授業科目名

数学基礎

教員名

神林

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

金曜2限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Foundations of Mathematical Science

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

-

教職課程修得要件

靖

これから大学で数理情報科学を学ぶ上で必要な数学の基礎理論を習得する。数学を表記する記号の理解から始めて，数理情報科学における共通言語としての数学を学ぶ。具体的には「集合」，「論理」，「関係」，「関数」，「グラフ」といった概念について，どのように構成して表現するのか，その構成は正しいのかについて議論した上で理解する。具体的な例を取り上げつつ，各種の構成技法や証明技法について理解し応用できることを目標にする。これらは，数理情報科学の理解に不可欠である。またオブジェクトの順序構造やグラフによる表現は，コンピュータ科学において最も重要なデータ構造とアルゴリズムの基礎となるものである。
授業概要【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である神林靖は，1980年度から1985年度にかけて
日本NCR株式会社にてシステムエンジニアとしてアプリケーションの開発とオペレーティングシス
テムの開発保守に携わった。また1986年度から1993年度にかけて、株式会社三菱総合研究所に勤務し、プログラム製作基準の策定やソフトウェア開発環境の評価の業務に従事していた。その間新世
代コンピュータ技術開発機構に出向し第5世代コンピュータ国際会議の事務局を担当した。その業務で培った経験を活かし、基礎理論に加えて、現場での理論の応用・活用可能性について講義の中で述べる。
・証明の概念を理解し，証明の技法を駆使して問題解決をすることができる
・背理法を駆使して証明を構成することができる

達成目標

・ε-δ法を駆使して証明を構成することができる
・集合の概念を理解し，集合を用いて問題を表現できる・写像と関数の概念を理解して，問題を関数として表現できる・問題に適切な関数を構成できる・関数を帰納的に定義できる
・数学的帰納法を使用して問題を解決できる

学習・教育到達目
標

DP1：
DP2：
DP3：○
DP4：
DP5：
試験：50％
演習・小問：50％

成績評価方法

教科書

演習・小問の成績の合計に基づいて，以下のような評価を行う。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
J. Hein著『独習コンピュータ科学Ⅰ−離散構造』翔泳社，2011

参考書
履修上の注意科目の位置付け
授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 論理的な考え方と証明の方法
2回 論理和，論理積，真理値表
3回 証明技法，背理法とε-δ4回 集合の定義と演算5回 集合の濃度と無限集合
6回 順序構造
7回 組とリスト
8回 文字列と言語

不合格

9回 関数の定義と具体例
10回 指数関数と対数関数
11回 関数の構成
12回 関数の性質
13回 帰納的定義
14回 再帰関数と再帰手続き
15回 数学的帰納法と整礎構造
16回 定期試験:論理を用いた証明，集合の基礎，関数と再帰関数，そして数学的機能を試験範囲とする．
授業外学習（予習・復習）：教科書の事前に指定された範囲を読むこと。課題とされた演習に取り組むこと。どちらも目安は60分程度とする。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F4000

初回の講義で指示する。

授業科目名

線形代数1 （Aクラス）

教員名

兼安

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Linear Algebra I

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

機械システムコース 必修

教職課程修得要件

洋乃

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。
授業概要

行列式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力：：

標

目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：：

目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力

：

試験

：

50

演習・小問・レポート

：

50

◎

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力

： 40
： 10

演習・小問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
成績評価方法

基礎的な知識・技能： 40

思考力・判断力・表現力等の能力： 10

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
諸般の事情によりOn-line授業のみになっても授業内容に変わりは無い。
ただし、成績評価方法を変更することがあり、その場合は追って指示する。
教科書
参考書
履修上の注意「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）「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—」皆本晃弥（近代科学社）
授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解するこ
とになる。
目標C:

科目の位置付け授業計画

基礎数学（◎）、基礎物理（◎）、線形代数Ⅰ（◎）→基礎数学Ⅰ（○）、基礎科学（○）［項目と内容、授業外学習の指示］
1回

ベクトルとその成分

ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)
ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列の逆行列とｎ次三角行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 線形代数と数理・データサイエンス
線形代数に基ずくデータ解析法を具体例を検討し、工学研究における線形代数の重要性を理解する。
［授業外学習の指?］復習：教員のオリジナル資料を参照
8回 行列式について
行列式の概念を学習する。2次および3次の行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回

行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）

行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること

により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。
特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
15回 定期試験
1〜6、 8〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説

オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F1040

授業時間の後、及び火曜：１２：３０－１５：００。
その他の日もメールで教員に問い合わせがあれば調整可能。

授業科目名

線形代数1 （BMクラス）

教員名

木村

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Linear Algebra I

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

機械システムコース 必修

教職課程修得要件

良一

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。
授業概要

行列式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力：：

標

目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：：

目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力

：

試験

：

50

演習・小問 ・レポート

：

50

◎

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能： 40
思考力・判断力・表現力等の能力

成績評価方法： 10

演習・小問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能： 40
思考力・判断力・表現力等の能力： 10

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
教科書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）

参考書「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—」皆本晃弥（近代科学社）

履修上の注意科目の位置付け

授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解することになる。
学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。
目標C:
基礎数学（◎）、基礎物理（◎）、線形代数Ⅰ（◎）→機械数学Ⅰ（○）、基礎化学（○）→機械数学Ⅱ（○）

授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］
1回

ベクトルとその成分ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明

する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)
ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列の逆行列とｎ次三角行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 線形代数と数理・データサイエンス
線形代数に基ずくデータ解析法を具体例を検討し、工学研究における線形代数の重要性を理解する。
［授業外学習の指?］復習：教員のオリジナル資料を参照

8回 行列式について
行列式の概念を学習する。2次および3次の行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回

行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）

行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること

により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。
特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
15回 定期試験
1〜6、 8〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F1043

火曜日

13:00〜14:30

授業科目名

線形代数1 （Aクラス）

教員名

兼安

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Linear Algebra I

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件

洋乃

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。
授業概要

行列式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：：

標

目標(D) 技術を実践する能力の養成
目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成：：

目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成

：

試験

：

50

演習・小問・レポート

：

50

◎

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力

： 40
： 10

演習・小問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
成績評価方法

基礎的な知識・技能： 40

思考力・判断力・表現力等の能力： 10

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
諸般の事情によりOn-line授業のみになっても授業内容に変わりは無い。
ただし、成績評価方法を変更することがあり、その場合は追って指示する。
教科書
参考書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）「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—」皆本晃弥（近代科学社）
授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解するこ

履修上の注意科目の位置付けとになる。
第一級陸上無線技術士国家試験の一部科目免除となるための必修科目である
目標C:
線形代数Ⅰ（◎）→線形代数Ⅱ（◎）→電気数学（○）

授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］

1回

ベクトルとその成分ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)
ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列の逆行列とｎ次三角行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 線形代数と数理・データサイエンス
線形代数に基ずくデータ解析法を具体例を検討し、工学研究における線形代数の重要性を理解する。
［授業外学習の指?］復習：教員のオリジナル資料を参照
8回

行列式について行列式の概念を学習する。2次および3次の行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回 行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）
行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)

正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること
により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。
特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
15回 定期試験
1〜6、 8〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説

オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F2040

授業時間の後、及び火曜：１２：３０－１５：００。
その他の日もメールで教員に問い合わせがあれば調整可能。

授業科目名

線形代数1 （BEクラス）

教員名

吉井

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Linear Algebra I

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件

涼輔

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。
授業概要

行列式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得：：

標

目標(D) 技術を実践する能力の養成
目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成：：

目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成

：

試験

：

50

演習・小問・レポート

：

50

◎

演習・小問・レポートは、以下を考慮して評価する。
・基礎的な知識・技能: 40
・思考力・判断力・表現力などの能力： 10
成績評価方法それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：100〜90点、A：89〜80点、B：79〜70点、C：69〜60点、D：59点以下（不合格）
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。その後、再度合否を判定する。なお補習（再試験）の日程については、後日掲示等を行う。
諸般の事情によりオンライン授業のみになっても授業内容（達成目標）に変わりは無い。
ただし、成績評価方法を変更することがあり、その場合は追って指示する。

教科書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）

参考書「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—」皆本晃弥（近代科学社）
また必要に応じて授業時間帯に紹介・説明する。
授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解するこ

履修上の注意とになる。
第一級陸上無線技術士国家試験の一部科目免除となるための必修科目である科目の位置付け

線形代数Ⅰ（◎）→線形代数Ⅱ（◎）→電気数学Ⅰ（○）

授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 ベクトルとその成分ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)

ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列とｎ次三角行列の逆行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 線形代数と数理・データサイエンス
線形代数に基づくデータ解析法を具体例を検討し、工学研究における線形代数の重要性を理解する。
［授業外学習の指示］復習：教員のオリジナル資料を参照
8回

行列式について行列式の概念を学習する。2次〜4次行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回 行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）
行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること
により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。

特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
15回 定期試験
1〜6、 8〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F2043

随時授業科目名

線形代数1 （Aクラス）

教員名

兼安

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Linear Algebra I

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

応用化学コース 必修

教職課程修得要件

洋乃

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。
授業概要

行列式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成

目標(B) コミュニケーション能力の養成
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得

：◎

標

：

目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得
目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成
試験

：

50

演習・小問・レポート

：

50

：
：

：

達成目標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能
思考力・判断力・表現力等の能力

： 40
： 10

演習・小問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
成績評価方法

基礎的な知識・技能： 40

思考力・判断力・表現力等の能力： 10

それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
諸般の事情によりOn-line授業のみになっても授業内容に変わりは無い。
ただし、成績評価方法を変更することがあり、その場合は追って指示する。
教科書
参考書
履修上の注意「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）「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—」皆本晃弥（近代科学社）
授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解するこ
とになる。
目標C:

科目の位置付け

基礎数学（○）、微分積分学および演習（◎）→線形代数Ⅰ（◎）、工学数学及び演習（◎）→線形
代数Ⅱ（○）→卒業研究（○）、卒研輪講（○）

授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］

1回

ベクトルとその成分ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)
ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列の逆行列とｎ次三角行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 線形代数と数理・データサイエンス
線形代数に基ずくデータ解析法を具体例を検討し、工学研究における線形代数の重要性を理解する。
［授業外学習の指?］復習：教員のオリジナル資料を参照
8回

行列式について行列式の概念を学習する。2次および3次の行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回 行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）
行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)

正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること
により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。
特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
15回 定期試験
1〜6、 8〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説

オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F3040

授業時間の後、及び火曜：１２：３０－１５：００。
その他の日もメールで教員に問い合わせがあれば調整可能。

授業科目名

線形代数1 （BKクラス）

教員名

笠置

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Linear Algebra I

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

応用化学コース 必修

教職課程修得要件

映寛

線形代数Ⅰでは、ベクトル、行列、行列式を取扱う。ベクトルでは、ベクトルの演算と概念を理解し、2次元、3次元の基本ベクトルよる表現、内積・外積などの演算法を習得する。行列では、演算として和・積・転置を、また概念として正則性を理解し、２次正方行列の逆行列の求め方を学ぶ。
授業概要

行列式では、行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性など)を理解し、計算法としてサラスの方法と展開を、応用として連立方程式の解を求めるクラメルの方法について学ぶ。さらに、行列式の応用として、正方行列に対する余因子行列を学習し、正則な行列に対する余因子行列を用いることにより逆行列が表現できることを学ぶ。

達成目標

・ベクトルの演算と概念を理解し、内積・外積などの演算法が習得できる。
・行列の演算と概念を理解し、和・積・転置・逆行列などの演算法が習得できる。
・行列式の基本的な性質を理解し、連立方程式の解法（クラメルの公式）が習得できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成

目標(B) コミュニケーション能力の養成
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得

：◎

標

：

目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得
目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：：：

試験 ： 50
演習・小問・レポート ： 50
達成?標事項についての試験を実施する。
基礎的な知識・技能 ： 40
思考力・判断力・表現力等の能力 ： 10
演習・?問 ・レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能 ： 40
成績評価方法

思考力・判断力・表現力等の能力 ： 10
それらの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下 不合格
不合格者の学生は所定の手続きで申請すれば、補習を受講した上で再試験を受験することが出来る。
その後、再度合否を判定する。
補習、再試験の日程については、後日掲示等を行う。
諸般の事情によりOn-line授業のみになっても授業内容に変わりは無い。
ただし、成績評価方法を変更することがあり、その場合は追って指示する。

教科書「理工系の基礎 線形代数」石原繁・浅野重初（裳華房）

参考書「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—」皆本晃弥（近代科学社）

履修上の注意

授業毎に出題される演習・小問題に対して、確実に解答することが、講義の学習内容を理解するこ
とになる。
?標C:

科目の位置付け

基礎数学（◎）、微分積分学および演習（◎）→線形代数Ⅰ（◎）、?学数学及び演習（◎）→線形
代数Ⅱ（○）→卒業研究（○）、卒研輪講（○）

授業計画［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 ベクトルとその成分ベクトルの和とスカラー倍について学ぶ。2次元、3次元の基本ベクトルよる表現について説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§1 ベクトルとその成分」「§2 ベクトルの演算（１）」の問題
2回 ベクトルの演算Ⅰ（内積と空間の直線)
ベクトルの内積を学習する。内積の概念から三角不等式、シュワルツの不等式が成立することを学び、空間の直線・平面の方程式がベクトルによって表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§3 ベクトルの演算（２）」「§4 空間の直線」「§5 平面」の問題
3回 ベクトルの演算Ⅱ（外積と三重積）ベクトルの外積を学習する。外積の概念より三重積が平行六面体の体積を表すことを理解する。その際、右手系、左手系についても説明する。
［授業外学習の指示］復習：「§6 ベクトルの演算（３）」の問題
4回 行列、行列の演算Ⅰ（和）行列の概念を学習する。単純な行列として零行列・正方行列・三角行列・対角行列について学
ぶ、行列が行ベクトル、列ベクトルに分解できることを学ぶ。
また、行列の演算(和)を学習する。行列の和・スカラー倍に対する計算法を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§7 行列」「§8 行列の演算（１）」の問題
5回 行列の演算Ⅱ（積と転置）行列の演算(積)を学習する。行列の積が定まるための条件と可換性を学ぶ。
また、行列の演算(転置)を学習する。
［授業外学習の指示］復習：「§9 行列の演算（２）」「§10 行列の演算（３）」の問題
6回 正方行列の体系・逆行列、三角行列
行列の正則性について学習する。逆行列が必ず存在するとは限らないことを知り、最も基本的な2次正方行列の逆行列とｎ次三角行列の求め方について詳しく学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§11 正方行列の体系・逆行列」「§12三角行列」の問題
7回 線形代数と数理・データサイエンス
線形代数に基ずくデータ解析法を具体例を検討し、工学研究における線形代数の重要性を理解する。
［授業外学習の指?］復習：教員のオリジナル資料を参照
8回 行列式について
行列式の概念を学習する。2次〜4次行列式における実用的な手法であるサラスの方法を習得する。また行列式と面積・体積の関連について理解する。
［授業外学習の指示］復習：「§13 順列の符号」「§14 行列式の定義」の問題
9回

行列式の演算Ⅰ（行列式の基本的性質、三角行列と対角行列の行列式）

行列式の基本的な性質(多重線形性、行や列の交代性等)を学習する。その上で、特殊な形体の正方行列に対する行列式を学習する。特に、三角行列、対角行列等に対する行列式の求め方を学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§15 行列式の性質（１）」「§16 行列式の性質（２）」の問題
10回 行列式の演算Ⅱ（行列の積と行列式）
正方行列の積と行列式の関係について学習する。直交行列を定義して、その直交行列に対応する行列式の値を、積の関連性から学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§17 行列式の性質（３）」の問題
11回 行列式の展開Ⅰ行列に対する小行列式、余因子の概念を学習する。正方行列の行および列に対応した余因子によって、行列式が展開可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題
12回 行列式の展開Ⅱ
余因子の外積への応用を学習する。3次元ベクトルにおける外積が余因子と基本ベクトルを用いて表現可能であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§18 行列式の展開」の問題

13回 行列式の応用Ⅰ(余因子と逆行列)正方行列に対する余因子行列を学習する。特に、正則な行列に対する余因子行列を用いること
により逆行列が表現できることを学ぶ。
［授業外学習の指示］復習：「§19 逆行列」の問題
14回 行列式の応用Ⅱ(クラメルの公式)
余因子を応用した連立1次方程式の解法を学習する。連立方程式に対応した係数行列を定める。
特に正則な係数行列である場合に適用できるクラメルの方法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 クラメルの公式」の問題
15回 定期試験
1〜6、 8〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の問題解説
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F3044

金曜日

終日 、その他在室中は随時

授業科目名線形代数学及び演習1 （Aクラス）

教員名

高田

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜3限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

-

教職課程修得要件

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）寛之

現代数学の基礎となる線形代数学を学ぶ。具体的には，幾何学的なベクトルの性質を学んだあと，
授業概要

行列の演算，連立一次方程式の行列を用いた解法を学ぶ。それを通じて，その解の様子が行列の性
質（階数）と深く関係することを理解する。行列式を定義することで，逆行列が存在するための条
件およびその形を与えることができる。行列，線形写像等を通じ，自然科学のあらゆる分野に現われる代数学の一般的な基本的手法を身につけることを目標とする。
・行列の計算ができる。
・逆行列の存在判定ができ、可逆な場合は逆行列の計算ができる。

達成目標

・連立一次方程式の解の存在を判定でき、存在する場合は解を計算する事ができる。
・線型空間の定義・性質を説明できる。
・線型独立・線型従属について説明でき、判別する事ができる。
DP1：

DP2：
学習・教育到達目
DP3：○
標
DP4：
DP5：
成績評価方法

試験：50％
演習・小問：50％

教科書

齋藤正彦. 『線型代数入門』, 東京大学出版会, 1966

参考書

S. Lang. "Introduction to Linear Algebra". 3rd Edition, Springer, 1987.

履修上の注意科目の位置付け[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 オリエンテーション

授業計画

2回
3回

行列
行列（演習）

4回
5回

行列式1
行列式2

6回
7回

逆行列
行列式・逆行列（演習）8回
9回

第1回から7回の復習
連立一次方程式1

10回 連立一次方程式211回 連立一次方程式（演習）12回 線型空間1
13回 線型空間1（演習）14回 線型空間2
15回 線型空間2（演習）16回 定期試験
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F4010

授業科目名線形代数学及び演習1 （Bクラス）

教員名

神澤

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜3限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

-

教職課程修得要件

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）健雄

現代数学の基礎となる線形代数学を学ぶ。具体的には，幾何学的なベクトルの性質を学んだあと，
授業概要

行列の演算，連立一次方程式の行列を用いた解法を学ぶ。それを通じて，その解の様子が行列の性
質（階数）と深く関係することを理解する。行列式を定義することで，逆行列が存在するための条
件およびその形を与えることができる。行列，線形写像等を通じ，自然科学のあらゆる分野に現われる代数学の一般的な基本的手法を身につけることを目標とする。
・行列の計算ができる。
・逆行列の存在判定ができ、可逆な場合は逆行列の計算ができる。

達成目標

・連立一次方程式の解の存在を判定でき、存在する場合は解を計算する事ができる。
・線型空間の定義・性質を説明できる。
・線型独立・線型従属について説明でき、判別する事ができる。
DP1：

DP2：
学習・教育到達目
DP3：○
標
DP4：
DP5：
成績評価方法

試験：50％
演習・小問：50％

教科書

齋藤正彦. 『線型代数入門』, 東京大学出版会, 1966

参考書

S. Lang. "Introduction to Linear Algebra". 3rd Edition, Springer, 1987.

履修上の注意科目の位置付け[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 オリエンテーション

授業計画

2回
3回

行列
行列（演習）

4回
5回

行列式1
行列式2

6回
7回

逆行列
行列式・逆行列（演習）8回
9回

第1回から7回の復習
連立一次方程式1

10回 連立一次方程式211回 連立一次方程式（演習）12回 線型空間1
13回 線型空間1（演習）14回 線型空間2
15回 線型空間2（演習）16回 定期試験
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F4011

授業科目名

微分積分学及び演習 （Aクラス）

教員名

見山

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜2限 水曜2限 木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Differential and Integral Calculus

3.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

機械システムコース 必修

教職課程修得要件友裕

指定教科書第6章までの内容を講義範囲とし、1変数関数の微分、積分方法を学習する。微分の基礎
授業概要

を学ぶのに必要な極限値の考え方、三角関数、指数関数、対数関数などの微分・積分の計算のしかたを学ぶ。さらに、微分法の応用として、マクローリン展開を用いてさまざまな関数の近似方法を学習する。
以下の具体的目標を達成し、数学に関する知識と応用能力を養う。

達成目標

・数列と級数に対する極限値の計算ができる。
・基本的な関数(三角関数・指数関数・対数関数など)に対する微分計算ができる。
・不定積分を理解して、基本的な関数に対する積分計算ができる。
・置換積分法と部分積分法を自由に使いこなせる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
標
目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力
試験
演習・小問

：
：

：
：

◎

：
：

60
40

試験（60）について学習したすべての範囲を網羅した内容について、基本的知識・理解を問う問題（30）、思考力・応用力を問う問題（30）を出題
演習・小問（40）について
成績評価方法

各回毎に学習した内容について演習等を実施し、基本的知識・理解（15）、思考力・応用力（5）、意欲・取り組む姿勢・主体性（20）を評価
試験と演習・小問の合計点に応じて、次のように成績評価する。
S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格
再試験：無
但し、不合格者を対象に補習を実施し、再度合否を判定する。合格した場合の成績はC（60点）となる。

教科書「理工系入門

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。

微分積分」石原繁・浅野重初 共著（裳華房）

原則として、プレイスメントテストの結果でクラス分けを行う。
履修上の注意

毎回、授業の理解度確認のため小テストを設けており、評価に加味されるので注意すること。
ＪＡＢＥＥ資格取得のための科目（必修）である。
学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。

科目の位置付け
授業計画

微分積分学及び演習→物理学及び演習、工学数学及び演習→熱力学I及び演習、制御工学I及び演習、
機械力学I及び演習[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 数列と級数
数列と級数の収束性を学習する。収束性に関する基本的な定理を理解し、収束性の判別法および極限値の計算方法を学ぶ。
特に、無限級数の収束の条件を調べる。
［授業外学習の指示］「§1 数列と級数」の問題

2回 関数と極限関数の概念と極限を学習する。関数の独立・従属変数、関数の左側・右側極限値
および極限値をもとにした収束性を学ぶ。さらに関数の連続性について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§2 関数と極限」「§3 連続関数」の問題
3回 微分法の基礎
微分の基礎を学習する。微分係数では、幾何学的解釈を併用しながら学ぶ。
さらに微分法における線形性、関数の積・商および合成関数の微分法について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§5 微分法の公式（その１）」「§6 微分法の公式（その２）」の問題
4回 演習 1関数と極限および微分法の基礎について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§5 微分法の公式（その１）」「§6 微分法の公式（その２）」の問題
5回 微分法 Ⅰ(指数関数の微分法)
指数関数の微分法を学習する。指数関数のグラフを併用して基本的性質を理解して極限値ｅを学ぶ。指数関数と対数関数が逆関数の関係であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］「§7 指数関数・対数関数」の問題
6回 微分法 Ⅱ(対数関数の微分法)
対数関数の微分法を学習する。対数関数のグラフを併用して基本的性質を理解して自然対数を学ぶ。応用範囲のひろい対数微分法についても説明する。
［授業外学習の指示］「§8 指数関数と対数関数の微分法」の問題
7回 演習 2指数関数および対数関数の微分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§8 指数関数と対数関数の微分法」の問題
8回 微分法 Ⅲ(三角関数の微分法)
三角関数の微分法を学習する。三角関数のグラフを併用して基本的性質を理解して様々な公式を学ぶ。微分法ではグラフと対応させながら学ぶ。
［授業外学習の指示］「§10 三角関数の微分法」の問題
9回 微分法の応用 Ⅰ (逆関数の微分法)
逆関数の微分法を学習する。特に三角関数の逆関数である逆三角関数を学ぶ。
さらに逆三角関数に関する微分法について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§11 逆三角関数の微分法」の問題
10回 演習 3
三角関数および逆関数の微分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］］「§10 三角関数の微分法」「§11 逆三角関数の微分法」の問題
11回 1回～10回までの授業目標達成度を確認［授業外学習の指示］1回から10回までの学習内容の復習
12回 微分法の応用 Ⅱ(高次導関数)
関数の高次微分法を学習する。
基本的な関数に対する高次微分係数および高次導関数を学ぶ。
さらに関数の積に対する高次微分法であるライプニッツの定理について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§12 n次導関数」の問題
13回 微分法の応用 Ⅲ(テイラー展開)
y=f(x) に平均値の定理を用いて展開することにより、テイラーの定理が成り立っていることを理解する。
関数の近似に便利なテイラー展開を学習する。
［授業外学習の指示］「§15 テイラーの定理」「§16 テイラー展開」の問題
14回 演習 4
高次導関数およびテイラー展開について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§15 テイラーの定理」「§16 テイラー展開」の問題
15回 微分と積分の基礎定理

積分法の概念を学習する。
閉区間で連続な関数に対する区分求積法をもとに定積分法を学ぶ。
微分の関連性により積分法の原始関数と不定積分、面積素片の概念を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 基礎定理」の問題
16回 積分の計算法 Ⅰ(三角関数・指数関数･対数関数の積分法)
積分の基本的定理と基本的な関数に対する積分法を学習する。
特に三角関数、指数関数、対数関数に対する積分法を学ぶ。積分法の線形性を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§21 簡単な関数の不定積分」の問題
17回 演習 5三角関数・指数関数･対数関数の積分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§21 簡単な関数の不定積分」の問題
18回 積分の計算法 Ⅱ(置換積分法)
置換積分法を学習する。
合成関数の微分法をもとに、積分法への応用となる置換積分法について学ぶ。
この方法によって多くの公式が証明できることを確認する。
［授業外学習の指示］「§22 置換積分法」の問題
19回 積分の計算法 Ⅲ(部分積分法)
部分積分法を学習する。
関数の積に対する微分法をもとに、積分法への応用となる部分積分法について学ぶ。
応用範囲の広い例として指数関数と三角関数の積の問題を取り扱う。
［授業外学習の指示］「§23 部分積分法」の問題
20回 演習 6
置換積分法および部分積分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§22 置換積分法」「§23 部分積分法」の問題
21回 積分の計算法 Ⅳ
有理関数・有理式の積分法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§24 有理関数の積分」「§25 sinx、cosxの有理式の積分」の問題
22回 積分の計算法 Ⅴ
無理関数の積分について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§26 無理関数の積分」の問題、「微分積分学及び演習」の全般について復習する。
23回 定期試験
12～22 回までの授業内容の達成度を確認［授業外学習の指示］試験内容について復習する。
24回 本講義のまとめ
定期試験を解説し、模範解答を示すとともに再試験受験者に学習指標を与える。
ここで学んだ数学を工学専門分野の学習にどう活かすべきかについて解説する。
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F1051

月曜日12:30～14:30

火曜日10:40～14:30

非常勤であり研究室なし。図書館にて対応。

授業科目名

微分積分学及び演習 （BMクラス）

教員名

浅野

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜2限 水曜2限 木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Differential and Integral Calculus

3.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

機械システムコース 必修

教職課程修得要件

比

指定教科書第6章までの内容を講義範囲とし、1変数関数の微分、積分方法を学習する。微分の基礎
授業概要

を学ぶのに必要な極限値の考え方、三角関数、指数関数、対数関数などの微分・積分の計算のしかたを学ぶ。さらに、微分法の応用として、マクローリン展開を用いてさまざまな関数の近似方法を学習する。
以下の具体的目標を達成し、数学に関する知識と応用能力を養う。

達成目標

・数列と級数に対する極限値の計算ができる。
・基本的な関数(三角関数・指数関数・対数関数など)に対する微分計算ができる。
・不定積分を理解して、基本的な関数に対する積分計算ができる。
・置換積分法と部分積分法を自由に使いこなせる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
標
目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力

：
：

◎

：
：

試験：６０点演習・小問：４０点
試験（６０点）について学習したすべての範囲を網羅した内容について、基本的知識・理解を問う問題（３０点）、思考力・応用力を問う問題（３０点）を出題
成績評価方法演習・小問（４０点）について各回毎に学習した内容について演習等を実施し、基本的知識・理解（15）、思考力・応用力（5）、意欲・取り組む姿勢・主体性（20）を評価
試験と演習・小問の合計点に応じて、次のように成績評価する。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
但し、不合格者を対象に補習を実施し、レポート等を課す。最終日に試験を行い、総合成績により再度合否を判定する。合格した場合の成績はC（60点）とする。

教科書「理工系入門

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。

微分積分」石原繁・浅野重初 共著（裳華房）

履修上の注意原則として、プレイスメントテストの結果でクラス分けを行う。
毎回、授業の理解度確認のため小テストを設けており、評価に加味されるので注意すること。
ＪＡＢＥＥ資格取得のための科目（必修）である。

科目の位置付け

目標C:

微分積分学及び演習

授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]→

工学数学及び演習→

確率・統計

1回 数列と級数
数列と級数の収束性を学習する。収束性に関する基本的な定理を理解し、収束性の判別法および極限値の計算方法を学ぶ。
特に、無限級数の収束の条件を調べる。
［授業外学習の指示］「§1 数列と級数」の問題
2回 関数と極限関数の概念と極限を学習する。関数の独立・従属変数、関数の左側・右側極限値
および極限値をもとにした収束性を学ぶ。さらに関数の連続性について学ぶ。

［授業外学習の指示］「§2 関数と極限」「§3 連続関数」の問題
3回 微分法の基礎
微分の基礎を学習する。微分係数では、幾何学的解釈を併用しながら学ぶ。
さらに微分法における線形性、関数の積・商および合成関数の微分法について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§5 微分法の公式（その１）」「§6 微分法の公式（その２）」の問題
4回 演習 1関数と極限および微分法の基礎について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§5 微分法の公式（その１）」「§6 微分法の公式（その２）」の問題
5回 微分法 Ⅰ(指数関数の微分法)
指数関数の微分法を学習する。指数関数のグラフを併用して基本的性質を理解して極限値ｅを学ぶ。指数関数と対数関数が逆関数の関係であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］「§7 指数関数・対数関数」の問題
6回 微分法 Ⅱ(対数関数の微分法)
対数関数の微分法を学習する。対数関数のグラフを併用して基本的性質を理解して自然対数を学ぶ。応用範囲のひろい対数微分法についても説明する。
［授業外学習の指示］「§8 指数関数と対数関数の微分法」の問題
7回 演習 2指数関数および対数関数の微分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§8 指数関数と対数関数の微分法」の問題
8回 微分法 Ⅲ(三角関数の微分法)
三角関数の微分法を学習する。三角関数のグラフを併用して基本的性質を理解して様々な公式を学ぶ。微分法ではグラフと対応させながら学ぶ。
［授業外学習の指示］「§10 三角関数の微分法」の問題
9回 微分法の応用 Ⅰ (逆関数の微分法)
逆関数の微分法を学習する。特に三角関数の逆関数である逆三角関数を学ぶ。
さらに逆三角関数に関する微分法について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§11 逆三角関数の微分法」の問題
10回 演習 3
三角関数および逆関数の微分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］］「§10 三角関数の微分法」「§11 逆三角関数の微分法」の問題
11回 1回から10回までの授業目標達成度を確認［授業外学習の指示］1回から10回までの学習内容の復習
12回 微分法の応用 Ⅱ(高次導関数)
関数の高次微分法を学習する。
基本的な関数に対する高次微分係数および高次導関数を学ぶ。
さらに関数の積に対する高次微分法であるライプニッツの定理について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§12 n次導関数」の問題
13回 微分法の応用 Ⅲ(テイラー展開)
y=f(x) に平均値の定理を用いることにより、テイラーの定理が成り立っていることを理解する。
関数の近似に便利なテイラー展開を学習する。
［授業外学習の指示］「§15 テイラーの定理」「§16 テイラー展開」の問題
14回 演習 4
高次導関数およびテイラー展開について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§15 テイラーの定理」「§16 テイラー展開」の問題
15回 微分と積分の基礎定理
積分法の概念を学習する。

閉区間で連続な関数に対する区分求積法をもとに定積分法を学ぶ。
微分の関連性により積分法の原始関数と不定積分、面積素片の概念を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 基礎定理」の問題
16回 積分の計算法 Ⅰ(三角関数・指数関数･対数関数の積分法)
積分の基本的定理と基本的な関数に対する積分法を学習する。
特に三角関数、指数関数、対数関数に対する積分法を学ぶ。積分法の線形性を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§21 簡単な関数の不定積分」の問題
17回 演習 5三角関数・指数関数･対数関数の積分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§21 簡単な関数の不定積分」の問題
18回 積分の計算法 Ⅱ(置換積分法)
置換積分法を学習する。
合成関数の微分法をもとに、積分法への応用となる置換積分法について学ぶ。
この方法によって多くの公式が証明できることを確認する。
［授業外学習の指示］「§22 置換積分法」の問題
19回 積分の計算法 Ⅲ(部分積分法)
部分積分法を学習する。
関数の積に対する微分法をもとに、積分法への応用となる部分積分法について学ぶ。
応用範囲のひろい例として指数関数と三角関数の積の問題を取り扱う。
［授業外学習の指示］「§23 部分積分法」の問題
20回 演習 6
置換積分法および部分積分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§22 置換積分法」「§23 部分積分法」の問題
21回 積分の計算法 Ⅳ
積分法のまとめとして、有理関数・有理式の積分法を学習する。
さらに、無理関数の積分についても学ぶ。
［授業外学習の指示］「§24 有理関数の積分」「§25 sinx、cosxの有理式の積分」の問題
22回 積分の計算法 Ⅴ
無理関数の積分について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§26 無理関数の積分」の問題、「微分積分学及び演習」の全般について復習する。
23回 定期試験
12〜22 回までの授業内容の達成度を確認［授業外学習の指示］試験内容について復習する。
24回 本講義のまとめ
定期試験を解説し、模範解答を示すとともに再試験受験者に学習指標を与える。
ここで学んだ数学を工学専門分野の学習にどう活かすべきかについて解説する。
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F1053

水曜13:00-14:30

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授業科目名

微分積分学及び演習 （BEクラス）

教員名

兼安

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜2限 水曜2限 木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Differential and Integral Calculus

3.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

電気電子工学コース必修

教職課程修得要件

洋乃

指定教科書第6章までの内容を講義範囲とし、1変数関数の微分、積分方法を学習する。微分の基礎
授業概要

を学ぶのに必要な極限値の考え方、三角関数、指数関数、対数関数などの微分・積分の計算のしかたを学ぶ。さらに、微分法の応用として、マクローリン展開を用いてさまざまな関数の近似方法を学習する。
以下の具体的目標を達成し、数学に関する知識と応用能力を養う。

達成目標

・数列と級数に対する極限値の計算ができる。
・基本的な関数(三角関数・指数関数・対数関数など)に対する微分計算ができる。
・不定積分を理解して、基本的な関数に対する積分計算ができる。
・置換積分法と部分積分法を自由に使いこなせる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：：◎

目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
成績評価方法
試験
：

60

演習・小問

40

：

試験（60）について学習したすべての範囲を網羅した内容について、基本的知識・理解を問う問題（30）、思考力・応用力を問う問題（30）を出題
成績評価方法演習・小問（40）について各回毎に学習した内容について演習等を実施し、基本的知識・理解（15）、思考力・応用力（5）、意欲・取り組む姿勢・主体性（20）を評価
試験と演習・小問の合計点に応じて、次のように成績評価する。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70～79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験は行わない。
但し、不合格者を対象に補習を実施し、再度合否を判定する。合格した場合の成績はC（60点）となる。

教科書「理工系入門微分積分」石原繁・浅野重初 共著（裳華房）

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。
原則として、プレイスメントテストの結果でクラス分けを行う。
毎回、授業の理解度確認のため小テストを設けており、評価に加味されるので注意すること。

履修上の注意

第一級陸上無線技術士の国家試験で一部科目免除となるための必須科目である。
学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。

科目の位置付け学習教育目標C：微分積分学及び演習→工学数学及び演習→確率・統計

授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 数列と級数
数列と級数の収束性を学習する。収束性に関する基本的な定理を理解し、収束性の判別法および極限値の計算方法を学ぶ。
特に、無限級数の収束の条件を調べる。
［授業外学習の指示］「§1 数列と級数」の問題

2回 関数と極限関数の概念と極限を学習する。関数の独立・従属変数、関数の左側・右側極限値
および極限値をもとにした収束性を学ぶ。さらに関数の連続性について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§2 関数と極限」「§3 連続関数」の問題
3回 微分法の基礎
微分の基礎を学習する。微分係数では、幾何学的解釈を併用しながら学ぶ。
さらに微分法における線形性、関数の積・商および合成関数の微分法について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§5 微分法の公式（その１）」「§6 微分法の公式（その２）」の問題
4回 演習 1関数と極限および微分法の基礎について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§5 微分法の公式（その１）」「§6 微分法の公式（その２）」の問題
5回 微分法 Ⅰ(指数関数の微分法)
指数関数の微分法を学習する。指数関数のグラフを併用して基本的性質を理解して極限値ｅを学ぶ。指数関数と対数関数が逆関数の関係であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］「§7 指数関数・対数関数」の問題
6回 微分法 Ⅱ(対数関数の微分法)
対数関数の微分法を学習する。対数関数のグラフを併用して基本的性質を理解して自然対数を学ぶ。応用範囲のひろい対数微分法についても説明する。
［授業外学習の指示］「§8 指数関数と対数関数の微分法」の問題
7回 演習 2指数関数および対数関数の微分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§8 指数関数と対数関数の微分法」の問題
8回 微分法 Ⅲ(三角関数の微分法)
三角関数の微分法を学習する。三角関数のグラフを併用して基本的性質を理解して様々な公式を学ぶ。微分法ではグラフと対応させながら学ぶ。
［授業外学習の指示］「§10 三角関数の微分法」の問題
9回 微分法の応用 Ⅰ (逆関数の微分法)
逆関数の微分法を学習する。特に三角関数の逆関数である逆三角関数を学ぶ。
さらに逆三角関数に関する微分法について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§11 逆三角関数の微分法」の問題
10回 演習 3
三角関数および逆関数の微分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］］「§10 三角関数の微分法」「§11 逆三角関数の微分法」の問題
11回 1回から10回までの授業目標達成度を確認［授業外学習の指示］1回から10回までの学習内容の復習
12回 微分法の応用 Ⅱ(高次導関数)
関数の高次微分法を学習する。
基本的な関数に対する高次微分係数および高次導関数を学ぶ。
さらに関数の積に対する高次微分法であるライプニッツの定理について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§12 n次導関数」の問題
13回 微分法の応用 Ⅲ(テイラー展開)
y=f(x) に平均値の定理を用いて展開することにより、テイラーの定理が成り立っていることを理解する。
関数の近似に便利なテイラー展開を学習する。
［授業外学習の指示］「§15 テイラーの定理」「§16 テイラー展開」の問題
14回 演習 4
高次導関数およびテイラー展開について演習を行う。

［授業外学習の指示］「§15 テイラーの定理」「§16 テイラー展開」の問題
15回 微分と積分の基礎定理
積分法の概念を学習する。
閉区間で連続な関数に対する区分求積法をもとに定積分法を学ぶ。
微分の関連性により積分法の原始関数と不定積分、面積素片の概念を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§20 基礎定理」の問題
16回 積分の計算法 Ⅰ(三角関数・指数関数･対数関数の積分法)
積分の基本的定理と基本的な関数に対する積分法を学習する。
特に三角関数、指数関数、対数関数に対する積分法を学ぶ。積分法の線形性を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§21 簡単な関数の不定積分」の問題
17回 演習 5三角関数・指数関数･対数関数の積分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§21 簡単な関数の不定積分」の問題
18回 積分の計算法 Ⅱ(置換積分法)
置換積分法を学習する。
合成関数の微分法をもとに、積分法への応用となる置換積分法について学ぶ。
この方法によって多くの公式が証明できることを確認する。
［授業外学習の指示］「§22 置換積分法」の問題
19回 積分の計算法 Ⅲ(部分積分法)
部分積分法を学習する。
関数の積に対する微分法をもとに、積分法への応用となる部分積分法について学ぶ。
応用範囲のひろい例として指数関数と三角関数の積の問題を取り扱う。
［授業外学習の指示］「§23 部分積分法」の問題
20回 演習 6
置換積分法および部分積分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§22 置換積分法」「§23 部分積分法」の問題
21回 積分の計算法 Ⅳ
積分法のまとめとして、有理関数・有理式の積分法を学習する。
さらに、無理関数の積分についても学ぶ。
［授業外学習の指示］「微分積分学及び演習」の全般について復習する。
22回 積分の計算法 Ⅴ
無理関数の積分について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§26 無理関数の積分」の問題，「微分積分学及び演習」の全般について復習する。
23回 定期試験
12〜22 回までの授業内容の達成度を確認［授業外学習の指示］試験内容について復習する。
24回 本講義のまとめ
定期試験を解説し、模範解答を示すとともに再試験受験者に学習指標を与える。
ここで学んだ数学を工学専門分野の学習にどう活かすべきかについて解説する。
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
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授業時間の後、及び火曜：１２：３０－１５：００。
その他の日もメールで教員に問い合わせがあれば調整可能。

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授業科目名

微分積分学及び演習 （BKクラス）

教員名

吉井

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜2限 水曜2限 木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Differential and Integral Calculus

3.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

応用化学コース 必修

教職課程修得要件涼輔

指定教科書第6章までの内容を講義範囲とし、1変数関数の微分、積分方法を学習する。微分の基礎
授業概要

を学ぶのに必要な極限値の考え方、三角関数、指数関数、対数関数などの微分・積分の計算のしかたを学ぶ。さらに、微分法の応用として、マクローリン展開を用いてさまざまな関数の近似方法を学習する。
以下の具体的目標を達成し、数学に関する知識と応用能力を養う。

達成目標

・数列と級数に対する極限値の計算ができる。
・基本的な関数(三角関数・指数関数・対数関数など)に対する微分計算ができる。
・不定積分を理解して、基本的な関数に対する積分計算ができる。
・置換積分法と部分積分法を自由に使いこなせる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：

学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得
目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成

：

：◎
：
：

試験：６０点演習・小問：４０点
試験（６０点）について学習したすべての範囲を網羅した内容について、基本的知識・理解を問う問題（３０点）、思考力・応用力を問う問題（３０点）を出題
成績評価方法演習・小問（４０点）について各回毎に学習した内容について演習等を実施し、学習理解度を評価
試験と演習・小問の合計点に応じて、次のように成績評価する。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
但し、不合格者を対象に補習を実施し、レポート等を課す。最終日に試験を行い、総合成績により再度合否を判定する。合格した場合の成績はC（60点）とする。

教科書「理工系入門

参考書

初回の授業時間帯に紹介・説明する。

微分積分」石原繁・浅野重初 共著（裳華房）

原則として、プレイスメントテストの結果でクラス分けを行う。
履修上の注意

毎回、授業の理解度確認のため小テストを設けており、評価に加味されるので注意すること。
JABEE資格取得のための科目（必修）である。
学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。

科目の位置付け

微分積分及び演習→工学数学及び演習

授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 数列と級数
数列と級数の収束性を学習する。収束性に関する基本的な定理を理解し、収束性の判別法および極限値の計算方法を学ぶ。
特に、無限級数の収束の条件を調べる。
［授業外学習の指示］「§1 数列と級数」の問題
2回 関数と極限関数の概念と極限を学習する。関数の独立・従属変数、関数の左側・右側極限値

および極限値をもとにした収束性を学ぶ。さらに関数の連続性について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§2 関数と極限」「§3 連続関数」の問題
3回 微分法の基礎
微分の基礎を学習する。微分係数では、幾何学的解釈を併用しながら学ぶ。
さらに微分法における線形性、関数の積・商および合成関数の微分法について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§5 微分法の公式（その１）」「§6 微分法の公式（その２）」の問題
4回 演習 1関数と極限および微分法の基礎について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§5 微分法の公式（その１）」「§6 微分法の公式（その２）」の問題
5回 微分法 Ⅰ(指数関数の微分法)
指数関数の微分法を学習する。指数関数のグラフを併用して基本的性質を理解して極限値ｅを学ぶ。指数関数と対数関数が逆関数の関係であることを学ぶ。
［授業外学習の指示］「§7 指数関数・対数関数」の問題
6回 微分法 Ⅱ(対数関数の微分法)
対数関数の微分法を学習する。対数関数のグラフを併用して基本的性質を理解して自然対数を学ぶ。応用範囲のひろい対数微分法についても説明する。
［授業外学習の指示］「§8 指数関数と対数関数の微分法」の問題
7回 演習 2指数関数および対数関数の微分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§8 指数関数と対数関数の微分法」の問題
8回 微分法 Ⅲ(三角関数の微分法)
三角関数の微分法を学習する。三角関数のグラフを併用して基本的性質を理解して様々な公式を学ぶ。微分法ではグラフと対応させながら学ぶ。
［授業外学習の指示］「§10 三角関数の微分法」の問題
9回 微分法の応用 Ⅰ (逆関数の微分法)
逆関数の微分法を学習する。特に三角関数の逆関数である逆三角関数を学ぶ。
さらに逆三角関数に関する微分法について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§11 逆三角関数の微分法」の問題
10回 演習 3
三角関数および逆関数の微分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］］「§10 三角関数の微分法」「§11 逆三角関数の微分法」の問題
11回 1回〜10回までの授業目標達成度を確認［授業外学習の指示］1回から10回までの学習内容の復習
12回 微分法の応用 Ⅱ(高次導関数)
関数の高次微分法を学習する。
基本的な関数に対する高次微分係数および高次導関数を学ぶ。
さらに関数の積に対する高次微分法であるライプニッツの定理について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§12 n次導関数」の問題
13回 微分法の応用 Ⅲ(テイラー展開)
y=f(x) に平均値の定理を用いて展開することにより、テイラーの定理が成り立っていることを理解する。
関数の近似に便利なテイラー展開を学習する。
［授業外学習の指示］「§15 テイラーの定理」「§16 テイラー展開」の問題
14回 演習 4
高次導関数およびテイラー展開について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§15 テイラーの定理」「§16 テイラー展開」の問題
15回 微分と積分の基礎定理
積分法の概念を学習する。
閉区間で連続な関数に対する区分求積法をもとに定積分法を学ぶ。
微分の関連性により積分法の原始関数と不定積分、面積素片の概念を学ぶ。

［授業外学習の指示］「§20 基礎定理」の問題
16回 積分の計算法 Ⅰ(三角関数・指数関数･対数関数の積分法)
積分の基本的定理と基本的な関数に対する積分法を学習する。
特に三角関数、指数関数、対数関数に対する積分法を学ぶ。積分法の線形性を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§21 簡単な関数の不定積分」の問題
17回 演習 5三角関数・指数関数･対数関数の積分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§21 簡単な関数の不定積分」の問題
18回 積分の計算法 Ⅱ(置換積分法)
置換積分法を学習する。
合成関数の微分法をもとに、積分法への応用となる置換積分法について学ぶ。
この方法によって多くの公式が証明できることを確認する。
［授業外学習の指示］「§22 置換積分法」の問題
19回 積分の計算法 Ⅲ(部分積分法)
部分積分法を学習する。
関数の積に対する微分法をもとに、積分法への応用となる部分積分法について学ぶ。
応用範囲のひろい例として指数関数と三角関数の積の問題を取り扱う。
［授業外学習の指示］「§23 部分積分法」の問題
20回 演習 6
置換積分法および部分積分法について演習を行う。
［授業外学習の指示］「§22 置換積分法」「§23 部分積分法」の問題
21回 積分の計算法 Ⅳ
有理関数・有理式の積分法を学ぶ。
［授業外学習の指示］「§24 有理関数の積分」「§25 sinx、cosxの有理式の積分」の問題
22回 積分の計算法 Ⅴ
無理関数の積分について学ぶ。
［授業外学習の指示］「§26 無理関数の積分」の問題、「微分積分学及び演習」の全般について復習する。
23回 定期試験
12〜22 回までの授業内容の達成度を確認［授業外学習の指示］試験内容について復習する。
24回 本講義のまとめ
定期試験を解説し、模範解答を示すとともに再試験受験者に学習指標を与える。
ここで学んだ数学を工学専門分野の学習にどう活かすべきかについて解説する。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F3053

金曜日、その他研究室在室中は随時

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授業科目名確率・統計学及び演習 （Aクラス）

教員名

青谷

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

月曜1限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

-

教職課程修得要件

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）知幸

基本的な確率の復習から始まり，代表的な確率分布について，講義と演習を通して学ぶ。不確実性
授業概要が支配する様々な現場において，データに基づく根拠に基づいた意思決定を行うために統計的な考え方が必須である。不確実性をともなう意思決定がどのような論理プロセスを通して行われるのかを理解するための基礎力を養い，数理情報科学に必要な知識を身につけることができる。具体的には，代表値の意味の理解と算出，データの分布の意味の理解，確率モデルの基礎の理解，確率分
布・期待値・分散の理解をする。
・代表値の意味を理解し、算出できるようになる（記述統計）・データの分布の意味を理解できるようになる（記述統計）
・確率モデル（標本空間・確率変数・確率分布）の基礎を理解する（確率論入門）

達成目標

・確率分布・期待値・分散の性質について理解する（確率論入門）
・統計的仮説検定の考え方を理解し、基本的な検定ができるようになる（推測統計）
・推定量のもつべき好ましい性質を整理し、原理から単純な推定量を構成できるようになる（推測統計）

学習・教育到達目
標

DP1：
DP2：
DP3：○
DP4：
DP5：

成績評価方法教科書

試験またはレポート（中間1回・期末1回）：90%
毎回の課題：10%（救済措置で利用する可能性あり）
国友 直人，他

訳『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本統計協会（Diez DM, et al. “Op

enIntro Statistics Fourth Edition”）

参考書
履修上の注意科目の位置付け［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 ガイダンス
2回 データの要約
3回 データ表示・図示の方法
4回 統計的推測入門1
5回 統計的推測入門2
6回 確率論入門1（標本空間、確率変数、確率分布）
授業計画

7回 確率論入門2（同時分布・周辺分布・条件付き分布）
8回 標本分布論
9回 大数の法則と中心極限定理
10回 小テスト
11回 検定: カイ二乗検定とFisherの正確検定
12回 検定: t-検定と並べ替え検定
13回 検定:カイ二乗検定とFisherの正確検定
14回 推定1
15回 推定2
16回 テスト

オフィスアワー注意
ナンバリングコー

ド
99F4110

授業科目名確率・統計学及び演習 （Bクラス）

教員名

藤澤

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

月曜1限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Probability and Statistics

2.0

学年

1年

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習

単位区分

必修

-

教職課程修得要件

健吾

基本的な確率の復習から始まり，代表的な確率分布について，講義と演習を通して学ぶ。不確実性
授業概要が支配する様々な現場において，データに基づく根拠に基づいた意思決定を行うために統計的な考え方が必須である。不確実性をともなう意思決定がどのような論理プロセスを通して行われるのかを理解するための基礎力を養い，数理情報科学に必要な知識を身につけることができる。具体的には，代表値の意味の理解と算出，データの分布の意味の理解，確率モデルの基礎の理解，確率分
布・期待値・分散の理解をする。
・代表値の意味を理解し、算出できるようになる（記述統計）・データの分布の意味を理解できるようになる（記述統計）
・確率モデル（標本空間・確率変数・確率分布）の基礎を理解する（確率論入門）

達成目標

・確率分布・期待値・分散の性質について理解する（確率論入門）
・統計的仮説検定の考え方を理解し、基本的な検定ができるようになる（推測統計）
・推定量のもつべき好ましい性質を整理し、原理から単純な推定量を構成できるようになる（推測統計）

学習・教育到達目
標

DP1：
DP2：
DP3：○
DP4：
DP5：
試験またはレポート：90%

成績評価方法

毎回の課題：10%
試験と課題の成績の合計に基づいて，以下のような評価を行う。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下

教科書

不合格

国友 直人，他 訳『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本統計協会（Diez DM, et al. “Op
enIntro Statistics Fourth Edition”）

参考書
履修上の注意科目の位置付け［項目と内容、授業外学習の指示］
1回 ガイダンス
2回 データの要約
3回 データ表示・図示の方法
4回 統計的推測入門1
5回 統計的推測入門2
6回 確率論入門1（標本空間、確率変数、確率分布）
7回 確率論入門2（同時分布・周辺分布・条件付き分布）
授業計画

8回 標本分布論
9回 大数の法則と中心極限定理
10回 小テスト
11回 検定:12回 検定: t-検定と並べ替え検定
13回 検定:カイ二乗検定とFisherの正確検定
14回 推定1
15回 推定2
16回 テスト

オフィスアワー

特に定めないが，質問等用件のある場合は予めアポイントを取ることを推奨する。

注意
ナンバリングコード
99F4111

授業科目名

基礎数理学

教員名

吉見

授業科目名(英）Fundamental Mathematics and Physics

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜1限

開講学科
主な授業方式薬学部薬学科

授業形態

講義

対面授業

TAの補助

-

単位数

1.0

学年

1年

科目区分

基礎科目（基幹基礎）

単位区分

選択

陽児

大学入学時に、様々な事情で十分な数学及び物理学の知識を身に付けていない学生を対象とする。
薬学を学ぶ上で必要な数学及び物理学の基礎力を身に付けるために、改訂教育モデルコアカリキュ
ラム「薬学準備教育ガイドライン」の（７）薬学の基礎としての数学と（４）薬学の基礎としての授業概要

物理に基づき学習する。前者では、数値の扱い、種々の関数、微分と積分、確率に関する到達目標を学習する。後者では、物質及び物体間の相互作用などに関する基本的事項の修得を目標とする。
そのため物理の基本概念、運動の法則、エネルギー、波動、レーザー、電荷と電流、電場と磁場に関する到達目標について学習する。

達成目標

授業内容に併記
試験：60点レポート・課題：40点

成績評価方法３分の２以上の出席を満たした者が成績評価の対象となる。
成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。
レポート・課題は締め切りを守って提出すること。再提出は認めない。
再試験は実施しない。

教科書「わかりやすい薬学系の数学入門」講談社「わかりやすい薬学系の物理学入門」講談社

参考書

スタンダード薬学シリーズII2 物理系薬学 I. 物質の物理的性質

日本薬学会編

履修上の注意
授業計画

主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

指数関数、対数関数および三角関数の基本的性質を理解する。
第1回

達成目標
【②種々の関数】

準備(7)-②

1. 指数関数および対数関数を、式およびグラフを用いて説明できる。（知識・技能）
2. 三角関数を、式およびグラフを用いて説明できる。（知識・技能）
対数の薬学への応用について学ぶ。
行列の基礎について理解する。
数列とその計算について学ぶ。
第2回

達成目標
【②種々の関数】

準備(7)-②1. 水素イオン濃度、半減期、反応速度の計算ができる。（知識・技能）
2. 行列を使って連立方程式を解くことができる。（知識・技能）
3. 無限等比級数の和を計算できる。（知識・技能）関数の極限と微分係数について学ぶ。
基本的な関数の微分とその計算について学ぶ。
偏微分と全微分について理解する。
第3回

達成目標

準備(7)-③【③微分と積分】1. 極限の基本概念を説明できる。
2. 導関数の基本概念を理解し、代表的な関数の微分ができる。（知識・技能）
3. 偏微分と全微分の計算ができる。
第4回

基本的な関数の積分とその計算について学ぶ。
簡単な微分方程式について理解する。

準備(7)-③

薬学で使われる微分方程式の計算について学ぶ。
達成目標【③微分と積分】1. 原始関数の基本概念を理解し、代表的な関数の不定積分および定積分ができる。（知識・技能）
2. 微分方程式の成り立ちを理解し、基本的な微分方程式（変数分離形）の一般解と特殊解を求めることができる。（知識・技能）
基本量の単位、組立単位、国際単位の成り立ちを理解する。
物理量の次元について考察する。物理に必要な数学的知識を整理し、物理における数式表
現のルールを理解する。
大小さまざまな量の指数表現法や接頭語を用いた表現法を身につける。
数値の誤差と有効数字について学ぶ。
達成目標
第5回

【①基本概念】
1. 物理量の基本単位の定義を説明できる。
2. SI単位系について説明できる。
3. 基本単位を組み合わせた組み立て単位を説明できる。

準備(4)-①
準備(7)-①

4. 物理量にはスカラー量とベクトル量があることを説明できる。
【①数値の扱い】
1. 大きな数や小さな数をSI接頭語、べき、および対数を使い、的確に表すことができる。
（知識・技能）2. 有効数字の概念を説明し、有効数字を含む値の計算ができる。（知識・技能）
ニュートン力学の基礎を学ぶ。
等速直線運動、加速度運動、円運動、自由落下の概念の理解を深める。
運動を表すのに必須の微分及び積分の基本について説明し、応用法について解説する。
慣性の法則、運動の法則、作用反作用の法則を理解する。
第6回【②運動の法則】

準備(4)-②

1. 運動の法則について理解し、力、質量、加速度、仕事などの相互関係を説明できる。
2. 直線運動、円運動、単振動などの運動を数式を用いて説明できる。
3. 慣性モーメントについて説明できる。
エネルギーは様々な形態に変化することを学ぶ。
運動エネルギーと位置エネルギーの関係を調べ力学的エネルギー保存則を導く。
熱エネルギーを含めたエネルギー保存則を理解する。
第7回

達成目標

準備(4)-③【③エネルギー】
1. エネルギーと仕事の関係について説明できる。
2. エネルギーの種々の形態（熱エネルギー、化学エネルギー、電気エネルギーなど）の相互変換について、例を挙げて説明できる。
１次元の正弦波で表わされる最も基本的な波について、波の性質を表す諸量の意味とそれらの間の関係を理解する。
波特有の現象である回折および干渉現象を理解する。
音波が空気中を伝わる縦波であることを理解する。
第8回

達成目標

準備(4)-④【④波動】
1. 光、音、電磁波などが波であることを理解し、波の性質を表す物理量について説明できる。
2. 波を表す数式について説明できる。
第9回

音源や観測者の運動がもたらすドップラー効果について学ぶ。
光の種類と基本性質について学び、光が波であることを理解する。
レーザー光について学ぶ。
達成目標
【④波動】
1. 光、音、電磁波などが波であることを理解し、波の性質を表す物理量について説明できる。

準備(4)-④, ⑤

【⑤レーザー】
1. レーザーの性質を概説し、代表的な応用例を列挙できる。
電荷と電気力の基礎について学ぶ。
電荷保存則、クーロンの法則、電位と電流について理解する。
コンデンサについて学び簡単な回路の合成容量を計算する。
オームの法則、キルヒホッフの法則を学び簡単な回路の電圧、電流、合成抵抗を計算する。
第10回

準備(4)-⑥

達成目標【⑥電荷と電流】
1. 電荷と電流、電圧、電力、オームの法則などを説明できる。
2. 抵抗とコンデンサを含んだ回路の特性を説明できる。
磁場と磁気力の基礎について学ぶ。
電流のつくる磁場、電流に働く磁気力、荷電粒子に働く磁気力について学ぶ。

第11回 達成目標

準備(4)-⑦【⑦電場と磁場】
1. 電場と磁場の相互関係を説明できる。
2. 電場、磁場の中における荷電粒子の運動を説明できる。
第12回

定期試験
第1回から第11回までの内容の理解度確認

第13回
第14回
第15回
第16回
授業外(事前・事後)学修毎回課題あり注意

成績評価方法参照

オフィスアワー

オフィスアワー 10:00-18:00

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー
トの実施
ディベート・ディスカッション

毎回課題あり特になし

課題解決型学習

特になし

その他

特になし

ナンバリングコード
99P3011

グループワーク
プレゼンテーショ
ン
反転授業

特になし
特になし
特になし

授業科目名入門統計学(入門統計推計学）

教員名

寺尾 哲

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜5限

開講学科

薬学部薬学科

主な授業方式

授業科目名(英）Introduction to statistical inference.

授業形態

講義

TAの補助

-

単位数

2.0

学年

1年

科目区分

基礎科目（基幹基礎）

単位区分

必修

[実務経験教員による授業] 製薬企業にて、安全性、創薬、臨床開発、PMSの統計面での業務経験に
授業概要

基づき、必要と思われる知識・技術の教育を行う。この講義は、 いわゆる推測統計学である。単純なデータの集計でデータ概要を把握するだけではなく、少数のデータ(標本)を下にその取り出し元の母集団の特性を知ることを目的とする。それには確率論、分布論の知識を下に、色々なデータタイ
プについての推測手法を学ぶ必要がある。生物統計学の入門編である。

達成目標

推測統計学を学んでいくに必要な基本的概念、知識を習得する。講義は、機械的に進めることはしない。理解度に応じて後戻りする場合もあり、場合によっては、シラバス通りに進まないこともある。この講義以降、統計関連の必修科目が3つあり、最初でつまずかない様に、確実に理解していって欲しい。
2/3以上の出席を条件に、期末本試験(100%)、追再試験(100%)で評価する。ただし追再試験不合格の場合、宿題提出の点数を加算し評価する(小テストと宿題計5回(4点/回)行う)。

成績評価方法

宿題はA4用紙に手書きで、氏名、学籍番号、解答を記載し、複数ページのときでもホチキス・クリップは使わないこと(裏面には記載しないこと)。
成績評価は大学および学部が定める成績評価基準によって行う。

教科書

生物統計学

標準教科書(ムイスリ出版)

参考書
履修上の注意教科書の該当箇所を熟読し講義に出席すること。必ず復習し、わからないことは質問すること。

授業計画
第1回
第2回
第3回

主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

序論:推測統計学とは何か、どのように世の中で利用されているのか、其の概要について
第2章:データのタイプ、データの図表の作成ルール・見方について
分布の中心の尺度、ばらつきの尺度、グループ化されたデータの要約について

E3(1)⑤1確率に関する法則、条件付確率、ベイズの定理、診断テスト、相対リスクとオッズ比について

第4回

第3章:確率分布、二項分布、正規分布について

E3(1)⑤3

第5回

第4章:標本平均の分布、中心極限定理について

E3(1)④3

第6回

第5章:信頼区間について

第7回

第6章:仮説検定の考え方、両側検定、片側検定について

第8回

その結果で理解不足の所があれば、第9回の時間を使い解説と復習を行う。この程度により、第9回以降の予定は遅れるかもしれない。この小テスト結果は成績に含める。

E3(1)⑤2

到達度確認: 第7回までの範囲を、30分程度使い小テストを実施し、理解度を確認する。

第9回
第10回

到達度確認の解説、第6章後半:過誤のタイプ、検出力、サンプルサイズの推定方法についE3(1)⑤5て
第7章:2群の平均の比較について

第11回 第8章:多群の平均の比較(一元配置分散分析)、多重比較について
第12回

第9章:ノンパラメトリック法(符号検定、Wilcoxon符号付順位検定、Wilcoxon順位和検定)について

第13回 第10章:割合に関する推測(二項分布の正規近似、正確な推測)について
第14回 第11章:分割表の解析、χ2検定、マクネマー検定、オッズ比について
第15回 宿題の解説、総合復習
第16回 期末テスト
授業外(事前・事後)学修注意

E3(1)⑤4

E3(1)⑥9

オフィスアワー

在室のときは、いつでも質問に来てよい。

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー
トの実施

グループワーク

ディベート・ディスカッション

プレゼンテーション

課題解決型学習

反転授業

その他
ナンバリングコード
99P3031

授業科目名

確率・統計

教員名

大塚

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜1限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Probability and Statistics

2.0

学年

2年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

機械システムコース 必修

教職課程修得要件章正

機械工学においては、確率・統計の果たす役割が極めて重要である。この講義では、統計解析の基
授業概要

礎となる確率論を学習し、この理論をより所にして、入手可能なデータから全体についての知識を引き出す考え方と手法を学習する。毎回の講義では、まず、具体的な問題を提起して解答を与えながら、問題解決のために理解しなければならない定理などを重要事項として解説し、理解を深めるようにする。

達成目標

1) 確率変数の概念を理解し、その平均や分散を計算できる。
2) ２項分布や正規分布などの概念を理解することができる。
3) 確率分布表や確率密度関数に基づいて様々な確率を計算できる。
4) 母集団と標本の概念に基づいた推定・検定の手法を適切に使用できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
標
目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力

：
：
：◎
：

筆記試験：60点
演習・小問：40点
筆記試験について：
中間と期末にそれぞれ行い、各100点満点で採点する。
100点×2回×0.3 = 60点満点（端数は切り上げ）により試験の成績を算出する。
試験は、A4レポート用紙（1枚、自筆、何を記入しても可）の持ち込みを可とする。
中間では達成目標１と２，期末では達成目標３と４の達成度を確認する。
成績評価方法演習・小問について：
演習は14回行い、各回10点満点で採点する。
10点×14回×4/14 = 40点 （端数は切り上げ）により演習・小問の成績を算出する。
各回に学ぶ基本事項についての問題であり、達成目標１〜４の達成度を確認する。
レポートと演習・小問の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下
再試験：無

教科書

「これならわかる確率・統計セミナー」 森本宏明、大橋守 （学術図書出版社）

参考書「基礎統計学I 統計学入門」

履修上の注意JABEEコース（機械システムコース）の必修科目である。
演習・小問は合計で14回行う。

東京大学教養学部統計学教室 編(東京大学出版会)

正当な理由無く授業を欠席した学生には演習問題は配布しない。
科目の位置付け機械工学通論、機械系基礎英語

授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]⇒

確率・統計 ⇒

機構学、制御工学Ⅱ

1回 順列・組合せと確率積の法則、順列、重複順列、組合せ、重複組合せ、確率、確率の基本性質
授業外学習の指示 予習：教科書 1, 2
2回 確率の計算と条件付き確率加法定理、余事象の定理、条件付き確率、確率の乗法定理、Bayesの定理
授業外学習の指示 予習：教科書 3, 4
3回

事象の独立と確率変数

事象の独立、独立試行、独立試行の定理、確率変数、確率分布、確率変数の平均・分散
授業外学習の指示 予習：教科書 5, 6
4回 2項分布とポアソン分布
2項分布、2項定理、2項分布の平均・分散、ポアソン分布、ポアソン分布の平均・分散
授業外学習の指示 予習：教科書 7, 8
5回 連続型確率変数、正規分布
連続型確率変数、連続型確率変数の平均・分散、一様分布、正規分布
授業外学習の指示 予習：教科書 9, 10
6回 複数の確率変数と独立・同分布、独立な確率変数の和2次元確率分布、2つの確率変数の独立・同分布、確率変数の和の平均・分散
授業外学習の指示 予習：教科書 11, 12
7回 中心極限定理と大数の法則
Laplaceの定理、中心極限定理、チェビシェフの不等式、大数の法則
授業外学習の指示 予習：教科書 14, 15
8回 中間試験（60分）＋確率と統計の話
第1回〜第7回の授業内容の達成度を確認、確率と統計の違いについて
9回 資料の整理
度数分布、平均、メジアン、モード、分散、標準偏差、レンジ
授業外学習の指示 予習：教科書 16
10回 相関、母集団と標本相関、相関係数、回帰直線、標本調査、母集団、標本、無作為抽出、標本変量、平均と分散
授業外学習の指示 予習：教科書 17, 18
11回 母平均・母比率の区間推定
信頼度、信頼区間、母平均・母比率の区間推定
授業外学習の指示 予習：教科書 19, 20
12回 母分散の区間推定
χ^2-分布、母分散の区間推定
授業外学習の指示 予習：教科書 21
13回 母平均・母比率の検定
棄却域、両側検定、t-分布、母平均・母平均の検定
授業外学習の指示 予習：教科書 22, 23
14回 母分散の検定
χ^2-分布、母分散の検定
授業外学習の指示 予習：教科書 24
15回 後半部分の達成度確認(定期試験)
8回から15回までの授業内容の達成度を確認
16回 確率と統計の応用
第1回から第15回までの内容を総まとめを行う。
オフィスアワー

金曜日

注意

授業は対面で行う予定であるが、対面が困難な状況になった場合はオンライン授業とする。

ナンバリングコード
99F1360

１５：００〜１６：００

授業科目名

確率・統計

教員名

井上

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

水曜5限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Probability and Statistics

2.0

学年

2年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件

啓

大学の理工学部では、確率・統計の果たす役割が極めて重要であり、特に、数学、物理、化学、生
授業概要

物、電子、通信などの分野では、確率・統計の基礎知識なしには何もできないと言っても過言ではない。この講義では、統計解析の基礎となる確率論を学習し、この理論をより所にして、入手可能な僅かなデータから全体についての知識を引き出す考え方と手法を学習する。
・確率変数の概念を理解し、その平均や分散を計算できる。

達成目標

・２項分布や正規分布などの概念を理解することができる。
・確率分布表や確率密度関数から様々な確率を計算できる。
・母集団と標本の概念に基づいた推定・検定の手法を会得することができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：○標

目標(D) 技術を実践する能力の育成
目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の育成：：○

目標(F) エンジニアリングデザインの育成

：○

試験：70
演習・小問：30
成績評価方法達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下

不合格

再試験：無
教科書

石村貞夫、だれにでもわかる数理統計、講談社

参考書
履修上の注意科目の位置付け
授業計画

第一級陸上無線技術士の国家試験で一部科目免除となるための必修科目である。
目標C:工学数学及び演習→確率・統計
目標F:確率・統計→卒業研究[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 統計学とデータ
統計学とは、データの種類とデータの収集、いろいろな理工系データの例[授業外学習の指示 予習：教科書 第1章、復習：確認小テスト(第1回)]
2回 度数分布表とヒストグラムの作成
データの要約、度数分布表の作成、ヒストグラム[授業外学習の指示 予習：教科書 第2章、復習：確認小テスト(第2回)]
3回 基礎統計量の計算
1変数のデータの統計量、平均、分散・標準偏差、中央値・最頻値[授業外学習の指示 予習：教科書
4回 散布図の作成と相関係数の計算

第3章、復習：確認小テスト(第3回)]

2変数のデータの統計量、散布図、相関係数、共分散[授業外学習の指示 予習：教科書 第4章、復習：確認小テスト(第4回)]
5回 回帰直線の手順と計算散布図から回帰直線へ、回帰直線、曲線推定[授業外学習の指示 予習：教科書
6回 確率・確率変数・確率分布

第5章、復習：確認小テスト(第5回)]

確率分布の平均・分散、2項分布、正規分布[授業外学習の指示 予習：教科書 第6章、復習：確認小テスト(第6回)]
7回

統計的推定・検定のための確率分布(1)記述統計と推測統計、カイ2乗分布[授業外学習の指示 予習：教科書 7.1, 7.2、復習：確認小テスト(第7回)]
8回 統計的推定・検定のための確率分布(2)t分布、F分布[授業外学習の指示

予習：教科書 7.3, 7.4、復習：確認小テスト(第8回)]

9回 母平均の区間推定
母平均の区間推定[授業外学習の指示 予習：教科書
10回 母比率の区間推定
母比率の区間推定[授業外学習の指示

予習：教科書

第8章、復習：確認小テスト(第9回)]

第9章、復習：確認小テスト(第10回)]

11回 2つの母平均の差の検定
統計的検定の手順、第1種と第2種の誤り、検出力と効果サイズ、2つの母平均の差の検定[授業外学習の指示 予習：教科書
12回 1次元配置の分散分析
1次元配置の分散分析[授業外学習の指示 予習：教科書

第10章、復習：確認小テスト(第11回)]第10章、復習：確認小テスト(第12回)]

13回 クロス集計表の作成と独立性の検定
クロス集計表、独立性の検定[授業外学習の指示
14回 適合度検定
適合度検定[授業外学習の指示

予習：教科書

第12章、復習：確認小テスト(第13回)]

予習：教科書

第13章、復習：確認小テスト(第14回)]

15回 まとめ
1回〜14回の授業内容の振り返り
16回 定期試験
1回〜15回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F2490

金 1-2時限

授業科目名

データサイエンス演習1（コンピュータ
演習1）

教員名

浅野

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

金曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 1

学年

1年

比

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目

必修

【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
JABEE修得要件

機械システムコース 必修

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

理工系で学ぶ学生がPC(Personal Computer)を有効活用するための必要最小限の知識を習得しようとするのがこの演習の目的である。大学内のコンピュータ実習室および学生各自のPCを使用するときのリテラシー（基本的な知識や技能）を習得する。ネットワークを使用する上でのマナーなど情報
授業概要

化社会の常識についても学習する。
具体的な内容としてはPCを使うためのOS（オペレーティング・システム）であるWindowsの操作法、ネットワークの使用法について学ぶ。次にMicrosoft Office (Word、Excel)の基本操作について学ぶ。さらにコンピュータ実習室にインストールされている各種ソフトウェアについて学ぶ。
以下の項目を達成することにより、情報技術に関する知識と応用力、情報を利用したデザイン能
力、自主的に学習できる能力を養う。
・Windowsを操作することができる。
・Word（ワープロソフト）…パソコン上で簡単な文書を入力し、文字修飾、図形描画／挿入、表作

達成目標

成など、体裁を整え、印刷することができる。
・Excel（表計算ソフト）…四則計算から複雑な関数計算ができる。
表の作成、文字フォント／サイズの変更、罫線の設定、入力したデータからグラフの作成ができる。
データベース機能が利用できる。
・各種のアプリケーションについての知識を得る。
・実験レポートなど各種レポートをPCで作成し、印刷することができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力

： ○
： ◎

標

目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力

： ◎
： ◎

目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：

成績評価方法

試験

：

レポート
： 20
演習・小問 ： 80
達成目標事項についての演習・小問、レポートを行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験

： 無

レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能：
思考力・判断力・表現力等の能力 ：10
5

意欲・取り組む姿勢

5：

演習・小問は、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能
： 50

教科書

思考力・判断力・表現力等の能力：

10

意欲・取り組む姿勢：

20「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」

noa出版

参考書
原則コンピュータ実習室のPCを使い授業を進める。各自のPC設定を行うなどの際には教室で授業を行うため、その際の授業実施教室については指示を出すことがある。
各自のPCにWordとExcelがインストールされていること。
履修上の注意毎回の授業内で課題を与え、演習・小問として評価する。
さらに次回授業までの課題を適宜与えるのでレポートとして提出すること。
本科目はJABEEの必修科目となっています。
学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。

科目の位置付けコンピュータ演習１→コンピュータ演習２

授業計画

１回

はじめに、大学コンピュータ環境について
学内コンピュータ環境の説明、大学ネットワークについて
ログイン（ログオン）・ログアウト（ログオフ）、パスワード設定、UNIPA、Moodle、電子メールの利用について[授業外学習の課題]
大学のコンピュータ実習室システムに習熟し、UNIPAから履修申告ができるようにする。Moodleから各科目の講義資料閲覧（ダウンロード）や課題提出（アップロード）ができるようにする。
2回 情報モラル＆情報セキュリティ
情報社会におけるルールやマナーなど情報モラルを身に付けるとともに、情報セキュリテ
ィについて学ぶ。情報モラルテスト（ICTプロフィシエンシー検定協会運営）を実施する。
[授業外学習の課題]
教科書「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.249〜287

3回 Windows10 （OSの基本）、ネットワーク設定、Officeのインストール（Office365）、Word(1)
レポート作成の練習
パソコンの起動、エクスプローラーの操作、ファイルとフォルダーの操作
デスクトップの画面構成、マウスの操作、エクスプローラーの操作、ファイルやフォルダーの移動とコピーショートカットキーの利用
ブラウザ（Google Chrome、Edge、FireFox）、オンライン講義ソフトZoomの使い方
ネットワーク設定、Officeのインストール（Office365：Word、Excel、PowerPoint）
文字入力、全角、半角、フォント、サイズ、数式、ページ番号等の入力。
[授業外学習の課題]
教科書
4回「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.1〜28

Word(2)レポート作成の練習、大学コンピュータ実習室で利用できるソフトウェアについて
実験レポートをWordを使って作成する練習を行う。
FunctionView：数学グラフソフト、Mathematica：数学ツール
MathType Lite：数式作成ソフト、Creo Parametric：3D-CAD[授業外学習の課題]
Moodle上の課題解説を予習・復習する。各種アプリケーションの機能を理解し、使用できるようにする。
5回

Word(3)レポート作成の練習
実験レポートをWordを使って作成する練習を行う。
[授業外学習の課題]
Moodle上の課題解説を予習・復習する。

6回Creo Parametricによる図面の作成
コンピュータ実習室のPCにあるソフト、Creo Parametricで立体を作成し、その立体の図面を作成する。
[授業外学習の課題]
Creo Parametricで立体を作成し、ソフトの使用方法に慣れる。
7回

Word(4)：文書作成（チラシの作成）

書式の設定（フォント、サイズ、色、形、下線、文字幅、配置、インデント、タブ等）、図表の挿入（表、画像、図形、ワードアート、ページ罫線）[授業外学習の課題]
教科書「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.52〜79

8回 製造業におけるAIの利活用事例の紹介【反転授業】Moodle上の動画を視聴し、配布プリントにまとめる。プリントにまとめたもの
をグループで発表する。不明だったところを質問する。わかるグループは答える。
[授業外学習の課題]Moodle上の動画を視聴し、配布プリントにまとめる。
9回

Excel(1)：Excelの基礎、表の作成

表の作成、データ入力、訂正、削除、フォントの設定、配置の設定、表示形式の設定、罫
線、行の高さ、列の幅の変更、[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.100〜122
10回

Excel(2)：Excelの基礎、表の作成と表計算
Excelの起動表の作成（罫線、値の入力、単位、表のタイトル等）

等）

グラフの作成（散布図によるグラフの作成、プロット、枠線、軸タイトル、図のタイトル
解析（最小二乗法による回帰線の計算、測定値から波長への換算）
ワードへの貼り付け（貼り付ける形式：拡張メタファイル、Microsoft Excel グラフオブジ

ェクト、GIF等）[授業外学習の課題]
教科書「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.130〜152

11回 Excel(3)：Excelの基礎、グラフの作成
棒グラフの作成、グラフの移動、サイズ変更、グラフの要素、タイトル、軸ラベル、色の変更

円グラフの作成、グラフの移動、サイズ変更、タイトル、データラベル
レーダーチャートの作成、サイズ変更、タイトル[授業外学習の課題]
教科書

12回

「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.153〜171

Excel(4)：Excelによるグラフの作成
複合グラフの作成、サイズ変更、タイトル、元のデータとの連動[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.172〜176

31回

Google Colaboratoryによる線形代数

Pythonの実行環境の構築が可能なGoogle Colaboratoryを使用し、ベクトルの計算や行列の計算を行う。
[授業外学習の課題]
Googleのアカウントを取得し、Google Colaboratoryの基本的な操作を予復習する。
14回

Google Colaboratoryによるデータ処理とグラフ化
Google Colaboratoryを使用し、平均などのデータの処理、表のマウント、グラフの作成を行う。
[授業外学習の課題]
Googleのアカウントを取得し、Google Colaboratoryの基本的な操作を予復習する。

15回 総合演習
Word、Excelなどこれまで学習した内容を統合して、レポートを作成する。
[授業外学習の課題]
予習：これまで学んだ内容をまとめ、理解しておく。
16回 質問、講評
オフィスアワー

水曜日13:00-14:30

注意Googleのアカウントを取得しておくこと。

ナンバリングコー
ド
99F1081

授業科目名

データサイエンス演習1（コンピュータ
演習1）

教員名

見山

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

火曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 1

学年

1年

友裕

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目

必修

【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

理工系で学ぶ学生がPC(Personal Computer)を有効活用するための必要最小限の知識を習得しようとするのがこの演習の目的である。大学内のＰＣおよび学生各自のＰＣを使用するときのリテラシー（基本的な知識や技能）を習得する。ネットワークを使用する上でのマナーなど情報化社会の常識
授業概要

についても学習する。
具体的な内容としてはＰＣを使うためのＯＳ（オペレーティング・システム）であるWindowsの操作法、ネットワークの使用法について学ぶ。
次にMicrosoft Office (Word, Excel)の基本操作について学ぶ。さらに大学ＰＣにインストールされている各種ソフトウェアについて学ぶ。
・Windowsを操作することができる。
・Word（ワープロソフト）…パソコン上で文書を作成し、印刷することができる。
文字修飾、図形描画／挿入、表作成など文書の体裁を整えることができる。

達成目標

・Excel（表計算ソフト）…四則計算から複雑な関数計算ができる。
表の作成、文字フォント／サイズの変更、罫線の設定、入力したデータからグラフの作成ができる。
データベース機能が利用できる。
・各種のアプリケーションについての知識を得ることができる。
・実験レポートなど各種レポートをＰＣで作成し、印刷することができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成

○

： ◎
：

目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：
レポート
： 20
演習・小問 ： 80
毎回の授業において、その時間内で学習した内容をファイルとして提出する。
各回の評価は５点満点で評価する。
全授業において提出されたファイルの評価合計を８０点満点に換算する。
成績評価方法達成目標事項についてのレポートを課すので、期限内に提出する。
これも５点満点で評価する。
全レポートの評価合計点を２０点満点に換算する。
演習・小問の換算点８０点と、レポートの換算点２０点の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験はなし教科書「情報リテラシー 総合編」 富士通エフ・オー・エム株式会社／著制作
ISBN978-4-938927-55-4 (ＦＯＭ出版)

参考書

授業時間中に紹介・説明する。
初めの３回はコンピュータ実習室のＰＣ、第４回からは各自のＰＣおよびコンピュータ実習室PCを併用しながら授業を進める。

履修上の注意各自のPCにWordとExcelがインストールされていること。
毎回の授業内で課題を与え、演習・小問として評価する。
さらに次回授業までの課題を適宜与えるのでレポートとして提出すること。

科目の位置付け

目標C：コンピュータ演習１

授業計画[項目と内容、授業外学習の課題]
１回→

コンピュータ演習２ → アルゴリズム論

はじめに、大学コンピュータ環境について
学内コンピュータ環境（教育環境）の説明、大学ネットワークについて
ログイン（ログオン）・ログアウト（ログオフ）、パスワード設定
CLASSシステムについて[授業外学習の課題]
大学の教育環境に習熟し、授業支援システムSOCU-Moodleから授業資料、
レポート提出ができるようにする。

2回 情報モラル＆情報セキュリティ Windowsの基本
情報社会におけるルールやマナーなど情報モラルを身に付けるとともに、
情報セキュリティについて学ぶ。
ウィンドウの基本操作、アプリケーションの起動
フォルダ・ファイルの管理、画面設定、デスクトップの設定、コントロールパネル
ブラウザの使い方、電子メールの利用[授業外学習の課題]
教科書「情報モラル＆情報セキュリティ偏」の予習復習「ウィンドウ偏」の予習復習
3回 大学コンピュータで利用できるソフトウェアについて
エディタ、Mathematica：数学ツール、TINA：回路シミュレータ[授業外学習の課題]
各種アプリケーションの機能を理解し、使用できるようにする。
4回 ノートPCの基本、Word 1：基本
ノートPCの設定、ネットワークの設定
入力環境の設定、文字入力の練習（手の基本位置について）、かな漢字変換、Word を始めよう、文書の作成基本（ページ設定、フォントの設定）[授業外学習の課題]
タイピングの練習をする。
５回

Word２：文書作成 デザイン レイアウト
文書デザイン、印刷（プリンタ,pdf）

文書の書式とレイアウト（段組、箇条書き、ヘッダー、フッター）[授業外学習の課題]
教科書「文書作成編

STEP1〜STEP2」の予習、復習

Word３：オブジェクトの挿入 文書印刷
テキストボックス、図・表の挿入、数式の挿入、印刷設定

6回[授業外学習の課題]
教科書「文書作成編
７回

STEP3」の予習、復習

フリーソフト１
大学コンピュータに導入されているフリーソフトについて
その他のフリーソフト
FunctionView：数学グラフソフト（インストールと基本的な各種グラフ）
Drawソフト、Paintソフトについて（後期 コンピュータ演習２で詳しく学びます）[授業外学習の課題]
FunctionViewでグラフを関数のグラフを作成し、結果をWordに貼り付け、レポートとする。

8回

Word４：表現力をアップする機能
ページ罫線、ワードアート、段組、タブとリーダー[授業外学習の課題]
教科書「文書作成編

STEP5」の予習、復習

9回

Word５：長文のレポート編集
ページ番号、改ページ挿入、見出し[授業外学習の課題]
教科書「文書作成編

10回

STEP6〜STEP7」の予習、復習

Excel１：基本、表の作成１
基本操作 起動終了、一覧表作成、セルの概念について
罫線、数式[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP1〜STEP2」の予習、復習
11回 Excel２：表の作成２、編集
関数、フォント書式、表示形式、相対参照と絶対参照[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP3〜STEP4」の予習、復習
12回

Excel３：表の印刷、グラフ作成１
印刷設定、グラフ機能、グラフの作成[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP5〜STEP6」の予習、復習
13回

Excel４：グラフ作成２、複数シートの扱い
グラフの作成、グラフ各項目設定、グラフタイトル
シートとブック、シート間の集計[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP6,STEP8」の予習、復習
14回

Excel５：理系の関数グラフ

三角関数のグラフ[授業外学習の課題]
基礎的な数学関数のグラフを作成する課題について、レポートを作成する
15回

Excel６：データベース
データベース機能、データの並べ方、データの抽出[授業外学習の課題]
教科書「表計算編 STEP7」の予習、復習
16回 総合演習
Word、Excelなどこれまで学習した内容を統合して、レポートを作成する。
[授業外学習の課題]
予習：これまで学んだ内容をまとめ、理解しておく
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F2080

非常勤でオフィスなし
月曜日

13:00〜14:30

図書館にて授業科目名

データサイエンス演習1（コンピュータ
演習1）

教員名

兼安

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

金曜4限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 1

学年

1年

洋乃

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目

必修

【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
JABEE修得要件

応用化学コース 必修

教職課程修得要件

中学校教諭一種免許状(理科) 必修
高等学校教諭一種免許状(理科) 必修

理工系で学ぶ学生がコンピューターを活用するための必要な知識や技術を演習を通して習得する。
大学内のコンピュータ実習室、及び学生各自のノートPC等を使用するためのリテラシー（基本的な知識や技能）を習得する。ネットワークを使用する上でのマナーなど情報化社会の常識についても学習する。
具体的な内容は、
授業概要

・インターネットやメール等を使用するに当たり、情報モラルとセキュリティについて学ぶ。
・データ可視化等の理工系分野におけるコンピューティングの応用事例を学ぶ。
・PCを使うためのOS（オペレーティング・システム）の操作法と、ネットワークの使用法について学ぶ。次に文書や図、数式、表とグラフの作成に関するアプリケーションの操作を演習で学ぶ。
・ソフトウェアを活用したレポート作成の過程を学ぶ。データ可視化の図表作成と説明文章を配置
して、レポートにまとめる総合演習に取り組む。
以下の項目を達成することにより、情報技術に関する知識と応用力、情報を利用したデザイン能
力、自主的に学習できる能力を養う。

達成目標

・OS上の基本操作ができる。
・文章作成アプリケーションを活用して、文字デザイン、化学式や数式の表記、文章作成、及び図
形描画／挿入、表作成ができる。
・データ可視化アプリケーションを活用してデータの入力、グラフプロットと表作成ができる。
・理工系のレポート作成に必要なコンピューター技術を習得し、アプリケーションを活用して図表や数式、文章を作成できる。それらを配置したレポートを作成することが出来る。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：○：○

学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得： ◎標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得：
目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成：
成績評価方法

成績評価方法
レポート： 35
演習・小問 ： 65
達成目標事項についての演習とレポートを行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験

： 無

レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能：
20
思考力・判断力・表現力等の能力 ：演習は、以下を考慮して評価する。

15

教科書

基礎的な知識・技能：

40

思考力・判断力・表現力等の能力
意欲・取り組む姿勢

：
：

15
10

演習テキストは授業でプリント又はPDFファイルを配布。

参考書
履修上の注意パソコン実習室にあるＰＣ、または各自のノートPCを用いて授業を進める。
ソフトウエアの準備と詳細については授業中に説明する。

科目の位置付けコンピュータ演習１→ コンピュータ演習２[項目と内容]１回目
・理工系分野におけるコンピューターの活用
２回目
・情報モラルとセキュリティ
３回目
・OS上での基本操作
４回目
・文書作成アプリを用いた文字デザインと数式・化学式の作成
５回目
・文書作成アプリを用いた文書の作成
６回目
・データ可視化アプリの基本操作
７回目・データ可視化アプリによるデータ表

授業計画

８回目
・データ可視化アプリによるグラフプロット
９回目
・データの集計と解析
１０回目
・データの分布とばらつき・相関と因果・不適切なグラフ表現
１１回目
・データの種類とデータの比較
１２回目
・データ可視化の応用例
１３回目
・総合演習：アプリを活用した理工系のレポートの作成I
１４回目
・総合演習：アプリを活用した理工系のレポートの作成II
１５回目
・総合演習のまとめ[授業外学習の課題]
各回の授業で行う演習課題の続きについて各自で完成させる。

オフィスアワー

授業時間の後、及び火曜：１２：３０－１５：００。
その他の日もメールで教員に問い合わせがあれば調整可能。

注意

パソコン実習室にあるＰＣ、または各自のノートPCを用いて授業を進める。
ソフトウエアの詳細については授業中に説明する。

ナンバリングコー
ド
99F3081

授業科目名情報リテラシー

教員名

緒方

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

火曜4限

開講学科

薬学部薬学科

授業科目名(英）Information Literacy

授業形態

講義

TAの補助

-

浩二、畠山 允主な授業方式
単位数

2.0

学年

1年

科目区分

基礎科目（基幹基礎）

単位区分

必修

情報伝達技術（ICT）の発展に合わせた効果的なコンピューターの利用法とセキュリティーの知識を身につけ、必要な情報を活用する能力を修得する。すでに基本を修得し、入門編を修了しているほどの実力をもつ学生はこの科目から開始することが可能である。基本操作、ソフトウェアの利用、
授業概要

セキュリティーと情報倫理に関する到達目標のうちよりアドバーンスな内容について学習する。例
えばソフトウェアの利用ではグラフィックソフト、化学構造式描画ソフトを用いること、画像ファイルの形式とその特徴に応じて、データを適切に取り扱うこと、データベースの特徴と活用について概説できるようにする。
(1) インターネットにおける情報倫理及びセキュリティについて理解する。

達成目標(2) インターネットを活用できるようになる。
(3) オペレーティングシステムの基本操作ができるようになる。
(4) 薬学に於いて使用頻度が高いアプリケーションの基本操作法を習得する。
(5) それらのソフトウェアを用いたプレゼンテーション資料の作成ができるようになる。
成績評価方法は、講義に関する演習・小問・レポートと試験の合計点（100点満点換算）より判定する。具体的には、◎期末試験：40点
・インターネットを使用する上で必要な関連法規
・情報セキュリティなどを出題する。
◎演習・小問：30点
各回講義の内容に沿った演習・小問を課し、各回講義10点を上限に点数を付ける。
ただし、講義内容を考慮して演習・小問を課さない回もあり、その際はレポートのみで評価する。
演習・小問の総合点数は （合計点）÷（10×演習・小問の回数）×30

成績評価方法で算出する。

◎レポート：30点
・各回講義の内容に沿った課題のレポートを課す。
・１課題満点を１０点とする。
・内容に関わらず、提出期限内に出された課題すべてに回答したものは５点とする。
・提出の遅延は２日毎に１点減点していく。減点の最大は５点とする。
・レポートの内容に応じて、残り５点を配分する。
（レポート内容の評価は別途ルーブリックを用いる）
・レポートの点数は （合計点数）÷（10×レポートの回数）×30 とする。
合計点に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：有（１回のみ）

教科書
参考書

「情報リテラシー」FOM出版「情報リテラシー入門」 日経BP社
薬学生のための基礎シリーズ８「情報リテラシー」

宮崎智・和田義親・本間浩

共編

本科目は、個人のPCを用いた演習形式で講義を進めていく予定である。PC初心者は１年前期選択科
履修上の注意目である「入門情報リテラシー」の履修を強く勧める。必要に応じて授業が始まる前にソフトウェ
アのダウンロード、又は、インストールを要求することがある。ソフトウェアの操作はGUIを用いる
ものやコマンドラインからコマンドをタイプするものがあるので、Windowsの最小限の操作法とワープロが打てる程度のタイピングを必要とする。

授業計画

主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

第1回
第2回

情報セキュリティ（１）・インターネットを操作する上での情報倫理、及び、情報セキュリティを理解する。

Pre-(8)-③-1-8

情報セキュリティ（２）Pre-(8)-③-1-8

・インターネットを操作する上での情報倫理、及び、情報セキュリティを理解する。
オペレーティングシステムの基礎とWordの使い方

第3回

第4回

Pre-(8)-①-1-3・オペレーティングシステムの基礎を理解する。
・Wordの使用法を理解する。

Pre-(8)-②-1,2

Excelを用いたデータ解析（１）・データ解析に必要な関数の使用法を習得する。

Pre-(8)-②-2・関数を用いて三角関数などのグラフを描けるようになる。
第5回

Excelを用いたデータ解析（２）・関数を用いて三角関数などのグラフを描けるようになる。

Pre-(8)-②-2

Excelを用いたデータ解析（演習）第6回

・Excelによる関数計算とグラフ描画の演習を、薬学分野に関係する関数を題材に実施する。

Pre-(8)-②-2

第7回

Excelを用いたデータ解析（３）・Excelを用いたデータシートの作成法を習得する。

Pre-(8)-②-2

第8回

Excelを用いたデータシート作成法（演習）・Excelによるデータシート作成法とデータ整理について演習する。

Pre-(8)-②-2

第9回

ChemOfficeの利用
・ChemBioDrawを用いて構造式の描写を習得する。

Pre-(8)-②-3

・Chem3Dを用いたモデリング法を習得する。
第10回
第11回

ChemOfficeの利用（演習）・ChemOfficeの基本操作について演習する（構造式描写や分子の三次元表示など）。
アプリケーションの連携
・様々なアプリケーションを利用した資料作成法を習得する。

Pre-(8)-②-3Pre-(8)-②-2-4

アプリケーションの連携（演習）第12回 ・ChemBioDrawやExcelと連携したPowerPointスライドの作成について演習する。

Pre-(8)-②-2-4

プレゼンテーション（１）・論理的なプレゼンテーションを行うためのスライド作成法を習得する。

Pre-(9)-①-1-3

第13回

プレゼンテーション（演習）第14回 ・ロジックを意識したプレゼンテーション資料作成について演習する（PowerPointのSma Pre-(9)-①-1-3
rtArt機能など）。
第15回

プレゼンテーション（２）・科学技術のプレゼンテーションで必要な技法を習得する。

Pre-(9)-①-1-3

期末試験
第16回 ・インターネットを操作する上での情報倫理、及び、情報セキュリティに関する内容の試
験を行う。
授業外(事前・事後)学修それぞれの講義で使用する資料を講義の前日をめどにMoodle上にアップするので、各自でダウンロ
ードし印刷もしくはPC/タブレット等で内容を確認しておくこと。不明な点や分からないことがあれ注意

オフィスアワー

ば遠慮なく担当教員に尋ねること。業務状況によりますが必ず対応します。尚、授業の担当・順番
及び講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は教官より適宜指示を行う。
授業のある月曜日の10時から18時までの時間帯で質問等を受け付ける。また、予め担当教官にアポイントをとることを強く推奨する。

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー
トの実施

グループワーク

ディベート・ディ

プレゼンテーショ

スカッション

ン

課題解決型学習

反転授業

その他
ナンバリングコード99P3051

授業科目名プログラミング基礎

教員名井上

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

金曜4限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Fundamental Programming

1.0

学年

1年

専門科目 講義・演習

単位区分

必修

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件

啓、大久保

健一

プログラミング実習1A(2年生、必修)において、プログラミング言語(Python)を本格的に学習をする
授業概要

前に、自身のアイデアをプログラムに反映させるための流れ図（フローチャート）と流れ図に基づいたPythonの基本的なプログラムを作成する方法について学習する。フローチャートはプログラムの作成手順の図的な記述法であり、前半(4回)で、フローチャートの読み方・書き方について学んでから、フローチャートにより問題を解く手順を考える。後半(4回)では、流れ図に基づいて基本構造(順次・選択・繰り返し)をPythonで記述する方法について学ぶ。
・流れ図(フローチャート)を理解し、作成することができる。

達成目標

・流れ図(フローチャート)から問題の構造を把握することができる。
・Pythonによる順次・選択・繰り返し処理を適切に記述することができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の要請：◎：

目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
演習・小問
成績評価方法：100

達成目標事項についての演習・小問を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下 不合格
再試験：無

教科書

特に、定めない。担当教員より、各授業回にテキストプリントを配布する。

参考書「基本情報技術者 大滝みや子先生のかんたんアルゴリズム解法 〜流れ図と擬似言語〜第3版」大滝みや子（リックテレコム）

履修上の注意

各授業回で演習問題として課題を課す。

科目の位置付け目標C:プログラミング基礎→プログラミング実習ⅠA→プログラミング実習ⅠＢ[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 流れ図の基本
プログラムと処理手順、流れ図の記号[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第1回]
2回

3回

流れ図による記述
変数と代入文、流れ図の解釈[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第2回]
流れ図に関する演習1
評価ABCをつける処理、平均点・最高点・最低点の算出[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第3回]

授業計画

4回

流れ図に関する演習2
九九表の作成、1次元配列へのデータ格納

5回[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第4回]
コンピュータ、プログラミング環境、Pythonの基礎

6回[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第5回]
順次処理：基本的な入出力、四則演算

7回[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第6回]
条件分岐：if …else文, if...elif, else文

8回[授業外学習の指示 復習：確認小テスト第7回
反復：for文, while文[授業外学習の指示

復習：確認小テスト第8回

オフィスアワー
注意
ナンバリングコード
99F2880

金 9-10時限

0102314356789005
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6789
/03
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授業科目名アルゴリズム論

教員名井上

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

水曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Algorithm Theory

2.0

学年

2年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件啓

本講義では、コンピュータシステムで学習した基本情報技術者試験(科目A)の出題内容に引き続き、
授業概要

基本情報技術者試験(科目B)における出題内容であるアルゴリズムについて学ぶ。まず、擬似言語の記述の仕方を学んでから、アルゴリズムの考え方を身に付け、基本アルゴリズムを理解できるようにする。さらに、応用アルゴリズムとして関数、再帰、各種のサーチ法やソート法を取り上げる。
(1) 擬似言語について理解できる。

達成目標(2) それぞれのデータ構造とアルゴリズムを論理的に理解できる。
(3) それぞれのアルゴリズムの特徴を説明できる。
目標(Ａ) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(Ｂ) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(Ｃ) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(Ｄ) 技術を実践する能力の養成：○：

目標(Ｅ) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：○目標(Ｆ) エンジニアリングデザイン能力の養成
：
試験
演習・小問
成績評価方法：50：50

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下

不合格

再試験：無
教科書

大滝 みや子 (著) 、基本情報技術者【科目B】アルゴリズム×擬似言語 トレーニングブック、技術評
論社

参考書
履修上の注意授業内容の理解度を確認するための小テストを毎回行う予定です。

科目の位置付け

目標C:コンピュータ演習Ⅱ→アルゴリズム論

授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 変数とデータ構造（その１）アルゴリズムとは、変数、配列[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第1章1.1,1.2,1.3、復習事項：第1回演習問題]
2回 変数とデータ構造（その２）
リスト、スタックとキュー、木構造[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第1章1.4,1.5,1.6、復習事項：第2回演習問題]
3回 擬似言語プログラミング（その１）
手続と関数、基本制御構造と条件式、選択処理（if文）[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2章2.1,2.2,2.3、復習事項：第3回演習問題]
4回 擬似言語プログラミング（その２）繰返し処理１（while文とdo-while文）、繰返し処理（for文）、オブジェクト志向とクラス[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第2章2.4,2.5,2.6、復習事項：第4回演習問題]
5回 基本例題（その１）
成績評価を行う、1からNまでの整数の総和を求める、配列内に格納されているある数値を求める[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3章3.1,3.2,3.3、復習事項：第5回演習問題]
6回 基本例題（その２）二つの配列を連結する、配列の要素の並びを逆順にする、配列の要素の値を別の要素番号に使用する[授業外学習の指示
7回

予習事項：教科書 第3章3.4,3.5,3.6、復習事項：第6回演習問題]

基本例題（その３）k番目のデータまでを並び替える、二つの正の整数の最大公約数を求める、リスト要素を探索する[授業外学習の指示 予習事項：教科書
8回 基本例題（その４）第3章3.7,3.8,3.9、復習事項：第7回演習問題]

数字文字列を数値に変換する、10進整数を8桁の2進数に変換する[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第3章3.10,3.11、復習事項：第8回演習問題]
9回 基本例題（その５）ビット演算の結果を表示する、再帰的処理を行う関数[授業外学習の指示 予習事項：教科書10回 応用例題（その１）第3章3.12,3.13、復習事項：第9回演習問題]

ゲームの得点を計算する、ハフマン符号化を使ってデータを圧縮する[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第4章4.1,4.3、復習事項：第10回演習問題]
11回 応用例題（その２）
整列済の二つの配列を併合する、ハッシュ法でデータを登録する[授業外学習の指示 予習事項：教科書12回 応用問題（その３）第4章4.4,4.6、復習事項：第11回演習問題]

スタックを操作する再帰的な手続、２分探索木からデータを探索する[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第4章4.7,4.8、復習事項：第12回演習問題]
13回 応用問題（その４）リストの自己再編成探索、シフト演算と加算の繰り返しで２進数の乗算を行う[授業外学習の指示 予習事項：教科書14回 応用問題（その５）第4章4.10,4.12、復習事項：第13回演習問題]

プログラムの改良、非線形方程式の解法（２分法）[授業外学習の指示 予習事項：教科書 第4章4.14,4.16、復習事項：第14回演習問題]
15回 サンプル問題
サンプル問題１、サンプル問題２[授業外学習の指示
16回 定期試験

予習事項：教科書

第5章5.1,5.2]

1回～15回までの授業内容の達成度を確認
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F2510

火 1-2時限

シラバス
授業科目名

アルゴリズム概論

教員名

神林

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

アルゴリズムとは，停止するプロセスを定義する曖昧さのない実行可能な手順の順序集合である。アルゴリズ
ムは抽象的なものであり，プログラムはその表現の１つに過ぎない。
「アルゴリズム概論」では，単純なデータ構造を用いて「手順」の順序を工夫することでどのように計算効率が変化するかを学ぶ。計算効率を表現する
手法について学ぶことで，データが増加するに応じてどのように計算時間（コンピュータの実行時間）や計算空間（コンピュータメモリ）が増加するか，またそれらの間のトレードオフについても議論できるようになる。

達成目標

・ アルゴリズムの効率を，ビッグオー記法を用いて議論できる
・ 配列上のデータの効率的な探索アルゴリズムを実装できる
・ 配列上のデータの整列アルゴリズムを実装できる・ ハッシュ表とハッシュ関数を用いて探索アルゴリズムを実装できる

成績評価方法

試験：50％
演習・小問：50％

教科書

資料を配布する参考書

Jay Wengrow 著『A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms』Pragmatic Bookshelf, 2020
（開講までに邦訳出版予定）

靖
授業形態
学年

回

講義・演習

科目区分

選択必修

2年

開講学期

前

授業計画

第1回

基本的なデータ構造：配列

第2回

配列上のアルゴリズム

第3回

探索アルゴリズムの効率

第4回

ビッグオー記法によるアルゴリズムの効率の理解

第5回

ビッグオーと時間複雑さと空間複雑さ

第6回

ビッグオー記法とアルゴリズムの効率化

第7回

整列アルゴリズムとビッグオー

第8回

最悪の場合の最善の方法

第9回

平均的な場合の最善の方法

第 10 回

ビッグオー記法を用いた各種アルゴリズの解析

第 11 回

ハッシュ表とハッシュ関数

第 12 回ハッシュ法を用いる高速アルゴリズム

第 13 回

データ構造とアルゴリズムの関係

第 14 回

抽象データ型：スタックとキュー

第 15 回

抽象データ型を用いたアルゴリズム

第 16 回

定期試験:配列上のアルゴリズムとその効率，各種整列アルゴリズム，ハッシュ表とハッシュ関数を用いたアルゴリズ
ム，そして抽象データ型としてのスタックとキューを用いたアルゴリズムを試験範囲とする。
授業外学習（予習・復習）：教科書の事前に指定された範囲を読むこと．課題とされた演習に取り組むこと。どちらも
目安は 60 分程度とする。

1

授業科目名

データサイエンス演習2（コンピュータ
演習2）

教員名

浅野

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

火曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 2

学年

1年

比

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目

必修

【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
JABEE修得要件

機械システムコース 必修

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

後期の「コンピュータ演習２」ではプレゼンテーション用のソフトウェアであるPowerPointを中心
授業概要

達成目標

に、学科の専門科目に連携する各種のアプリケーションソフト、Word、PowerPoint等に挿入可能な図を作成できるソフトについて学ぶ。
以下の項目を達成することにより、情報技術に関する知識と応用力、情報を利用したデザイン能
力、自主的に学習できる能力を養う。
Word・PowerPoint等に挿入可能な図を作成できる。
PowerPointを用いて、プレゼンテーションを行うことができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
標
目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力
試験
レポート

：
：

○
◎
◎

： ◎
：

：
： 20

演習・小問 ： 80
達成目標事項についての演習・小問、レポートを行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格

成績評価方法再試験： 無レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能： 10
思考力・判断力・表現力等の能力 ：意欲・取り組む姿勢：

5
5

演習・小問は、以下を考慮して評価する。

教科書

基礎的な知識・技能：
思考力・判断力・表現力等の能力 ：50
10

意欲・取り組む姿勢

20：「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」

noa出版

参考書
履修上の注意自分のPCにPowerPointがインストールされていること。
毎回の授業内で課題を与え、演習・小問として評価する。
さらに次回授業までの課題を与える場合があるのでレポートとして提出すること。
Moodle上で連絡や、講義に必要なファイルにアクセスするなど、Moodleを多用するので、1日1回はMoodleを確認することが望ましい。
本科目はJABEEの必修科目となっています。

学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨する。
科目の位置付けコンピュータ演習１→コンピュータ演習２→コンピュータシステム、プログラミング演習１

授業計画

1回

PowerPointへの画像貼り付け
コンピュータ実習室で行う。

Moodle上から画像ファイルをダウンロードし、PowerPointに貼り付ける。画像の圧縮、貼り付け効果。
[授業外学習の課題]
PowerPointをインストールし、画像の挿入を行う。
2回

Wordへの画像貼り付け
コンピュータ実習室で行う。
Moodle上から画像ファイルをダウンロードし、PowerPointに貼り付ける。画像の圧縮、貼り付け効果。
[授業外学習の課題]
Wordへ画像の挿入を行う。
3回

Photoshopによる画像の編集
コンピュータ実習室で行う。
Photoshopを使用した画像の編集方法について学ぶ。
[授業外学習の課題]
コンピュータ実習室のPCにインストールされているPhotoshopを立ち上げてみる。

4回

PowerPointによる作図（１）コンピュータ実習室で行う。
実験で使用する器具や装置、回路図などをPowerPointの図形描画機能を使用し作図する。
[授業外学習の課題]
PowerPointの図形描画を使用してみる。

5回

PowerPointによる作図（２）コンピュータ実習室で行う。
実験で使用する器具や装置、回路図などをPowerPointの図形描画機能を使用し作図する。
[授業外学習の課題]
PowerPointの図形描画を使用してみる。

6回

PowerPointによる作図（３）
実験で使用する器具や装置、回路図などをPowerPointの図形描画機能を使用し作図する。
PowerPoint上での写真のトリミング方法を学ぶ。
[授業外学習の課題]
PowerPointの図形描画を使用してみる。

7回 プレゼンテーションの基本
プレゼンテーションとは、プレゼンテーションの要点、プレゼンテーションの形式等。
[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.177〜190
8回 プレゼンテーション資料の作成（１）
スライドのサイズ変更、デザインの選択、文字入力、スライドの挿入、スライド操作、ス
ライドの編集ワードアート、SmartArt、画像の挿入、Excelの表とグラフの挿入、図形の作成。
[授業外学習の課題]
教科書 「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.191〜219
9回 プレゼンテーション資料の作成（２）
練習22を行う。画面切り替え効果、アニメーション効果スライドショーの実行。
[授業外学習の課題]
教科書「イチからしっかり学ぶ！Office基礎と情報モラル」の予習復習p.220〜234

10回 プレゼンテーションのためのスライド作成
講義14回〜16回に行うプレゼンテーションのための準備等を行う。
物理学実験で行ったテーマについて、3人1組のグループで10分程度のプレゼンテーションを行う。

[授業外学習の課題]
これまで学んだPowerPointの復習。
11回

総合演習（１）レポートの作成
ある実験課題に関するレポートを作成する。これまでに学んだWordとExcelの知識を使い、レポートの体裁に従いレポートを仕上げる。
[授業外学習の課題]
これまで学んだWord、Excelの復習。
12回 総合演習（２）プレゼン資料の作成
第11回で作成したレポートをもとに、その実験内容をプレゼンテーションするためのスライドを作成する。
[授業外学習の課題]
これまで学んだPowerPointの復習。
13回 プレゼンテーション準備
第14〜16回に行うプレゼンテーションのスライド作成、発表練習を各グループ単位で行う。
[授業外学習の課題]
これまで学んだPowerPointの復習。
14回 発表会（１）指定されたグループが発表を行い、発表しないグループは発表者に質問をし、プレゼン内
容を評価する。
[授業外学習の課題]
これまで学んだPowerPointの復習。
15回 発表会（２）指定されたグループが発表を行い、発表しないグループは発表者に質問をし、プレゼン内
容を評価する。
[授業外学習の課題]
これまで学んだPowerPointの復習。
16回 発表会（３）と講評指定されたグループが発表を行い、発表しないグループは発表者に質問をし、プレゼン内
容を評価する。講評と講義アンケートを行う。
[授業外学習の課題]
これまで学んだPowerPointの復習。
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F1090

水曜日 13:00-14:30

授業科目名

データサイエンス演習2（コンピュータ
演習2）

教員名

見山

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

水曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数

2.0

授業科目名(英）Exercise of Computer II

学年

1年

友裕

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目

必修

【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

授業概要

心に、学科の専門科目に連携する各種のアプリケーションソフト、およびWebプログラミング、Word, PowerPoint等に挿入可能な図を作成できるソフトについて学ぶ。

後期の「コンピュータ演習２」ではプレゼンテーション用のソフトウェアであるPowerPointを中

達成目標

Word・PowerPoint等に挿入可能な図を作成できる。
基本的なWebページを作成できる。
回路シミュレーションソフトで電気回路の動作を模擬することができる。
PowerPointを用いて、プレゼンテーションを行うことができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成

：
：

○
◎

目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：
レポート
演習・小問

：
：

20
80

毎回の授業において、その時間内で学習した内容をファイルとして提出する。
各回の評価は５点満点で評価する。
全授業において提出されたファイルの評価合計を８０点満点に換算する。
成績評価方法達成目標事項についてのレポートを課す（４回）ので、期限内に提出する。
これも５点満点で評価する。
全レポートの評価合計点を２０点満点に換算する。
演習・小問の換算点８０点と、レポートの換算点２０点の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験はなし教科書「情報リテラシー

総合編」 富士通エフ・オー・エム株式会社／著制作
ISBN978-4-938927-55-4 (ＦＯＭ出版)

参考書

授業時間中に紹介・説明する。

履修上の注意自分のPCにPowerPointがインストールされていること。
毎回の授業内で課題を与え、演習・小問として評価する。
3~4回の課題を与えるので期日までにレポートとして提出すること。

科目の位置付け
授業計画

コンピュータ演習１
目標C:→

コンピュータ演習２ →コンピュータ演習２→

アルゴリズム論[項目と内容、授業外学習の課題]
第1回 Word内での画像の貼り付け、各種の編集[授業外学習の課題]

卒業研究復習：画像の編集の練習
第2回

Paint系ソフト（Photoshop）による作図、画像ファイルの編集

レイヤー機能を用いた画像、図の作成[授業外学習の課題]
復習：画像の編集の練習
第3回 Draw系ソフト（Illustrator）による作図 1
Illustratorによる基本的な図の作成機能とレイヤー機能について学ぶ[授業外学習の課題]
復習：基本的な図の作成
第4回

Draw系ソフト（Illustrator）による作図 2,PowerPoint上での作図

前回に引き続いてIllustratorによる作図をおこなう。
さらにプレゼンテーション用ツールであるPowerPoint内で簡単な作図を行う[授業外学習の課題]
作図の課題を課すのでレポートとして提出する
第５回

Webページ作成１

Webページを作成するときに記述する言語の一つである、HTML(Hyper Text Markup Language)を用いて、Webページを作成する。
[授業外学習の課題]
復習： ＨＴＭＬの基本を理解する
第６回

Webページ作成２

Webページのスタイル（書式）を記述するCSS(Cascading Style Sheets)を用いて、文字列のサイズや背景など、HTMLだけでは実現できないようなデザイン性のある
Webページを作成する方法を学ぶ。
[授業外学習の課題]
復習：CSSの基本を理解する
第７回 Webページ作成３
HTML,CSSを用いてホームページを自作する演習を行う。
[授業外学習の課題]
時間内に指定したテーマについて、ホームページを完成させ、レポートとして提出する。
第8回

コンピュータ・シミュレーション１

回路シミュレーションソフト TINAを用いて、回路シミュレーションの基礎を学ぶ。
回路配線（回路図の描画）、信号発生器の設定、オシロスコープの設定方法を学ぶ。
[授業外学習の課題]
復習：シミュレータの使用方法を復習し、設定が確実にできるようにする。
第9回

コンピュータ・シミュレーション2回路シミュレーションソフト TINAを用いて、電気工学科の基礎科目である電気回路のうち、直流回路のシミュレーションを行う[授業外学習の課題]
復習：回路網の例題を解く
第10回 コンピュータ・シミュレーション3
回路シミュレーションソフト TINAを用いて、電気工学科の基礎科目である電気回路のうち、交流回路のシミュレーションを行う[授業外学習の課題]
復習：回路解析の課題を与えるのでレポートとして提出する。
第11回

PowerPoint1

STEP1 プレゼンテーション基本
STEP2 PowerPointの基礎[授業外学習の課題]
復習：PowerPointの基礎を理解する
第12回

PowerPoint 2

STEP3 オブジェクトの挿入1
図形 画像

[授業外学習の課題]
復習

オブジェクトの挿入法について確実に出来るようにする

第13回 PowerPoint 3
STEP3 オブジェクトの挿入2
Excel表、グラフ SmartArt
STEP4 プレゼンテーションの構成[授業外学習の課題]
復習 Excelの表、グラフの挿入法を習熟する。
構成法について種々のものをためす
第14回 PowerPoint 4
STEP5 特殊効果の設定（動きの設定）
切り替え効果、アニメーション
STEP6 プレゼンテーション 印刷[授業外学習の課題]
復習 各種切り替え効果の確認、アニメーションのタイミングについて習熟する
第15回

PowerPoint 5

STEP7 別アプリのデータ挿入
Word文書、Excelブック
STEP8 共通デザインの設定[授業外学習の課題]
復習：Word文書、Excelブック挿入に習熟する
第16回 PowerPoint 6
STEP9 スライドショーに役立つ機能
PowerPoint全体のまとめ[授業外学習の課題]
課題を課すのでレポートとして提出する
非常勤でオフィスなし
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F2090

Ⅲ期
Ⅳ期

図書館にて

火曜日:10：30〜午前中
授業水曜日１限のみ、以後は他の授業があり対応は不可能。

授業科目名

データサイエンス演習2（コンピュータ
演習2）

教員名

兼安

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

木曜1限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2.0

授業科目名(英）Exercises of Computer 2

学年

1年

洋乃

基礎科目(基幹基礎) 講義・演習
教職課程
【科目】
科目区分・授業形 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に
単位区分
態
定める科目

必修

【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
情報機器の操作
JABEE修得要件

応用化学コース 必修

教職課程修得要件

中学校教諭一種免許状(理科) 必修
高等学校教諭一種免許状(理科) 必修

理工系で学ぶ学生がコンピューターやアプリケーションを活用するための必要な知識や技術を、演習を通して習得する。大学内のコンピュータ実習室、及び学生各自のノートPC等で使用するアプリ
ケーションの基本操作（基本的な知識や技能）を習得し、それらを応用した総合演習を行う。他に、コンピューターや情報化による社会の変化や、コンピューターの種類、性能についても学習する。
授業概要

具体的な内容は、・コンピューターの種類とや性能について学ぶ。又、コンピューターや情報化による社会の変化
や、理工系分野のビッグデータやデータベースの応用例について学ぶ。
・理工系分野で活用される数理解析アプリの基本操作を学び、数式処理やデータ可視化、数値的解析などを演習を通して学ぶ。又、化学で用いられる理工系アプリの基本操作と応用を学ぶ。
・プレゼンテーションソフトウェアの基本操作を学び、その技術を応用してプレゼンテーション資料を作成する総合演習を行う。
達成目標

達成目標

以下の項目を達成することにより、情報技術に関する知識と応用力、情報を利用したデザイン能
力、自主的に学習できる能力を養う。
・アプリケーションを活用してグラフやデータ図を作成することが出来る。
・グラフ・図や説明文等を配置してプレゼンテーション資料のファイルを作成することが出来る。
・理工系分野で用いられるアプリケーションを活用して表現や解析を行うことが出来る。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成 ：○目標(B) コミュニケーション能力の養成 ： ○学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得 ： ◎標

目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成 ： ○成績評価方法

レポート： 35

演習・小問 ： 65
達成目標事項についての演習・レポートを行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験

： 無

レポートは、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能： 20
思考力・判断力・表現力等の能力 ：15

演習・小問は、以下を考慮して評価する。
基礎的な知識・技能
： 40

教科書

思考力・判断力・表現力等の能力：

15

意欲・取り組む姿勢：

10

演習テキストは授業でプリント又はPDFファイルを配布。

参考書
履修上の注意ソフトウエアの準備と詳細については授業中に説明する。

科目の位置付けコンピュータ演習１→ コンピュータ演習２[項目と内容]01回目
・コンピューターの種類と計算機の処理性能
02回目
・情報化と社会の変化, Society 5.0等/・理工系分野におけるビッグデータとAI・機械学習
03回目
・数理解析アプリ：データベース・実験データの活用
04回目
・数理解析アプリ：基本操作
05回目
・数理解析アプリ：数式処理と結果の共有
06回目
・数理解析アプリ：データ可視化とグラフィック
07回目
・数理解析アプリ：数値的解析
08回目
授業計画

・数理解析アプリ：数値データの解析
09回目
・化学で用いられる理工系アプリ
10回目
・化学で用いられる理工系アプリの基本操作
11回目
・化学で用いられる理工系アプリの応用
12回目
・プレゼンテーションソフトウェアの基本操作
13回目
・プレゼンテーションソフトウェアを用いた資料の作成I
14回目
・プレゼンテーションソフトウェアを用いた資料の作成II
15回目
・総合演習のまとめ[授業外学習の課題]
各回の授業で行う演習課題の続きについて各自で完成させる。

オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F3090

授業時間の後、及び火曜：１２：３０－１５：００。
その他の日もメールで教員に問い合わせがあれば調整可能。

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授業科目名：
データサイエンス基礎科 目

教員の免許状取得のための 単位数：
選択科目

４単位

担当教員名：
熊澤 努
担当形態：単独

教科及び教科の指導法に関する科目(高等学校 情報)

施行規則に定める教科に関する専門的事項

科目区分又は事項等

・コンピュータ・情報処理（実習を含む。）

授業のテーマ及び到達目標
・データを適切に読み、説明し、扱うための考え方を説明できる。
・データサイエンスにおける企画立案、データの収集と集計、分析までの流れを説明できる。
・基本的な数理統計技法をデータサイエンスに応用できる。
・データエンジニアリングで必要とされる情報科学の基礎事項を説明できる。
・データの種類に応じた分析法の使い分けを理解したうえで、個人情報保護や情報セキュリテ
ィに配慮した分析法を選択できる。
授業の概要
社会の多様なデータを分析して活用するデータサイエンスは、データ駆動型社会の実現にとって欠くことのできない素養である。「データサイエンス基礎」では、データサイエンスを多くの分野で活用するための基本となる考え方を学ぶ。分析課題を設定し、分析に必要なデータの収集した後、必要に応じて処理を加えたデータを分析する。分析した結果は、課題解決のために活用される。社会での事例や身近な例を通じてこれらの構成要素について理解を深め、データサイエンスの社会での役割を知ることができる。
授業計画
第１回：データサイエンスの概要とビッグデータ
教育課程における本授業の位置付け、授業の概要、学習・教育到達目標を理解する。
ビッグデータ、第４次産業革命、Society5.0、データ駆動型社会、人間の知的活動とAIの関係
性、AIを活用した新しいビジネスやサービス等、社会で起きている変化を知り、データサイエ
ンスを学ぶことの意義を理解する。AIを使った最新技術の利活用事例を理解する。
第２回：分析調査法
データサイエンスのサイクルを学習して、課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案の流れを理解する。データ分析が人間の意思決定を支援する手段であることを理解する。主要な分析手段の概要とAI、自動化技術の活用の必要性を理解する。
第３回：分析調査の立案と課題抽出データを使った意思決定を可能にするための適切な課題の抽出するための方法を学習する。KJ
法やデザイン思考を使った発想法を理解する。課題に応じた分析手段の選択の必要性を理解する。

第４回：企画立案、課題抽出のグループ演習
課題抽出のグループ演習を通して、 発想法の活用と分析すべき課題の洗い出しについて学習
内容の定着を図る。
第５回：データ収集の準備
データを収集する際の計画立案や、留意すべき事項を理解する。データの取得にかかるコスト
や負担について理解する。政府統計などの公的統計調査を用いて、調査分析に活用されるデー
タの実際を理解する。
第６回：全数調査と標本調査
全数調査と標本調査、母集団と標本を理解する。説明的データ分析、予測的データ分析、指示的データ分析を学習する。無作為抽出法の考え方、カバレッジ誤差とバイアスを理解する。
第７回：個人情報保護とデータ倫理
個人情報保護法やEU一般データ保護規則（GDPR）など、データを取り巻く国際的な動きを理解する。ELSI、データ倫理、AI社会原則、データバイアス、アルゴリズムバイアス、AIサービスの責任論等、データとAIを利活用する際に求められる倫理について理解する。
第８回：第１回目～第７回目までのまとめ
第１回から第７回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
第９回：データの表現とデータ可視化
データを説明するためのデータの図解表現と可視化法を学習する。データのグラフ表現とその見方、データの比較の仕方を学習して、適切なデータの表現法を理解する。
第１０回：データの種類とその読み方
データの種類として、量的変数と質的変数の違いと尺度による違いを学習する。データの分布を知るための手段であるヒストグラムと代表値を学習する。データのばらつきの指標である分散と標準偏差を理解する。複数のデータの関連性捉えるクロス集計、散布図（行列）、相関係数（行列）を理解する。
第１１回：確率と統計的推定の考え方
確率と代表的な確率分布について学習する。推測統計の概要を学習して、推定量、不偏性、一致性、点推定、区間推定、信頼区間について理解する。
第１２回：仮説検定
仮説検定の概要を学習する。帰無仮説と対立仮説、有意水準、検出力、第1種ならびに第2種の誤りを理解する。具体的な検定として正規母集団における平均の検定を学習する。
第１３回：機械学習と教師あり、教師なし学習の考え方
AIを使った分析技術として機械学習の概要を学習する。教師あり学習と教師なし機械学習の考え方を代表的な問題とその解法（回帰、分類、クラスタリング）を用いて理解する。
第１４回：解釈と効果検証
分析結果を検証し、解釈するための方法を学習する。代表的な検証法である交差検証を学習す

る。過学習（過適合）について理解する。正解率、感度、F値等の2値分類における評価指標を理解する。
第１５回：第１回目～第１４回目までのまとめ
第１回から第１４回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
第１６回：データサイエンスのための情報科学の概要
データサイエンスにおける分析ツールは計算機上で効率よく動作させる必要がある。計算機とその上で機能するソフトウェアの概要を学習する。RやPythonに代表されるデータ分析ツールとプログラミング言語の概要を学習し、データサイエンスと情報科学の間の深いつながりを理解する。
第１７回：数と表現、データ構造の基礎計算機上でデータを扱うための、数値、文字列、画像などの表現技法を学ぶ。また、構造を持ったデータとして配列について理解する。
第１８回：計算機の仕組みとアルゴリズムの表現
計算機の動作機構を学習し、プログラム内蔵方式のアーキテクチャの仕組みを理解する。複雑な計算を実行する手順であるアルゴリズムの基礎を学習する。整列アルゴリズムを理解する。
第１９回：オペレーティングシステム
オペレーティングシステムの概要を学び、計算機の動作を制御する仕組みを理解する。プロセスの概念とオペレーティングシステムによるプロセス管理を学習する。
第２０回：情報の伝達と通信の仕組み
異なる計算機同士でのデータのやり取りを実現するネットワークと、情報通信の仕組みを理解する。通信プロトコルとインターネットの実現の仕組みを理解する。
第２１回：情報セキュリティとその技術
データ駆動型社会における脅威（リスク）について理解する。データを守るために留意すべき事項を理解する。暗号技術について学習して、公開鍵暗号技術、認証技術を学習する。
第２２回：データベースとSQL
関係データベースと関係データベースでデータを扱うSQL言語を学習し、ビッグデータを効率よく扱う仕組みを理解する。
第２３回：第１６回目～第２２回目までのまとめ
第１６回から第２２回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
第２４回：ソフトウェアの開発技術
様々なサービスを計算機で実現するソフトウェアを開発するための開発技術を学習する。代表的な開発プロセスであるウォーターフォールモデルを学習して、複雑なソフトウェアを実現に導くための開発工程を理解する。
第２５回：時系列データ解析
時系列データとは何かを学習して、時系列データがトレンド成分、周期変動成分、不規則変動

成分から成ることを理解する。自己相関、ARモデル・ARMAモデル・ARIMAモデルなどの代表的な数理モデルを学習する。
第２６回：経時データ解析
経時データとその利活用を学習し、その分析法の基本を理解する。線形モデル、特に回帰分析と分散分析を用いた経時データの分析法を学習する。
第２７回：質的データの解析
質的データとは何かを理解して、その分析法を学習する。2値データの分析のための手法として、プロビット・モデル、ロジット・モデル、および最尤推定法を学習する。
第２８回：前処理とデータクレンジング
データを分析する前に行うべき前処理について学習する。外れ値、欠損値、雑音について理解し、それらへの対処法を理解する。匿名化、データの整形、標準化やフォーマットの調整について学習する。
第２９回：画像解析とテキスト処理の考え方
近年機械学習を用いた分析技術の発展が著しい画像解析と自然言語処理の基礎を理解する。深層学習の概要を学習する。画像分類と物体検出を対象として、深層学習を利用した代表的な画像解析モデルを学習する。自然言語処理の処理への入門として、テキストに現れる単語のベク
トル表現とtf-idfを学習して、代表的な深層学習モデルであるword2vecの概要を理解する。
第３０回：授業のまとめ
第１回から第２９回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
定期試験
テキスト
・第1回～第15回、第25回～第30回:「データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅」（阿部真人著、ソシム、2021）
・16回～24回: 「入門コンピュータ科学」（Glenn Brookshear、神林靖訳、長尾高弘訳、KADOKAWA、2017）
・授業中に資料を配布する。
参考書・参考資料等「教養としてのデータサイエンス」（北川源四郎、竹村彰通編、講談社、2021）「統計学入門」（東京大学教養学部統計学教室編、東京大学出版会、1991）「Excelではじめる調査データ分析」（喜岡恵子、オーム社、2021）「情報 第2版」（山口和紀編、東京大学出版会、2017）
学生に対する評価
試験：50％
演習・小問：50％

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授業科目名プログラミング演習1

教員名

結城

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

和久、結城

授業科目名(英）Programing 1

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

光平

専門科目 講義・演習
科目区分・授業形
態

教職課程
【科目】
教科及び教科の指導法に関する科目【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

JABEE修得要件

機械システムコース 選択

プログラミング演習１と２では、プログラミング言語としてのＣ言語を学ぶ。演習１では、Ｃ言語の文法や記述法と して変数、演算、条件分岐、反復、関数、配列、までを学ぶ。授業計画における授業概要

各項目について課される演習課題 は、それぞれが、完結したプログラムの作成をゴールとしており、いくつかの文法や記述を組み合わせて書くよう に作られているが、受講者は、自ら、完結したプログラムを書くという過程のなかで初めて、プログラミングの具体的な作成方法 を継承してゆくことができる。
この演習では、Ｃ言語の基本的文法を用いてプログラムを組み立てる能力の習得を目標とするが、受講者は、完 結したプログラムを書くという過程のなかで初めて、汎化された方法を継承獲得してゆくことができる。なおこの 際、独りよがりにならない継承のために、グループ活動を通して学ぶ
こと、得られた結果について説明責任を果た すことが大切である。特に、プログラミング言語を通したコンピュータ利用の基礎技術を身につけ、それらを機械工 学分野の基礎的な問題に応用する。
以下、達成水準について記する。
第１回〜第４回

達成目標

プログラムの仕組みが説明でき、コンパイルと実行ができる。
変数の型について説明でき四則演算できる。
計算結果について出力できる。
第５回〜第１０回
if文、switch文、while文などの条件分岐の意味を理解でき、簡単な倫理演算を実行できる。
for文の意味を理解できる。
第１１回〜第１３回
関数、引数、返り値について説明でき、簡単な関数を作成することができる。
第１４回〜第１６回
配列の概念について説明できる。
多次元配列にも対応できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力

：
：〇

標

目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：：〇

目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：

毎回課する課題のプログラムを、実行結果とともに「演習」として提出する（第１次評価）。
更に、中間試験・期末試験を実施し、達成度を確認する（第２次評価）。
最終的な採点は、第１次（演習60点）、第２次評価（中間試験20点、期末試験20点）により評価す
成績評価方法る。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

よくわかるC言語

長谷川 聡 著?(近代科学社)

参考書
履修上の注意C言語は、与えられた条件から意図する結果をコンピュータ上で数値的に計算させるために必要となるプログラミ ング言語の一つである。計算途中の結果をコンピュータ上のメモリに記録しながら計算が進むため、常に、現在 行っている手続きならびにデータとメモリの関係をイメージすることを心掛けよう。
さて、プログラミングの学習は一人では不可能である。課題を満たすプログラムを作る過程で必要となる具体的 な手順をイメージし、教科書や参考書にあるプログラム、あるいは他人の書いたプ
ログラムを参考にし、時には仲 間と互いに議論することが重要である。しかし、そっくり真似することで済んでしまったら学習は行われない。難し いながらもトライアンドエラーを繰り返しながら「自分なりのプログラムを作っていく努力」が最も重要である。
科目の位置付けコンピュータ演習 → プログラミング演習１
第１回

はじめに

（１）プログラミング環境の使いかた（２）プログラムが実行される仕組みについて復習
第２回
第３回

変数と値、データ型、代入
演算と演算子、入出力関数

第４回

演習

第５回
第６回

条件分岐：if…else文
多分岐：if else if…,switch

第７回

演習

第８回 中間試験、および
１回から７回までの復習講義（複合課題の演習と解説）
授業計画

第９回

反復：while, do…while

第１０回
第１１回

反復
演習

第１１回

関数：定義、引数、プロトタイプ宣言、呼び出し

第１２回
第１３回

関数：返り値、再帰関数
演習

第１４回

1次元配列、2次元配列

第１５回

演習

for多重ループ

第１６回 定期試験、および９回から１５回までの復習講義【授業外学習】
毎回提出する課題について学習する
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F1411

毎週土曜日（午前）

シラバス
授業科目名

プログラミング１

教員名

青谷

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

データサイエンスや数理情報科学等に必要なプログラミングの基礎を，Python 言語を通して習得する。データ
構造や制御構造といったプログラムの重要な構成要素を習得することで，プログラミング言語の基礎概念と利用方法について学ぶ。最終的には，計算の手続きを自由に Python のプログラムとして表現できるようになる。

達成目標

・
・

成績評価方法

試験：50%
演習・小問：50%

教科書

特に定めない

参考書

John V. Guttag (原著), 久保 幹雄 (翻訳) Python 言語によるプログラミングイントロダクション第 2 版 近代科学社 4764905183

知幸、神澤

健雄
授業形態

実習

科目区分

必修

学年

2年

開講学期

前

条件分岐と繰り返しを含む計算の手続きを Python プログラムとして表現できる
辞書とリストを扱う計算を Python プログラムとして表現できる

回

授業計画

第1回

ガイダンス, Jupyter Notebook の使い方

第2回

数値演算

第3回

変数と関数の基礎

第4回

論理・比較演算と条件分岐の基礎, デバッグ

第5回

文字列

第6回

条件分岐

第7回

テスト 1 (中間・成績評価用)

第8回

リスト

第9回

辞書

第 10 回繰り返し

第 11 回関数

第 12 回

ファイル入出力の基本

第 13 回

イテレータ

第 14 回コンピュータにおけるファイルやディレクトリの配置

第 15 回

ミニプロジェクト

第 16 回

テスト 2 (期末・成績評価用)1

授業科目名学術と地域文化2

教員名武田

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

火曜3限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態

健、西本

一般科目

授業科目名(英）
新

講義・演習

学年

1〜4年

単位区分

選択

教職課程修得要件

JABEE修得要件

学術と地域文化1に引き続き、人文科学、社会科学および自然科学などを広く学び、物事を多角的に授業概要みる能力を養う。宗教、倫理、哲学、文学、外国語、芸術、文化人類学、社会学、政治、法律、
経済、地理、歴史、科学史、宇宙、環境等あらゆる分野の一線で、また、地域で活躍する人の話を聞き、学び、考える。「人間・社会・科学を幅広く俯瞰できる能力」を養い、「地域の歴史・文化の理解」を深め、「国際性（異文化・国際問題の理解）」を涵養するための科目である。
本講義は、地域の歴史・文化を学び、薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを学ぶことにより、以下の資質の獲得に繋がることを目標としている。
・深い教養と高い倫理観、地域愛、リーダーシップ
深い教養と豊かな人間性、高い倫理観を身につけ、関係する地域社会をはじめ様々な社会現場にお達成目標

いてその地区・地域を愛し、人の命と健康な生活を守るという使命感と責任感、リーダーシップを備えている。
・地域貢献をはじめとした広く社会にキーパーソンとして貢献する意欲
自らが関与する地域の文化や歴史などについても生涯にわたって主体的に学び続け、その地域・領域で活躍できる新たな分野の開拓や後進の育成などにキーパーソンとして貢献することができる。

学習・教育到達目
標
成績評価方法※3分の2以上の出席を満たした者が成績評価の対象となる。
※毎回、講義後にレポートをＡ４紙1枚程度で作成し、Moodleに提出すること。
※各レポートは25点満点で、講義15回分における平均点を算出し、100点満点に換算して最終評点とする。
【レポートの配点の内訳】
１）講義に対する記述 15点
２）講義内容に対する質問 4点
３）文章の体裁 3点
４）表現の推敲 3点【レポートの評価基準】
１）講義に対する記述（講義の内容、感想・意見）15点
15点：極めてよく書けている。
12点：よく書けている。
9点：要件を満たして書けている。
6点：一部要件は欠けているがレポートとして認められる。
3点：要件がかなり欠けているがレポートとして最低限認められる。
２）講義内容に対する質問（授業中質問したかったこと、あとで思いついた質問等）4点
4点：極めてよく書けている。
3点：よく書けている。
2点：普通である。
1点：劣る。
0点：記述なし。
※レポートにおける質問質問力を身につけることは今後の学習に必要であり、社会人になってからも大事な能力である。
レポートの質問欄に必ず１つは質問事項の作成を試み、箇条書きに質問を記載する。質問数と内容に従い最大4点を配分する。尚、授業中に質問した者はその旨を質問欄に記載すること。講義内で手を挙げ、質問した場合、該当講義分の採点に1点（25点満点）加点する。
３）文章の体裁 3点・段落、句読点の付け方が適切である。
・主部と述部がねじれなく対応している。
・文体が統一されている。
3点：文章の体裁が整えられており、違和感なく平易に読み進めることができる。
2点：文章の体裁が整っていない箇所が見受けられる。
1点：文章の体裁が不十分である。
４）表現の推敲3点
・同じ言葉の繰り返しや多用がない。
・誤字・脱字がない。
・仮名使い・送り仮名の誤りがない。
・専門用語を正しく用いている。
3点：慎重かつ丁寧に推敲されており、誤りが見られない。
2点：表現の推敲が見られない箇所が見受けられる。
1点：表現の推敲が不十分である。
【注意事項】※締め切りまでにレポートを提出できず、遅れて提出した場合は、該当講義分の採点から1点（25点満点）減点する。
※レポート未提出の場合は、該当講義分の採点が0点となる。
※評価点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。
教科書

特にない

参考書

特にない
シラバス上に記載された授業計画の内容・日程を変更する可能性がある。変更は随時、講義内でアナウンスするので留意すること。

履修上の注意出席し、講師の話を真摯に聴くことが大事である。その際、一方的に聴くだけでなく積極的にメモを取り、講師とコミュニケーションをとろうとする心掛けが大切である。講義終了後の質問やレポートでの質問が求められる。

科目の位置付け授業計画

毎回話題が異なる、学内外の特別講師による講義である。山陽小野田市、山口県内外で活躍されている方々による文化、歴史、政治、観光、産業などの紹介、医学・薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを紹介して頂くことになっている。昨年度の講義実績を踏まえた講義日程であるが、今後の状況により講師、日時等を変更することがある。
【講義予定】
毎週火曜日13：00〜14：30（伝達事項及び講師紹介5分、講義70〜80分程度、質問時間5〜10分程度）を原則として実施。（日時等の変更の際は、別途連絡する。）
講義形式：原則として対面形式で行う。場合によってはオンライン（Zoom Webinarを使用）
第１回
講師：中屋 豊先生（徳島大学名誉教授、東都春日部病院名誉院長）
講義タイトル：『歴史から学ぶ栄養学』
第2回
講師：中島 伸樹先生（前 山口県庁 農林水産部職員（獣医職））
講義タイトル：『畜 産 分 野 に お け る 薬 学 － 獣医師の役割』
第３回

講師：浅井 義之先生（山口大学大学院医学系研究科 システムバイオインフォマティクス講座教授、山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院 AIシステム医学･医療研究教育センター(AISMEC)センター長）
講義タイトル：『医学と人工知能とシステムバイオロジーのコラボレーション』
第４回
講師：白澤 文吾先生（山口大学大学院医学系研究科医学教育学講座教授）
講義タイトル：『医学教育と地域医療 ー現状から医薬連携を考えるー』
第５回
講師：中津井 雅彦先生（山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院、AIシステム医学･医療研
究教育センター(AISMEC) 特命教授）
講義タイトル：「医療・創薬研究のための疾患ゲノム・医薬品データ知識基盤整備の取り組み」
第６回
講師：半矢 幸子先生（山陽小野田市食生活改善推進協議会 会長）
講義タイトル：『地域の健康づくりは私たちの手で』～食育の取り組み～
第７回
講師：村中 隆先生（株式会社 UBE 科学分析センター 分析部門 有機分析研究室副室長）
講義タイトル：『化学会社における薬剤師とその活躍の場』
第８回
講師：小林晃子（山口県薬剤師会 学校薬剤師部会 理事 ICD ）講義タイトル：『地域における薬剤師活動 学校薬剤師について』
第９回
講師：篠田 晃先生（山口大学医学部長、山口大学大学院医学系研究科長、山口大学大学院医学系
研究科神経解剖学講座教授）
講義タイトル：『「脳の性、心の性」 Sexuality of Brain, Sexuality of Mind』
第１０回
講師：町田 佳男先生（田辺三菱製薬工場(株)小野田工場長）講義タイトル：『田辺三菱製薬工場㈱ 小野田工場の紹介』
第１１回
講師：有友 啓一先生（田辺三菱製薬株式会社 サプライチェーン本部 戦略技術研究所長 ）講義タイトル：『「モダリティと新規創薬技術」 ～創薬アプローチの多様化とメディシナルケミス
トの役割の変化～』第１２回
講師：李 桃生先生（長崎大学原爆後障害医療研究所 幹細胞生物学研究分野教授）
講義タイトル：『私のキャリアから伝えたいこと』
第１３回
講師：池辺 祐介先生（秋吉台自然動物公園 サファリランド園長 獣医師）
講義タイトル：『「多様な生き物のいろんな治療」 ～動物園から見えるもの～』
第１４回
講師：末廣 寛先生（山口大学大学院医学系研究科 臨床検査・腫瘍学講座准教授、山口大学医学部
附属病院遺伝診療部副部長）
講義タイトル：『臨床検査 ～病気と検査について～』
第１５回
講師：小林 誠先生（山口 コ・メディカル学院学院長）
講義タイトル：『血管病による突然死と癌の撲滅を目指して～食品から発見された血管病と癌細胞遊走の特効薬成分～』
オフィスアワー注意

仲間（学生さん）と歩んできた道

特に定めないが、質問等要件がある場合にはあらかじめ担当教員宛メールでアポイントを取ることを推奨する。
講義前に講義資料をMoodle上にアップロードする場合があるので、各自でダウンロードし、PC・タ
ブレット等で内容を確認すること。

講義資料は無断転載・複製禁止であるので、その点を十分留意すること。
ナンバリングコード
99FM136

授業科目名学術と地域文化2

教員名武田

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

火曜3限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態

健、西本

一般科目

授業科目名(英）
新

講義・演習

学年

1〜4年

単位区分

選択

教職課程修得要件

JABEE修得要件

学術と地域文化1に引き続き、人文科学、社会科学および自然科学などを広く学び、物事を多角的に授業概要みる能力を養う。宗教、倫理、哲学、文学、外国語、芸術、文化人類学、社会学、政治、法律、
経済、地理、歴史、科学史、宇宙、環境等あらゆる分野の一線で、また、地域で活躍する人の話を聞き、学び、考える。「人間・社会・科学を幅広く俯瞰できる能力」を養い、「地域の歴史・文化の理解」を深め、「国際性（異文化・国際問題の理解）」を涵養するための科目である。
本講義は、地域の歴史・文化を学び、薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを学ぶことにより、以下の資質の獲得に繋がることを目標としている。
・深い教養と高い倫理観、地域愛、リーダーシップ
深い教養と豊かな人間性、高い倫理観を身につけ、関係する地域社会をはじめ様々な社会現場にお達成目標

いてその地区・地域を愛し、人の命と健康な生活を守るという使命感と責任感、リーダーシップを備えている。
・地域貢献をはじめとした広く社会にキーパーソンとして貢献する意欲
自らが関与する地域の文化や歴史などについても生涯にわたって主体的に学び続け、その地域・領域で活躍できる新たな分野の開拓や後進の育成などにキーパーソンとして貢献することができる。

学習・教育到達目
標
成績評価方法※3分の2以上の出席を満たした者が成績評価の対象となる。
※毎回、講義後にレポートをＡ４紙1枚程度で作成し、Moodleに提出すること。
※各レポートは25点満点で、講義15回分における平均点を算出し、100点満点に換算して最終評点とする。
【レポートの配点の内訳】
１）講義に対する記述 15点
２）講義内容に対する質問 4点
３）文章の体裁 3点
４）表現の推敲 3点【レポートの評価基準】
１）講義に対する記述（講義の内容、感想・意見）15点
15点：極めてよく書けている。
12点：よく書けている。
9点：要件を満たして書けている。
6点：一部要件は欠けているがレポートとして認められる。
3点：要件がかなり欠けているがレポートとして最低限認められる。
２）講義内容に対する質問（授業中質問したかったこと、あとで思いついた質問等）4点
4点：極めてよく書けている。
3点：よく書けている。
2点：普通である。
1点：劣る。
0点：記述なし。
※レポートにおける質問質問力を身につけることは今後の学習に必要であり、社会人になってからも大事な能力である。
レポートの質問欄に必ず１つは質問事項の作成を試み、箇条書きに質問を記載する。質問数と内容に従い最大4点を配分する。尚、授業中に質問した者はその旨を質問欄に記載すること。講義内で手を挙げ、質問した場合、該当講義分の採点に1点（25点満点）加点する。
３）文章の体裁 3点・段落、句読点の付け方が適切である。
・主部と述部がねじれなく対応している。
・文体が統一されている。
3点：文章の体裁が整えられており、違和感なく平易に読み進めることができる。
2点：文章の体裁が整っていない箇所が見受けられる。
1点：文章の体裁が不十分である。
４）表現の推敲3点
・同じ言葉の繰り返しや多用がない。
・誤字・脱字がない。
・仮名使い・送り仮名の誤りがない。
・専門用語を正しく用いている。
3点：慎重かつ丁寧に推敲されており、誤りが見られない。
2点：表現の推敲が見られない箇所が見受けられる。
1点：表現の推敲が不十分である。
【注意事項】※締め切りまでにレポートを提出できず、遅れて提出した場合は、該当講義分の採点から1点（25点満点）減点する。
※レポート未提出の場合は、該当講義分の採点が0点となる。
※評価点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。
教科書

特にない

参考書

特にない
シラバス上に記載された授業計画の内容・日程を変更する可能性がある。変更は随時、講義内でアナウンスするので留意すること。

履修上の注意出席し、講師の話を真摯に聴くことが大事である。その際、一方的に聴くだけでなく積極的にメモを取り、講師とコミュニケーションをとろうとする心掛けが大切である。講義終了後の質問やレポートでの質問が求められる。

科目の位置付け授業計画

毎回話題が異なる、学内外の特別講師による講義である。山陽小野田市、山口県内外で活躍されている方々による文化、歴史、政治、観光、産業などの紹介、医学・薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを紹介して頂くことになっている。昨年度の講義実績を踏まえた講義日程であるが、今後の状況により講師、日時等を変更することがある。
【講義予定】
毎週火曜日13：00〜14：30（伝達事項及び講師紹介5分、講義70〜80分程度、質問時間5〜10分程度）を原則として実施。（日時等の変更の際は、別途連絡する。）
講義形式：原則として対面形式で行う。場合によってはオンライン（Zoom Webinarを使用）
第１回
講師：中屋 豊先生（徳島大学名誉教授、東都春日部病院名誉院長）
講義タイトル：『歴史から学ぶ栄養学』
第2回
講師：中島 伸樹先生（前 山口県庁 農林水産部職員（獣医職））
講義タイトル：『畜 産 分 野 に お け る 薬 学 － 獣医師の役割』
第３回

講師：浅井 義之先生（山口大学大学院医学系研究科 システムバイオインフォマティクス講座教授、山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院 AIシステム医学･医療研究教育センター(AISMEC)センター長）
講義タイトル：『医学と人工知能とシステムバイオロジーのコラボレーション』
第４回
講師：白澤 文吾先生（山口大学大学院医学系研究科医学教育学講座教授）
講義タイトル：『医学教育と地域医療 ー現状から医薬連携を考えるー』
第５回
講師：中津井 雅彦先生（山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院、AIシステム医学･医療研
究教育センター(AISMEC) 特命教授）
講義タイトル：「医療・創薬研究のための疾患ゲノム・医薬品データ知識基盤整備の取り組み」
第６回
講師：半矢 幸子先生（山陽小野田市食生活改善推進協議会 会長）
講義タイトル：『地域の健康づくりは私たちの手で』～食育の取り組み～
第７回
講師：村中 隆先生（株式会社 UBE 科学分析センター 分析部門 有機分析研究室副室長）
講義タイトル：『化学会社における薬剤師とその活躍の場』
第８回
講師：小林晃子（山口県薬剤師会 学校薬剤師部会 理事 ICD ）講義タイトル：『地域における薬剤師活動 学校薬剤師について』
第９回
講師：篠田 晃先生（山口大学医学部長、山口大学大学院医学系研究科長、山口大学大学院医学系
研究科神経解剖学講座教授）
講義タイトル：『「脳の性、心の性」 Sexuality of Brain, Sexuality of Mind』
第１０回
講師：町田 佳男先生（田辺三菱製薬工場(株)小野田工場長）講義タイトル：『田辺三菱製薬工場㈱ 小野田工場の紹介』
第１１回
講師：有友 啓一先生（田辺三菱製薬株式会社 サプライチェーン本部 戦略技術研究所長 ）講義タイトル：『「モダリティと新規創薬技術」 ～創薬アプローチの多様化とメディシナルケミス
トの役割の変化～』第１２回
講師：李 桃生先生（長崎大学原爆後障害医療研究所 幹細胞生物学研究分野教授）
講義タイトル：『私のキャリアから伝えたいこと』
第１３回
講師：池辺 祐介先生（秋吉台自然動物公園 サファリランド園長 獣医師）
講義タイトル：『「多様な生き物のいろんな治療」 ～動物園から見えるもの～』
第１４回
講師：末廣 寛先生（山口大学大学院医学系研究科 臨床検査・腫瘍学講座准教授、山口大学医学部
附属病院遺伝診療部副部長）
講義タイトル：『臨床検査 ～病気と検査について～』
第１５回
講師：小林 誠先生（山口 コ・メディカル学院学院長）
講義タイトル：『血管病による突然死と癌の撲滅を目指して～食品から発見された血管病と癌細胞遊走の特効薬成分～』
オフィスアワー注意

仲間（学生さん）と歩んできた道

特に定めないが、質問等要件がある場合にはあらかじめ担当教員宛メールでアポイントを取ることを推奨する。
講義前に講義資料をMoodle上にアップロードする場合があるので、各自でダウンロードし、PC・タ
ブレット等で内容を確認すること。

講義資料は無断転載・複製禁止であるので、その点を十分留意すること。
ナンバリングコー
ド
99FE136

授業科目名学術と地域文化2

教員名武田

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

火曜3限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態

健、西本

一般科目

授業科目名(英）
新

講義・演習

学年

1〜4年

単位区分

選択

教職課程修得要件

JABEE修得要件

学術と地域文化1に引き続き、人文科学、社会科学および自然科学などを広く学び、物事を多角的に授業概要みる能力を養う。宗教、倫理、哲学、文学、外国語、芸術、文化人類学、社会学、政治、法律、
経済、地理、歴史、科学史、宇宙、環境等あらゆる分野の一線で、また、地域で活躍する人の話を聞き、学び、考える。「人間・社会・科学を幅広く俯瞰できる能力」を養い、「地域の歴史・文化の理解」を深め、「国際性（異文化・国際問題の理解）」を涵養するための科目である。
本講義は、地域の歴史・文化を学び、薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを学ぶことにより、以下の資質の獲得に繋がることを目標としている。
・深い教養と高い倫理観、地域愛、リーダーシップ
深い教養と豊かな人間性、高い倫理観を身につけ、関係する地域社会をはじめ様々な社会現場にお達成目標

いてその地区・地域を愛し、人の命と健康な生活を守るという使命感と責任感、リーダーシップを備えている。
・地域貢献をはじめとした広く社会にキーパーソンとして貢献する意欲
自らが関与する地域の文化や歴史などについても生涯にわたって主体的に学び続け、その地域・領域で活躍できる新たな分野の開拓や後進の育成などにキーパーソンとして貢献することができる。

学習・教育到達目
標
成績評価方法※3分の2以上の出席を満たした者が成績評価の対象となる。
※毎回、講義後にレポートをＡ４紙1枚程度で作成し、Moodleに提出すること。
※各レポートは25点満点で、講義15回分における平均点を算出し、100点満点に換算して最終評点とする。
【レポートの配点の内訳】
１）講義に対する記述 15点
２）講義内容に対する質問 4点
３）文章の体裁 3点
４）表現の推敲 3点【レポートの評価基準】
１）講義に対する記述（講義の内容、感想・意見）15点
15点：極めてよく書けている。
12点：よく書けている。
9点：要件を満たして書けている。
6点：一部要件は欠けているがレポートとして認められる。
3点：要件がかなり欠けているがレポートとして最低限認められる。
２）講義内容に対する質問（授業中質問したかったこと、あとで思いついた質問等）4点
4点：極めてよく書けている。
3点：よく書けている。
2点：普通である。
1点：劣る。
0点：記述なし。
※レポートにおける質問質問力を身につけることは今後の学習に必要であり、社会人になってからも大事な能力である。
レポートの質問欄に必ず１つは質問事項の作成を試み、箇条書きに質問を記載する。質問数と内容に従い最大4点を配分する。尚、授業中に質問した者はその旨を質問欄に記載すること。講義内で手を挙げ、質問した場合、該当講義分の採点に1点（25点満点）加点する。
３）文章の体裁 3点・段落、句読点の付け方が適切である。
・主部と述部がねじれなく対応している。
・文体が統一されている。
3点：文章の体裁が整えられており、違和感なく平易に読み進めることができる。
2点：文章の体裁が整っていない箇所が見受けられる。
1点：文章の体裁が不十分である。
４）表現の推敲3点
・同じ言葉の繰り返しや多用がない。
・誤字・脱字がない。
・仮名使い・送り仮名の誤りがない。
・専門用語を正しく用いている。
3点：慎重かつ丁寧に推敲されており、誤りが見られない。
2点：表現の推敲が見られない箇所が見受けられる。
1点：表現の推敲が不十分である。
【注意事項】※締め切りまでにレポートを提出できず、遅れて提出した場合は、該当講義分の採点から1点（25点満点）減点する。
※レポート未提出の場合は、該当講義分の採点が0点となる。
※評価点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。
教科書

特にない

参考書

特にない
シラバス上に記載された授業計画の内容・日程を変更する可能性がある。変更は随時、講義内でアナウンスするので留意すること。

履修上の注意出席し、講師の話を真摯に聴くことが大事である。その際、一方的に聴くだけでなく積極的にメモを取り、講師とコミュニケーションをとろうとする心掛けが大切である。講義終了後の質問やレポートでの質問が求められる。

科目の位置付け授業計画

毎回話題が異なる、学内外の特別講師による講義である。山陽小野田市、山口県内外で活躍されている方々による文化、歴史、政治、観光、産業などの紹介、医学・薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを紹介して頂くことになっている。昨年度の講義実績を踏まえた講義日程であるが、今後の状況により講師、日時等を変更することがある。
【講義予定】
毎週火曜日13：00〜14：30（伝達事項及び講師紹介5分、講義70〜80分程度、質問時間5〜10分程度）を原則として実施。（日時等の変更の際は、別途連絡する。）
講義形式：原則として対面形式で行う。場合によってはオンライン（Zoom Webinarを使用）
第１回
講師：中屋 豊先生（徳島大学名誉教授、東都春日部病院名誉院長）
講義タイトル：『歴史から学ぶ栄養学』
第2回
講師：中島 伸樹先生（前 山口県庁 農林水産部職員（獣医職））
講義タイトル：『畜 産 分 野 に お け る 薬 学 － 獣医師の役割』
第３回

講師：浅井 義之先生（山口大学大学院医学系研究科 システムバイオインフォマティクス講座教授、山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院 AIシステム医学･医療研究教育センター(AISMEC)センター長）
講義タイトル：『医学と人工知能とシステムバイオロジーのコラボレーション』
第４回
講師：白澤 文吾先生（山口大学大学院医学系研究科医学教育学講座教授）
講義タイトル：『医学教育と地域医療 ー現状から医薬連携を考えるー』
第５回
講師：中津井 雅彦先生（山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院、AIシステム医学･医療研
究教育センター(AISMEC) 特命教授）
講義タイトル：「医療・創薬研究のための疾患ゲノム・医薬品データ知識基盤整備の取り組み」
第６回
講師：半矢 幸子先生（山陽小野田市食生活改善推進協議会 会長）
講義タイトル：『地域の健康づくりは私たちの手で』～食育の取り組み～
第７回
講師：村中 隆先生（株式会社 UBE 科学分析センター 分析部門 有機分析研究室副室長）
講義タイトル：『化学会社における薬剤師とその活躍の場』
第８回
講師：小林晃子（山口県薬剤師会 学校薬剤師部会 理事 ICD ）講義タイトル：『地域における薬剤師活動 学校薬剤師について』
第９回
講師：篠田 晃先生（山口大学医学部長、山口大学大学院医学系研究科長、山口大学大学院医学系
研究科神経解剖学講座教授）
講義タイトル：『「脳の性、心の性」 Sexuality of Brain, Sexuality of Mind』
第１０回
講師：町田 佳男先生（田辺三菱製薬工場(株) 小野田工場長）
講義タイトル：『田辺三菱製薬工場㈱ 小野田工場の紹介』
第１１回
講師：有友 啓一先生（田辺三菱製薬株式会社 サプライチェーン本部 戦略技術研究所長 ）講義タイトル：『「モダリティと新規創薬技術」 ～創薬アプローチの多様化とメディシナルケミス
トの役割の変化～』第１２回
講師：李 桃生先生（長崎大学原爆後障害医療研究所 幹細胞生物学研究分野教授）
講義タイトル：『私のキャリアから伝えたいこと』
第１３回
講師：池辺 祐介先生（秋吉台自然動物公園 サファリランド園長 獣医師）
講義タイトル：『「多様な生き物のいろんな治療」 ～動物園から見えるもの～』
第１４回
講師：末廣 寛先生（山口大学大学院医学系研究科 臨床検査・腫瘍学講座准教授、山口大学医学部
附属病院遺伝診療部副部長）
講義タイトル：『臨床検査 ～病気と検査について～』
第１５回
講師：小林 誠先生（山口 コ・メディカル学院学院長）
講義タイトル：『血管病による突然死と癌の撲滅を目指して～食品から発見された血管病と癌細胞遊走の特効薬成分～』
オフィスアワー注意

仲間（学生さん）と歩んできた道

特に定めないが、質問等要件がある場合にはあらかじめ担当教員宛メールでアポイントを取ることを推奨する。
講義前に講義資料をMoodle上にアップロードする場合があるので、各自でダウンロードし、PC・タ
ブレット等で内容を確認すること。

講義資料は無断転載・複製禁止であるので、その点を十分留意すること。
ナンバリングコード
99FK136

授業科目名学術と地域文化2

教員名武田

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

火曜3限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態

健、西本

一般科目

授業科目名(英）
新

講義・演習

学年

1〜4年

単位区分

選択

教職課程修得要件

JABEE修得要件

学術と地域文化1に引き続き、人文科学、社会科学および自然科学などを広く学び、物事を多角的に授業概要みる能力を養う。宗教、倫理、哲学、文学、外国語、芸術、文化人類学、社会学、政治、法律、
経済、地理、歴史、科学史、宇宙、環境等あらゆる分野の一線で、また、地域で活躍する人の話を聞き、学び、考える。「人間・社会・科学を幅広く俯瞰できる能力」を養い、「地域の歴史・文化の理解」を深め、「国際性（異文化・国際問題の理解）」を涵養するための科目である。
本講義は、地域の歴史・文化を学び、薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを学ぶことにより、以下の資質の獲得に繋がることを目標としている。
・深い教養と高い倫理観、地域愛、リーダーシップ
深い教養と豊かな人間性、高い倫理観を身につけ、関係する地域社会をはじめ様々な社会現場にお達成目標

いてその地区・地域を愛し、人の命と健康な生活を守るという使命感と責任感、リーダーシップを備えている。
・地域貢献をはじめとした広く社会にキーパーソンとして貢献する意欲
自らが関与する地域の文化や歴史などについても生涯にわたって主体的に学び続け、その地域・領域で活躍できる新たな分野の開拓や後進の育成などにキーパーソンとして貢献することができる。

学習・教育到達目
標

DP1：〇
DP2：
DP3：
DP4：
DP5：

成績評価方法※3分の2以上の出席を満たした者が成績評価の対象となる。
※毎回、講義後にレポートをＡ４紙1枚程度で作成し、Moodleに提出すること。
※各レポートは25点満点で、講義15回分における平均点を算出し、100点満点に換算して最終評点とする。
【レポートの配点の内訳】
１）講義に対する記述 15点
２）講義内容に対する質問 4点
３）文章の体裁 3点
４）表現の推敲 3点【レポートの評価基準】
１）講義に対する記述（講義の内容、感想・意見）15点
15点：極めてよく書けている。
12点：よく書けている。
9点：要件を満たして書けている。
6点：一部要件は欠けているがレポートとして認められる。
3点：要件がかなり欠けているがレポートとして最低限認められる。
２）講義内容に対する質問（授業中質問したかったこと、あとで思いついた質問等）4点
4点：極めてよく書けている。
3点：よく書けている。
2点：普通である。
1点：劣る。

0点：記述なし。
※レポートにおける質問
質問力を身につけることは今後の学習に必要であり、社会人になってからも大事な能力である。
レポートの質問欄に必ず１つは質問事項の作成を試み、箇条書きに質問を記載する。質問数と内容に従い最大4点を配分する。尚、授業中に質問した者はその旨を質問欄に記載すること。講義内で手を挙げ、質問した場合、該当講義分の採点に1点（25点満点）加点する。

３）文章の体裁 3点・段落、句読点の付け方が適切である。
・主部と述部がねじれなく対応している。
・文体が統一されている。
3点：文章の体裁が整えられており、違和感なく平易に読み進めることができる。
2点：文章の体裁が整っていない箇所が見受けられる。
1点：文章の体裁が不十分である。
４）表現の推敲3点
・同じ言葉の繰り返しや多用がない。
・誤字・脱字がない。
・仮名使い・送り仮名の誤りがない。
・専門用語を正しく用いている。
3点：慎重かつ丁寧に推敲されており、誤りが見られない。
2点：表現の推敲が見られない箇所が見受けられる。
1点：表現の推敲が不十分である。
【注意事項】※締め切りまでにレポートを提出できず、遅れて提出した場合は、該当講義分の採点から1点（25点満点）減点する。
※レポート未提出の場合は、該当講義分の採点が0点となる。
※評価点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。
教科書

特にない

参考書

特にない
シラバス上に記載された授業計画の内容・日程を変更する可能性がある。変更は随時、講義内でアナウンスするので留意すること。

履修上の注意出席し、講師の話を真摯に聴くことが大事である。その際、一方的に聴くだけでなく積極的にメモを取り、講師とコミュニケーションをとろうとする心掛けが大切である。講義終了後の質問やレポートでの質問が求められる。

科目の位置付け授業計画

毎回話題が異なる、学内外の特別講師による講義である。山陽小野田市、山口県内外で活躍されている方々による文化、歴史、政治、観光、産業などの紹介、医学・薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを紹介して頂くことになっている。昨年度の講義実績を踏まえた講義日程であるが、今後の状況により講師、日時等を変更することがある。
【講義予定】
毎週火曜日13：00〜14：30（伝達事項及び講師紹介5分、講義70〜80分程度、質問時間5〜10分程度）を原則として実施。（日時等の変更の際は、別途連絡する。）
講義形式：原則として対面形式で行う。場合によってはオンライン（Zoom Webinarを使用）
第１回
講師：中屋 豊先生（徳島大学名誉教授、東都春日部病院名誉院長）
講義タイトル：『歴史から学ぶ栄養学』
第2回
講師：中島 伸樹先生（前 山口県庁 農林水産部職員（獣医職））
講義タイトル：『畜 産 分 野 に お け る 薬 学 − 獣医師の役割』
第３回

講師：浅井 義之先生（山口大学大学院医学系研究科 システムバイオインフォマティクス講座教授、山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院 AIシステム医学･医療研究教育センター(AISMEC)センター長）
講義タイトル：『医学と人工知能とシステムバイオロジーのコラボレーション』
第４回
講師：白澤 文吾先生（山口大学大学院医学系研究科医学教育学講座教授）
講義タイトル：『医学教育と地域医療 ー現状から医薬連携を考えるー』
第５回
講師：中津井 雅彦先生（山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院、AIシステム医学･医療研
究教育センター(AISMEC) 特命教授）
講義タイトル：「医療・創薬研究のための疾患ゲノム・医薬品データ知識基盤整備の取り組み」
第６回
講師：半矢 幸子先生（山陽小野田市食生活改善推進協議会 会長）
講義タイトル：『地域の健康づくりは私たちの手で』〜食育の取り組み〜
第７回
講師：村中 隆先生（株式会社 UBE 科学分析センター 分析部門 有機分析研究室副室長）
講義タイトル：『化学会社における薬剤師とその活躍の場』
第８回
講師：小林晃子（山口県薬剤師会 学校薬剤師部会 理事 ICD ）講義タイトル：『地域における薬剤師活動 学校薬剤師について』
第９回
講師：篠田 晃先生（山口大学医学部長、山口大学大学院医学系研究科長、山口大学大学院医学系
研究科神経解剖学講座教授）
講義タイトル：『「脳の性、心の性」 Sexuality of Brain, Sexuality of Mind』
第１０回
講師：町田 佳男先生（田辺三菱製薬工場(株) 小野田工場長）
講義タイトル：『田辺三菱製薬工場㈱ 小野田工場の紹介』
第１１回
講師：有友 啓一先生（田辺三菱製薬株式会社 サプライチェーン本部 戦略技術研究所長 ）講義タイトル：『「モダリティと新規創薬技術」 〜創薬アプローチの多様化とメディシナルケミス
トの役割の変化〜』
第１２回
講師：李 桃生先生（長崎大学原爆後障害医療研究所 幹細胞生物学研究分野教授）
講義タイトル：『私のキャリアから伝えたいこと』
第１３回
講師：池辺 祐介先生（秋吉台自然動物公園 サファリランド園長 獣医師）
講義タイトル：『「多様な生き物のいろんな治療」 〜動物園から見えるもの〜』
第１４回
講師：末廣 寛先生（山口大学大学院医学系研究科 臨床検査・腫瘍学講座准教授、山口大学医学部
附属病院遺伝診療部副部長）
講義タイトル：『臨床検査 〜病気と検査について〜』
第１５回
講師：小林 誠先生（山口 コ・メディカル学院学院長）
講義タイトル：『血管病による突然死と癌の撲滅を目指して 仲間（学生さん）と歩んできた
道 〜食品から発見された血管病と癌細胞遊走の特効薬成分〜』
オフィスアワー注意

特に定めないが、質問等要件がある場合にはあらかじめ担当教員宛メールでアポイントを取ることを推奨する。
講義前に講義資料をMoodle上にアップロードする場合があるので、各自でダウンロードし、PC・タ
ブレット等で内容を確認すること。

講義資料は無断転載・複製禁止であるので、その点を十分留意すること。
ナンバリングコー
ド
99FD136

学術と地域文化2

教員名武田

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

火曜3限

開講学科

薬学部薬学科

授業形態

講義

主な授業方式

対面授業

TAの補助

-

単位数

2.0

学年

1〜6年

科目区分

一般科目（人間科学）

単位区分

選択

健、西本

授業科目名(英）Science and Regional Culture 2

授業科目名

新

学術と地域文化1に引き続き、人文科学、社会科学および自然科学などを広く学び、物事を多角的に授業概要みる能力を養う。宗教、倫理、哲学、文学、外国語、芸術、文化人類学、社会学、政治、法律、
経済、地理、歴史、科学史、宇宙、環境等あらゆる分野の一線で、また、地域で活躍する人の話を聞き、学び、考える。「人間・社会・科学を幅広く俯瞰できる能力」を養い、「地域の歴史・文化の理解」を深め、「国際性（異文化・国際問題の理解）」を涵養するための科目である。
本講義は、当薬学部が掲げる以下のディプロマポリシーの前文と第1条と第6条にある文言を実現するための一助となることを目標としている。
前文
山口東京理科大学薬学部は、地方公立大学薬学部として、健康医療に関わる地域創生の課題等に積極的に取り組み、教育・研究を通じて様々な地域社会や国際社会の発展に貢献しうる人材を輩出する。その教育・研究上の使命に鑑み、本学の基本理念である「世界的視野で物事を思考できる人間
性豊かな人材の育成」「波及効果の期待できる独創的・ 先進的研究の推進」「教育・研究と地域貢献が一体化した生涯教育の充実」のもと、「薬学をとおして人々の健康を守る」という薬学部独自の志を掲げ、以下を修得した学生に対して学位を授与する。
第1条 薬学人として活躍できる、深い教養と高い倫理観、地域愛、リーダーシップ「薬学をとおして人々の健康を守る」という薬学人としての志のもと、薬学領域の専門知識のみな

達成目標

らず、深い教養と豊かな人間性、高い倫理観を身につけ、関係する地域社会をはじめ様々な社会現場においてその地区・地域を愛し、患者本位の視点で人の命と健康な生活を守るという使命感と責任感、リーダーシップを備えている。
第6条
意欲

薬学人として活躍できる、地域貢献をはじめとした広く社会にキーパーソンとして貢献する

薬学の領域の進歩や変化に対応するとともに地域を始め広く社会に持続的に貢献するため、薬学領
域の学術的スキルアップは勿論のこと、自らが関与する地域の文化や歴史などについても生涯にわたって主体的に学び続け、薬学人としてその地域・領域で活躍できる新たな分野の開拓や後進の育成などにキーパーソンとして貢献することができる。
本講義は、入学直後からの1年生を対象に、また、時間的な余裕があれば2年生以上の学生にも対象として開講している。地域の歴史・文化を学び、薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを学ぶことにより、上記ディプロマポリシーを達成する一助になることを目標としている。
成績評価方法※3分の2以上の出席を満たした者が成績評価の対象となる。
※毎回、講義後にレポートをＡ４紙1枚程度で作成し、Moodleに提出すること。
※各レポートは25点満点で、講義15回分における平均点を算出し、100点満点に換算して最終評点とする。
【レポートの配点の内訳】
１）講義に対する記述 15点
２）講義内容に対する質問 4点
３）文章の体裁 3点
４）表現の推敲 3点【レポートの評価基準】
１）講義に対する記述（講義の内容、感想・意見）15点
15点：極めてよく書けている。
12点：よく書けている。
9点：要件を満たして書けている。
6点：一部要件は欠けているがレポートとして認められる。
3点：要件がかなり欠けているがレポートとして最低限認められる。
２）講義内容に対する質問（授業中質問したかったこと、あとで思いついた質問等）4点
4点：極めてよく書けている。
3点：よく書けている。
2点：普通である。
1点：劣る。
0点：記述なし。
※レポートにおける質問
質問力を身につけることは今後の学習に必要であり、社会人になってからも大事な能力である。
レポートの質問欄に必ず１つは質問事項の作成を試み、箇条書きに質問を記載する。質問数と内容に従い最大4点を配分する。尚、授業中に質問した者はその旨を質問欄に記載すること。講義内で手を挙げ、質問した場合、該当講義分の採点に1点（25点満点）加点する。

３）文章の体裁 3点・段落、句読点の付け方が適切である。
・主部と述部がねじれなく対応している。
・文体が統一されている。
3点：文章の体裁が整えられており、違和感なく平易に読み進めることができる。
2点：文章の体裁が整っていない箇所が見受けられる。
1点：文章の体裁が不十分である。
４）表現の推敲3点
・同じ言葉の繰り返しや多用がない。
・誤字・脱字がない。
・仮名使い・送り仮名の誤りがない。
・専門用語を正しく用いている。
3点：慎重かつ丁寧に推敲されており、誤りが見られない。
2点：表現の推敲が見られない箇所が見受けられる。
1点：表現の推敲が不十分である。
【注意事項】※締め切りまでにレポートを提出できず、遅れて提出した場合は、該当講義分の採点から1点（25点満点）減点する。
※レポート未提出の場合は、該当講義分の採点が0点となる。
※評価点が60点以上に達したものを合格とする。成績評価は大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。
教科書

特にない

参考書

特にない
シラバス上に記載された授業計画の内容・日程を変更する可能性がある。変更は随時、講義内でアナウンスするので留意すること。

履修上の注意出席し、講師の話を真摯に聴くことが大事である。その際、一方的に聴くだけでなく積極的にメモを取り、講師とコミュニケーションをとろうとする心掛けが大切である。講義終了後の質問やレポートでの質問が求められる。

授業計画
第1回

毎回話題が異なる、学内外の特別講師による講義である。山陽小野田市、山口県内外で活躍されている方々による文化、歴史、政治、観光、産業などの紹介、医学・薬学及び周辺領域で行われている教育・研究に関わる最先端のトピックスなどを紹介して頂くことにな

主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

っている。昨年度の講義実績を踏まえた講義日程であるが、今後の状況により講師、日時等を変更することがある。
【講義予定】
毎週火曜日13：00〜14：30（伝達事項及び講師紹介5分、講義70〜80分程度、質問時間
5〜10分程度）を原則として実施。（日時等の変更の際は、別途連絡する。）
講義形式：原則として対面形式で行う。場合によってはオンライン（Zoom Webinarを使用）
第１回
講師：中屋 豊先生（徳島大学名誉教授、東都春日部病院名誉院長）
講義タイトル：『歴史から学ぶ栄養学』
第2回

第2回
講師：中島 伸樹先生（前 山口県庁 農林水産部職員（獣医職））
講義タイトル：『畜 産 分 野 に お け る 薬 学 － 獣医師の役割』
第３回

第3回

講師：浅井 義之先生（山口大学大学院医学系研究科 システムバイオインフォマティクス
講座教授、山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院 AIシステム医学･医療研究教育センター(AISMEC)センター長）
講義タイトル：『医学と人工知能とシステムバイオロジーのコラボレーション』

第4回

第４回
講師：白澤 文吾先生（山口大学大学院医学系研究科医学教育学講座教授）
講義タイトル：『医学教育と地域医療 ー現状から医薬連携を考えるー』
第５回

第5回

講師：中津井 雅彦先生（山口大学大学院医学系研究科・医学部附属病院、AIシステム医学･医療研究教育センター(AISMEC) 特命教授）
講義タイトル：「医療・創薬研究のための疾患ゲノム・医薬品データ知識基盤整備の取り
組み」

第6回

第６回
講師：半矢 幸子先生（山陽小野田市食生活改善推進協議会 会長）
講義タイトル：『地域の健康づくりは私たちの手で』～食育の取り組み～
第７回

第7回

第8回

講師：村中 隆先生（株式会社 UBE 科学分析センター 分析部門 有機分析研究室副室長）
講義タイトル：『化学会社における薬剤師とその活躍の場』
第８回
講師：小林晃子（山口県薬剤師会 学校薬剤師部会 理事 ICD ）講義タイトル：『地域における薬剤師活動 学校薬剤師について』
第９回

第9回

講師：篠田 晃先生（山口大学医学部長、山口大学大学院医学系研究科長、山口大学大学
院医学系研究科神経解剖学講座教授）
講義タイトル：『「脳の性、心の性」 Sexuality of Brain, Sexuality of Mind』
第１０回

第10回 講師：町田 佳男先生（田辺三菱製薬工場(株) 小野田工場長）
講義タイトル：『田辺三菱製薬工場㈱ 小野田工場の紹介』
第１１回
講師：有友 啓一先生（田辺三菱製薬株式会社 サプライチェーン本部 戦略技術研究所長
第11回 ）
講義タイトル：『「モダリティと新規創薬技術」 ～創薬アプローチの多様化とメディシナ
ルケミストの役割の変化～』
第１２回
第12回 講師：李 桃生先生（長崎大学原爆後障害医療研究所 幹細胞生物学研究分野教授）
講義タイトル：『私のキャリアから伝えたいこと』
第１３回
第13回 講師：池辺 祐介先生（秋吉台自然動物公園 サファリランド園長 獣医師）
講義タイトル：『「多様な生き物のいろんな治療」 ～動物園から見えるもの～』
第１４回
第14回

講師：末廣 寛先生（山口大学大学院医学系研究科 臨床検査・腫瘍学講座准教授、山口大学医学部附属病院遺伝診療部副部長）
講義タイトル：『臨床検査 ～病気と検査について～』

第15回

第１５回
講師：小林 誠先生（山口 コ・メディカル学院学院長）
講義タイトル：『血管病による突然死と癌の撲滅を目指して 仲間（学生さん）と歩んできた道 ～食品から発見された血管病と癌細胞遊走の特効薬成分～』

第16回
授業外(事前・事後)学修

注意

授業外学修（事前）：事前にMoodleにアップされた配布資料等を熟読し、理解に努める。
授業外学修（事後）：講義の感想文を作成する。作成後、見直しを行い、適宜修正する。
講義前に講義資料をMoodle上にアップロードする場合があるので、各自でダウンロードし、PC・タ
ブレット等で内容を確認すること。
講義資料は無断転載・複製禁止であるので、その点を十分留意すること。

オフィスアワー

特に定めないが、質問等要件がある場合にはあらかじめ担当教員宛メールでアポイントを取ることを推奨する。

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー〇（感想文）
トの実施

グループワーク

ディベート・ディスカッション

プレゼンテーション

課題解決型学習

反転授業

その他
ナンバリングコード
99P2012

授業科目名

生命と環境

教員名

木村

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

水曜3限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Life and Environmental Problems

学年

1〜3年

単位区分

選択

良一

一般科目

講義・演習

選択

教職課程修得要件

工学は実学にして、現実の社会に成り立たねばならない。社会の発展が止めることのできない人
類の性であるならば、工学が社会の質を決定する重要な要因の一つであることは疑いようも無い。
その人類の歩みは、何かしら踏みにじりながら進む。つまり、これまで存在してきた”生命と環境”をそのままにすることはできない。我々の社会はその変化と折り合いとつけていかなくてはなら
授業概要

ない。
我々が目指すものが、”生命と環境”の破壊に見合ったものなのか、改善するものなのか。
その歩みの先は間違っていないのか、間違わずに進んでいくにはどうしたらいいのか。工学を学
ぶ君達は常に真摯にその問いに向き合っていかなくてはならない。その手助けになれば幸いであ
る。

達成目標

・生命とその営みとは何かを学習できる。
・環境の変化と工学との関連を考えることができる。
・工学を学ぶものとして、科学技術の発展と”生命と環境”への影響を理解することができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：○
目標(B) コミュニケーション能力：

目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
学習・教育到達目 目標(D) 実験・実習による実践力

：
：

標

：
：

成績評価方法目標(E) 機械工学の知識とその応用力
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力

試験
レポート

：
：

30（理解10、判断10、表現5、関心5）40（理解10、判断10、表現10、関心10）

演習・小問

：

30（理解10、判断10、表現5、関心5）

達成目標事項についての演習･小問、レポートおよび定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
教科書「現代生命科学」東京大学生命科学教科書編集委員会編

参考書

授業において紹介する。

羊土社

履修上の注意目標A：
科目の位置付け
授業計画

生命と環境（○）→環境論（○）、国際事情（○）→応用倫理学（◎）、特許法（○）
1回 生物とは？
教科書 第１章生命科学とは何か

１〜４［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
2回 細胞とは？
教科書 第１章 生命科学とは何か

５〜８［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
3回

遺伝子とは？

教科書

第２章

生命はどのように設計されているか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
4回 ゲノムとは？
教科書 第３章 ゲノム情報はどのように発現するか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
5回 発生とは？
教科書 第４章 複雑な体はどのようにしてつくられるか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。レ］
6回 脳とは？
教科書 第5章

脳はどこまでわかったか

１〜４［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
7回 認知症とは？
教科書 第5章 脳はどこまでわかったか

５〜７［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
8回 脳と進化教科書

第Ⅰ編 生命第７章［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
9回 認知機能
教材配布［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
10回 がんとは？
教科書 第6章 がんとはどのような現象か［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
11回 食とは？
教科書 第7章 私たちの食と健康の関係［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
12回 免疫とは？
教科書 第8章 ヒトは病原体にどのように備えるか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
13回 環境とは？
教科書 第9章 環境と生物はどのようにかかわるか
データサイエンスの手法で考える。
［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
14回 公害とは？
教科書 第９章環境と生物はどのようにかかわるか
データサイエンスの手法で考える。
［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
15回 定期試験
1〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 全体総評・定期試験解説
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FM110月曜日

10：40〜12：10 、その他在室中は随時

授業科目名

生命と環境

教員名

木村

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

水曜3限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Life and Environmental Problems

学年

1〜3年

単位区分

選択

良一

一般科目

講義・演習

選択

教職課程修得要件

工学は実学にして、現実の社会に成り立たねばならない。社会の発展が止めることのできない人
類の性であるならば、工学が社会の質を決定する重要な要因の一つであることは疑いようも無い。
その人類の歩みは、何かしら踏みにじりながら進む。つまり、これまで存在してきた”生命と環境”をそのままにすることはできない。我々の社会はその変化と折り合いとつけていかなくてはなら
授業概要

ない。
我々が目指すものが、”生命と環境”の破壊に見合ったものなのか、改善するものなのか。
その歩みの先は間違っていないのか、間違わずに進んでいくにはどうしたらいいのか。工学を学
ぶ君達は常に真摯にその問いに向き合っていかなくてはならない。その手助けになれば幸いである。
・生命とその営みと自然環境について学習できる（理解）。
・科学技術の発展による”?命と環境”への影響を考えることができる（判断）。

達成目標

・生命の多様性と自然環境の重要性を自分の意見として述べることができる（表現）。
・工学を学ぶものとして、その自然への影響を常に意識できる（関心）。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

学習・教育到達目
標

目標(B) コミュニケーション能力
目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得

目標(D) 技術を実践する能力の養成：
目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成

成績評価方法

○

：
：

：

試験
レポート

：
：

30（理解10、判断10、表現5、関心5）40（理解10、判断10、表現10、関心10）

演習・小問

：

30（理解10、判断10、表現5、関心5）

達成目標事項についての演習･小問、レポートおよび定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格

教科書「現代生命科学」東京大学生命科学教科書編集委員会編

参考書

授業において紹介する。

羊土社

履修上の注意目標A：
科目の位置付け生命と環境（○）→環境論（○）、国際事情（○）、健康科学（○）、体育実習（○）→応用倫理学（◎）→特許法（○）→経営工学（○）→卒業研究（○）
生命と環境（○）→電気工学特別講義（○）→卒業研究（○）

授業計画

1回

生物とは？

教科書 第１章生命科学とは何か １〜４［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］

2回

細胞とは？

教科書 第１章 生命科学とは何か ５〜８［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
3回

遺伝子とは？

教科書 第２章 生命はどのように設計されているか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
4回

ゲノムとは？

教科書 第３章 ゲノム情報はどのように発現するか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
5回

発生とは？

教科書 第４章 複雑な体はどのようにしてつくられるか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。レ］
6回

脳とは？

教科書 第5章 脳はどこまでわかったか １〜４［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
7回

認知症とは？

教科書 第5章 脳はどこまでわかったか ５〜７［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
8回

脳と進化

教科書 第Ⅰ編 生命 第７章［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
9回

認知機能

教材配布
［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
10回 がんとは？
教科書 第6章 がんとはどのような現象か［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
11回

食とは？

教科書 第7章 私たちの食と健康の関係［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
12回 免疫とは？
教科書 第8章 ヒトは病原体にどのように備えるか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
13回 環境とは？
教科書 第9章 環境と生物はどのようにかかわるか
データサイエンスの手法で考える。
［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
14回 公害とは？
教科書 第９章環境と生物はどのようにかかわるか
データサイエンスの手法で考える。
［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
15回 定期試験
1〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 全体総評・定期試験解説
オフィスアワー注意
ナンバリングコー

月曜日

10：40〜12：10 、その他在室中は随時

ド
99FE110

授業科目名

生命と環境

教員名

佐伯

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

水曜3限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Life and Environmental Problems

学年

1〜3年

単位区分

選択

政俊

一般科目

講義・演習

応用化学コース 選択

教職課程修得要件

生物（生命）を対象とする学問は、医学、薬学、理学、工学、農学など広範な領域で行われてお授業概要

り、近年、その研究発展には目ざましいものがある。この講義では高校時代に生物を履修していな
い学生にも理解出来るよう、生命現象について最も基本的な内容を解説するとともに、生命科学の最先端の研究や産業利用の解説も交えて、環境破壊の生物への影響を理解し、自ら「生物学を通し地球環境を守れるか」について講義する。また、2年生前期から始まる「生化学１」などの講義の基礎となる知識を学ぶ。
1．地球上の生物の多様性が理解できる。

達成目標

2．生命活動の基礎を身に付ける。
3．生命活動の産業利用について理解できる。
4．種々環境問題について考え、対応できる力をつける。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成

目標(B) コミュニケーション能力の養成
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得

：

標

：

目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得
目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成

成績評価方法

試験

：

70

レポート
演習・小問

：
：

30

参加姿勢

：

：○
：

：

達成目標事項についての演習･小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
理由が無く欠席した場合は不合格とする。
再試験：無

教科書

「はじめて学ぶ生命科学の基礎」 畠山智充・小田達也 編著 （化学同人）「環境とバイオ」

田中信夫

編（工学図書株式会社）

参考書「生命環境化学入門」福住俊一（朝倉書店）「生命と環境」 林要喜知・細谷夏実・矢澤洋一 編著 （三共出版）

履修上の注意生化学1を受講する予定の者は受講しておくことが望ましい

科目の位置付け生命と環境→心理学、（生化学１）

授業計画

1回

生命のはじまり生命の起源と生物の分類

2回

生命のはじまり、生体分子１
細胞の基本的な構造と機能／核酸（DNA、RNA）

3回

生体分子１
アミノ酸とタンパク質／タンパク質の産業への応用（医薬品、化粧品）

4回

生体分子２
糖質／脂質

5回

タンパク質の構造と機能
酵素運搬タンパク質／酵素／力を生みだすタンパク質

6回

細胞内のエネルギー代謝
酸化還元酵素／糖の酸化的分解／光合成／脂肪酸のβ酸化

7回

生物の遺伝情報

特に正当な遺伝情報の流れ／DNAの複製／DNAからRNAへの転写
8回 生物の遺伝情報、生物の進化と多様性
RNAからタンパク質への翻訳／変異と進化／分子進化と中立説
9回 細胞の増殖
細胞周期／体細胞分裂／減数分裂／発生と分化
10回 細胞の増殖
細胞死／がん／クローン動物
11回細胞のさまざまな機能
細胞における情報伝達／感覚の受容

12回 細胞のさまざまな機能
生体防御と免疫13回 水質汚濁と土壌汚染、大気汚染
陸水および海水の汚染／重金属による汚染／農薬汚染／大気汚染物質の起源とその性質
14回 エネルギーと地球
化石エネルギー／石油代替エネルギー
15回 定期試験
1回から14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の解説と総評------------------------------------------------------------------------------------------［授業外学習の指示］
各講義の前に教科書の該当ページを読んで予習しておくこと。
また、授業で出される演習やレポート課題を通して理解を深めること。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FK110

木12：00〜13:00

授業科目名

生命と環境

教員名

木村

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

水曜3限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数
科目区分・授業形
態

授業科目名(英）Life and Environmental Problems

2.0

学年

1〜3年

一般科目 講義・演習

単位区分

選択

良一

教職課程修得要件

JABEE修得要件

工学は実学にして、現実の社会に成り立たねばならない。社会の発展が止めることのできない人
類の性であるならば、工学が社会の質を決定する重要な要因の一つであることは疑いようも無い。
その人類の歩みは、何かしら踏みにじりながら進む。つまり、これまで存在してきた”生命と環境”をそのままにすることはできない。我々の社会はその変化と折り合いとつけていかなくてはなら
授業概要

ない。
我々が目指すものが、”生命と環境”の破壊に見合ったものなのか、改善するものなのか。
その歩みの先は間違っていないのか、間違わずに進んでいくにはどうしたらいいのか。工学を学
ぶ君達は常に真摯にその問いに向き合っていかなくてはならない。その手助けになれば幸いである。
・生命とその営みと自然環境について学習できる（理解）。
・科学技術の発展による”?命と環境”への影響を考えることができる（判断）。

達成目標

・生命の多様性と自然環境の重要性を自分の意見として述べることができる（表現）。
・工学を学ぶものとして、その自然への影響を常に意識できる（関心）。
DP1：〇

DP2：
学習・教育到達目
DP3：
標
DP4：
DP5：
試験
レポート

： 30（理解10、判断10、表現5、関心5）： 40（理解10、判断10、表現10、関心10）

演習・小問 ： 30（理解10、判断10、表現5、関心5）
成績評価方法達成目標事項についての演習･小問、レポートおよび定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格

教科書「現代生命科学」東京大学生命科学教科書編集委員会編 羊土社

参考書

授業において紹介する。

履修上の注意科目の位置付け
授業計画

1回

生物とは？

教科書 第１章生命科学とは何か １〜４［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
2回

細胞とは？

教科書 第１章 生命科学とは何か ５〜８［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
3回

遺伝子とは？

教科書 第２章 生命はどのように設計されているか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］

4回 ゲノムとは？
教科書 第３章 ゲノム情報はどのように発現するか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
5回 発生とは？
教科書 第４章 複雑な体はどのようにしてつくられるか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。レ］
6回 脳とは？
教科書 第5章

脳はどこまでわかったか

１〜４［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
7回 認知症とは？
教科書 第5章 脳はどこまでわかったか

５〜７［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
8回

脳と進化
教科書

第Ⅰ編

生命

第７章

［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
9回

認知機能
教材配布

［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
10回 がんとは？
教科書 第6章 がんとはどのような現象か［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
11回 食とは？
教科書 第7章 私たちの食と健康の関係［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
12回 免疫とは？
教科書 第8章 ヒトは病原体にどのように備えるか［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
13回 環境とは？
教科書 第9章 環境と生物はどのようにかかわるか
データサイエンスの手法で考える。
［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
14回 公害とは？
教科書 第９章環境と生物はどのようにかかわるか
データサイエンスの手法で考える。
［授業外学習の指示：予習の必要はなし。しっかり復習すること。］
15回 定期試験
1〜14回までの授業内容の達成度を確認
16回 全体総評・定期試験解説
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99FD110月曜日

10：40〜12：10 、その他在室中は随時

授業科目名健康ビッグデータ解析学

教員名

寺尾 哲

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜1限

開講学科

薬学部薬学科

主な授業方式

授業科目名(英）Health big data analysis.

授業形態

講義

TAの補助

-

単位数

2.0

学年

4年

科目区分

専門科目

単位区分

必修

この科目は、今世の中で求められているデータサイエンティストの養成コースの一部である。
特にビッグデータの取り扱い方、分析の仕方にはどのようなものがあり、我々が調査・研究にどのように使っていけるかを考える機会にしたい。同時に分析する際、利用できる代表的統計手法やアルゴリズムも解説する。この科目は多方面に関係するため、複数の演者で講義する。
寺尾:多次元の大量の観察データの構造を調べるのに必要な解析方法の多変量解析を紹介する。
畠山先生: 大量の遺伝子データを産生可能とする近年の技術革新を踏まえて、それらの大量データに関する処理と解析について概説する。また、遺伝子ビッグデータに関する研究事例と医療応用へ
授業概要の取り組みについても紹介する。
緒方先生:AI技術、特に、深層学習の仕組みを説明し、その応用として、遺伝子の塩基配列の解析について、実際に行われている解析などの概説を行う。
相良先生: サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）の融合による新たな未来社会とは何か、経済産業省が提唱するSociety 5.0（ソサエティー5.0）とは何かを概説する。また、ビッグデータを活用するAI技術の進化と医療への応用について、医療分野ではどのような役割を担うよ
うになっているかを概説する。
外部講師(真野先生:東京理科大、安部先生:山口大、正木先生:JICA)の先生には、ZOOMにて、実デー
タに基づく応用の実際・考え方等を紹介していただく。

達成目標

データサイエンティストとしての幅広い視野・基礎学力を身に着ける。
統計手法(多変量解析)は、期末テストで評価する。統計以外の講義については、各講師毎講義の概要をレポートで提出することを義務付け、それらにより評価する。成績配分は、テストは50点、レポート合計は50点とする。レポートは各講師毎、ワード/手書きA4、2枚以内にまとめる(ホチキスを使

成績評価方法わず各ページに一連番号をふる)。
5回以上の欠席は不合格とし、評価対象から除外する。再試験は実施しない。
成績評価は大学および学部が定める成績評価基準によって行う。

教科書

なし

参考書

遂次紹介していく。

履修上の注意第7回以降の外部講師の講義は、実施は決まっているが、演題・予定は変更の可能性があり、決まり次第連絡します。
主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

授業計画
第1回

健康ビッグデータとは

第2回多変量解析(主成分分析)

担当:寺尾

第3回

多変量解析(数量化3類・コレスポンデンス分析)

第4回

多変量解析(クラスター分析・相関分析)

担当:寺尾

第5回

多変量解析(ロジスティック分析・PS)

担当:寺尾

第6回

到達度確認・解説

第7回

外部講師:東京理科大薬学部(真野先生)大規模医療データべースを利用した疫学研究

第8回

遺伝子ビッグデータの処理手続き

第9回

遺伝子ビッグデータとネットワーク解析

担当:寺尾
担当:寺尾

担当:寺尾
担当:畠山
担当:畠山

第10回 外部講師:山口大学医学部安部先生(医学データを用いた時系列解析)
第11回 深層学習の基礎 深層学習の仕組み・その応用例

担当:緒方第12回 深層学習を利用した遺伝子解析・遺伝子の塩基配列の解析法 担当:緒方
第13回 Society 5.0の紹介

担当:相良

第14回 ＡＩ医療とヘルスケアについて

担当:相良

第15回 外部講師:正木先生JICA(演題:調整中)

第16回 期末テスト(レポートはこの時に提出)
授業外(事前・事後)学修注意
オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官宛アポイントを取ることを強く推奨する。

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー
トの実施

グループワーク

ディベート・ディスカッション

プレゼンテーション

課題解決型学習

反転授業

その他
ナンバリングコード
99P4406

授業科目名

社会統計学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Social Statistics

学年

1〜3年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

機械システムコース 選択

教職課程修得要件

行政組織は多種多様で膨大なデータを収集・蓄積している。山陽小野田市役所が有する高齢化や食授業概要

育に関するデータ等を統計的に分析し、分析結果を解釈し、解決策を考え、提案する。
【実務経験教員による授業】■担当教員は2001年度〜2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
アやアフリカにおいて調査を行い、分析結果から結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を提案し、普及する業務に従事してきた。統計的な分析を実社会で活用する方法を講義する。

達成目標

・基本的な統計分析を行うことができる。
・統計分析の結果に基づいて問題解決策を提案できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者： 〇目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標

目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B 演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：20点
C 演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：20点
Aについては、毎回の提出物について、理解度、完成度、分析の正確性、規律性などから評価する。

成績評価方法

Bについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Cについては、発表内容の目的への合致度、独自性、実現可能性、発表資料の完成度、発表時の伝え方（話し方、動作等）について、教員が総合的にグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B、Cの合計から以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
再試験：なし教科書なし。資料を配布する。

参考書
履修上の注意科目の位置付け・2020年度以降入学生のみ受講可能である。
・講義の性格上、履修者数を制限する場合がある。
社会統計学→地域社会学、地域産業論、キャリア開発Ⅰ、キャリア開発Ⅱ→インターンシップ、職業教育
社会統計学→特許法→経営工学、リーダーシップ論

授業計画

1回（4/10）ガイダンス
2回（4/17）分析対象の紹介（山陽小野田市役所）
3回（4/24）データセットの紹介とデータの基礎的整理
4回（5/8）統計分析演習①（違いを見つける分析）
5回（5/15）統計分析演習②（関係を見つける分析）
6回（5/22）グループワーク①（分析戦略の検討）
7回（5/29）グループワーク②（分析の試行、解決策の検討）
8回（6/5）グループワーク③（発表資料の作成、発表練習）
9回（6/12）中間報告
10回（6/19）グループワーク④（分析戦略の見直しと分析の実施）
11回（6/26）グループワーク⑤（分析の実施と解決策の検討）
12回（7/3）グループワーク⑥（最終報告資料の作成）
13回（7/10）グループワーク⑦（発表練習、報告資料の修正）14回（7/24）グループワーク⑧（発表練習、報告資料の提出）
15回（7/31）最終報告
16回（8/7）まとめ（個人での統計的な分析、解釈、提案の試行）
授業外学習の課題
1回
2回

授業後に授業の進め方について復習する。
授業後に分析対象への理解を深める。

3回 授業後に分析するデータセットの内容や意味への理解を深める。
4回・5回 授業後に分析方法を復習する。
6回〜14回 授業後にグループワークの結果について見直し、修正方法を考える。
15回 授業後に得られたコメントから発表内容をふりかえる。
16回 授業前に分析戦略を検討する。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FM219

月曜 午前9時〜午前12時

授業科目名

社会統計学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Social Statistics

2.0

学年

1〜3年

一般科目 講義・演習

単位区分

選択

電気電子工学コース

教職課程修得要件洋

選択

行政組織は多種多様で膨大なデータを収集・蓄積している。山陽小野田市役所が有する高齢化や食授業概要

育に関するデータ等を統計的に分析し、分析結果を解釈し、解決策を考え、提案する。
【実務経験教員による授業】■担当教員は2001年度〜2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
アやアフリカにおいて調査を行い、分析結果から結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を提案し、普及する業務に従事してきた。統計的な分析を実社会で活用する方法を講義する。

達成目標

・基本的な統計分析を行うことができる。
・統計分析の結果に基づいて問題解決策を提案できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標

目標(D) 技術を実践する能力の要請 ：目標(E) 電気電子情報工学の知識とに関する能力の養成 ：目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B 演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：20点
C 演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：20点
Aについては、毎回の提出物について、授業内容への理解度を評価する。

成績評価方法

Bについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Cについては、発表内容の目的への合致度、独自性、実現可能性、発表資料の完成度、発表時の伝え方（話し方、動作等）について、教員が総合的にグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B、Cの合計から以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
再試験：なし教科書なし。資料を配布する。

参考書
履修上の注意・2020年度以降入学生のみ受講可能である。
・講義の性格上、履修者数を制限する場合がある。

科目の位置付け

社会統計学→地域社会学・地域産業論→卒業研究

授業計画

1回（4/10）ガイダンス
2回（4/17）分析対象の紹介（山陽小野田市役所）
3回（4/24）データセットの紹介とデータの基礎的整理
4回（5/8）統計分析演習①（違いを見つける分析）
5回（5/15）統計分析演習②（関係を見つける分析）
6回（5/22）グループワーク①（分析戦略の検討）
7回（5/29）グループワーク②（分析の試行、解決策の検討）
8回（6/5）グループワーク③（発表資料の作成、発表練習）
9回（6/12）中間報告
10回（6/19）グループワーク④（分析戦略の見直しと分析の実施）
11回（6/26）グループワーク⑤（分析の実施と解決策の検討）
12回（7/3）グループワーク⑥（最終報告資料の作成）
13回（7/10）グループワーク⑦（発表練習、報告資料の修正）
14回（7/24）グループワーク⑧（発表練習、報告資料の提出）
15回（7/31）最終報告

16回（8/7）まとめ（個人での統計的な分析、解釈、提案の試行）
授業外学習の課題
1回 授業後に授業の進め方について復習する。
2回 授業後に分析対象への理解を深める。
3回 授業後に分析するデータセットの内容や意味への理解を深める。
4回・5回 授業後に分析方法を復習する。
6回〜14回 授業後にグループワークの結果について見直し、修正方法を考える。
15回 授業後に得られたコメントから発表内容をふりかえる。
16回 授業前に分析戦略を検討する。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FE291

月曜 午前9時〜午前12時

授業科目名

社会統計学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Social Statistics

学年

1〜3年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

応用化学コース 選択

教職課程修得要件

行政組織は多種多様で膨大なデータを収集・蓄積している。山陽小野田市役所が有する高齢化や食授業概要

育に関するデータ等を統計的に分析し、分析結果を解釈し、解決策を考え、提案する。
【実務経験教員による授業】■担当教員は2001年度〜2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
アやアフリカにおいて調査を行い、分析結果から結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を提案し、普及する業務に従事してきた。統計的な分析を実社会で活用する方法を講義する。

達成目標

・基本的な統計分析を行うことができる。
・統計分析の結果に基づいて問題解決策を提案できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成

目標(B) コミュニケーション能力の養成
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得

：

標

：

目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得
目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成

： 〇
：

：

A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B 演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：20点
C 演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：20点
Aについては、毎回の提出物について、授業内容への理解度を評価する。
成績評価方法

Bについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Cについては、発表内容の目的への合致度、独自性、実現可能性、発表資料の完成度、発表時の伝え方（話し方、動作等）について、教員が総合的にグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B、Cの合計から以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
再試験：なし教科書なし。資料を配布する。

参考書
履修上の注意・2020年度以降入学生のみ受講可能である。
・講義の性格上、履修者数を制限する場合がある。

科目の位置付け

社会統計学→卒業研究・卒研輪講

授業計画

1回（4/10）ガイダンス
2回（4/17）分析対象の紹介（山陽小野田市役所）
3回（4/24）データセットの紹介とデータの基礎的整理
4回（5/8）統計分析演習①（違いを見つける分析）
5回（5/15）統計分析演習②（関係を見つける分析）
6回（5/22）グループワーク①（分析戦略の検討）
7回（5/29）グループワーク②（分析の試行、解決策の検討）
8回（6/5）グループワーク③（発表資料の作成、発表練習）
9回（6/12）中間報告
10回（6/19）グループワーク④（分析戦略の見直しと分析の実施）
11回（6/26）グループワーク⑤（分析の実施と解決策の検討）
12回（7/3）グループワーク⑥（最終報告資料の作成）
13回（7/10）グループワーク⑦（発表練習、報告資料の修正）
14回（7/24）グループワーク⑧（発表練習、報告資料の提出）
15回（7/31）最終報告

16回（8/7）まとめ（個人での統計的な分析、解釈、提案の試行）
授業外学習の課題
1回 授業後に授業の進め方について復習する。
2回 授業後に分析対象への理解を深める。
3回 授業後に分析するデータセットの内容や意味への理解を深める。
4回・5回 授業後に分析方法を復習する。
6回〜14回 授業後にグループワークの結果について見直し、修正方法を考える。
15回 授業後に得られたコメントから発表内容をふりかえる。
16回 授業前に分析戦略を検討する。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FK291

月曜 午前9時〜午前12時

授業科目名

社会統計学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜4限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態

授業科目名(英）Social Statistics

学年

1〜3年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

教職課程修得要件

JABEE修得要件

行政組織は多種多様で膨大なデータを収集・蓄積している。山陽小野田市役所が有する高齢化や食授業概要

育に関するデータ等を統計的に分析し、分析結果を解釈し、解決策を考え、提案する。
【実務経験教員による授業】■担当教員は2001年度〜2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
アやアフリカにおいて調査を行い、分析結果から結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を提案し、普及する業務に従事してきた。統計的な分析を実社会で活用する方法を講義する。

達成目標

・基本的な統計分析を行うことができる。
・統計分析の結果に基づいて問題解決策を提案できる。
DP1：〇

DP2：
学習・教育到達目
DP3：
標
DP4：
DP5：
A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B 演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：20点
C

演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：20点

Aについては、毎回の提出物について、授業内容への理解度を評価する。
Bについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性につ
成績評価方法いて学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Cについては、発表内容の目的への合致度、独自性、実現可能性、発表資料の完成度、発表時の伝え方（話し方、動作等）について、教員が総合的にグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B、Cの合計から以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
再試験：なし教科書なし。資料を配布する。

参考書
履修上の注意・2020年度以降入学生のみ受講可能である。
・講義の性格上、履修者数を制限する場合がある。

科目の位置付け

社会統計学→地域社会学・地域産業論→卒業研究

授業計画

1回（4/10）ガイダンス
2回（4/17）分析対象の紹介（山陽小野田市役所）
3回（4/24）データセットの紹介とデータの基礎的整理
4回（5/8）統計分析演習①（違いを見つける分析）
5回（5/15）統計分析演習②（関係を見つける分析）
6回（5/22）グループワーク①（分析戦略の検討）
7回（5/29）グループワーク②（分析の試行、解決策の検討）
8回（6/5）グループワーク③（発表資料の作成、発表練習）
9回（6/12）中間報告
10回（6/19）グループワーク④（分析戦略の見直しと分析の実施）
11回（6/26）グループワーク⑤（分析の実施と解決策の検討）
12回（7/3）グループワーク⑥（最終報告資料の作成）
13回（7/10）グループワーク⑦（発表練習、報告資料の修正）
14回（7/24）グループワーク⑧（発表練習、報告資料の提出）
15回（7/31）最終報告
16回（8/7）まとめ（個人での統計的な分析、解釈、提案の試行）

授業外学習の課題
1回 授業後に授業の進め方について復習する。
2回
3回

授業後に分析対象への理解を深める。
授業後に分析するデータセットの内容や意味への理解を深める。

4回・5回 授業後に分析方法を復習する。
6回〜14回 授業後にグループワークの結果について見直し、修正方法を考える。
15回 授業後に得られたコメントから発表内容をふりかえる。
16回 授業前に分析戦略を検討する。
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99FD291

月曜 午前9時〜午前12時

授業科目名

地域社会学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

集中講義

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Sociology of Region and Community

学年

2年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

機械システムコース 選択

教職課程修得要件

少子高齢化、急速な人口減少により、地方の人々の暮らしは厳しい環境に置かれている。持続可能な地域社会にするためには、地域が抱える課題を明らかにし、必要な対策を考える必要がある。またビッグデータを扱える環境が整ってきたこともあり、地域の課題や新しいビジネスチャンスを明らかにするための統計分析の重要性も増している。この授業では、山陽小野田市内でフィールドワ
ークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域の課題を明らかにし、
授業概要

解決策を考える。
【実務経験教員による授業】■担当教員は2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにて、アジア・ア
フリカにおいて、フィールドワークを行い、地域住民に対する調査を行い、調査結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を検討する業務に従事してきた。この業務で培った経験からフィールドにおける社会調査の実務的な方法や統計的な分析結果の解釈における地域や人々の暮らしへの理解の重要性を講義する。

達成目標

地域の課題を明らかにするための調査や統計処理ができる。
フィールドワークを通して、地域課題を考えることができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標

目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：A. フィールドワークへの取り組み姿勢：30点
B. 演習・小問（毎回の提出物）：40点
C. プレゼンテーションのまとめ方と表現力：30点
Aについては、フィールドワークや準備・分析作業における主体性、参加姿勢、資料や調査票の作成

成績評価方法

への貢献度、規律性を教員が評価する。
Bについては、提出物の完成度、理解の正確さを教員が評価する。
Cについては、プレゼンテーションの内容が目的に合致していたが、分析方法は適切であったか、分析結果の考察は説得的であったか、提案は実現的であったか、発表が分かりやすかったか（話し方、動作等）を教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B及びCの合計に基づき、以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
再試験：なし教科書資料を提供する

参考書

なし
・大学外でフィールドワークを行うため、安全管理の観点から履修制限を行う場合がある。

履修上の注意科目の位置付け
授業計画

・フィールドワーク先を割り振るため、初回の授業に参加することが望ましい。
・社会学、社会統計学を履修していることが望ましい。
社会統計学→地域社会学、地域産業論、キャリア開発Ⅰ、キャリア開発Ⅱ→インターンシップ、職業教育
第1日（9/30土13:00-17:50）ガイダンス、調査方法の学習・演習、フィールドワーク先の学習
第2日（10/7土13:00-17:50）統計的な分析演習、調査計画の立案、調査票の作成
第3日（日時は受講者と調整）フィールドワーク（調査場所に出向き、調査を行う）
第4日（12/2土13:00-17:50）統計的な分析、分析結果を踏まえた地域の課題解決策の検討
第5日（12/9土13:00-17:50）統計的な分析の修正、発表資料の作成
第6日（1/20土13:00-14:30）分析結果の発表

・受講希望者は第1日（9/30）に必ず出席すること。
・第4日のフィールドワークは、フィールドごとに開催日時は異なる。初回のガイダンスでフィール
ドワークの日時の目安を説明する。
・新型コロナの状況やフィールドワーク先の都合により、第2日目以降の日程を変更する可能性がある。
授業外学習の課題

オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FM280

第1日
第2日

授業後に、フィールドワーク先について情報収集を行い、理解を深める。
授業後に、調査計画や調査票を見直し、フィールドワークに向けた準備を行う。

第3日
第4日

授業後に、フィールドワークの結果を整理する。
授業後に、統計的な分析結果を見直し、別の分析も試行する。

第5日
第6日

授業後に、授業後に、発表資料を推敲し、発表準備を行う。
授業後に、自他の発表をふりかえり、発表方法や分析方法の改善策を考える。

月曜 午前9時〜午前12時

授業科目名

地域社会学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

集中講義

開講学科

工学部 電気工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Sociology of Region and Community

学年

2年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件

少子高齢化、急速な人口減少により、地方の人々の暮らしは厳しい環境に置かれている。持続可能な地域社会にするためには、地域が抱える課題を明らかにし、必要な対策を考える必要がある。またビッグデータを扱える環境が整ってきたこともあり、地域の課題や新しいビジネスチャンスを明らかにするための統計分析の重要性も増している。この授業では、山陽小野田市内でフィールドワ
ークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域の課題を明らかにし、
授業概要

解決策を考える。
【実務経験教員による授業】
担当教員は2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
ア・アフリカにおいてフィールドワークを行い、調査の実施、得られたデータの分析を行い、問題解決方法を検討してきた。この業務経験からフィールドにおける社会調査の方法や統計的な分析及び結果の解釈における地域や人々の暮らしへの理解の重要性を講義する。

達成目標

地域の課題を明らかにするための調査や統計処理ができる。
フィールドワークを通して、地域課題を考えることができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得 ：標
目標(D) 技術を実践する能力の養成 ：目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成 ：目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
A. フィールドワークへの取り組み姿勢：30点
B. 演習・小問（毎回の提出物）：40点
C. プレゼンテーションのまとめ方と表現力：30点
Aについては、フィールドワークや準備・分析作業における主体性、参加姿勢、資料や調査票の作成への貢献度、規律性を教員が評価する。
成績評価方法

Bについては、提出物の完成度、理解の正確さを教員が評価する。
Cについては、プレゼンテーションの内容が目的に合致していたが、分析方法は適切であったか、分析結果の考察は説得的であったか、提案は実現的であったか、発表が分かりやすかったか（話し方、動作等）を教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B及びCの合計に基づき、以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
再試験：なし教科書資料を提供する

参考書

なし

履修上の注意・大学外でフィールドワークを行うため、安全管理の観点から履修制限を行う場合がある。
・フィールドワーク先を割り振るため、初回の授業に参加することが望ましい。
・社会学、社会統計学を履修していることが望ましい。

科目の位置付け

社会統計学⇒地域社会学・地域産業論 ⇒卒業研究

授業計画

第1日（9/30土13:00-17:50）ガイダンス、調査方法の学習・演習、フィールドワーク先の学習
第2日（10/7土13:00-17:50）統計的な分析演習、調査計画の立案、調査票の作成
第3日（日時は受講者と調整）フィールドワーク（調査場所に出向き、調査を行う）
第4日（12/2土13:00-17:50）統計的な分析、分析結果を踏まえた地域の課題解決策の検討
第5日（12/9土13:00-17:50）統計的な分析の修正、発表資料の作成
第6日（1/20土13:00-14:30）分析結果の発表
・受講希望者は第1日（9/30）に必ず出席すること。
・第4日のフィールドワークは、フィールドごとに開催日時は異なる。初回のガイダンスでフィールドワークの日時の目安を説明する。
・新型コロナの状況やフィールドワーク先の都合により、第2日目以降の日程を変更する可能性がある。
授業外学習の課題
第1日 授業後に、フィールドワーク先について情報収集を行い、理解を深める。
第2日 授業後に、調査計画や調査票を見直し、フィールドワークに向けた準備を行う。
第3日 授業後に、フィールドワークの結果を整理する。
第4日 授業後に、統計的な分析結果を見直し、別の分析も試行する。
第5日 授業後に、授業後に、発表資料を推敲し、発表準備を行う。
第6日 授業後に、自他の発表をふりかえり、発表方法や分析方法の改善策を考える。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FE280

月曜

午前9時〜午前12時

授業科目名

地域社会学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

集中講義

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Sociology of Region and Community

学年

2年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

応用化学コース

選択教職課程修得要件

少子高齢化、急速な人口減少により、地方の人々の暮らしは厳しい環境に置かれている。持続可能な地域社会にするためには、地域が抱える課題を明らかにし、必要な対策を考える必要がある。またビッグデータを扱える環境が整ってきたこともあり、地域の課題や新しいビジネスチャンスを明らかにするための統計分析の重要性も増している。この授業では、山陽小野田市内でフィールドワ
ークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域の課題を明らかにし、
授業概要

解決策を考える。
【実務経験教員による授業】■担当教員は2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムにて、アジア・ア
フリカにおいて、フィールドワークを行い、地域住民に対する調査を行い、調査結果を分析し、地域が抱える問題解決の方法を検討する業務に従事してきた。この業務で培った経験からフィールドにおける社会調査の実務的な方法や統計的な分析結果の解釈における地域や人々の暮らしへの理解の重要性を講義する。

達成目標

地域の課題を明らかにするための調査や統計処理ができる。
フィールドワークを通して、地域課題を考えることができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成 ：〇目標(B) コミュニケーション能力の養成 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得 ：標

目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成 ：A. フィールドワークへの取り組み姿勢：30点
B. 演習・小問（毎回の提出物）：40点
C. プレゼンテーションのまとめ方と表現力：30点
Aについては、フィールドワークや準備・分析作業における主体性、参加姿勢、資料や調査票の作成

成績評価方法

への貢献度、規律性を教員が評価する。
Bについては、提出物の完成度、理解の正確さを教員が評価する。
Cについては、プレゼンテーションの内容が目的に合致していたが、分析方法は適切であったか、分析結果の考察は説得的であったか、提案は実現的であったか、発表が分かりやすかったか（話し方、動作等）を教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B及びCの合計に基づき、以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
再試験：なし教科書資料を提供する

参考書

なし
・大学外でフィールドワークを行うため、安全管理の観点から履修制限を行う場合がある。

履修上の注意・フィールドワーク先を割り振るため、初回の授業に参加することが望ましい。
・社会学、社会統計学を履修していることが望ましい。

科目の位置付け地域社会学⇒卒業研究・卒研輪講

授業計画

第1日（9/30土13:00-17:50）ガイダンス、調査方法の学習・演習、フィールドワーク先の学習
第2日（10/7土13:00-17:50）統計的な分析演習、調査計画の立案、調査票の作成
第3日（日時は受講者と調整）フィールドワーク（調査場所に出向き、調査を行う）
第4日（12/2土13:00-17:50）統計的な分析、分析結果を踏まえた地域の課題解決策の検討
第5日（12/9土13:00-17:50）統計的な分析の修正、発表資料の作成
第6日（1/20土13:00-14:30）分析結果の発表
・受講希望者は第1日（9/30）に必ず出席すること。

・第4日のフィールドワークは、フィールドごとに開催日時は異なる。初回のガイダンスでフィール
ドワークの日時の目安を説明する。
・新型コロナの状況やフィールドワーク先の都合により、第2日目以降の日程を変更する可能性がある。
授業外学習の課題
第1日 授業後に、フィールドワーク先について情報収集を行い、理解を深める。
第2日 授業後に、調査計画や調査票を見直し、フィールドワークに向けた準備を行う。
第3日 授業後に、フィールドワークの結果を整理する。
第4日 授業後に、統計的な分析結果を見直し、別の分析も試行する。
第5日 授業後に、授業後に、発表資料を推敲し、発表準備を行う。
第6日 授業後に、自他の発表をふりかえり、発表方法や分析方法の改善策を考える。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FK280

月曜 午前9時〜午前12時

授業科目名

地域社会学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

集中講義

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態

授業科目名(英）Sociology of Region and Community

学年

2年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

教職課程修得要件

JABEE修得要件

少子高齢化、急速な人口減少により、地方の人々の暮らしは厳しい環境に置かれている。持続可能な地域社会にするためには、地域が抱える課題を明らかにし、必要な対策を考える必要がある。またビッグデータを扱える環境が整ってきたこともあり、地域の課題や新しいビジネスチャンスを明らかにするための統計分析の重要性も増している。この授業では、山陽小野田市内でフィールドワ
ークを行い、そこで得られたデータを統計的に分析することを通じて、地域の課題を明らかにし、
授業概要

解決策を考える。
【実務経験教員による授業】■担当教員は2001年度~2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
ア・アフリカにおいてフィールドワークを行い、調査の実施、得られたデータの分析を行い、問題解決方法を検討してきた。この業務経験からフィールドにおける社会調査の方法や統計的な分析及び結果の解釈における地域や人々の暮らしへの理解の重要性を講義する。

達成目標

学習・教育到達目
標

地域の課題を明らかにするための調査や統計処理ができる。
フィールドワークを通して、地域課題を考えることができる。
DP1：〇
DP2：
DP3：
DP4：
DP5：
A. フィールドワークへの取り組み姿勢：30点
B. 演習・小問（毎回の提出物）：40点
C. プレゼンテーションのまとめ方と表現力：30点
Aについては、フィールドワークの準備・実施における主体性、参加姿勢、資料や調査票の作成への成績評価方法

貢献度、規律性から教員が評価する。
Bについては、提出物の完成度、理解の正確さ、参加姿勢、規律性から教員が評価する。
Cについては、プレゼンテーションの内容が目的に合致していたが、分析方法は適切であったか、分析結果の考察は説得的であったか、提案は実現的であったか、発表が分かりやすかったか（話し方、動作等）を教員がグループ単位で評価する。
達成目標事項の範囲でA、B及びCの合計に基づき、以下のように評価する。
S: 90〜100点 A: 80〜89点 B: 70〜79点 C: 60〜69点 D: 59点以下
再試験：なし教科書資料を提供する

参考書

なし
・大学外でフィールドワークを行うため、安全管理の観点から履修制限を行う場合がある。

履修上の注意・フィールドワーク先を割り振るため、初回の授業に参加することが望ましい。
・社会学、社会統計学を履修していることが望ましい。

科目の位置付け

社会統計学⇒地域社会学・地域産業論 ⇒卒業研究

授業計画

第1日（9/30土13:00-17:50）ガイダンス、調査方法の学習・演習、フィールドワーク先の学習
第2日（10/7土13:00-17:50）統計的な分析演習、調査計画の立案、調査票の作成
第3日（日時は受講者と調整）フィールドワーク（調査場所に出向き、調査を行う）
第4日（12/2土13:00-17:50）統計的な分析、分析結果を踏まえた地域の課題解決策の検討
第5日（12/9土13:00-17:50）統計的な分析の修正、発表資料の作成
第6日（1/20土13:00-14:30）分析結果の発表
・受講希望者は第1日（9/30）に必ず出席すること。
・第4日のフィールドワークは、フィールドごとに開催日時は異なる。初回のガイダンスでフィール
ドワークの日時の目安を説明する。

・新型コロナの状況やフィールドワーク先の都合により、第2日目以降の日程を変更する可能性がある。
授業外学習の課題
第1日 授業後に、フィールドワーク先について情報収集を行い、理解を深める。
第2日 授業後に、調査計画や調査票を見直し、フィールドワークに向けた準備を行う。
第3日 授業後に、フィールドワークの結果を整理する。
第4日 授業後に、統計的な分析結果を見直し、別の分析も試行する。
第5日 授業後に、授業後に、発表資料を推敲し、発表準備を行う。
第6日 授業後に、自他の発表をふりかえり、発表方法や分析方法の改善策を考える。
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99FD280

月曜

午前9時〜午前12時

授業科目名プログラミング演習2

教員名

結城

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

和久、結城

授業科目名(英）Programing 2

学年

2年

単位区分

選択

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 選択

光平

専門科目 講義・演習
科目区分・授業形
態

教職課程
【科目】
教科及び教科の指導法に関する科目【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

JABEE修得要件

機械システムコース 選択

プログラミング演習２では、プログラミング演習１で学んだＣ言語の知識の応用の場として、コン
ピュータシミュレーションによる微分方程式の解法を学ぶ。これにより、専門科目で勉強する様々
授業概要

な物理現象をコンピュータ上で再現できることを学ぶ。講義で課される演習課題は、これまで学んだC言語の文法を組み合わせて書くように作られるため、C言語の総合的な学びにもなる。また、コンピュータシミュレーション結果の解析手法の一つの手段として、機械学習によるデータ評価と最適設計があげられる。そのために適したPython言語についてC言語と比較しながら新たに学び、その後、初歩的な機械学習問題について簡単な例題から学ぶ。
この演習では、先ず、Ｃ言語の応用のため、コンピュータシミュレーションについて学ぶ。後半についてはPython言語をC言語と比較しながら効率的に学び、最終的に初歩的な機械学習の能力を身につける。以下に達成水準について記す。
第１回〜第５回

達成目標

シミュレーションの意味合いについて説明できる。
有限体積法による方程式の離散化と解法について説明できる。
陽的オイラー法、陰的オイラー法、ルンゲクッタ法による解法について説明できる。
第６回〜第１６回
Python言語について学ぶ（C言語との違いについて理解できる）。
初歩的な機械学習について理解でき、応用ができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
標
目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力

：〇
：
：〇
：

毎回課する課題のプログラムを、実行結果とともにレポートとして提出する（第１次評価）。
更に、中間試験・期末試験を実施し、達成度を確認する（第２次評価）。
成績評価方法

最終的な採点は、第１次（60点）、第２次評価（中間試験20点、期末試験20点）により評価する。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

よくわかるC言語

長谷川 聡 著 (近代科学社)

参考書
履修上の注意プログラミング演習２を受講する学生は、プログラミング演習１の単位を必ず修得しておくことが望ましい。

科目の位置付けコンピュータ演習 → プログラミング演習１ → プログラミング演習２

授業計画

第１回

シミュレーションの概要

第２回
第３回

有限体積法による方程式の離散化と解法
陽的オイラー法、陰的オイラー法、ルンゲクッタ法による解法と演習

第４回
第５回

第３回までの演習
定期試験、および１回から５回までの復習講義

第６回

Python言語 基礎１

第７回
第８回

Python言語 基礎２
Python言語 演習1

第９回 Python言語 演習2
第１０回 第６回から第９回までの演習
第１１回

Python言語 データ分析１

第１２回
第１３回

Python言語 データ分析２
Python言語 データ分析３

第１４回
第１５回

Python言語 機械学習１
Python言語 機械学習２

第１６回

定期試験、および６回から１５回までの復習講義【授業外学習】
毎回提出する課題について学習する
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F1420

毎週木曜日 16：20～17:50

授業科目名

人工知能

教員名

井上

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜1限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Artifical Intelligence

2.0

学年

3年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件啓

人工知能は人間の知能を生み出している諸機能をコンピュータ上に実現することを目的として生ま
授業概要

達成目標

れた学問といわれている。本講義では、これから人工知能を学ぼうとする人が、人工知能に関する基礎知識を修得することを目的としている。本講義では、その概要の説明や事例の紹介に留める。
以下に関する基礎知識を修得し、説明できる。
状態空間と基本的な探索、最適経路の探索、ゲームの理論、動的計画法、確率とベイズ理論の基
礎、確率的生成モデルとナイーブベイズ、強化学習、ベイズフィルタ、粒子フィルタ、クラスタリ
ングと教師なし学習、パターン認識と教師あり学習、ニューラルネットワーク
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者
目標(B) コミュニケーション能力

学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成

：
：
：
：

目標(E) 電気・電子・情報工学の知識に関する能力の養成 ： ○目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：
試験
演習・小問
成績評価方法：70：30

達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下

不合格

再試験：無
教科書

「イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版」谷口忠大（講談社）

参考書
履修上の注意科目の位置付け目標E’：アルゴリズム論→人工知能→卒業研究

授業計画[項目と内容、授業外学習の指示]
1回 人工知能をつくり出そう
人工知能とは何か?、人工知能の歴史、人工知能を学ぶということ[授業外学習の指示 予習：教科書 第1章、復習：確認小テスト(第1回)]
2回 探索(1)：状態空間と基本的な探索
状態空間表現、迷路からの状態空間構成、基本的な探索[授業外学習の指示 予習：教科書
3回 探索(2)：最適経路の探索

第2章、復習：確認小テスト(第2回)]

発見的探索法、ゲームにおける探索法[授業外学習の指示 予習：教科書 第3章、復習：確認小テスト(第3回)]
4回 探索(3)：ゲームの理論
利得と回避行動、標準型ゲーム、展開型ゲーム[授業外学習の指示 予習：教科書
5回 計画と決定(1)：動的計画法
多段決定問題、動的計画法[授業外学習の指示 予習：教科書

第4章、復習：確認小テスト(第4回)]

第5章、復習：確認小テスト(第5回)]

6回 確率モデル(1)：確率とベイズ理論の基礎
環境の不確実性、確率の基礎、ベイズの定理、期待値と意思決定、確率分布のパラメータ推定[授業外学習の指示 予習：教科書 第6章、復習：確認小テスト(第6回)]
7回 確率モデル(2)：確率的生成モデルとナイーブベイズ
確率的生成モデルとグラフィカルモデル、確率システム：マルコフ決定過程、ナイーブベイズモ
デルによるスパムメールフィルタ

[授業外学習の指示

予習：教科書

第7章、復習：確認小テスト(第7回)]

8回 計画と決定(2)：強化学習
強化学習とは何か？、強化学習の理論、価値関数、学習方法の例：Q学習、強化学習の分類とその発展[授業外学習の指示

予習：教科書

第8章、復習：確認小テスト(第8回)]

9回 多状態推定(1)：ベイズフィルタ
状態推定の問題、ベイズフィルタ、通路上のホイールダック2号の位置推定（ベイズフィルタ
編）、部分観測マルコフ決定過程と状態推定の展開[授業外学習の指示 予習：教科書 第9章、復習：確認小テスト(第9回)]
10回 状態推定(2)：粒子フィルタ
ベイズフィルタの問題点、モンテカルロ近似、粒子フィルタ、SLAM：自己位置と地図の同時推定[授業外学習の指示

予習：教科書

第10章、復習：確認小テスト(第10回)]

11回 学習と認識(1)：クラスタリングと教師なし学習
クラスタリング、k-means法、混合分布モデルによるアプローチ、表現学習[授業外学習の指示 予習：教科書 第11章、復習：確認小テスト(第11回)]
12回 学習と認識(2)：パターン認識と教師あり学習
機械学習とは、機械学習の共通問題、パターン認識、教師あり学習の基礎[授業外学習の指示 予習：教科書 第12章、復習：確認小テスト(第12回)]
13回 学習と認識(3)：ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとパターン認識、ニューラルネットワークの基礎、畳み込みニューラル
ネットワーク、リカレントニューラルネットワーク[授業外学習の指示 予習：教科書 第13章、復習：確認小テスト(第13回)]
14回 まとめ：知能を「つくる」ということ
実世界知能と行動の創発、言葉の意味理解する発達知能、人工知能とこれからの未来[授業外学習の指示
15回 定期試験

予習：教科書

第17章、復習：確認小テスト(第14回)]

1回から14回までの授業内容の達成度を確認
16回 定期試験の解説
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F2770

月 1-2時限

シラバス
授業科目名

マーケティングサイエンス

教員名

藤澤

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

マーケティングにおいて，データから原因と結果の関係性を正しく推測し仮説を導くことが必要とされる。統計的因果推論を学び，因果関係を推測するための具体的な考え方と実践的手法を習得する。因果関係と相関関係の違いを正しく理解すると共に，傾向スコア分析，構造方程式モデリング等の実践的手法を身につける。R
言語を通して，データ分析を行い，因果関係を正しく推測し，実社会の問題解決において大きく貢献できるよ
うになる。

達成目標

・相関関係と因果関係の違いを説明できる。
・現実のデータから因果関係を正しく解釈できる。
・因果推論の手法について説明できる。
・構造方程式モデリングによる解析を現実のデータに応用できる。

成績評価方法

レポート：100％

教科書

授業中に資料を配布する。

参考書

高橋 将宜：統計的因果推論の理論と実装，共立出版，2022.
星野 崇宏：調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合，岩波書店，2009.
豊田 秀樹：共分散構造分析［入門編］―構造方程式モデリング―，朝倉書店，1998.
豊田 秀樹：共分散構造分析［理論編］―構造方程式モデリング―，朝倉書店，2007.

健吾
授業形態
学年

回

講義・演習

科目区分

選択

3年

開講学期

前

授業計画

第1回

相関と因果

第2回

ランダム化比較実験

第3回

因果効果

第4回

傾向スコア 1

第5回

傾向スコア 2

第6回

操作変数法 1

第7回

操作変数法 2

第8回

回帰不連続デザイン 1

第9回

回帰不連続デザイン 2

第 10 回

差分の差分法

第 11 回

構造方程式モデリング 1

第 12 回

構造方程式モデリング 2

第 13 回

構造方程式モデリング 3

第 14 回

構造方程式モデリング 4

第 15 回

授業のまとめと発展

第 16 回

授業外学習：事前に配布する資料を読むこと。課題とされた演習に取り組むこと。どちらも目安は 60 分程度とする。

1

授業科目名生物統計学

教員名

寺尾 哲、福島開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜3限

開講学科

薬学部薬学科

授業科目名(英）Introduction to Biostatistics

授業形態

講義

TAの補助

-

聡

主な授業方式
単位数

2.0

学年

3年

科目区分

専門科目

単位区分

必修

[実務経験教員による授業] 製薬企業にて、安全性、創薬、臨床開発、PMSの統計面での業務経験に基づき、必要と思われる知識・技術の教育を行う。生物(人)のデータはバラツキがあり制御することは難しい。授業内容は、バラツキは確率的に生じるものと仮定し、そのような状況下で集団の性質
授業概要

をデータから推測する方法を学ぶ。 特に生物関連分野での適用を念頭に置いて、統計解析の基礎能力を養う。卒業研究等において、実験や調査・研究を計画するとき、得られたデータを集計・要約
して提示するときに統計学の知識が必要となる。また、近い将来、製薬企業、医療現場、行政等で業務に携わる際にも統計学の知識が必要となる。本講義は、1年次に履修した「入門統計推計学」の知識を前提に、薬学分野で用いられることの多い統計手法の概要の理解、及び具体的な手法の習得を目標とする。

達成目標

生物統計学の基本的考え方を習得し、基本的統計手法を理解し、解析・計算・結果の解釈が出来る事と共に、研究論文の統計解析部分が理解できる事を目標とする。
【評価方法】
成績の内訳:演習①10点、演習②10点、小演習（または課題）10点、期末試験70点
期末試験の受験条件は以下の要件を共に満たすこととする。
1. 講義全15回のうち10回以上出席すること
2. 演習課題を全て提出していること【評価基準】

成績評価方法演習課題、到達度確認、及び期末試験の合計に応じて以下のように評価を与える。
S: 90〜100点
A: 80〜89点
B: 70〜79点
C: 60〜69点
D: 59点以下 不合格
【再試験】
再試験：有
再試験の範囲は，生物統計学の講義内容全般から100点満点で出題する。

教科書

生物統計学標準教科書(ムイスリ出版)

参考書

講義内で適宜紹介する。

履修上の注意1学年の講義「入門統計推計学」の内容の理解を前提とする。
指定の教科書の該当箇所を熟読し講義に出席すること。
必ず復習し、わからないことは質問すること。
講義順序は受講者の習熟度に応じて変更する場合もある。

授業計画【復習と導入】担当：福島・基本的な統計量の推定
第1回

・検定
・区間推定

主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

E3-(1)-⑤-1, 2, 3, 4,
5

・Rの準備【第11章 分割表】担当：福島
第2回・分割表で表現できる確率モデル
・オッズ比の推定および検定、区間推定

E3-(1)-⑤-2, 3, 5, 6;
E3-(1)-⑥-9;・カイ二乗検定・小演習

D1-(1)-③-4

【第12章 相関分析】担当：福島・相関係数の算出・推定
第3回

・相関係数の検定
・統計解析環境の設定

E3-(1)-⑤-6

・小演習【第13章 回帰分析①】担当：福島
第4回

・回帰分析の仮定
・回帰係数の推定

E3-(1)-⑤-6

・小演習【第13章 回帰分析②】担当：福島
第5回

・回帰係数に関する検定
・回帰係数の信頼区間の構成
・回帰分析の結果を用いた予測・残差分析

E3-(1)-⑤-6・小演習【線形代数】担当：福島重回帰分析やロジスティック回帰分析を学ぶために必要な行列の概念・計算について学習する。
第6回

・行列の定義・行列の演算・逆行列・正則の概念
・連立方程式の解き方【演習①】担当：寺尾、福島
・統計解析用のソフトウェアを使ったデータ解析の演習を行う。
・演習内容に関連した内容のレポートを課す。

第7回【該当内容】
・相関分析
・回帰分析
・（分割表の解析）

第8回

第9回

【第15章 重回帰分析①】担当：福島・回帰係数の推定
・回帰係数またはモデルに関わる検定・小演習【第15章 重回帰分析②】担当：福島・回帰分析の結果の評価
・結果を評価するための新たな概念・指標
・小演習【第16章 ロジスティック回帰分析①】担当：福島
第10回 ・推定方法

E3-(1)-⑤-6

E3-(1)-⑤-6

E3-(1)-⑤-6

・小演習【第16章 ロジスティック回帰分析②】担当：福島
第11回

・実際の解析
・結果の評価E3-(1)-⑤-6

・小演習【演習②】担当：寺尾、福島
・統計解析用のソフトウェアを使ったデータ解析の演習を行う。
・演習内容に関連した内容のレポートを課す。
第12回 【該当内容】
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析
・生存時間解析に関わる回帰分析（予習）第17章 生存時間解析・カプラン・マイヤー法 担当：寺尾・生存時間分析の考え型
第13回 ・カプラン・マイヤー法の考え方
・結果の評価E3-(1)-⑤-7

・小演習
第14回 第17章 生存時間解析・ログランク検定 担当：寺尾・ログランク検定の考え方
・結果の評価E3-(1)-⑤-7

・小演習
第18章 生存時間データの回帰分析 Cox回帰 担当：寺尾・Cox回帰の考え方
第15回 ・結果の評価

E3-(1)-⑤-7

・小演習
第16回 期末テスト 担当：寺尾、福島
授業外(事前・事後)学修注意
オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官宛アポイントを取ることを強く推奨する。

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー
トの実施

グループワーク

ディベート・ディスカッション

プレゼンテーション

課題解決型学習

反転授業

その他
ナンバリングコード
99P4302

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情報社会と情報倫理
科 目

単位数：
２単位

担当教員名：
神林 靖
担当形態：単独

教科及び教科の指導法に関する科目（高等学校 情報)

施行規則に定める教科に関する専門的事項

科目区分又は事項等

・情報社会・情報倫理

授業のテーマ及び到達目標
・功利主義について説明できる
・自由平等主義について説明できる
・自由至上主義について説明できる
・共同体主義について説明できる・データの偏向とアルゴリズムの偏向について議論できる・責任あるAIの必要性について議論できる
授業の概要
マイクロエレクトロニクスと情報技術は20世紀の社会に大きな影響を及ぼした。21世紀に入り人工知能の発展により，情報技術の社会への影響は絶大なものとなっている。富の生産量は大きくなったものの，社会的格差の拡大やAIによる知的作業への浸食による人間疎外等負の側面も見過ごすことはできない。これまで自由主義社会においては，ミルが体系化した功利主義に基づいて社会的幸福の実現を目指してきたが，近年ではロールズの正義の原理も注目を集めている。本講義では，ビッグデータや人工知能の発展に伴って発生した新たな社会的問題に的を絞り，それらに携わるものとしてどのように「善」を追求するかを考える。倫理学というものに正解はないと考えてもらいたい。様々な考え方に接して長所と短所，そして補償というものについて考えてもらいたい。講義を通じて活発な議論を期待する。
授業計画
第１回：産業革命と社会への影響
教育課程における本授業の位置付け、授業の概要、学習・教育到達目標を理解する。
科学革命を学習する。科学技術が社会に影響を及ぼすことを理解する。
第２回：オートメーションによる社会への影響
産業革命を学習する。産業革命により人口動態が変化したことを理解する。
第３回：人工知能の社会への影響
古典的人工知能を学習する。20世紀の人工知能による社会の変化を理解する。
第４回：労働の変容と疎外
労働価値説を学習する。労働と疎外を理解する。
第５回：功利主義と最大多数の幸福功利主義を学習する。よい社会とは何かを考える。

第６回：自由平等主義と基本的人権
自由平等主義を学習する。権利と義務について理解を深める。
第７回：自由至上主義と自由意志
自由至上主義を学習する。自由とその弊害について理解する。
第８回：共同体主義と「共通善」の追求
共同体主義を学習する。再びよい社会とは何かを考える。
第９回：AIの潜在的リスクとそれへの対処
21世紀の人工知能を学習する。新技術のリスクを理解する。
第１０回：責任あるAIの必要性
21世紀の人工知能を学習する。AIに責任が必要なことを理解する。
第１１回：AI倫理
AI倫理を学習する。AI倫理の必要性を理解する。
第１２回：データの偏向
データの偏向を学習する。データの偏向を理解した上で様々な対処法を理解する。
第１３回：アルゴリズムの偏向
アルゴリズムの偏向を学習する。アルゴリズムの偏向を理解した上でどのようにアプリ
ケーションを設計すればよいかを考える。
第１４回：ソーシャルメディアとフェイクニュース
様々なソーシャルメディアを学習する。フェイクニュースへの対処法を理解する。
第１５回：責任あるAIの実装
21世紀の人工知能を学習する。責任あるAIを実装する必要性を理解する。
定期試験
テキスト
授業中に資料を配布する。
参考書・参考資料等
・「AI倫理－人工知能は責任をとれるのか」(西垣通、河島茂生著、中公新書ラクレ、2019年)
・「AI技術史－考える機械への道とディープラーニング」(Michael Wooldridge著、インプレ
ス、2022年)学生に対する評価
試験：50％
演習・小問：50％

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授業科目名：教員の免許状取得のためのヘルスケア情報学
科 目

単位数：

選択科目

２単位

担当教員名：
末永 敦
担当形態：単独

教科及び教科の指導法に関する科目(高等学校 情報)

施行規則に定める教科に関する専門的事項

科目区分又は事項等

・情報システム（実習を含む。）

授業のテーマ及び到達目標
・医療（ヘルスケア）における情報学の役割について理解できる。
・ヘルスケア情報学分野における課題を発見できる。
・ヘルスケア情報学分野における課題に対して、解決策を考えることができる。
授業の概要
検査、診断、治療、薬剤、看護などの診療に直接かかわる情報のみならず、医事や病院管理に関する事項、疾病予防、健康管理、介護に関する情報等、多様な医療情報の分析や管理を行
うための処理方法、あるいは情報システムの構築や運用に関することを学ぶ。また、そのような医療情報を基礎としたEBM（Evidence Based Medicine）の考え方、目的を考え、医療情報学の新しい技術について学ぶ。
授業計画
第１回：授業概要と授業の進め方についてのガイダンス
教育課程における本授業の位置付け、授業の概要、学習・教育到達目標を理解する。
ヘルスケア情報学の概要を学習し、医療と情報のつながりを理解する。
第２回：ヘルスケアとビッグデータ
医療におけるビッグデータの基礎を学習し、その概要について理解する。
第３回：ヘルスケアにおけるビッグデータの現状
医療におけるビッグデータの現状を学習し、展望と課題について理解する。
第４回：ビッグデータの統計解析技術
データの統計解析技術の基本を学習し、医療ビッグデータへの応用を理解する。
第５回：電子カルテからの医療ビッグデータベース
医療における電子カルテの現状を学習し、医療ビックデータベースとの関わりを理解する。
第６回：医療報酬明細書（レセプト）・特定検診データベース（NDB）
レセプトデータの基礎を学習し、レセプトデータの活用法を理解する。
第７回：患者分類システム（DPC）データ
患者の分類システムの基礎を学習し、展望と課題について理解する。
第８回：地域医療データバンク
地域医療の概要を学習し、データバンクの地域医療への有効活用について理解する。
第９回：医療ビッグデータ（NDB、DPC）の活用

医療ビッグデータの活用法を学習し、展望と課題について理解する。
第１０回：ライフサイエンスとビッグデータ
生命科学におけるデータサイエンスの概要を学習し、展望と課題について理解する。
第１１回：がんゲノム解析とビッグデータ
がんとゲノム解析の基礎を学習し、ゲノムデータ解析の医療への有効性を理解する。
第１２回：エピゲノムのビッグデータ
エピゲノムデータの基礎を学習し、ゲノムデータ解析の医療への有効性を理解する。
第１３回：オミックス情報のビッグデータ
オミックスデータの基礎を学習し、オミックスデータ解析の医療への有効性を理解する。
第１４回：医用画像データとシミュレーション
医用画像データの基礎を学習し、医用画像データ解析の医療への有効性を理解する。
第１５回：総括
第１回から第１４回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
定期試験
テキスト
第２版「医療情報学入門」（樺澤一之、豊田修一著、共立出版社）
参考書・参考資料等
逐次授業内で紹介する。
学生に対する評価
試験：50％
演習・小問：50％

授業科目名医薬品情報学

教員名

惠谷

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

火曜5限

開講学科

薬学部薬学科

授業科目名(英）Drug Informatics

授業形態

講義、演習

誠司

・ 講義は原則として対面にて実施する予定にしている。
・ 新型コロナウイルス感染症状況、その他の理由により、ハイフレックス型あるいはオンライン型を実施する可
主な授業方式能性がある。その場合は、予めMOODL TAの補助
E等に情報を掲載する。

-

・ 外部講師による講義は、ブレンド
型講義（外部講師はWEB、担当教員と学生は対面）とし、実施回については
MOODLEに予め掲示する。
単位数

2.0

学年

4年

科目区分

専門科目

単位区分

必修

薬物治療に必要な情報を医療チームおよび患者に提供したり、処方設計を提案したり、臨床上の問題解決ができるようになるために、医薬品情報ならびに患者情報の収集・評価・加工に関する基本的知識を修得し、それらを活用するための基本的事項を身につける。
そのため情報、情報源、収集・評価・加工・提供・管理に関する到達目標について学習する。
さらに、実際に臨床の現場で生じた事例などをもとに、臨床現場の薬剤師として新たに医薬品情報を創出する姿勢、手法などを学習する。その過程を通じて作製した成果物には、県内の薬剤師に公開し、日常業務に活かしてもらう。
インターネット検索（PMDA、PubMed等）、グループ討議などを適宜実施する。
【実務経験教員による授業】
本授業の担当教員である惠谷 誠司は、鹿児島県薬剤師会薬事情報センターにおいて、一般からの医薬品に関する効果・副作用・治療法、薬剤師の説明に対する不安・クレーム、インターネット情授業概要

報と薬剤師の説明の齟齬等に関する相談対応、薬剤師からの医薬品情報に関する相談対応に従事した経験を有す。また、日本薬剤師会DI委員として薬局等で発生したヒヤリ・ハット事例をもとにした詳細事例解析の作成、さらに日本薬剤師会医薬品情報評価検討会にてDSU解説の作成などに従事した経験を有す。それらの活動を通じて得た知識等を踏まえ医薬品情報の入手・評価・加工等について講義する。実務実習等において学習内容が活かされるように、薬局等の現場で発生した事例を題材として、添付文書、インタビューフォーム、ガイドライン等を利用し、例えば、患者心理を踏
まえた情報提供等について講義する。
【外部講師】
第 12 回〜第 13 回で実施するグループ討議の際には、外部講師を招き（ZOOMを利用）、課題解決に向けたヒントに関する講義を予定にしている。
【その他】
1. 講義の内容と順番に関しては、変更することがある。
2. 特に、外部講師を招聘する回については、講師の都合により実施回等に変更が生じることがある。
・ 医薬品の開発また取り扱う上で必須の医薬品情報源及び関連する法律・制度等を挙げ説明できる。
・ 医薬品添付文書、インタビューフォーム、リスクマネジメントプラン等を理解し活用できる。
・ 目的に合った医薬品関連情報を適切な情報源から的確に収集できる。

達成目標

・ 収集した医薬品情報を科学的に評価できる（EBMの基本概念と代表的な臨床研究法について理解し、添付文章や論文等の理解に活かすことができる）。
・ 医薬品情報の利用方法が理解できる。
・ 患者や他の医療者からのニーズに合わせた情報の選択・加工と提供ができる。
・ 臨床現場で生じた事例を基に新たな医薬品情報を創出できる。

成績評価方法・ 3 分の 2 以上の出席を満たしたものが成績評価の対象となる
・ 成績評価は、達成目標に対する試験および演習・小問(講義開始時小問、第 12-13 回に実施するグループ討議に関するレポートおよび外部講師の講演に対するレポート)によって行う

【配点】
・ 試験（50 点） + 演習・小問（ 講義開始時小問（30 点） + グループ討議に関するレポー
ト（10 点） ＋ 外部講師による講演に対する感想文（10 点））
合計 100 点満点
詳細は次の通り【試験】 （50 点）＊第 1 -

15 回までの内容について、達成目標に関する試験を実施する【講義開始時小問】（30 点）＊

各回の小問点数の総和を 30 点満点に換算する【グループ討議に関するレポート】（10 点）
・グループ討議の成果は、各人がレポートとしてまとめる

・

評価の観点ならびに評価グレードは以下の通りとする＜評価の観点＞①

課題を理解し、自己の体験等も踏まえ、多面的な視点か

ら自分なりの考え方（アイデア）を示している② グループ討議、講演からの気づきや学びを自身のアイデ
アの修正または拡張に反映し、活用や応用などに関する具体的な考察などが示されている③ 文書構成と日本語（理解しやすく読みやすい記載、求めるレポート要件（学籍番号、氏名、タイトル、日付、文字数等）を満たしている等）④ 提出期限を守っているか【外部講師の講演に対するレポート】（10 点）
・ 評価の観点ならびに評価グレードは以下の通りとする＜評価の観点＞①

グループ討議の結果を踏まえた上で、講義から新たな気付きや感動を得、将来の決意、問題解決法などに反映して表現されているか② 文書構成と日本語（理解しやすく読みやすい記載、求めるレポート要件（学籍番号、氏名、タイトル、日付、文字数等）を満たしている等）③ 提出期限を守っているか【グループ討議に関するレポートおよび外部講師の講演に対するレポートに対する評価グレード】
・上記評価項目に対し、次の 5 段階で評価する・ グレード 4：優れている
5点

・ グレード 3：良い4点

・ グレード 2：やや努力が必要である

3点・ グレード 1：かなり努力が必要である

2点
提出、評価に値しない）

る。

・ グレード 0：評価できない （理由なき欠席、未0点
上記の評価観点の合計点を各 10 点満点に換算す【評価】S：90〜100 点、A：80〜89 点、B：70〜79 点、C：60〜69 点、D：59 点以下 不合格【再試験： 有】・ 合計点が 60 点に達しなかったものについて、再試験を1度だけ実施する
・ 再試験は100点 満点とし、60 %以上に達したものを評点 60 点（C）として合格とする
・ なお、再試験については、レポートとすることがある
１． ベーシック薬学教科書21「医薬品情報学」第2版 上村直樹、下平秀夫（編） （化学同人）
2. 必要に応じて資料を配布する。

教科書

1. 「医薬品情報学」第5版、山崎幹夫（監修）、望月眞弓・武立啓子・堀里子（編）東京大学出版会
2. 臨床薬学テキストシリーズ 「薬学倫理・医薬品開発・臨床研究・医療統計学」、乾賢一（監修）, 安原眞人・佐藤俊哉・平山佳伸（編）（中山書店）
3.
参考書

医薬品医療機器総合機構ホームページ（国内で販売されている医療用医薬品、一般用医薬品に関する基本的な情報が提供されている）。
4. PubMed, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/（アメリカ国立医学図書館提供の医学系データベースMEDLINEの検索サイト）。

・ 化学物質に情報が付加され、初めて医薬品となる。医薬品情報は、医薬品を安全かつ効果的に利用するために必須であり、薬剤師はそれらの情報の使い手である。また、薬剤師は、臨床の現場で発生した様々な事象を基にした新たな医薬品情報の創り手でもある。情報を使うにせよ、創るにせよ、基礎となる知識や態度をしっかりと身に付けておく必要がある。

履修上の注意・ 入門統計学、入門情報リテラシー、情報リテラシー、生物統計学、臨床統計学、健康ビッグデータ解析学、関連法規、その他の基礎科目等と連関する。
・ 実際に臨床の現場（医療機関や薬局）で発生した事例を題材としたグループワークを課す。成果物は県内の薬剤師に公開する予定にしている。グループワークを通じて、少しでも現場の問題解決に寄与したと言う自信を身に付けて欲しい。

主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

授業計画
イントロダクション
医薬品情報と薬剤師職能

第1回

1.
2.

医薬品情報の基本的概念
医薬品情報と薬剤師の役割

3.

薬物治療に必須の患者情報【講義外学習の課題】
・講義開始時に前回の講義内容について、Moodleを利用し小問を課す。（Moodleを利用

E3-(1)-①、E3-(2)①、②できるデバイスを持参すること）
・ 第 12-13 回を除く。第 14 回に第 11 回の講義内容について実施する。
・必ず、講義終了後に復習するとともに、小問によって理解の程度を確認し、知識を定着させること。
・予習も行うと効果的である。

医療制度に基づく医薬品情報とその特徴
第2回

第3回

1.

医薬品の開発過程で得られる情報の種類と特徴

2.
3.

市販後に得られる情報の種類と特徴
厚生労働省、製薬企業などが発行する資料とそれらの特徴

医薬品情報源 1
1.

医薬品添付文書（医療用、一般用）の法的位置づけと活用（記載項目とその必要性）

E3-(1)-①、②

E3-(1)-②

2.

医薬品インタビューフォームの位置づけと活用

3.
4.

リスクマネジメントプランの位置づけと活用
申請資料の位置づけと活用

医薬品情報源 2
1.

独立行政法人（演習）
医薬品医療機器総合機構（PMDA）ホームページの活用

・ 医薬品添付文書
・ 医薬品インタビューフォーム
・ リスクマネジメントプラン（RMP)
・ 申請資料・ 重篤副作用疾患別対応マニュアル・ 緊急安安全性情報、安全性速報

第4回

E3-(1)-②、③

・ DSU・ 副作用報告制度
・ 健康被害救済制度
・ 回収情報・ PMDAメディナビ/マイ医薬品集作成サービス
等
医薬品情報源 3
第5回

1.

医薬品情報源としての一次資料、二次資料、三次資料

2.
3.

代表的な二次資料、三次資料とそれらの特徴
代表的な医薬品情報データベースとそれらの特徴

医薬品情報源 4
第6回

1.

１

医薬品情報の評価に必要な基本的項目

2. EBM の基本概念と有用性
3. EBM 実践のプロセス
医薬品情報の評価

第8回

E3-(1)-②、③

その他の情報源
大学図書館等の活用

医薬品情報の評価
第7回（演習）

1. PubMed等の活用
2.
3.

E3-(1)-②、③E3-(1）-③、④

２

1.

臨床上の問題を解決するために必要な情報（論文）の評価

2.
3.

研究デザインの長所と短所及び留意点
E3-(1)-④、⑤、⑥
医薬品情報・臨床論文に掲載されたデータを理解・評価するために必要な統計の知識の確認
医薬品情報の評価

第9回

1.
2.

（演習）

臨床上の問題を解決するために必要な情報（論文）の評価
研究デザインの長所と短所及び留意点

3. 医薬品情報・臨床論文に掲載されたデータを理解・評価するために必要な統計の知識の確認
4.

論文を評価してみよう

医薬品情報の評価
第10回

３

1.
2.

4

E3-(1)-④、⑤、⑥（演習）（含む演習）

インターネットなどを利用した代表的な医薬品情報の収集の留意点
E3-(1)-③
インターネット情報、TV CM、雑誌記事などの医薬品情報等を題材として、問題点の抽出と一般への啓発（情報提供）方法などについて考える
第11回 医薬品情報の応用
1.

目的に合った適切な情報源（治療情報、副作用情報、相互作用情報等）の的確な選択

E3-(1)-③、⑥、⑦、 Adv-E3-②

と評価、加工、情報提供
医薬品の採用、選択にあたって検討すべき内容
医療現場から薬剤師が新しい情報を創造をするために

2.
3.

4. 臨床研究と倫理審査について
等
臨床の現場で活かせる医薬品情報の創出 （演習）1
E3-(1)-②、③、④、

薬局あるいは病院で発生した実例を基に作成した課題の提示
課題に対するレポートの作成（各人）

1.
第12回
2.

⑤、⑥、⑦、Adv-E
3-②

グループ討議グループ討議を踏まえたレポートの作成（各人）3.
4.

臨床の現場で活かせる医薬品情報の創出（演習）

課題解決のためのヒントの提示（外部講師：
講演後にグループ討議を実施

1.
2.

電通

2
吉開

章

氏を予定）

3. 第 １２ 回のグループ討論、講演に係るグループ討論を踏まえレポートおよび感想文
第13回 を作成（各人）E3-(1)-②、③、④、⑤、⑥、⑦、Adv-E
3-②

課題への取り組みの様子、レポートの結果等については、薬剤師会会報等を通じてに公開する予定にしている。

災害医療支援と薬剤師に関わる医薬品情報
第14回

1

災害医療支援において、薬剤師職能を発揮するために利用できる医薬品情報について概説する。
第15回

E3-(1)-②、E3（2）-①、F-(2)⑤、F-(3)-②、F-(4)①、②、F-(5)-②、④ 等

第1回〜第14回講義のまとめ、補足 等【試験】＜出席2/3以上を満たす場合＞

第1回から第15回までの全項目について総合的に問う試験を実施し、成績評価に示した
第16回 通りの方法で評価する。
＜出席2／3未満の場合＞
成績評価の対象としない。
・ 各講義の受講に際し、教科書の該当部分（MOODLEに教科書の該当箇所を提示する）を予め学授業外(事前・事後)学修習しておくこと。
・ 第２回〜第１1回講義開始時に、前回の講義に関する小問を実施するので、各回の講義の復習を行うこと。
・ インターネットを利用した演習・小問を実施するため、またはインターネットが利用できるデバイスを持参すること。
・ 配布資料がある場合は、当該講義の前日までにMoodleに資料を掲載する。各自でパソコンにダウンロードし、講義当日、紙に印刷して持参するか、ノートパソコンを持参し資料を閲覧するこ注意と。
・ 講義順、講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は、適宜連絡する。
・ 履修に際しては、入門統計学、入門情報リテラシー、情報リテラシー、生物統計学、臨床統計学、健康ビッグデータ解析学、その他の基礎科目等で習った内容を一通り復習しておく。

・ 質問等がある場合は、月曜日から金曜日の午前10時から午後5時までの間、いつでも受け付け
オフィスアワーる。場所は6号館3階 惠谷研究室。
・ なお、講義、会議、出張等で不在としている場合があるので、e-mailにて事前に連絡し、訪問時間を調整すること。

アクティブ・ラーニングの実施

小テスト・レポー○
トの実施

グループワーク

ディベート・ディ○スカッション

プレゼンテーショ○ン

課題解決型学習

反転授業

その他
ナンバリングコード
99P4402○教員の免許状取得のための 単位数：

授業科目名：

選択科目

人工知能基礎科目

２単位

担当教員名：
熊澤 努
担当形態：単独

教育職員免許施行規則第６６条の６に定める科目

施行規則に定める

数理、データ活用及び人工知能に関する科目又は情報機器の操作

科目区分又は事項等

・情報機器の操作

授業のテーマ及び到達目標
・グラフの概念と基本的な性質を説明できる。
・様々な問題をグラフで表現し、グラフ上の探索技法を問題解決に応用できる。
・知識の表現と推論の基礎を説明できる。
授業の概要
人工知能（AI）という言葉は、現代を代表する情報技術の一つとしてとし社会に浸透したキーワードといってよいだろう。人工知能は、これまで人間が行ってきた複雑な作業を機械が代替するための、人工的なシステムを作る技術である。本講義では、人工知能が歩んできた歴史を概観し、知的なシステムの実現を支える技術の概要を学ぶ。与えられた問題に対する解の探索、動的計画法、強化学習、論理を用いた知識の表現方法、推論を中心に理解を深める。グラフに代表されるような、これらの方法論の背景にある離散的な数学構造についても学習する。
授業計画
第１回：人工知能の歴史
教育課程における本授業の位置付け、授業の概要、学習・教育到達目標を理解する。
人工知能の発展の歴史を学習する。フレーム問題や人工知能やシンギュラリティなどの人工知能に関する議論を理解する。
第２回：アルゴリズムとデータ構造の基礎
人工知能を計算機で実現するために必要なアルゴリズムとデータ構造の基礎を振り返る。基本的な整列アルゴリズムを使って計算量の概念を理解する。複数のデータを扱うデータ構造として、リスト、スタック、キューを理解する。
第３回：グラフと木
人工知能における解の探索空間や状態空間を表現する手段として、グラフや木などの数学的構造がしばしば用いられる。グラフならびに木の定義とそれらの基本的な性質、計算機での表現法を学習する。
第４回：深さ優先探索と幅優先探索
状態空間の表現方法を学習する。グラフを用いた離散的な状態空間の表現を学ぶ。知識を用いない探索として深さ優先探索と幅優先探索を学習し、各アルゴリズムの特徴を理解する。
第５回：最適探索

知識を用いずに最適な解を探索する方法を学習する、最短路探索を用いる方法を学習して、ダイクストラ法とベルマン-フォード法について理解する。
第６回：発見的知識に基づく探索
探索における発見的知識の活用の重要性を学習する。知識を用いた探索として、最良優
先探索、とA*アルゴリズムを学習する。
第７回：１回目～７回目までのまとめ
第１回から第７回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
第８回： ゲームの理論とゲーム木探索
ゲーム理論の考え方とゲーム木での探索を学習する。プレイヤ、合理的行動、利得などのゲーム理論における用語を理解する。囚人のジレンマやゼロサム・ゲームといった標準型ゲームにおける均衡、戦略を理解する。ゲーム木で表現される展開型ゲームにおける戦略の探索法であるミニマックス法とαβ法を学習する。
第９回：動的計画法
多段決定問題と、動的計画法を使った解法を学習する。多段決定問題とは何かを学習する。動的計画法のアルゴリズムを理解する。動的計画法の例として、編集距離の計算法を学習する。
第１０回： 強化学習
試行錯誤を通じた学習である強化学習の考え方を理解する。マルコフ決定過程、報酬、方策、価値関数、ベルマン方程式などの強化学習を理解するうえで必要な概念を学習する。強化学習の例としてQ学習を理解する。
第１１回：命題論理と知識表現
記号論理を用いた知識表現について学習する。命題と命題論理、真理値表を用いた真偽判定、恒真式と恒偽式、主要な同値関係を学習する。
第１２回：述語論理の基礎
複雑な知識を表現するための手段として、一階述語論理を学習する。一階述語論理で導入される個体定数、個体変数、述語、関数記号、限量記号などの概念とそれらの使い方を理解する。一階述語論理の意味論を学習する。
第１３回：推論と証明
記号論理を使った推論について学習する。推論規則を使った結論の導出を学習する。論
理式の標準形、反駁による証明の概要を理解する。
第１４回：発展的な話題
人工知能に関する発展的な話題を取り上げて概要を学習する。ベイズフィルタと粒子フィルタによる状態推定技術を理解する。手続き的知識を表現するプロダクションシステ
ムを学習する。機械学習とニューラルネットワークの考え方を理解する。
第１５回：授業のまとめ

第１回から第１４回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
定期試験
テキスト
「イラストで学ぶ人工知能概論・改訂第２版」（谷口忠大著、講談社、2020年）
参考書・参考資料等「例題で学ぶグラフ理論」（安藤清、土屋守正、松井泰子著、森北出版、2013年）
学生に対する評価
試験：50％
演習・小問：50％

授業科目名

特許法

教員名

藤田

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Introduction to PATENT LAW

2.0

学年

3年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

機械システムコース 選択

教職課程修得要件敏行

我が国の科学技術の振興と産業の発展には、知的創造活動の成果を知的財産として適切に保護し、有効活用していく仕組みを備えた「知的財産立国」の実現が必要である。「知的財産立国」の実現には、優れた知的財産を生み出す人材を育成することが急務であり、そのためには早い段階から自由な発想、創意工夫の大切さを涵養し、科学技術や文化の発展に寄与する知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成することが不可欠である。この授業で授業概要

は、知的創造の成果がどのような制度で保護されるのかといった知的財産制度に関する基礎的な知
識、権利の取得・活用、知財情報の活用等を習得することにより、知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成し、もって今後の研究開発や将来の企業活動に生かしていく素地を培うことを目標とする。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員は、メーカーにおける知的財産実務で培った経験を、同科目の授業内容に活かし、特許を中心とした知的財産の重要性について講義する。

達成目標

特許を中心に知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成する。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者： ○目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力
標
目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力
目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力

：
：
：
：

（１）評価方法
学期末に行う試験（70点）とレポート（30点）の合計100点（２）評価基準
試験とレポートの成績の合計に応じて、以下のように評価を与える。
成績評価方法

S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、 C：60～69点、D：59点以下 不合格（３）再試験
なし（４）その他（レポートについて）
講義中に示す課題に対して、指定された期限までに提出する。
レポートの提出、出来映え、すべての課題に答えているかを中心に、レポートを評価する。
なお、期限に遅れたレポートの提出を認めない。また、レポートの再提出を求めない。
１．産業財産権標準テキスト総合編第５版（出版社：発明推進協会）

教科書

ISBN 978‐4‐8271‐1294‐8 990円
２．特許ワークブック書いてみよう特許明細書出してみよう特許出願（出版社：発明推進協会）
ISBN 978‐4‐8271‐0602‐2※各自で事前に購入する。

1,320円

１．2022年度知的財産権制度説明会（初心者向け）（特許庁）※予め用意する必要はない。講義で指定されたページを用意する。
参考書

特許庁のホームページからダウンロード（無料）する。
２．上記１．の他、講義で指定された教材
Web上からダウンロード（無料）する。

履修上の注意自分で考えて自分なりの答えを見つける姿勢

科目の位置付け
授業計画

１回

知的財産制度概論

２回

最近の知的財産事件の紹介、制度全般の概要説明
発明と特許

発明とは何か、特許を受けるための要件の説明
３回

発明の特定と展開
発明のポイントを把握し、アイデアを広げる説明

４回

出願から特許までの流れ
特許取得までの手続の流れの説明

５回

特許権の効力と活用
特許権の効力と活用形態の説明

６回

商品化前の特許調査
商品と特許を対比して侵害の有無を判断する説明

７回

特許公報の読み方
課題−解決手段ー効果の説明

８回

特許調査と解析
目的別調査の説明

９回

特許まとめ①
第２回〜第９回までの復習と補足事項の説明

１０回

特許まとめ②
第２回〜第９回までの復習と補足事項の説明

１１回

特許以外の知的財産制度①
実用新案、意匠等の概要説明

１２回

特許以外の知的財産制度②
著作権の概要説明

１３回

特許以外の知的財産制度③
ブランド、商標、不正競争防止法、地理的表示の概要説明

１４回

知的財産のこれから
AI、IoT時代の知的財産の諸課題、契約の説明

１５回

まとめ
講義内容のふりかえりと総括

１６回

定期試験
講義内容の理解度の確認

オフィスアワー

講義の時間帯注意

教科書の予習・復習を行うこと。特に復習。

ナンバリングコー
ド
99F1560

授業科目名

特許法

教員名

藤田

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Introduction to PATENT LAW

2.0

学年

3年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件敏行

我が国の科学技術の振興と産業の発展には、知的創造活動の成果を知的財産として適切に保護し、有効活用していく仕組みを備えた「知的財産立国」の実現が必要である。「知的財産立国」の実現には、優れた知的財産を生み出す人材を育成することが急務であり、そのためには早い段階から自由な発想、創意工夫の大切さを涵養し、科学技術や文化の発展に寄与する知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成することが不可欠である。この授業で授業概要

は、知的創造の成果がどのような制度で保護されるのかといった知的財産制度に関する基礎的な知
識、権利の取得・活用、知財情報の活用等を習得することにより、知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成し、もって今後の研究開発や将来の企業活動に生かしていく素地を培うことを目標とする。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員は、メーカーにおける知的財産実務で培った経験を、同科目の授業の内容に活かし、特許を中心とした知的財産の重要性について講義する。

達成目標

特許を中心に知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成する。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ：〇目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成：：

目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成 ：目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：（１）評価方法
学期末に行う試験（70点）とレポート（30点）の合計100点（２）評価基準
試験とレポートの成績の合計に応じて、以下のように評価を与える。
成績評価方法

S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、 C：60～69点、D：59点以下 不合格（３）再試験
なし（４）その他（レポートについて）
講義中に示す課題に対して、指定された期限までに提出する。
レポートの提出、出来映え、すべての課題に答えているかを中心に、レポートを評価する。
なお、期限に遅れたレポートの提出を認めない。また、レポートの再提出を求めない。
１．産業財産権標準テキスト総合編第５版（出版社：発明推進協会）

教科書

ISBN 978‐4‐8271‐1294‐8 990円
２．特許ワークブック書いてみよう特許明細書出してみよう特許出願（出版社：発明推進協会）
ISBN 978‐4‐8271‐0602‐2※各自で事前に購入する。

1,320円

１．2022年度知的財産権制度説明会（初心者向け）（特許庁）※予め用意する必要はない。講義で指定されたページを用意する。
参考書

特許庁のホームページからダウンロード（無料）する。
２．上記１．の他、講義で指定された教材
Web上からダウンロード（無料）する。

履修上の注意科目の位置付け
授業計画

自分で考えて自分なりの答えを見つける姿勢
目標A: （哲学・論理学・倫理学・法学・経済学・社会学・生命と環境・心理学・人間科学特別講義）→（環境論・国際事情・健康科学・体育実習）→応用倫理学→特許法→経営工学→卒業研究
１回

知的財産制度概論
最近の知的財産事件の紹介、制度全般の概要説明

２回

発明と特許

３回

発明とは何か、特許を受けるための要件の説明
発明の特定と展開

４回

発明のポイントを把握し、アイデアを広げる説明
出願から特許までの流れ

５回

特許取得までの手続の流れの説明
特許権の効力と活用

６回

特許権の効力と活用形態の説明
商品化前の特許調査

７回

商品と特許を対比して侵害の有無を判断する説明
特許公報の読み方８回

課題−解決手段ー効果の説明
特許調査と解析

９回

目的別調査の説明
特許まとめ①

１０回

第２回〜第９回までの復習と補足事項の説明
特許まとめ②

１１回

第２回〜第９回までの復習と補足事項の説明
特許以外の知的財産制度①

１２回

実用新案、意匠等の概要説明
特許以外の知的財産制度②

１３回

著作権の概要説明
特許以外の知的財産制度③

１４回

ブランド、商標、不正競争防止法、地理的表示の概要説明
知的財産のこれから

１５回

AI、IoT時代の知的財産の諸課題、契約の説明
まとめ

１６回

講義内容のふりかえりと総括
定期試験
講義内容の理解度の確認

オフィスアワー

講義の時間帯注意

教科書の予習・復習を行うこと。特に復習。

ナンバリングコード
99F2560

授業科目名

特許法

教員名

藤田

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Introduction to PATENT LAW

2.0

学年

4年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

応用化学コース 選択

教職課程修得要件敏行

我が国の科学技術の振興と産業の発展には、知的創造活動の成果を知的財産として適切に保護し、有効活用していく仕組みを備えた「知的財産立国」の実現が必要である。「知的財産立国」の実現には、優れた知的財産を生み出す人材を育成することが急務であり、そのためには早い段階から自由な発想、創意工夫の大切さを涵養し、科学技術や文化の発展に寄与する知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成することが不可欠である。この授業で授業概要

は、知的創造の成果がどのような制度で保護されるのかといった知的財産制度に関する基礎的な知
識、権利の取得・活用、知財情報の活用等を習得することにより、知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成し、もって今後の研究開発や将来の企業活動に生かしていく素地を培うことを目標とする。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員は、メーカーにおける知的財産実務で培った経験を、同科目の授業の内容に活かし、特許を中心とした知的財産の重要性について講義する。

達成目標

特許を中心に知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成す
る
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：

学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得
目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成

：○

：
：
：

（１）評価方法
学期末に行う試験（70点）とレポート（30点）の合計100点（２）評価基準
試験とレポートの成績の合計に応じて、以下のように評価を与える。
成績評価方法

S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、 C：60～69点、D：59点以下 不合格（３）再試験
なし（４）その他（レポートについて）
講義中に示す課題に対して、指定された期限までに提出する。
レポートの提出、出来映え、すべての課題に答えているかを中心に、レポートを評価する。
なお、期限に遅れたレポートの提出を認めない。また、レポートの再提出を求めない。
１．産業財産権標準テキスト総合編第５版（出版社：発明推進協会）

教科書

ISBN 978‐4‐8271‐1294‐8 990円
２．特許ワークブック書いてみよう特許明細書出してみよう特許出願（出版社：発明推進協会）
ISBN 978‐4‐8271‐0602‐2※各自で事前に購入する。

1,320円

１．2022年度知的財産権制度説明会（初心者向け）（特許庁）※予め用意する必要はない。講義で指定されたページを用意する。
参考書

特許庁のホームページからダウンロード（無料）する。
２．上記１．の他、講義で指定された教材
Web上からダウンロード（無料）する。

履修上の注意自分で考えて自分なりの答えを見つける姿勢

科目の位置付け
授業計画

１回

知的財産制度概論

２回

最近の知的財産事件の紹介、制度全般の概要説明
発明と特許

発明とは何か、特許を受けるための要件の説明
３回

発明の特定と展開
発明のポイントを把握し、アイデアを広げる説明

４回

出願から特許までの流れ
特許取得までの手続の流れの説明

５回

特許権の効力と活用
特許権の効力と活用形態の説明

６回

商品化前の特許調査
商品と特許を対比して侵害の有無を判断する説明

７回

特許公報の読み方
課題−解決手段ー効果の説明

８回

特許調査と解析
目的別調査の説明

９回

特許まとめ①
第２回〜第９回までの復習と補足事項の説明

１０回

特許まとめ②
第２回〜第９回までの復習と補足事項の説明

１１回

特許以外の知的財産制度①
実用新案、意匠等の概要説明

１２回

特許以外の知的財産制度②
著作権の概要説明

１３回

特許以外の知的財産制度③
ブランド、商標、不正競争防止法、地理的表示の概要説明

１４回

知的財産のこれから
AI、IoT時代の知的財産の諸課題、契約の説明

１５回

まとめ
講義内容のふりかえりと総括

１６回

定期試験
講義内容の理解度の確認

オフィスアワー

非常勤講師が担当するため、質問があるときには講義の前後の時間に行うこと。

注意

教科書の予習・復習を行うこと。特に復習。

ナンバリングコー
ド
99F3800

授業科目名

特許法

教員名

藤田

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

木曜3限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Introduction to PATENT LAW

2.0

学年

2年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

-

教職課程修得要件敏行

我が国の科学技術の振興と産業の発展には、知的創造活動の成果を知的財産として適切に保護し、有効活用していく仕組みを備えた「知的財産立国」の実現が必要である。
「知的財産立国」の実現には、優れた知的財産を生み出す人材を育成することが急務であり、そのためには早い段階から自由な発想、創意工夫の大切さを涵養し、科学技術や文化の発展に寄与する
知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成することが不可
授業概要

欠である。
この授業では、知的創造の成果がどのような制度で保護されるのかといった知的財産制度に関する基礎的な知識、権利の取得・活用、知財情報の活用等を習得することにより、知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成し、もって今後の研究開発や将来の企業活動に生かしていく素地を培うことを目標とする。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員は、メーカーにおける知的財産実務で培った経験を、同科目の授業内容に活かし、特許を中心とした知的財産の重要性について講義する。

達成目標

特許を中心に知的財産制度の仕組みを正しく理解し、知的財産を保護・尊重するマインドを醸成す
る。
DP1：

DP2：
学習・教育到達目
DP3：
標
DP4：
DP5：○
（１）評価方法
学期末に行う試験（70点）とレポート（30点）の合計100点（２）評価基準
試験とレポートの成績の合計に応じて、以下のように評価を与える。
成績評価方法

S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、 C：60〜69点、D：59点以下 不合格（３）再試験
なし（４）その他（レポートについて）
講義中に示す課題に対して、指定された期限までに提出する。
レポートの提出、出来映え、すべての課題に答えているかを中心に、レポートを評価する。
なお、期限に遅れたレポートの提出を認めない。また、レポートの再提出を求めない。
１．産業財産権標準テキスト総合編第５版（出版社：発明推進協会）

教科書

ISBN 978‐4‐8271‐1294‐8 990円
２．特許ワークブック書いてみよう特許明細書出してみよう特許出願（出版社：発明推進協会）
ISBN 978‐4‐8271‐0602‐2※各自で事前に購入する。

1,320円

１．2022年度知的財産権制度説明会（初心者向け）（特許庁）※予め用意する必要はない。講義で指定されたページを用意する。
参考書

特許庁のホームページからダウンロード（無料）する。
２．上記１．の他、講義で指定された教材
Web上からダウンロード（無料）する。

履修上の注意自分で考えて自分なりの答えを見つける姿勢

科目の位置付け
授業計画

１回

知的財産制度概論

２回

最近の知的財産事件の紹介、制度全般の概要説明
発明と特許

発明とは何か、特許を受けるための要件の説明
３回

発明の特定と展開
発明のポイントを把握し、アイデアを広げる説明

４回

出願から特許までの流れ
特許取得までの手続の流れの説明

５回

特許権の効力と活用
特許権の効力と活用形態の説明

６回

商品化前の特許調査
商品と特許を対比して侵害の有無を判断する説明

７回

特許公報の読み方
課題−解決手段ー効果の説明

８回

特許調査と解析
目的別調査の説明

９回

特許まとめ①
第２回〜第９回までの復習と補足事項の説明

１０回

特許まとめ②
第２回〜第９回までの復習と補足事項の説明

１１回

特許以外の知的財産制度①
実用新案、意匠等の概要説明

１２回

特許以外の知的財産制度②
著作権の概要説明

１３回

特許以外の知的財産制度③
ブランド、商標、不正競争防止法、地理的表示の概要説明

１４回

知的財産のこれから
AI、IoT時代の知的財産の諸課題、契約の説明

１５回

まとめ
講義内容のふりかえりと総括

１６回

定期試験
講義内容の理解度の確認

オフィスアワー

講義の時間帯注意

教科書の予習・復習を行うこと。特に復習。

ナンバリングコード
99F4500

授業科目名

インシリコ創薬

教員名

緒方

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

水曜4限

開講学科

薬学部薬学科

浩二、畠山

授業科目名(英）In Silico Drug Discovery

授業形態

講義

TAの補助

-

允

主な授業方式
単位数

2.0

学年

3年

科目区分

専門科目

単位区分

選択

コンピュータ（ＩＴ技術）を駆使して行う創薬手法に関する講義である。医薬品開発において、イ
ンシリコ創薬は主に薬物探索（大規模な化学構造式データベースの中から創薬標的分子に対し薬理活性を持つ化合物を選出）と薬物最適化（選出された構造式を化学修飾し薬理活性・薬物動態等を改善）、薬物の生体内動態（吸収、分布、代謝、排泄、毒性など）に適用される。近年の計算技術の進歩による精度や速度の飛躍的向上に伴い、創薬現場において必須な技術として期待されてい授業概要る。本講義はインシリコ創薬を理解するための入門的な講義である。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員である緒方は2002年〜2005年の３年間ゾイジーン株式会社（三菱化学から出向）
にて分子設計グループに属し、計算機を用いた分子設計を行った。また、分子設計ソフトの開発を行い、ゾイジーン社の分子設計に貢献した。これらの経験から実践に即した講義を行う予定である。
ターゲット探索から前臨床までの創薬の工程において、計算機を利用した方法を理解する。具体的な目標は以下のとおりである。
(1) 薬物のスクリーニングの方法を理解する。

達成目標(2) ドッキングと薬物の最適化法について理解する。
(3) 分子動力学シミュレーションの創薬への応用を理解する。
(4) 薬物動態の基礎を理解する。
(5) 量子化学計算を用いた薬物の解析法を理解する。
成績評価方法は、講義に関する演習・小問とレポートの合計点（100点満点換算）より判定する。具
体的には、◎演習・小問：50点
各回講義の内容に沿った演習・小問を課し、各回講義10点を上限に点数を付ける。
ただし、講義内容を考慮して演習・小問を課さない回もあり、その際はレポートのみで評価する。
演習・小問の総合点数は（合計点）÷（10×演習・小問の回数）×50 で算出する。

◎レポート：50点
・各回講義の内容に沿った課題のレポートを課す。
成績評価方法・１課題満点を１０点とする。
・内容に関わらず、提出期限内に出された課題すべてに回答したものは５点とする。
・提出の遅延は２日毎に１点減点していく。減点の最大は５点とする。
・レポートの内容に応じて、残り５点を配分する。
（レポート内容の評価は別途ルーブリックを用いる）
・レポートの点数は （合計点数）÷（10×レポートの回数）×50 とする。
合計点に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

必要に応じて適宜資料を配布する。

参考書

講義毎に参考書、又は、参考文献の紹介を行う。
本科目は、個人のPCを用いた演習形式で講義を進めていく予定である。従って、講義には各人PC持履修上の注意参で参加することを計画している。また、必要に応じて授業が始まる前にソフトウェアのダウンロ
ード、又は、インストールを要求することがある。ソフトウェアの操作はGUIを用いるものやコマン
ドラインからコマンドをタイプするものがあるので、Windowsの最小限の操作法とワープロが打てる程度のタイピングを必要とする。

主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

授業計画
第1回

第2回

インシリコ創薬の概要
・インシリコ創薬の概要について理解する。

Adv-C4-⑤-4

蛋白質と薬物
・蛋白質の立体構造を理解する。

Adv-C1-⑦-2
Adv-C3-②-1

・蛋白質と化合物の複合体を観察する。

C4-①-1,2化合物ライブラリ
第3回

第4回

第5回

・化合物データベースのアクセスの方法を習得する。
・標的蛋白質に特化した化合物ライブラリの作成方法を理解する。
化合物のスクリーニング
・類似化合物の探索法を理解し、ソフトウェアの使用法を習得する。
化合物のドッキング（１）・Structure-Based Drug Designについて学習する。
・化合物/蛋白質のドッキングの方法を理解し、ソフトウェアの使用法を習得する。
化合物のドッキング（２）

第6回

第7回

・アプリケーションを用いてドッキング結果を表示する方法を学習する。
・ドッキングで得られた複数のポーズの評価法に関して学習する。
化合物の最適化法
・化合物/蛋白質のドッキングの方法を理解し、ソフトウェアの使用法を習得する。
・計算機を用いたヒット化合物の最適化法について学習する。

第8回
第9回

分子動力学シミュレーション
・分子動力学シミュレーションの方法を理解し、その使用法を習得する。

第15回

Adv-C1-⑦-2
Adv-C4-⑤-4
Adv-C1-⑦-2
Adv-C4-⑤-4
Adv-C4-⑤-4
Adv-C1-①-2
Adv-C4-⑤-4

分子動力学シミュレーションの応用（２）Adv-C1-①-2

る。

第14回

Adv-C1-⑦-2
Adv-C4-⑤-4・分子動力学シミュレーションによる自由エネルギーの計算法を学習する。

医薬候補品の予測（１）
第11回 ・化学物質の医薬品らしさや薬物動態をコンピューターによって予測する方法を学習す

第13回

Adv-C4-⑤-4

分子動力学シミュレーションの応用（１）

第10回 ・化合物のフラグメントによる水／オクタノール分配係数の計算法を学習する。
・分子動力学シミュレーションによる分配係数の計算法を学習する。

第12回

Adv-C4-⑤-4

Adv-C4-⑤-2,4
Adv-C1-①-2
Adv-C4-⑤-1,2

医薬候補品の予測（２）Adv-C1-①-2

・医薬品らしさの指標となる物性値をコンピューターによって予測する方法を学ぶ。

Adv-C4-⑤-1,2応用量子化学（１）Pre-(4)-⑧-1,3・多原子分子の電子状態に関するシュレディンガー方程式について学習する。
応用量子化学（２）・シュレディンガー方程式に基づく解析法を学習する（フロンティア軌道理論など）
応用量子化学（３）・シュレディンガー方程式に関する計算用アプリケーションの使用法を習得する。

Pre-(4)-⑧-1,3
Adv-C3-②-1

第16回
授業外(事前・事後)学修それぞれの講義で使用する資料を講義の前日までにMoodle上にアップするので、各自でダウンロー
注意

ドし印刷もしくはPC/タブレット等で内容を確認しておくこと。不明な点や分からないことがあれば遠慮なく担当教員に尋ねること。業務状況によりますが必ず対応します。
尚、授業の担当・順番及び講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は教官より適宜指示を行う。

オフィスアワー

授業のある水曜日の10時から18時までの時間帯で質問等を受け付ける。また、予め担当教官にアポイントをとることを強く推奨する。

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー
トの実施

グループワーク

ディベート・ディスカッション

プレゼンテーション

課題解決型学習

反転授業

その他
ナンバリングコード99P4321

授業科目名薬学倫理

教員名

百渓 江、黒川

授業科目名(英）開講年度学期

2023年度 前期～後期

曜日時限

前期（火曜3限 火曜4限）、後期（火曜1限 火曜2限）

開講学科

薬学部薬学科

授業形態

主な授業方式

対面授業

TAの補助

-

単位数

4.0

学年

1年

科目区分

専門科目

単位区分

必修

陽介、西本

Pharmacy Ethics

新講義及びスモールグループディスカッション（SGD）

本教科では、医療人また医学研究者たる薬剤師が求められる倫理観の醸成を目指す。生命の尊厳や授業概要

患者の権利、生命倫理の諸原則（自己決定権・無害の原則・善行・正義等）、倫理的規範とその背景（ジュネーブ宣言・リスボン宣言・ヘルシンキ宣言等）、薬剤師が医療現場で求められる倫理的配慮について網羅し、更に最新の時事問題やそれに関わる倫理的課題も議論の俎上に載せる。また、外部から講演者による講演も予定する。
１）生命の尊厳、生と死に関わる倫理的問題について自らの言葉で説明できる。（知識・態度）
２）生命倫理の諸原則（自己決定権・無害の原則・善行・正義等）について説明できる。
３）医療人・医学研究者に遵守が求められる倫理規範や法令の内容及びその制定理由・歴史について概説できる。
（ジュネーブ宣言・リスボン宣言・ヘルシンキ宣言・ヒトを対象とする研究において遵守すべき

倫理指針等）
４）薬剤師が遵守すべき倫理規範（薬剤師綱領・薬剤師倫理規定等）について説明できる。
達成目標

５）医療の進歩に伴う倫理的問題について説明できる。
６）患者・生活者の基本的権利、自己決定権、価値観、人間性に配慮することの重要性を認識する。（態度）７）インフォームドコンセントの意義と、その正しい履行方法を説明できる。（態度）８）職務上知り得た情報の守秘義務と患者等への情報提供の重要性を理解し、適切な取扱ができる。（知識・態度）
９）正義性、社会性、誠実性に配慮し、法規範を遵守して研究に取り組む。（態度）１０）患者やその家族を含む関係者の心身の状態や多様な価値観に配慮し、また、病気やケアがその心身に及ぼす影響について説明できる 。
コアカリキュラム：A-(2)-①〜④、A-(3)-②-1, 2、F-(1)-②-1, 4〜7

成績評価方法

本教科においては、正当な理由がない限り、欠席は学習への不参加・意欲の欠如と判断する。
総合評価が６０％以上の者を合格とし、また、本教科は再試験やレポート提出による救済等は一切行わない。
合格者の成績評価は、大学及び学部が定める成績評価基準によって行う。目標の達成度については、以下に示す要素と比率で評価を行う。
１）試験による評価：７０％２）レポートによる評価：３０％（注：レポートの評価基準はMoodle中に掲示する。）

レポートの未提出やスモールグループディスカッション（SGD）への不参加の場合は、減点する。
また、SGDにおいて、積極的に議論に参加していないと認められた場合も減点する。
また、以下の「出欠についての注意事項」にあるような行為を含む不正行為を行った場合は大幅な減点を行い、場合によってはその行為を行った事のみにて実質的に不合格となることに留意すること。
＜出欠についての注意事項＞
本教科は通年のため講義数は前期・後期合わせて３２回あり、１１回以上欠席の場合は、成績評価対象外となる。
本教科の出欠については、特に変更のアナウンスがない限り、原則として同日の連続した２コマ両方に出席した場合を出席１回とみなし、どちらか片方、もしくは両方のコマを欠席した場合は欠席
１回とみなす。連続した２コマのうちどちらかだけ出席したとしても欠席扱いになることに留意すること。
やむを得ない事情で１コマ目、もしくは２コマ目のみを欠席、もしくは出席する場合は必ず連絡すること。そのような連絡無く、出席手続き（学生証リーダーの使用等）を行った状態となっており、
なおかつ本人不在であることを確認した場合には、即、欠席・不正行為と見なし、厳正に対処する。例えば、正当な理由の連絡無く、１コマ目、２コマ目、もしくはその両方の出席手続きを行った状態になっているにも関わらず、１コマ目、２コマ目、もしくはその両方において不在であった
場合、即、欠席・不正行為と見なし、厳正に対処する。友人等協力者に出席手続きのみを依頼し、本人が不在であった場合、出席手続きを行った協力者の行為も不正行為とみなし、協力者にも厳正に対処する。
具体的には、当該行為については本人並びに協力者がいた場合は協力者においても１回につき最終
成績評価より（満点を１００％とし、そこから換算して）２５％減点する。この減点により、当該不正行為を２回行った場合はその時点で不合格、１回行った場合でも、最終成績によっては同様の結果となる可能性がある事に留意すること。
繰り返しになるが、上記のような出席不正による減点によって不合格になった場合であっても、本教科は再試験やレポート提出等による救済は一切行わない。
米国 Rosalind Franklin University of Medicine and Science 薬学部の薬学倫理学講義資料の本学教員による和訳版。（Moodleシステムによる配布。）

教科書

その他、米国 Georgetown University ケネディー倫理研究所の動画教材等を随時使用する。
参考書

講義中に随時、倫理的問題・課題を含む最新のニュース記事等を提示する。
本教科は外部から講演者の招聘を予定しており、授業計画に「薬害被害者の方による講演（予定）」として仮にその時間を確保しているが、具体的日程は年度開始後に決定となる。また、課題に基づく議論の進捗状況や、新規感染症の登場など、現時点では予想ができない理由により、シラ履修上の注意バス上に記載された授業計画の日程を変更・前後する可能性がある。日程の変更は随時、講義内でアナウンスするので留意すること。

授業計画 授業内容

主なモデル・コ
アカリキュラム
項目

授業内容の説明。
第1回

アメリカにおける倫理教育から学ぶ倫理的考え方・行動とは。
(第４回 生と死に関わる倫理的問題について・医療人文学（medical humanities）用資料
配布。）
試験や授業における不正。何が不正と見なされるのか。

第2回

当講義における、自己倫理基準の設定（SGD)。
(第４回 生と死に関わる倫理的問題について・医療人文学（medical humanities）レポート
提出。）

第3回

第4回

第5回

第6回
第7回
第8回
第9回
第10回

薬剤師が遵守すべき倫理規範（薬剤師綱領、薬剤師倫理規定等）
米国薬剤師綱領、薬剤師倫理規定との比較。

A-(2)-②-2

生と死に関わる倫理的問題について・医療人文学（medical humanities）（１）A-(2)-①-1, 3, 4

人間的な視点を持ち、人間の複雑さ、人間性を学び、豊かな人間性を備える。
読解力を養い、文学作品を通して生と死を考える。

A-(2)-②-3
A-(2)-③-3『高瀬舟』（森 鴎外）における安楽死について。

F-(1)-②-5

生と死に関わる倫理的問題について・医療人文学（medical humanities）（２）A-(2)-①-1, 3, 4

人間的な視点を持ち、人間の複雑さ、人間性を学び、豊かな人間性を備える。
読解力を養い、文学作品を通して生と死を考える。

A-(2)-②-3
A-(2)-③-3『高瀬舟』（森 鴎外）における安楽死について。

F-(1)-②-5「科学的」とは。擬似科学とは（SGD)。

A-(2)-④-3

日本の研究不正問題（SGD)。
日本の研究不正問題（SGD)。
日本の研究不正問題についての発表と質疑応答。
正義（Justice）：医療資源を含む各種資源の公平な分配とは何か（SGD）。

A-(2)-④-3
A-(2)-①-2
A-(2)-③-1

正義（Justice）：医療資源を含む各種資源の公平な分配とは何か（SGD）。

A-(2)-①-2

医療資源を含む各種資源の公平な分配についての発表と質疑応答。

A-(2)-③-1

終末期医療・安楽死と生命倫理（１）

A-(2)-①-1, 3, 4

終末期医療・安楽死・尊厳死について
日本における安楽死の位置付け（名古屋安楽死事件・東海大学安楽死事件）

A-(2)-②-3
A-(2)-③-3

アメリカ、カナダ、スイスにおける安楽死の事例等（動画視聴）

終末期医療・安楽死と生命倫理（２）A-(2)-①-1, 3, 4
A-(2)-②-3

第11回

安楽死に関わる諸問題について討論・発表の準備

A-(2)-③-3

第12回

終末期医療・安楽死と生命倫理（３）グループ発表と質疑応答

A-(2)-①-1, 3, 4
A-(2)-②-3
A-(2)-③-3

医療・研究倫理の歴史（１）ニュルンベルク綱領（研究目的の臨床試験及び臨床研究において厳守すべき原則）
ヘルシンキ宣言（ヒトを対象とする医学研究の倫理的原則）
GCP（Good Clinical Practice)
リスボン宣言（患者の権利に関する宣言）
患者・被験者の自律の重要性
ジュネーブ宣言（医の倫理に関する規定）
原則主義の起源：ベルモントレポート サリドマイド薬害事件 タスキギーにおける梅毒研 A-(2)-②-1
第13回

究ベルモントレポートと３つの原則

A-(2)-③-2
A-(2)-④-1, 2

原則主義の基本。原則主義の応用
相互主義的な着地点
規範に基づく倫理、基づかない倫理原則主義と文法
特定の原則の中における難題（焦点の絞込み）と、複数の原則を巻き込む難題（調整）
多元的社会における判断過程。権利章典、公式な判断基準、同一の基準でははかることができない信念医療・研究倫理の歴史（２）ニュルンベルク綱領（研究目的の臨床試験及び臨床研究において厳守すべき原則）
ヘルシンキ宣言（ヒトを対象とする医学研究の倫理的原則）
GCP（Good Clinical Practice)
リスボン宣言（患者の権利に関する宣言）
患者・被験者の自律の重要性
ジュネーブ宣言（医の倫理に関する規定）
第14回

原則主義の起源：ベルモントレポート サリドマイド薬害事件 タスキギーにおける梅毒研 A-(2)-②-1
究
A-(2)-③-2
ベルモントレポートと３つの原則
原則主義の基本。原則主義の応用

A-(2)-④-1, 2

相互主義的な着地点
規範に基づく倫理、基づかない倫理原則主義と文法
特定の原則の中における難題（焦点の絞込み）と、複数の原則を巻き込む難題（調整）
多元的社会における判断過程。権利章典、公式な判断基準、同一の基準でははかることができない信念第15回

前期期末試験

第16回

前期期末試験レビュー
ＡＩ時代をどう生きるか（SGD）

第17回

A-(2)-①-4

脳死・臓器移植と生命倫理（１）A-(1)-①-7
A-(2)-①-1

脳死状態の概念、脳死判定基準
移植医療の現状

A-(2)-①-3
A-(2)-①-4
A-(2)-②-3
A-(1)-①-7

第18回

脳死・臓器移植と生命倫理（２）
脳死・臓器移植に関わる諸問題について討論・発表の準備

A-(2)-①-1
A-(2)-①-3
A-(2)-①-4
A-(2)-②-3

第19回

A-(1)-①-7
A-(2)-①-1

脳死・臓器移植と生命倫理（３）A-(2)-①-3
A-(2)-①-4

グループ発表と質疑応答

A-(2)-②-3
基礎医薬学研究・先進医療と生命倫理（１）第20回

A-(2)-④-1

人の身体に由来する試料を用いた基礎研究における倫理
ES細胞、iPS細胞を用いた基礎研究に関する倫理的問題

A-(2)-④-2

第21回

基礎医薬学研究・先進医療と生命倫理（２）
基礎医薬学研究・先進医療に関わる諸問題について討論・発表の準備

A-(2)-④-1
A-(2)-④-2

第22回

基礎医薬学研究・先進医療と生命倫理（３）グループ発表と質疑応答

A-(2)-④-1
A-(2)-④-2

第23回

AIと医療倫理（１）

A-(5)-①-1

第24回

AIと医療倫理（２）
AI医療に関わる諸問題について討論・発表の準備

A-(5)-①-1

第25回

AIと医療倫理（３）グループ発表と質疑応答

A-(5)-①-1

インフォームドコンセントで考慮・配慮すべき事項（１）
難病末期の４歳児に両親が行うインフォームドコンセントの事例（SGD）

A-(2)-①-1
A-(2)-③-3

乳癌治療法についてのインフォームド・コンセント（SGD）

F-(1)-②-6

インフォームドコンセントで考慮・配慮すべき事項（2）A-(2)-①-1

難病末期の４歳児に両親が行うインフォームドコンセントの事例（SGD）
乳癌治療法についてのインフォームド・コンセント（SGD）

A-(2)-③-3
F-(1)-②-6

インフォームドコンセントで考慮・配慮すべき事項（３）
難病末期の４歳児に両親が行うインフォームドコンセントの事例（SGD）

A-(2)-①-1
A-(2)-③-3

乳癌治療法についてのインフォームド・コンセント（SGD）

F-(1)-②-6

第26回

第27回

第28回

A-(2)-①-1
第29回

第30回

第31回

後期期末試験

A-(2)-③-3
F-(1)-②-6

薬害被害者の方による講演（予定）
課題について討論・発表の準備

A-(2)-③-1

課題について討論・発表の準備（第31回）
発表と質疑応答（第32回）

授業外(事前・事後)学修A-(2)-③-1

授業外学修（事前）：事前にMoodleにアップされた配布資料等を熟読し、理解に努める。
授業外学修（事後）：レポートや発表スライドを作成する。作成後、見直しを行い、適宜修正する。

注意
オフィスアワー

特に定めないが、質問等用件のある場合には予め担当教官宛メールでアポイントを取ることを強く推奨する。

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー
トの実施
ディベート・ディスカッション
課題解決型学習その他
ナンバリングコード
99P4014〇（レポート）〇〇

グループワーク
プレゼンテーショ
ン
反転授業

〇
〇

シラバス
授業科目名

機械学習

教員名

熊澤

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

努
授業形態
学年

講義・演習

科目区分

選択必修

3年

開講学期

前

機械学習の中でも統計学と最適化を基礎におく理論と手法を学ぶ。機械学習は，教師データを用いた学習技術である教師あり学習と，そのようなデータを想定しない教師なし学習に大きく分類できる。教師あり機械学習
として，線形モデルによる分類や回帰，サポートベクターマシン，カーネル法などを学ぶ。教師なし学習については，クラスタリングや EM アルゴリズムを中心に学習する。加えて，第三の学習技法として，試行錯誤による学習の仕組みである強化学習の基本的なアルゴリズムも取り上げる。

授業概要

達成目標

・
・
・

教師あり機械学習と教師なし機械学習の基本的なアルゴリズムを説明できる．
強化学習の基本原理を，工学などの分野の応用例に適用できる．
機械学習アルゴリズムの特徴と使い分けを説明できる．

成績評価方法

試験：50％
演習・小問：50％

教科書

授業中に資料を配布する．

参考書

中川裕志：機械学習，丸善出版，2015．

回

授業計画

第1回

機械学習の種類と概要

第2回

線形回帰モデル

第3回

線形分類モデル

第4回

正則化と損失

第5回

決定木学習

第6回

サポートベクタマシン

第7回

カーネル法

第8回

１回目～7 回目までのまとめ

第9回

クラスタリング

第 10 回

次元圧縮

第 11 回

潜在変数モデル第 12 回EM アルゴリズム

第 13 回

強化学習

第 14 回

強化学習の応用例

第 15 回

授業のまとめ第 16 回

定期試験: 教師あり機械学習，教師なし機械学習，強化学習の各アルゴリズムを試験範囲とする．
授業外学習（予習・復習）：事前に配布する授業資料を読むこと．毎回の授業終了時に課す小演習に取り組むこと．どちらも目安は 60 分程度である．

1

授業科目名バイオ・ケモインフォマティクス

教員名

緒方

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

月曜2限

開講学科

薬学部薬学科

浩二、畠山

授業科目名(英）Bio/chemoinformatics

授業形態

講義

TAの補助

-

允

主な授業方式
単位数

2.0

学年

3年

科目区分

専門科目

単位区分

選択

近年、大量のゲノム情報が容易に得られるようになってきた。それらの情報から生物学的な意味を抽出することが求められ、バイオインフォマティクスの重要性が注目されている。遺伝子情報は核酸の配列というデジタル情報に近い性格を持つために、コンピューターとの親和性が高い。さらにマイクロアレイなどの網羅的な解析技術の発展に伴って、遺伝子発現の解析、大量のデータを視覚的に表現する手法などが重要になってきている。また、塩基配列から翻訳されるアミノ酸配列の解
析は蛋白質の機能や構造を理解する上で必要不可欠である。一方、ケモインフォマティクスはコン
ピューターと情報化技術を用いて、化学領域の問題に適用する方法論であり、医薬品化学の創薬研
授業概要

究過程で利用されている（創薬インフォマティクス）。本講義では両方のインフォマティクスを学習する。
【実務経験教員による授業】
本科目の担当教員である緒方は2002年〜2005年の３年間ゾイジーン株式会社（三菱化学から出向）
にてバイオインフォマティクス部門に１年半在籍し、新規アミノ酸配列の機能予測やオーソログ解析などを行った。また、分子設計グループに属しているときは、構造未知の標的蛋白質の構造を予測し、その構造に高い親和性を持つ化合物の検索を行ったり、標的蛋白質に特異的に結合する化合物とその類似化合物を集めた化合物データベースの作成などの業務を行っていた。これらの経験か
ら実践に即した講義を行う予定である。
バイオインフォマティクスにおける最近のトピック、及び、インシリコ創薬の工程（ターゲット探索から蛋白質・リガンドドッキング、ターゲット特異的な化合物データベースの作成まで）で実際に使用されている情報科学や物理化学に基づく方法を理解する。具体的な目標は以下のとおりであ
る。

達成目標

(1) 疾患に対する標的蛋白質の選択の方法について理解する。
(2) 配列解析について理解する。
(3) 蛋白質立体構造とその機能の関係を理解する。
(4) ホモロジーモデリング法を用いた蛋白質立体構造予測法を理解する。
(5) 化合物の記述子とその利用に関して理解する。
(6) 化合物の情報科学的な解析法について理解する。
成績評価方法は、講義に関する演習・小問とレポートの合計点（100点満点換算）より判定する。具
体的には、◎演習・小問：50点
各回講義の内容に沿った演習・小問を課し、各回講義10点を上限に点数を付ける。
ただし、講義内容を考慮して演習・小問を課さない回もあり、その際はレポートのみで評価する。
演習・小問の総合点数は（合計点）÷（10×演習・小問の回数）×50 で算出する。

◎レポート：50点
・各回講義の内容に沿った課題のレポートを課す。
成績評価方法・１課題満点を１０点とする。
・内容に関わらず、提出期限内に出された課題すべてに回答したものは５点とする。
・提出の遅延は２日毎に１点減点していく。減点の最大は５点とする。
・レポートの内容に応じて、残り５点を配分する。
（レポート内容の評価は別途ルーブリックを用いる）
・レポートの点数は （合計点数）÷（10×レポートの回数）×50 とする。
合計点に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
再試験：無

教科書

必要に応じて適宜資料を配布する。

参考書

講義毎に参考書、又は、参考文献の紹介を行う。

履修上の注意本科目は、個人のPCを用いた演習形式で講義を進めていく予定である。従って、必要に応じて授業が始まる前にソフトウェアのダウンロード、又は、インストールを要求することがある。ソフトウ
ェアの操作はGUIを用いるものやコマンドラインからコマンドをタイプするものがあるので、Windowsの最小限の操作法とワープロが打てる程度のタイピングスキルを必要とする。
主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

授業計画

第1回

Structure Based Drug Design 概論
・ターゲット蛋白質の決定から薬の設計までの大きな流れを理解する。
・講義で用いるソフトウェアのインストールを行う。

第2回

Adv-C4-⑤-2
Adv-C6-⑤-2

データベースの利用

Adv-C6-⑤-2

・生命科学におけるデータベースのアクセス法などを習得する。

Adv-C6-⑧-6

トランスクリプトミクス概論
第3回

第4回

C4-(1)-①-1,2・遺伝子転写産物の網羅的な解析法を理解し、マイクロアレイ解析アプリケーションの使
C8-(2)-⑤-1
用法を習得する。
プロテオミクス概論
・蛋白質の網羅的な解析法を理解し、蛋白質相互作用に関する分析用アプリケーションの C4-(1)-①-1,2使用法を習得する。

第5回

配列解析の方法とその応用

Adv-C6-⑤-2・ホモロジー検索の方法を理解し、ホモロジー検索が出来るようになる。

Adv-C6-⑧-6

配列解析の方法とその応用
第6回

Adv-C6-⑤-2
・動的計画法を応用したアライメント法を理解し、アライメントソフトウェアの使用法をAdv-C6-⑧-6
習得する。

第7回

配列解析の方法とその応用・系統樹を作成するアプリケーションの使用法を習得する。

第8回

蛋白質の立体構造（１）・Protein Data Bankへのアクセスの方法

Adv-C6-⑤-2

Adv-C6-④-3・コンピュータグラフィックス（CG)を用いた蛋白質の表示
蛋白質の立体構造（２）
第9回・蛋白質の二次構造・蛋白質のドメイン

C8-④-1
Adv-C6-④-3

・蛋白質のフォールディング
蛋白質の配列と立体構造の関係
第10回 ・配列の類似性と構造の類似性の関係
・構造の類似性と機能の関係
蛋白質立体構造の予測
第11回 ・類縁蛋白質構造の保存性の立体構造予測への利用

Adv-C6-④-3

Adv-C6-④-3・類縁蛋白質の情報を利用しいた蛋白質の立体構造の予測
第12回

ケモインフォマティクス概論

Adv-C6-⑤-2・ケモインフォマティクスの基本的な内容や考え方を学習する。

E1-(4)-1

化学物質のデータ表現

Adv-C3-②-1
第13回 ・コンピューターによる取り扱いに適した化学物質データの記法を理解し、データ操作用
Adv-C4-⑤-1,2
アプリケーションの使用法について習得する。
化学物質の類似性解析（１）Adv-C3-②-1
第14回 ・様々な化学物質について類似性を評価する考え方を理解し、解析用アプリケーションのAdv-C4-⑤-1,2
使用法を習得する。
化学物質の類似性解析（２）Adv-C3-②-1
第15回 ・主成分分析などを利用した発展的な分析法を理解し、解析用アプリケーションを習得す
Adv-C4-⑤-1,2る。
第16回
授業外(事前・事後)学修それぞれの講義で使用する資料を講義の前日をめどにMoodle上にアップするので、各自でダウンロ
ードし印刷もしくはPC/タブレット等で内容を確認しておくこと。不明な点や分からないことがあれ注意ば遠慮なく担当教員に尋ねること。業務状況によりますが必ず対応します。
尚、授業の担当・順番及び講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は教官より適宜指示を行う。

オフィスアワー

授業のある月曜日の10時から18時までの時間帯で質問等を受け付ける。また、予め担当教官にアポイントをとることを強く推奨する。

授業科目名：教員の免許状取得のための 単位数：

ディープラーニング１
科 目

選択科目

２単位

担当教員名：
熊澤 努
担当形態：単独

教科及び教科の指導法に関する科目(高等学校 情報)

施行規則に定める教科に関する専門的事項

科目区分又は事項等

・マルチメディア表現・マルチメディア技術（実習を含む。）

授業のテーマ及び到達目標
・ニューラルネットワークの学習の仕組みを説明できる。
・正則化と汎化性能を改善する仕組みと特徴を説明できる。
・信号や画像の計算機での処理を説明できる。
・畳み込みニューラルネットワークの概要を、代表的な事例と共に説明できる。
授業の概要
機械学習の中でも近年発展の目覚ましいニューラルネットワークを用いた学習技法を学ぶ。
ニューラルネットワークは、複雑な内部構造をもつようになり、高い性能を発揮するようになった。多く分野への応用も積極的に試みられている。比較的簡潔な構造であるパーセプトロン
からはじめ、ディープラーニングと呼ばれる現代のネットワークまでを対象として、学習と推論の仕組みを理解する。加えて、画像認識の分野で実用化が進んでいる畳み込みニューラルネ
ットワークを、機械学習における画像データの扱い方と共に学習する。ディープラーニングにおける性能向上のための工夫についても触れる予定である。
授業計画
第１回：ディープラーニングの概要と最新の動向
教育課程における本授業の位置付け、授業の概要、学習・教育到達目標を理解する。
本授業で学ぶニューラルネットワークについて、その発展の歴史と、最新の動向について理解する。
第２回：パーセプトロン
ニューラルネットワークを構成する計算要素であるユニット、ユニット間の結合、活性化関数について理解する。最も基本的なネットワークであるパーセプトロンを学習し、回帰問題との関係を理解する。
第３回：順伝播型ニューラルネットワーク
複雑な課題を解決するための構造である順伝播型ニューラルネットワークの構成を学習する。回帰、分類に代表される課題に応じた出力の設計と、学習のための損失関数について理解する。
第４回：確率的最急降下法
ニューラルネットワークの学習の基礎となる勾配降下法、並びに確率的勾配降下法の原理を学ぶ。

第５回：確率的最急降下法の改良
確率的勾配降下法には様々な改良が加えられている。中でも、ミニバッチ学習と学習率の調整法を理解する。
第６回：誤差逆伝播法
ニューラルネットワークにおいて確率的勾配降下法を実行するための技術である誤差逆伝播法
を学習し、勾配計算を効率的に実行するための仕組みを理解する。
第７回：誤差逆伝播法の導出
誤差逆伝播法の導出を理解するとともに、ディープラーニングへの活用について理解する。
第８回：第１回目～第７回目までのまとめ
第１回から第７回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
第９回：ディープラーニングにおける正則化と汎化性能の改善
ディープラーニングでは、未知のデータに対して正しく推定するための様々な技術が開発されている。そのための技術である正則化技術を学ぶ。正則化法としてドロップアウト法やバッチ
正規化を中心に理解する。
第１０回：信号と画像の表現と畳み込み
ディープラーニングを計算機で利用する際には、その入力となるデータを適切に表現する必要がある。特に、画像などのデジタル信号に着目して、計算機で信号を取り扱う方
法と畳み込み（フィルタリング）を使った信号処理技術を学ぶ。
第１１回：離散フーリエ変換とエッジ検出
畳み込みニューラルネットワークで使われる画像認識や物体検出の基礎技術として、離散フーリエ変換とエッジ検出技術を学ぶ。
第１２回：畳み込みニューラルネットワーク
画像認識の分野で高い性能を示すことが知られている畳み込みニューラルネットワークを学ぶ。畳み込みニューラルネットワークが畳み込みの計算を構造的に行うネットワークであることを理解するとともに、性能を向上させるための工夫について学習する。
第１３回：畳み込みニューラルネットワークの画像認識への応用
畳み込みニューラルネットワークの画像認識分野への応用として、画像の分類を取り上げる。
著名なデータセットとその扱い方を学習し、既存の畳み込みニューラルネットワークを用いた際の適用の仕方とその結果を理解する。
第１４回：発展的な話題の紹介: 自己符号化器、転移学習
ディープラーニングの技術的進展は著しいものがある。特に、実用上重要な技術として、ディープラーニングを使った教師なし学習技術である自己符号器や、少数の事例での学習を可能にする転移学習の概要を学び、最新技術の考え方を理解する。
第１５回：授業のまとめ
第１回から第１４回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。

定期試験
テキスト
「深層学習 改訂第2版」（岡谷貴之著、講談社、2021）
参考書・参考資料等
必要に応じ逐次授業内で紹介する。
学生に対する評価
試験：50％
演習・小問：50％

授業科目名

社会学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

金曜4限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Sociology

学年

1〜3年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

選択

教職課程修得要件

社会学とは社会や集団、人間の行動を分析する学問である。ただし”厚い”分析を行うためには、デー
タの収集方法も重要である。本科目ではデータを収集する社会調査の方法を学ぶとともに、公害や過疎化といった社会問題を題材にして社会学的な分析事例を学ぶ。
授業概要【実務経験教員による授業】
担当教員は、2001年から2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
アやアフリカにおいて社会調査に従事した。本科目では実務経験を活かし、現場における社会調査の活用方法について講義を行う。

達成目標

・社会調査を設計し、調査票を作成できる。
・社会学的な分析事例を説明できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力 ：標
目標(D) 実験・実習による実践力 ：目標(E) 機械工学の知識とその応用力 ：目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B レポート（演習時の提出物）：40点（2回合わせた点数）
成績評価方法A・Bともに「達成目標」の達成度に基づき、理解の程度、文章の分かりやすさ、関心の高さについて、教員が評価する。A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90〜100点 A：80〜89点 B：70〜79点 C：60〜69点 D：59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし（授業中に資料を配布する）
・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 上」. 東京大学出版会.

参考書

・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 下」. 東京大学出版会.
・舩橋晴俊・長谷川公一・勝田晴美・畠中宗一（1985）「新幹線公害−高速文明の社会問題」, 有斐
閣.
・山本努（2017）「人口還流（Uターン）と過疎農山村の社会学〔増補版〕」, 学文社.

履修上の注意科目の位置付け

社会学→地域社会学、地域産業論、キャリア開発Ⅰ、キャリア開発Ⅱ→インターンシップ、職業教
育社会学→特許法→経営工学、リーダーシップ論

授業計画

1回

ガイダンス

2回
3回

社会調査法①〜社会調査とは
社会調査法②〜問いを育てる

4回
5回

社会調査法③〜仮説を立てる
社会調査法④〜サンプリング

6回
7回

社会調査法⑤〜測定方法
社会調査法⑥〜調査方法

8回
9回

社会調査法⑦〜報告書をまとめる
社会調査法に関する演習

10回 社会調査法のまとめ
11回 社会学的分析事例①〜水俣病
12回 社会学的分析事例②〜新幹線公害
13回 社会学的分析事例③〜再生可能エネルギー
14回 社会学的分析事例④〜過疎化
15回 社会学的分析事例の演習

16回 社会学的分析事例のまとめ【授業外学習の課題】
1回 授業後に、講義の内容について理解を深める。
2回〜8回 授業後に、学習内容を踏まえ、自分の関心のある社会的な問題について、社会調査を行うとした場合の計画立案や調査票の作成を行う。
9回 授業前に、社会調査法を復習する。
10回 授業後に、社会調査についてふりかえり、理解を深める。
11回〜14回 授業後に、分析事例から得られた教訓を整理する。
15回 授業前に、社会学的分析事例を復習する。
16回 授業後に、社会学的分析についてふりかえり、理解を深める。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FM080

月曜

午前9時〜午前12時

授業科目名

社会学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

金曜4限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Sociology

学年

1〜3年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

電気電子工学コース 選択

教職課程修得要件

社会学とは社会や集団、人間の行動を分析する学問である。ただし”厚い”分析を行うためには、デー
タの収集方法も重要である。本科目ではデータを収集する社会調査の方法を学ぶとともに、公害や過疎化といった社会問題を題材にして社会学的な分析事例を学ぶ。
授業概要【実務経験教員による授業】
担当教員は、2001年から2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
アやアフリカにおいて社会調査に従事した。本科目では実務経験を活かし、現場における社会調査の活用方法について講義を行う。

達成目標

・社会調査を設計し、調査票を作成できる。
・社会学的な分析事例を説明できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：

学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の養成○：：

目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：
目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：
A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B レポート（演習の提出物）：40点
成績評価方法A・Bともに「達成目標」の達成度に基づき、理解の程度、文章の分かりやすさ、関心の高さについて、教員が評価する。A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90〜100点 A：80〜89点 B：70〜79点 C：60〜69点 D：59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし（授業中に資料を配布する）
・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 上」. 東京大学出版会.

参考書

・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 下」. 東京大学出版会.
・舩橋晴俊・長谷川公一・勝田晴美・畠中宗一（1985）「新幹線公害−高速文明の社会問題」, 有斐
閣.
・山本努（2017）「人口還流（Uターン）と過疎農山村の社会学〔増補版〕」, 学文社.

履修上の注意科目の位置付け社会学→卒業研究

授業計画

1回
2回

ガイダンス
社会調査法①〜社会調査とは

3回
4回

社会調査法②〜問いを育てる
社会調査法③〜仮説を立てる

5回
6回

社会調査法④〜サンプリング
社会調査法⑤〜測定方法

7回
8回

社会調査法⑥〜調査方法
社会調査法⑦〜報告書をまとめる

9回 社会調査法に関する演習
10回 社会調査法のまとめ
11回 社会学的分析事例①〜水俣病
12回 社会学的分析事例②〜新幹線公害
13回 社会学的分析事例③〜再生可能エネルギー
14回 社会学的分析事例④〜過疎化
15回 社会学的分析事例に関する演習
16回 社会学的分析事例のまとめ【授業外学習の課題】
1回 授業後に、講義の内容について理解を深める。
2回〜8回 授業後に、学習内容を踏まえ、自分の関心のある社会的な問題について、社会調査を行うとした場合の計画立案や調査票の作成を行う。
9回 授業前に、社会調査法を復習する。
10回 授業後に、社会調査についてふりかえり、理解を深める。
11回〜14回 授業後に、分析事例から得られた教訓を整理する。
15回 授業前に、社会学的分析事例を復習する。
16回 授業後に、社会学的分析についてふりかえり、理解を深める。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FE080

月曜

午前9時〜午前12時

授業科目名

社会学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

金曜4限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Sociology

学年

1〜3年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

応用化学コース 選択

教職課程修得要件

社会学とは社会や集団、人間の行動を分析する学問である。ただし”厚い”分析を行うためには、デー
タの収集方法も重要である。本科目ではデータを収集する社会調査の方法を学ぶとともに、公害や過疎化といった社会問題を題材にして社会学的な分析事例を学ぶ。
授業概要【実務経験教員による授業】
担当教員は、2001年から2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
アやアフリカにおいて社会調査に従事した。本科目では実務経験を活かし、現場における社会調査の活用方法について講義を行う。

達成目標

・社会調査を設計し、調査票を作成できる。
・社会学的な分析事例を説明できる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成 ： 〇目標(B) コミュニケーション能力の養成 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得 ：標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ：目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成 ：A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B レポート（演習の提出物）：40点
成績評価方法A・Bともに「達成目標」の達成度に基づき、理解の程度、文章の分かりやすさ、関心の高さについて、教員が評価する。A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90〜100点 A：80〜89点 B：70〜79点 C：60〜69点 D：59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし（授業中に資料を配布する）
・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 上」. 東京大学出版会.

参考書

・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 下」. 東京大学出版会.
・舩橋晴俊・長谷川公一・勝田晴美・畠中宗一（1985）「新幹線公害−高速文明の社会問題」, 有斐
閣.
・山本努（2017）「人口還流（Uターン）と過疎農山村の社会学〔増補版〕」, 学文社.

履修上の注意科目の位置付け社会学→卒業研究・卒研輪講

授業計画

1回
2回

ガイダンス
社会調査法①〜社会調査とは

3回
4回

社会調査法②〜問いを育てる
社会調査法③〜仮説を立てる

5回
6回

社会調査法④〜サンプリング
社会調査法⑤〜測定方法

7回
8回

社会調査法⑥〜調査方法
社会調査法⑦〜報告書をまとめる

9回 社会調査法に関する演習
10回 社会調査法のまとめ
11回 社会学的分析事例①〜水俣病
12回 社会学的分析事例②〜新幹線公害
13回 社会学的分析事例③〜再生可能エネルギー
14回 社会学的分析事例④〜過疎化
15回 社会学的分析事例に関する演習
16回 社会学的分析事例のまとめ【授業外学習の課題】
1回 授業後に、講義の内容について理解を深める。
2回〜8回 授業後に、学習内容を踏まえ、自分の関心のある社会的な問題について、社会調査を行うとした場合の計画立案や調査票の作成を行う。
9回 授業前に、社会調査法を復習する。
10回 授業後に、社会調査についてふりかえり、理解を深める。
11回〜14回 授業後に、分析事例から得られた教訓を整理する。
15回 授業前に、社会学的分析事例を復習する。
16回 授業後に、社会学的分析についてふりかえり、理解を深める。
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99FK080

月曜

午前9時〜午前12時

授業科目名

社会学

教員名

中村

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

金曜4限

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2.0

科目区分・授業形
態

授業科目名(英）Sociology

学年

1〜3年

単位区分

選択

洋

一般科目

講義・演習

教職課程修得要件

JABEE修得要件

社会学とは社会や集団、人間の行動を分析する学問である。ただし”厚い”分析を行うためには、デー
タの収集方法も重要である。本科目ではデータを収集する社会調査の方法を学ぶとともに、公害や過疎化といった社会問題を題材にして社会学的な分析事例を学ぶ。
授業概要【実務経験教員による授業】
担当教員は、2001年から2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、アジ
アやアフリカにおいて社会調査に従事した。本科目では実務経験を活かし、現場における社会調査の活用方法について講義を行う。

達成目標

学習・教育到達目
標・社会調査を設計し、調査票を作成できる。
・社会学的な分析事例を説明できる。
DP1：〇
DP2：
DP3：
DP4：
DP5：
A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B レポート（演習の提出物）：40点

成績評価方法A・Bともに「達成目標」の達成度に基づき、理解の程度、文章の分かりやすさ、関心の高さについて、教員が評価する。A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90〜100点 A：80〜89点 B：70〜79点 C：60〜69点 D：59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし（授業中に資料を配布する）
・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 上」. 東京大学出版会.
・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 下」. 東京大学出版会.

参考書・舩橋晴俊・長谷川公一・勝田晴美・畠中宗一（1985）「新幹線公害−高速文明の社会問題」, 有斐
閣.
・山本努（2017）「人口還流（Uターン）と過疎農山村の社会学〔増補版〕」, 学文社.

履修上の注意科目の位置付け社会学→卒業研究

授業計画

1回

ガイダンス

2回
3回

社会調査法①〜社会調査とは
社会調査法②〜問いを育てる

4回
5回

社会調査法③〜仮説を立てる
社会調査法④〜サンプリング

6回
7回

社会調査法⑤〜測定方法
社会調査法⑥〜調査方法

8回
9回

社会調査法⑦〜報告書をまとめる
社会調査法に関する演習

10回 社会調査法のまとめ
11回 社会学的分析事例①〜水俣病
12回 社会学的分析事例②〜新幹線公害
13回 社会学的分析事例③〜再生可能エネルギー
14回 社会学的分析事例④〜過疎化
15回 社会学的分析事例に関する演習
16回 社会学的分析事例のまとめ【授業外学習の課題】

1回 授業後に、講義の内容について理解を深める。
2回〜8回 授業後に、学習内容を踏まえ、自分の関心のある社会的な問題について、社会調査を行うとした場合の計画立案や調査票の作成を行う。
9回 授業前に、社会調査法を復習する。
10回 授業後に、社会調査についてふりかえり、理解を深める。
11回〜14回 授業後に、分析事例から得られた教訓を整理する。
15回 授業前に、社会学的分析事例を復習する。
16回 授業後に、社会学的分析についてふりかえり、理解を深める。
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99FD080

月曜

午前9時〜午前12時

授業科目名

社会学

教員名

中村 洋

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

金曜4限

開講学科

薬学部薬学科

主な授業方式

授業科目名(英）Sociology

授業形態

講義

TAの補助

-

単位数

2.0

学年

1〜4年

科目区分

一般科目（人間科学）

単位区分

選択

社会学とは社会や集団、人間の行動を分析する学問である。ただし”厚い”分析を行うためには、デー
タの収集方法も重要である。本科目ではデータを収集する社会調査の方法を学ぶとともに、公害や過疎化といった社会問題に関する社会学的な分析事例を学ぶ。
授業概要【実務経験教員による授業】
担当教員は、2001年から2018年度にかけて一般財団法人地球・人間環境フォーラムに勤務し、日本
やアジア、アフリカにおいて社会調査に従事した。本科目ではこれらの経験を活かし、社会調査の実務的な実施方法について講義する。

達成目標

・社会調査を設計し、調査票を作成できる。
・社会学的な分析事例を説明できる。
A 演習・小問（毎回の提出物）：60点
B レポート（演習の提出物）：40点

成績評価方法A・Bともに「達成目標」の達成度に基づき、理解の程度、文章の分かりやすさ、関心の高さについて、教員が評価する。A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90〜100点 A：80〜89点 B：70〜79点 C：60〜69点 D：59点以下 不合格
再試験：なし教科書なし（授業中に資料を配布する）
・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方上」. 東京大学出版会.

・佐藤郁哉（2015）「社会調査の考え方 下」. 東京大学出版会.
・舩橋晴俊・長谷川公一・勝田晴美・畠中宗一（1985）「新幹線公害−高速文明の社会問題」, 有斐

参考書

閣.
・山本努（2017）「人口還流（Uターン）と過疎農山村の社会学〔増補版〕」, 学文社.
履修上の注意なし
主なモデル・コアカ
リキュラムの項目

授業計画
第1回

ガイダンス 講義に関する説明、社会と人間の関係

第2回

社会調査法①〜社会調査とは

第3回

社会調査法②〜問いを育てる

第4回

社会調査法③〜仮説を立てる

第5回

社会調査法④〜サンプリング

第6回

社会調査法⑤〜測定方法

第7回

社会調査法⑥〜調査方法

第8回

社会調査法⑦〜報告書をまとめる

第9回

社会調査法に関する演習

第10回 社会調査法のまとめ
第11回 社会学的分析事例①〜水俣病
第12回 社会学的分析事例②〜新幹線公害
第13回 社会学的分析事例③〜再生可能エネルギー
第14回 社会学的分析事例④〜過疎化
第15回 社会学的分析事例に関する演習
第16回 社会学的分析事例のまとめ
授業外(事前・事後)学修1回 授業後に、講義の内容について理解を深める。
2回〜8回 授業後に、学習内容を踏まえ、自分の関心のある社会的な問題について、社会調査を行うとした場合の計画立案や調査票の作成を行う。
9回 授業前に、社会調査法を復習する。

10回

授業後に、社会調査についてふりかえり、理解を深める。

11回〜14回 授業後に、分析事例から得られた教訓を整理する。
15回 授業前に、社会学的分析事例を復習する。
16回

授業後に、社会学的分析についてふりかえり、理解を深める。

注意
オフィスアワー

月曜9:00〜12:00

アクティブ・ラーニングの実施
小テスト・レポー
トの実施〇

グループワーク

ディベート・ディ

プレゼンテーショ

スカッション

ン

課題解決型学習

反転授業

その他
ナンバリングコード
99P2071

授業科目名プログラミング実習1Ａ

教員名

山本

開講年度学期

2023年度 前期

曜日時限

火曜4限 火曜5限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数

2.0

眞也、橋國

授業科目名(英）Practice of Programming 1

学年

2年

単位区分

必修

教職課程修得要件

高等学校教諭一種免許状(工業) 必修

克明

専門科目 実習
科目区分・授業形
態

教職課程
【科目】
教科及び教科の指導法に関する科目【施行規則に定める科目区分又は事項
等】
工業の関係科目

JABEE修得要件

電気電子工学コース 必修

本実習では、プログラミング言語としてのPythonの文法に基づき、変数、演算と制御、配列、関数、文字列処理、ファイルの入出力を用いて、課題を達成するプログラムの作り方を学ぶ。授業計
授業概要

画における各項目について課される実習課題は、それぞれが、完結したプロラムの作成をゴールとしており、いくつかの文法や記述を組み合わせて書くように作られているが、受講者は、自ら、完結したプログラムを書くという過程のなかで初めて、汎化されたデザインの方法を継承することが
できる。

達成目標

(1)
(2)

Pythonで課題を達成するプログラムのデザインを行うことができる。
プログラムの誤りを発見して、訂正することができる。

目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：
目標(B) コミュニケーション能力：
学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得
標
目標(D) 技術を実践する能力の要請：○：◎

目標(E) 電気電子情報工学の知識に関する能力の養成：◎目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成
：◎
試験
演習・小問

：50
：50

出席が60% 以上であることを単位取得のための必須条件とする。
成績評価方法達成目標事項についての演習・小問および定期試験を行い、その成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S : 90〜100点、A : 80〜89点、B : 70〜79点、C : 60〜69点、D : 59点以下

教科書

独習Python

参考書

毎回のパワーポイント資料

不合格

山田 祥寛 著 (翔泳社)

履修上の注意目標(C)： プログラミング基礎⇒プログラミング実習1A
科目の位置付け目標(D)：プログラミング実習1A⇒…
目標(E)：コンピュータ演習1⇒コンピュータ演習2・プログラミング基礎⇒プログラミング実習1A
目標(F)：プログラミング実習1A⇒…

授業計画

第1回 コンピュータ、プログラミング環境、Pythonの基礎[授業外学習の指示

復習： 演習プリントの問題]

第2回 変数と値、データ型、代入、演算と演算子、入出力関数[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第3回 基本的な入出力
予習事項：教科書

第2章]

第4回 定数、整数演算、型変換、0除算[授業外学習の指示 予習事項：教科書

第3章][授業外学習の指示

第5回 条件分岐：if 文、switch文
予習事項：教科書

第4.1章]

第6回 反復：for, while[授業外学習の指示 予習事項：教科書

第4.2章][授業外学習の指示

第7回 多重分岐、多重ループ、無限ループ
予習事項：教科書

第4.2章]

第8回 ループ制御、例外処理[授業外学習の指示 予習事項：教科書

第4.3章][授業外学習の指示

第9回 リスト[授業外学習の指示

復習： 演習プリントの問題]

第10回 多次元リスト[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第11回 標準ライブラリの利用①[授業外学習の指示

復習： 演習プリントの問題]

第12回 標準ライブラリの利用②・コレクション①[授業外学習の指示 復習： 演習プリントの問題]
第13回 コレクション②[授業外学習の指示
第14回 演習[授業外学習の指示

予習事項：教科書

第6章]

復習： 演習プリントの問題]

第15回 定期試験
1〜14回までの授業内容の達成度を確認
第16回 振り返り・総合学習[授業外学習の指示 予習：授業計画の第1回〜15回の復習]
オフィスアワー注意
ナンバリングコード
99F2840

木 13：00〜20：00，金 18：00〜20：00

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授業科目名：教員の免許状取得のための必修科目

情報セキュリティ
科 目

単位数：
２単位

担当教員名：
神林 靖、神澤 健雄
担当形態：複数

教科及び教科の指導法に関する科目(高等学校 情報)

施行規則に定める教科に関する専門的事項

科目区分又は事項等

・情報社会・情報倫理

授業のテーマ及び到達目標
・公開鍵暗号の使用方法としての秘匿通信と署名を説明できる。
・RSA暗号とElGamal暗号の基礎となる概念を説明し計算を実施できる。
・共通鍵暗号の使用方法、DES,暗号利用モードについて説明できる。
・不正アクセス禁止法と脆弱性検査について説明できる。
・サイバー攻撃の手口とこれまでの対策について説明できる。
授業の概要
情報セキュリティ技術に関する入門編として、関係法令・情報倫理、基礎的な暗号ややシス
テム及びネットワークのセキュリティ（ファイヤーウォール、攻撃検出技術、Wiresharkによるパケット監視、KaliLinuxのツールを用いたペネトレーションテスト、敵の手口）について学ぶ。
授業計画
第１回：ガイダンス、現代暗号の概要
教育課程における本授業の位置付け、授業の概要、学習・教育到達目標を理解する。
現代暗号の歴史、公開鍵暗号、共通鍵暗号の概要について説明できる。
第２回：RSA暗号の基礎：
RSA暗号のアルゴリズム（説明できる）、拡張ユークリッドの互除法（計算できる）、剰余類、剰余類環、乗法群（説明できる）
第３回：RSA暗号の基礎
オイラー関数（説明できる）、合同式（計算できる）、繰り返し２乗法（計算できる）、剰余算（計算できる）、オイラーの定理とフェルマーの小定理（説明できる、計算に活用できる）
第４回：RSA暗号の基礎
中国人の剰余定理（計算できる）、RSA暗号の計算例（計算できる）、ElGamal暗号の基礎：
ElGamal暗号のアルゴリズム、閉じた演算、群、環、体、位数、ラグランジュの定理（説明できる、計算に活用できる）
第５回：ElGamal暗号の基礎
巡回群、生成元、有限体、素体（説明できる）、有限体上での演算（計算できる）、原始元の求め方（計算できる）、離散対数問題（説明できる）、ElGamal暗号の計算例（計算できる）
第６回：DESの基礎

DESの原理について説明できる。暗号化・復号計算ができる。
第７回：暗号利用モード
暗号利用モードの原理について説明できる。
第８回：第１回～第７回のまとめ
第１回から第７回までの振り返りを行い、学習内容の定着を図る。
第９回：不正アクセス禁止法と脆弱性検査
不正アクセスとは何か、脆弱性検査とは何かを説明できる。
第１０回：ネットワークを使った情報収集
公開されている情報から有益な情報を得ることができる。
第１１回：ネットワークスキャン
ホストスキャン、ポートスキャンの仕組みを説明できる。
第１２回：ネットワークサービスと脆弱性
脆弱性とは何か、攻撃されると何が起きるかお説明できる。
第１３回：ネットワーク情報の詐称と不正アクセス
DNS情報やアドレス情報の詐称について説明できる。
第１４回：サービス妨害攻撃
DoS攻撃、DDoS攻撃について説明できる。その他の不正アクセス関連技術について説明できる。
第１５回：セキュリティ関連情報の取り扱いとまとめ
SCAP関連技術、CSIRTについて説明できる。
定期試験
テキスト
適宜、配布する。
参考書・参考資料等「暗号技術入門 第３版」（結城浩著、SBクリエイティブ株式会社、2015）
学生に対する評価
試験：50％
演習・小問：50％

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授業科目名

AI 創薬及び演習

教員名

福井

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

AI 創薬とは薬の研究開発の過程で人工知能技術（機械学習）を活用することであり、計測された膨大なビッグデータの分析・解析や大量の知識データに対して高度な推論を行うことで新たな見地・発想を提供したりすることが期待されている。本講義では、疾患におけるターゲットタンパク質の検索、医薬品候補となる化合物の探索、副作用及び多種多様な医薬関連ビッグデータを機械学習することで、薬効・安全性を総合的に加味した薬剤設計における AI 創薬の基礎を説明し、演習を行う。

達成目標

・
・
・
・

成績評価方法

試験：0％
レポート：40％
演習・小問：60％

一彦
授業形態
学年

講義・演習

科目区分

選択必修

3年

開講学期

後

大規模計測機器の測定原理を理解できる。

教科書

参考書
回

授業計画

第1回

概論

第2回

トランスクリプトーム解析(1)

第3回

トランスクリプトーム解析(2)第4回

トランスクリプトーム解析(3)第5回

トランスクリプトーム解析演習(1)

第6回

タンパク質情報、立体構造解析(1)

第7回

タンパク質情報、立体構造解析(2)

第8回

タンパク質情報、立体構造解析(3)

第9回

タンパク質情報、立体構造解析演習(1)

第 10 回タンパク質情報、立体構造解析演習(2)

第 11 回

医薬品解析(1)

第 12 回

医薬品解析(2)

第 13 回

医薬品解析(3)

第 14 回

医薬品解析演習(1)

第 15 回

医薬品解析演習(2)

1

シラバス
授業科目名

マテリアルズ・インフォマティクス

教員名

末永

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2 単位

授業概要

統計学やシミュレーション等の手法を用いて素材開発を効率化する技術について学ぶ。本講義では化学物質に焦点を当て、分子構造をどのようにしてコンピュータに認識させるか、また、その分子構造の記述子からどのようにして有効なものをコンピュータで検索し、高性能な分子をコンピュータで設計していくかといったマテ
リアル・インフォマティクスの基礎となる計算化学の基盤を学ぶ。

達成目標

・ マテリアルズ・インフォマティックスで使用される基礎技術について説明できる。
・ 分子構造の記述方法、機械学習を用いたモデリング手法について整理・議論ができる。
・ 計算化学・ケモインフォマティックスの手法を問題解決に応用できる。
・

成績評価方法試験：
レポート：５０％
演習・小問：５０％

教科書

なし

参考書

逐次授業内で紹介する。

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授業形態
学年

回

講義・演習

科目区分

選択

3年

開講学期

前

授業計画

第1回

授業概要と授業の進め方についてのガイダンス

第2回

実験計画法

第3回

分子構造の記述法

第4回

分子構造の記述子を用いた構造探索

第5回

分子構造の記述法・構造探索 演習

第6回

分子ドッキング

第7回

分子ドッキング演習

第8回

分子間相互作用計算

第9回

分子間相互作用計算 演習

第 10 回

分子シミュレーション１ 分子動力学法の概要

第 11 回

分子シミュレーション２ 第一原理計算の概要

第 12 回

機械学習を用いた物性予測

第 13 回

総合演習

第 14 回総合演習結果のプレゼンテーション１

第 15 回総合演習結果のプレゼンテーション２

1

シラバス
授業科目名

マテリアルズ・インフォマティクス

教員名

末永

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

統計学やシミュレーション等の手法を用いて素材開発を効率化する技術について学ぶ。本講義では化学物質に焦点を当て、分子構造をどのようにしてコンピュータに認識させるか、また、その分子構造の記述子からどのようにして有効なものをコンピュータで検索し、高性能な分子をコンピュータで設計していくかといったマテ
リアル・インフォマティクスの基礎となる計算化学の基盤を学ぶ。

達成目標

・
・
・
・

成績評価方法試験：
レポート：５０％
演習・小問：５０％

教科書

なし

参考書

逐次授業内で紹介する。

敦
授業形態
学年

講義・演習

科目区分

選択

3年

開講学期

前

マテリアルズ・インフォマティックスで使用される基礎技術について説明できる。
分子構造の記述方法、機械学習を用いたモデリング手法について整理・議論ができる。
計算化学・ケモインフォマティックスの手法を問題解決に応用できる。

回

授業計画

第1回

授業概要と授業の進め方についてのガイダンス

第2回

実験計画法

第3回

分子構造の記述法

第4回

分子構造の記述子を用いた構造探索

第5回

分子構造の記述法・構造探索 演習

第6回

分子ドッキング

第7回

分子ドッキング演習

第8回

分子間相互作用計算

第9回

分子間相互作用計算 演習

第 10 回

分子シミュレーション１ 分子動力学法の概要

第 11 回

分子シミュレーション２ 第一原理計算の概要

第 12 回

機械学習を用いた物性予測

第 13 回

総合演習

第 14 回総合演習結果のプレゼンテーション１

第 15 回総合演習結果のプレゼンテーション２

1

シラバス
授業科目名

バイオ・インフォマティクス

教員名

福井

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2 単位

授業概要

ライフサイエンスの分野においては、データの海の中から必要な情報をいかにして抽出できるかが重要な鍵となるが、多種多様なデータを人力で処理することは不可能であり情報科学の力が必須である。バイオインフォ
マティクスは、生物学×情報学による仮設構築の学問であると捉え、量的データから質的価値への転換を行い精度の良い予測、つまりは仮設を創出する学問である。本授業では，生物情報データベースおよび解析ソフト
ウェアについて学び、計算機を用いた配列解析、タンパク質の１次から高次構造の予測技術における基礎的知識を習得する。

達成目標

・生命現象の基礎を司るゲノムＤＮＡ配列、タンパク質アミノ酸配列の基本的な解析手法を説明できる。
・生命現象の理解、医薬開発への応用、などの研究に必須な基礎知識を習得する。
・・

成績評価方法試験：100％
レポート：0％
演習・小問：0％

教科書

よくわかるバイオインフォマティクス入門 藤博幸 編 講談社

一彦
授業形態
学年

講義・演習

科目区分

選択

3年

開講学期

後

参考書
回

授業計画

第1回

バイオインフォマティクスの目的

第2回

塩基配列とアミノ酸配列

第3回タンパク質のフォールディング

第4回

アミノ酸の類似性とペアワイズアラインメント

第5回

マルチプルアラインメントとタンパク質の相同性

第6回

分子系統樹と分子進化

第7回

配列データベース（UniProt, NCBI)

第8回

配列プロファイル解析(Pfam)

第9回

配列検索(BLAST)

第 10 回

ゲノム配列構造

第 11 回タンパク質の立体構造 １ ２次構造・第 12 回タンパク質の立体構造 ２ フォールド・ドメインの分類

第 13 回

ゲノム配列のシーケンシング

第 14 回タンパク質立体構造モデリング・創薬への応用

第 15 回

まとめ

第 16 回

定期試験

1

シラバス
授業科目名

バイオ・インフォマティクス

教員名

福井

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

ライフサイエンスの分野においては、データの海の中から必要な情報をいかにして抽出できるかが重要な鍵となるが、多種多様なデータを人力で処理することは不可能であり情報科学の力が必須である。バイオインフォ
マティクスは、生物学×情報学による仮設構築の学問であると捉え、量的データから質的価値への転換を行い精度の良い予測、つまりは仮設を創出する学問である。本授業では，生物情報データベースおよび解析ソフト
ウェアについて学び、計算機を用いた配列解析、タンパク質の１次から高次構造の予測技術における基礎的知識を習得する。

達成目標

・生命現象の基礎を司るゲノムＤＮＡ配列、タンパク質アミノ酸配列の基本的な解析手法を説明できる。
・生命現象の理解、医薬開発への応用、などの研究に必須な基礎知識を習得する。
・・

成績評価方法試験：100％
レポート：0％
演習・小問：0％

教科書

よくわかるバイオインフォマティクス入門 藤博幸 編 講談社

一彦
授業形態
学年

講義・演習

科目区分

選択必修

2年

開講学期

後

参考書
回

授業計画

第1回

バイオインフォマティクスの目的

第2回

塩基配列とアミノ酸配列

第3回タンパク質のフォールディング

第4回

アミノ酸の類似性とペアワイズアラインメント

第5回

マルチプルアラインメントとタンパク質の相同性

第6回

分子系統樹と分子進化

第7回

配列データベース（UniProt, NCBI)

第8回

配列プロファイル解析(Pfam)

第9回

配列検索(BLAST)

第 10 回

ゲノム配列構造

第 11 回タンパク質の立体構造 １ ２次構造・第 12 回タンパク質の立体構造 ２ フォールド・ドメインの分類

第 13 回

ゲノム配列のシーケンシング

第 14 回タンパク質立体構造モデリング・創薬への応用

第 15 回

まとめ

第 16 回

定期試験

1

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シラバス
授業科目名

データベース

教員名

雨宮

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

複数のアプリケーションが取り扱うデータ資源を有機的に統合して蓄積管理し、効率的な検索、利用を可能とするデータベースシステムは、情報システムを構築するための基盤技術の一つである。本講義ではデータベース技術について概説し、特にリレーショナルデータベースのスキーマ設計や問い合わせ処理などについて講義
する。

達成目標

成績評価方法

崇之
授業形態
学年

講義・演習

科目区分

選択必修

3年

開講学期

前

・データベースの基本的な仕組みを理論と実用システムの両面で理解する．
・リレーションデータベースモデルとリレーショナル代数を理解する．
・リレーショナルデータベースの設計理論として，更新時異状，情報無損失分解，従属性，第 1 正規形～第５
正規形を理解する．
・データベース言語 SQL の使い方を学ぶことで，データベースシステムでデータを定義および操作する方法を
理解する．
試験：0％
レポート：100％
演習・小問：0％

教科書

増永 良文，リレーショナルデータベース入門―データモデル・SQL・管理システム，サイエンス社，第 3 版

参考書

兼岩 憲，セマンティック Web とリンクトデータ，コロナ社

回

授業計画

第1回

データベースの概要

第2回

リレーショナルデータモデル

第3回

データ操作言語とリレーショナル代数

第4回

リレーショナル代数の演算：集合演算，射影，結合，選択

第5回

リレーショナルデータベースの設計理論（１）：更新時異状

第6回

リレーショナルデータベースの設計理論（２）：情報無損失分解，従属性

第7回

リレーショナルデータベースの設計理論（３）：高次正規形

第8回

データベース言語 SQL（１）：テーブル作成，単純質問，結合質問

第9回

データベース言語 SQL（２）：入れ子型質問，更新，削除，書き換え，ビュー

第 10 回

データベース管理システム（１）：質問処理のコストと最適化

第 11 回

データベース管理システム（２）：トランザクション管理

第 12 回

セマンティック Web とリンクトデータ（１）：データの Web，URI

第 13 回

セマンティック Web とリンクトデータ（２）：RDF，SPARQL

第 14 回

データベース、人工知能、自然言語処理の最新技術

第 15 回まとめ1

授業科目名
教員名

地域技術学
中村

洋、井上

授業科目名(英）啓、白石

幸英、石川 敏弘、貴島Technology for local society

孝雄、金田

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

木曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 機械工学科

単位数

2.0

学年

3年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

科目区分・授業形
態和博、吉村敏彦、合田 和矢機械システムコース
JABEE修得要件

必修(平成31年度以降入学者）
選択(平成30年度以前入学者）

教職課程修得要件

近年、技術の進歩は目覚ましく、企業は即戦力の人材を求めている。即戦力とは専門的知識を有していることに加えて、社会を生き抜くスキルを身につけている人材である。本講義では地域企業が抱える技術的な課題について、ブレーンストーミングやKJ法、SWOT分析などを用いて、グループで解決策を検討し、発表することを通して、社会人基礎力を習得するとともに、地域産業の現状を理解する。
【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である吉村敏彦は1983年度〜2001年度にかけて株式会社日立製作所 機械研究所において半導体製造装置（MBE装置）の開発、ナノレベル分析装置の開発、原子力予防保全技術（ウォータジェットピーニング技術）、高温ガスタービンの開発等に従事した経歴を持つ。それら
授業概要の業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である貴島孝雄は1967年度~2011年度にかけてマツダ株式会社にて車両設計、開発、車両開発主査に従事し、その業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する■本科目の担当教員である金田和博は1986年度〜2010年度にかけて三洋電機株式会社研究開発本部においてLSI電解コンデンサ、シリコン太陽電池の開発や、空気清浄機等に搭載される次亜塩素酸やオゾンを電気分解で生成する電極の開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である石川敏弘は1979年度〜2015年度にかけて宇部興産株式会社において機能性高分子、前駆体セラミックス材料、高耐熱性炭化ケイ素繊維、光触媒材料等の研究開発に従事し、多くの製品を市場に出してきた経歴を持つ。それらの経験の中で培った基礎的技術の応用展開の重要性についても講義の中で述べる。
・企業が抱えている技術的な課題を具体的かつ明確に把握できる。

達成目標

・課題解決に向けたプロセスを論理的に構築できる。
・グループワークやプレゼンテーションを通して、自分の意見をわかりやすく伝えることができる。
・グループワークにおいて、相手の意見を丁寧に聴くことができる。
・前に踏み出す力（主体性、働きかけ力、実行力）を身につけることができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者：

目標(B) コミュニケーション能力
学習・教育到達目 目標(C) 自然科学・情報技術の知識とその応用力：：

標

目標(D) 実験・実習による実践力
目標(E) 機械工学の知識とその応用力：〇：〇

目標(F) 機械システム開発によるデザイン能力：

成績評価方法

A：演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：60
B：演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：40
Aについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Bについては、プレゼンテーションの内容、内容の独自性・実現可能性、プレゼンテーション資料の完成度、話し方、動作等に関する教員及び企業担当者による評価に基づき、教員が総合的にグルー
プ単位で評価する。

A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90〜100点、Ａ：80〜89点、Ｂ：70〜79点、Ｃ：60〜69点、Ｄ：59点以下
教科書

なし

参考書
・地域社会学の単位を取得済であることが望ましい。
履修上の注意・講義の性格上、履修制限する場合がある。
・初回授業前に担当したい企業の希望を聞くアンケートを行うので回答すること。

科目の位置付け

地域技術学 ⇒ 卒業研究＜第1日目（9/28（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
ガイダンス、手法講義、企業の課題説明と担当希望調査
課外ワーク：手法の復習、担当が決まった企業についての情報収集＜第2日目（10/5（木）9:00〜12:10＠5201教室及び5号館内の教室）＞
企業による課題説明、企業との質疑応答、グループワーク（課題抽出・分析）
課外ワーク：企業の課題の整理、企業訪問準備
10/12（木）午前中、10/19（木）午前中、10/26（木）午前中のいずれかで行う予定の企業訪問に参加すること。
＜第3日目（11/9（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（課題解決の方向性に関する検討、中間報告プレゼン資料案の作成）
課外ワーク：中間報告プレゼン資料案の作成・提出、発表練習＜第4日目（11/16（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞

授業計画

グループワーク（中間報告資料の修正、発表練習）
課外ワーク：中間報告プレゼン資料の完成・提出、発表練習＜第5日目（11/30（木）9:00〜12:10＠5号館内の教室）＞
中間報告（課題把握・抽出・分析結果・解決策の方向性に関するプレゼン）、企業との質疑応答
企業の課題解決に関する具体例紹介・中間報告へのコメント（山田隆裕氏／山口県産業技術センター 元理事長、現 山口大学 地域連携統括コ－ディネ－タ－）
課外ワーク：企業との質疑応答やコメント、講義のあった具体例を踏まえての解決策の検討＜第6日目（12/14（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（課題解決策の具体案検討、最終報告プレゼン資料案作成）
課外ワーク：最終報告プレゼン資料案の作成・提出、発表練習の準備＜第7日目（12/21（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（最終報告プレゼン資料の修正、発表練習）
課外ワーク：最終報告プレゼン資料の完成・提出、最終報告に向けての準備＜第8日目（1/18（木）9:00〜12:10＠5201教室）＞
具体案発表、講評（山田隆裕氏、企業等）
中村：月曜9時〜12時

オフィスアワー

貴島：木曜16時〜
井上：木曜13:00～14:30
石川：月曜9:00〜12:00
合田：木曜12:10～13:00

注意ナンバリングコード
99F1710

授業科目名
教員名

地域技術学
中村

洋、井上

授業科目名(英）啓、白石

幸英、石川 敏弘、貴島Technology for local society

孝雄、金田

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

木曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 電気工学科

単位数

2.0

学年

3年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

科目区分・授業形
態和博、吉村敏彦、合田 和矢電気電子工学コース
JABEE修得要件

必修(平成31年度以降入学者）
選択(平成30年度以前入学者）

教職課程修得要件

近年、技術の進歩は目覚ましく、企業は即戦力の人材を求めている。即戦力とは専門的知識を有していることに加えて、社会を生き抜くスキルを身につけている人材である。本講義では地域企業が抱える技術的な課題について、ブレーンストーミングやKJ法、SWOT分析などを用いて、グループで解決策を検討し、発表することを通して、社会人基礎力を習得するとともに、地域産業の現状を理解する。
【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である吉村敏彦は1983年度〜2001年度にかけて株式会社日立製作所 機械研究所において半導体製造装置（MBE装置）の開発、ナノレベル分析装置の開発、原子力予防保全技術（ウォータジェットピーニング技術）、高温ガスタービンの開発等に従事した経歴を持つ。それら
授業概要の業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である貴島孝雄は1967年度~2011年度にかけてマツダ株式会社にて車両設計、開発、車両開発主査に従事し、その業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する■本科目の担当教員である金田和博は1986年度〜2010年度にかけて三洋電機株式会社研究開発本部においてLSI電解コンデンサ、シリコン太陽電池の開発や、空気清浄機等に搭載される次亜塩素酸やオゾンを電気分解で生成する電極の開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である石川敏弘は1979年度〜2015年度にかけて宇部興産株式会社において機能性高分子、前駆体セラミックス材料、高耐熱性炭化ケイ素繊維、光触媒材料等の研究開発に従事し、多くの製品を市場に出してきた経歴を持つ。それらの経験の中で培った基礎的技術の応用展開の重要性についても講義の中で述べる。
・企業が抱えている技術的な課題を具体的かつ明確に把握できる。

達成目標

・課題解決に向けたプロセスを論理的に構築できる。
・グループワークやプレゼンテーションを通して、自分の意見をわかりやすく伝えることができる。
・グループワークにおいて、相手の意見を丁寧に聴くことができる。
・前に踏み出す力（主体性、働きかけ力、実行力）を身につけることができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者 ：目標(B) コミュニケーション能力 ：学習・教育到達目 目標(C) 数学・自然科学・情報技術の知識の習得 ：標

目標(D) 技術を実践する能力の養成 ：目標(E) 電気電子工学の知識に関する能力の養成 ：目標(F) エンジニアリングデザイン能力の養成：◎

成績評価方法

A：演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：60
B：演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：40
Aについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Bについては、プレゼンテーションの内容、内容の独自性・実現可能性、プレゼンテーション資料の完成度、話し方、動作等に関する教員及び企業担当者による評価に基づき、教員が総合的にグルー
プ単位で評価する。

A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90〜100点、Ａ：80〜89点、Ｂ：70〜79点、Ｃ：60〜69点、Ｄ：59点以下
教科書

なし

参考書
・地域社会学の単位を取得済であることが望ましい。
履修上の注意・講義の性格上、履修制限する場合がある。
・初回授業前に担当したい企業の希望を聞くアンケートを行うので回答すること。

科目の位置付け

地域技術学 → 卒業研究＜第1日目（9/28（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
ガイダンス、手法講義、企業の課題説明と担当希望調査
課外ワーク：手法の復習、担当が決まった企業についての情報収集＜第2日目（10/5（木）9:00〜12:10＠5201教室及び5号館内の教室）＞
企業による課題説明、企業との質疑応答、グループワーク（課題抽出・分析）
課外ワーク：企業の課題の整理、企業訪問準備
10/12（木）午前中、10/19（木）午前中、10/26（木）午前中のいずれかで行う予定の企業訪問に参加すること。
＜第3日目（11/9（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（課題解決の方向性に関する検討、中間報告プレゼン資料案の作成）
課外ワーク：中間報告プレゼン資料案の作成・提出、発表練習＜第4日目（11/16（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞

授業計画

グループワーク（中間報告資料の修正、発表練習）
課外ワーク：中間報告プレゼン資料の完成・提出、発表練習＜第5日目（11/30（木）9:00〜12:10＠5号館内の教室）＞
中間報告（課題把握・抽出・分析結果・解決策の方向性に関するプレゼン）、企業との質疑応答
企業の課題解決に関する具体例紹介・中間報告へのコメント（山田隆裕氏／山口県産業技術センター 元理事長、現 山口大学 地域連携統括コ－ディネ－タ－）
課外ワーク：企業との質疑応答やコメント、講義のあった具体例を踏まえての解決策の検討＜第6日目（12/14（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（課題解決策の具体案検討、最終報告プレゼン資料案作成）
課外ワーク：最終報告プレゼン資料案の作成・提出、発表練習の準備＜第7日目（12/21（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（最終報告プレゼン資料の修正、発表練習）
課外ワーク：最終報告プレゼン資料の完成・提出、最終報告に向けての準備＜第8日目（1/18（木）9:00〜12:10＠5201教室）＞
具体案発表、講評（山田隆裕氏、企業等）
中村：月曜・火曜

オフィスアワー

9時〜12時貴島：木曜16時〜
井上：木曜13:00～14:30
石川：月曜9:00〜12:00
合田：木曜12:10～13:00

注意ナンバリングコード
99F2910

授業科目名
教員名

地域技術学
中村

洋、井上

授業科目名(英）啓、白石

幸英、石川 敏弘、貴島Technology for local society

孝雄、金田

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

木曜1限 木曜2限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数

2.0

学年

3年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

科目区分・授業形
態和博、吉村敏彦、合田 和矢

応用化学コース
JABEE修得要件

必修(平成31年度以降入学者）
選択(平成30年度以前入学者）

教職課程修得要件

近年、技術の進歩は目覚ましく、企業は即戦力の人材を求めている。即戦力とは専門的知識を有していることに加えて、社会を生き抜くスキルを身につけている人材である。本講義では地域企業が抱える技術的な課題について、ブレーンストーミングやKJ法、SWOT分析などを用いて、グループで解決策を検討し、発表することを通して、社会人基礎力を習得するとともに、地域産業の現状を理解する。
【実務経験教員による授業】■本科目の担当教員である吉村敏彦は1983年度〜2001年度にかけて株式会社日立製作所 機械研究所において半導体製造装置（MBE装置）の開発、ナノレベル分析装置の開発、原子力予防保全技術（ウォータジェットピーニング技術）、高温ガスタービンの開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
授業概要■本科目の担当教員である貴島孝雄は1967年度~2011年度にかけてマツダ株式会社にて車両設計、開発、車両開発主査に従事し、その業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である金田和博は1986年度〜2010年度にかけて三洋電機株式会社研究開発本部においてLSI電解コンデンサ、シリコン太陽電池の開発や、空気清浄機等に搭載される次亜塩素酸やオゾンを電気分解で生成する電極の開発等に従事した経歴を持つ。それらの業務で培った経験を同科目の授業の内容に併せて業務関係やその連携の重要性について講義する。
■本科目の担当教員である石川敏弘は1979年度〜2015年度にかけて宇部興産株式会社において機能性高分子、前駆体セラミックス材料、高耐熱性炭化ケイ素繊維、光触媒材料等の研究開発に従事し、多くの製品を市場に出してきた経歴を持つ。それらの経験の中で培った基礎的技術の応用展開の重要性についても講義の中で述べる。
■本科目の担当教員である白石幸英は、1990年度から〜1992年度コニカ株式会社（写真フィルムメーカー）において、高分子フィルムの研究・製造・などに従事し、その業務で培った経験を同科目の授業内容に併せて、業務関係やその連携の重要性について講義する。
・企業が抱えている技術的な課題を具体的かつ明確に把握できる。
・課題解決に向けたプロセスを論理的に構築できる。

達成目標

・グループワークやプレゼンテーションを通して、自分の意見をわかりやすく伝えることができる。
・グループワークにおいて、相手の意見を丁寧に聴くことができる。
・前に踏み出す力（主体性、働きかけ力、実行力）を身につけることができる。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成
目標(B) コミュニケーション能力の養成：

学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得
標
目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得：：

目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成
成績評価方法

：：◎A：演習への取り組み姿勢（グループワーク） ：60
B：演習の結果のまとめ方と表現力（発表） ：40
Aについては、グループワークにおける主体性、実行力、課題解決力、発信力、傾聴力、規律性について学生の相互評価に基づき、教員が総合的に評価する。
Bについては、プレゼンテーションの内容、内容の独自性・実現可能性、プレゼンテーション資料の完成度、話し方、動作等に関する教員及び企業担当者による評価に基づき、教員が総合的にグループ単位で評価する。
A・Bの合計点に基づき、以下のように成績評価を行う。
S：90〜100点、Ａ：80〜89点、Ｂ：70〜79点、Ｃ：60〜69点、Ｄ：59点以下
教科書

なし

参考書
・地域社会学の単位を取得済であることが望ましい。
履修上の注意・講義の性格上、履修制限する場合がある。
・初回授業前に担当したい企業の希望を聞くアンケートを行うので回答すること。

科目の位置付け

地域技術学 → 卒業研究、卒業輪講＜第1日目（9/28（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
ガイダンス、手法講義、企業の課題説明と担当希望調査
課外ワーク：手法の復習、担当が決まった企業についての情報収集＜第2日目（10/5（木）9:00〜12:10＠5201教室及び5号館内の教室）＞
企業による課題説明、企業との質疑応答、グループワーク（課題抽出・分析）
課外ワーク：企業の課題の整理、企業訪問準備
10/12（木）午前中、10/19（木）午前中、10/26（木）午前中のいずれかで行う予定の企業訪問に参加すること。
＜第3日目（11/9（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（課題解決の方向性に関する検討、中間報告プレゼン資料案の作成）
課外ワーク：中間報告プレゼン資料案の作成・提出、発表練習＜第4日目（11/16（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞

授業計画

グループワーク（中間報告資料の修正、発表練習）
課外ワーク：中間報告プレゼン資料の完成・提出、発表練習＜第5日目（11/30（木）9:00〜12:10＠5号館内の教室）＞
中間報告（課題把握・抽出・分析結果・解決策の方向性に関するプレゼン）、企業との質疑応答
企業の課題解決に関する具体例紹介・中間報告へのコメント（山田隆裕氏／山口県産業技術センター 元理事長、現 山口大学 地域連携統括コ－ディネ－タ－）
課外ワーク：企業との質疑応答やコメント、講義のあった具体例を踏まえての解決策の検討＜第6日目（12/14（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（課題解決策の具体案検討、最終報告プレゼン資料案作成）
課外ワーク：最終報告プレゼン資料案の作成・提出、発表練習の準備＜第7日目（12/21（木）9:00〜12:10＠プレナリーセッション室）＞
グループワーク（最終報告プレゼン資料の修正、発表練習）
課外ワーク：最終報告プレゼン資料の完成・提出、最終報告に向けての準備＜第8日目（1/18（木）9:00〜12:10＠5201教室）＞
具体案発表、講評（山田隆裕氏、企業等）
中村：月曜9時〜12時

オフィスアワー

貴島：木曜16時〜
井上：木曜13:00～14:30
石川：月曜9:00〜12:00
合田：木曜12:10～13:00
白石：月曜9時〜12時

注意
ナンバリングコード
99F3394

シラバス
授業科目名

地域技術学

教員名

高田

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

近年、技術の進歩は目覚ましく、企業は即戦力の人材を求めている。即戦力とは、専門的知識を有していることに加えて、社会を生き抜くスキルを身につけている人材であり、具体的には、経済産業省が提唱している社
会人基礎力を身につけることである。本講義では、地域企業の協力の下、グローバルおよびローカルな実社会の状況から課題を発見しチームでその課題を解決しようと試行錯誤する活動を通じて、①課題発見・課題理解すること、②解決の方略を計画立案すること、③具体化すること、④評価すること、他者からのフィードバッ
クを得ること⑤改善すことといった実践手法を理解し修得する。その成果を発表することを通して、社会人基礎力を習得し、就職に強い人材を育成するとともに、地域産業の現状について理解し、さらには課題解決の助力とすることを目的としている。

達成目標

・
・
・
・

成績評価方法毎回の活動後の活動ログ 15 回分（60 点）、プレゼンテーション課題 2 回分（25 点）、グループ活動への貢献点（15 点）

教科書

必要に応じて、スライド資料、ワークシートを配布する。

寛之
授業形態
学年

講義・演習

科目区分

選択

3年

開講学期

後

実社会の状況から課題を発見し、論点を整理して説明することができる。
課題を解決するための計画立案において、建設的な議論をリードできる。
これまでに習得した知識・技能を活かして、具体的にモノ・コトを作ったり、実践したりできる。
科学的な方法によるエビデンスに基づいた評価ができる。

参考書
回

授業計画

第1回

ガイダンス、参画事業者の紹介、課題テーマ提示、チーム希望

第2回

チーム顔合わせ、課題設定

第3回

課題設定続き

第4回

活動

第5回

活動

第6回

中間成果発表会

第7回

活動

第8回

他チームとの意見交換

第9回

活動

第 10 回

活動

第 11 回

活動

第 12 回

活動

第 13 回

発表準備

第 14 回発表準備

第 15 回

成果発表会

1

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授業科目名デザイン工学

教員名

佐伯

開講年度学期

2023年度 後期

曜日時限

火曜1限

開講学科

工学部 応用化学科

単位数
科目区分・授業形
態
JABEE修得要件

授業科目名(英）Engineering Design

2.0

学年

3年

専門科目 講義・演習

単位区分

選択

応用化学コース 必修

教職課程修得要件

政俊

これまでの授業では既知の事象について学習し、必要な知識を習得してきたが、社会においてもの
授業概要

づくりに携わる技術者には知識を活用するデザイン能力が求められる。ここでいうデザインとは、「必ずしも解が一つでない課題に対して、種々の学問・技術を利用して、実現可能な解をみつけていくこと」（JABEEより）である。本講義では、デザインに必要な知識を習得し、それをふまえて実際に発注者と受注者に分かれ、発注仕様書の作成およびプレゼンを通して、化学分野におけるデザイン能力を身につけることを目的とする。
１．１つの課題に対して複数の人間で進めていくチームワーク力を身につける。

達成目標

２．コミュニケーション能力、ディスカッション能力、プレゼン能力を身につける。
３．社会に対する影響を考慮したデザイン能力を身につける。
４．限定された条件の中で問題を解決する能力を身につける。
目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成

目標(B) コミュニケーション能力の養成
学習・教育到達目 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得

：

標

：

目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得
目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ：目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成
試験

：
：

：◎

: 30

レポート : 40
演習・小問 :30
参加姿勢 :
成績評価方法達成目標事項についての演習・小問を行い、理解度確認テストおよびプレゼン発表を含むレポートとの成績の合計に応じて以下のように評価を与える。
S：90〜100点、A：80〜89点、B：70〜79点、C：60〜69点、D：59点以下 不合格
評価は応用化学コースの選択の如何にかかわらず同一の基準で行う。
再試験:無

教科書

エンジニアリングデザイン入門（理工図書）

柴田尚志、林和伸、佐藤昭規、中屋敷進、川上昌浩、明石尚之 著

ISBN：978-4-8446-0811-0

参考書
本講義はグループ内でディスカッションする内容を多く含んでいるので、遅刻や欠席をするとグル
履修上の注意ープ全員に迷惑がかかる。したがって、特に正当な理由がなく欠席した場合は不合格とする。

科目の位置付け

3年前期までの専門および実験科目→デザイン工学→卒業研究、卒研輪講

授業計画

第１回 デザイン工学とは化学におけるデザイン、デザイン工学の定義、学習の狙いを学習する。
［授業外学習の指示］復習：配布資料を見直しておく。
第２回 製品のライフサイクル
企画から廃棄まで、検査仕様書、発注仕様書の概要について理解する。
［授業外学習の指示］復習：配布資料を見直しておく。
第３回 リスクアセスメント、取扱説明書
技術者が念頭におくべきリスク管理と取扱説明書の内容について理解する。
［授業外学習の指示］復習：配布資料を見直しておく。

第４回

環境マネジメントと技術者倫理

設計の上で必要な環境マネジメントと技術者倫理の内容について学習する。
［授業外学習の指示］復習：配布資料を見直しておく。
第５回

アイデアの構築

課題に基づいて製品の案を出し、他人の案を評価することによりアイデア発想について理解する。
［授業外学習の指示］復習：配布資料の見直しておく。
第６回 発注仕様書
製品の安全性を確認するための試験の仕様書の作成について学習する。
［授業外学習の指示］復習：配布資料を見直しておく。
第７回 実験計画法
効率のよい実験方法を設計（デザイン）し、結果を適切に解析する実験計画法の概要について学習する。
［授業外学習の指示］復習：配布資料を見直しておく。
第８回

理解度確認テストおよび解説

第１回から第７回までの内容について理解度確認のテストを実施する。また第9回以降の発注仕様書の作成に向けての講義を行う［授業外学習の指示］復習：第１回から第７回までの配布資料の見直し。
第９回 発注仕様書の作成（１）装置の使用の詳細を受注側に伝える発注仕様書の作成について学習し、各自で作成する。
［授業外学習の指示］発注仕様書の作成
第１０回金型設計と射出設計、発注仕様書の作成（２）製造工程で必要な金型設計と射出設計について学習する。
［授業外学習の指示］復習：配布資料を見直しておく。
第１１回 試験検査仕様書の作成（１）
試験検査仕様書のフォーマットについて学習し、前回作成した発注仕様書に基づいて各自で試験
検査仕様書を作成する。
［授業外学習の指示］試験検査仕様書の作成
第１２回

発注仕様書の作成（３）、試験検査仕様書の作成（２）

個々が作成した発注仕様書および試験検査仕様書をグループ内でディスカッションし、グループとしての発注仕様書を作成する。
［授業外学習の指示］発注仕様書の作成
第１３回 発注仕様書および試験検査仕様書プレゼン
発注者グループと受注者グループに分かれて、発注者はプレゼン受注者はヒアリングを行う。内容に関して議事録を作成する。
［授業外学習の指示］議事録の作成
第１４回

発表会（１）

議事録の内容を受けて、再度発注仕様書および試験検査仕様書の最終版を作成し、発表する。
［授業外学習の指示］発注仕様書および試験検査仕様書の作成
第１５回

発表会（２）

議事録の内容を受けて、再度発注仕様書および試験検査仕様書の最終版を作成し、発表する。
［授業外学習の指示］発注仕様書および試験検査仕様書の作成
オフィスアワー注意
ナンバリングコー
ド
99F3860

火曜日12：00〜13:00
ディスカッションが主体の授業なので、履修希望者が多い場合は、JABEEコース以外の学生には受講を遠慮してもらう場合があります。

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シラバス
授業科目名

数理情報科学特別ゼミ

教員名

福井

開講学科

工学部 数理情報科学科

単位数

2 単位

授業概要

卒業研究のテーマを絞り込みつつある 3 年生を対象にして、プレ卒業研究として学生一人ひとりの専門力の育成に主眼を置き、指定されたテキスト・論文の解説や、自分で調べてきたことを発表し、教員と学生の討論をはじめ、学生による発表、学生同士の質疑応答や意見交換、グループワークなどを中心に行い、さまざまな課
題に取り組む課題探究能力や専門について“深く”学ぶ力を育成する。

達成目標

成績評価方法

一彦
授業形態
学年

講義・演習

科目区分

必修

3年

開講学期

後

・ 4 年次からの卒業研究を，３年次前期で決定する仮配属後の研究室で３年次後期から開始することで，研究活動の基礎を学び，実際の研究を実験室で行う。
・
・
・
試験：0％
レポート：0％
演習・小問：100％

教科書

参考書
回

授業計画
3 年次の 5,6 月頃に学年担当教員より，各研究室への仮所属に関して連絡がある。各自，各研究室を訪問して興味のある研究室を選び，その教員から許可を得て，獲得単位数を確認し，学年担当教員に 7,8 月頃に仮配属希望書を提出する。
9 月の学科会議で仮配属先が承認され，研究室仮配属が決定される。その後，その研究室で指導教員と相談しながら，各種実験，フィールド調査，論文講読など，プレ卒業研究を行う。実質的なスケジュール等も，指導教員と相談しながら決定する。

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