到達目標
学習目的：様々な問題を計算機による数値シミュレーションやその他計算手法を適用して解決する方法の基礎を習得する。データサイエンスの活用事例を習い、統計の基本知識を習得する。
到達目標
１．数値シミュレーションの基礎について理解している。
２．数値計算手法の基礎について理解している。
３．Excelにより数値計算の方法を理解している。
４．平均、分散、標準偏差など，データサイエンスの基礎について理解している。
ルーブリック
| 優 | 良 | 可 | 不可 |
| 評価項目1
数値シミュレーションの基
礎 | 数値シミュレーションの基礎について他人に説明できるレベルで理解し，問題解決の方法を提案することができる。 | 数値シミュレーションの基礎について十分理解し，問題解決の方法を模索することができる。 | 数値シミュレーションの基礎についてある程度理解しており，問題解決が必要な理由は理解している。 | 数値シミュレーションの基礎について理解しておらず，問題解決が必要な理由も理解していない。 |
| 評価項目2
数値計算手法の基礎 | 数値計算手法の基礎について他人に説明できるレベルで理解している。 | 数値計算手法の基礎について十分理解している。 | 数値計算手法の基礎について基礎を理解している。 | 数値計算手法の基礎について理解していない。 |
| 評価項目3
Excelによる数値計算 | Excelの基本操作およびExcelにおける数値計算について他人に説明できるレベルで理解している。 | Excelの基本操作およびExcelにおける数値計算について十分理解している。
| Excelの基本操作およびExcelにおける数値計算について基礎を理解している。
| Excelの基本操作およびExcelにおける数値計算について理解していない。
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| 評価項目4
データサイエンス基礎 | データサイエンスの基礎について他人に説明できるレベルで理解している。 | データサイエンスの基礎について十分理解している。 | データサイエンスの基礎について基礎を理解している。 | データサイエンスの基礎について理解していない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
一般・専門の別：一般 学習の分野：自然科学系共通・基礎
基礎となる学問分野：情報科学，情報工学およびその関連分野／統計科学，計算科学関連。代数学、幾何学およびその関連分野／代数学関連。
学習教育目標との関連：本科目は「②確かな基礎科学の知識修得」に相当する科目である。
授業の概要：
・様々な問題を計算機による数値シミュレーションやその他計算手法を適用して解決する方法の基礎を習得する。具体的にはExcelを利用して，基本的な数値計算を行い，いくつかの典型的な問題を解決するための手法を理解する。
・データの読み取り方と分析の基礎的な方法を習得する。具体的にはまず統計の基礎知識を学ぶ。次にデータサイエンスの活用事例を習い、データの分析の手法を理解する。
・近年，話題となっている人工知能等のトピックスに関しても説明し見識を広める。
授業の進め方・方法:
授業の方法：プレゼンテーションと演習を中心に授業を進める。情報機器を活用して問題を解決するときに必要とされる概念の全般をイメージできるよう授業を進める。90分の内，前半を講義，後半をパソコン演習とする。また，理解が深まるよう演習やレポートを課す。
成績評価方法：4回の定期試験の結果を同等に評価する（60％）。またレポート課題（40％）で評価し，最終的な成績を出す。授業時間外の学修の成果として，レポート課題の評価（40％）を行う。なお各定期試験の結果が60点未満の人には補習，再試験により理解が確認できれば，点数を変更することがある。ただし，変更した後の評価は60点を超えないものとする。
注意点:
履修上の注意：学年の課程修了のためには履修（欠席時間数が所定授業時間数の３分の１以下）が必須である。本科目は「授業時間外の学修を必要とする科目」である。当該授業時間と授業時間外の学修を合わせて，１単位当たり４５時間の学修が必要である。授業時間外の学修について，担当教員の指示に従うこと。
履修のアドバイス：
・事前に行う準備学習として，基礎科目の内容の復習をしておくこと。
・次回の講義に向け，教科書を持って事前に準備学習を行うこと。
・受講後、配布プリント資料及び教科書を習うこと。レポート課題を必ず提出すること。
・基礎的な内容が多く，教科書には多くの演習問題が掲載されている。講義の時間的な制約から，すべての演習問題を解くことは授業時間ではしない。学修時間として各人が自主的に取り組むこと。
基礎科目：（中学校）技術・家庭の「情報に関する技術」，総合理工基礎（全系１年），微分積分Ⅰ（全系２年），基礎数学（全系１年），基礎線形代数（全系２年）
関連科目：専門科目全般（全系２年），基礎微分方程式（全系３年），微分積分Ⅱ（全系３年）
受講上のアドバイス：
・近年のコンピュータ，ネットワーク，情報化に関連する技術は急速に発達している。技術の発展に遅れないためにも，コンピュータ・ネットワーク系の雑誌や新聞を読むことを薦める。
・１年及び２年の基礎科目を事前に復習すること。
・理解度を向上するため，講義を受ける前後，積極的に予習・復習すること。
・講義中の演習はBYODデバイス（PC、タブレット）を使う。事前に充電し、講義時に持参すること。
・遅刻は授業時間半分までとし，遅刻3回で欠課1回として取り扱う。
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 |
科目の位置づけ，学習内容，方法に関するガイダンス，演習室利用の説明
授業時間外の学修内容：データ分析の基本に関する予習 |
科目の位置づけを理解できる。
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| 2週 |
統計の基礎（データの活用及び基礎知識），Excelにおけるデータの整えと図表の作成
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成
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統計の基礎知識を理解し，Excelにおいて与えられたデータにより図表を作成できる。
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| 3週 |
統計の基礎（平均，分散と標準偏差）
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
平均，分散，標準偏差の性質を理解する。Excelよりデータの平均，分散，標準偏差を計算し、分析できる。
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| 4週 |
統計の基礎（相関係数）
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
データの散布図を作成でき、共分散及び相関係数を理解する。
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| 5週 |
統計の基礎（相関行列及び散布図行列）と活用事例
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
相関行列及び散布図行列を理解し、Excelより作成できる。データサイエンスの活用事例を理解する。
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| 6週 |
ベクトル，マトリックス，逆行列の復習および連立一次方程式の計算法
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
Excelによりベクトル，マトリックスおよび連立一次方程式の計算ができる。
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| 7週 |
非線型方程式の解法
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
２分法，ニュートン法の原理とその特性を理解する。Excelにより非線型方程式が解ける。
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| 8週 |
中間テスト |
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| 4thQ |
| 9週 |
中間テストの答案を返却して解説，演習：パソコン演習の復習
授業時間外の学修内容：中間テストの訂正、テストまでの内容の復習 |
後期中間試験の内容を理解する
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| 10週 |
テイラー展開およびラグランジュ補間法
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
テイラー展開，ラグランジェの補間法の原理とその特性を理解する。Excelよりテイラー展開，ラグランジェの補間の計算ができる。
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| 11週 |
スプライン関数およびスプライン補間法
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
スプライン補間法の原理とその特性を理解する。Excelによりスプライン補間の計算ができる。
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| 12週 |
最小二乗法
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
最小２乗法の原理とその特性を理解する。Excelにより最小二乗法の計算ができる。
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| 13週 |
台形公式，シンプソン公式による数値積分
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
数値積分の原理とその特性を理解する。Excelを利用し，台形公式，シンプソン公式による数値積分の計算ができる。
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| 14週 |
ルンゲ・クッタ法
授業時間外の学修内容：課題レポートの作成 |
ルンゲ・クッタ法の原理とその特性を理解する。Excelにてルンゲ・クッタ法により微分方程式を解ける。
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| 15週 |
後期末試験 |
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| 16週 |
後期末試験の答案返却と試験解説
授業時間外の学修内容：中間テストの訂正、テストまでの内容の復習 |
後期末の範囲の内容を理解する
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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 | 逆行列の定義を理解し、2次の正方行列の逆行列を求めることができる。 | 3 | |
| 行列式の定義および性質を理解し、基本的な行列式の値を求めることができる。 | 3 | |
| 定積分の定義と微積分の基本定理を理解し、簡単な定積分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 | |
| 2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。 | 3 | |
| 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 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 | |
| 任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実装できる。 | 3 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 0 | 0 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 60 | 0 | 0 | 40 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |