2019年度入学生適用2020年度入学生適用履修の手引の修正について（P.18）
履修の手引の修正について（P.21）

理学部特別科目他の教育コースの体系科目，数学・数理情報コースの課題科目を他コースの学生が修得した場合他学部・他大学の認定科目2019年度入学生適用履修の手引の修正について（P.21）（2）カリキュラムの特徴と科目表・カリキュラムマップ2020年度入学生適用履修の手引の修正について（P.24）
・数学・数理情報の基幹分野である代数学・位相数学・幾何学・解析学・確率統計・応用数学・数理情報処理に関わる体系的知識を学修し，課題を通じて論理的思考力・応用力を養います。
1回生科目および「数学・数理情報コースセミナーA・B」・必修の数理情報処理Ⅰにおいて，数理情報処理に関する実践的なスキルを修得します。
以外の科目の開講時期を全て「△」に変更。
・演習を含む科目や特別演習・特別研究・課題研究等の科目で，知識・情報社会において必須△で示されている科目は，その期間中いずれかで開講されます。
の情報収集・処理・発信技術，科学倫理，表現力・英語力を培います。
・特別演習・特別研究・課題研究における個別あるいは少人数型教育において，調査・研究の倫理と手法を学び，課題理解力・論理的思考力など，自身の個性や能力を伸ばします。演習やセミナーなどで様々な人々と能動的に関わり協働する姿勢を涵養します。
・興味やキャリアパスの必要に応じて他コース・他学部の科目や特別科目を学ぶことができます。

表３－３ 数学・数理情報コースーコス
体系
科目

開講学年・クォーター2年
3年必修／
指定／
履修要件単位数集合と位相Ⅰ

指定345数学演習代数学Ⅰ確率統計学Ⅰ集合と位相Ⅱ解析学Ⅰ代数学Ⅱ幾何学Ⅰ
解析学Ⅱ
代数学Ⅲ位相数学Ⅰ確率統計学Ⅱ
幾何学Ⅱ解析学Ⅲ

指定
指定
指定
指定
指定
指定
指定
指定

1
4
444
44
4
42222

166060606060
6060
60303030
30現象の数理数理情報処理Ⅱ
代数学Ⅳ解析学Ⅳ位相数学Ⅱ確率過程論
数値解析学A数値解析学B数理最適化A2422221113060
3030
3030
1616
16数理最適化B代数学Ⅴ
幾何学Ⅲ

122

163030位相数学Ⅲ解析学Ⅴ
シミュレーション論Aシミュレーション論B2211

30301616△△△△ScS4D-5MTG072111,24
2161615,306030△△

ScS4D-5MPS0412

30

科目名区分科目表ー機械学習A機械学習B数学・数理情報特別講義課 コ 数理情報処理Ⅰ目題数学・数理情報セミナーA
科 ス 数学・数理情報セミナーB必修

総時間数1年前

後4前

後

前後4年前科目コード後ScS1D-5MBa0534ScS1D-5MBa061△△△△ScS2D-5MAl014ScS2D-5MPS014ScS2D-5MTG014ScS2D-5MAn014△△△ScS2D-5MAl024ScS2D-5MTG024ScS2D-5MAn024△△△△△ScS3D-5MAl034ScS3D-5MTG032ScS3D-5MPS022ScS3D-5MTG042ScS3D-5MAn032△△ScS3D-5MAn042ScS3D-5MAp024△△△△△△△ScS3D-5MAl042ScS3D-5MAn052ScS3D-5MTG052ScS3D-5MPS032ScS3D-5MAp031ScS3D-5MAp041ScS3D-5MAp051△

ScS3D-5MAp061△△△ScS4D-5MAl052ScS4D-5MTG062ScS4D-5MAn062ScS4D-5MAp071ScS4D-5MAp081ScS4D-5MPS051ScSXD-5MSp011△ScS2E-5MAp014○ScS3E-5MES012○ScS3E-5MES022* コース課題科目「数学・数理情報セミナーA，B」の履修方法については，掲示で通知する。

- 24 -2020 年度入学生適用2021 年度入学生適用履修の手引（p.27）の修正について履修の手引（p.27）の修正について2020 年度入学，2021 年度入学生適用の履修の手引（p.27）について，数学・数理情報コースC. 標準プログラム（数理情報）の履修モデルを以下のとおり修正しましたので，お知らせします。
【修正カ所】・3 年次前期コース体系科目「数理情報処理Ⅱ」に＊（アスタリスク）を追加・履修モデル表下部の文章について，赤字カ所を追記数学・数理情報コースの履修モデル（2020 年度，2021 年度）
C. 標準プログラム（数理情報）の履修モデル１年次２年次

前期

全学
共通教育

全学共
通教
育科
目理
学部
共通

３年次前期

1Q

2Q3Q4Q英語Ⅰ

英語Ⅱ

英語Ⅲ英語Ⅳ

1Q

後期2Q

3Q

４年次

前期
4Q

1Q

後期
2Q3Q前期4Q3Q4Q

愛媛学こころと健康新入生セミナーA

新入生セミナーB教養科目教養科目教養科目教養科目教養科目教養科目教養科目教養科目

教養科目

教養科目

教養科目

教養科目教養科目教養科目教養科目＊数学Ⅰ＊数学Ⅱ＊数理情報の基礎物理学Ⅰ・Ⅱ、化学Ⅰ・Ⅱ，生物学Ⅰ・Ⅱ，地学Ⅰ・Ⅱから4～6単位分程度
科学研究倫理＊代数学Ⅰ＊代数学Ⅱ代数学Ⅲ＊幾何学Ⅰ体系＊集合と位相Ⅰ＊集合と位相Ⅱ＊数学演習＊解析学Ⅰ解析学Ⅲ現象の数理特別演習Ⅱ＊特別研究Ⅱ未履修3年次科目，
代数学Ⅴ，幾何学Ⅲ，
位相数学Ⅲ，解析学Ⅴから2～4単位分程度幾何学Ⅱ位相数学Ⅰ＊解析学Ⅱ特別演習Ⅰ＊特別研究Ⅰ解析学Ⅳ数値解析学A 数値解析学B＊シミュレーション論A ＊シミュレーション論B＊数理最適化A ＊数理最適化B ＊機械学習A ＊機械学習B＊確率統計学Ⅰー

ス2Q

知的財産入門 社会力入門スポーツ

課題

数
学・
数理情報コ後期1Q

微積分情報リテラシーⅠ 情報リテラシーⅡ＊数学の基礎共通基礎後期課題確率過程論＊確率統計学Ⅱ ＊数理情報処理Ⅱ

数理情報処理Ⅰ数学・数理情報セミナーA

数学・数理情報セミナーB

特別他コース関連
キャリア

キャリアデザインⅠキャリアデザインⅡインターンシップ3年次後期以降、数理情報（データサイエンス）を中心に学ぶ履修モデルです。
以下の1～3をすべて満たし、学士課程を修了した者に対し、「数学・数理情報コース データサイエンス学修認定証」を授与します。
1. *が付された科目すべての単位を修得すること2. 数学・数理情報セミナーA・B、インターンシップ、または高年次教養科目-理系主題科目（データサイエンス・AI実践PBL）(注)において、データサイエンスをテーマとし、ＰＢＬ形式の実習を行い、単位を修得すること(注)共通教育科目です。年度によっては開講されないこともあります。
3. 特別研究Ⅰ・Ⅱにおいて、データサイエンスをテーマとし、リサーチワークを行い、単位を修得すること表４－５A 数学の教科に関する科目（修得必要単位数の合計：20 単位以上）開講学年・クォーター
区分代数学

幾何学解析学

科目名
代数学Ⅰ

4代数学Ⅱ4

代数学Ⅲ
代数学Ⅳ42幾何学Ⅰ
幾何学Ⅱ

42集合と位相Ⅱ4

位相数学Ⅰ
位相数学Ⅱ22解析学Ⅰ
解析学Ⅱ44

解析学Ⅲ現象の数理

22解析学Ⅳ2確率統計学Ⅰ「確率論、統計学」 確率統計学Ⅱ
確率過程論
数理情報処理Ⅰ

コンピュータ

単位数

4
21年
前 後

2年前 後

3年
前 後

△△4年
前 後中一種高一種科目コード〇〇〇〇ScS2D-5MAl014△

ScS2D-5MAl024ラーニングログ*〇〇ScS3D-5MAl034△ScS3D-5MAl042〇〇△△〇〇△ScS2D-5MTG024ScS3D-5MTG042〇〇ScS2D-5MTG014△ScS3D-5MTG032△ScS3D-5MTG052〇〇△△〇〇△△ScS2D-5MAn024〇〇ScS3D-5MAn032ScS3D-5MAn042△△△2ScS2D-5MAn014ScS3D-5MAn052〇〇〇〇〇〇〇〇△△ScS2D-5MPS014ScS3D-5MPS022ScS3D-5MPS032

数理情報処理Ⅱ44数値解析学A数値解析学B1
1△△

ScS3D-5MAp031数理最適化A数理最適化B1
1△△ScS3D-5MAp051△〇〇ScS2E-5MAp014ScS3D-5MAp024〇〇ScS3D-5MAp041ScS3D-5MAp061※各科目区分で〇の科目を 1 科目以上修得する。
＊ラーニング・ログ：各科目区分で〇の科目を 1 科目以上含み，中一種 12 単位以上，高一種 16 単位以上の作成が必要。

2019年度入学生適用2020年度入学生適用履修の手引の修正について（P.57）
履修の手引の修正について（P.62）

全ての科目の開講時期を「△」に変更。
△で示されている科目は，その期間中いずれかで開講されます。

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