- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - ビ
- 時間割コード
Course Code - 77184
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 数学基礎２
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/2
- 担任者名
Instructor - 西本 英樹
- 曜限
Day/Period - 金4
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
データサイエンスにおける数学的モデルを記述する方法として、解析学は基礎的な役割を果たす。さまざまな関数の性質を知ることは、データサイエンスを理論的あるいは直感的に深く理解することにつながる。それだけでなく、効率的なプログラミングをする上でも必須である。そこで、本講義ではデータサイエンスにおける具体的な例を通じて、微分や積分の初歩を学習する。本講義で扱う内容は、数学的な知識を体系的に学ぶというよりは、色々な分野においてどのように微分や積分などの知識が利用されているのか、特に今後学ぶビジネスデータサイエンスにおいて解析学の知識が利用されているのかを実例を通じて学習することである。本授業では、自らが紙上で計算できるだけでなく、代表的なプログラム言語でどのように計算を実行するかという上でも重要な知識となる。
到達目標 / Course Objectives
① 知識・技能の観点
高校数学Ⅱ・Ⅲの関数や微分積分が理解できている。
偏微分が理解できている。
微分や積分のデータサイエンスでの活用が理解できている。
② 思考力・判断力・表現力等の能力の観点
各単元の応用が考えられる。
自分なりの解法で解こうとしている。
③ 主体的な態度の観点
積極的に講義に参加している。
学生同士の教え合いの中で、積極的に発言をしている。授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
・学生同士の意見交換（グループ・ペアワーク、ディスカッション、ディベート等含む）
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
１ 講師紹介・構成と内容のオリエンテーション・数学Ⅱいろいろな関数
２ 数学Ⅱ微分
３ 数学Ⅱ微分とその活用
４ 数学Ⅱ積分とその活用
５ 数学Ⅲいろいろな関数
６ 数学Ⅲ微分
７ 単元テスト
８ 数学Ⅲ微分・逆関数・合成関数
９ 数学Ⅲ微分とその活用
10 数学Ⅲ接線や法線
11 極限と微分積分の根源
12 微分の活用
13 ２変数関数の偏微分
14 単元テスト
オンデマンド授業回
内容 いろいろな関数・合成関数の微分など
時間 授業動画５５分＋学習課題３５分
①配信元：関大LMS
②配信時期：１回目の単元テスト前を予定している。
③質問等の対応：対面授業時の前後の時間やLMSメッセージにて受け付け授業時間外学習 / Expected work outside of class
各授業で参考となる資料や問題演習の資料を配布するので、適宜復習すること。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
小テスト（単元テスト）６０％、授業への取り組み４０％基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
①知識・技能の観点
小テストの基本問題により評価
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
小テストの標準問題や応用問題により評価
③主体的な態度の観点
授業への取り組みや参考資料への取り組み状況等で評価
- 教科書
Textbooks
-
参考書
References
適宜紹介する
- フィードバックの方法
Feedback Method
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact 授業後、教室にて対応
- 備考
Other Comments オンデマンド授業回
①配信元：関大LMS
②配信時期：１回目の単元テスト前を予定している。～最終回
③質問等の対応：対面授業時の前後の時間やLMSメッセージにて受け付け