様式１
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
金沢大学

① 学校名

国立大学法人金沢大学② 大学等の設置者③ 設置形態国立大学
石川県金沢市角間町④ 所在地⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称 データサイエンス特別プログラム
令和2年度⑥ プログラムの開設年度
1,022

（常勤）

⑦ 教員数

（非常勤）

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
1,726⑨ 全学部・学科の入学定員⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

169

人

81

人

人
7,799

総数

１年次

1,781

人

２年次

1,768

人

３年次

1,830

人

４年次

2,121

人

５年次

144

人

６年次

155

人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

山根 智

（役職名）

教授

⑫ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
金沢大学教務委員会（責任者名）

山根 智

（役職名）

教授

⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
金沢大学教務委員会（責任者名）

山根 智⑭ 申請する認定プログラム

（役職名）

教授

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 学務部学務課教務情報係

担当者名

辻谷友紀

kjyoho@adm.kanazawa-u.ac.jp

電話番号

076-264-5159

E-mail様式２－１
学校名： 金沢大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件
入学年度によって修了要件は相違する。
【令和2年度以降入学者】
必修科目2単位（下記1及び2）と、選択科目（それ以外）を4単位以上、合計6単位以上を修得することで、ブロンズランクとして修了認定する。
上記に加え、専門科目（16以降）を4単位以上（合計10単位以上）修得することでシル
バーランク、6単位以上（合計12単位以上）修得することでゴールドランク、8単位以上（合計14単位以上）修得することでプラチナランクとして修了認定する。

③ 授業科目名称
授業科目名称
授業科目名称26 バイオデータベース演習Ｂ
1 データサイエンス基礎
27 ビジネス・データ分析
2 情報の科学
28 統計データ分析の基本（多変量解析）
3 統計数学A
29 データで考える日本の未来（データサイエンス）
4 統計数学B
30 統計ソフトRによるビッグデータ分析
5 数学的発想法
31 金融リテラシー
6 統計学から未来を見る
32 白書の講読と議論
7 クラウド時代の「ものグラミング」概論
8 シェルスクリプトを用いた「ものグラミング」演習 33 地域課題解決と政策立案のための統計データ分析
34
9 シェルスクリプト言語論
10 Pythonデータ分析入門
35
11 動画配信サービスを用いた情報発信演習A 36
12 動画配信サービスを用いた情報発信演習B 37
13 Society5.0概論
38
14 情報・計算科学基礎
39
15 確率・統計解析Ａ
40
16 確率・統計解析Ｂ
41
17 信頼性工学Ａ
42
18 信頼性工学Ｂ
43
19 プログラミング演習
44
20 確率・統計及び演習
45
21 確率論基礎46
22 実験・調査分析法
47
23 バイオ統計学演習Ａ
48
24 バイオ統計学演習Ｂ
49
25 バイオデータベース演習Ａ
50

様式２－２
学校名： 金沢大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 具体的な修了要件
入学年度によって修了要件は相違する。
【令和元年度以前入学者】
必修科目3単位（下記1,2及び6）と、選択科目（それ以外）を3単位以上、合計6単位以上を修得することで、ブロンズランクとして修了認定する。
上記に加え、専門科目（16以降）を4単位以上（合計10単位以上）修得することでシル
バーランク、6単位以上（合計12単位以上）修得することでゴールドランク、8単位以上（合計14単位以上）修得することでプラチナランクとして修了認定する。

③ 授業科目名称
授業科目名称
授業科目名称26 バイオデータベース演習Ｂ
1 情報処理基礎
27 ビジネス・データ分析
2 情報の科学
28 統計データ分析の基本（多変量解析）
3 統計数学A
29 データで考える日本の未来（データサイエンス）
4 統計数学B
30 統計ソフトRによるビッグデータ分析
5 数学的発想法
31 金融リテラシー
6 統計学から未来を見る
32 白書の講読と議論
7 クラウド時代の「ものグラミング」概論
8 シェルスクリプトを用いた「ものグラミング」演習 33 地域課題解決と政策立案のための統計データ分析
34
9 シェルスクリプト言語論
10 Pythonデータ分析入門
35
11 動画配信サービスを用いた情報発信演習A 36
12 動画配信サービスを用いた情報発信演習B 37
13 Society5.0概論
38
14 情報・計算科学基礎
39
15 確率・統計解析Ａ
40
16 確率・統計解析Ｂ
41
17 信頼性工学Ａ
42
18 信頼性工学Ｂ
43
19 プログラミング演習
44
20 確率・統計及び演習
45
21 確率論基礎46
22 実験・調査分析法
47
23 バイオ統計学演習Ａ
48
24 バイオ統計学演習Ｂ
49
25 バイオデータベース演習Ａ
50

様式３
学校名： 金沢大学

令和2年度末現在

プログラムの履修者数等の実績について
学部・学科名称

収容定員

人文学類（人文科学）
法学類（社会科学）
経済学類（社会科学）
学校教育学類（教育）地域創造学類（その他）
国際学類（その他）
数物科学類（理学）物質科学類（その他）
機械工学類（工学）フロンティア工学類（工学）
電子情報通信学類（工学）
地球社会基盤学類（工学）
生命理工学類（工学）医学類（保健）

567
685
525
398
350
333
338
324
410
430
326
404
231
696

令和2年度

令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 平成27年度 履修者数

履修者数 修了者数

履修者数 修了者数

129
106
124
153
39
48
113
72
114
115
121
104
112
81
薬学・創薬科学類 ※1～3年次（保健） 30
薬学類（保健）
210
21
創薬科学類（保健）15812
保健学類（保健）854 125
総合教育部 ※1年次のみ（その他）
144
0
合 計
7383 1,619

0
0
4
0
3
0
6
0
16
25
13
6
20
0
0
5
0
0
0
98

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0
0
0
0
0
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0

履修者数 修了者数

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履修者数 修了者数

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履修者数 修了者数

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0
0

「修了者数」は「ブロンズランク」を修了した者の数／総合教育部は1年次終了時に全員を各学類に分属

0
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履修者数 修了者数

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0
0
0
0

合計

0 129
0 106
0 124
0 153
0
39
0
48
0 113
0
72
0 114
0 115
0 121
0 104
0 112
0
81
0
30
0
21
0
12
0 125
0
0
0 1,619

履修率

23%
15%
24%
38%
11%
14%
33%
22%
28%
27%
37%
26%
48%
12%
10%
8%
15%
22%

様式４－１
学校名： 金沢大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
必修科目である「データサイエンス基礎」において、社会で起きている変化及びデータ・AI利活用の最新動向についての概論を学び、その具体的な仕組みについて、同じく必修科目である「情報の科学」で掘り下げて学ぶ。選択科目では、
RESASやPython、Youtube等の具体的なサービスや、クラウドと連動したセンサーなどを用いたプログラミング等を理解でき、ビッグデータに触れ、そのデータが形作るAI及び駆動する社会を実践をとおして学修することができる。

（１）現在進行中の講義テーマ
授業科目名称
社会変化（第４次産
業革命、Society
データサイエンスとは何か データサイエンスの役割，データの取得と管理,AI等を学ぶ（３）データサイエンス基礎
5.0、データ駆動型
コンピュータ（１）、人工知能(AI)-問題の数学モデル化・遺伝的アルゴリズム・機械学習、ネットワーク（３～７）
情報の科学
社会等）に深く寄与
RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考える（１～７）
統計学から未来を見るしているものであり、それが自らの生 クラウド時代の「ものグラミング」概論 「ものづくり」＋「プログラミング」＝「ものグラミング」によってクラウドと手元の小さな電子デバイス間で相互に影響を与える方法を身につける（１～１６）活と密接に結びつ Pythonデータ分析入門
ディープラーニングの説明とTensorFlowの実行・データ分析（６～７）
いている

動画配信サービスを用いた情報発信演習A 動画配信サービスの活用をとおして、数値目標を含めた企画立案を学び、有為な情報発信手段として利用できるようにする（１～８）※モデルカリキュラ 動画配信サービスを用いた情報発信演習B 動画配信サービスの活用をとおして、数値目標を含めた企画立案を学び、有為な情報発信手段として利用できるようにする（１～８）
ム導入１－１、導入 Society5.0概論
Society5.0を実現するためのさまざまな研究や技術、そのために行われている施策や教育等を学ぶ（１～８）
１－６が該当統計ソフトRによるビッグデータ分析 日米の経済や金融に関する統計データの概説（３）授業概要
必修科目である「データサイエンス基礎」において、社会で活用されているデータ及びデータ・AIの活用領域についての概論を学び、AIの仕組みについて、同じく必修科目である「情報の科学」で掘り下げて学ぶ。選択科目では、RESASで人の行動ログデータのビッグデータを扱い、また、オープンデータを用いることで、医療や少子化をはじめとする日常生活や社会の課題に対して、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定等ができることを理解する。

（２）「社会で活用されているデータ」や講義テーマ
授業科目名称「データの活用領データサイエンスとは何か データサイエンスの役割，データの取得と管理,AIなどについて（３）、データ収集や資料探索実習（４）域」は非常に広範 データサイエンス基礎
囲であって、日常生 情報の科学
人工知能(AI)-問題の数学モデル化・遺伝的アルゴリズム・機械学習（３～５）
活や社会の課題を 統計学から未来を見る
RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考える（１～７）
解決する有用なデータ分析手法の説明、オープンデータの説明、サンプルを利用して、Pythonで初歩的なデータ分析・考察（２）
ツールになり得るも Pythonデータ分析入門
統計ソフトRによるビッグデータ分析 日米の経済や金融に関する統計データの概説（３）の地域の少子化問題について、統計データを収集して地域の現状を把握する（４～６）
白書の講読と議論※モデルカリキュラ 地域課題解決と政策立案のための統計データ分析
根拠に基づく政策立案手法（３～６）
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業概要
必修科目である「データサイエンス基礎」において、主にWord,Excel,PowerPointを用いたデータ取扱のための技術及びデータ・AI利活用の現場の概論を学び、AIの仕組みについて、同じく必修科目である「情報の科学」で掘り下げて学ぶ。選択科目では、主にRESASとPythonを用いた実践的なデータ活用技術・事例に加え、Rによるビックデータ分析を理解する。

（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事
講義テーマ
授業科目名称例が示され、様々な
Word,Excel,PowerPointによるデータ取扱、分析、提示方法（５～７）、AI等を学ぶ（３）
適用領域（流通、製 データサイエンス基礎
造、金融、サービ
人工知能(AI)-問題の数学モデル化・遺伝的アルゴリズム・機械学習（３～５）
情報の科学
ス、インフラ、公共、 統計学から未来を見る
RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考える（１～７）
ヘルスケア等）の知RESASから自動データ取得・仮説を立て、データを可視化し、分析する（３～５）
見と組み合わせる Pythonデータ分析入門
ビジネスと販売予測（２～３）、ビジネスと市場分析（４～５）、ビジネスと設備投資（６～７）
ことで価値を創出す ビジネス・データ分析
るもの
データで考える日本の未来（データサイエンス） RESASを使った地域分析と政策アイデアの提案例の紹介（２～５）
統計ソフトRによるビッグデータ分析 民間部門に関する統計データ（５）、イノベーション及びテクノロジーに関する統計データ（６）、地域別人口に関する統計データ（７）※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入 金融リテラシー
１－５が該当白書の講読と議論

個人の金融行動を通じてライフプランニング能力やキャリア開発能力を身につける（１～８）
地域の少子化問題について、統計データを収集して地域の現状を把握する（４～６）
地域課題解決と政策立案のための統計データ分析 根拠に基づく政策立案手法（３～６）

授業概要
必修科目である「データサイエンス基礎」において、主にデータ倫理、AI社会原則等のデータ・AIを扱う上での基礎的な留意事項を学び、同じく必修科目である「情報の科学」ではセキュリティ面のデータを守る上での留意事項を掘り下げる。選択科目では、暗号化や、個人情報保護、著作権等の理解を深めることができる。

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
講義テーマ
授業科目名称
データ倫理、ＡＩ社会 データサイエンス基礎
KAINSの接続実習, 基本ソフトの設定（１）、データの取得と管理（３）原則等）を考慮し、
データベースと情報セキュリティ（７）情報セキュリティや 情報の科学
公開鍵暗号、とくにRSA 暗号の仕組み（７）
情報漏洩等、データ 数学的発想法を守る上での留意 動画配信サービスを用いた情報発信演習A 配信動画の企画立案をとおして、個人情報保護、著作権等の理解を深める（１～８）
事項への理解をす 動画配信サービスを用いた情報発信演習B 配信動画の企画立案をとおして、個人情報保護、著作権等の理解を深める（１～８）
る※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業概要
必修科目である「データサイエンス基礎」において、主にWord,Excel,PowerPointを用いた基礎的なデータの「読み方、説明
方法、扱い方」を学ぶ。選択科目においては、統計手法を中心に、RESASや白書、医療データや自身の金融行動等を用いて、社会での実例を題材とした「データを読む、説明する、扱う」についての理解を深める。

（５）実データ・実課
題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例
授業科目名称を題材として、「デーデータサイエンス基礎
タを読む、説明する、扱う」といった数 統計数学A
理・データサイエン 統計学から未来を見る
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの ビジネス・データ分析

講義テーマ
Word,Excel,PowerPointによるデータ取扱、分析、提示方法（５～７）
確率分布、正規分布、標本分布と中心極限定理、検定と推定の基本的考え方、母平均・母分散の検定（２～７）

RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考える（１～７）

ビジネスと販売予測（２～３）、ビジネスと市場分析（４～５）
データで考える日本の未来（データサイエンス） RESASを使った地域分析と政策アイデアの提案例の紹介（２～５）※モデルカリキュラ 統計ソフトRによるビッグデータ分析 日米の経済や金融に関する統計データ：主要指標（４）ム基礎２－１、基礎個人の金融行動を通じてライフプランニング能力やキャリア開発能力を身につける（１～８）
２－２、基礎２－３が 金融リテラシー
地域の少子化問題について、統計データを収集して地域の現状を把握する（４～６）
白書の講読と議論
該当
地域課題解決と政策立案のための統計データ分析 根拠に基づく政策立案手法（３～６）

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎

統計数学A、統計数学B、数学的発想法、確率・統計解析Ａ、確率・統計解析B、信頼性工学Ａ、信頼性工学B、確率・統計
及び演習、確率論基礎、実験・調査分析法、バイオ統計学演習Ａ、バイオ統計学演習B

アルゴリズム基礎

情報の科学、情報・計算科学基礎

データ構造とプログ 情報の科学、クラウド時代の「ものグラミング」概論、シェルスクリプトを用いた「ものグラミング」演習、シェルスクリプト言語論、プログラミング演習
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
Pythonデータ分析入門、情報・計算科学基礎、プログラミング演習、確率論基礎、バイオ統計学演習Ａ、バイオ統計学演
データハンドリング 習B、バイオデータベース演習Ａ、バイオデータベース演習B、ビジネス・データ分析、統計データ分析の基本（多変量解析）、統計ソフトRによるビッグデータ分析
データ活用実践（教実験・調査分析法、統計データ分析の基本（多変量解析）
師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://note.w3.kanazawa-u.ac.jp/news/239④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）「数理・データサイエンス・AI」は、もはや特別な知識ではなく、日常の生活、仕事等の場においてそれらを「使いこなすこと」が当たり前の世界が既に到来している。本プログラムを修了することで、このことを理解し、実際に、数理・データサイエンス・AI の恩恵を享受するための、基礎能力を身に付けられる。

様式４－２
学校名： 金沢大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
必修科目である「情報の科学」において、社会で起きている変化及びデータ・AI利活用の最新動向についての仕組みを詳細に学び、同じく必修科目である「統計学から未来を見る」で実践をとおして学ぶ。選択科目では、Python、Youtube等の具体的なサービスや、クラウドと連動したセンサーなどを用いたプログラミング等を学ぶことができ、ビッグデータに触れ、そのデータが形作るAI及び駆動する社会を実践をとおして理解することができる。

（１）現在進行中の講義テーマ
授業科目名称
社会変化（第４次産
業革命、Society
コンピュータ（１）、人工知能(AI)-問題の数学モデル化・遺伝的アルゴリズム・機械学習、ネットワーク（３～７）
情報の科学
5.0、データ駆動型
RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考える（１～７）
統計学から未来を見る
社会等）に深く寄与
クラウド時代の「ものグラミング」概論 「ものづくり」＋「プログラミング」＝「ものグラミング」によってクラウドと手元の小さな電子デバイス間で相互に影響を与える方法を身につける（１～１６）
しているものであり、それが自らの生 Pythonデータ分析入門
ディープラーニングの説明とTensorFlowの実行・データ分析（６～７）
活と密接に結びつ 動画配信サービスを用いた情報発信演習A 動画配信サービスの活用をとおして、数値目標を含めた企画立案を学び、有為な情報発信手段として利用できるようにする（１～８）
いている
動画配信サービスを用いた情報発信演習B 動画配信サービスの活用をとおして、数値目標を含めた企画立案を学び、有為な情報発信手段として利用できるようにする（１～８）

Society5.0を実現するためのさまざまな研究や技術、そのために行われている施策や教育等を学ぶ（１～８）※モデルカリキュラ Society5.0概論
ム導入１－１、導入 統計ソフトRによるビッグデータ分析 日米の経済や金融に関する統計データの概説（３）
１－６が該当授業概要
必修科目である「情報の科学」において、社会で活用されているデータ及びデータ・AIの活用領域についての仕組みを詳細に学び、同じく必修科目である「統計学から未来を見る」で、RESASを用いて人の行動ログデータのビッグデータを扱い実践的に学ぶ。選択科目では、Python等を活用し、オープンデータを用いることで、医療や少子化をはじめとする日常生
活や社会の課題に対して、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定等ができることを理解する。

（２）「社会で活用されているデータ」や講義テーマ
授業科目名称「データの活用領
人工知能(AI)-問題の数学モデル化・遺伝的アルゴリズム・機械学習（３～５）
域」は非常に広範 情報の科学囲であって、日常生 統計学から未来を見る
RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考える（１～７）
活や社会の課題を Pythonデータ分析入門
データ分析手法の説明、オープンデータの説明、サンプルを利用して、Pythonで初歩的なデータ分析・考察（２）
解決する有用な
ツールになり得るも 統計ソフトRによるビッグデータ分析 日米の経済や金融に関する統計データの概説（３）地域の少子化問題について、統計データを収集して地域の現状を把握する（４～６）
白書の講読と議論の地域課題解決と政策立案のための統計データ分析 根拠に基づく政策立案手法（３～６）※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当授業概要
必修科目である「統計学から未来を見る」において、RESASを用いたデータ取扱のための技術を実践的に学び、AIの仕組みについて、同じく必修科目である「情報の科学」で掘り下げて学ぶ。選択科目では、主にRESASとPythonを用いた実践的なデータ活用技術・事例に加え、Rによるビックデータ分析を理解する。

（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事
講義テーマ
授業科目名称例が示され、様々な人工知能(AI)-問題の数学モデル化・遺伝的アルゴリズム・機械学習（３～５）
適用領域（流通、製 情報の科学
造、金融、サービ
RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考える（１～７）
統計学から未来を見る
ス、インフラ、公共、 Pythonデータ分析入門
RESASから自動データ取得・仮説を立て、データを可視化し、分析する（３～５）
ヘルスケア等）の知ビジネスと販売予測（２～３）、ビジネスと市場分析（４～５）、ビジネスと設備投資（６～７）
見と組み合わせる ビジネス・データ分析
ことで価値を創出す データで考える日本の未来（データサイエンス） RESASを使った地域分析と政策アイデアの提案例の紹介（２～５）
るもの
統計ソフトRによるビッグデータ分析 民間部門に関する統計データ（５）、イノベーション及びテクノロジーに関する統計データ（６）、地域別人口に関する統計データ（７）
個人の金融行動を通じてライフプランニング能力やキャリア開発能力を身につける（１～８）※モデルカリキュラ 金融リテラシー
地域の少子化問題について、統計データを収集して地域の現状を把握する（４～６）
ム導入１－４、導入 白書の講読と議論
地域課題解決と政策立案のための統計データ分析 根拠に基づく政策立案手法（３～６）
１－５が該当授業概要
必修科目である「情報処理基礎」において、主にデータ倫理、AI社会原則等のデータ・AIを扱う上での基礎的な留意事項
を学び、同じく必修科目である「情報の科学」ではセキュリティ面のデータを守る上での留意事項を掘り下げる。選択科目
では、暗号化や、個人情報保護、著作権等の理解を深めることができる。

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
講義テーマ
授業科目名称
データ倫理、ＡＩ社会 情報処理基礎
ＩＴリテラシー判定（１）、アカンサスポータル，ＬＭＳの使い方（２）、メールの使い方－仕組みやマナー，設定（３）原則等）を考慮し、
データベースと情報セキュリティ（７）情報セキュリティや 情報の科学
公開鍵暗号、とくにRSA 暗号の仕組み（７）
情報漏洩等、データ 数学的発想法を守る上での留意 動画配信サービスを用いた情報発信演習A 配信動画の企画立案をとおして、個人情報保護、著作権等の理解を深める（１～８）
事項への理解をす 動画配信サービスを用いた情報発信演習B 配信動画の企画立案をとおして、個人情報保護、著作権等の理解を深める（１～８）
る※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業概要
必修科目である「統計学から未来を見る」において、RESASを用いた基礎的なデータを読み方、説明方法、扱い方を実践的に学ぶ。選択科目においては、統計手法を中心に、RESASや白書、医療データや自身の金融行動等を用いて、社会での実例を題材とした「データを読む、説明する、扱う」についての理解を深める。

（５）実データ・実課
題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例
講義テーマ
授業科目名称を題材として、「デー
確率分布、正規分布、標本分布と中心極限定理、検定と推定の基本的考え方、母平均・母分散の検定（２～７）
統計数学A
タを読む、説明する、扱う」といった数 統計学から未来を見る
RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考える（１～７）
理・データサイエン ビジネス・データ分析
ビジネスと販売予測（２～３）、ビジネスと市場分析（４～５）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの データで考える日本の未来（データサイエンス） RESASを使った地域分析と政策アイデアの提案例の紹介（２～５）
統計ソフトRによるビッグデータ分析 日米の経済や金融に関する統計データ：主要指標（４）※モデルカリキュラ 金融リテラシー
個人の金融行動を通じてライフプランニング能力やキャリア開発能力を身につける（１～８）
ム基礎２－１、基礎地域の少子化問題について、統計データを収集して地域の現状を把握する（４～６）
２－２、基礎２－３が 白書の講読と議論
地域課題解決と政策立案のための統計データ分析 地域の少子化問題について、統計データを収集して地域の現状を把握する（４～６）
該当

② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称

統計及び数理基礎

統計数学A、統計数学B、数学的発想法、確率・統計解析Ａ、確率・統計解析B、信頼性工学Ａ、信頼性工学B、確率・統計
及び演習、確率論基礎、実験・調査分析法、バイオ統計学演習Ａ、バイオ統計学演習B

アルゴリズム基礎

情報の科学、情報・計算科学基礎

データ構造とプログ 情報の科学、クラウド時代の「ものグラミング」概論、シェルスクリプトを用いた「ものグラミング」演習、シェルスクリプト言語論、プログラミング演習
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
Pythonデータ分析入門、情報・計算科学基礎、プログラミング演習、確率論基礎、バイオ統計学演習Ａ、バイオ統計学演
データハンドリング 習B、バイオデータベース演習Ａ、バイオデータベース演習B、ビジネス・データ分析、統計データ分析の基本（多変量解析）、統計ソフトRによるビッグデータ分析
データ活用実践（教実験・調査分析法、統計データ分析の基本（多変量解析）
師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://note.w3.kanazawa-u.ac.jp/news/239④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）「数理・データサイエンス・AI」は、もはや特別な知識ではなく、日常の生活、仕事等の場においてそれらを「使いこなすこと」が当たり前の世界が既に到来している。本プログラムを修了することで、このことを理解し、実際に、数理・データサイエンス・AI の恩恵を享受するための、基礎能力を身に付けられる。

様式５
学校名： 金沢大学
教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
金沢大学教務委員会② 体制の目的
本学は令和2年度において「データサイエンス教育推進WG」を設置し、集中的に本プログラ
ムの構築を主導した。WGは本プログラムが「全学的な教育プログラム」としての本運用が始まる今年度中に解散し、プログラムの改善・進化・自己点検・評価機能を教務委員会に引き継ぎ、全学的な体制でその運用に当たる予定である。この体制の構築によって担当教員や履修者の意見の収集がスムーズになり、今後の科目の改善、追加や新規事業の実施等の意思決定及び指示を速やかに行うことができる。
③ 具体的な構成員
委員長：理工学域 片岡 邦重 教授（学長補佐）
委員：融合学域 教授 中山 晶一朗（データサイエンス教育推進WG副座長）／人間社会学
域 教授 堀田 優子／人間社会学域 教授 小林 信介／人間社会学域 准教授 土屋明広／理工学域 教授 山根 智（データサイエンス教育推進WG座長）／理工学域 教授
古内 正美／理工学域 教授 仁宮 一章／医薬保健学域 教授 山本 靖彦／医薬保健学域 教授 中嶋 美紀／医薬保健学域 教授 武村 哲浩／人間社会環境研究科 教授
小島 治幸／法学研究科 教授 東川 浩二／自然科学研究科 教授 山根 智（兼任）／
医薬保健学総合研究科 教授 鈴木 亮／先進予防医学研究科 教授 尾﨑 紀之／新学
術創成研究科 教授 小島 治幸／教職実践研究科 特任教授 小浦 寛／国際基幹教育院 教授 澤田 茂保／事務局学務部 学務課長 田端 尚史④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
本プログラムは在籍者へのアナウンスを行っていない状態であり、様式３においては、令和2
年末時点での「必修科目をすべて履修した者」を「履修者」として計上している。以降も、この定義で履修者数を計上することとし、各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする。
令和３年度 1,845名 （２５％）
令和４年度 2,215名 （３０％）
令和５年度 2,584名 （３５％）
令和６年度 2,953名 （４０％）
令和７年度 3,322名 （４５％）
目標を実現するために、令和3年度より広く全学にプログラムの意義と、数理データサイエン
ス・AIの社会における必要性を広報する。また、令和3年度中に教務システムを拡張し、修得単位及び修得スキルの可視化を行い、履修者の学修計画作成の一助とする。また、今後はシラバス等を用いてプログラムの対象となった科目のどの部分にデータサイエンスの要素があるのかをより分かりやすくすることで、学生が意識的にデータサイエンスの学びを行うことのできる情報・環境を提供する予定である。

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
プログラム対象科目は、共通教育科目及び学域共通科目を中心に構成してあり、学域学類（学部・学科）に関係なく希望する学生全員が受講可能な体制が現時点ですでに整っている。
今後は、専門科目を中心にデータサイエンス要素を有する科目の精査、追加を続け、融合・
文・理・医薬保の分野それぞれに、自身の専門学修に資するより高度なデータサイエンス科
目を増やしていく予定である。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
Webサイトや各種イベント、本学ポータルサイトでのアナウンスに加え、教務システムの改修を計画している。すべての学生に、自身の本プログラムの進捗度を表示する予定であるとともに、可視化機能実装時には全学生に対しシステムログイン時や成績確定時等に、定期的にプログラムの進捗状況を通知する予定である。

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
現時点で、プログラムの必修科目である「データサイエンス基礎」「情報処理基礎」は卒業要件における必修科目であるため1年次に自動的に全学生を履修登録した状態としている。また、「情報の科学」及び「統計学から未来を見る」は共通教育科目であり各クォーターに複数コマ開講しており、希望者のほぼ全員が履修できる体制が整っている。今後は、登録科目のデジタルコンテンツ化を進める予定であり、そのコンテンツの英語化等を行い、さらに多様な履修者を受け入れる計画である。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
本学はデータサイエンス科目に限らず、全科目のシラバスにオフィスアワーを明記すること
で、授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組みを構築している。同様に、すべての授業にLMSが完備され、掲示板やチャットを用いた質問、履修者間での議論等を可能としている。

様式６
学校名： 金沢大学
自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点
令和3年度中に開発・稼働予定の可視化システムにおいて、履修者・運営者双方は「常時」、本プログラムの履修・取得・修了等進捗状況を把握することを可能とする予定である。

プログラムの履修・修得状
況

全学士課程で各クォーターごとに授業評価アンケートを実施しており、本プログラムに該当する科目を抽出し分析しすることで学修成果を把握することが可能である。

学修成果

本教育プログラム受講者全員にアンケートを実施し、教務委員会で分析、その結果を各学域で共有することで学生の理解度を把握すし、プログラム内容の改善につなげる予定である。

学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本プログラムは在籍者へのアナウンスを行っていない状態であり、推奨度データは存在しない。修了者には認定証を授与する予定であり、その際に簡易なアンケートを行って「修了者の声」としてまとめる予定である。

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

既に本プログラムの必修科目は全学の卒業要件においても必修としてある。さらに令和3年度入学者からは各所属のデータサイエンス科目の2単位以上修得を卒業要件において必修化しており、データサイエンス・AI
教育における意識を高める仕掛けづくりを先手を打って行っている。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

学外からの視点
就職支援室と連携し、プログラム修了者の進路状況の把握が可能である。本プログラムは修了に「ランク」があり、ブロンズランクでの修了者と、より多くの単位を修得したプラチナランクの修了者の進路先の比較等の評価が可能となる予定である。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本学は令和2年度から大学コンソーシアム石川の構成機関を対象に数理データサイエンスAIに関するFDを開催している。そこに産業界からのゲストスピーカーを招き、産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等をテーマとするFDを開催する等、学外からの意見を取り入れる機会を構築する予定である。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見社会がデータサイエンス人材を求めているという実感を持たせるとともに、システムにおいて、修得済み科目に含まれるモデルカリキュラムのスキルセットを表示し、自身の「データサイエンス能力」の可視化を行う予定である。また、プログラムはブロンズからプラチナまで、4ランクの修了要件を有することから、より高度な要件の修了を目指すことができるよう、将来的に修了者インタビューや、修了者の進路などの「実績コンテンツ」を充実させることを検討している。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

全学の授業評価アンケートに、データサイエンスに関する質問項目を追加することを検討している。それを分析することで、授業としての「分かりやすさ」、すなわち当該授業の学修目標を達成するためには「データサイ
エンス能力」が必要であることの必然性が実感できる授業へと改善する。

内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有※公表している場合のアドレス
https://note.w3.kanazawa-u.ac.jp/contents/664

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

データサイエンス基礎[Introduction to Date Science]

担当教員[ローマ字表記]

髙山 知明[TAKAYAMA, Tomoaki], 荒木 友希子[ARAKI, Yukiko], 森 雅秀[MORI, Masahide], 大野 浩之[OHNO, Hiroyuki], 佐藤 正英[SATO, Masahide], 矢口 直道[YAGUCHI, Naomichi], 安部 聡一郎[ABE, Soichiro],
谷内 通[TANIUCHI, Tohru]

科目ナンバー

-----

時間割番号

79605.01

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

共通教育

適正人数

-----

開講学期

Q1

曜日・時限

水2

単位数

1単位

対象学生

１年人文学類

キーワード

-----

講義室情報

総合教育２号館 C10示範教室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題★オンラインによる授業になるため，LMSの指示やアカンサスポータルのメッセージ（学内メールのようなもの）の指示・内容を見落としのないように注意深く見るように心がけてください★
データサイエンスの産業利用が活発な状況で，データサイエンスに関わる基本的知識の習得は重要である。本授業では，これに加え，データサイエン
スの学習に必要な学内ネットワークの適切利用，セキュリティ，コンプライアンス・モラル，および基礎的情報リテラシー等を学習する。

➀

授業目標(1)データサイエンスの基礎知識を身に着け，その基本概念について説明できる。
(2)学内ネットワークの基本を身に着け，安全かつ適切にそれを利用することができる。
(3)安全かつ適切にPCを活用することができる。
(4)PCに関する基本を身に着け，基本的なデータの取り扱いができる。
学生の学修目標

学修成果

授業概要
この授業の前半では、学内ネットワークやインターネットを安全に使用する方法と、データサイエンスの概要を学びます。

③④

講義スケジュール
講義回

テーマお知らせ事項

担当教員

1

KAINSの接続実習, 基本ソフトの設定など

大野 浩之[OHNO, Hiroyuki](学術
メディア創成センター)
佐藤 正英[SATO, Masahide](学術メディア創成センター)

2

ポータルの活用実習(レポート提出，メッセージ
送付，教材閲覧)など

大野 浩之[OHNO, Hiroyuki](学術
メディア創成センター)
佐藤 正英[SATO, Masahide](学術メディア創成センター)

3

データサイエンスとは何か
データサイエンスの役割，データの取得と管理,
AIなどについて

大野 浩之[OHNO, Hiroyuki](学術
メディア創成センター)
佐藤 正英[SATO, Masahide](学術メディア創成センター)

4

データ収集や資料探索実習

附属図書館職員()

文書処理(Word)の活用とデータの取り扱い方

髙山 知明[TAKAYAMA, Tomoaki](人間社会研究域 歴史言語文化学系)
森 雅秀[MORI, Masahide](人間社
会研究域 人間科学系)

表計算(Excel)とデータ分析の基礎

安部 聡一郎[ABE, Soichiro](人間社会研究域 歴史言語文化学系)
谷内 通[TANIUCHI, Tohru](人間社会研究域 人間科学系)

5

6

7

8

⑦

プレゼンテーション・ツール(PowerPoint)を使ったデータの提示方法

荒木 友希子[ARAKI, Yukiko](人間社会研究域 人間科学系)
矢口 直道[YAGUCHI, Naomichi](人間社会研究域 人間科学系)

補講髙山 知明[TAKAYAMA, Tomoaki](人間社会研究域 歴史言語文化学系)
矢口 直道[YAGUCHI, Naomichi](人間社会研究域 人間科学系)

評価方法と割合
評価方法「合」「不可」で評価する。
前半の4回（総合メディア基盤センター・図書館が担当）における課題「図書資料検索」に合格することが「合」の前提となる。
その上で後半3回（および補講1回）の出席状況・課題提出状況によって評価する。すべての提出課題に合格する必要がある。
以上，単位の修得には前半・後半のそれぞれに合格する必要がある。
評価の割合
合否による

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示★オンラインによる授業になるため，LMSの指示やアカンサスポータルのメッセージ（学内メールのようなもの）の指示・内容を見落としのないように注意深く見るように心がけてください★
復習に関する指示★オンラインによる授業になるため，LMSの指示やアカンサスポータルのメッセージ（学内メールのようなもの）の指示・内容を見落としのないように注意深く見るように心がけてください★
講義後に、授業内容および資料を復習しておくこと。これらに要する時間，各回90分，さらにその他の学習時間を含め，期間を通して通算３０時間の自習時間が期待されている。なお，課題の作成が必須とされるので，復習時間の中にそれが含まれることになる。
教科書・参考書
教科書・参考書補足
教材は授業時間ごとに教室で、またはアカンサスポータルを通じて配布する。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
後半(5.〜8.)に関して、質問・問い合わせ等ある場合はWebclassの「メッセージ」機能を使って各回の担当教員に連絡すること。
なお、Webclass上の「会議室」等に講義に直接関わる質問・問い合わせを書き込んでも対応できないので注意すること。
履修条件【クラス分けについて】
・人文学類１年生：
名列番号001〜075の学生はC10講義室
名列番号076以降の学生はF10講義室
・人文学類１年生以外の学生：
F10教室

特記事項
特になし

科目名[英文名]⑥②⑤

担当教員[ローマ字表記]

情報処理基礎[Introduction to Information Technology]
中山 和也[NAKAYAMA, Kazuya], 林 裕晃[HAYASHI, Hiroaki], 笠原 禎也[KASAHARA, Yoshiya], 水谷 明日香

科目ナンバー

INT1300A

科目ナンバリングとは

時間割番号79603.152

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

共通教育

適正人数

-----

開講学期

Q1

曜日・時限

水5

単位数

1単位

対象学生

１年保健学類放射線技術科学専攻

キーワード

情報処理基礎、コンピュータ概要、遠隔（オンデマンド教材型）

講義室情報

総合教育２号館 F10講義室

開放科目

-----

備考

-----

授業の主題
データサイエンスの産業利用が活発な状況で，データサイエンスに関わる基本的知識の習得は重要である。本授業では，これに加え，データサイエン
スの学習に必要な学内ネットワークの適切利用，セキュリティ，コンプライアンス・モラル，および基礎的情報リテラシー等を学習する。

➀

授業目標
データサイエンスの基礎知識や，安心安全かつ適切にPCを活用できる基本的知識を身につける
学生の学修目標
データサイエンスに関わる基本的知識やPC の活用に関わる基本的知識の理解。
学修成果
データサイエンスに関わる基本的知識やPC の活用法を習得し，これらを，今後のデータサイエンスの発展的授業に活用できる。
授業概要
授業は大きく前半、後半に分け、それぞれ以下の内容を行う予定である。
(担当教員変更に伴い、下記内容が変更になる場合もある)
・前半(情報倫理とネットワークセキュリティ、「図書資料検索関連」)
この授業の前半では、学内ネットワークやインターネットを安全に使用する方法と、データサイエンスの概要を学びます。。
・後半(ITリテラシー)
文章作成、表計算方法(データの分析)、プレゼンテーション方法の習得などコンピュータの基礎的な取扱方法の習得。
なお講義時間中に演習(課題)なども実施する。

③④

講義スケジュール
講義回

テーマお知らせ事項

担当教員

1

KAINSの接続実習, 基本ソフトの設定など

笠原 禎也[KASAHARA, Yoshiya](学術メディア創成センター)

2

ポータルの活用実習(レポート提出，メッセージ
送付，教材閲覧)など

笠原 禎也[KASAHARA, Yoshiya](学術メディア創成センター)

3

データサイエンスとは何か
データサイエンスの役割，データの取得と管理,
AIなどについて

笠原 禎也[KASAHARA, Yoshiya](学術メディア創成センター)

4

データ収集や資料探索実習

附属図書館職員(附属図書館)

オリエンテーション

中山 和也[NAKAYAMA, Kazuya](医薬保健研究域 保健学系)
水谷 明日香(医薬保健研究域 保健学系)
林 裕晃[HAYASHI, Hiroaki](医薬保健研究域 保健学系)

Word(文章作成について)

中山 和也[NAKAYAMA, Kazuya](医薬保健研究域 保健学系)
水谷 明日香(医薬保健研究域 保健学系)
林 裕晃[HAYASHI, Hiroaki](医薬保健研究域 保健学系)

5

6

7

8

⑦

Excel(表計算、データ分析について)

中山 和也[NAKAYAMA, Kazuya](医薬保健研究域 保健学系)
水谷 明日香(医薬保健研究域 保健学系)
林 裕晃[HAYASHI, Hiroaki](医薬保健研究域 保健学系)

Power point(発表方法について)

中山 和也[NAKAYAMA, Kazuya](医薬保健研究域 保健学系)
水谷 明日香(医薬保健研究域 保健学系)
林 裕晃[HAYASHI, Hiroaki](医薬保健研究域 保健学系)

評価方法と割合
評価方法
評価は、「合」「不可」でおこなう。
前半部分の「情報倫理とネットワークセキュリティ」はテスト、「図書資料検索」は出席と課題の成績、で合否を決める。
「情報倫理とネットワークセキュリティ」に不合格となった者は、まとめて特別クラスを編成し（担当はメディア基盤センター教員）、
E-learning教材を利用して、再度講義を取得させ、合格まで続ける。
後半部分の「ITリテラシー」においては出席、授業態度、課題の成績で「合」「不可」を決める。後半部分の詳細は保健学類での講義時に説明する。
評価の割合
授業には、３分の２以上の出席を必要とする。
評価は前半部分（総合メディア基盤センター分と図書館分）と後半部分（保健学類分）にわけて行い全ての項目で合格した場合に単位を認定する。出席と課題の達成度を重視する。評価は合否とする。
後半部分の詳細は講義中に説明する。

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
課題を行う。
教科書・参考書
教科書・参考書補足
テキストは未定である。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
講義時間の時に問い合わせること。
「学術情報の探し方」の質問は9：00〜17：00 中央図書館カウンターで対応。
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
後半部分の詳細は保健学類での講義時に説明する。
特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

情報の科学[Information Science]

担当教員[ローマ字表記]

WENG WEI[WENG, Wei]

科目ナンバー

GSCI1801A

時間割番号

75C10.124

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

共通教育

適正人数

75人

開講学期

Q1

曜日・時限

火4

単位数

1単位

対象学生

全学生（共通教育科目に係る卒業要件未充足の２年生以上優先）

キーワード（オンデマンド型＋対面型）人工知能(AI)、モデリング、遺伝的アルゴリズム、機械学習、ディープラーニング、コン
ピュータ、フローチャート、時間計算量、ネットワーク、IoT、データベース、情報セキュリティ

講義室情報

総合教育講義棟 C5講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
人工知能(AI)、モデリング、コンピュータ、情報ネットワーク、データベース、情報セキュリティの基本知識を紹介する。

➀

授業目標
人工知能(AI)の最適化方法や機械学習・コンピュータ・情報ネットワーク、データベース、情報セキュリティになど、研究や生活・仕事において問題発見・
問題解決に役立てる情報の科学の幅広い知識を身につけてもらう。

学生の学修目標
1.先端的な情報科学の概要を把握する。
2.未来の課題に取り組む判断力を得る。

③④

授業概要
必ず受講の前に登録したクラスのWebClassにある「2020年度Q4の講義実施について」をよく読むうえで、登録の確定と受講をしてください。
原則として、予習・復習は毎回行う。
予習と講義終了までの学習成果は、リポートで評価する。講義終了後の復習成果は、期末試験で評価する。
第１回：コンピュータ
コンピュータの構成、ハードウェア、ソフトウェア、情報の表現、コンピュータの計算仕組み
第２回：フローチャートと時間計算量
フローチャート、時間計算量、プログラムの良し悪し
第３回：人工知能(AI)-数学モデル化
人工知能の概要、ソフトコンピューティング、問題の数学モデル化、エンコーディング
第４回：人工知能(AI)-遺伝的アルゴリズム
初世代、評価、選択、交叉、突然変異、終了条件、具体例
第５回：人工知能(AI)-機械学習
機械学習、ニューラルネットワーク、しきい値論理ユニット、深層学習(ディープラーニング)
第６回：情報ネットワーク
ネットワークの構成、規格、インターネット、通信プロトコル、IoT
第７回：データベースと情報セキュリティ
データベース概論、関係データベースの演算、情報セキュリティ対策、暗号化、電子署名、電子認証
第８回：まとめと期末試験
前半：まとめ、後半：期末試験
講義スケジュール
講義回

テーマお知らせ事項

1

対面

2

WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面3

オンライン(オンデマンド)

4

WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面

担当教員

⑦

5

WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面

6

WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面

7

WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面8

対面評価方法と割合
評価方法
第８回目に期末試験を実施し、試験の点数と毎回授業のリポートの点数を総合して評価する。期末試験を実施できない場合は、毎回授業のリポートの点数を総合して評価する。
評価の割合
試験を実施する場合：期末試験 50%
レポート 50%
試験を実施できない場合：期末試験 0%レポート 100%
ルーブリック【授業別ルーブリック】
評価基準
評価項目
達成率90-100%

達成率80-89%

達成率70-79%

達成率60-69%

達成率0-59%(試験・リポート) 情報
科学および
人工知能に
ついての理
解

授業内容を完全に理解し、活用できている。

授業内容をほぼ完全に理解 授業内容を概ね理し、ある程度活用できている。 解している。

授業内容の理解は最低限に留まる。

授業内容の理解は最低限に達していない。

（講義内点数）アクティ
ブ・ラーニン
グや授業での活動

事前に講義内容を予習し、授業内のインタラクション部分の内容を完璧に準備する。授業内のイ
ンタラクションに最も積極的に参加し、演習問題の解決にも最も積極的に取り込んでいる。

事前に講義内容を予習し、授業内のインタラクション部分の内容を準備する。授業内のインタラクションに積極的に参加し、演習問題の解決にも積極的に取り込んでいる。

事前に講義内容を予習しない。授業内のイ
ンタラクションに求められたら参加し、演習問題の解決に適当に取り込んでいる。

事前に講義内容を予習しない。授業内のインタラクションに参加しなく、演習問
題の解決にも取り込んでいない。

事前に講義内容を予習する。授業内のインタラクションに参加し、演習問
題の解決にも取り込んでいる。

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
予習は必ずすること。方法は、WebClassの次回講義のスライドを見ながら、テキストの該当章をよく読んでテキストにある演習問題とアクティブラーニン
グ問題を完成する。
復習に関する指示
講義後、それまでの内容を復習すれば、後章の演習問題やアクティブラーニング問題を解決しやすくなるため、後のリポート点数を多く得る可能性は高まる。
教科書・参考書
教科書・参考書補足
オリジナルテキスト：
WebClassにある「2020年度Q4の講義実施について」に、印刷版テキストやテキストの印刷に関する注意点があり、印刷版テキストの購入やテキストの印刷などは、それを閲覧した後でしたほうがよい。PDF版のテキストは以下のURLにアクセスし，この授業に該当するリンク先からダウンロードできる。
http://ilas.w3.kanazawa-u.ac.jp/students/subject/gs/gs̲text/※リンク先へのアクセスには，共通教育履修ガイダンスで配付する「金沢大学ID」が必要です。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問がある時、e-mailで連絡してください。
履修条件
特になし

特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

統計数学Ａ[Mathematical StatisticsA]

担当教員[ローマ字表記]

勝見 昌明

科目ナンバー

-----

時間割番号

7515a.10

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

共通教育

適正人数

-----

開講学期

Q3

曜日・時限

水3

単位数

1単位

対象学生

1年医学類

キーワード

度数分布、代表値と散布度、確率分布、母集団と標本、中心極限定理、検定と推定、平均値の差の検定、カイ2乗検定、1元配置分散分析、多重比較法， 対面授業

講義室情報

-----

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
実験・観察を通じてデータを採集し、そのデータから導き出された法則性に対する理論の体系が統計学である。統計的方法は，自然科学，人文社会科学のあらゆる分野に浸透し，この方法を理解し応用する能力は社会の多くの分野で必要とされている。

➀

授業目標
統計学の基本的部分を理論の理解にとどまらず医学的例も導入し、必要に応じてPCを用いた実際の解析方法も講義する。
本講義では，統計の考え方を理解し，統計的方法を修得することを目指す。

学生の学修目標
統計の基本理論の習得と同時に、データを実際に統計処理し結論を導き出す方法を身に付ける。

③④

⑦

授業概要
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回

オリエンテーション 資料の整理
確率分布（１）確率分布（２）正規分布
標本分布と中心極限定理
検定と推定の基本的考え方
母平均・母分散の検定
補足事項，演習，ＰＣ実習（１）
定期試験

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
学期末試験 70
レポート 30
評価割合について多少の変更はありうる。

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
時間的に同じ事柄を繰り返す時間がないと思われるので，時々授業の内容を復習し，また指定教科書の演習問題を解くように心がける必要がある．
教科書・参考書
教科書
書名
教科書

著者名

『医療統計学の基礎』
井上克己・岡本博之・城戸照彦

ISBN4757800215

出版社

医学出版

出版年

2003

参考書
書名
参考書

入門統計解析法

著者名

永田靖

出版社

日科技連

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は授業終了後に受け付ける。時間不足の時は翌週解説する。

履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
授業内容は適宜変更もありうる．

特記事項
特になし

ISBN
出版年

9784817102669

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

統計数学Ｂ[Mathematical StatisticsB]

担当教員[ローマ字表記]

勝見 昌明

科目ナンバー

-----

時間割番号

7515b.10

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

共通教育

適正人数

-----

開講学期

Q4

曜日・時限

水3

単位数

1単位

対象学生

1年医学類

キーワード

度数分布、代表値と散布度、確率分布、母集団と標本、中心極限定理、検定と推定、平均値の差の検定、カイ2乗検定、1元配置分散分析、多重比較法HyFlex型（対面とWeb ミーティング型の組合せ）

講義室情報

-----

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
実験・観察を通じてデータを採集し、そのデータから導き出された法則性に対する理論の体系が統計学である。統計的方法は，自然科学，人文社会科学のあらゆる分野に浸透し，この方法を理解し応用する能力は社会の多くの分野で必要とされている。

➀

授業目標
統計学の基本的部分を理論の理解にとどまらず医学的例も導入し、必要に応じてPCを用いた実際の解析方法も講義する。
本講義では，統計の考え方を理解し，統計的方法を修得することを目指す。

学生の学修目標
統計の基本理論の習得と同時に、データを実際に統計処理し結論を導き出す方法を身に付ける。

③④

授業概要
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回

⑦

平均値の差の検定I
平均値の差の検定II
カイ2乗検定１元配置分散分析
多重比較の方法
点推定と区間推定
補足事項，演習，ＰＣ実習（２）
定期試験

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
学期末試験 70
レポート 30
評価割合について多少の変更はありうる。

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
時間的に同じ事柄を繰り返す時間がないと思われるので，時々授業の内容を復習し，また指定教科書の演習問題を解くように心がける必要がある．
教科書・参考書
教科書
書名
教科書『医療統計学の基礎』

著者名

井上克己・岡本博之・城戸照彦

出版社

医学出版

ISBN
出版年

2003

4757800215

参考書
書名
参考書

入門統計解析法

著者名

永田靖

出版社

日科技連

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は授業終了後に受け付ける。時間不足の時は翌週解説する。

履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
授業内容は適宜変更もありうる．

特記事項
特になし

ISBN
出版年

9784817102669

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

数学的発想法[Mathematical Thinking]

担当教員[ローマ字表記]

川越 謙一[KAWAGOE, Kenichi]

科目ナンバー

GSCI1601A

時間割番号

73D0b.122

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

共通教育

適正人数

80人

開講学期

Q1

曜日・時限

火2

単位数

1単位

対象学生

全学生（共通教育科目に係る卒業要件未充足の２年生以上優先）

キーワード【対面授業とオンデマンド教材型を併用】対面の詳細は担当教員より連絡します。

講義室情報

総合教育２号館 B10示範教室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
数学は多くの学問分野において、その法則を適切に表現するための言葉として用いられ、文系、理系を問わず必要なリテラシーとされている。学生は、数学の基本的技法に加えて応用的方法を学ぶことによって、数学の思考方法を習得し、根拠の確かな判断能力や生活の中で数学を活用する能力を身に付けることができるようになる。

➀

授業目標
数学を活用する事例を通して、数学の基礎概念のいくつかを学ぶ。具体的には、統計を活用する例として、平均や分散と数ベクトルと内積の関連の基礎を学ぶ。また、整数を活用する例として、情報化社会に欠かせない暗号理論の基礎を学ぶ。
学生の学修目標
・与えられたデータから、回帰直線、分散、相関係数などを計算できる。
・数ベクトルと内積から回帰直線が理解できる。
・最大公約数など、整数に関する基本的な計算ができる。
・ｍ を法とする合同式を使った簡単な計算ができる。
・公開鍵暗号の基本的な原理を理解できる。

授業概要
特になし

③④

講義スケジュール
講義回

テーマ

1

散布図の特徴を捉える：平方完成と回帰直線2線形代数の入門の入門

3

回帰直線再考（データセットの成す高次元空間の幾何）4

ユークリッドの互除法と１次の不定方程式5ｍ を法とする合同式

6

フェルマの小定理と中国の剰余定理

7

公開鍵暗号, とくに RSA 暗号, の仕組み

8

前半：まとめ，後半：試験

評価方法と割合⑦

評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・（ ）％ 中間試験
・（50）％ 学期末レポート
・（50）％ 出席状況と資料のアクセスとワーク(レポート)
上記の評価割合はだいたいの目安であり，調整があり得る。

お知らせ事項担当教員

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
教科書をじっくり読むとともに，定期テストに向けた自発的な問題演習が期待されている。予習課題に要する時間60分，授業後に内容を確認するのに要する時間30分，さらにそれらの学習時間を含め，期間を通して通算30時間の自習時間が必要である。なお、各講義中に数題の問題（ワーク）を課すが、それは、周りと相談しながら完成して、授業終了時に提出する。

教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
最初の授業で指示します．
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
授業は日本語で行います.
特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

統計学から未来を見る[Future in Statistics]

担当教員[ローマ字表記]

松浦 義昭[MATSUURA, Yoshiaki]

科目ナンバー

GITD1301A

時間割番号

75B10.133

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

共通教育

適正人数

44人

開講学期

Q1

曜日・時限

水3

単位数

1単位

対象学生

全学生（共通教育科目に係る卒業要件未充足の２年生以上優先）

キーワード

対面と遠隔のハイブリッド RESAS 地方創生 ビッグデータ 統計データ
グ プレゼンテーション

講義室情報

総合教育講義棟 C5講義室（対面と遠隔のハイブリッド）

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとはケーススタディアクティブ・ラーニン

授業の主題
内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）及び内閣府（地方創生推進室）との連携講座となる本授業の主題は、統計データに基づいて現状・将来を分析し、その分析から浮かび上がる諸課題の解決に向けてアイデアを提案できるようになることです。授業の副題は、【地方創生：RESASのビッグデータで地域課題を考える】です。

➀

授業目標
この授業では、RESASについて解説と実習を通して学びます。具体的には、RESASからデータを収集し、分析の結果をもとに、どのような対応策を講じていくべきかを考えていくことを目標としています。
RESASは、内閣官房まち・ひと・しごと創生本部事務局及び経済産業省が提供する、ビッグデータを集約し、可視化するシステムです。Regional
Economy Society Analyzing Systemの頭文字をとってRESASと呼ばれています。

学生の学修目標
この授業で学生は、RESASの基本的な操作方法を理解するとともに、客観的な統計データに基づいた現状・将来の分析から課題を発見し、その解決策をグループで多面的に議論し、地域課題の解決に向けたアイデアを提案できるようになることが目標です。

学修成果
RESASの基本的な操作方法を理解するとともに、客観的な統計データに基づいた現状・将来の分析から課題を発見し、その解決策をグループで多面的に議論し、地域課題の解決に向けたアイデアを提案できるようになることが目標です。

③④

授業概要
統計データから現状や将来を分析し、地域課題の解決策を考える本授業の概要は、以下の通りです。
なお、開講の際に、履修案内とRESASの説明を行います。
第 1 週 現在と未来の課題・人口マップ：人口マップの統計データによる分析を行います。
第 2 週 現在と未来の課題・観光マップ：観光マップの統計データによる分析を行います。
第 3 週 現在と未来の課題・企業活動マップ：企業活動の統計データによる分析を行います。
第 4 週 現在と未来の課題・産業構造マップ：産業構造マップの統計データによる分析を行います。
第 5 週 現在と未来の課題・まちづくりマップ：地方財政マップの統計データによる分析を行います。
第 6 週 現在と未来の課題・雇用マップ：医療・福祉マップの統計データによる分析を行います。
第 7 週 現在と未来の課題・地域経済循環マップ：地域経済循環の統計データによる分析を行います。
第 8 週 まとめと期末テスト＆レポート※必要に応じて変更される場合があります。
※事前に資料を読んで授業の予習をお願いします。
※事後に資料を読んで授業の復習をお願いします。
※授業では討論やアクティブ・ラーニングにより理解を深めていきます。

⑦

評価方法と割合
評価方法

次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
小課題 20%レポート 80%

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
事前に資料を読んで授業の予習をお願いします。
復習に関する指示
事後に資料を読んで授業の復習をお願いします。
教科書・参考書
教科書・参考書補足
テキスト,参考資料につきましては別途ご連絡いたします。

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
水曜日
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言※対面・遠隔オンデマンド併用です。初回は対面授業です。対面授業にはＰＣを携帯して出席します。初回以降は授業サイトで確認します。授業サイトの掲示板やチャットを活用した学生間の相互学習、意見交換があります。※遠隔授業では、授業内容の一部が変更になる場合があります。質問は授業の掲示板やチャットを利用します。
特記事項
特記事項
内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）及び内閣府（地方創生推進室）との連携講座

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

クラウド時代の「ものグラミング」概論[Lecture on How to Create and Coding Things for Network Native
MAKERs]

担当教員[ローマ字表記]

大野 浩之[OHNO, Hiroyuki], 森 祥寛[MORI, Yoshihiro], 松浦 智之

科目ナンバー

-----

時間割番号

70195.01

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

共通教育

適正人数

20人

開講学期

Q3,Q4

曜日・時限

木6

単位数

2単位

対象学生

全学生

キーワード

電子工作，ＩｏＴ，シティカレッジ，遠隔

講義室情報

（対面）

開放科目

-----

備考

シティカレッジ

科目ナンバリングとは

授業の主題
現在、日本ではSociety5.0時代の達成に向けてさまざまな取組を行っています。
このSociety5.0を迎えるにあたっては、これまで別々のモノだと考えてきた、○個人が余暇に楽しんでいた「ものづくり」○仕事や趣味などで行ってきた「パソコン上でのさまざまな操作」○インターネット上で誰かが開発して提供している「さまざまな情報サービス」
が渾然一体となって、相互に連携し、利活用可能になります。
このような社会で必要となる技法を、私たちは「ものづくり」と「プログラミング」をかけあわせた「ものグラミング」という新しい言葉で表現しています。
私たちは、この「ものグラミング」こそが、「Society5.0に向けた人材に必要な技法」であると考えており、この技法を講義と実習を通じて学んで行きます。
本授業の内容は、古くて新しいアプローチになりますので、学生には、既存の知識として学ぶだけで無く、積極的に新しいもの見つけ出し、教員にフィードバックすることを望んでいます。

➀

授業目標
授業目標は次の通りです。
・ネットなどでも安価で購入可能な、さまざまな電子デバイスなどを動かすためのプログラミング環境を、自分のノートパソコン上に構築する。
・構築したプログラミング環境で、「ものグラミング」の考え方に則したさまざまなプログラミングができる。
・前述のプログラムを、徐々に発展させて、デバイスそのものをクラウド上の大量のデータやサービスと連携させ、クラウドと手元の小さな電子デバイス間で相互に影響を与える方法を身につける。
・併せてインターネットを活用するさいに注意すべきセキュリティなどを説明できる。
なお、授業で使用する電子デバイスは、授業期間中、貸し出します。

③④

授業概要
授業では，手元で動く小さな「モノ（※1）」が徐々に発展し「クラウド（※2）」と連携するまでと，クラウド上の大量の情報やサービスが手元の小さな「モノ」に影響を与えるまでを講義と実習などの体験を通じて学び，「ものグラミング」全体の理解を受講者に促していきます。また、併せてインターネットを活用するさいに注意すべきセキュリティなどについても学んで行きます。
※1 モノ：最近は、小型のコンピュータや超小型のセンサなどが安価に普及し，ネット通販などで当たり前のように購入し、利用できるようになりました。
そして、このような機器をインターネットに接続し、センサで得たデータのインターネットへの送信や，逆にインターネットからの受信が可能となりました。
これを「もののインターネット（IoT:Internet of Things）」と呼んでいます。
※2 クラウド：最近は，インターネット上に大量のデータや情報が集積され，これらを活用するサービス自体もインターネット上に用意されていることが当たり前になってきました。これを「クラウド」あるいは「クラウドコンピューティング」などと呼びます。

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・70％ レポート
・30％ 演習の発表点

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示

授業時間中に行った電子デバイスを使用したさまざまな演習は、自宅でも行うこと。
教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
アカンサスポータルを使って質問等に対応します。
直接会って質問したい場合は、授業の前後か、事前にメッセージを送って予約を取ること。
履修条件
特になし

特記事項
特記事項
受講者は，ノートパソコンを持ってくること。
実習で使用する機材（小型のコンピュータや超小型のセンサなど）は、授業期間中に貸出しますので、講義終了後、自宅などで、復習・予習も兼ねて、いろいろな操作や実験をしてみてください。

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

シェルスクリプトを用いた「ものグラミング」演習[Exercise in "Monogramming" using a shellscript]

担当教員[ローマ字表記]

大野 浩之[OHNO, Hiroyuki], 森 祥寛[MORI, Yoshihiro], 松浦 智之

科目ナンバー

-----

時間割番号

70210

科目区分

-----

講義形態

演習

開講学域等

共通教育

適正人数

28人

開講学期

Q2

曜日・時限

集中

単位数

2単位

対象学生

全学生

キーワード

-----

講義室情報

学術メディア創成センター 多目的教室

開放科目

-----

備考

機関開講科目（シティカレッジ）

科目ナンバリングとは

授業の主題
現在、日本ではSociety5.0時代の達成に向けてさまざまな取組を行っています。
このSociety5.0を迎えるにあたっては、これまで別々のモノだと考えてきた、○個人が余暇に楽しんでいた「ものづくり」○仕事や趣味などで行ってきた「パソコン上でのさまざまな操作」○インターネット上で誰かが開発して提供している「さまざまな情報サービス」
が渾然一体となって、相互に連携し、利活用可能になります。
一方で、「プログラミングの勉強をして、さまざまなプログラムを作成したい。」と考えたことのない学生はいないでしょう。
しかし、「プログラミングをどのように学んで良いか分からない。」「JAVA？ Python？ R？ Oracle？ PHP？ C？などと言われても、何を言っているのか分からない。」となって、一歩が踏み出せないことが多いかもしれません。
その上、多くのプログラミング言語では、1年から2年毎に大きなバージョンアップなどがあり、その前後で作成したプログラムが動かなくなったり、新しいプログラムが作れなくなったりして、実際に必要なときに、学んだことが使えないこともあります。

そこで本授業では、Society5.0で必要となる技法を、私たちは「ものづくり」と「プログラミング」をかけあわせた「ものグラミング」という新しい言葉で表現し、この「ものグラミング」こそが、「Society5.0に向けた人材に必要な技法」であると考えて、この技法を講義と実習を通じて学んで行きます。
そして、そのベースとなるプログラミング言語に、古くから存在し、今もほとんど変わること無く使用できる「POSIX環境におけるシェルスクリプト」を使い、そのプログラミング手法についても学習します。
なお、シェルスクリプトは、UNIXやLinuxと呼ばれるOSにおいて、システム操作などにも使用されるもので、多くのコマンドから形成されています。
それ故に最近のプログラミング言語ほど派手なことはできませんが、古くから変わらず存在し続け、これから先も長期間使用可能な言語です。
そして、シェルスクリプトを使えば、プログラミングに限らず、LinuxやWindows10、macOSなどをコマンドから（キーボードから）操作できます。
「ものグラミング」を踏まえて、シェルスクリプトを使用できると、今後の研究活動を始めとする、さまざまな業務処理に、これまでとは違う視点から作業環境を構築し、効率的な作業が行えます。是非、学んでみてください。

本授業の内容は、古くて新しいアプローチになりますので、学生には、既存の知識として学ぶだけで無く、積極的に新しいもの見つけ出し、教員にフィードバックすることを望んでいます。

➀

授業目標
授業目標は次の通りです。
・ネットなどでも安価で購入可能な、さまざまな電子デバイスなどを動かすためのプログラミング環境を、自分のノートパソコン上に構築する。
・構築したプログラミング環境で、「ものグラミング」の考え方に則したさまざまなプログラミングができる。
・前述のプログラムを、徐々に発展させて、デバイスそのものをクラウド上の大量のデータやサービスと連携させ、クラウドと手元の小さな電子デバイス間で相互に影響を与える方法を身につける。
・併せてインターネットを活用するさいに注意すべきセキュリティなどを説明できる。
・POSIX環境におけるシェルスクリプトについて、新しい視点から説明できる。
・「Win/Mac/UNIXすべてで25年後も動く普遍的なプログラム」を書く方法を会得する。
・シェルスクリプトを日頃の問題解決に適用できるようになる。
なお、授業で使用する電子デバイスは、授業期間中、貸し出します。
学生の学修目標
授業内で演習として実施する「ものづくり」を通して、日常の学習活動やさまざまな作業などで行ってきた「パソコン上でのさまざまな操作」と，インター
ネット上で誰かが開発して提供している「さまざまな情報サービス」との連携・活用方法を「ものグラミング」のもとで身につける。
このための方法論として、手元で動く小さな「モノ」が徐々に発展しクラウドと連携するまでと，クラウド上の大量の情報やサービスが手元の小さな「モノ」に影響を与える方法を、主にPOSIX環境におけるシェルスクリプトを用いる。
学修成果
電子工作を中心とする「ものづくり」と日常の学習活動やさまざまな作業などで行ってきた「パソコン上でのさまざまな操作」、インターネット上で誰かが開発して提供している「さまざまな情報サービス」との連携・活用ができる。
POSIX環境におけるシェルスクリプトを用いたプログラミングによって、「すべてのUNIX系の環境下で25年後も動く普遍的なプログラム」を作成できる

➂④

授業概要
本授業では、IoTデバイスをシェルスクリプトから制御し、これらのデバイスをインターネット上のクラウドサービスと簡単に連携させるための手法を具体的に学び、実際の端末等を用いて演習する
授業で使用するIoTデバイスなどは期間中貸与するが、各自ノート型パソコンは持参すること。
なお、持参するパソコンのOSは、Windows10か最新のmacOS、Linuxであること。
またパソコンには、USBタイプAポートが２つ以上必要なのでその準備ができていること。
授業を行う教室は、総合メディア基盤センター2階多目的教室である。

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
演習・レポートによる評価 100%

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
授業までに準備しておく内容を提示するので、必ず準備すること。

教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
アカンサスポータルを使って質問等に対応します。
直接会って質問したい場合は、授業の前後か、事前にメッセージを送って予約を取ること。
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
学生は、自分のノートパソコンを必ず持ってくること。
教室は、総合メディア基盤センター２階の多目的教室です。
特記事項
特記事項
この授業は、「クラウド時代の「ものグラミング」概論−「ものづくり」と「プログラミング」を安全安心かつ楽しく行う創造的生活の提案−（70195.01）」「シェルスクリプト言語論（70196.01）」の2つの授業を合せて、新しく作られた授業です。
上記の授業に。日程や開催教室の関係で履修ができなかった学生は、是非、履修を検討してください。

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

シェルスクリプト言語論[Lecture on POSIX Centric Shellscript Programming]

担当教員[ローマ字表記]

大野 浩之[OHNO, Hiroyuki], 森 祥寛[MORI, Yoshihiro], 松浦 智之

科目ナンバー

-----

時間割番号

70196.01

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

共通教育

適正人数

20人

開講学期

Q3,Q4

曜日・時限

木7

単位数

2単位

対象学生

全学生

キーワード

遠隔

講義室情報

（対面）

開放科目

-----

備考

シティカレッジ

科目ナンバリングとは

授業の主題「プログラミングの勉強をして、さまざまなプログラムを作成したい。」と考えたことのない学生はいないでしょう。
しかし、「プログラミングをどのように学んで良いか分からない。」「JAVA？ Python？ R？ Oracle？ PHP？ C？などと言われても、何を言っているのか分からない。」となって、一歩が踏み出せないことが多いかもしれません。
その上、多くのプログラミング言語では、1年から2年毎に大きなバージョンアップなどがあり、その前後で作成したプログラムが動かなくなったり、新しいプログラムが作れなくなったりして、実際に必要なときに、学んだことが使えないこともあります。
そこで本授業では、古くから存在し、今もほとんど変わること無く使用できる「POSIX環境におけるシェルスクリプト」を使ったプログラミング手法を学習します。
シェルスクリプトは、UNIXやLinuxと呼ばれるOSにおいて、システム操作などにも使用されるもので、多くのコマンドから形成されています。
それ故に最近のプログラミング言語ほど派手なことはできませんが、古くから変わらず存在し続け、これから先も長期間使用可能な言語です。
そして、シェルスクリプトを使えば、プログラミングに限らず、LinuxやWindows10、macOSなどをコマンドから（キーボードから）操作できます。
シェルスクリプトを使用できると、今後の研究活動を始めとする、さまざまな業務処理に、これまでとは違う視点から作業環境を構築し、効率的な作業が行えます。是非、学んでみてください。

➀

授業目標
授業目標は、次の通りです。
（１）POSIX環境におけるシェルスクリプトについて、新しい視点から説明できる。
（２）「Win/Mac/UNIXすべてで25年後も動く普遍的なプログラム」を書く方法を会得する。
（３）シェルスクリプトを日頃の問題解決に適用できるようになる。

授業概要③④ POSIX環境におけるシェルスクリプトについて、以下の内容を中心に講義と演習を行う。
1. ソフトウェア開発をとりまく現状と課題
2. 課題解決を UNIX 哲学に学ぶ
3. POSIX 中心主義に基づくプログラミング
4. 実例学習（ローカル編，Web アプリ編）
5. 関連分野の講演聴講と討論
6. 学習成果の総括と受講生による成果発表⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・70％ レポート
・30％ 演習の発表点

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
授業時間中に出された課題は、次の授業までに完成させること。
教科書・参考書特になし

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
アカンサスポータルを使って質問等に対応します。
直接会って質問したい場合は、授業の前後か、事前にメッセージを送って予約を取ること。
履修条件
特になし

特記事項
特記事項
受講者は，ノートパソコンを持ってくること。

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

Pythonデータ分析入門[Introduction to Python Data Analysis]

担当教員[ローマ字表記]

東 昭孝[HIGASHI, Akitaka]

科目ナンバー

-----

時間割番号

73621.01

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

共通教育

適正人数

40人

開講学期

Q2

曜日・時限

木2

単位数

1単位

対象学生

全学生

キーワード

Python言語、データ分析、データサイエンス、ビッグデータ、人工知能、プログラミング

講義室情報

（対面）

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
近年の情報化社会において、人工知能の発展もあり、一般社会においてもデータを分析する機会が増えている。
日常生活では、多くのシステムが利用されており、様々な多種多様なデータが蓄積されている。
大量のデータは、ビッグデータと呼ばれており、巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。
集まったデータをもとに、データ分析により、推測したり予測を行うことで、物事の因果関係を分析したり、シミュレーションを行ったりすることが可能になる。
解析した内容から、アイデアを生み出したり、ある仮説を立てたり、マーケティング等に利用することで、企業のビジネスに活かせることも多くなってきている。
それに伴い、多くのデータから何かを導こうとするデータサイエンスの存在感が増してきている。
現在、データ分析を行う職業はデータサイエンティストと呼ばれているが、専門的なデータ分析が可能な人材が不足しており、世界中で人材が不足している。
この授業では、プログラム言語としてPython言語を利用して、サンプルデータを用いて、データ分析の実習を行い、データサイエンティストの基礎的な知識を身につける。
利用環境は、Google Colaboratory上のJupyter Notebook環境で、Python言語を順次実行して行う。
授業の後半では、TensorFlow（テンサーフロー)を利用して、人工知能（AI）で利用されている機械学習により、人工知能の原理についても学習する。
TensorFlowとは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習用のソフトウェアライブラリである。

➀

授業目標
Python言語を使ったデータ分析を中心に、初心者向けのデータ分析の手法を学習する。
データサイエンティストとは、どのようなものか学習しながら学ぶ。
学生の学修目標
Python言語の基礎的な知識を理解すること。
Python言語を使ったデータ分析を行えるようになること。
ビッグデータの扱い方、データ分析手法、データサイエンティストの基礎的な知識を身につけること。

授業概要
演習室のパソコンを用いて、自身のネットワークIDでログインしてパソコンを利用する。
演習室にインストールされているJupyter Notebookを利用してPython言語を学習する。
サンプルデータを用いて、実際にデータ分析を行い、データからどのような結果が求められるか推測してから、実際のデータ分析を行い結果を求める。
データの分析結果は、レポートとして提出して、学生同士でピアレビューを行う。
授業の後半では、TensorFlow（テンサーフロー)を利用して、人工知能で利用されている機械学習により、人工知能の原理について学習する。
TensorFlowとは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習用のソフトウェアライブラリである。
授業内容は、受講者の人数、スキル等により、実際の進行状況等に応じて、変更する場合がある．
講義スケジュール

③④

講義回

テーマ

お知らせ事項1・ガイダンス、用語説明、学習環境の説明
・データサイエンスのための必要なスキルや知識の説明
・Python言語の説明
・Google Colaboratory、Anacondaの説明

Google Colaboratory上のJupyter Notebook環境
は、Googleアカウントが必要のため、持っていな
い人は事前に取得しておいてください。

2

・データ分析手法の説明
・データ分析コンテスト等の紹介
・オープンデータの説明
・統計学の初歩を説明
・サンプルを利用して、Pythonで初歩的なデータ
分析・考察

担当教員

⑦

3

・RESAS（地域経済分析システム）から自動デー
タ取得
・分析例から利用するデータを決定して、仮説を立てる

4

・RESAS（地域経済分析システム）等のオープンデータから、仮説を立てて結果の推測を行う
・仮説をもとに、データ分析・視覚化（グラフ化等）を行い、法則・関連性などを導き出し、考察してレポート作成

5・データ分析の続き

6・ディープラーニングの説明と、サンプルで機械学習（TensorFlow）の実行
・データ分析の続き

7

・データ分析結果のピア・レビュー
・データ分析でのAI活用
・コマンドラインによるPythonの実行方法
・データ分析の続き

8・データ分析結果のピア・レビュー
・振り返り・最終レポート提出について評価方法と割合
評価方法
授業内活動、レポート（分析結果等）の結果、授業中の発表内容により総合して判断
評価の割合
授業内活動・レビュー（30％）及びレポート（分析結果等）（70％）の結果より総合して判断し、100点満点で60点以上を合格とする

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
授業の中で行ったデータ分析手法を復習して、次の授業までに理解しておくこと。
教科書・参考書
教科書・参考書補足
Webで教材、資料を提供する。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
アカンサスポータルのメッセージ機能、メール、または教員室（総合メディア基盤センター２F）

履修条件
特になし
適正人数
40人程

その他履修上の注意事項や学習上の助言
Googleアカウントは必須のため、取得しておくこと。
出席は出席管理システムで行うので、学生証を必ず持参して、授業開始前にタッチしておくこと。
特記事項
特記事項
前職のシステム開発の実務経験を活かし、実際のシステム開発のプログラム手法や進め方等を授業に反映し、データ分析における実践的なプログラ
ム教育を行う。

⑥②⑤

科目名[英文名]

動画配信サービスを用いた情報発信演習A[Information Dissemination Exercises Using video Streaming Services
A]

担当教員[ローマ字表記]

森 祥寛[MORI, Yoshihiro]

科目ナンバー

-----

時間割番号

73626

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

共通教育

適正人数

18人

開講学期

Q1

曜日・時限

木4

単位数

1単位

対象学生

全学生

キーワード

動画配信サービスの活用, 高度情報通信人材育成，リーダーシップとフォロワーシップ，遠隔

講義室情報

学術メディア創成センター 多目的教室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
近年、動画配信サービスを使った様々な番組が作られています。これが情報発信の新しい形として、定着しつつあります。
動画配信サービスを運営している事業者、情報メディア以外の各種企業、フリーランスの記者、芸能人、個々人にいたるまで、このサービスを用いて、様々な情報を配信するようになりました。
本授業では、この動画配信サービスの仕組みを学び、多くの人に見てもらえる動画の企画を作ってもらいます。
企画実施に必要なコンテンツ、実際の撮影や配信に必要な工数などについても見積もります。
なお、企画作成時に、視聴者数や評価に数値目標を設け、それを越えるための方策も盛り込んでもらいます。
この作業を通じて、新しい情報発信の方法とそれによって得られる影響について学びます。
また、「単に企画を作れば良い」と言うのではなく、作業毎のアウトカムズ作成に重点をおき、社会・企業の中で求められている（であろう）、プロジェクト
立案・推進の方法も学びます。

➀

授業目標
授業の目標は、動画配信サービスで多くの人に見てもらえる動画作成企画を立てることです。
これによって、影響力のある情報発信をするためには、どのような点に注意すべきかを学んでもらいます。
学生の学修目標
学生の学習目標は以下の通りです。
（１）動画配信サービスを、単に情報の受け取り口として利用するだけでなく、有為な情報発信手段として利用できるようにする。
（２）動画配信サービスの動画作成の企画立案（具体的な数値目標を含む）ができるようになる。
（３）動画の配信において、注意すべき点（個人情報保護や著作権等）を理解し、それを踏まえた企画立案ができるようになる。
（４）多くの人に動画を見てもらうために必要なことについて検討・検証し、企画立案時の数値目標を達成するための方策を検討する。

③④

授業概要
この授業は、総合メディア基盤センターの教員が、動画配信サービスを使った情報発信方法について教えます。
１回の授業構成は、前半を座学、後半をグループワークを中心としたPBL（プロジェクト・ベースド・ラーニング）とします。

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
授業には、３分の２以上の出席を必要とする。
レポート 50%
演習の発表点 50%

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
授業内容に則した課題が出されるので、それを行うこと。

教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
アカンサスポータルを使って質問等に対応します。
直接会って質問したい場合は、授業の前後か、事前にメッセージを送って予約を取ること。
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
学生は、自分のノートパソコンを必ず持ってくること。
教室は、総合メディア基盤センター２階の多目的教室です。
特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

動画配信サービスを用いた情報発信演習B[Information Dissemination Exercises Using video Streaming Services
B]

担当教員[ローマ字表記]

森 祥寛[MORI, Yoshihiro]

科目ナンバー

-----

時間割番号

73627

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

共通教育

適正人数

18人

開講学期

Q2

曜日・時限

木4

単位数

1単位

対象学生

全学生

キーワード

動画配信サービスの活用, 高度情報通信人材育成，リーダーシップとフォロワーシップ，双方向テレビ会議型と対面授業型の併用

講義室情報

-----

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
近年、動画配信サービスを使った様々な番組が作られています。これが情報発信の新しい形として、定着しつつあります。
動画配信サービスを運営している事業者、情報メディア以外の各種企業、フリーランスの記者、芸能人、個々人にいたるまで、このサービスを用いて、様々な情報を配信するようになりました。
本授業では、この動画配信サービスの仕組みを学び、多くの人に見てもらえる動画を作成、放送します。
動画作成では、予め用意された企画書をもとに、コンテンツ作成、実際の撮影・配信をグループ活動で行います。
なお、企画段階に視聴者数や評価に数値目標が設けられているので、それを越えてもらいます。
この作業を通じて、新しい情報発信の方法とそれによって得られる影響について学びます。
また、「単に動画を作れば良い」と言うのではなく、作業毎のアウトカムズ作成に重点をおき、社会・企業の中で求められている（であろう）、プロジェクト
立案・推進の方法も学びます。

➀

授業目標
授業の目標は、動画配信サービスで多くの人に見てもらえる動画を作成するることです。
これによって、影響力のある情報発信をするためには、どのような点に注意すべきかを学んでもらいます。
学生の学修目標
学生の学習目標は以下の通りです。
（１）動画配信サービスを、単に情報の受け取り口として利用するだけでなく、有為な情報発信手段として利用できるようにする。
（２）動画配信サービスの番組で配信するコンテンツが作成できるようになる。
（３）（２）を行う過程において、アウトカムズをきちんと作成できるようになる。
（４）動画の配信において、注意すべき点（個人情報保護や著作権等）を理解し、それを踏まえた企画立案ができるようになる。
（５）多くの人に動画を見てもらうために必要なことについて検討・検証し、企画立案時の数値目標を達成するための方策を検討する。

③④

授業概要
この授業は、総合メディア基盤センターの教員が、動画配信サービスを使った情報発信方法について教えます。
１回の授業構成は、前半を座学、後半をグループワークを中心としたPBL（プロジェクト・ベースド・ラーニング）とします。

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
授業には、３分の２以上の出席を必要とする。
レポート 50%
演習の発表点 50%

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
授業内容に則した課題が出されるので、それを行うこと。

教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
アカンサスポータルを使って質問等に対応します。
直接会って質問したい場合は、授業の前後か、事前にメッセージを送って予約を取ること。
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
学生は、自分のノートパソコンを必ず持ってくること。
教室は、総合メディア基盤センター２階の多目的教室です。
特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

Society5.0概論[Introduction to Society5.0]

担当教員[ローマ字表記]

森 祥寛[MORI, Yoshihiro], 大野 浩之[OHNO, Hiroyuki]

科目ナンバー

-----

時間割番号

73630

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

共通教育

適正人数

50人

開講学期

Q3,Q4

曜日・時限

木7

単位数

2単位

対象学生

全学生

キーワード

-----

講義室情報

-----

開放科目

-----

備考

シティカレッジ

科目ナンバリングとは

授業の主題
ここ最近のバズワードに「Society5.0」があります。
この言葉が意味するのは、社会の情報化（ＩＣＴ化）を出発点として、それによって得られた、ビッグデータ処理や機械学習などの技術的革新の成果の1つである、ＡＩ（人工知能）技術や、ＩｏＴ（もののインターネット）といったものが、ＡＩ化、ＩｏＴ化というような形で導入・構成されるような社会像でしょう。
ＡＩ技術やＩｏＴの進歩は、これまでの情報やＩＣＴ等の進歩と同様に、とどまることなく発達し、社会の中に浸透していくと考えられます。
では、これによって、具体的に社会はどのように変化するのでしょうか。
与えられる変化として、現在、考えられているのが、定型的業務や数値的に表現可能な業務が、ＩｏＴを目や耳、手足のような器官として、そして、ＡＩを頭脳とすることによって、代替されるというものです。
言ってしまえば、機械でできることは機械に任せてしまえる社会、ということでしょうか？
具体的な社会像など、想像しつくすことはできませんが、日本政府は、このSociety5.0の社会実装に向けて、さまざまな政策を実行しています。
本授業では、金沢大学の総合メディア基盤センターが中心となり、このSociety5.0を実現するためのさまざまな研究や技術、そのために行われている施策や教育などについて、紹介していきます。

➀

授業目標
授業目標は次の通りです。
(1) 日本政府が謳っているSociety5.0がどのようなものかを理解し、説明できる。
(2) Society5.0に向けた人材になるために必要な知識や技能にどのようなものがあり、どのように身につけていくべきか説明できる。

③④

授業概要
授業は、総合メディア基盤センターの教員が1回から2回の授業時間を使って、Society5.0に向けた人材に必要とされる、さまざまな知識や技能について、紹介していく。

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・100％ レポート

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
授業内容に則した課題が出されるので、それを行うこと。
教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
アカンサスポータルを使って質問等に対応します。
直接会って質問したい場合は、授業の前後か、事前にメッセージを送って予約を取ること。
履修条件

特になし

特記事項
特記事項
モバイル配信を行うので，ネットワーク経由でも受講可とする。

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

情報・計算科学基礎[Introduction to Information and Computational Science]

担当教員[ローマ字表記]

石井 史之[ISHII, Fumiyuki], 岩﨑 宏[IWASAKI, Hiroshi], 野津 裕史[NOTSU, Hirofumi], 山口 直也[YAMAGUCHI, Naoya]

科目ナンバーCOMS2001A

時間割番号

20024.001

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q3

曜日・時限

火4〜5

単位数

2単位

対象学生

-----

キーワード

プログラミング、計算科学の基礎、対面授業型とオンデマンド授業型を併用。

講義室情報

自然科学５号館Ｂ 第５講義室（対面と遠隔のハイブリッド）

開放科目

-----

備考

EMI科目（英語で行われる授業科目）

科目ナンバリングとは

授業の主題
Fortranを用いて物理，数学の現象や問題を解くプログラムを作成し、物理、数学の理解を深める。

➀

授業目標
物理、数学の現象や問題を簡単なアルゴリズムで表現し、Fortranを使ってプログラミングができる。
学生の学修目標
Fortranを使って物理、数学の簡単なプログラムを作成できる。

③④

授業概要
毎回配布される配布プリントに従って授業を進行する。授業では計算科学に必要な事項を一つ一つ丁寧に説明する。学生はパソコン画面での演示と説明、配布プリントを参照し、携行パソコンの操作、プログラミング、計算機言語、および数学および物理学で活用するために基礎を学習する。
配布されるプリントには、計算機言語の知識、演習問題やチャレンジ問題が掲載されているのでそれを用いて自主学習を行うようにする。また課題レ
ポートを必ず提出する。
１．ソフトウェアのインストール１
２．ソフトウェアのインストール２
３．ソフトウェアの解説（配布プリントno. 1）
４．プログラミングに向けて（配布プリントno. 2）
５．Fortranの基礎（if文）（配布プリントno. 3）
６．Fortranの基礎（do文）（配布プリントno. 4）
７．gnuplot（配布プリントno. 5）
８．数学、物理の研究とプログラミング（配列等）とレポート実習（配布プリントno. 6）
予習復習(各回９０分の自習時間を含め、期間を通して通算６０時間の自習時間)が必要です。

⑦

評価方法と割合
評価方法
標準評価方法/Standard rating method 実習の実施状況と課題レポート評価により成績評価を行う。合否においては実施状況と課題レポート提出が重
視される。
評価の割合
・（50）％ レポート
・（50）％ 実施状況
ルーブリック【授業別ルーブリック】
評価基準
評価
項目

達成率：90〜100%

達成率：80〜89%

達成率：70〜79%

達成率：60〜69%

達成率：0〜59%

知識・理解

数学・物理学の研究に資するプロ
グラミングについて理解することができる。

グラフィックスソフトの使い方を理解できる。

プログラミング言語の基本的な文法や利用方法を理解できる。

プログラミング
環境について、理解できる。

ソフトウェアの必要性を理解する
ことができない。

技
能・姿勢

数学・物理学の研究に資するプロ
グラミングを簡単な問題に対して行い、結果を議論・考察することができる。

グラフィックスソフトを用いてグラフ等を描き、また、その結果について議論・考察することができる。

プログラミング言語を用いて簡単
プログラミングなプログラムを書き、その結果に環境を利用でついて議論・考察することができきる。
る。

ソフトウェアを利用することができない。

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
予習復習(各回９０分の自習時間を含め、期間を通して通算６０時間の自習時間)が必要です。

教科書・参考書
教科書・参考書補足
プリントを配布する（配布プリントno.1-6）
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
予め教員とメールで時間と場所を打ち合わせてから質問に来ること。
石井 ishii@cphys.s.kanazawa-u.ac.jp
野津 notsu@se.kanazawa-u.ac.jp
岩崎 iwasaki@se.kanazawa-u.ac.jp
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
毎回必ずノートパソコンと配布したプリントを持ってくること。
教職免許「情報」の必修科目である。情報教員免許を取得したい学生は必ず履修すること。
講義は英語です。
チーチィングアシスタント（TA）が比較的多く配置されている科目ですので、積極的に活用し学習スピードを加速しましょう。
学生は自宅での学習やプログラミング実習の時間を3時間確保することが期待されています。
特記事項
カリキュラムの中の位置づけ
数学、物理、計算科学のどのコースについても、基礎となる科目である

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

確率・統計解析Ａ[Analysis of Probability and Statistics A]

担当教員[ローマ字表記]

橋本 伊都子[HASHIMOTO, Itsuko]

科目ナンバー

MATH2507A

時間割番号

21004

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q3

曜日・時限

水3

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

「オンデマンド授業型」確率変数，確率分布，大数の法則，中心極限定理

講義室情報

自然科学本館（総合研究棟Ⅳ） 101講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
確率・統計の基礎的概念と方法を学ぶ。

➀

授業目標
偶然誤差を伴う計測やランダムな搖動を受けるシステムを定量的に扱うときの基礎となる確率論の基本事項に付いて解説することができる。

学生の学修目標
1.ランダムな量を確率変数として取り扱えることを理解する.
2.確率変数の確率分布の典型例の理解およびその期待値，分散，特性関数を求めることができる.
3.大数の法則とその意味付けを理解する.
4.中心極限定理とその意味付けを理解する.

③④

授業概要
1.確率空間について学ぶ
2.確率変数と確率分布について学ぶ
3.期待値と分散, 特性関数について学ぶ
4.１次元確率分布について学ぶ
5.多次元確率分布について学ぶ
6.正規分布について学ぶ
7.大数の法則，中心極限定理について学ぶ
8.まとめと試験

講義スケジュール
講義回

テーマ

1
2
3
4
5
6
7
8

⑦

評価方法と割合
評価方法
レポートの提出で評価する。

評価の割合
レポート 100% 60％以上を合格とする。

お知らせ事項全ての回をオンデマンドで行います。受講学生
はLMSにアクセスし授業スライドにてオンラインで受講してください。

担当教員

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
予習することを勧める。
復習に関する指示
１年次の微分積分学を復習してください。
教科書・参考書
教科書

教科書

書名

統計学の基礎と演習

著者名

濱田昇、 田澤新成

出版社

共立出版

ISBN
出版年

2005

教科書・参考書補足

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は、講義中または研究室 3B514 を訪れてもらうか、e-mail でも受け付けるが、アポイントが必要なときもある。
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
全ての回をオンデマンドで行います。受講学生はLMSにアクセスし授業スライドにてオンラインで受講してください。
予習と復習をすることが期待される

特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

確率・統計解析Ｂ[Analysis of Probability and Statistics B]

担当教員[ローマ字表記]

橋本 伊都子[HASHIMOTO, Itsuko]

科目ナンバー

MATH2508A

時間割番号

21005

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q4

曜日・時限

水3

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

「オンデマンド授業型」カイ２乗分布, t分布, F分布, 信頼区間, 検定

講義室情報

自然科学本館（総合研究棟Ⅳ） 101講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
確率・統計の基礎的概念と方法入門➀

授業目標
偶然誤差を伴う計測やランダムな搖動を受けるシステムを定量的に扱うときの基礎となる統計の基本事項を確率論の知識に基づいて解説することができる。

学生の学修目標
統計の数表を用いて，データに対して典型的な推定・検定ができる.

③④

授業概要
1. カイ分布とt分布, F分布について学ぶ
2. 点推定と区間推定について学ぶ
3.母平均と母分散の区間推定について学ぶ
4.母平均と母分散の検定について学ぶ
5.適合度の推定と検定について学ぶ
6.分散分析について学ぶ
7.回帰分析について学ぶ
8.まとめと試験関連する学習・教育目標の項目：（Ｂ）

講義スケジュール
講義回
1
2
3
4
5
6
7
8

⑦

評価方法と割合
評価方法
レポートので評価する。

評価の割合

テーマ

お知らせ事項全ての回をオンデマンドで行います。受講学生
はLMSにアクセスし授業スライドにてオンラインで受講してください。

担当教員

レポート 100% 60％以上を合格とする。

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
予習することを勧める。
復習に関する指示
１年次の微分積分学を復習してください。
教科書・参考書
教科書

教科書

書名

統計学の基礎と演習

著者名

濱田昇、 田澤新成

出版社

共立出版

ISBN
出版年

2005

教科書・参考書補足

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は、講義中または研究室 3B514 を訪れてもらうか、e-mail でも受け付けるが、アポイントが必要なときもある。
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言
全ての回をオンデマンドで行います。受講学生はLMSにアクセスし授業スライドにてオンラインで受講してください。
予習と復習をすることが期待される

特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

信頼性工学Ａ[Reliability Engineering A]

担当教員[ローマ字表記]

立野 大地[TATSUNO, Daichi]

科目ナンバー

MECH2801A

時間割番号

21006

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q3

曜日・時限

水1

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

科目ナンバリングとは[ハイフレックス授業型] 確率・統計の基礎、信頼性、システム、故障、破壊、疲労、クリープ、機械設計、品質保証

講義室情報

自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) AV講義室

開放科目

-----

備考

-----

授業の主題
信頼性工学とは，製品の信頼性を定量的，客観的に扱うものである．信頼性工学では，「故障しない確率」を求めることで信頼性の目標値を設定した
り，信頼性の高低を数値で比較することが可能になる．

➀

授業目標
1. 確率，統計を用いてデータの基本的な取り扱いができるようになる．
2. 信頼度について基礎的な概念を理解することができる．
3. 故障分布関数と信頼度の関係を理解できるようになる．
学生の学修目標
1. 信頼性工学の概要とその応用範囲について理解すること
2. 確率・統計の基礎について理解すること
3. 信頼度および故障率について理解すること
4. 故障分布関数について理解すること

③④

授業概要
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回

[前半]信頼性工学の概要について学ぶ．[後半]確率統計の基礎(1)データの処理方法，確率変数，期待値を学ぶ．
確率統計の基礎(2)母集団と標本の関係，最小二乗法を学ぶ．
確率統計の基礎(3)ベイズの定理を学ぶ．信頼性と信頼性工学(1)信頼性を調べる方法，故障寿命分布を学ぶ．
信頼性と信頼性工学(2)故障寿命分布の平均値，信頼度，故障率の算出法を学ぶ．
信頼性と信頼性工学(3)一次近似，感度解析を学ぶ．代表的な故障分布とその推定(1)指数分布について学ぶ．
代表的な故障分布とその推定(2)ワイブル分布，最弱リンクモデルについて学ぶ．
代表的な故障分布とその推定(3)ガンマ分布，正規分布，対数正規分布について学ぶ．確率紙について学ぶ．
[前半] 代表的な故障分布とその推定(4)確率紙の使用方法，分布の適合度の検定方法を学ぶ．[後半] 試験．

講義スケジュール
講義回

テーマお知らせ事項1

名列番号が「奇数」の学生は対面講義を行います．WebEXも使うのでノートPCを持ってきてくだ
さい．
「偶数」の学生はWebEXでリアルタイムに配信する講義を受講してください．
WebEXのアドレスは講義日までにお知らせします．

2

名列番号が「偶数」の学生は対面講義を行います．WebEXも使うのでノートPCを持ってきてくだ
さい．
「奇数」の学生はWebEXでリアルタイムに配信する講義を受講してください．
WebEXのアドレスは講義日までにお知らせしま
す．

3
4
5
6
7
8

担当教員

⑦

評価方法と割合
評価方法
２／３以上の出席が必要。
宿題と期末試験により成績評価を行う。
評価の割合
宿題
40%
期末試験 60%
上記合計100点満点で60%以上を合格とする。
出席が２／３に満たないものは試験を受ける資格がない．

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
課題を提出すること．
教科書・参考書
教科書

教科書

書名

信頼性工学

著者名

市川昌弘

出版社

裳華房

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
メールにて受付けます．
dtatsuno@se.kanazawa-u.ac.jp
履修条件
特になし

特記事項
特になし

ISBN
出版年

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

信頼性工学Ｂ[Reliability Engineering B]

担当教員[ローマ字表記]

立野 大地[TATSUNO, Daichi]

科目ナンバー

MECH2802A

時間割番号

21007

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q4

曜日・時限

水1

単位数

1単位

対象学生

-----

科目ナンバリングとは[ハイフレックス授業型] 確率・統計の基礎、信頼性、システム、故障、破壊、疲労、クリープ、機械設計、品質保証

キーワード
講義室情報

自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) AV講義室（対面と遠隔のハイブリッド）

開放科目

-----

備考

-----

授業の主題
信頼性工学とは，製品の信頼性を定量的，客観的に扱うものである．信頼性工学では，「故障しない確率」を求めることで信頼性の目標値を設定した
り，信頼性の高低を数値で比較することが可能になる．

➀

授業目標
1. 寿命試験データから信頼度を推定できるようになる．
2. システムの信頼度，アベイラビリティを算出できるようになる．
3. 保全，抜き取り検査の基礎を理解することができる．
学生の学修目標
1. 故障分布関数と信頼度の関係について理解すること．
2. システムにおける信頼度とアベイラビリティの概念を理解すること．
3. 保全，抜き取り検査について説明できるようになること．

③④

授業概要
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回

⑦

信頼度の推定と立証(1)寿命試験データから信頼度を推定する方法について学ぶ．
信頼度の推定と立証(2)寿命分布が指数分布にしたがう場合の信頼度の推定方法について学ぶ．
システムの信頼性(1)非修理系のシステムにおける信頼度の算出について学ぶ．
システムの信頼性(2)修理系における保全について学ぶ．
システムの信頼性(3)修理系におけるアベイラビリティについて学ぶ．
信頼度の推定と立証(3)抜き取り検査の基礎を学ぶ．
これまでの講義の振り返り(1)［前半］これまでの講義の振り返り(2)［後半］期末試験

評価方法と割合
評価方法
２／３以上の出席が必要。
宿題と期末試験により成績評価を行う。
評価の割合
宿題
40%
期末試験 60%
上記合計100点満点で60%以上を合格とする。
出席が２／３に満たないものは試験を受ける資格がない．

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
課題を提出すること．
教科書・参考書
教科書

教科書

書名

信頼性工学

著者名

市川昌弘

出版社

裳華房

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）

ISBN
出版年

質問または来室の予約はメールにてお願いします．
dtatsuno@se.kanazawa-u.ac.jp
履修条件
特になし

特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

プログラミング演習[Programming Exercise]

担当教員[ローマ字表記]

久保 守[KUBO, Mamoru]

科目ナンバーINFO2614B

時間割番号

22006

科目区分

-----

講義形態

演習

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q1,Q2

曜日・時限

木4

単位数

2単位

対象学生

-----

キーワード

Q1【遠隔】,Q2「オンデマンド教材型（一部対面授業型併用）」

講義室情報

自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) レクチャーホール

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
Pythonによるプログラミング演習➀

授業目標
Pythonプログラムが作成できること。
Pythonプログラムを理解できること。

授業概要
特になし

③④

講義スケジュール
講義回

⑦

テーマ

1

ガイダンス，python導入

2整数，浮動小数点数

3

変数，式，演算子

4

条件分岐

5

条件ループ

6

forループ

7

リスト

8

辞書

9

関数

10

数値計算

11

グラフィックス

12

ゲーム

13

イベント処理14

テーブル駆動15

ファイル入出力16試験

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・（50）％ 学期末試験
・（50）％ レポート

授業時間外の学修に関する指示

お知らせ事項

担当教員

復習に関する指示
資料と演習の内容を復習すること。
教科書・参考書
教科書・参考書補足
資料を配布またはオンラインで提供する。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
電子メール(kubom@se.kanazawa-u.ac.jp)で受け付ける。
履修条件
毎回、ノートPCを持参すること

その他履修上の注意事項や学習上の助言

特記事項
特記事項
対面授業を実施する場合は、事前に通知します

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

確率・統計及び演習[Probability and Statistics Theory and Exercise]

担当教員[ローマ字表記]

堀田 英輔[HORITA, Eisuke]

科目ナンバー

MATH2504A

時間割番号

23004

科目区分

-----

講義形態

演習

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q3,Q4

曜日・時限

月3

単位数

2単位

対象学生

-----

キーワード

ハイフレックス授業型, 確率変数, 確率分布, 大数の法則, 統計的推定, 統計的仮説検定, 回帰分析, R言語

講義室情報

自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) AV講義室（対面と遠隔のハイブリッド）

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
確率・統計の基本的理論の学習と演習問題の解法➀

授業目標
確率・統計の基本的事項および定理を理解し、それを応用して演習問題が解けること。
学生の学修目標
・確率に関する数学的な概念を説明でき、関連の計算ができる。
・主要な確率分布の特性等を説明でき、関連の計算ができる。
・統計的推定・検定で用いられる基本的な概念や手法について説明でき、関連の計算ができる。
・R言語により統計的推定・検定ができる。

③④

⑦

授業概要
第01回 講義概要
第02回 確率、条件付き確率、ベイズの定理
第03回 確率変数とその分布（離散分布）
第04回 分布関数と多次元分布
第05回 確率変数とその分布（連続分布）
第06回 正規分布、その他の分布
第07回 期待値、分散、中心極限定理
第08回 中間試験
第09回 データの処理
第10回 統計的推定
第11回 正規母集団の推定
第12回 統計的仮説検定(1)
第13回 統計的仮説検定(2)
第14回 相関および回帰分析
第15回 確率・統計まとめ
第16回 期末試験
評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・30％ 中間試験
・30％ 学期末試験
・40％ レポート

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
次回の講義内容について教科書の当該部を読んでくること。
復習に関する指示
講義のあった当日に再度教科書・ノートにて復習すること。

教科書・参考書
教科書

教科書

書名

概説確率統計

著者名

前園宜彦著

出版社

サイエンス社

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は随時受け付けるが、メールで予約することが望ましい。
履修条件
特になし

特記事項
特になし

ISBN
出版年

2018

978-4-7819-1433-6

⑥

②
⑤

科目名[英文名]★確率論基礎[Basic Probability Theory]

担当教員[ローマ字表記]

近田 康夫[CHIKATA, Yasuo], 山口 裕通[YAMAGUCHI, Hiromichi]

科目ナンバー

CEDP2501A

時間割番号

44111

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

理工学域

適正人数

実施しない．

開講学期

Q3

曜日・時限

木2

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

【遠隔】【オンデマンド教材型】確率，統計，確率分布

講義室情報

自然科学本館（総合研究棟Ⅳ） 201講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
確率，統計，確率分布，検定，回帰分析➀

授業目標
1. 平均・分散・変動係数など基本統計量の計算が出来る
2. ベイズの法則・大数の法則・中心極限定理など確率法則を理解し，説明・応用が出来る．
3. 確率変数と分布関数の概念を理解し，基本的な演算を行える．
学生の学修目標
1. 平均・分散・変動係数など基本統計量の計算が出来る
2. ベイズの法則・大数の法則・中心極限定理など確率法則を理解し，説明・応用が出来る．
3. 確率変数と分布関数の概念を理解し，基本的なな演算を行える．

③④

授業概要
第１回：確率の表現，基本演算
第２回：確率変数，確率密度関数と累積確率分布関数
第３回：正規分布，対数正規分布
第４回：ベルヌーイ試行列，二項分布とポワソン分布
第５回：多次元分布
第６回：確率変数の関数
第７回：確率関数の数学的期待値
第８回：まとめと期末試験
上記は予定であり，講義の進行状況等により変更することがある．
対象となる学習目標：1
毎回宿題があります．各自のPCに専用ソフトウェア(R,Rstudio)をインストールする必要があります．宿題の提出形式はRmarkdownで処理したhtmlファイ
ルです．

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
授業には、３分の２以上の出席を必要とする。
中間試験 学期末試験 レポート
評価は，中間・期末試験（70%），その他レポート・授業態度・小テスト（30%）により行う．ただし，欠席が多い場合は点数にかかわらず，不合格とする．なお，小テストは行わないこともある．
オンデマンドでの開講なので，試験をレポート課題に変更する場合もある．

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
演習問題解答例の確認

教科書・参考書
教科書・参考書補足
教科書：伊藤学・亀田弘行監訳，「改訂 土木・建築のための確率・統計の基礎」，丸善．

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は授業時，またはアカンサスポータル経由での電子メールによることが望ましい．
来室はメールでの予約が望ましいが，
履修条件
特になし．

適正人数
実施しない．

その他履修上の注意事項や学習上の助言
講義の前と後に該当の教科書部分を熟読すること．講義後に教科書の例題演習を行うこと．

特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]★実験・調査分析法[Method of Experiment/Survey Analysis]

担当教員[ローマ字表記]

山口 裕通[YAMAGUCHI, Hiromichi], 中山 晶一朗[NAKAYAMA, Shoichiro]

科目ナンバー

CEDP2001D

時間割番号

44112

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q4

曜日・時限

木2

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

-----

講義室情報

自然科学本館（総合研究棟Ⅳ） 201講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
統計，検定，回帰分析➀

授業目標
1. データの統計的仮説検定を行うことが出来るようになる
2. 回帰分析及びその結果の解釈を行うことが出来るようになる
関連する学習・教育目標の項目: (1)

授業概要
講義スケジュールの欄参照
学類の学習到達目標：（２）専門基礎学力，（３）思考・判断
講義スケジュール
講義回

テーマお知らせ事項

③④

⑦

担当教員

1

統計的推定（点推定）山口 裕通[YAMAGUCHI,
Hiromichi](理工研究域 地球社会
基盤学系)

2

統計的推定（区間推定）

山口 裕通[YAMAGUCHI,
Hiromichi](理工研究域 地球社会
基盤学系)

3

仮説検定（１）

山口 裕通[YAMAGUCHI,
Hiromichi](理工研究域 地球社会
基盤学系)

4

仮説検定（２）

山口 裕通[YAMAGUCHI,
Hiromichi](理工研究域 地球社会
基盤学系)

5

回帰分析

山口 裕通[YAMAGUCHI,
Hiromichi](理工研究域 地球社会
基盤学系)

6

統計演習

7

回帰分析の発展的内容

山口 裕通[YAMAGUCHI,
Hiromichi](理工研究域 地球社会
基盤学系)

8

期末試験

山口 裕通[YAMAGUCHI,
Hiromichi](理工研究域 地球社会
基盤学系)

PC持参．Excel利用．

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）

山口 裕通[YAMAGUCHI,
Hiromichi](理工研究域 地球社会
基盤学系)

評価の割合授業には、３分の２以上の出席を必要とする。
学期末試験 レポート
評価は，期末試験（70%），演習レポート（30%）により行う．ただし，欠席が多い場合は点数にかかわらず，不合格とする．
ルーブリック【授業別ルーブリック】
評価基準
評価
項目

Ｓ（達成度90％〜100％）

Ａ（同80％〜90％未満）

Ｂ（同70％〜80％未満）

Ｃ（同60％〜70％未満）

不可（同60％未満）

回帰分析を実践できるうえ
演習レ に，より高度なモデルを習
ポート 得するための準備が完了している．

回帰分析について，Excel等で実施したうえで，多重共線性に基づいた説明変数の選択ができる．

回帰分析について，Excel等
回帰分析について，Excelで実施したうえで，試行錯誤等で実施し，結果表の意味
しながら回帰モデルの選択がを説明できる．
できる．

回帰分析を実施することができていない．

仮説検定・回帰分析について，発展的な内容を習得するための準備が完了している．

仮説検定・回帰分析について，理論的側面も十分に把握し，他者に説明することができる．

仮説検定・回帰分析につい
仮説検定・回帰分析を十分にて，簡易なケースで手計算習得し統計的側面を踏まえたによって実践することがで実験計画の立案ができる．
きる．

仮説検定の考え方を説明することができない．

期末試験

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
各回に提示する小テストに取り組むこと．
解き方に不明点があれば，言語化し質問登録フォームに入力すること．
教科書・参考書
参考書

参考書

書名

確率統計学AtoZ

著者名小林潔司, 織田澤利守 著

出版社

電気書院

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
特に設定しません．
随時，アポイントを取って質問に来てください．
演習課題実施時は，別途設定予定です．
履修条件
特になし

特記事項
特になし

ISBN
出版年

2012

978-4485300633

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

バイオ統計学演習Ａ[Exercise in Biostatistics A]

担当教員[ローマ字表記]

佐藤 賢二[SATOU, Kenji]

科目ナンバー

BST2103B

時間割番号

25018

科目区分

-----

講義形態

演習

開講学域等

理工学域

適正人数

特になし

開講学期

Q1

曜日・時限

木4〜5

単位数

2単位

対象学生

-----

キーワード

【対面授業型（一部オンデマンド教材型）】確率分布、検定、機械学習、予測

講義室情報

自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) AV講義室（対面と遠隔のハイブリッド）

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
統計解析や機械学習を用いた生物データ解析法➀

授業目標
バイオ実験の手法が発達した結果、今日では短時間で膨大かつ多様な生物データが手に入るようになった。これらのデータは生物学の専門家が目で見て判断するようなデータ量を越えてしまうことが多いため、計算機を用いた解析がますます重要になっている。そして、その多くは頻度や確率に基づく統計解析と、それを発展させた機械学習やデータマイニングによる予測と知識発見などの技術に基づいている。本講義では確率分布の基礎からスタートして、ExcelやRなどのソフトウェアを用いながら、一般的なデータ解析法を学ぶことを目的とする。
学生の学修目標
1. 統計解析やデータマイニングの基本アルゴリズムの理解
2. ExcelやRの操作法の習得

授業概要③④ 1. イントロダクション
2. 統計基礎、Excelの基本操作
3. ヒストグラムと確率分布、Excelによる実習
4. 仮説検定とp値
5. F検定、t検定、U検定、カイ２乗検定
6. 分散分析
7. 相関係数8. 遺伝子発現データ解析、Excelによる実習⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・（ ）％ 小テスト
・（ ）％ 中間試験
・（ ）％ 学期末試験
・（100）％ レポート
・（ ）％ 出席状況
・（ ）％ 演習の発表点

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
統計に関する知識をWeb等で探して読んでみて下さい。
復習に関する指示
講義で配布した資料は、次回の講義までに復習しておいて下さい。
教科書・参考書
教科書・参考書補足

テキストや参考書は特にありません。必要な資料は、講義中に配布します。

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
主にアカンサスポータル経由のメッセージや電子メール（ken@t.kanazawa-u.ac.jp）により対応します。
履修条件
適正人数
特になし

その他履修上の注意事項や学習上の助言
講義で配布した資料は、次回の講義までに復習しておいて下さい。特に、実習資料に沿って自分で統計解析を行ってみることは重要です。
特記事項
カリキュラムの中の位置づけ
バイオインフォマティクスに限らず、多くの生物系の専門科目に関係します。

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

バイオ統計学演習Ｂ[Exercise in Biostatistics B]

担当教員[ローマ字表記]

佐藤 賢二[SATOU, Kenji]

科目ナンバー

BST2104B

時間割番号

25019

科目区分

-----

講義形態

-----

開講学域等

理工学域

適正人数

特になし

開講学期

Q2

曜日・時限

木4〜5

単位数

2単位

対象学生

-----

キーワード

【対面授業型（一部オンデマンド教材型）】確率分布、検定、機械学習、予測

講義室情報

自然科学大講義棟(総合研究棟Ⅵ) AV講義室（対面と遠隔のハイブリッド）

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
統計解析や機械学習を用いた生物データ解析法➀

授業目標
バイオ実験の手法が発達した結果、今日では短時間で膨大かつ多様な生物データが手に入るようになった。これらのデータは生物学の専門家が目で見て判断するようなデータ量を越えてしまうことが多いため、計算機を用いた解析がますます重要になっている。そして、その多くは頻度や確率に基づく統計解析と、それを発展させた機械学習やデータマイニングによる予測と知識発見などの技術に基づいている。本講義では確率分布の基礎からスタートして、ExcelやRなどのソフトウェアを用いながら、一般的なデータ解析法を学ぶことを目的とする。
学生の学修目標
1. 統計解析やデータマイニングの基本アルゴリズムの理解
2. ExcelやRの操作法の習得

③④

授業概要
1. 回帰、R入門、ExcelとRによる実習
2. クラスタリング、ExcelとRによる実習
3. 自己組織化マップ
4. 相関ルール発見
5. 分類、k近傍法、交差検定、Rによる実習
6. 決定木、ナイーブベイズ、サポートベクターマシン、Rによる実習
7. 主成分分析⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合【授業には３分の２以上の出席を必要とする】
・（ ）％ 小テスト
・（ ）％ 中間試験
・（ ）％ 学期末試験
・（100）％ レポート
・（ ）％ 出席状況
・（ ）％ 演習の発表点

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
統計に関する知識をWeb等で探して読んでみて下さい。
復習に関する指示
講義で配布した資料は、次回の講義までに復習しておいて下さい。
教科書・参考書
教科書・参考書補足

テキストや参考書は特にありません。必要な資料は、講義中に配布します。

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
主にアカンサスポータル経由のメッセージや電子メール（ken@t.kanazawa-u.ac.jp）により対応します。
履修条件
適正人数
特になし

その他履修上の注意事項や学習上の助言
講義で配布した資料は、次回の講義までに復習しておいて下さい。特に、実習資料に沿って自分で統計解析を行ってみることは重要です。
特記事項
カリキュラムの中の位置づけ
バイオインフォマティクスに限らず、多くの生物系の専門科目に関係します。講義内容を十分理解するためには、バイオ統計学演習Aを受講していることが必要です。

⑥②⑤

科目名[英文名]

バイオデータベース演習Ａ[Exercise in Biological Information Database A]

担当教員[ローマ字表記]

柿川 真紀子[KAKIKAWA, Makiko]

科目ナンバー

BST2101B

時間割番号

25016

科目区分

-----

講義形態

演習

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q1

曜日・時限

金3

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

バイオデータベース、DNA配列、アミノ酸配列、配列検索、配列比較

講義室情報

自然科学本館（総合研究棟Ⅴ） 計算機実習室(1)（対面）

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは授業の主題
バイオデータベースの利用と配列解析➀

授業目標
バイオデータベースからの配列情報の取得方法や解析手法を学び、これらを使いこなせるようにすることがこの授業の目標である
学生の学修目標
・バイオデータベースの使い方を習得する
・DNA配列やアミノ酸配列の比較手法を学ぶ

③④

授業概要
1. データベースの概要
2. 配列の文字表現
3. データベース検索とデータ取得1（DNA）
4. データベース検索とデータ取得2（アミノ酸）5. 配列比較1（DNA）
6. 配列比較2（アミノ酸）
7. 多重配列比較
8. 総合演習⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目で総合評価し、標準評価方法で評価する。
S(達成度90%〜100％）, A(同80％〜90％）,B(同70％〜80％）,C(同60％〜70％）を合格, 不可（同60％未満）を不合格とする
評価の割合
授業には3分の2以上の出席を必要とする
演習態度、演習レポートの内容で総合的に評価する

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
授業で出された課題について復習すること
教科書・参考書
教科書・参考書補足
授業で資料等を配布します
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は授業の前後あるいはメールで対応しますkakikawa@ec.t.kanazawa-u.ac.jp
履修条件
特になし

特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

バイオデータベース演習Ｂ[Exercise in Biological Information Database B]

担当教員[ローマ字表記]

山田 洋一[YAMADA, Yoichi]

科目ナンバー

BST2102B

時間割番号

25017

科目区分

-----

講義形態

演習

開講学域等

理工学域

適正人数

-----

開講学期

Q2

曜日・時限

金3

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

「オンデマンド教材型」

講義室情報

自然科学本館（総合研究棟Ⅴ） 計算機実習室(1)（遠隔（オンデマンド））

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは授業の主題
バイオデータベースの利用方法を学習する。

➀

授業目標
ゲノム科学や生命情報学を学ぶためには、DNA、遺伝子、RNAそして蛋白質関連の各種データベースと、そこから必要な情報を得るためのツールの使い方を理解する必要があります。そこで本演習では、各種バイオデータベースを使う上で必要な専門知識を学び、更に演習を通して各種ツールの使い方を理解することを目標としています。
学生の学修目標
1. 各種バイオデータベースから入手できる情報を説明できるようになる。
2. 各種バイオデータベースにおけるツールの使い方を習得する。
3. 演習課題に解答し、レポートを作成することができる。

③④

授業概要
1. 米国立バイオテクノロジー情報センターデータベース
2. 米国カリフォルニア大学サンタクルーズ校ゲノムブラウザ
3. Ensemblゲノムブラウザ
4. 日本DNAデータバンク
5. 多型データベース
6. 遺伝子発現データベース
7. タンパク質配列モチーフデータベース
8. 日本蛋白質構造データバンク⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
授業には、皆出席することを原則とし，3分の2以上の出席を必要とする。
レポート 80%
積極性 20%

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示'復習：講義後に再度配布資料を用いて復習すること.
教科書・参考書
教科書・参考書補足
授業中に資料を配布するので教科書を購入する必要はありません。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問は講義時間の前後や電子メール（youichi@t.kanazawa-u.ac.jp）で対応。
履修条件

その他履修上の注意事項や学習上の助言
生命理工学類の学生が受講対象となっています。
予習：次回の講義内容について配布資料を読んでくること。
復習：講義後に再度配布資料を用いて復習すること。
特記事項
特記事項
本科目は、分子生物情報学の読み替え科目の一つです。

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

ビジネス・データ分析（ビジネス・データ・サイエンス）[Business Data Analysis]

担当教員[ローマ字表記]

松浦 義昭[MATSUURA, Yoshiaki]

科目ナンバー

-----

時間割番号

10055

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

人間社会学域

適正人数

-----

開講学期

Q1

曜日・時限

木1

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

遠隔 ビジネス 市場分析 販売予測 経営成果 投資政策 統計ソフトR RESAS e-Stat QC7つ道具 新QC7
つ道具 ベンチャー アントレプレナー 起業家 ビジネスデータ・リテラシー アクティブラーニング

講義室情報

総合教育講義棟 D1講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
この授業では、ビジネス・データ分析について学習します。ビジネス・データを正しく読み取り、活用できることが目的です。

➀

授業目標
この授業では、ビジネス・データ分析について学習します。ビジネス・データを正しく読み取り、活用できることが目的です。
焦点をあてるテーマとしては、1．ビジネスと設備投資、 2．ビジネスと販売予測、 3．ビジネスと市場分析、があります。
さらに、この授業では、統計ソフトRについて実習を通して学びます。
学生の学修目標
この授業を最後まで受講した学生は、以下の３つの能力が身につくように学習目標を設定しています。

1．ビジネスと設備投資について説明できる。
2．ビジネスと販売予測について説明できる。
3．ビジネスと市場分析について説明できる。
学修成果
この授業を最後まで受講した学生は、以下の３つの能力が身につくように学習目標を設定しています。

1．ビジネスと設備投資について説明できる。
2．ビジネスと販売予測について説明できる。
3．ビジネスと市場分析について説明できる。
授業概要③④
第１週１ 履修案内
第１週２ R
第２週

ビジネスと販売予測

第３週

ビジネスと販売予測

第４週

ビジネスと市場分析

第５週

ビジネスと市場分析

第６週

ビジネスと設備投資

第７週

ビジネスと設備投資

第８週

全体のまとめと学期末レポートにむけて※必要に応じて変更される場合があります。

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
学期末レポート/70

小課題/30ルーブリック【授業別ルーブリック】
評価基準
評価項目
模範的

標準

要改善

ビジネスと
販売予測

販売予測について概念や用語を理解できている。具体的な販売予測について概念や用語を理解で数値をもとに分析ができる。課題を掘り下げて考察し、改善策 きている。具体的な数値をもとに分析がを提言することができる。
できる。

販売予測について概念や用語を理解できていない。

ビジネスと
市場分析

市場について概念や用語を理解できている。具体的な数値を 市場について概念や用語を理解できてもとに分析ができる。課題を掘り下げて考察し、改善策を提言 いる。具体的な数値をもとに分析ができすることができる。
る。

市場について概念や用語を理解できていない。

ビジネスと
設備投資

設備投資の決定プロセスについて概念や用語を理解できて
設備投資の決定プロセスについて概念
設備投資の決定プロセスにいる。具体的な数値をもとに分析ができる。課題を掘り下げて や用語を理解できている。具体的な数値 ついて概念や用語を理解で考察し、改善策を提言することができる。
をもとに分析ができる。
きていない。

e-Statの活用

ビジネスの現場によく登場するテーマについてe-Statを活用し e-Statを活用して基本的な調査ができた調査をすることができる。
る。

e-Statを活用できていない。

RESASの活用

ビジネスの現場によく登場するテーマについてRESASを活用した調査をすることができる。

RESASを活用して基本的な調査ができる。

RESASを活用できていな
い。

統計ソフトR ビジネスの現場によく登場するテーマについて統計ソフトRをの活用活用した統計分析をすることができる。

統計ソフトRを活用して基本的な分析ができる。

統計ソフトRを活用できていない。

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
パソコンを使った演習があります。
復習に関する指示
授業では、学習内容と到達水準が記載されたルーブリックが配布されます。学生は、ルーブリックを利用して、自分自身の到達水準を確認することができます。

教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）※質問はチャットや掲示板、メールで行います。希望があれば、会議システムや面談で対応します。

履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言※遠隔授業実施にあたって、授業サイトの掲示板やチャットを活用した学生間の相互学習、意見交換があります。
質問はチャットや掲示板、メールで行います。希望があれば、会議システムや面談で対応します。
※遠隔授業実施にあたり授業の内容が一部変更される場合があります。

特記事項
特記事項
内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）及び内閣府（地方創生推進室）との連携講座 関連科目

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

統計データ分析の基本（多変量解析）[Multivariate Analysis]

担当教員[ローマ字表記]

松浦 義昭[MATSUURA, Yoshiaki]

科目ナンバー

-----

時間割番号

10052

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

人間社会学域

適正人数

-----

開講学期

Q2

曜日・時限

木1

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

遠隔 オンデマンド教材型 回帰分析 判別分析 因子分析 主成分分析 分散分析 クラスター分析 統計スキル
多変量解析 統計学 統計ソフトR RESAS 調査 観察 実験 アクティブラーニング

講義室情報

総合教育講義棟 D1講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
この授業では、調査・観察・実験の際に必要となる統計スキル（多変量解析編）を学習します。
統計学は、大学における文系・理系の双方の専門科目の基礎となる不可欠の素養です。
実験、調査、観察によって得られたデータを統計的に正しく推論を行う力は全ての学問分野で必要とされています。

➀

授業目標

この授業では、調査・観察・実験の際に必要となる統計スキル（多変量解析編）を学習します。
焦点をあてるテーマは、1．回帰分析、 2．主成分分析、 3．因子分析、 4．分散分析、 5．クラスター分析、があります。
さらに、この授業では統計ソフトRについて実習を通して学びます。
学生の学修目標
統計学は、大学における文系・理系の双方の専門科目の基礎となる不可欠の素養です。
実験、調査、観察によって得られたデータを統計的に正しく推論を行う力は全ての学問分野で必要とされています。
この授業を最後まで受講した学生は、以下の５つの能力が身につくように学習目標を設定しています。

1．重回帰分析について説明できる。
2．因子分析について説明できる。
3．主成分分析について説明できる。
4．分散分析について説明できる。
5. クラスター分析について説明できる。
学修成果
この授業を最後まで受講した学生は、以下の５つの能力が身につくように学習目標を設定しています。
1．回帰分析について説明できる。
2．因子分析について説明できる。
3．主成分分析について説明できる。
4．分散分析について説明できる。
5. クラスター分析について説明できる。

③④

授業概要
第１週１ 履修案内
第１週２ R

第２週

単回帰分析・重回帰分析

第３週

ロジスティック回帰分析

第４週

因子分析

第５週

主成分分析

第６週

分散分析

第７週

クラスター分析第８週

全体のまとめと学期末レポートにむけて※必要に応じて変更される場合があります。

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
学期末レポート/80

小課題/20ルーブリック【授業別ルーブリック】
評価基準
評価項目
模範的

標準

要改善

重回帰分
析

重回帰分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。課題を掘り下げて考察し、改善策を提言することができる。

重回帰分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。

重回帰分析について概念や用語を理解できていな
い。

主成分分
析

主成分分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。課題を掘り下げて考察し、改善策を提言することができる。

主成分分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。

主成分分析について概念や用語を理解できていな
い。

因子分析

因子分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。課題を掘り下げて考察し、改善策を提言することができる。

因子分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。

因子分析について概念や用語を理解できていない。

分散分析

分散分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。課題を掘り下げて考察し、改善策を提言することができる。

分散分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。

分散分析について概念や用語を理解できていない。

クラスター分析について概念や用語を理解できている。具体的なクラスター
数値をもとに分析ができる。課題を掘り下げて考察し、改善策を分析提言することができる。

クラスター分析について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。

クラスター分析について
概念や用語を理解できて
いない。

統計ソフト
統計ソフトRを活用した多変量分析をすることができる。
Rの活用

統計ソフトRを活用して基本的な分析ができる。

統計ソフトRを活用できていない。

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
パソコンを使った演習があります。
復習に関する指示
授業では、学習内容と到達水準が記載されたルーブリックが配布されます。学生は、ルーブリックを利用して、自分自身の到達水準を確認することができます。

教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
オフィスアワー 水曜日12:10〜12:50
電子メール ymatsu@staff.kanazawa-u.ac.jp
質問はチャットや掲示板、メール、会議システムで行います。希望があれば面談を行います。

履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言

※遠隔授業の一部実施にあたって、授業サイトの掲示板やチャットを活用した学生間の相互学習、意見交換があります。
質問はチャットや掲示板、メール、会議システムで行います。希望があれば面談を行います。

特記事項
特記事項
内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）及び内閣府（地方創生推進室）との連携講座 関連科目

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

データで考える日本の未来（データサイエンス）[Data Science]

担当教員[ローマ字表記]

松浦 義昭[MATSUURA, Yoshiaki]

科目ナンバー

-----

時間割番号

10031

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

人間社会学域

適正人数

-----

開講学期

Q3

曜日・時限

木2

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

対面・遠隔オンデマンド RESAS

講義室情報

総合教育講義棟 B2講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとはグループワーク アクティブ・ラーニング プレゼンテーション

授業の主題
授業の主題は、RESASを使って地域の現状・課題を分析し、その分析から浮かび上がる諸課題の解決に向けて政策アイデアを提案できるようになる
ことです。

➀

授業目標
この授業では、地域の人口・観光・産業・農業等についてRESASからデータを収集し、地域の現状を分析するとともに、地域の課題解決に向けた政策
アイデアを提案できるようになることを目標としています。

学生の学修目標
この授業で学生は、自分が暮らす、またはゆかりのある地域の課題を認識するとともに、RESASを使って地域の現状を分析し、その分析結果を基に解決策をグループで多面的に議論し、解決に向けたアイデアを提案することが目標です。

③④

授業概要
地域の現状や課題を分析し、諸課題の解決策を提案する本授業の概要は、以下の通りです。
第 1 週 オリエンテーション
第 2 週 RESASを使った地域分析と政策アイデアの提案例の紹介①
第 3 週 RESASを使った地域分析と政策アイデアの提案例の紹介②
第 4 週 RESASを使った地域分析と政策アイデアの提案例の紹介③
第 5 週 RESASを使った地域分析と政策アイデアの提案例の紹介④
第 6 週 政策アイデア発表1 コメンテーターによる講評
第 7 週 政策アイデア発表2 コメンテーターによる講評
第 8 週 政策アイデア発表3 コメンテーターによる講評※必要に応じて変更される場合があります。

⑦

評価方法と割合
評価方法
標準評価方法/Standard rating method
評価の割合
小テスト/Mini-exam 20 レポート/Report 80 記述箇所

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
事前に資料を読んで授業の予習をお願いします。
復習に関する指示
事後に資料を読んで授業の復習をお願いします。

教科書・参考書
教科書・参考書補足
レポート（合計2回：第1回40%、第2回60％）100 %オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
オフィスアワー: 水曜日. 12:10〜12:50
e-mail: ymatsu@staff.kanazawa-u.ac.jp
履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言◇テキスト・教材および参考資料につきましては別途ご連絡いたします。
◇対面・遠隔オンデマンド併用です。初回は遠隔、2回は対面授業で実施。
◇パソコンを使った実習があります。指定日にはパソコンを携帯して出席してください。
特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

統計ソフトRによるビッグデータ分析[Big Data Analysis]

担当教員[ローマ字表記]

松浦 義昭[MATSUURA, Yoshiaki]

科目ナンバー

-----

時間割番号

10057

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

人間社会学域

適正人数

-----

開講学期

Q3

曜日・時限

木1

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

対面・遠隔オンデマンド併用 ビッグデータ

講義室情報

総合教育講義棟 B2講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
この授業では、日米の経済や金融に関する統計データ及びビッグデータの分析について学習します。
※日本の統計データベースについては、RESAS,e-Statを活用。米国はUSCensus,BEA,IPMUSを活用。
国内外の統計データの分析を通して、グローバルな経済や金融の動きをデータに基づいて俯瞰する
ことができるようになることが授業の主題です。

➀

授業目標
この授業では、日米の経済や金融に関する統計データベースの活用方法および分析手法を学習します。
また、この授業では日米の統計データベースおよびデータ分析の道具（ツール）である統計ソフトRの活用方法について実習を通して学びます。
さらに、国内外のデータを収集、比較、分析を通してグローバルな視野を持つことも授業の目標です。

学生の学修目標
日本の経済や金融に関する統計データベースの活用はもとより、米国の経済や金融に関する統計データベース
を活用して、両国の経済や金融のデータを収集、比較、分析できるグローバルな視野を持つことが学修目標です。
この授業を最後まで受講した学生は、以下の３つの能力が身につくように学習目標を設定しています。
1．日米の経済や金融に関する統計データ及びビッグデータとは何かについて説明できる。
2．日米の統計データの収集、読取り、分析ができる。
3. 国際社会をデータから俯瞰できるグルーバルな視点を得る。
学修成果
日本の経済や金融に関する統計データベースの活用はもとより、米国の経済や金融に関する統計データベース
も活用して、両国の経済や金融のデータを収集、比較、分析できるグローバルな視野を持つことが学修目標です。
この授業を最後まで受講した学生は、以下の３つの能力が身につくように学習目標を設定しています。
1．日米の経済や金融に関する統計データの分析及びビッグデータとは何かについて説明できる。
2．日米の統計データの収集、読取り、分析ができる。
3. 国際社会をデータから俯瞰できるグルーバルな視点を得る。

③④

授業概要
第１週１ 履修案内
第２週

統計ソフトR

第３週

日米の経済や金融に関する統計データの概説第４週

日米の経済や金融に関する統計データ：主要指標

第５週

民間部門に関する統計データ

第６週

イノベーション及びテクノロジーに関する統計データ

第７週

地域別人口に関する統計データ

第８週

全体のまとめと学期末レポートにむけて※必要に応じて変更される場合があります。

⑦

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
レポート/70 小課題30
ルーブリック【授業別ルーブリック】
評価基準
評価項目
模範的

標準

要改善

国内外の統計
データベース及び各種ビッグデータ

国内外の統計データ及び各種ビッグデータについて概 国内外の統計データ及び各種ビッグ
念や用語を理解できている。データを活用して諸課題の データについて概念や用語を理解でき解決に向けた提案をすることができる。
ている。

国内外の統計データ及び各種ビッグデータについて概念や用語を理解できていない。

統計ソフトRの活用

統計ソフトRを活用した分析をすることができる。

統計ソフトRを活用して基本的な分析ができる。

統計ソフトRを活用できていない。

国内外の統計データ及び各種
ビッグデータ分析

国内外の統計データ及び各種ビッグデータの分析手法について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。課題を掘り下げて考察し、改善策を提言することができる。

国内外の統計データ及び各種ビッグデータの分析手法について概念や用語を理解できている。具体的な数値をもとに分析ができる。

国内外の統計データ及び各種ビッグデータの分析手法について概念や用語を理解できていない。

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
パソコンを使った演習があります。
復習に関する指示
授業では、学習内容と到達水準が記載されたルーブリックが配布されます。学生は、ルーブリックを利用して、自分自身の到達水準を確認することができます。

教科書・参考書
特になし
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
オフィスアワー 水曜日12:10〜12:50
電子メール ymatsu@staff.kanazawa-u.ac.jp

履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言※内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）及び内閣府（地方創生推進室）との連携講座 関連科目
※遠隔授業一部実施にあたって、授業サイトの掲示板やチャットを活用した学生間の相互学習、意見交換があります。対面・遠隔オンデマンド併用です。初回は遠隔、2回は対面授業で実施。質問はチャットや掲示板で行います。

特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

金融リテラシー[Financial Literacy]

担当教員[ローマ字表記]

松浦 義昭[MATSUURA, Yoshiaki]

科目ナンバー

-----

時間割番号

10032

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

人間社会学域

適正人数

-----

開講学期

Q4

曜日・時限

火3

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

金融リテラシー 給与と税金・社会保険 クレジット・ローン 車の購入
キャリア 持続可能性

講義室情報

総合教育２号館 F10講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

病気・入院

交通事故

資産形成と

授業の主題
授業の主題は、金融サービスの利用に関する基本的な知識やスキルを議論を通して身に着け、自身の判断でより豊かで確かな生活が営めるようになることです。

➀

授業目標
授業の目標は、個人の金融行動を通じてライフプランニング能力やキャリア開発能力を身に着けることができるための、基礎的な金融に関する知識や実践力を習得する。自立した個人として行動ができるための資質を養うことです。
学生の学修目標
学生の学習目標は、個人のマネーマネジメント能力を実践的に引き出すことにより、個人へのまた社会的影響も顧慮した日常生活における金融にかかわる意思決定ができることです。
学修成果
これからの人生を賢く生きるために基礎的な知識と実践力を修得する
授業概要◆金融リテラシー教育推進委員会メンバー
西村隆男, 阿部信太郎, 柿野成美, 鎌田浩子, 川西諭, 橋長真紀子, 松浦義昭
◆金融リテラシーの授業では、次の内容について学びます。
1.ガイダンスと基本事項Ⅰ（金融リテラシーの基本要素）
2.基本事項Ⅱ（基本となる生活経済知識）
3.人生の選択
4.収入と税・社会保険
5.購買行動と信用履歴
6.車の購入とペイメントオプション
7.為替と海外旅行
8.住宅購入とローン価値
9.リスクマネジメント（健康と病気）
10.リスクマネジメント（交通事故と損害賠償）
11.資産管理と運用
12.失業とセーフティネット
13.リタイアメントプログラム
14.不確実性の理論
15.持続可能性とパーソナルファイナンス
（※英語表記改訂中）③④

講義スケジュール
講義回

1

2

テーマ

お知らせ事項

人生の選択Ⅰ・・・人生の機会費用について学ぶ

私たちが生まれてから高校卒業までにどれだけの費用がかかったか、また大学生として生活していくためにどれだけの資金が必要かを考える。そして大学卒業後は、進学、就職、留学などいろいろな選択肢があることを知り、それぞれの機会費用について考えてみる。

給与と税金・社会保険・・・給与明細をもとに社会制度をひもとく「給与明細書」や「源泉徴収票」の具体例を通して、それらの見方と自分の所得の把握の仕方を学ぶ。給与から差し引かれる項目である税金と社会保険の意味と役割について理解する。所得税の簡単な計算問題を解くことによって、所得担当教員

税の仕組みを理解する。最後に税金・社会保険と自分の生活との関わりについて、自分なりに考えをまとめる。

⑦

3

金銭を貯蓄する場合、またはローンやクレジットで借入する場合の金利について知り、具クレジット・ローン・・・借りることの利便性とコスト
体的な金利計算を行う。そして将来、信用履歴を知るを高めるためにどのようなことが必要かについて理解する。

4

車の購入・・・ペイメントオプションについて学ぶ

FL 修得の基本概念である PBS (Planning,
Budgeting, Saving)の理解がすべての基本となる。とくに高額商品であるほど、万全の情報収集と計画性が求められる。
また入手後の支出の見通しも想定費用を計算してみる必要がある。それらを理解の上で、費用対効果（満足度）について認識できるようになる。

5

海外旅行・・・身近な事例から為替の仕組みを学ぶ

ヒト・カネ・モノ・情報がグローバルに移動する現代社会において、為替の仕組みについての理
解は、国際的に活動する人だけでなく、国内だ
けで生活をする人にとっても、賢明な判断をする
うえで極めて重要である。海外旅行でのお金の支払いという身近な問題から、為替レートの決まり方まで、自分の言葉で説明できる能力を身
につける。

6

不測の事態は突然やってくる。若さと健康が自慢の大学生も、就職し仕事に慣れてくると病気やけがで入院という事態も当然に人生オプションとして想定しなければならない。もし入院することになったら、どのくらいの経済的な備えが必病気・入院・・・不測の事態への備えや保険制度要なのだろうか。万が一、障害を負うようなことの仕組みや活用を知るになり働けなくなったら、その先の生活はどうなるだろう。この問題については、私的保険（医療保険）と公的保険（健康保険）の違いを把握することが第一歩であることから、その区別と効用について学ぶ。

7

バイクや自動車を運転すれば、だれもが被害者になるばかりか、加害者になり得ることも交通事故・・・逸失利益と時間価値との関連につ 十分に考えておく必要がある。事故の場合の損いて学ぶ
害賠償の現実を知ることで、事故に備えるリスク
マネジメントの方法を正しく理解することが求められる。

8

資産形成とキャリア・・・長期的な視野に立って自分の資産について学ぶ

より良い人生を送るためには金融資産だけでな
く、物的資産、人的資産をも含む豊かな資産を形成することが大切であることを理解し、資産形成のリスクを理解しながらも、適切に資産形成をすることができるようになる。

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
学期末レポート/60 学期中レポート/40
ルーブリック【授業別ルーブリック】
評価基準
評価項目
優れている（◎）

良い（○）

頑張りましょう（△）

自分のこれまでのキャッシュフローについて自分のこれまでのキャッシュフローについて把握している。
さらに、大学卒業後のキャッシュフローについて考えることができる

自分のこれまでのキャッシュフ
ローについて把握している。

自分のこれまでのキャッシュ
フローについて把握していない。

自分の生活に身近な税金や
社会保障への理解

自分の生活に身近な税金や社会保険の意味と役割につい自分の生活に身近な税金や社て理解している。また、税金・社会保険と自分の生活との関
会保障を理解している。
わりについて、自分なりに考えをまとめることができている。

自分の生活に身近な税金や社会保障を理解していない。

クレジットやローンなどの債務の仕組みについて把握でき
クレジットやている。また、クレジットやローン利用のコストについて知っローンなどの債ている。さらに、貯蓄や消費者信用の利用も含め、自分自務の仕組みに身の信用履歴を高めるためにはどうしたらよいかを理解し
ついて
ている。

クレジットやローンなどの債務の仕組みについて把握できている。また、クレジットやローン利用のコストについて知っている。

クレジットやローンなどの債務の仕組みについて把握できていない。

公的保険と私的保険の仕組みについて

公的保険と私的保険の違いを説明できる。さらに、自分が働けない時間をどれくらい貯金や保険などで賄えるかとい
公的保険と私的保険の違いを説う、自分が生活を営む上で最低限必要なキャッシュフローを 明できる。
理解している。

公的保険と私的保険の違いを説明できない。

逸失利益と時間価値との関連について

交通事故を起こしてしまった場合の相手方に支払うべき損
害賠償額について、実務上の計算の方法を理解することにより、リスクマネジメントの重要性に気づき、損害保険に加入することの意味を認識できる。

バイクや自動車を運転すれば、だれもが被害者になるばかりか、加害者になり得ることを理解していない。

バイクや自動車を運転すれば、だれもが被害者になるばかり
か、加害者になり得ることを理解している。

授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
毎時間の前に、次回の内容をテキストと解説に従って予習することが必要である。
復習に関する指示
授業では、学習内容と到達水準が記載されたルーブリックが配布されます。学生は、ルーブリックを利用して、自分自身の到達水準を確認することができます。
教科書・参考書
教科書・参考書補足
テキストは無料の資料を配布します。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
オフィスアワー 水曜日12:10〜12:50
電子メール ymatsu@staff.kanazawa-u.ac.jp
履修条件
履修条件は、ありません。

その他履修上の注意事項や学習上の助言
毎時間の前に、次回の内容をテキストと解説に従って予習することが必要である。
対面授業を予定している。ただし、遠隔授業と併用になる可能性がある。
各講義の後には、テキストにあるＨＯＭＥＷＯＲＫを中心に、次回への準備。
特記事項
特になし

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

白書の講読と議論[White Paper]

担当教員[ローマ字表記]

松浦 義昭[MATSUURA, Yoshiaki]

科目ナンバー

-----

時間割番号

10044

科目区分

-----

講義形態

講義その他

開講学域等

人間社会学域

適正人数

-----

開講学期

Q4

曜日・時限

火1

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

EBPM PDCA RESAS 少子化 ロジックモデル グループワーク アクティブ・ラーニング プレゼンテーション

講義室情報

総合教育講義棟 Ｄ５講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
この授業では、地域の少子化問題について少子化社会対策白書を中心に現状と課題の理解を深めるとともに、統計データを収集して地域の現状を把握します。さらに、少子化対策に関する定量的な政策評価の事例を通して、ＥＢＰＭ（Ｅｖｉｄｅｎｃｅ−Ｂａｓｅｄ Ｐｏｌｉｃｙ Ｍａｋｉｎｇ：証拠に基づく政策立案）
について学びます。

➀

授業目標
この授業では、地域の少子化問題について学習します。
焦点をあてるテーマは以下の通りです。
１. 総人口と人口構造の推移
２. 出生数、出生率の推移
３. 婚姻・出産の状況
４. 結婚をめぐる意識等
５. 出産・子育てをめぐる意識等
６. 結婚や子育てに関する意識
７. 地域比較
学生の学修目標
この授業を最後まで受講した学生は、以下の３つの能力が身につくように学習目標を設定しています。
1．出生数、出生率の推移について説明できる。
2．出産・子育てをめぐる意識等について説明できる。
3．結婚や子育てに関する意識について説明できる。
学修成果
この授業を最後まで受講した学生は、以下の３つの能力が身につくように学習目標を設定しています。
1．出生数、出生率の推移について説明できる。
2．出産・子育てをめぐる意識等について説明できる。
3．結婚や子育てに関する意識について説明できる。
授業概要
特になし

③④

講義スケジュール
講義回

テーマお知らせ事項1

少子化社会対策白書

授業ガイダンスを実施します。

2

少子化をめぐる現状

少子化をめぐる現状を解説します。
ＥＢＰＭをめぐる議論を解説します。

3

少子化対策の取組

少子化対策の取組を解説します。
ＥＢＰＭをめぐる議論を解説します。

少子化対策の重点課題

少子化対策の重点課題を解説します。
ロジック・モデルについて解説します。
自治体における少子化対策の効果分析を解説
します。

4

担当教員

⑦

5

少子化対策の具体的実施状況

少子化対策の具体的実施状況を解説します。
政策効果の分析におけるロジック・モデルを演
習を交えて解説します。

6

少子化対策の推進

少子化対策の推進について解説します。
統計等のデータを利用した交付金事業の定量的な効果検証について解説します。

7

プレゼンテーション１

学生プレゼンテーションを行います。

8

プレゼンテーション２

学生プレゼンテーションを行います。

評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
学期末レポート/50 学期中レポート/50
ルーブリック【授業別ルーブリック】
評価基準
評価項目
十分

標準

不十分
少子化をめぐる現状を理解していない。

少子化をめ
ぐる現状

少子化をめぐる現状と課題を理解している。

少子化をめぐる現状を理解している。

少子化対策の取組

過去から現在までの少子化対策の経緯を踏まえて、これから求められる
少子化対策の取組について述べることができる。

現在の少子化対策の取組 現在の少子化対策の取組を理解している。
を理解していない。

ロジック・モデル

ロジック・モデルとは何かを理解している。さらに、具体的な事例をロジックモデルで検討することができる。

ロジック・モデルとは何かを理解している。

ロジック・モデルとは何かを理解していない。

ＥＢＰＭ

ＥＢＰＭとは何かを理解している。さらに、具体的な事例について統計等のデータを活用したＥＢＰＭの議論を行うことができる。

ＥＢＰＭとは何かを理解している。

ＥＢＰＭとは何かを理解していない。

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
授業では、学習内容と到達水準が記載されたルーブリックが配布されます。学生は、ルーブリックを利用して、自分自身の到達水準を確認することができます。
教科書・参考書
参考書

参考書

書名

少子化社会対策白書

著者名

内閣府編

出版社

勝美印刷

ISBN
出版年

2013

教科書・参考書補足
令和１年版 少子化社会対策白書
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
オフィスアワー 水曜日12:10〜12:50
電子メール ymatsu@staff.kanazawa-u.ac.jp
履修条件
特にありません。

その他履修上の注意事項や学習上の助言
参考資料はインターネットからダウンロードできます。
特記事項
特記事項
※内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）及び内閣府（地方創生推進室）との連携講座 関連科目
※対面授業を予定している。ただし、遠隔授業と併用になる可能性がある。

4865791787

⑥

②
⑤

科目名[英文名]

地域課題解決と政策立案のための統計データ分析：EBPM（根拠に基づく政策立案）[EBPM(Evidence‑based Policy Making)]

担当教員[ローマ字表記]

松浦 義昭[MATSUURA, Yoshiaki]

科目ナンバー

-----

時間割番号

10056

科目区分

-----

講義形態

講義

開講学域等

人間社会学域

適正人数

-----

開講学期

Q4

曜日・時限

火2

単位数

1単位

対象学生

-----

キーワード

エビデンスに基づく政策形成（EBPM: Evidence-Based Policy Making）
controlled trial）

講義室情報

総合教育講義棟 Ｄ５講義室

開放科目

-----

備考

-----

科目ナンバリングとは

授業の主題
この授業では、EBPM（エビデンスに基づく政策立案）について学習します。

➀

授業目標
この授業では、EBPM（エビデンスに基づく政策立案）について学習します。
学生の学修目標
この授業を最後まで受講した学生は、以下の３つの能力が身につくように学習目標を設定しています。
1．EBPMとは何かについて説明できる。
2．政策評価手法について説明することができる。
3. データを活用して政策評価を行うことができる。
学修成果
この授業を最後まで受講した学生は、以下の３つの能力が身につくように学習目標を設定しています。
1．EBPMとは何かについて説明できる。
2．政策評価手法について説明することができる。
3. データを活用して政策評価を行うことができる。

③④

⑦

授業概要
第１週

履修案内

第２週

EBPMとは第３週

根拠に基づく政策立案手法（１）

第４週

根拠に基づく政策立案手法（２）

第５週

根拠に基づく政策立案手法（３）第６週

根拠に基づく政策立案手法（４）第７週

ノーベル賞から考えるランダム化比較試験（利点と留意点）

第８週

全体のまとめと学期末レポートにむけて評価方法と割合
評価方法
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％〜100％）」、「Ａ（同80％〜90％未満）」、「Ｂ（同70％〜80％未満）」、「Ｃ（同60％〜70％未満）」を合格とし、「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
評価の割合
学期末レポート/60 学期中レポート/40

ランダム化比較試験（RCT: Randomized

授業時間外の学修に関する指示
復習に関する指示
授業では、学習内容と到達水準が記載されたルーブリックが配布されます。学生は、ルーブリックを利用して、自分自身の到達水準を確認することができます。
教科書・参考書
参考書

参考書

参考書

書名

新医療経済学 : 医療の費用と効果を考える

著者名

井伊雅子, 五十嵐中, 中村良太著

出版社

日本評論社

書名

EBPMの経済学 : エビデンスを重視した政策立案

著者名大橋弘編 = Economic thinking for evidence-based policy making

出版社

東京大学出版会

書名
参考書

著者名
出版社
書名

参考書

参考書

参考書

著者名

ISBN
出版年

出版年

2019

慣

日経BP社

出版年

2019

効果検証入門 : 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 =Introduction to causal inference/econometrics

ISBN

安井翔太著
技術評論社

「原因と結果」の経済学 : データから真実を見抜く思考法

出版年

著者名

中室牧子, 津川友介著

ISBN
出版年

出版社

ダイヤモンド社

書名

政策評価のための因果関係の見つけ方 : ランダム化比較試験入門
川貴之, 井上領介, 名取淳訳
出版年

447803947X

2017

エステル・デュフロ, レイチェル・グレナスター, マイケル・クレーマー著 ; 石
日本評論社

4297111179

2020

2019

オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）

履修条件
その他履修上の注意事項や学習上の助言※内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）及び内閣府（地方創生推進室）との連携講座 関連科目
※対面授業を予定している。ただし、遠隔授業と併用になる可能性がある。
特記事項

4822289605

杉周作, 関美和訳

オフィスアワー 水曜日12:10〜12:50
電子メール ymatsu@staff.kanazawa-u.ac.jp

特になし

4130402919

2020

ハンス・ロスリング, オーラ・ロスリング, アンナ・ロスリング・ロンランド著 ; 上 ISBN

出版社

出版社

ISBN

Factfulness : 10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習

書名

著者名

4535559236

ISBN

4535559341

⾦沢⼤学データサイエンス特別プログラム開講科⽬表（R2~R3）

学⽣所属

融合学域（R3~）

⼈間社会学域

理⼯学域

No 共通教育科⽬

No 専⾨科⽬（学域GS科⽬）

1

データサイエンス基礎

27

ビジネス・データ分析

R3 イノベーション基礎

1

情報処理基礎28

統計データ分析の基本（多変量解析）

R3 数理・データサイエンス基礎及び演習

2

情報の科学

29

データで考える⽇本の未来（データサイエンス）

R3 デザイン思考

3

統計数学A

30

統計ソフトRによるビッグデータ分析

R3 データサイエンスの技術

4

統計数学B

31

⾦融リテラシー

R3 情報処理5

数学的発想法

32

⽩書の講読と議論

14

情報・計算科学基礎

6

統計学から未来を⾒る

33

地域課題解決と政策⽴案のための統計データ分析

15

確率・統計解析Ａ

7

クラウド時代の「ものグラミング」概論

R3 機械学習の基礎

16

確率・統計解析Ｂ

8

シェルスクリプトを⽤いた「ものグラミング」演習

R3 ディープラーニングの基礎

17

信頼性⼯学Ａ

9

シェルスクリプト⾔語論

18

信頼性⼯学Ｂ

10

Pythonデータ分析⼊⾨

19

プログラミング演習

11

動画配信サービスを⽤いた情報発信演習A

20

確率・統計及び演習

12

動画配信サービスを⽤いた情報発信演習B

21

確率論基礎

13

Society5.0概論

22

実験・調査分析法

R3 シェルスクリプトを⽤いた「⼤規模データ処理」演習

23

バイオ統計学演習Ａ

R3 シェルスクリプトを⽤いた「ものグラミングと⼤規模データ処理」演習

24

バイオ統計学演習Ｂ

25

バイオデータベース演習Ａ

26

バイオデータベース演習Ｂ

R3 医療統計学
医薬保健学域R3 医薬品情報学
R3 医薬科学イノベーション概論
科⽬開講対象

全所属対象

全所属対象

各所属対象（他学域履修可能）

○金沢大学教務委員会規程(平成26年4月1日規程第1998号)
改正(設置)
第1条 金沢大学教育企画会議に，国立大学法人金沢大学基幹会議規程第22条第1項の規定に基づき，金沢大学教務委員会(以下「委員会」という。)を置く。
(目的)第2条 委員会は，本学における教務に関する事項について審議することを目的とする。
(審議事項)
第3条 委員会は，次に掲げる事項を審議する。
(1) 教務に係る全学的な取組の企画立案に関すること。
(2) 教務に係る全学的な取組の実施に関すること。
(3) 教務に係る連携及び連絡調整に関すること。
(4) その他本学の教務に関すること。
(組織)
第4条 委員会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 教育担当理事が指名する学長補佐 1人(2) 融合学域を担当する教員から選出された者 1人(3) 人間社会学域，理工学域及び医薬保健学域を担当する教員から選出された
者 各3人(4) 各研究科を担当する教員から選出された者 各1人(5) 国際基幹教育院に所属する教員から選出された者 1人(6) 学務課長(7) その他委員長が必要と認めた者 若干人(任期)第5条 前条第1号から第5号及び第7号の委員の任期は1年とし，再任を妨げない。
2 前項の委員に欠員が生じた場合の補欠の委員の任期は，前任者の残任期間とする。
(委員長)
第6条 委員会に委員長を置き，第4条第1号の委員をもって充てる。
2 委員長は，委員会の会議を招集し，その議長となる。
3 委員長に事故があるときは，委員長があらかじめ指名した委員がその職務を代
行する。
(会議)
第7条 会議は，委員の過半数が出席しなければ開くことができない。
2 議事は，出席した委員の過半数をもって決し，可否同数のときは，議長の決するところによる。
(委員以外の者の出席)
第8条 委員長は，必要があると認めたときは，委員以外の者を会議に出席させ，意見を聴くことができる。
(ワーキンググループ等)
第9条 委員会に，専門的事項を審議するため，ワーキンググループ等必要な下部組織を置くことができる。
(事務)第10条 委員会の事務は，学務部学務課において処理する。
(雑則)
第11条 この規程に定めるもののほか，委員会の運営に関し必要な事項は，委員会が別に定める。
附 則
1 この規程は，平成26年4月1日から施行する。
2 金沢大学カリキュラム検討委員会規程(平成20年4月1日規程第1085号)は，廃止する。
附 則
この規程は，平成26年4月1日から施行する。
附 則
この規程は，平成28年4月1日から施行する。
附 則
この規程は，平成29年4月1日から施行する。
附 則
この規程は，令和2年4月1日から施行する。
附 則
この規程は，令和3年4月1日から施行する。

○金沢大学教務委員会規程(平成26年4月1日規程第1998号)
改正(設置)
第1条 金沢大学教育企画会議に，国立大学法人金沢大学基幹会議規程第22条第1項の規定に基づき，金沢大学教務委員会(以下「委員会」という。)を置く。
(目的)第2条 委員会は，本学における教務に関する事項について審議することを目的とする。
(審議事項)
第3条 委員会は，次に掲げる事項を審議する。
(1) 教務に係る全学的な取組の企画立案に関すること。
(2) 教務に係る全学的な取組の実施に関すること。
(3) 教務に係る連携及び連絡調整に関すること。
(4) その他本学の教務に関すること。
(組織)
第4条 委員会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 教育担当理事が指名する学長補佐 1人(2) 融合学域を担当する教員から選出された者 1人(3) 人間社会学域，理工学域及び医薬保健学域を担当する教員から選出された
者 各3人(4) 各研究科を担当する教員から選出された者 各1人(5) 国際基幹教育院に所属する教員から選出された者 1人(6) 学務課長(7) その他委員長が必要と認めた者 若干人(任期)第5条 前条第1号から第5号及び第7号の委員の任期は1年とし，再任を妨げない。
2 前項の委員に欠員が生じた場合の補欠の委員の任期は，前任者の残任期間とする。
(委員長)
第6条 委員会に委員長を置き，第4条第1号の委員をもって充てる。
2 委員長は，委員会の会議を招集し，その議長となる。
3 委員長に事故があるときは，委員長があらかじめ指名した委員がその職務を代
行する。
(会議)
第7条 会議は，委員の過半数が出席しなければ開くことができない。
2 議事は，出席した委員の過半数をもって決し，可否同数のときは，議長の決するところによる。
(委員以外の者の出席)
第8条 委員長は，必要があると認めたときは，委員以外の者を会議に出席させ，意見を聴くことができる。
(ワーキンググループ等)
第9条 委員会に，専門的事項を審議するため，ワーキンググループ等必要な下部組織を置くことができる。
(事務)第10条 委員会の事務は，学務部学務課において処理する。
(雑則)
第11条 この規程に定めるもののほか，委員会の運営に関し必要な事項は，委員会が別に定める。
附 則
1 この規程は，平成26年4月1日から施行する。
2 金沢大学カリキュラム検討委員会規程(平成20年4月1日規程第1085号)は，廃止する。
附 則
この規程は，平成26年4月1日から施行する。
附 則
この規程は，平成28年4月1日から施行する。
附 則
この規程は，平成29年4月1日から施行する。
附 則
この規程は，令和2年4月1日から施行する。
附 則
この規程は，令和3年4月1日から施行する。

もはやスペシャルではない。すでにスタンダードである。

金沢大学「データサイエンス特別プログラム」取組概要

R2

R3• プログラム構成科目の策定• プログラムのブランディング• プログラム運営体制の構築• プログラムの広報• 可視化システムの開発• Webサイト整備• シルバーランク以降の科目数の増加• 修了者の声の収集／Webサイト掲載• 卒業者進路調査／産業界の声収集

データサイエンス特別プログラムのポイント

R7• アンケート等を活用し教育内容を見直し（随時）• 履修率45%の達成
ステートメントポスター• 修了認定にランクを設定• 共通教育科目中心の科目群から成る「ブロンズランク」の修了をもって「リテラシーレベルの数理・デー
タサイエンス・AI」を修得可能なカリキュラムとした• 学修継続の動機づけとして、専門科目で構成する科目群の単位を修得することによって到達可能な「より上位のランク」を用意した• システムによる学修の進捗状況を可視化（R3年度開発予定）• 学生が当該プログラムを構成する単位を修得すると、システムがそれを集約し、進捗状況を可視化する• これにより、以下を実現する• プログラム参加申請を不要とする／参加者・修了者（及びランク）を一元管理する／参加者は自身の「学修の進捗状況」及び「現在の修得スキル」を常時参照可能とする➀「共通教育科目」中心の科目群②「専門科目」のみで構成された科目群
シルバーランク

ブロンズランク

6単位
金沢大学
データサイエンス
特別プログラム

+4単位
合計6単位

数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力を有する人材を育成

ゴールドランク+2単位+2単位
合計10単位

プラチナランク

合計12単位

合計14単位

数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力を、⾃⾝の専⾨領域で深化させ、実社会でより実践的に活⽤可能な知識及び技術に昇華させた人材を育成

もはやスペシャルではない。すでにスタンダードである。

金沢大学「データサイエンス特別プログラム」その他補足資料(B)(A)
認定制度に採択された際修了認定証にロゴを使用

本学の履修管理システムを拡張し、ランク制のプログラムを自動管理する。
• 学士課程全在籍者が活用するシステムに新規機能を追加する• 当該在籍者が修得した本プログラム該当科目の単位を自動集積（右図_A）• システムが修了判定を行い修了認定証をPDFで出力可能とする（右図_B）• 在籍者のプログラム進捗状況や、修了者及び認定証のダウンロード
回数等はシステムのデータベース上で管理する• 調査や分析等に活用する• 「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラ
ム」が示すスキルセット一覧を表示する（右図_C）• 本プログラム該当科目の修得状況に従ってスキルセットの学修回数を可視化する• スキル名称をクリックすることで、そのスキルを含む本プログラム
該当科目を検索可能とする

上記を実現することで、本プログラムへの参加申請等の手続きを不要とすると同時に、全学士課程在籍者の「データサイエンス能力」を容易に把握することを可能とする。

(C)