到達目標
● 確率や期待値の概念を理解し，それらの計算が実際にできる．
● １次元のデータの整理の仕方を学び，分散・標準偏差を理解し，定量的な判断のための準備をすることができる．
● ２次元のデータについて，相関係数・回帰直線を理解し，定量的な判断のための準備をすることができる．
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
理解 | 発展的な確率の計算が出来る。 | 基本的な確率の計算が出来る。 | 基本的な確率の計算が出来ない。 |
| 評価項目2
スキル | 条件付き確率について、ベイズの定理など発展的な計算が出来る。 | 条件付き確率について、基本的な計算が出来る。 | 条件付き確率が理解出来ていない。 |
| 評価項目3 | 度数分布表を読み取ることができ、平均、期待値、中央値など様々な計算が出来る。 | 度数分布表を読み取ることができる。 | 度数分布表を読み取ることができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
１，２，３年で学んだ数学を基礎として，自然科学および工学で必要な確率・統計学の基本の習得を目標に講義する．問題演習も随時併せて行い，確率や統計学的な発想・計算技術を定着させる．
授業の進め方・方法:
講義，演習，課題．
注意点:
● 理解度・計算力および意欲を評価対象とする．
[理解度・計算力] 中間試験・期末試験でおおよその評価をする．各試験は，小テストに分割することもある．
[意欲] 行動（板書・課題など）で確認された数学学習への意欲を評価する．
● 中間評価得点は，理解度・計算力のみの評価で，中間試験等の得点をもとにして計１００％．
● 期末評価得点は，理解度・計算力の評価として中間評価を４０％および期末試験等の得点をもとにして４０％，また意欲の評価として約２０％．
● 予習していることを前提に授業を進めるので，毎回全員それなりの時間の予習は不可欠である．予習する範囲は，下の授業計画をもとにしつつ，実際の授業進行の状況を観察し，適切に判断せよ．教科書の問題は全問，予めノ－トに解答するようにしておくこと．
● 予習のとき，不足しているような知識があれば，教科書，参考書などを読んだり，また図書館で調べたりして，自分の努力で解決する姿勢を持って欲しい．その上でどうしても判らないというときに，他の学生や担当の教員からヒントを得るようにして欲しい．他人任せの安易な態度をとったり，「解らないから覚えてしまえ」といった思考停止は，学力の向上を妨げる．
● 本腰を入れて数学の勉強をするための準備として，数学の授業や自習用ノ－トとしては，（Ｂ５判のものや30枚のものあるいはルーズリーフでも構わないが）もし家庭の経済事情が許すようであったら，Ａ４判のもの，しかも50枚・100枚のものを用意することをすすめる．
● 定期試験後の，再試験などの措置はとらない方針である．
● 授業計画は，学生の理解度に応じて変更する場合がある．
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 |
確率
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§１ 確率の定義と性質
1.1 確率の定義
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| 2週 |
確率
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§１ 確率の定義と性質
1.1 確率の定義
1.2 確率の基本性質
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| 3週 |
確率
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§１ 確率の定義と性質
1.2 確率の基本性質
1.3 期待値
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| 4週 |
確率
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§１ 確率の定義と性質
1.3 期待値
§２ いろいろな確率
2.1 条件つき確率と乗法定理
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| 5週 |
確率
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§２ いろいろな確率
2.1 条件つき確率と乗法定理
2.2 事象の独立
2.3 反復試行
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| 6週 |
確率
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§２ いろいろな確率
2.3 反復試行
2.4 ベイズの定理
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| 7週 |
確率
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§２ いろいろな確率
2.3 反復試行
2.4 ベイズの定理
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
中間試験の返却・解答解説・講評 |
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| 10週 |
データの整理
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§１ １次元のデータ
1.1 度数分布
1.2 代表値
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| 11週 |
データの整理
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§１ １次元のデータ
1.2 代表値
1.3 散布度
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| 12週 |
データの整理
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§１ １次元のデータ
1.3 散布度
1.4 母集団と標本
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| 13週 |
データの整理
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§１ １次元のデータ
1.4 母集団と標本
§２ ２次元のデータ
2.1 相関
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| 14週 |
データの整理
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§２ ２次元のデータ
2.1 相関
2.2 回帰直線
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| 15週 |
データの整理
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§２ ２次元のデータ
2.2 回帰直線
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| 16週 |
データの整理
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復習
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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 | 数学 | 数学 | 数学 | 独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。 | 3 | |
| 条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。 | 3 | |
| 1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。 | 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 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 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 |