到達目標
1.場合の数を求めることができる
2.確率を求めることができる
3.代表値,分散,標準偏差を求めることができる
4.共分散,相関係数,回帰直線を求めることができる
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 |
評価項目1 | 複合的な場合の数を求めることができる | 場合の数を求めることができる | 順列,組合せを求めることができない |
評価項目2 | 複合的な確率を求めることができる | 確率を求めることができる | 確率を求めることができない |
評価項目3 | 1次元のデータの分布の様子を読み取ることができる | 代表値,分散,標準偏差を求めることができる | 代表値,分散,標準偏差を求めることができない |
評価項目4 | 2次元のデータの相関を読み取ることができる | 共分散,相関係数,回帰直線を求めることができる | 共分散,相関係数,回帰直線を求めることができない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
確率統計の基礎学力養成を目標とする.
まず,場合の数の基本的な考え方を理解し,順列,組合せの問題が解けるようにする.
それを踏まえて,確率を求められるようにする.
次に,1次元のデータの分布の様子,および2次元のデータの相関を読み取れるようにする.
授業の進め方・方法:
当たり前のことであるが,教科書・ノート等を忘れず持参し,授業の内容をきちんとノートにとることが大切である.
授業で指示された問や練習問題を必ず自学自習し,次の授業のときに解答を示せるように準備しておくことを求める.
数学A・B・Cすべての試験の点数の平均点によって評価し,6割以上で合格とする.6割以上の場合,授業態度などを10%までの範囲で加減する.
再試験は,後期末,学年末に実施する.
(関連科目)2年数学A,4年情報分野確率統計
注意点:
授業ノートは,数学A, Bと別にすること.
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 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
積の法則・和の法則 |
積の法則,和の法則を使い分けることができる
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2週 |
順列 重複順列 |
順列の問題を解くことができる 重複順列の問題を解くことができる
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3週 |
組合せ |
組合せの問題を解くことができる
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4週 |
同じものを含む順列 円順列 |
組合せの問題を解くことができる 円順列の問題を解くことができる
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5週 |
二項定理 |
二項定理を用いて式の展開ができる
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6週 |
確率の定義 |
定義を用いて確率を求めることができる
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7週 |
確率の基本性質 |
積事象・和事象・余事象を求め,それらの確率を求めることができる
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8週 |
後期中間試験 |
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4thQ |
9週 |
条件付き確率 確率の乗法定理 |
条件付き確率を求めることができる 乗法定理を用いて確率を求めることができる
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10週 |
事象の独立 |
事象が独立かどうかを調べることができる
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11週 |
反復試行 |
反復試行の確率を求めることができる
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12週 |
度数分布 代表値 |
度数分布表を作ることができる 平均,中央値,最頻値を求めることができる
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13週 |
分散・標準偏差 |
分散・標準偏差を求めることができる
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14週 |
共分散・相関係数 |
共分散・相関係数を求めることができる
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15週 |
回帰直線 |
回帰直線を求めることができる
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16週 |
後期期末試験 |
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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 |
基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を活用できる。 | 3 | |
情報伝達システムやインターネットの基本的な仕組みを把握している。 | 3 | |
同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。 | 3 | |
与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。 | 3 | |
情報セキュリティの必要性および守るべき情報を認識している。 | 3 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |