授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2023年度/Academic Year   前期/First
開講曜限/Class period 火/Tue 7 , 火/Tue 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
対象学年/Year 3年 , 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A(前半8週)/Special Lecture on Informatics A
単位数/Number of Credits 1
担当教員名/Lecturer 塩谷 浩之 (システム理化学科数理情報システムコース) , 岡田 吉史 (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 J4151
連絡先/Contact 塩谷 浩之(教育研究 9号館 V棟 V605
電子メール shioya (at mark) mmm.muroran-it.ac.jp
※at markを@としてください 原則,メール連絡でお願いします。

)
岡田 吉史(教員室:V611
okada@muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 塩谷 浩之(水曜日 11:00-1200
)
岡田 吉史(木曜日 16:00-17:00 (V611室))
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2023/02/02
授業のねらい
/Learning Objectives
情報学は広く他分野と関係する学問分野で、基礎となる領域と発展し拡大していく領域があります。数理は、情報の基礎を構築してきた要となる領域であり、理論基礎分野の専門領域を理解することが、数理と情報をバランスよく学ぶのに必要となります。本授業では、数理とアルゴリズムなどの情報の理論と原理に関係する分野を先端研事例を通じて学びます。
到達度目標
/Outcomes Measured By:
学習目標1 数理情報における先端的な研究内容について、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 数理とアルゴリズムに関係する発展的な内容の意味や方向性を理解する。
授業計画
/Course Schedule
授業計画
第1週 特別講義ガイダンス
第2週 数理情報の基礎理論と手法の総攬
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.数理システム課題別演習
第6週.情報システム課題別演習
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4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。
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(40%)
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(60%)
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
2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
15%~50%