授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2022年度/Academic Year   前期/First
開講曜限/Class period 水/Wed 7 , 水/Wed 8
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department システム理化学科数理情報システムコース/Department of Sciences and InformaticsCourse of Mathematical Science and Informatics
対象学年/Year 4年
授業科目区分/Category 教育課程 システム理化学科
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 講義科目
授業科目名/Course Title 情報学特別講義F(後半8週)/Special Lecture on Informatics F
単位数/Number of Credits 1
担当教員名/Lecturer 高橋 雅朋 (システム理化学科数理情報システムコース) , 内免 大輔 (システム理化学科数理情報システムコース)
時間割コード/Registration Code J4171
連絡先/Contact 高橋 雅朋(Q403(高橋研究室)
masatomo@mmm.muroran-it.ac.jp)
内免 大輔(教員室:Q401
E-メール:naimen@mmm.muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 高橋 雅朋(月曜日16:15~17:45)
内免 大輔(火曜日14:35~16:05)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2022/02/05
授業のねらい
/Learning Objectives
数理科学は数学の古い歴史と技術革新のなかで、他分野との境界領域で発展してきた分野である。数理科学における解決すべき問題とその解決の難しさを学びます。
到達度目標
/Outcomes Measured By:
学習目標1 数理科学の先進的研究とその活用について、外部講師による講演を聴講し聞き取り、その内容について理解し説明する。
学習目標2 情報による社会科学分野の内容の意味や方向性を理解する。
授業計画
/Course Schedule
総授業時間数(実時間): 1単位✕2時限✕8回=12時間

第1週 特別講義ガイダンス
第2週 数理科学における問題に関する総攬
第3週 特別講演の聴講
第4週 講演に関する討論と講演レポートの作成
第5週.数理科学課題別演習基礎編
第6週.数理科学課題別演習応用編
第7週.情報論総合課題に取り組む
第8週.課題レポート作成

各回の学修時間の目安は事前・事後合わせて3時間必要です。

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。
教科書
/Required Text
指導教員より関連する資料が配布される。
参考書等
/Required Materials
必要に応じて資料を配布される。
教科書・参考書に関する備考 指導教員より関連する資料が配布される。
成績評価方法
/Grading Guidelines
学習目標1については、第4週のレポートで評価する(50%)
学習目標2については、情報論総合課題のレポートで評価する(50%)
総合して、全体で60%以上の場合に合格とする。

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。
履修上の注意
/Notices
テーマに応じて、3年生までの関連する授業科目について、必要に応じて復習を行うこと。
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照
関連科目
/Related course
3年次までの数理情報コースの専門科目全て
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
自身で課題に関わる専門事項を調べ、必要の応じて新しい分野について学ぶ
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
15%未満
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
ゼミを通じて、グループ討論・学習を行い、必要に応じて調査等を行う。
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
15%未満
Active learning 3-1
/深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等)
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし