到達目標
1.計画に必要なデータの整理ができる。
2.データを分析する方法を理解し算定できる。
3.データから傾向を推測する手法を理解し解くことができる。
4.OR概論を理解し、計画を最適化する手法を理解し解くことができる。
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 |
| 計画に必要なデータの整理ができる。 | 計画に必要なデータ整理ができる。 | 計画に必要な簡単なデータ整理ができる。 | 計画に必要なデータ整理ができない。 |
| データを分析する方法として相関分析ができる。 | データを分析する方法として相関分析ができる。 | データを分析する方法として基本的な相関分析ができる。 | データを分析する方法として相関分析ができない。 |
| データから傾向を推測する時系列分析ができる。 | データから傾向を推測する時系列分析ができる。 | データから傾向を推測する簡単な時系列分析ができる。 | データから傾向を推測する時系列分析ができない。 |
| 多変量解析の代表的な手法を理解し、解くことができる。 | 多変量解析の代表的な手法を理解し、解くことができる。 | 多変量解析のうち重回帰分析を理解し、解くことができる。 | 多変量解析の代表的な手法を理解し、解くことができない。 |
| ORの概要を理解し代表的な手法を理解し、簡単な問題を解くことができる。 | ORの概要を理解し代表的な手法を理解し、簡単な問題を解くことができる。 | ORの概要を理解し、線形計画問題をを解くことができる。 | ORの概要を理解し代表的な手法を理解し、簡単な問題を解くことができない。 |
| プロジェクトの評価方法にを理解し、簡単な費用便益分析を行うことができる。 | プロジェクトの評価方法にを理解し、簡単な費用便益分析を行うことができる。 | プロジェクトの評価方法にを理解し、基本的な費用便益分析を行うことができる。 | プロジェクトの評価方法にを理解し、簡単な費用便益分析を行うことができない。 |
学科の到達目標項目との関係
ＪＡＢＥＥ基準１ 学習・教育到達目標 (d)(1) 専門工学（工学（融合複合・新領域）における専門工学の内容は申請高等教育機関が規定するものとする）の知識と能力
ＪＡＢＥＥ基準１ 学習・教育到達目標 (d)(4) （工学）技術者が経験する実務上の問題点と課題を解決し，適切に対応する基礎的な能力
ＪＡＢＥＥ基準１ 学習・教育到達目標 (e) 種々の科学，技術および情報を利用して社会の要求を解決するためのデザイン能力
環境都市工学科の学習・教育到達目標 １ 数学，自然科学，情報技術および応用数学、応用物理、構造力学、水理学、地盤工学、コンクリート構造学、計画システム分析、河川・水資源工学などを通して，工学の基礎知識と応用力を身につける
学習目標 Ⅱ 実践性
学校目標 D（工学基礎） 数学，自然科学，情報技術および工学の基礎知識と応用力を身につける
本科の点検項目 Ｄ－ⅳ 数学，自然科学，情報技術および工学の基礎知識を専門分野の工学的問題解決に応用できる
学校目標 E（継続的学習） 技術者としての自覚を持ち，自主的，継続的に学習できる能力を身につける
本科の点検項目 Ｅ－ⅱ 工学知識，技術の修得を通して，継続的に学習することができる
教育方法等
概要:
計画の策定プロセスをシステム工学的に取扱うために，基本的に必要な理論・手法・技法などを教授する．すなわち，現象モデル作成のための方法論，最適化のための方法論および評価決定のための方法論等を解説するとともに，計画・設計・施工・管理などの各分野の仕事を能率的，効果的に実施するために必要な各種分析手法について解説する。
授業の進め方・方法:
授業は教員の説明と演習で構成します。到達目標に対する達成度試験を複数回実施します。成績は学期末試験(50%)、平素の学習状況（課題・達成度試験を含む：50％）
注意点:
授業で配布する資料等も参考に自学自習に取り組むこと（60時間の自学習が必要です）。
授業計画
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
土木計画とは |
計画の要素，計画立案プロセスを説明できる。
|
| 2週 |
データの整理 |
データの整理とグラフ化できる。
|
| 3週 |
データの分析（１） |
確率的手法、統計的手法について理解する。
|
| 4週 |
データの分析（２） |
確率的手法、統計的手法について理解する。
|
| 5週 |
データの分析（３） |
確率的手法、統計的手法について理解する。
|
| 6週 |
データの分析（４） |
確率的手法、統計的手法について理解する。
|
| 7週 |
調査とデータの収集（１） |
調査の方法と政府統計につて理解する。
|
| 8週 |
調査とデータの収集（２） |
調査の方法と政府統計につて理解する。
|
| 4thQ |
| 9週 |
データから傾向を推測できる（１） |
時系列分析・多変量解析を理解し簡単な問題を解く事ができる。
|
| 10週 |
データから傾向を推測できる（２） |
時系列分析・多変量解析を理解し簡単な問題を解く事ができる。
|
| 11週 |
データから傾向を推測できる（３） |
時系列分析・多変量解析を理解し簡単な問題を解く事ができる。
|
| 12週 |
計画を最適化する数理的手法（１） |
線形計画問題、PERT,CPMを理解し簡単な問題を解く事ができる。
|
| 13週 |
計画を最適化する数理的手法（２） |
線形計画問題、PERT,CPMを理解し簡単な問題を解く事ができる。
|
| 14週 |
計画を最適化する数理的手法（３） |
線形計画問題、PERT,CPMを理解し簡単な問題を解く事ができる。
|
| 15週 |
計画を評価する |
費用便益分析を理解し、簡単な問題を解くことができる。
|
| 16週 |
|
|
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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 建設系分野 | 計画 | 国勢調査などの既存のデータや人工と社会経済指標（計画フレーム）を理解している。 | 3 | |
| 総合計画とマスタープランについて、説明できる。 | 3 | |
| 人口と社会経済指標（計画フレーム）を理解し、その推計ができる。 | 3 | |
| 計画の意義と計画学の考え方を説明できる。 | 4 | |
| 計画の目的論と目標設定を理解している。 | 4 | |
| 二項分布、ポアソン分布、正規分布(和・差の分布)、ガンベル分布、同時確率密度関数を説明できる。 | 4 | |
| 確率密度関数と確率分布関数について理解している。 | 4 | |
| 確率分布の種類と特性について説明できる。 | 3 | |
| 特性値(平均、分散、モーメント）について理解している。 | 3 | |
| 統計的点推定法（積率法、最尤法）、統計的区間推定法を理解している。 | 3 | |
| 二変数統計と相関分析について理解している。 | 3 | |
| 統計的仮説検定、確率分布の適合度の検定について理解している。 | 3 | |
| 実験計画法・分散分析について理解している。 | 3 | |
| 計算機による基本統計処理ができる。 | 4 | |
| 調査の方法と調査の企画・設計について理解している。 | 3 | |
| 全数調査と標本調査の方法について理解している。 | 3 | |
| 標本抽出法（単純無作為抽出）、層別無作為抽出法、集落抽出法について理解している。 | 3 | |
| 重回帰分析を説明できる。 | 4 | |
| 多変量解析の種類について理解している。 | 4 | |
| 判別分析、主成分分析、因子分析について理解している。 | 4 | 後1 |
| 線形計画法とその図解法について理解している。 | 4 | |
| シンプレックス法と双対性について理解している | 4 | |
| 時系列データの予測について理解している。 | 4 | |
| 費用便益分析について考え方を説明でき、これに関する計算ができる。 | 4 | |
評価割合
| 定期試験 | 到達度試験 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 30 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 30 | 20 | 10 | 60 |
| 専門的能力 | 20 | 10 | 10 | 40 |