到達目標
1.基本的な確率計算が出来る。
2.離散的、連続的確率分布について平均、分散を求めることができる。
3.資料の整理ができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 確率問題に十分に対応できる。 | 標準的な確率問題に
対応できる。 | 基本的な確率問題に対応できない。 |
評価項目2 | データの整理が十分できる。 | データの整理ができる。 | データの整理ができない。 |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 A① 数学・物理・化学などの自然科学、情報技術に関する基礎を理解できる。
学習・教育到達度目標 A② 自主的・継続的な学習を通じて、基礎科目に関する問題を解くことができる。
JABEE SA② 自主的・継続的な学習を通じて、共通基礎科目に関する問題を解決できる。
JABEE SB① 共通基礎知識を用いて、専攻分野における設計・製作・評価・改良など生産に関わる専門工学の基礎を理解できる。
JABEE SD② 専攻分野の専門性に加え、他分野の知識も学習し、幅広い視野から問題点を把握できる。
教育方法等
概要:
1.確率と確率分布を理解、把握でき種々の確率問題に対応できるようになる。
2.資料の整理の基本的事項の習得をめざす。
授業の進め方・方法:
講義と演習をセットでおこなう。また授業内容に関してのレポート問題を要求する。
注意点:
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
集合と場合の数の復習 |
確率を計算する準備を整える
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2週 |
確率Ⅰ |
試行と事象を理解し、確率の意味を考え、基本性質を用いて計算することができる
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3週 |
確率Ⅱ |
条件付き確率の意味を理解し、求めることができる
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4週 |
確率Ⅲ |
乗法定理を理解し、それを用いた確率の計算ができる
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5週 |
確率Ⅳ |
事象の独立を理解し、それを用いた確率の計算ができる
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6週 |
データ整理 (1 変数)Ⅰ |
1次元のデータの度数分布、代表値、散布度について理解する
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7週 |
データ整理 (1 変数)Ⅱ |
1次元のデータの度数分布、代表値、散布度について理解する
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8週 |
中間試験 |
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2ndQ |
9週 |
答案返却 データ整理 (2 変数)Ⅰ |
2次元のデータについて相関係数を理解する
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10週 |
データ整理 (2 変数)Ⅱ |
2次元のデータについて回帰直線を理解する
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11週 |
確率変数と確率分布Ⅰ |
離散型確率変数の確率分布、期待値(平均)と分散について理解する
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12週 |
確率変数と確率分布Ⅱ |
2項分布・ポアソン分布の定義および平均、分散について理解する
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13週 |
確率変数と確率分布Ⅲ |
連続型確率変数の確率分布について理解する
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14週 |
確率変数と確率分布Ⅳ |
正規分布に従うときの確率を計算する
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15週 |
確率変数と確率分布Ⅴ |
2項分布をに従う確率を正規分布を利用して計算する
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16週 |
定期試験 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 課題 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 70 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |