到達目標
① 偏導関数を用いて 2 変数関数の極値を計算できる。
② 重積分の定義を理解し, 累次積分や座標変換などを用いて,具体例を計算できる。
③ 確率とその定理を理解し,色々な確率を求められる。
④ 1 次元および 2 次元のデータを整理して,各種の統計量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 | 2 変数関数の極値を計算し,応用できる. | 2 変数関数の極値を計算できる. | 2 変数関数の極値を計算できない. |
評価項目2 | 累次積分や座標変換を用いて重積分を計算し,応用できる. | 累次積分や座標変換を用いて重積分が計算できる. | 重積分の計算ができない. |
評価項目3 | 色々な確率を求められ,具体的な推論に応用できる. | 色々な確率を求められる. | 色々な確率を求められない. |
評価項目4 | 1 次元および 2 次元のデータを整理して,各種の統計量を求め,具体的な推論に応用できる. | 1 次元および 2 次元のデータを整理して,各種の統計量を求めることができる. | 各種の統計量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:
微分積分IIを前提として,引き続き微分積分法を学習し,その基礎となる考え方や方法を身につける.
授業の進め方・方法:
授業は講義を中心に進め,適宜,演習をおこなう.
注意点:
【このシラバスはWebシラバス作成のための練習用として作成されたものであり,実際の科目のシラバスではありません】
定期試験は,前期・後期とも中間・期末の2回実施する.
到達目標の各項目について,理解や具体例の計算の到達度を評価基準とする.
教科書や問題集の問題を日頃から反復的に解くこと。授業でわからなかったところはそのままにせず,放課後などを利用して積極的に教員に質問すること.
教員名:亀谷睦/背戸柳実/岡田浩嗣
研究室:A 棟 2 階(A212/A214/A209)
内線電話:8916/8918/8952
e-mail:kametani@maizuru-ct.ac.jp/set@maizuru-ct.ac.jp/okada@maizuru-ct.ac.jp
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 |
2 変数関数の極値(1) |
① 偏導関数を用いて 2 変数関数の極値を計算できる。
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2週 |
2 変数関数の極値(2) |
① 偏導関数を用いて 2 変数関数の極値を計算できる。
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3週 |
重積分(1) |
② 重積分の定義を理解し, 累次積分や座標変換などを用いて,具体例を計算できる。
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4週 |
重積分(2) |
② 重積分の定義を理解し, 累次積分や座標変換などを用いて,具体例を計算できる。
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5週 |
重積分(3) |
② 重積分の定義を理解し, 累次積分や座標変換などを用いて,具体例を計算できる。
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6週 |
重積分(4) |
② 重積分の定義を理解し, 累次積分や座標変換などを用いて,具体例を計算できる。
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7週 |
重積分(5) |
② 重積分の定義を理解し, 累次積分や座標変換などを用いて,具体例を計算できる。
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8週 |
中間試験 |
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4thQ |
9週 |
確率(1) |
③ 確率とその定理を理解し,色々な確率を求められる。
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10週 |
確率(2) |
③ 確率とその定理を理解し,色々な確率を求められる。
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11週 |
確率(3) |
③ 確率とその定理を理解し,色々な確率を求められる。
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12週 |
データの整理(1) |
④ 1 次元および 2 次元のデータを整理して,各種の統計量を求めることができる。
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13週 |
データの整理(2) |
④ 1 次元および 2 次元のデータを整理して,各種の統計量を求めることができる。
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14週 |
データの整理(3) |
④ 1 次元および 2 次元のデータを整理して,各種の統計量を求めることができる。
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15週 |
データの整理(4) |
④ 1 次元および 2 次元のデータを整理して,各種の統計量を求めることができる。
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16週 |
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 | 数学 | 数学 | 数学 | 偏導関数を用いて、基本的な2変数関数の極値を求めることができる。 | 2 | |
2重積分の定義を理解し、簡単な2重積分を累次積分に直して求めることができる。 | 2 | |
2重積分を累次積分になおして計算することができる。 | 2 | |
極座標に変換することによって2重積分を求めることができる。 | 2 | |
2重積分を用いて、簡単な立体の体積を求めることができる。 | 2 | |
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。 | 2 | |
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。 | 2 | |
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。 | 2 | |
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 |
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 |