課題．
・第1回から第8回に関する課題を50%，第9回から第15回における課題を50%として総合的に評価する．
・到達⽬標１，３，５，６は第１回から第８回に関する課題で，到達⽬標２，４，５，６は第９回から第１５回の成績評価の⽅法と基準

課題で評価する．
・⽌むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が第１回から第８回で３回以上，または，第９回から第１５回で３回以上の受講者には、評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席1/2回に相当とする．

開⽰する試験問題等

課題，解答例または出題意図，配点，答案．
課題，解答例または出題意図，配点については，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定める

開⽰⽅法

教科書
参考図書
リンク
オフィスアワー

成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
スッキリわかる確率統計 : 定理のくわしい証明つき
⾼校数学I, Bの教科書
皆本のティーチング・ポートフォリオ
皆本研究室
⾦曜⽇5校時および随時（ただし、メールで予約が必要）．

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：応⽤化学コース(C-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達⽬標：(1-1), (1-2), (2)佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（1.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-417x-238

科⽬コードR0051032

科⽬名

データサイエンスⅡ

曜⽇・校時

⽕４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)廣友雅徳

授業担当コマ数廣友雅徳(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230851&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記

⽕曜4校時

講義形式
講義概要

オンライン授業（ライブ形式）
講義および表計算ソフトを⽤いた演習
数値データの可視化⼿法，推定，検定，回帰分析などを学び，データから新たな価値を導きだす能⼒を⾝に付ける．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない，主な統計的データ分析法やデータ可視化法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 代表的なオープンデータとその活⽤例を知る．
2. 基本的な統計量の意味を理解し，表計算ソフトを⽤いてこれらを求められる．
3. 基本的な確率分布を表計算ソフトを⽤いて取り扱うことができる．

到達⽬標

4. 推定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な推定ができる．
5. 検定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な検定ができる．
6. 回帰の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な回帰分析ができる．
7. 分散分析の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な分析ができる．

聴講指定
本講義では，ノートPCおよび所定の表計算ソフトを利⽤する．また，試験の受験やレポートの提出に授業⽀援シス
テムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．

履修上の注意1 データ分析の進め⽅，データサイエンスのサイクル，データ・AIの活⽤とそれによる価値創造の現状，表計算ソ
フトを⽤いた基本統計量の計算
2 データ表現，表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(1) ⼆項分布・正規分布
3 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(2) 標準正規分布・カイ2乗分布
4 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(3) F分布・t分布
5 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の平均の推定
6 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の分散の推定
7 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の⽐率の推定
授業計画(内容)

8 表計算ソフトを⽤いたデータの平均の検定
9 表計算ソフトを⽤いたデータの分散の検定
10 表計算ソフトを⽤いたデータ分布の検定
11 単回帰分析
12 重回帰分析
13 ⼀元配置の分散分析
14 ⼆元配置の分散分析
15 総合演習（⾃分が興味のあるデータに対し，これまで学んだ⼿法を⽤いてデータを⾃分で分析・解釈して説明する）
1 所定の課題に取り組むこと．
2 所定の課題に取り組むこと．
3 所定の課題に取り組むこと．
4 所定の課題に取り組むこと．
5 所定の課題に取り組むこと．
6 所定の課題に取り組むこと．
7 所定の課題に取り組むこと．

授業計画(授業以外の学 8 所定の課題に取り組むこと．
習)

9 所定の課題に取り組むこと．
10 所定の課題に取り組むこと．
11 所定の課題に取り組むこと．
12 所定の課題に取り組むこと．
13 所定の課題に取り組むこと．
14 所定の課題に取り組むこと．
15 最終課題に取り組むこと．
・到達⽬標に１〜７に関する講義課題(60%)および最終課題(40%)で評価する．

成績評価の⽅法と基準・⽌むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が５回を超えた受講者は評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席
1/2回に相当とする．

開⽰する試験問題等

課題，解答例または出題意図，配点，答案
課題，解答例または出題意図，配点については，，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定め

開⽰⽅法

教科書

る成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
特に指定しない．
スッキリわかる確率統計 : 定理のくわしい証明つき

参考図書

仕事に役⽴つExcel統計解析 : Excel2007/2010/2013対応
できるビジネスパーソンのためのExcel統計解析⼊⾨ : ビジネスにおける最強の武器、統計学を基礎から学ぶ
担当教員のホームページ

リンク

担当教員のティーチング・ポートフォリオ
Moodleコース

オフィスアワー

⽕曜５校時
場所は、担当教員研究室（理⼯学部６号館２階２０９室） およびオンライン（Zoom、Webex、Teams）

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：応⽤化学コース(C-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学修到達⽬標：(1-5), (2-3)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（2.2）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-417x-238

科⽬コードR0051032

科⽬名

データサイエンスⅡ

曜⽇・校時

⽕４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)⼩島昌⼀

授業担当コマ数⼩島

昌⼀(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230852&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記

⽕曜⽇4校時

講義形式
講義概要

オンライン授業（ライブ形式）
講義および表計算ソフトを⽤いた演習
確率分布の取り扱い，推定，検定，回帰分析，分散分析などを学び，データから新たな価値を導きだす能⼒を⾝に付ける．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない，主な統計的データ分析法やデータ可視化法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 代表的なオープンデータとその活⽤例を知る．
2. 基本的な統計量の意味を理解し，表計算ソフトを⽤いてこれらを求められる．
3. 基本的な確率分布を表計算ソフトを⽤いて取り扱うことができる．

到達⽬標

4. 推定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な推定ができる．
5. 検定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な検定ができる．
6. 回帰の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な回帰分析ができる．
7. 分散分析の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な分析ができる．

聴講指定
本講義では，ノートPCおよび所定の表計算ソフトを利⽤する．また，試験の受験やレポートの提出に授業⽀援シス
テムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．

履修上の注意1 データ分析の進め⽅、データサイエンスのサイクル、データ・AIの活⽤とそれによる価値創造の現状，表計算ソ
フトを⽤いた基本統計量の計算
2 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(1) ⼆項分布・正規分布
3 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(2) 標準正規分布・カイ2乗分布
4 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(3) F分布・t分布
5 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の平均の推定
6 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の分散の推定
7 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の⽐率の推定
授業計画(内容)

8 表計算ソフトを⽤いたデータの平均の検定
9 表計算ソフトを⽤いたデータの分散の検定
10 表計算ソフトを⽤いたデータ分布の検定
11 単回帰分析
12 重回帰分析
13 ⼀元配置の分散分析
14 ⼆元配置の分散分析
15 総合演習（⾃分が興味のあるデータに対し，これまで学んだ⼿法を⽤いてデータを⾃分で分析・解釈して説明する）
1 所定の課題に取り組むこと．
2 所定の課題に取り組むこと．
3 所定の課題に取り組むこと．
4 所定の課題に取り組むこと．
5 所定の課題に取り組むこと．
6 所定の課題に取り組むこと．
7 所定の課題に取り組むこと．

授業計画(授業以外の学 8 所定の課題に取り組むこと．
習)

9 所定の課題に取り組むこと．
10 所定の課題に取り組むこと．
11 所定の課題に取り組むこと．
12 所定の課題に取り組むこと．
13 所定の課題に取り組むこと．
14 所定の課題に取り組むこと．
15 最終課題に取り組むこと．
・到達⽬標1〜7に関する講義課題(60%)および最終課題(40%)で評価する．

成績評価の⽅法と基準・⽌むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が５回を超えた受講者は評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席
1/2回に相当とする．

開⽰する試験問題等

課題，解答例または出題意図，配点，答案
課題，解答例または出題意図，配点については，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定める

開⽰⽅法

教科書

成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
特に指定しない．
スッキリわかる確率統計 : 定理のくわしい証明つき

参考図書

仕事に役⽴つExcel統計解析 : Excel2007/2010/2013対応
できるビジネスパーソンのためのExcel統計解析⼊⾨ : ビジネスにおける最強の武器、統計学を基礎から学ぶ

リンク

オフィスアワー

⽉曜⽇5校時カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：応⽤化学コース(C-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達⽬標：(1-5), (2-3)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（2.2）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-417x-238

科⽬コードR0051032

科⽬名

データサイエンスⅡ

曜⽇・校時

⽉４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

寺本顕武

授業担当コマ数

寺本

顕武(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230853&formatCD=1
1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記
講義形式
講義概要

講義および表計算ソフトを⽤いた演習．
確率分布の取り扱い，推定，検定，回帰分析，分散分析などを学び，データから新たな価値を導きだす能⼒を⾝に付ける．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない，主な統計的データ分析法やデータ可視化法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 代表的なオープンデータとその活⽤例を知る．
2. 基本的な統計量の意味を理解し，表計算ソフトを⽤いてこれらを求められる．
3. 基本的な確率分布を表計算ソフトを⽤いて取り扱うことができる．

到達⽬標

4. 推定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な推定ができる．
5. 検定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な検定ができる．
6. 回帰の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な回帰分析ができる．
7. 分散分析の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な分析ができる．

聴講指定

理⼯学部学⽣
本講義では，ノートPCおよび所定の表計算ソフトを利⽤する．また，試験の受験やレポートの提出に授業⽀援システムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．

履修上の注意1 データ・AIの活⽤とそれによる価値創造の現状
2 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(1) ⼆項分布・正規分布
3 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(2) 標準正規分布・カイ2乗分布
4 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(3) F分布・t分布
5 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の平均推定
6 表計算ソフトを⽤いた分散の推定
7 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の⽐率の推定
8 表計算ソフトを⽤いたデータの平均の検定
授業計画(内容)

9 表計算ソフトを⽤いたデータの分散の検定
10 表計算ソフトを⽤いたデータ分布の検定
11 単回帰分析
12 重回帰分析
13 ⼀元配置の分散分析
14 ⼆元配置の分散分析
15 総合演習（⾃分が興味のあるデータに対し，これまで学んだ⼿法を⽤いてデータを⾃分で分析・解釈して説明する)

1 所定の課題に取り組むこと．
2 所定の課題に取り組むこと．
3 所定の課題に取り組むこと．
4 所定の課題に取り組むこと．
5 所定の課題に取り組むこと．
6 所定の課題に取り組むこと．
7 所定の課題に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学 8 所定の課題に取り組むこと．
習)

9 所定の課題に取り組むこと．
10 所定の課題に取り組むこと．
11 所定の課題に取り組むこと．
12 所定の課題に取り組むこと．
13 所定の課題に取り組むこと．
14 所定の課題に取り組むこと．
15 所定の課題に取り組むこと．
・到達⽬標1-7に関する講義課題(60%)および最終課題(40%)で評価する．

成績評価の⽅法と基準・⽌むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が５回を超えた受講者は評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席
1/2回に相当とする．"

開⽰する試験問題等

試験問題

解答例

配点

答案

課題，解答例または出題意図，配点については，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定める
開⽰⽅法

教科書

成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
特に指定しない．

参考図書

リンク

オフィスアワー

⽕曜

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０

12:00-13:00

50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：応⽤化学コース(C-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達⽬標：(1-5), (2-3)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（2.2）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-417x-238

科⽬コードR0051032

科⽬名

データサイエンスⅡ

曜⽇・校時

⽉４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)⽇野剛徳

授業担当コマ数⽇野

剛徳(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230854&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記

⽕曜⽇4校時

講義形式
講義概要

講義および表計算ソフトを⽤いた演習．
数値データの可視化⼿法，推定，検定，回帰分析などを学び，データから新たな価値を導きだす能⼒を⾝に付ける．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない，主な統計的データ分析法やデータ可視化法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 代表的なオープンデータとその活⽤例を知る．
2. 基本的な統計量の意味を理解し，表計算ソフトを⽤いてこれらを求められる．
3. 基本的な確率分布を表計算ソフトを⽤いて取り扱うことができる．

到達⽬標

4. 推定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な推定ができる．
5. 検定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な検定ができる．
6. 回帰の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な回帰分析ができる．
7. 分散分析の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な分析ができる．

聴講指定
本講義では，ノートPCおよび所定の表計算ソフトを利⽤する．また，試験の受験やレポートの提出に授業⽀援シス
テムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．

履修上の注意1 データ・AIの活⽤とそれによる価値創造の現状
2 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(1) ⼆項分布・正規分布
3 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(2) 標準正規分布・カイ2乗分布
4 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(3) F分布・t分布
5 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の平均の推定
6 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の分散の推定
7 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の⽐率の推定
8 表計算ソフトを⽤いたデータの平均の検定
授業計画(内容)

9 表計算ソフトを⽤いたデータの分散の検定
10 表計算ソフトを⽤いたデータ分布の検定
11 単回帰分析
12 重回帰分析
13 ⼀元配置の分散分析
14 ⼆元配置の分散分析
15 総合演習（⾃分が興味のあるデータに対し，これまで学んだ⼿法を⽤いてデータを⾃分で分析・解釈して説明する）

1 所定の課題に取り組むこと．
2 所定の課題に取り組むこと．
3 所定の課題に取り組むこと．
4 所定の課題に取り組むこと．
5 所定の課題に取り組むこと．
6 所定の課題に取り組むこと．
7 所定の課題に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学 8 所定の課題に取り組むこと．
習)

9 所定の課題に取り組むこと．
10 所定の課題に取り組むこと．
11 所定の課題に取り組むこと．
12 所定の課題に取り組むこと．
13 所定の課題に取り組むこと．
14 所定の課題に取り組むこと．
15 最終課題に取り組むこと．
・到達⽬標の1〜7に関する講義課題(60%)および最終課題(40%)で評価する．

成績評価の⽅法と基準・⽌むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が５回を超えた受講者は評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席
1/2回に相当とする．

開⽰する試験問題等

課題，解答例または出題意図，配点，答案．
課題，解答例または出題意図，配点については，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定める

開⽰⽅法

教科書

成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
特に指定しない．
スッキリわかる確率統計 : 定理のくわしい証明つき

参考図書

仕事に役⽴つExcel統計解析 : Excel2007/2010/2013対応
できるビジネスパーソンのためのExcel統計解析⼊⾨ : ビジネスにおける最強の武器、統計学を基礎から学ぶ

リンク

オフィスアワー

⽕曜⽇5校時．

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：応⽤化学コース(C-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達⽬標：(1-5), (2-3)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（2.2）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-417x-238

科⽬コードR0051032

科⽬名

データサイエンスⅡ

曜⽇・校時

⽉４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)杉剛直

授業担当コマ数杉剛直(海エネ)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230855&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記

⽉曜⽇／４限講義形式
講義概要

講義および表計算ソフトを⽤いた演習
確率分布の取り扱い，推定，検定，回帰分析，分散分析などを学び，データから新たな価値を導きだす能⼒を⾝に付ける．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない主な統計的データ分析法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 代表的なオープンデータとその活⽤例を知る．
2. 基本的な統計量の意味を理解し，表計算ソフトを⽤いてこれらを求められる．
3. 基本的な確率分布を表計算ソフトを⽤いて取り扱うことができる．

到達⽬標

4. 推定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な推定ができる．
5. 検定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な検定ができる．
6. 回帰の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な回帰分析ができる．
7. 分散分析の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な分析ができる．

聴講指定
本講義では，ノートPCおよび所定の表計算ソフトを利⽤する．また，試験の受験やレポートの提出に授業⽀援シス
テムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．
-----------------------------ここに記されていない事項や変更点等については、授業時間あるいは電⼦メールなどにより周知するので、各⾃、⼗分注意すること。
履修上の注意【重要】電⼦メールについては、LiveCampusを利⽤して配信する予定なので、各⾃で登録しておくこと。
具体的には、LiveCampusにログインした後、「学⽣情報関連」のカテゴリにある「学籍情報の更新」をクリック
し、「メールアドレス1」の項⽬に⾃分のメールアドレスを⼊⼒する。
【重要】授業は15回を通して「同時中継型」で実施する。LiveCampusの通知・連絡機能により、授業実施前⽇までに案内をする。
授業前⽇までに、授業実施についての連絡を受け取ることができなかった学⽣は、授業担当教員・杉(sugi＠edu.cc.saga-u.ac.jp)へ問い合わせること。

1 データ分析の進め⽅、データサイエンスのサイクル、データ・AIの活⽤とそれによる価値創造の現状，表計算ソ
フトを⽤いた基本統計量の計算
2 データ表現、表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(1)⼆項分布・正規分布
3 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(2) 標準正規分布・カイ2乗分布
4 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(3) F分布・t分布
5 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の平均の推定
6 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の分散の推定
7 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の⽐率の推定
授業計画(内容)

8 表計算ソフトを⽤いたデータの平均の検定
9 表計算ソフトを⽤いたデータの分散の検定
10 表計算ソフトを⽤いたデータ分布の検定
11 単回帰分析
12 重回帰分析
13 ⼀元配置の分散分析
14 ⼆元配置の分散分析
15 総合演習（⾃分が興味のあるデータに対し，これまで学んだ⼿法を⽤いてデータを⾃分で分析・解釈して説明する）
1 所定の課題に取り組むこと．
2 所定の課題に取り組むこと．
3 所定の課題に取り組むこと．
4 所定の課題に取り組むこと．
5 所定の課題に取り組むこと．
6 所定の課題に取り組むこと．
7 所定の課題に取り組むこと．

授業計画(授業以外の学 8 所定の課題に取り組むこと．
習)

9 所定の課題に取り組むこと．
10 所定の課題に取り組むこと．
11 所定の課題に取り組むこと．
12 所定の課題に取り組むこと．
13 所定の課題に取り組むこと．
14 所定の課題に取り組むこと．
15 最終課題に取り組むこと．
・到達⽬標の１〜７に関する講義課題(60%)および最終課題(40%)で評価する．

成績評価の⽅法と基準・⽌むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が５回を超えた受講者は評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席
1/2回に相当とする．

開⽰する試験問題等

課題，解答例または出題意図，配点，答案
課題，解答例または出題意図，配点については，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定める

開⽰⽅法

教科書

成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
特に指定しない．
スッキリわかる確率統計 : 定理のくわしい証明つき

参考図書

仕事に役⽴つExcel統計解析
できるビジネスパーソンのためのExcel統計解析⼊⾨ : ビジネスにおける最強の武器、統計学を基礎から学ぶ
学習⽀援システムのサイト

リンク

オフィスアワー

簡易版TP
前期：⽔曜⽇／５限
後期：⽔曜⽇／５限

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：応⽤化学コース(C-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達⽬標：(1-5), (2-3)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（2.2）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー科⽬コードR0051032

科⽬名

データサイエンスⅡ

曜⽇・校時

⽉４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)伊藤秀昭

授業担当コマ数伊藤秀昭(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230856&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)専⾨分野に必要とされる基礎的な知識・技能

曜／限追記

⽉曜⽇4校時

講義形式
講義概要

講義および表計算ソフトを⽤いた演習．
確率分布の取り扱い，推定，検定，回帰分析，分散分析などを学び，データから新たな価値を導きだす能⼒を⾝に付ける．
今の社会は，ビッグデータという⾔葉に象徴されるように，ビジネス，医療，教育，農業，⼯業など様々な分野で⼤量かつ多様なデータが得られるようになってきた．そのため，このデータを新しい資源ととらえ，データに基づ

開講意図

いて様々な問題を解決していく能⼒，「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められている．
データの活⽤がどのような分野にとっても重要である．
そこで，本講義では，データ活⽤には⽋かせない主な統計的データ分析法を学ぶとともに，コンピュータを使って実際にデータを分析する．
1. 代表的なオープンデータとその活⽤例を知る．
2. 基本的な統計量の意味を理解し，表計算ソフトを⽤いてこれらを求められる．
3. 基本的な確率分布を表計算ソフトを⽤いて取り扱うことができる．

到達⽬標

4. 推定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な推定ができる．
5. 検定の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて基本的な検定ができる．
6. 回帰の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な回帰分析ができる．
7. 分散分析の考え⽅を理解し，表計算ソフトを⽤いて簡単な分析ができる．

聴講指定
本講義では，ノートPCおよび所定の表計算ソフトを利⽤する．また，試験の受験やレポートの提出に授業⽀援シス
テムを利⽤する．その利⽤法については，講義にて説明する．
講義は，対⾯での実施が困難な場合，オンライン授業の同時中継型で，Teamsを⽤いて実施する。時間割通りの⽇時に，Teamsの会議に参加すること。Teamsの会議についての情報を授業実施前⽇までに履修登録者に送る。授業
履修上の注意前⽇までに情報を受け取ることができなかった学⽣は，伊藤(hideaki[アット]edu.cc.saga-u.ac.jp)に問い合わせること。※メール送信の際は[アット]を＠に変換してください。

1 データ分析の進め⽅，データサイエンスのサイクル，データ・AIの活⽤とそれによる価値創造の現状，表計算ソ
フトを⽤いた基本統計量の計算
2 データ表現，表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(1) ⼆項分布・正規分布
3 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(2) 標準正規分布・カイ2乗分布
4 表計算ソフトを⽤いた確率分布の取り扱い(3) F分布・t分布
5 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の平均の推定
6 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の分散の推定
7 表計算ソフトを⽤いた⺟集団の⽐率の推定
授業計画(内容)

8 表計算ソフトを⽤いたデータの平均の検定
9 表計算ソフトを⽤いたデータの分散の検定
10 表計算ソフトを⽤いたデータ分布の検定
11 単回帰分析
12 重回帰分析
13 ⼀元配置の分散分析
14 ⼆元配置の分散分析
15 総合演習（⾃分が興味のあるデータに対し，これまで学んだ⼿法を⽤いてデータを⾃分で分析・解釈して説明する）
1 所定の課題に取り組むこと．
2 所定の課題に取り組むこと．
3 所定の課題に取り組むこと．
4 所定の課題に取り組むこと．
5 所定の課題に取り組むこと．
6 所定の課題に取り組むこと．
7 所定の課題に取り組むこと．

授業計画(授業以外の学 8 所定の課題に取り組むこと．
習)

9 所定の課題に取り組むこと．
10 所定の課題に取り組むこと．
11 所定の課題に取り組むこと．
12 所定の課題に取り組むこと．
13 所定の課題に取り組むこと．
14 所定の課題に取り組むこと．
15 最終課題に取り組むこと．
・到達⽬標の１〜７に関する講義課題(60%)および最終課題(40%)で評価する．

成績評価の⽅法と基準・⽌むを得ない事情が無い限り，⽋席回数が５回を超えた受講者は評価を「不可」とする．なお遅刻・早退は⽋席
1/2回に相当とする．

開⽰する試験問題等

課題，解答例または出題意図，配点，答案
課題，解答例または出題意図，配点については，授業⽀援システム上や掲⽰などで開⽰する．なお，⼤学の定める

開⽰⽅法

教科書

成績評価に対する異議申⽴に関する答案等の閲覧については，定められた期間内に担当教員に申し出ること．
特に指定しない．
スッキリわかる確率統計 : 定理のくわしい証明つき

参考図書

仕事に役⽴つExcel統計解析
できるビジネスパーソンのためのExcel統計解析⼊⾨ : ビジネスにおける最強の武器、統計学を基礎から学ぶ
ティーチング・ポートフォリオ

リンク

オフィスアワー

⽉曜5校時

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：応⽤化学コース(C-1)

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達⽬標：(1-5), (2-3)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.2）,（2.2）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-548x-238

科⽬コードR0051031

科⽬名

コンピュータプログラミング

曜⽇・校時

⽉４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)房安貴弘

授業担当コマ数房安貴弘(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230845&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽉曜

講義形式

講義、演習

４限

理⼯学の分野では、基礎的なプログラミング能⼒を⾝につけることが重要である。本授業では、プログラミング、
講義概要

アルゴリズムの基本的な考え⽅と技術の習得を⽬的とし、講義に加えて実際にプログラミング演習を⾏い，課題や演習によって適宜、習熟度を確認する．

開講意図

理⼯学に求められるプログラミングに関する基礎知識を⾝につける。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴について理解する。

到達⽬標

・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）を理解する。
・⾏列計算のような簡単なプログラムを作成することができる。

聴講指定
履修上の注意・PCを必ず持参すること。
・開講前に、Anacondaを必ずインストールしていること（インストール⽅法については事前に連絡を⾏う）
1 シラバスの説明、プログラミング⾔語、Anacondaの使⽤法について，課題の提出⽅法
2 値と変数
3 組み込み関数
4 分岐処理（分岐処理とアルゴリズムの表現⽅法）
5 論理演算を⽤いた分岐処理
6 while⽂、if⽂を⽤いた繰り返し処理
7 多重繰り返し処理

授業計画(内容)

8 リストについて
9 配列（定義・参照の⽅法）
10 配列（基本計算、ソーティングアリゴリズム）
11 配列（応⽤計算）
12 関数とは13 関数の設計
14 ファイルIO
15 クラスについて
1 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
2 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
3 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
4 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
5 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
6 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。

授業計画(授業以外の学習)

7 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
8 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
9 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
10 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
11 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
12 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
13 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
14 講義に関する課題を出題するので，次回の講義前⽇までに指定の⽅法で提出すること。
15 講義に関する課題を出題するので，指定する期限までに指定の⽅法で提出すること。

課題演習及び定期試験により評価する。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴については定期試験にて評価する。
・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）の理解および，⾏列計算のような簡単
成績評価の⽅法と基準なプログラムを作成に関しては課題演習および定期試験にて評価する。
課題演習（50%）＋定期試験(50%)の合計（100%）とし，60%以上の評価を得たものを合格とする。
課題演習は，オンラインの⼩テストおよび演習部分のプログラムのスクリーンショットで確認する。
正当な理由なしに４回以上⽋席した場合は不可とするので，⽋席する際は受講するクラスの担当教員にメールで連絡すること。

開⽰する試験問題等

定期試験の解答

開⽰⽅法

オフィスアワーの時間帯に担当教員の研究室まで事前に電⼦メールで連絡してから来ること。

教科書

詳細! Python 3 ⼊⾨ノート

参考図書
リンク
オフィスアワー

⽕曜３校時

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-6)，メカニカルデザインコース(3-6)、応⽤化

その他学コース(C-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.4）,（2.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-548x-238

科⽬コードR0051031

科⽬名

コンピュータプログラミング

曜⽇・校時

⽉４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)⻄⼭英輔

授業担当コマ数⻄⼭英輔(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230846&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義、演習
理⼯学の分野では、基礎的なプログラミング能⼒を⾝につけることが重要である。本授業では、プログラミング，

講義概要

アルゴリズムの基本的な考え⽅と技術の習得を⽬的とし、講義に加えて実際にプログラミング演習を⾏い，課題や演習によって適宜、習熟度を確認する．

開講意図

理⼯学に求められるプログラミングに関する基礎知識を⾝につける。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴について理解する。

到達⽬標

・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）を理解する。
・⾏列計算のような簡単なプログラムを作成することができる。

聴講指定
履修上の注意授業計画(内容)

・PCを必ず持参すること。
・開講前に、Anacondaを必ずインストールしていること（インストール⽅法については事前に連絡を⾏う）
第１回

シラバスの説明、プログラミング⾔語、Anacondaの使⽤法について

第２回

値と変数

第３回

組み込み関数第４回

分岐処理(分岐処理とアルゴリズムの表現⽅法)

第５回

論理演算を⽤いた分岐処理

第６回

while⽂、if⽂を⽤いた繰り返し処理

第７回

多重繰り返し処理

第８回

リストについて第９回

配列（定義・参照の⽅法）

第１０回

配列（基本計算，ソーティングアリゴリズム）

第１１回

配列（応⽤計算）第１２回

第１２回

関数とは

第１３回

関数の設計

第１４回

ファイルIO

第１５回

クラスについて関数とは

1 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
2 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
3 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
4 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
5 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
6 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
授業計画(授業以外の学
習)

7 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
8 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
9 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
10 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
11 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
12 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
13 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
14 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
15 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．

課題演習及び定期試験により評価する。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴については定期試験にて評価する．
・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）の理解および。⾏列計算のような簡単
成績評価の⽅法と基準なプログラムを作成に関しては課題演習および定期試験にて評価する．
課題演習（50%）＋定期試験(50%)の合計（100%）とし，60%以上の評価を得たものを合格とする．
課題演習は，オンラインの⼩テストおよび演習部分のプログラムのスクリーンショットで確認する．
正当な理由なしに４回以上⽋席した場合は不可とするので，⽋席する際は受講するクラスの担当教員にメールで連絡すること．

開⽰する試験問題等

定期試験の解答

開⽰⽅法

オフィスアワーの時間帯に担当教員の研究室まで事前に電⼦メールで連絡してから来ること。

教科書

詳細! Python 3 ⼊⾨ノート

参考図書
リンク
オフィスアワー

⽉曜⽇ 5校時

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-6)，メカニカルデザインコース(3-6)、応⽤化

その他学コース(C-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.4）,（2.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-548x-238

科⽬コードR0051031

科⽬名

コンピュータプログラミング

曜⽇・校時

⽕４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)堂薗浩

授業担当コマ数堂薗

浩(理⼯学部)[2.00]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230847&formatCD=1
1-(3)

曜／限追記
講義形式

講義、演習
理⼯学の分野では、基礎的なプログラミング能⼒を⾝につけることが重要である。本授業では、プログラミング，

講義概要

アルゴリズムの基本的な考え⽅と技術の習得を⽬的とし、講義に加えて実際にプログラミング演習を⾏い，課題や演習によって適宜、習熟度を確認する．

開講意図

理⼯学に求められるプログラミングに関する基礎知識を⾝につける。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴について理解する。

到達⽬標

・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）を理解する。
・⾏列計算のような簡単なプログラムを作成することができる。

聴講指定
履修上の注意・PCを必ず持参すること。
・開講前に、Anacondaを必ずインストールしていること（インストール⽅法については事前に連絡を⾏う）
1 シラバスの説明、プログラミング⾔語、Anacondaの使⽤法について、課題の提出⽅法
2 値と変数
3 組み込み関数
4 分岐処理(分岐処理とアルゴリズムの表現⽅法)
5 論理演算を⽤いた分岐処理
6 while⽂、if⽂を⽤いた繰り返し処理
7 多重繰り返し処理

授業計画(内容)

8 リストについて
9 配列（定義・参照の⽅法）
10 配列（基本計算、ソーティングアルゴリズム）
11 配列（応⽤計算）
12 関数とは13 関数の設計
14 ファイルIO
15 クラスについて
1 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
2 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
3 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
4 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
5 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
6 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．

授業計画(授業以外の学
習)

7 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
8 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
9 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
10 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
11 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
12 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
13 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
14 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
15 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．

課題演習及び定期試験により評価する。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴については定期試験にて評価する．
・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）の理解および。⾏列計算のような簡単
成績評価の⽅法と基準なプログラムを作成に関しては課題演習および定期試験にて評価する．
課題演習（50%）＋定期試験(50%)の合計（100%）とし，60%以上の評価を得たものを合格とする。
課題演習は，オンラインの⼩テストおよび演習部分のプログラムのスクリーンショットで確認する．
正当な理由なしに４回以上⽋席した場合は不可とするので，⽋席する際は受講するクラスの担当教員にメールで連絡すること開⽰する試験問題等

定期試験の解答

開⽰⽅法

オフィスアワーの時間帯（⽔曜２校時）に担当教員の研究室まで事前に電⼦メールで連絡してから来ること。

教科書

詳細! Python 3 ⼊⾨ノート

参考図書
リンク
オフィスアワー⽉)曜⽇５時限⽬

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-6)，メカニカルデザインコース(3-6)、応⽤化

その他学コース(C-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.4）,（2.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-548x-238

科⽬コードR0051031

科⽬名

コンピュータプログラミング

曜⽇・校時

⽕４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

松前進

授業担当コマ数

松前進(総合情報基盤セン)[]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230848&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽕曜

講義形式

講義，演習

４限

理⼯学の分野では、基礎的なプログラミング能⼒を⾝につけることが重要である。本授業では、プログラミング，
講義概要

アルゴリズムの基本的な考え⽅と技術の習得を⽬的とし、講義に加えて実際にプログラミング演習を⾏い，課題や演習によって適宜、習熟度を確認する．

開講意図

理⼯学に求められるプログラミングに関する基礎知識を⾝につける。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴について理解する。

到達⽬標

・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）を理解する。
・⾏列計算のような簡単なプログラムを作成することができる。

聴講指定
履修上の注意授業計画(内容)

・PCを必ず持参すること。
・開講前に、Anacondaを必ずインストールしていること（インストール⽅法については事前に連絡を⾏う）
第１回

シラバスの説明、プログラミング⾔語、Anacondaの使⽤法について，課題の提出⽅法

第２回

値と変数

第３回

組み込み関数第４回

分岐処理（分岐処理とアルゴリズムの表現⽅法）

第５回

論理演算を⽤いた分岐処理

第６回

while⽂、if⽂を⽤いた繰り返し処理

第７回

多重繰り返し処理

第８回

リストについて第９回

配列（定義・参照の⽅法）

第１０回

配列（基本計算，ソーティングアルゴリズム）

第１１回

配列（応⽤計算）

第１２回

関数とは

第１３回

関数の設計

第１４回

ファイルIO

第１５回

クラスについて

1 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
2 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
3 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
4 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
5 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
6 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
授業計画(授業以外の学
習)

7 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
8 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
9 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
10 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
11 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
12 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
13 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
14 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
15 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．

課題演習及び定期試験により評価する。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴については定期試験にて評価する．
・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）の理解および。⾏列計算のような簡単
成績評価の⽅法と基準なプログラムを作成に関しては課題演習および定期試験にて評価する．
課題演習（50%）＋定期試験(50%)の合計（100%）とし，60%以上の評価を得たものを合格とする。
課題演習は，オンラインの⼩テストおよび演習部分のプログラムのスクリーンショットで確認する．
正当な理由なしに４回以上⽋席した場合は不可とするので，⽋席する際は受講するクラスの担当教員にメールで連絡すること開⽰する試験問題等

定期試験の解答

開⽰⽅法

オフィスアワーの時間帯に担当教員の研究室まで事前に電⼦メールで連絡してから来ること。

教科書

詳細! Python 3 ⼊⾨ノート

参考図書
リンク
オフィスアワー

⽔曜２限、および随時（メール予約してください）

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-6)，メカニカルデザインコース(3-6)、応⽤化

その他学コース(C-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.4）,（2.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-548x-238

科⽬コードR0051031

科⽬名

コンピュータプログラミング

曜⽇・校時

⽕４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

宮良明男

授業担当コマ数宮良明男(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230849&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽕４

講義形式

講義、演習
理⼯学の分野では、基礎的なプログラミング能⼒を⾝につけることが重要である。本授業では、プログラミング，

講義概要

アルゴリズムの基本的な考え⽅と技術の習得を⽬的とし、講義に加えて実際にプログラミング演習を⾏い，課題や演習によって適宜、習熟度を確認する．

開講意図

理⼯学に求められるプログラミングに関する基礎知識を⾝につける。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴について理解する。

到達⽬標

・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）を理解する。
・⾏列計算のような簡単なプログラムを作成することができる。

聴講指定
履修上の注意・PCを必ず持参すること。
・開講前に、Anacondaを必ずインストールしていること（インストール⽅法については事前に連絡を⾏う）
1 シラバスの説明、プログラミング⾔語、Anacondaの使⽤法について，課題の提出⽅法
2 値と変数
3 組み込み関数
4 分岐処理(分岐処理とアルゴリズムの表現⽅法)
5 論理演算を⽤いた分岐処理
6 while⽂、if⽂を⽤いた繰り返し処理
7 多重繰り返し処理

授業計画(内容)

8 リストについて
9 配列（定義・参照の⽅法）
10 配列(基本計算，ソーティングアリゴリズム)
11 配列（応⽤計算）
12 関数とは13 関数の設計
14 ファイルIO
15 クラスについて
1 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
2 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
3 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
4 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
5 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
6 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．

授業計画(授業以外の学
習)

7 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
8 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
9 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
10 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
11 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
12 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
13 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
14 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
15 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．

課題演習及び定期試験により評価する。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴については定期試験にて評価する．
・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）の理解および。⾏列計算のような簡単
成績評価の⽅法と基準なプログラムを作成に関しては課題演習および定期試験にて評価する．
課題演習（50%）＋定期試験(50%)の合計（100%）とし，60%以上の評価を得たものを合格とする。
課題演習は，オンラインの⼩テストおよび演習部分のプログラムのスクリーンショットで確認する．
正当な理由なしに４回以上⽋席した場合は不可とするので，⽋席する際は受講するクラスの担当教員にメールで連絡すること開⽰する試験問題等

定期試験の解答

開⽰⽅法

オフィスアワーの時間帯に担当教員の研究室まで事前に電⼦メールで連絡してから来ること。

教科書

詳細! Python 3 ⼊⾨ノート

参考図書
リンク
オフィスアワー

⽔曜⽇５時限だが随時受け付ける

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-6)，メカニカルデザインコース(3-6)、応⽤化

その他学コース(C-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.4）,（2.3）

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-548x-238

科⽬コードR0051031

科⽬名

コンピュータプログラミング

曜⽇・校時

⽕４

単位数

2.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)中⼤窪千晶

授業担当コマ数中⼤窪

千晶(理⼯学部)[15.00]

外部参照⽤のURL

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900230850&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(3)

曜／限追記

⽕曜

講義形式

講義、演習

４限

理⼯学の分野では、基礎的なプログラミング能⼒を⾝につけることが重要である。本授業では、プログラミングの講義概要

基本的な考え⽅と技術の習得を⽬的とし、講義に加えて実際にプログラミング演習を⾏い，課題や演習によって適宜、習熟度を確認する．

開講意図

理⼯学に求められるプログラミングに関する基礎知識を⾝につける。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴について理解する。

到達⽬標

・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）を理解する。
・⾏列計算のような簡単なプログラムを作成することができる。

聴講指定
履修上の注意・PCを必ず持参すること。
・開講前に、Anacondaを必ずインストールしていること（インストール⽅法については事前に連絡を⾏う）
第１回

シラバスの説明、プログラミング⾔語、Anacondaの使⽤法について

第２回

値と変数

第３回

組み込み関数

第4回 分岐処理(分岐処理とアルゴリズムの表現⽅法)
第５回

授業計画(内容)

論理演算を⽤いた分岐処理

第６回

while⽂、if⽂を⽤いた繰り返し処理

第７回

多重繰り返し処理

第８回

リストについて第９回

配列（定義・参照の⽅法）

第10回

配列(基本計算，ソーティングアリゴリズム)

第１１回

配列（応⽤計算）

第１２回

関数とは

第１３回

関数の設計

第１４回

ファイルIO

第１５回

クラスについて

1 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
2 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
3 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
4 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
5 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
6 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
授業計画(授業以外の学
習)

7 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
8 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
9 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
10 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
11 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
12 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
13 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
14 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．
15 毎週，講義に関する課題を出題するので，講義時間前に指定の⽅法で提出すること．

課題演習及び定期試験により評価する。
・代表的なプログラミング⾔語の特徴については定期試験にて評価する．
・プログラミングのための基本的な⼿順（逐次実⾏、条件分岐、繰り返し）の理解および。⾏列計算のような簡単
成績評価の⽅法と基準なプログラムを作成に関しては課題演習および定期試験にて評価する．
課題演習（50%）＋定期試験(50%)の合計（100%）とし，60%以上の評価を得たものを合格とする。
課題演習は，オンラインの⼩テストおよび演習部分のプログラムのスクリーンショットで確認する．
正当な理由なしに４回以上⽋席した場合は不可とするので，⽋席する際は受講するクラスの担当教員にメールで連絡すること開⽰する試験問題等

定期試験の解答

開⽰⽅法

オフィスアワーの時間帯に担当教員の研究室まで事前に電⼦メールで連絡してから来ること。

教科書

詳細! Python 3 ⼊⾨ノート

参考図書
リンク
オフィスアワー

⽔曜⽇5校時（事前にメールで連絡すること）

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
JABEEに対する学習・教育到達⽬標：機械エネルギー⼯学コース(3-6)，メカニカルデザインコース(3-6)、応⽤化

その他学コース(C-1)
佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.4）,（2.3）

確定状態

確定済

タイトル

2023年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2023年度

コースナンバー

2-407x-238

科⽬コードR0002020

科⽬名サブフィールドPBL

曜⽇・校時

時間割外,⽕１

単位数

3.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

授業担当コマ数

⽯渡

洋⼀,⼭⼝

暢彦,藤澤

⽯渡

洋⼀(理⼯学部)[6.00]、加藤部)[3.00]、⽇⽐野
⼯学部)[3.00]、⼭内

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

知績,松尾

繁,⽥中

徹,嘉数

誠,帯屋

孝盛(理⼯学部)[3.00]、嘉数雄嗣(理⼯学部)[0.00]、⽥中洋之,⽇⽐野

雄嗣,加藤

孝盛,⼭内

誠(理⼯学部)[2.00]、⼭⼝暢彦(理⼯学徹(理⼯学部)[1.00]、帯屋⼀宏(理⼯学部)[0.00]、藤澤洋之(理⼯学部)[3.00]、松尾

⼀宏

繁(理

知績(理⼯学部)[3.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=027100240272&formatCD=11(3), 2(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習
本講義は、２年後学期開講直前（9⽉後半の2⽇間）に⾏われるデータサイエンス教育（AI実習）、２年後学期に開講される講義、引き続き集中講義で実施されるPBL演習からなる。講義は、６つの分野（理学、情報技術、化学、機械⼯学、電気電⼦⼯学、都市⼯学）の中から、学⽣の所属コースの分野と異なる５つの専⾨外分野（サブフィー

講義概要ルド）について実施する。PBL演習は、学⽣が選択した１つのサブフィールドについて実施し、課題解決演習を⾏う。

サブフィールドの講義とPBL演習を通じて、⾃⾝の専⾨分野とサブフィールドとの関連について理解を深め、理⼯開講意図

学における複眼的視点と、それを⽤いた分析・解決能⼒を養う。データサイエンス教育（AI実習）からAIを⽤いた分析・解決能⼒を養う。
(1)５つのサブフィールドの講義内容を理解する。

到達⽬標(2)PBL演習に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。
(3) データサイエンス教育（AI実習）に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。

聴講指定

理⼯学部学⽣

履修上の注意講義：
第１回流体⼯学・熱⼯学１：熱⼯学の法則と熱機関
第２回流体⼯学・熱⼯学２：流体⼯学の法則と流体機械
第３回

流体⼯学・熱⼯学３：⾃然エネルギーの有効利⽤

第４回数学の化学応⽤１：化学と確率
第５回数学の化学応⽤２：シュレディンガー⽅程式と電⼦軌道
第６回

数学の化学応⽤３：フロンティア軌道と反応

第７回

機械学習１：⼈⼯知能をつくり出そう

第８回

機械学習２：状態空間と基本的な探索

第９回機械学習３：位置推定
授業計画(内容)

第１０回半導体デバイス１：半導体の基礎
第１１回半導体デバイス２：電⼦デバイス（トランジスタ、FET）
第１２回 半導体デバイス３：光デバイス（LED、半導体レーザー、太陽電池）
第１３回 ⻑⼤橋，⼤空間構造を例にその構造形式と架構法を解説し，トラス構造の応⼒計算の演習を⾏う． 剛体
⼒学１：⻑⼤橋の構造形式と⼒学系
第１４回

剛体⼒学２：⼤空間構造の曲⾯形状と⼒学系

第１５回剛体⼒学３：トラスの構造解析
各回の内容をよく復習しておくこと。
PBL演習：講義を受けた5つのサブフィールドの中から1つを選択し、課題解決演習を3コマ⾏う。
データサイエンス教育（AI実習）：2023年度は9/28, 29に実施する。数名のグループに分かれてAI実習を6コマ⾏う。

1 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。
(2) ⾃らの発表の準備

授業計画(授業以外の学
習)

到達⽬標(1)について、⼩テストやレポートを⽤いて評価する（評価A）。到達⽬標(2)について、プレゼンテーショ
ンやレポートを⽤いて評価する（評価B）。到達⽬標(3)について、プレゼンテーションやレポートを⽤いて評価す
成績評価の⽅法と基準

る（評価C）。 最終評価は、100点満点となるように評価A、B、Cを5:2:3の割合で合計して決定する。 60点以上の点数を取得していることを合格の条件とするが、データサイエンス教育（AI実習） に参加しなかった者、および、
その課題を⾏わなかった者は不合格とする。

開⽰する成績評価の根

⼩テスト、レポート、発表等の採点結果。

拠資料等
開⽰⽅法
教科書

開⽰を希望する者（履修登録した者に限る）は、開講学期の末⽇までに理学（数理・物理）部⾨担当（⽯渡）に申し出ること。
教科書は使⽤しない。

参考図書
リンク
オフィスアワー

各教員のオフィスアワーを参照のこと。

カテゴリー４30

カテゴリー３

5

カテゴリー２

5

カテゴリー１

10

カテゴリー０50

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（3.4）,（3.6）

確定状態

確定済

タイトル

2023年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2023年度

コースナンバー

2-407x-238

科⽬コードR0002020

科⽬名サブフィールドPBL

曜⽇・校時

時間割外,⽕１

単位数

3.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)⼭⼝河野

授業担当コマ数暢彦,河野宏明（⼯）,⽶⽥宏明（⼯）(理⼯学部)[3.00]、松前(理⼯学部)[3.00]、⽯渡

学⼠⼒番号

清⾼,堂薗

浩,中⼤窪

千晶,⽯渡

洋⼀,岡崎

進(総合情報基盤セン)[3.00]、堂薗洋⼀(理⼯学部)[0.00]、岡崎千晶(理⼯学部)[3.00]、前⽥
外部参照⽤のURL

宏,泉

泰久,松前

進,前⽥

明⼦
浩(理⼯学部)[1.50]、泉泰久(理⼯学部)[3.00]、⽶⽥明⼦(理⼯学部)[6.00]、⼭⼝清⾼宏(理⼯学部)[3.00]、中⼤窪暢彦(理⼯学部)[6.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=027100240273&formatCD=11(3), 2(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習
本講義は、２年後学期開講直前（9⽉後半の2⽇間）に⾏われるデータサイエンス教育（AI実習）、２年後学期に開講される講義、引き続き集中講義で実施されるPBL演習からなる。講義は、６つの分野（理学、情報技術、化学、機械⼯学、電気電⼦⼯学、都市⼯学）の中から、学⽣の所属コースの分野と異なる５つの専⾨外分野（サブフィー

講義概要ルド）について実施する。PBL演習は、学⽣が選択した１つのサブフィールドについて実施し、課題解決演習を⾏う。

サブフィールドの講義とPBL演習を通じて、⾃⾝の専⾨分野とサブフィールドとの関連について理解を深め、理⼯開講意図

学における複眼的視点と、それを⽤いた分析・解決能⼒を養う。データサイエンス教育（AI実習）からAIを⽤いた分析・解決能⼒を養う。
(1)５つのサブフィールドの講義内容を理解する。

到達⽬標(2)PBL演習に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。
(3) データサイエンス教育（AI実習）に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。

聴講指定

理⼯学部学⽣

履修上の注意第1回 理学分野におけるICTの利⽤１：理学分野におけるICTの利⽤
第2回 理学分野におけるICTの利⽤２：電磁気学とその応⽤
第3回 理学分野におけるICTの利⽤３：フーリエ解析とその応⽤
第4回 化学分野におけるICT利⽤１：化学構造式の描画
第5回 化学分野におけるICT利⽤２：インターネットによる化学⽂献検索第6回 化学分野におけるICT利⽤３：化学分野におけるICT利⽤
第7回 機械⼯学分野におけるICT利⽤１：Society 5.0と機械⼯学分野
第8回 機械⼯学分野におけるICT利⽤２：メカトロニクス⼊⾨
第9回 機械⼯学分野におけるICT利⽤３：ロボットとICT
第10回 ICT分野における電気電⼦技術の利⽤１：センサなど
授業計画(内容)

第11回 ICT分野における電気電⼦技術の利⽤２：AD, DA変換など
第12回 ICT分野における電気電⼦技術の利⽤３：符号化など
第13回 都市⼯学分野におけるICT利⽤１：スマートハウス
第14回 都市⼯学分野におけるICT利⽤２：環境のセンシング技術
第15回 都市⼯学分野におけるICT利⽤３：建築分野における設計⽀援技術
各回の内容をよく復習しておくこと。
PBL演習：講義を受けた5つのサブフィールドの中から1つを選択し、課題解決演習を3コマ⾏う。
データサイエンス教育（AI実習）：2023年度は9/28, 29に実施する。数名のグループに分かれてAI実習を6コマ⾏う。

授業時間外の学習︓(1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。
(2) ⾃らの発表の準備

授業計画(授業以外の学
習)

到達⽬標(1)について、⼩テストやレポートを⽤いて評価する（評価A）。
到達⽬標(2)について、プレゼンテーションやレポートを⽤いて評価する（評価B）。
成績評価の⽅法と基準

到達⽬標(3)について、プレゼンテーションやレポートを⽤いて評価する（評価C）。
最終評価は、100点満点となるように評価A、B、Cを5:2:3の割合で合計して決定する。
60点以上の点数を取得していることを合格の条件とするが、データサイエンス教育（AI実習） に参加しなかった者、および、その課題を⾏わなかった者は不合格とする。

開⽰する成績評価の根

⼩テスト、レポート、発表等の採点結果。

拠資料等
開⽰⽅法
教科書

開⽰を希望する者（履修登録した者に限る）は、開講学期の末⽇までに情報部⾨担当（⼭⼝）に申し出ること。
教科書は使⽤しない。

参考図書
リンク
オフィスアワー

各教員のオフィスアワーを参照のこと。

カテゴリー４30

カテゴリー３

5

カテゴリー２

5

カテゴリー１

10

カテゴリー０50

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（3.4）,（3.6）

確定状態

確定済

タイトル

2023年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2023年度

コースナンバー

2-407x-238

科⽬コードR0002020

科⽬名サブフィールドPBL

曜⽇・校時

時間割外,⽕１

単位数

3.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

藤澤
⽥

知績,河野
宏,梅⽊

光武
授業担当コマ数

雄⼀(海エネ)[1.00]、⽶⽥洋⼀(海エネ)[2.00]、⽯渡部)[3.00]、藤澤

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

宏明（⼯）,⼭⼝

暢彦,⽊上

洋⼀,光武

雄⼀,⼤⽯

敏之,佐々⽊伸⼀,ナルモン,⽯渡

洋⼀,⽶

⾠也
宏(理⼯学部)[]、梅⽊⾠也(理⼯学部)[]、⼭⼝洋⼀(理⼯学部)[0.00]、佐々⽊知績(理⼯学部)[0.00]、⼤⽯暢彦(理⼯学部)[3.00]、⽊上伸⼀(理⼯学部)[1.00]、河野宏明（⼯）(理⼯学

敏之(理⼯学部)[2.00]、ナルモン(理⼯学部)[3.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=027100240274&formatCD=11(3), 2(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習
本講義は、２年後学期開講直前（9⽉後半の2⽇間）に⾏われるデータサイエンス教育（AI実習）、２年後学期に開講される講義と、引き続き集中講義で実施されるPBL演習からなる。講義は、６つの分野（理学、情報技術、化学、機械⼯学、電気電⼦⼯学、都市⼯学）の中から、学⽣の所属コースの分野と異なる５つの専⾨外分野（サブ講義概要

フィールド）について実施する。PBL演習は、学⽣が選択した１つのサブフィールドについて実施し、討論や発表
会を取り⼊れた課題解決演習を⾏う。

サブフィールドの講義とPBL演習を通じて、⾃⾝の専⾨分野とサブフィールドとの関連について理解を深め、理⼯開講意図

学における複眼的視点と、それを⽤いた分析・解決能⼒を養う。データサイエンス教育（AI実習）からAIを⽤いた分析・解決能⼒を養う。
(1)５つのサブフィールドの講義内容を理解する。

到達⽬標(2)PBL演習に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。
(3) データサイエンス教育（AI実習）に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。

聴講指定

理⼯学部学⽣
PBL演習：講義を受けた5つのサブフィールドの中から1つを選択し、課題解決演習を3コマ⾏う。

履修上の注意2023年度はデータサイエンス教育（AI実習）を9/28, 29に実施する。数名のグループに分かれてAI実習を6コマ⾏う。
1 AIやIoTの産業分野における利活⽤１：⼈⼯知能をつくり出そう
2 AIやIoTの産業分野における利活⽤２：状態空間と基本的な探索
3 AIやIoTの産業分野における利活⽤３：位置推定
4 電磁気学１：理学分野におけるICTの利⽤
5 電磁気学２：電磁気学とその応⽤
6 電磁気学３：フーリエ解析とその応⽤
7 再⽣可能エネルギー技術概要，流体⼯学１：流体⼯学⼊⾨
8 再⽣可能エネルギー技術概要，流体⼯学２：⾵⼒や⽔⼒の再⽣可能エネルギー
9 再⽣可能エネルギー技術概要，流体⼯学３：再⽣可能エネルギーの基礎とエネルギー変換機器
10 電気回路・電⼦回路１：電気・電⼦部品，

授業計画(内容)

抵抗，コンデンサ，コイル（外観，回路記号，素⼦値表記例）
オームの法則・キルヒホッフの法則（直列，並列合成抵抗算出）
半導体素⼦
ダイオード・発光ダイオード（外観，動作，回路記号，使い⽅（電流，抵抗値））
トランジスタの種類（外観，回路記号）"
11 電気回路・電⼦回路２：MOS-FETの講造と動作
基本増幅回路

ソース接地

応⽤例（オペアンプ）

バイアス回路IC外観，回路例

12 電気回路・電⼦回路３：試験13 浄⽔・下⽔処理１：浄⽔に関する技術
14 浄⽔・下⽔処理２：下⽔処理に関する技術
15 浄⽔・下⽔処理３：これからの浄⽔・下⽔処理の在り⽅について

1 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
2 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
3 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
4 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
5 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
6 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
7 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
8 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
9 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
10 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
11 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
12 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
13 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
14 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
授業計画(授業以外の学 15 復習しておくこと。課題が出される場合もある。
習)到達⽬標(1)について、⼩テストやレポートを⽤いて評価する（評価A）。到達⽬標(2)について、プレゼンテーショ
ンやレポートを⽤いて評価する（評価B）。到達⽬標(3)について、プレゼンテーションやレポートを⽤いて評価す
成績評価の⽅法と基準

る（評価C）。 最終評価は、100点満点となるように評価A、B、Cを5:2:3の割合で合計して決定する。 60点以上の点数を取得していることを合格の条件とするが、データサイエンス教育（AI実習） に参加しなかった者、および、
その課題を⾏わなかった者は不合格とする。

開⽰する成績評価の根

⼩テスト、レポート、発表等の採点結果

拠資料等
開⽰⽅法
教科書

開⽰を希望する者（履修登録した者に限る）は、開講学期の末⽇までに藤澤まで申し出ること。
教科書は使⽤しない。

参考図書
リンク
オフィスアワー

各教員のオフィスアワーを参照のこと。

カテゴリー４30

カテゴリー３

5

カテゴリー２

5

カテゴリー１

10

カテゴリー０50

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（3.4）,（3.6）

確定状態

確定済

タイトル

2023年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2023年度

コースナンバー

2-407x-238

科⽬コードR0002020

科⽬名サブフィールドPBL

曜⽇・校時

時間割外,⽕１

単位数

3.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

授業担当コマ数

泉

清⾼,河野

郭

其新(シンクロトロン)[2.00]、⽮⽥部)[0.00]、後藤宏明（⼯）,花⽥

英輔,⽮⽥

光徳,郭

其新,後藤

光徳(理⼯学部)[3.00]、泉聡(理⼯学部)[1.00]、河野

聡,押川

英夫,⽯渡

洋⼀

清⾼(理⼯学部)[0.00]、⽯渡宏明（⼯）(理⼯学部)[3.00]、押川洋⼀(理⼯学英夫(理⼯学部)[2.00]、花⽥英輔(理⼯学部)[3.00]
外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=027100240275&formatCD=11(3), 2(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習
本講義は、２年後学期開講直前（9⽉後半の2⽇間）に⾏われるデータサイエンス教育（AI実習）、２年後学期に開講される講義、引き続き集中講義で実施されるPBL演習からなる。講義は、６つの分野（理学、情報技術、化学、機械⼯学、電気電⼦⼯学、都市⼯学）の中から、学⽣の所属コースの分野と異なる５つの専⾨外分野（サブフィー

講義概要ルド）について実施する。PBL演習は、学⽣が選択した１つのサブフィールドについて実施し、課題解決演習を⾏う。

サブフィールドの講義とPBL演習を通じて、⾃⾝の専⾨分野とサブフィールドとの関連について理解を深め、理⼯開講意図

学における複眼的視点と、それを⽤いた分析・解決能⼒を養う。データサイエンス教育（AI実習）からAIを⽤いた分析・解決能⼒を養う。
(1) 5つのサブフィールドの講義内容を理解する。

到達⽬標(2) PBL演習に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。
(3) データサイエンス教育（AI実習）に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。

聴講指定

理⼯学部学⽣

履修上の注意講義:
第 1回 無機材料化学1: 無機材料(⾦属とセラミックス)の基礎(化学結合や構造等)
第 2回 無機材料化学2: 無機材料の特性(機械的特性等)と応⽤
第 3回 無機材料化学3: ⽣活の中で⾒られる様々な無機材料
第 4回 超スマート社会とIoT，IoE1: 「スマート」とは?, IoT, IoEとは?
第 5回 超スマート社会とIoT，IoE2: スマート社会実現のための基盤と障害
第 6回 超スマート社会とIoT，IoE3: IoT, IoEと⽤いた超スマート社会の実現に向けて
第 7回 フーリエ変換1: 理学分野におけるICTの利⽤
第 8回 フーリエ変換2: 電磁気学とその応⽤
第 9回 フーリエ変換3: フーリエ解析とその応⽤授業計画(内容)

第10回 電気回路1: 直流回路
第11回 電気回路2: 交流回路
第12回 電気回路3: 電気回路の過渡現象
第13回 河川⼯学1: ⽔⽂学の基礎
第14回 河川⼯学2: 開⽔路の流れ
第15回 河川⼯学3: 地球温暖化と治⽔適応策
各回の内容をよく復習しておくこと。
PBL演習:
講義を受けた5つのサブフィールドの中から1つを選択し，討論や発表会を取り⼊れた課題解決演習を3コマ⾏う。
データサイエンス教育（AI実習）：2023年度は9/28, 29に実施す+H22:J22る。数名のグループに分かれてAI実習を
6コマ⾏う。

(1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。
(2) ⾃らの発表の準備

授業計画(授業以外の学
習)

到達⽬標(1)について、⼩テストやレポートを⽤いて評価する（評価A）。到達⽬標(2)について、プレゼンテーショ
ンやレポートを⽤いて評価する（評価B）。到達⽬標(3)について、プレゼンテーションやレポートを⽤いて評価す
成績評価の⽅法と基準

る（評価C）。 最終評価は、100点満点となるように評価A、B、Cを5:2:3の割合で合計して決定する。 60点以上の点数を取得していることを合格の条件とするが、データサイエンス教育（AI実習） に参加しなかった者、および、
その課題を⾏わなかった者は不合格とする。

開⽰する成績評価の根

⼩テスト、レポート、発表等の採点結果。

拠資料等
開⽰⽅法
教科書

開⽰を希望する者（履修登録した者に限る）は、開講学期の末⽇までに泉に申し出ること。
教科書は使⽤しない

参考図書
リンク
オフィスアワー

各教員のオフィスアワーを参照のこと。

カテゴリー４30

カテゴリー３

5

カテゴリー２

5

カテゴリー１

10

カテゴリー０50

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（3.4）,（3.6）

確定状態

確定済

タイトル

2023年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2023年度

コースナンバー

2-407x-238

科⽬コードR0002020

科⽬名サブフィールドPBL

曜⽇・校時

時間割外,⽕１

単位数

3.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

授業担当コマ数

⽊本

晃,只⽊

進⼀,冨永

⻄⼭

英輔(理⼯学部)[3.00]、冨永部)[0.00]、⽇⽐野

昌⼈,泉

清⾼,⼩島

昌⼀,⽯渡

洋⼀,⽇⽐野昌⼈(理⼯学部)[3.00]、⼩島雄嗣(理⼯学部)[3.00]、只⽊

雄嗣,⻄⼭

英輔

昌⼀(理⼯学部)[3.00]、⽊本進⼀(理⼯学部)[3.00]、泉晃(理⼯学

清⾼(理⼯学部)[3.00]、⽯渡洋⼀(理⼯学部)[0.00]
外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=027100240276&formatCD=11(3), 2(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習
本講義は、２年後学期開講直前（9⽉後半の2⽇間）に⾏われるデータサイエンス教育（AI実習）、２年後学期に開講される講義、引き続き集中講義で実施されるPBL演習からなる。講義は、６つの分野（理学、情報技術、化学、機械⼯学、電気電⼦⼯学、都市⼯学）の中から、学⽣の所属コースの分野と異なる５つの専⾨外分野（サブフィー

講義概要ルド）について実施する。PBL演習は、学⽣が選択した１つのサブフィールドについて実施し、課題解決演習を⾏う。

サブフィールドの講義とPBL演習を通じて、⾃⾝の専⾨分野とサブフィールドとの関連について理解を深め、理⼯開講意図

学における複眼的視点と、それを⽤いた分析・解決能⼒を養う。データサイエンス教育（AI実習）からAIを⽤いた分析・解決能⼒を養う。
(1) ５つのサブフィールドの講義内容を理解する。

到達⽬標(2) PBL演習に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。
(3) データサイエンス教育（AI実習）に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。

聴講指定

理⼯学部学⽣

履修上の注意講義：
第１回 メカトロニクス１：Society 5.0と機械⼯学分野
第２回 メカトロニクス２：メカトロニクス⼊⾨
第３回 メカトロニクス３：ロボットとICT
第４回 電気化学１：電気化学系の概要（電気⼆重層、電気分解反応等について理解する）
第５回 電気化学２：電位と電圧（電位とその値の決め⽅について理解する）
第６回 電気化学３：酸化･還元反応の速度を決める要因（電位律速と物質輸送律速の反応について理解する）
第７回 ネットワークセキュリティ１：インターネットの仕組み
第８回 ネットワークセキュリティ２：個⼈レベルのセキュリティ対策
第９回 ネットワークセキュリティ３：ネットワークセキュリティの基本
授業計画(内容)

第１０回 微分⽅程式とその解法１： 変数分離形微分⽅程式と同次形微分⽅程式
第１１回 微分⽅程式とその解法２：1階線形微分⽅程式とベルヌーイの微分⽅程式
第１２回 微分⽅程式とその解法３：定数係数同次線形⽅程式と⾮同次線形⽅程式
第１３回 空調，熱環境１：室内熱環境と快適性・健康（毎回の授業終了直前に⼩テストを実施する．また，後⽇提出とする3回分の講義をまとめたレポートの内容で成績評価する．）
第１４回 空調，熱環境２：建築伝熱と痛⾵・換気
第１５回 空調，熱環境３：空調と省エネルギー・省CO2
各回の内容をよく復習しておくこと。
PBL演習：講義を受けた5つのサブフィールドの中から1つを選択し、課題解決演習を3コマ⾏う。
データサイエンス教育（AI実習）：2023年度は9/28, 29に実施する。数名のグループに分かれてAI実習を6コマ⾏う。

(1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。
(2) ⾃らの発表の準備

授業計画(授業以外の学
習)

到達⽬標(1)について、⼩テストやレポートを⽤いて評価する（評価A）。
到達⽬標(2)について、プレゼンテーションやレポートを⽤いて評価する（評価B）。
成績評価の⽅法と基準

到達⽬標(3)について、プレゼンテーションやレポートを⽤いて評価する（評価C）。
最終評価は、100点満点となるように評価A、B、Cを5:2:3の割合で合計して決定する。 60点以上の点数を取得していることを合格の条件とするが、データサイエンス教育（AI実習） に参加しなかった者、および、その課題を⾏わなかった者は不合格とする。

開⽰する成績評価の根

⼩テスト、レポート、発表等の採点結果。

拠資料等
開⽰⽅法
教科書

開⽰を希望する者（履修登録した者に限る）は、開講学期の末⽇までに電気電⼦部⾨担当（⽊本）に申し出ること。
教科書は使⽤しない。

参考図書
リンク
オフィスアワー

各教員のオフィスアワーを参照のこと。

カテゴリー４30

カテゴリー３

5

カテゴリー２

5

カテゴリー１

10

カテゴリー０50

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（3.4）,（3.6）

確定状態

確定済

タイトル

2023年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2023年度

コースナンバー

2-407x-238

科⽬コードR0002020

科⽬名サブフィールドPBL

曜⽇・校時

時間割外,⽕１

単位数

3.0

開講時期

３クォータ

担当教員(所属)

⼭⻄

博幸,奥村

宮良
授業担当コマ数

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

浩,坂⼝

幸⼀,伊藤

秀昭,宮良

明男,⽯渡

洋⼀,⽇⽐野雄嗣,宮原真美⼦,三島悠⼀郎,中⼤窪千晶
明男(理⼯学部)[3.00]、坂⼝幸⼀(理⼯学部)[3.00]、中⼤窪千晶(理⼯学部)[6.00]、伊藤部)[1.00]、⽇⽐野雄嗣(理⼯学部)[3.00]、⽯渡洋⼀(理⼯学部)[0.00]、⼭⻄学部)[3.00]、宮原真美⼦(理⼯学部)[3.00]、三島悠⼀郎(理⼯学部)[3.00]

秀昭(理⼯学博幸(理⼯学部)[3.00]、奥村浩(理⼯https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=027100240277&formatCD=11(3), 2(3)

曜／限追記
講義形式

講義および演習
本講義は、２年後学期開講直前（9⽉後半の2⽇間）に⾏われるデータサイエンス教育（AI実習）、２年後学期に開講される講義、引き続き集中講義で実施されるPBL演習からなる。講義は、６つの分野（理学、情報技術、化学、機械⼯学、電気電⼦⼯学、都市⼯学）の中から、学⽣の所属コースの分野と異なる５つの専⾨外分野（サブフィールド）につ

講義概要

いて実施する。PBL演習は、学⽣が選択した１つのサブフィールドについて実施し、課題解決演習を⾏う。
PBL演習は、学⽣が選択した１つのサブフィールドについて実施し、討論や発表会を取り⼊れた課題解決演習を⾏う。

サブフィールドの講義とPBL演習を通じて、⾃⾝の専⾨分野とサブフィールドとの関連について理解を深め、理⼯学に開講意図おける複眼的視点と、それを⽤いた分析・解決能⼒を養う。データサイエンス教育（AI実習）からAIを⽤いた分析・解決能⼒を養う。
(1)５つのサブフィールドの講義内容を理解する。

到達⽬標(2)PBL演習に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。
(3) データサイエンス教育（AI実習）に取り組み、プレゼンテーションやレポートで結果をまとめる。

聴講指定

理⼯学部学⽣

履修上の注意
第１回

再⽣可能エネルギー技術１：エネルギー資源と再⽣可能エネルギー利⽤

第２回

再⽣可能エネルギー技術２：エネルギー変換に必要な熱⼯学の基礎

第３回

再⽣可能エネルギー技術３：再⽣可能エネルギーの具体的事例

第４回エレクトロ⼆クス材料化学１：無機系エレクトロニクス材料
第５回エレクトロ⼆クス材料化学２：有機系エレクトロニクス材料
第６回エレクトロ⼆クス材料化学３：新規エレクトロニクス材料
第７回リモートセンシング１：リモートセンシングの基礎と衛星データ解析⽅法
第８回リモートセンシング２：衛星データを⽤いた⼟地被覆分類
第９回リモートセンシング３：衛星データを⽤いた災害モニタリング
第１０回 IoT，⼈⼯知能１：IoT (Internet of Things)
授業計画(内容)

第１１回

IoT，⼈⼯知能２：⼈⼯知能の基礎

第１２回

IoT，⼈⼯知能３：⼈⼯知能の応⽤例

第１３回 微分⽅程式とその解法１： 変数分離形微分⽅程式と同次形微分⽅程式
第１４回

微分⽅程式とその解法２：1階線形微分⽅程式とベルヌーイの微分⽅程式

第１５回

微分⽅程式とその解法３：定数係数⻫次線形微分⽅程式と⾮⻫次線形微分⽅程式

PBL演習：講義を受けた5つのサブフィールドの中から1つを選択し、課題解決演習を3コマ⾏う。
データサイエンス教育（AI実習）：2023年度は9/28, 29に実施する。数名のグループに分かれてAI実習を6コマ⾏う。

1 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
2 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
3 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
4 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
5 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
6 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
7 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
授業計画(授業以外の学 8 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
習)
9 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
10 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
11 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
12 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
13 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
14 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
15 (1) 各回の内容を復習しておくこと。課題が出される場合もある。(2) ⾃らの発表の準備
各担当教員の指⽰に従い，予習，復習および課題提出に取り組むこと．
到達⽬標(1)について、⼩テストやレポートを⽤いて評価する（評価A）。到達⽬標(2)について、プレゼンテーション
やレポートを⽤いて評価する（評価B）。到達⽬標(3)について、プレゼンテーションやレポートを⽤いて評価する（評
成績評価の⽅法と基準

価C）。 最終評価は、100点満点となるように評価A、B、Cを5:2:3の割合で合計して決定する。 60点以上の点数を取得していることを合格の条件とするが、データサイエンス教育（AI実習） に参加しなかった者、および、その課題を⾏わなかった者は不合格とする。

開⽰する成績評価の根

⼩テスト、レポート、発表等の採点結果。

拠資料等
開⽰⽅法
教科書

開⽰を希望する者（履修登録した者に限る）は、開講学期の末⽇までに都市⼯学部⾨担当（⼭⻄）に申し出ること。
教科書は使⽤しない。

参考図書
リンク
オフィスアワー

各教員のオフィスアワーを参照のこと。

カテゴリー４30

カテゴリー３

5

カテゴリー２

5

カテゴリー１

10

カテゴリー０50

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（3.4）,（3.6）

確定状態

確定済

タイトル

2023年度

フォルダ

理⼯学部

開講年度

2023年度

コースナンバー

2-002x-238

科⽬コードR0003012

科⽬名

理⼯リテラシーS3

曜⽇・校時

時間割外

単位数

1.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)⽊下武彦

授業担当コマ数⽊下

武彦(理⼯学部)[]

外部参照⽤のURL
学⼠⼒番号

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcuweb/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=027100240286&formatCD=1
3-(3)

曜／限追記
講義形式

実習，演習，講義
理⼯学部数理サイエンスコースでの学修に必要な各種ガイダンスを実施します．

講義概要

また，理⼯系⼈材に強く要求されるデータサイエンス教育，数理サイエンスコースで必要な数学⽂書作成技術を指
導します．

開講意図

データサイエンス(応⽤基礎レベル)，数理サイエンスコースで必要な数学⽂書作成技術および学修ポートフォリオの活⽤をチューター⾯談やeラーニングを通じて⾝につける。
理⼯基礎科⽬に関する⾃⾝の学習到達度を理解する．

到達⽬標

チューター⾯談や学修ポートフォリオの作成を通して⾃⾝の学修状況を理解する．
基礎的なデータサイエンスについて理解する．
TeXを使えるようになる．

聴講指定
履修上の注意1 以下の項⽬を年間を通じて実施する。
(1コマ) 学修ポートフォリオ⼊⼒(前年度後期分)(1コマ) チューター⾯談(前年度後期分)(1コマ) 卒研着⼿要件の点検(1コマ) 学修ポートフォリオ⼊⼒(当年度前期分)(1コマ) チューター⾯談(当年度前期分)
授業計画(内容)(5コマ) eラーニング（データサイエンス基礎応⽤レベル）(5コマ) TeX講義
なお，データサイエンス(応⽤基礎レベル)の内容は以下の通りである．
・ビッグデータとデータエンジニアリング
・データ駆動型社会とデータサイエンス
・AIの歴史と応⽤分野・AIの構築と運⽤
・AIと社会授業計画(授業以外の学 1 各課題（演習および実習）に取り組む前に，情報収集等の⼗分な調査を⾏い疑問点を整理し，演習・実習後は取習)
成績評価の⽅法と基準

り組みが不⼗分であった事項を中⼼に，知識とスキルを⾝につけるための学習に取り組むこと。
本科⽬は通常の成績標語による評価は実施しない。
授業計画に記載された事項に対応する全課題の完了をもって到達⽬標の達成とし，修了を認定する。

開⽰する成績評価の根
拠資料等
開⽰⽅法
教科書

提出課題等
課題提出の状況は随時，下記リンクの web ページから確認できます．
また，最終的な課題提出状況は後期の定期試験期間終了⽇から1週間後に確定します．
教科書は使⽤しない。 必要に応じてプリント等を配布する

参考図書
リンク

eラーニング（データサイエンス基礎応⽤レベル）
TeX講義

オフィスアワー

本学のホームページに掲載のオフィスアワー⼀覧を参照のこと.

カテゴリー４0

カテゴリー３10

カテゴリー２

10

カテゴリー１

60

カテゴリー０20

その他

佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤基礎レベル）に対する学習到達⽬標：（1.1）,（2.1）,（3.1）,（3.2）,（3.3）,（3.5）

佐賀大学データサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）実施要項（令和４年１月３１日教育委員会決定）
（趣旨）
第１条

この要項は，佐賀大学が開設する佐賀大学データサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）（以下「プログラム」という。）の実施に関し必要な事項を定めるものとする。
（目的）
第２条

プログラムは，数理・データサイエンス・ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）に関する基礎能力を有するとともに，これを自らの専門分野や関連分野などへ応用・活用して，様々な課題解決や価値創造などを担う人材を育成することを目的とする。
（授業科目，単位数及び修了要件）
第３条

学生の所属する学部毎に定めるプログラムの対象となる教育科目の区分，授業科目，単位数及び修了要件は，別表のとおりとする。
（修了の認定）第４条

学長は，佐賀大学全学教育機構運営委員会の議を経て，プログラムの修了を認定する。

（修了証の授与）第５条

学長は，プログラムの修了の認定を受けた者に，卒業時に修了証（別記様式）を授与する。

（事務）
第６条

プログラムに関する事務は，学務部教育企画課が行う。

（雑則）
第７条

この要項に定めるもののほか，プログラムの実施に関し必要な事項は，佐賀大学教育委員会が別に

定める。

附

則

この要項は，令和４年４月１日から施行する。
附則（令和４年５月１１日改正）

この要項は，令和４年５月１１日から施行し，令和４年４月１日から適用する。
附則（令和５年３月２日改正）

１

この要項は，令和５年４月１日から実施する。

２

令和５年３月３１日において現に在学する者（以下「在学者」という。）及び在学者の属する年次に転入学，編入学又は再入学する者については，なお従前の例による。

３

前２項の規定に関わらず，改正後の別表（第３条関係）に規定する授業科目のうち，経済学部の専門教
育科目については，令和４年４月１日から適用する。
附則（令和５年３月３０日改正）

１

この要項は，令和５年４月１日から実施する。

２

令和５年３月３１日において現に在学する者（以下「在学者」という。）及び在学者の属する年次に転入学，編入学又は再入学する者については，なお従前の例による。

別表（第３条関係）
対象学部

教育科目の区分

教育学部

教養教育科目芸術地域デザイン学部

教養教育科目

教養教育科目経済学部
専門教育科目医学部

理工学部

教養教育科目専門教育科目

教養教育科目
農学部
専門教育科目

授業科目

単位数

修了要件

AI・数理・データサイエンスⅠ

２

必修

AI・数理・データサイエンスⅡ

２

必修

AI・数理・データサイエンスⅠ

２

必修

AI・数理・データサイエンスⅡ

２

必修

AI・数理・データサイエンスⅠ

２

必修

AI・数理・データサイエンスⅡ

２

必修

基本統計学

２

必修

経済数学

２

必修

統計学

２

必修

統計学演習

２

必修

計量経済学

２

必修

マーケティングリサーチ

２

必修

プログラミング

２

必修

AI・数理・データサイエンスⅠ

２

必修

AI・数理・データサイエンスⅡ

２

必修

微分積分学Ⅰa２

微分積分学Ⅰb２

線形代数学Ⅰa２

線形代数学Ⅰb２

微分積分学Ⅱa２

微分積分学Ⅱb２

線形代数学Ⅱa２

線形代数学Ⅱb

２

データサイエンスⅠ

２

必修

データサイエンスⅡ２

必修コンピュータプログラミング

２

必修サブフィールドPBL

３

必修

理工リテラシーS3

１

必修

AI・数理・データサイエンスⅠ

２

必修

AI・数理・データサイエンスⅡ

２

必修

情報基礎演習Ⅰ

１

必修

農業ICT学

２

必修

基礎数学

２

基礎統計学

２

２単位選択必修

２単位選択必修

２単位選択必修

２単位選択必修

２単位選択必修

生物統計学別記様式（第５条関係）２

佐賀大学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室規程（令和２年３月２５日制定）
（趣旨）
第１条

この規程は，佐賀大学全学教育機構規則（平成２３年３月２３日制定）第４条第５項の規定に基づき, 佐賀大

学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室（以下「推進室」という。）の組織及び運営に関し必要な事項を定めるものとする。
（設置）第２条

推進室は，佐賀大学全学教育機構（以下「機構」という。）に，数理・データサイエンス教育推進に関する事

業を行い，全学的な数理・データサイエンス教育の浸透を図ることにより，佐賀大学の教育の質の向上に資することを目的とする。
（業務）第３条

推進室は，次に掲げる業務を行う。

(1) 全学教育機構における数理・データサイエンス教育の企画(2) 各学部及び各研究科における数理・データサイエンス教育に関する提言及び支援(3) 各学部及び各研究科において利用可能な数理・データサイエンス教育に係る教材開発(4) データサイエンス教育プログラム修了の判定(5) 数理・データサイエンス教育に関する質保証(6) 数理・データサイエンスに関する教職員向け講習に係る企画・運営(7) 数理・データサイエンスに関する公開講座等市民向け教育に係る企画・運営(8) 数理・データサイエンス教育に関する調査研究(9) その他推進室の設置目的を達成するために必要な業務
（組織）
第４条

推進室は，次に掲げる職員をもって組織する。

(1) 推進室長(2) 副推進室長(3) 推進室員(4) その他必要な職員
２

前項第４号の職員は，推進室長の推薦に基づき，機構長が指名する。
（副推進室長）第５条

副推進室長は，機構の専任又は併任教員のうちから，推進室長の推薦に基づき，機構長が指名する。

２副推進室長は，推進室長の職務を補佐する。

３副推進室長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該副推進室長を推薦した推進室長の任期の終期を超えることはできない。

４副推進室長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（推進室員）

第６条

推進室員は，機構の専任又は併任の教員のうちから機構長が指名する。

２

推進室員は，推進室の運営に係る業務を行う。

３

推進室員の任期は２年とし，再任を妨げない。

４

推進室員に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（推進室会議）第７条

推進室に，佐賀大学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室会議（以下「推進室会議」という。）を置く。
２推進室会議は，次に掲げる事項を審議する。

(1) 推進室の組織及び運営に関する事項(2) 第３条に規定する業務の運営に関する事項(3) その他推進室の管理運営に関する事項（推進室会議の組織）
第８条

推進室会議は，第４条に規定する職員を委員として組織する。

（議長）
第９条

推進室会議に議長を置き，推進室長をもって充てる。

２

議長は，会議を招集する。

３

議長に事故があるときは，副推進室長がその職務を代行する。
（意見の聴取）第１０条

推進室会議は，必要に応じて，委員以外の者（学外者を含む。）の出席を求め，意見を聴くことができる。

（雑則）
第１１条

この規程に定めるもののほか，推進室の組織及び運営に関し必要な事項は，推進室会議の議を経て，機構長が別に定める。

附

則

この内規は，令和２年３月２５日から施行する。
附則（令和３年３月２４日改正）

この内規は，令和３年４月１日から施行する。
附則（令和５年３月２９日改正）

この規程は，令和５年４月１日から施行する。

佐賀大学全学教育機構規則（平成２３年３月２３日制定）
（趣旨）
第１条

この規則は，国立大学法人佐賀大学基本規則（平成１６年４月１日制定）第１８条の２第２項の規定に基づき，佐賀大学全学教育機構（以下「機構」という。）の組織及び運営に関し必要な事項を定めるものとする。
（目的）
第２条

機構は，佐賀大学（以下「本学」という。）の目的，使命にのっとり，本学の共通教育，国際教育，高等教育

開発及び教学マネジメント並びに本学の教育における情報通信技術の活用支援を総合的に行うことにより，「佐賀大学学士力」に基づく学士課程教育の質保証に資することを目的する。
２

前項に規定するもののほか，機構は，本学の目的，使命にのっとり，本学の大学院に置く各研究科における大学院

教養教育を支援すること，及び本学の生涯学習を推進することを目的とする。
（業務）
第３条

機構は，前条に掲げる目的を達成するため，次に掲げる業務を行う。

(1) 共通教育の企画，立案及び実施に関すること。
(2) 国際教育の企画，立案及び実施に関すること。
(3) 大学院教養教育の企画，立案及び各研究科における大学院教養教育の実施の支援に関すること。
(4) 高等教育開発に関すること。
(5) 教学マネジメントに関すること。
(6) 情報通信技術を活用した教育の推進及び支援に関すること。
(7) 数理・データサイエンス教育の推進及び支援に関すること。
(8) 生涯学習に関すること。
(9) その他前条の目的を達成するための必要な業務に関すること。
（組織）
第４条

機構に，教育組織及び支援組織を置く。

２

前項に規定する教育組織に，教養教育センターを置く。

３

前項の教養教育センターに，教育分野別に組織した部会を置く。

４第１項に規定する支援組織に，以下の組織を置く。
教学マネジメント推進室
ＩＣＴ教育推進室
数理・データサイエンス教育推進室
生涯学習センター

５

教育組織及び支援組織に関し必要な事項は，別に定める。

（職員等）
第５条

機構に，次の職員を置く。

(1) 機構長(2) 副機構長(3) 専任の教員(4) 併任の教員(5) その他必要な職員
２

前項各号に掲げる職員のほか，機構に特任教員を置くことができる。

３

第１項第４号の併任の教員の任期は２年とし，再任を妨げない。

４第１項各号に掲げる職員のほか，機構が開講する授業科目を担当し，及びその他の機構に関する業務を担当する教員を学内の教員のうちから委嘱し，協力教員とする。

（機構長）
第６条

機構長は，副学長のうちから学長が指名した者をもって充てる。

２

機構長は，機構の業務をつかさどり，機構の職員を統督する。

３

機構長の任期は２年とし，再任を妨げない。

４

機構長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（副機構長）

第７条

副機構長は，本学の専任の教授のうちから機構長が指名した者をもって充てる。

２

副機構長は，機構長を助け，機構の業務を整理する。

３

副機構長の任期は，２年とし，再任を妨げない。ただし，当該副機構長を指名した機構長の任期の終期を超えることはできない。

４

副機構長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（教養教育センター長）

第８条
２

教養教育センターに，教養教育センター長を置き，機構長をもって充てる。

教養教育センター長は，教養教育センターの業務をつかさどる。
（副センター長）

第９条
２

教養教育センターに，副センター長を置き，機構の副機構長のうちから機構長が指名した者をもって充てる。

副センター長は，教養教育センター長を助け，教養教育センターの業務を整理する。
（部会長）

第１０条

第４条第２項に規定する部会に，部会長を置く。

２

部会長は，部会の業務を掌理する。

３

部会長は，機構の専任又は併任の教授又は准教授のうちから，第１３条に規定する運営委員会の議を経て，機構長
が定める。

４

部会長の任期は２年とし，再任を妨げない。

５

部会長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（教学マネジメント推進室長）

第１１条
２

教学マネジメント推進室に，教学マネジメント推進室長を置く。

教学マネジメント推進室長は，副機構長のうちから機構長が指名した者をもって充てる。
（ＩＣＴ教育推進室長）

第１２条

ＩＣＴ教育推進室に，ＩＣＴ教育推進室長を置く。

２

ＩＣＴ教育推進室長は，機構の専任又は併任教員のうちから，機構長が指名した者をもって充てる。

３

ＩＣＴ教育推進室長は，ＩＣＴ教育推進室の業務をつかさどる。

４

ＩＣＴ教育推進室長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該ＩＣＴ教育推進室長を任命した機構長の任期の終期を超えることはできない。

５

ＩＣＴ教育推進室長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（数理・データサイエンス教育推進室長）

第１３条
２

数理・データサイエンス教育推進室に，数理・データサイエンス教育推進室長を置く。

数理・データサイエンス教育推進室長は，機構の専任又は併任教員のうちから，機構長が指名した者をもって充てる。

３

数理・データサイエンス教育推進室長は，数理・データサイエンス教育推進室の業務をつかさどる。

４

数理・データサイエンス教育推進室長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該数理・データサイエンス
教育推進室長を任命した機構長の任期の終期を超えることはできない。

５

数理・データサイエンス教育推進室長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（生涯学習センター長）

第１４条

生涯学習センターに，生涯学習センター長を置く。

２

生涯学習センター長は，機構の専任又は併任教員のうちから，機構長が指名した者をもって充てる。

３

生涯学習センター長は，生涯学習センターの業務をつかさどる。

４

生涯学習センター長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該生涯学習センター長を任命した機構長の任期の終期を超えることはできない。

５

生涯学習センター長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（運営委員会）

第１５条

機構に，その管理運営に関する重要な事項を審議するため，佐賀大学全学教育機構運営委員会（以下「運営委員会」という。）を置く。
（審議事項）
第１６条

運営委員会は，次に掲げる事項を審議する。

(1) 専任教員の配置要望その他機構の教員の人事に関する事項(2) 共通教育の編成及び実施に関する事項(3) 国際教育の編成及び実施に関する事項(4) 大学院教養教育の企画，立案に関する事項(5) 高等教育開発に関する事項(6) 教学マネジメントに関する事項(7) 情報通信技術を活用した教育の推進及び支援に関する事項(8) 数理・データサイエンス教育の推進及び支援に関する事項(9) 生涯学習に関する事項(10) その他機構の管理運営に関する事項
（組織）
第１７条

運営委員会は，次に掲げる委員をもって組織する。

(1) 機構長(2) 副機構長(3) 教養教育センター長(4) 部会長(5) 教学マネジメント推進室長(6) ＩＣＴ教育推進室長(7) 数理・データサイエンス教育推進室長(8) 生涯学習センター長(9) 各学部から選出された者

各１人(10) その他本学の職員のうちから学長が指名した者
２

前項第９号及び第１０号の委員の任期は，２年とし，再任を妨げない。

３

第１項第９号及び第１０号の委員に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（委員長）

第１８条

運営委員会に委員長を置き，機構長をもって充てる。

２

委員長は，運営委員会を招集し，その議事を主宰する。

３

委員長に事故があるときは，副機構長のうちからあらかじめ委員長が指名した者がその職務を代行する。
（議事）

第１９条
２

運営委員会は，構成員の３分の２以上の出席がなければ，議事を開き，議決をすることができない。

運営委員会の議事は，出席した構成員の過半数をもって決し，可否同数のときは，議長の決するところによる。ただし，第１６条第１号及び運営委員会が特に必要があると認めた事項については，出席者の３分の２以上の多数をもって議決しなければならない。

３

前２項の議事に当たり，第１７条第１項の各委員で同一人が複数の役職を兼ねるときは，当該役職の数にかかわらず，１人の構成員及び１人の出席者として取り扱うものとする。
（専門委員会）
第２０条

運営委員会は，専門的事項を審議するため，必要に応じて専門委員会を置くことができる。

（教員会議）
第２１条

機構に，機構長が機構の業務に関し意見聴取及び連絡調整を行うため，教員会議を置く。

２

前項に規定する教員会議は，機構の専任の教員及び併任の教員をもって組織する。

３

教員会議は，機構長が主宰し，議長となる。ただし，機構長に事故があるときは，副機構長のうちあらかじめ機構長が指名した者が議長を代行することができる。

４

教員会議は，次に掲げる事項を協議する。
(1) 教員人事に関する事項(2) 教育研究に関する事項(3) その他機構の業務に関する事項（補助組織）

第２２条

機構長は，この規則に定める組織のほか，機構長の職務を助けるための補助組織を置くことができる。

（学内協議組織）第２３条

機構長は，学内の教育組織と協議するため，学内協議組織を置くことができる。

（事務）
第２４条

機構の事務は，学務部教育企画課が行う。

（雑則）
第２５条

この規則に定めるもののほか，機構に関し必要な事項については，運営委員会の議を経て，機構長が定め

る。
附

則

１

この規則は，平成２３年４月１日から施行する。

２

学長は，この規則施行後２年を経過する前までに，機構に関する検討状況を勘案し，この規則の規定について検討を加え，必要があると認めるときは，その結果に応じて所要の見直しを行うものとする。
附則（平成２３年１０月２６日改正）

この規則は，平成２３年１０月２６日から施行する。
附則（平成２４年３月２８日改正）

１

この規則は，平成２４年４月１日から施行する。

２

この規則施行の際現に部門長，部会長，情報通信技術活用教育支援室長及び併任の教員の職にある者の任期は，改正後の第５条第３項，第８条第４項，第９条第４項及び第１１条第３項の規定にかかわらず，平成２５年３月３１日までとする。

３

この規則施行後最初に選出される第１４条第１項第７号から第９号までの運営委員会委員の任期は，同条第２項の規定にかかわらず，平成２５年３月３１日までとする。

４

佐賀大学高等教育開発センター規則（平成１６年４月１日制定）は，廃止する。
附則（平成２７年３月２６日改正）

この規則は，平成２７年４月１日から施行する。
附則（平成２８年２月２４日改正）

１

この規則は，平成２８年４月１日から施行する。

２

佐賀大学ｅラーニングスタジオ設置規程（平成２１年１月１５日制定）は，廃止する。
附則（平成２８年９月２１日改正）

この規則は，平成２８年９月２１日から施行し，平成２８年７月２９日から適用する。
附則（平成３０年３月２８日改正）

１

この規則は，平成３０年４月１日から施行する。

２

この規則施行の際現にこの規則による改正前の佐賀大学全学教育機構規則（以下「旧規則」という。）第１５条第１項第９号により工学系研究科から選出されている委員は，この規則による改正後の佐賀大学全学教育機構規則（以下「新規則」という。）第１５条第１項第７号により理工学部から選出された委員とみなし，その任期は新規則第１５条第２項の規定にかかわらず，旧規則第１５条第１項第９号により選出された委員としての任期の末日までとする。
附則（令和元年７月１０日改正）

この規則は，令和元年７月１０日から施行し，平成３１年４月１日から適用する。
附則（令和３年７月２８日改正）

この規則は，令和３年７月２８日から施行する。
附則（令和４年３月３０日改正）

１

この規則は，令和４年４月１日から施行する。

２

佐賀大学全学教育機構クリエイティブ・ラーニングセンター内規（平成２８年９月２１日制定）は，廃止する。

３

佐賀大学全学教育機構高等教育開発室の運営に関する内規（令和元年１１月２７日制定）は，廃止する。
附則（令和５年３月２９日改正）

１

この規則は，令和５年４月１日から施行する。

２

佐賀大学全学教育機構組織運営規程（平成２４年３月２８日制定）は，廃止する。

佐賀大学教育委員会規則（平成１６年４月１日制定）
目

次

（設置）
第１条

佐賀大学に，学部及び大学院の学生の教育（以下「大学教育」という。）の適正かつ円滑な実施及び質の向上を図るため，大学教育に関する事項を審議する佐賀大学教育委員会（以下「委員会」という。）を置く。
（審議事項）
第２条

委員会は，大学教育に関し次に掲げる事項を審議する。

(1) 教育の実施・運営に関する事項(2) 学部，研究科及び全学教育機構の連携及び調整に関する事項(3) 教育の質保証の実施に関する事項(4) 教育評価に関する事項(5) ファカルティ・ディベロップメント及び教育支援に関する事項
（組織）
第３条

委員会は，次に掲げる委員をもって組織する。

(1) 副学長のうち学長が指名した者(2) 各学部，各研究科及び全学教育機構から選出された教員(3) その他委員長が指名した者
２

各２人

若干人

前項第２号の規定にかかわらず，学部又は全学教育機構から選出された委員は，研究科から選出される委員を兼ねることができるものとする。
（委員長）
第４条

委員会に委員長を置き，前条第１号の委員をもって充てる。

２

委員長は，委員会を招集し，その議長となる。

３

委員長に事故があるときは，あらかじめ委員長が指名した委員が，その職務を代行する。

（議事）
第５条

委員会は，第３条第１項第２号に規定する各学部，各研究科及び全学教育機構からの委員各１人が出席し，かつ，委員の過半数の出席がなければ，議事を開き，議決をすることができない。
２

議事は，出席者の過半数をもって決し，可否同数のときは，議長の決するところによる。

３

第３条第２項の規定により，研究科から選出される委員を兼ねる学部又は全学教育機構から選出された委員は，前２項の議事及び議決に関し１人の構成員及び１人の出席者として取り扱わなければならない。
（代理出席）
第５条の２

前条の規定にかかわらず，第３条第１項第２号に規定する委員がやむを得ない理由により委員会に出席できない場合は，あらかじめ委員長の了解を得た者を代理者（第３条第１項に規定する委員を除く。）として出席を認め，当該代理者を委員とみなすことができるものとする。この場合において，当該代理者は，当該委員の他の委員の代理者となることはできない。
２

前項前段の規定にかかわらず，当該代理者は，第４条第３項に規定する職務代行者となることはできない。

（委員以外の者の出席）
第６条

委員会が必要と認めたときは，委員会に委員以外の者の出席を求め，意見を聴くことができる。

（専門委員会）
第７条
２

委員会に，必要に応じ専門委員会を置くことができる。

委員会が必要と認めたときは，専門委員会に専門委員会委員として委員会の委員以外の者を加えることができる。

（事務）

第８条

委員会の事務は，学務部教育企画課が行う。

（雑則）
第９条

この規則に定めるもののほか，委員会に関し必要な事項は，委員会の議に基づき，委員長が別に定める。

附則

この規則は，平成１６年４月１日から施行する。
附

則（平成１８年１月２０日改正）

この規則は，平成１８年４月１日から施行する。
附

則（平成１８年７月２1日改正）

この規則は，平成１８年７月２１日から施行する。
附則（平成２２年３月２５日改正）

１

この規則は，平成２２年４月１日から施行する。

２

この規則施行の際現にこの規則による改正前の佐賀大学大学教育委員会規則第４条第５号により理工学部から選出された教員は，この規則による改正後の佐賀大学大学教育委員会規則第４条第６号により工学系研究科から選出された教員とみなす。
附則（平成２４年３月２８日改正）

この規則は，平成２４年４月１日から施行する。
附則（平成２６年２月２６日改正）

この規則は，平成２６年４月１日から施行する。
附則（平成２８年３月２５日改正）

この規則は，平成２８年４月１日から施行する。
附則（平成２８年５月２５日改正）

１

この規則は，平成２８年５月２５日から施行し，平成２８年４月１日から適用する。

２

改正後の第３条の規定にかかわらず，国立大学法人佐賀大学基本規則の一部を改正する基本規則（平成２８年２月２４日制定）附則第２項の規定により平成２８年３月３１日に在学する者が存在しなくなる日までの間存続するものとされた佐賀大学文化教育学部（以下「文化教育学部」という。）から選出された教員２人を文化教育学部が存続する間，第３条第１項第２号の委員に加えるものとする。この場合において，教育学部から選出された委員は，文化教育学部から選出される委員を兼ねることができるものとし，当該委員は，１人の構成員及び１人の出席者として取り扱わなければならない。
附則（平成３０年６月２７日改正）

この規則は，平成３０年６月２７日から施行する。ただし，第３条第１項及び第５条第１項中「各学部（理工学部を除く。），学校教育学研究科，工学系研究科及び全学教育機構」を「各学部，学校教育学研究科及び全学教育機構」に改める改正は，平成３０年４月１日から適用する。
附則（令和元年１１月２７日改正）

この規則は，令和元年１１月２７日から施行する。
附則（令和４年３月３０日改正）

この規則は，令和４年４月１日から施行する。

佐賀大学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室規程（令和２年３月２５日制定）
（趣旨）
第１条

この規程は，佐賀大学全学教育機構規則（平成２３年３月２３日制定）第４条第５項の規定に基づき, 佐賀大

学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室（以下「推進室」という。）の組織及び運営に関し必要な事項を定めるものとする。
（設置）第２条

推進室は，佐賀大学全学教育機構（以下「機構」という。）に，数理・データサイエンス教育推進に関する事

業を行い，全学的な数理・データサイエンス教育の浸透を図ることにより，佐賀大学の教育の質の向上に資することを目的とする。
（業務）第３条

推進室は，次に掲げる業務を行う。

(1) 全学教育機構における数理・データサイエンス教育の企画(2) 各学部及び各研究科における数理・データサイエンス教育に関する提言及び支援(3) 各学部及び各研究科において利用可能な数理・データサイエンス教育に係る教材開発(4) データサイエンス教育プログラム修了の判定(5) 数理・データサイエンス教育に関する質保証(6) 数理・データサイエンスに関する教職員向け講習に係る企画・運営(7) 数理・データサイエンスに関する公開講座等市民向け教育に係る企画・運営(8) 数理・データサイエンス教育に関する調査研究(9) その他推進室の設置目的を達成するために必要な業務
（組織）
第４条

推進室は，次に掲げる職員をもって組織する。

(1) 推進室長(2) 副推進室長(3) 推進室員(4) その他必要な職員
２

前項第４号の職員は，推進室長の推薦に基づき，機構長が指名する。
（副推進室長）第５条

副推進室長は，機構の専任又は併任教員のうちから，推進室長の推薦に基づき，機構長が指名する。

２副推進室長は，推進室長の職務を補佐する。

３副推進室長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該副推進室長を推薦した推進室長の任期の終期を超えることはできない。

４副推進室長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（推進室員）

第６条

推進室員は，機構の専任又は併任の教員のうちから機構長が指名する。

２

推進室員は，推進室の運営に係る業務を行う。

３

推進室員の任期は２年とし，再任を妨げない。

４

推進室員に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（推進室会議）第７条

推進室に，佐賀大学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室会議（以下「推進室会議」という。）を置く。
２推進室会議は，次に掲げる事項を審議する。

(1) 推進室の組織及び運営に関する事項(2) 第３条に規定する業務の運営に関する事項(3) その他推進室の管理運営に関する事項（推進室会議の組織）
第８条

推進室会議は，第４条に規定する職員を委員として組織する。

（議長）
第９条

推進室会議に議長を置き，推進室長をもって充てる。

２

議長は，会議を招集する。

３

議長に事故があるときは，副推進室長がその職務を代行する。
（意見の聴取）第１０条

推進室会議は，必要に応じて，委員以外の者（学外者を含む。）の出席を求め，意見を聴くことができる。

（雑則）
第１１条

この規程に定めるもののほか，推進室の組織及び運営に関し必要な事項は，推進室会議の議を経て，機構長が別に定める。

附

則

この内規は，令和２年３月２５日から施行する。
附則（令和３年３月２４日改正）

この内規は，令和３年４月１日から施行する。
附則（令和５年３月２９日改正）

この規程は，令和５年４月１日から施行する。

佐賀大学全学教育機構規則（平成２３年３月２３日制定）
（趣旨）
第１条

この規則は，国立大学法人佐賀大学基本規則（平成１６年４月１日制定）第１８条の２第２項の規定に基づき，佐賀大学全学教育機構（以下「機構」という。）の組織及び運営に関し必要な事項を定めるものとする。
（目的）
第２条

機構は，佐賀大学（以下「本学」という。）の目的，使命にのっとり，本学の共通教育，国際教育，高等教育

開発及び教学マネジメント並びに本学の教育における情報通信技術の活用支援を総合的に行うことにより，「佐賀大学学士力」に基づく学士課程教育の質保証に資することを目的する。
２

前項に規定するもののほか，機構は，本学の目的，使命にのっとり，本学の大学院に置く各研究科における大学院

教養教育を支援すること，及び本学の生涯学習を推進することを目的とする。
（業務）
第３条

機構は，前条に掲げる目的を達成するため，次に掲げる業務を行う。

(1) 共通教育の企画，立案及び実施に関すること。
(2) 国際教育の企画，立案及び実施に関すること。
(3) 大学院教養教育の企画，立案及び各研究科における大学院教養教育の実施の支援に関すること。
(4) 高等教育開発に関すること。
(5) 教学マネジメントに関すること。
(6) 情報通信技術を活用した教育の推進及び支援に関すること。
(7) 数理・データサイエンス教育の推進及び支援に関すること。
(8) 生涯学習に関すること。
(9) その他前条の目的を達成するための必要な業務に関すること。
（組織）
第４条

機構に，教育組織及び支援組織を置く。

２

前項に規定する教育組織に，教養教育センターを置く。

３

前項の教養教育センターに，教育分野別に組織した部会を置く。

４第１項に規定する支援組織に，以下の組織を置く。
教学マネジメント推進室
ＩＣＴ教育推進室
数理・データサイエンス教育推進室
生涯学習センター

５

教育組織及び支援組織に関し必要な事項は，別に定める。

（職員等）
第５条

機構に，次の職員を置く。

(1) 機構長(2) 副機構長(3) 専任の教員(4) 併任の教員(5) その他必要な職員
２

前項各号に掲げる職員のほか，機構に特任教員を置くことができる。

３

第１項第４号の併任の教員の任期は２年とし，再任を妨げない。

４第１項各号に掲げる職員のほか，機構が開講する授業科目を担当し，及びその他の機構に関する業務を担当する教員を学内の教員のうちから委嘱し，協力教員とする。

（機構長）
第６条

機構長は，副学長のうちから学長が指名した者をもって充てる。

２

機構長は，機構の業務をつかさどり，機構の職員を統督する。

３

機構長の任期は２年とし，再任を妨げない。

４

機構長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（副機構長）

第７条

副機構長は，本学の専任の教授のうちから機構長が指名した者をもって充てる。

２

副機構長は，機構長を助け，機構の業務を整理する。

３

副機構長の任期は，２年とし，再任を妨げない。ただし，当該副機構長を指名した機構長の任期の終期を超えることはできない。

４

副機構長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（教養教育センター長）

第８条
２

教養教育センターに，教養教育センター長を置き，機構長をもって充てる。

教養教育センター長は，教養教育センターの業務をつかさどる。
（副センター長）

第９条
２

教養教育センターに，副センター長を置き，機構の副機構長のうちから機構長が指名した者をもって充てる。

副センター長は，教養教育センター長を助け，教養教育センターの業務を整理する。
（部会長）

第１０条

第４条第２項に規定する部会に，部会長を置く。

２

部会長は，部会の業務を掌理する。

３

部会長は，機構の専任又は併任の教授又は准教授のうちから，第１３条に規定する運営委員会の議を経て，機構長
が定める。

４

部会長の任期は２年とし，再任を妨げない。

５

部会長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（教学マネジメント推進室長）

第１１条
２

教学マネジメント推進室に，教学マネジメント推進室長を置く。

教学マネジメント推進室長は，副機構長のうちから機構長が指名した者をもって充てる。
（ＩＣＴ教育推進室長）

第１２条

ＩＣＴ教育推進室に，ＩＣＴ教育推進室長を置く。

２

ＩＣＴ教育推進室長は，機構の専任又は併任教員のうちから，機構長が指名した者をもって充てる。

３

ＩＣＴ教育推進室長は，ＩＣＴ教育推進室の業務をつかさどる。

４

ＩＣＴ教育推進室長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該ＩＣＴ教育推進室長を任命した機構長の任期の終期を超えることはできない。

５

ＩＣＴ教育推進室長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（数理・データサイエンス教育推進室長）

第１３条
２

数理・データサイエンス教育推進室に，数理・データサイエンス教育推進室長を置く。

数理・データサイエンス教育推進室長は，機構の専任又は併任教員のうちから，機構長が指名した者をもって充てる。

３

数理・データサイエンス教育推進室長は，数理・データサイエンス教育推進室の業務をつかさどる。

４

数理・データサイエンス教育推進室長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該数理・データサイエンス
教育推進室長を任命した機構長の任期の終期を超えることはできない。

５

数理・データサイエンス教育推進室長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（生涯学習センター長）

第１４条

生涯学習センターに，生涯学習センター長を置く。

２

生涯学習センター長は，機構の専任又は併任教員のうちから，機構長が指名した者をもって充てる。

３

生涯学習センター長は，生涯学習センターの業務をつかさどる。

４

生涯学習センター長の任期は２年とし，再任を妨げない。ただし，当該生涯学習センター長を任命した機構長の任期の終期を超えることはできない。

５

生涯学習センター長に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（運営委員会）

第１５条

機構に，その管理運営に関する重要な事項を審議するため，佐賀大学全学教育機構運営委員会（以下「運営委員会」という。）を置く。
（審議事項）
第１６条

運営委員会は，次に掲げる事項を審議する。

(1) 専任教員の配置要望その他機構の教員の人事に関する事項(2) 共通教育の編成及び実施に関する事項(3) 国際教育の編成及び実施に関する事項(4) 大学院教養教育の企画，立案に関する事項(5) 高等教育開発に関する事項(6) 教学マネジメントに関する事項(7) 情報通信技術を活用した教育の推進及び支援に関する事項(8) 数理・データサイエンス教育の推進及び支援に関する事項(9) 生涯学習に関する事項(10) その他機構の管理運営に関する事項
（組織）
第１７条

運営委員会は，次に掲げる委員をもって組織する。

(1) 機構長(2) 副機構長(3) 教養教育センター長(4) 部会長(5) 教学マネジメント推進室長(6) ＩＣＴ教育推進室長(7) 数理・データサイエンス教育推進室長(8) 生涯学習センター長(9) 各学部から選出された者

各１人(10) その他本学の職員のうちから学長が指名した者
２

前項第９号及び第１０号の委員の任期は，２年とし，再任を妨げない。

３

第１項第９号及び第１０号の委員に欠員が生じた場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
（委員長）

第１８条

運営委員会に委員長を置き，機構長をもって充てる。

２

委員長は，運営委員会を招集し，その議事を主宰する。

３

委員長に事故があるときは，副機構長のうちからあらかじめ委員長が指名した者がその職務を代行する。
（議事）

第１９条
２

運営委員会は，構成員の３分の２以上の出席がなければ，議事を開き，議決をすることができない。

運営委員会の議事は，出席した構成員の過半数をもって決し，可否同数のときは，議長の決するところによる。ただし，第１６条第１号及び運営委員会が特に必要があると認めた事項については，出席者の３分の２以上の多数をもって議決しなければならない。

３

前２項の議事に当たり，第１７条第１項の各委員で同一人が複数の役職を兼ねるときは，当該役職の数にかかわらず，１人の構成員及び１人の出席者として取り扱うものとする。
（専門委員会）
第２０条

運営委員会は，専門的事項を審議するため，必要に応じて専門委員会を置くことができる。

（教員会議）
第２１条

機構に，機構長が機構の業務に関し意見聴取及び連絡調整を行うため，教員会議を置く。

２

前項に規定する教員会議は，機構の専任の教員及び併任の教員をもって組織する。

３

教員会議は，機構長が主宰し，議長となる。ただし，機構長に事故があるときは，副機構長のうちあらかじめ機構長が指名した者が議長を代行することができる。

４

教員会議は，次に掲げる事項を協議する。
(1) 教員人事に関する事項(2) 教育研究に関する事項(3) その他機構の業務に関する事項（補助組織）

第２２条

機構長は，この規則に定める組織のほか，機構長の職務を助けるための補助組織を置くことができる。

（学内協議組織）第２３条

機構長は，学内の教育組織と協議するため，学内協議組織を置くことができる。

（事務）
第２４条

機構の事務は，学務部教育企画課が行う。

（雑則）
第２５条

この規則に定めるもののほか，機構に関し必要な事項については，運営委員会の議を経て，機構長が定め

る。
附

則

１

この規則は，平成２３年４月１日から施行する。

２

学長は，この規則施行後２年を経過する前までに，機構に関する検討状況を勘案し，この規則の規定について検討を加え，必要があると認めるときは，その結果に応じて所要の見直しを行うものとする。
附則（平成２３年１０月２６日改正）

この規則は，平成２３年１０月２６日から施行する。
附則（平成２４年３月２８日改正）

１

この規則は，平成２４年４月１日から施行する。

２

この規則施行の際現に部門長，部会長，情報通信技術活用教育支援室長及び併任の教員の職にある者の任期は，改正後の第５条第３項，第８条第４項，第９条第４項及び第１１条第３項の規定にかかわらず，平成２５年３月３１日までとする。

３

この規則施行後最初に選出される第１４条第１項第７号から第９号までの運営委員会委員の任期は，同条第２項の規定にかかわらず，平成２５年３月３１日までとする。

４

佐賀大学高等教育開発センター規則（平成１６年４月１日制定）は，廃止する。
附則（平成２７年３月２６日改正）

この規則は，平成２７年４月１日から施行する。
附則（平成２８年２月２４日改正）

１

この規則は，平成２８年４月１日から施行する。

２

佐賀大学ｅラーニングスタジオ設置規程（平成２１年１月１５日制定）は，廃止する。
附則（平成２８年９月２１日改正）

この規則は，平成２８年９月２１日から施行し，平成２８年７月２９日から適用する。
附則（平成３０年３月２８日改正）

１

この規則は，平成３０年４月１日から施行する。

２

この規則施行の際現にこの規則による改正前の佐賀大学全学教育機構規則（以下「旧規則」という。）第１５条第１項第９号により工学系研究科から選出されている委員は，この規則による改正後の佐賀大学全学教育機構規則（以下「新規則」という。）第１５条第１項第７号により理工学部から選出された委員とみなし，その任期は新規則第１５条第２項の規定にかかわらず，旧規則第１５条第１項第９号により選出された委員としての任期の末日までとする。
附則（令和元年７月１０日改正）

この規則は，令和元年７月１０日から施行し，平成３１年４月１日から適用する。
附則（令和３年７月２８日改正）

この規則は，令和３年７月２８日から施行する。
附則（令和４年３月３０日改正）

１

この規則は，令和４年４月１日から施行する。

２

佐賀大学全学教育機構クリエイティブ・ラーニングセンター内規（平成２８年９月２１日制定）は，廃止する。

３

佐賀大学全学教育機構高等教育開発室の運営に関する内規（令和元年１１月２７日制定）は，廃止する。
附則（令和５年３月２９日改正）

１

この規則は，令和５年４月１日から施行する。

２

佐賀大学全学教育機構組織運営規程（平成２４年３月２８日制定）は，廃止する。

佐賀大学データサイエンス教育プログラム（応用基礎レベル）
プログラムの目的

履修率・特色••••数理・データサイエンス・AIに関する基礎能力を有するとともに、これを自らの専門分野や関連分野などへ応用して、課題解決や価値創造などに活かせる人材を育成する。

学習到達目標1. データサイエンス基礎
1.1 データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する。
1.2 分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる。
1.3 データ・AI利活用に必要な数学の基礎を理解する。
1.4 データ・AI利活用に必要なアルゴリズムの基礎を理解する。
2. データエンジニアリング基礎
2.1 データを収集・処理・蓄積するための技術の概要を理解する。
2.2 コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する。
2.3 データ・AI利活用に必要なプログラミングの基礎を理解する。
3. AI基礎
3.1 AIのこれまでの変遷、各段階における代表的な成果物や技
術 背景を理解する。
3.2 AIが社会に受け入れられるために考慮すべき点を理解する。
3.3 自らの専門分野にAIを応用する際に求められるモラルや倫理について理解する。
3.4 機械学習、深層学習等の基本的な概念を理解する。
3.5 複数のAI技術が組み合わされたAIシステムの例を説明できる。
3.6 AI技術を活用し、課題解決に活かすことができる。

令和4年度入学生より開始
理工学部で必修化、履修率100％
大学認定の修了証を発行
産業界と連携した教育

理工学部のプログラム修了要件
授業科目

微分積分学Ⅰa
微分積分学Ⅰb
線形代数学Ⅰa線形代数学Ⅰb
微分積分学Ⅱa
微分積分学Ⅱb
線形代数学Ⅱa
線形代数学Ⅱb
データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡコンピュータプログラミング
サブフィールドPBL
理工リテラシーS3

•
•

開講時期

１年前期
１年前期
１年前期
１年前期
１年後期
1年後期
1年後期
1年後期
1年前期
1年後期
1年後期
2年通年
3年通年

単位数
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
３
１

修了要件

２単位
選択必修
２単位
選択必修
２単位
選択必修

２単位
選択必修
必修
必修
必修
必修
必修

プログラムは、卒業要件の必修科目のみで構成
編入学生に対しても本プログラムを必修化

令和5年度以降、他学部にも展開

佐賀⼤学におけるデータサイエンス教育への取り組み
全学教育機構
数理・データサイエンス教育推進室

教材開発

連携

数理・データサイエンス教育の企画、学部・研究科などへ提⾔及び⽀援、教材開発、質保証など
全学域から
教員が参画

学部・機構へ教材提供
⽀援、提⾔など

教育研究院

各学部・機構で教育を実施

全学教育機構

医
療
系

農学部

医
学
系

⾃然科学域
理
農
⼯
学
学
系
系

理⼯学部

医学域

■教材開発
医 学部

経
済
学
系

経済学部

芸
術
学
系

【連携例】

教 育 組 織芸術地域 デザイン 学部

教
育
学
系

教育学部

教員組織

⼈⽂・社会科学域

点検等

産業界（地元企業、進出IT企業、
AIベンチャー等）、⾃治体（佐賀県、佐賀市等）、マイクロソフト・AIイノ
ベーションセンター佐賀など■インターンシップ（データサイエンス）

プログラム・コースの位置付け
・理⼯学研究科博⼠後期課程 数理・情報サイエンスコース
・理⼯学研究科 AI・データサイエンス⾼度⼈材育成プログラム

エキスパートレベル

・理⼯学研究科博⼠前期課程データサイエンスコース

リテラシ―
レベルから
エキスパー
トレベルま
でを育成

・理⼯学部データサイエンスコース
・佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（応⽤
基礎レベル）令和4年度より理⼯学部で必修化
・佐賀⼤学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）令和4年度より全学必修化

応⽤基礎レベルリテラシーレベル