三重大学ウェブシラバス


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科目の基本情報

開講年度 2020 年度
開講区分 教養教育・教養統合科目・現代科学理解
受講対象学生 学部(学士課程) : 1年次, 2年次, 3年次, 4年次, 5年次, 6年次
授業科目名 数理科学H
すうりかがくえっち
Mathematical Science H
授業テーマ 結果から原因を謎解く
単位数 2 単位
ナンバリングコード
libr-comp-MASC1318-002
開放科目 非開放科目    
分野 自然 (2014年度(平成26年度)以前入学生対象)
開講学期

後期

開講時間 水曜日 3, 4時限
開講場所

担当教員 岩本 隆宏(非常勤講師)

IWAMOTO, Takahiro

実務経験のある教員 【教員名】岩本隆宏
【実務経験の内容】高等学校教員、高等学校数学教育研究会代表、教頭会会長、日本数学コンクール委員(名古屋大学)
【授業内容との関連性】高大連携

SDGsの目標

学修の目的と方法

授業の概要 確率も統計も偶然を扱いますが,統計は『過去に起きたことの記述』であり,確率は『未来に起きることの記述』であるのでその点で大きく異なります。ただその基礎にあるのは”偶然の法則性”です。平均の回りにツリガネ状にばらつくことが多かったり、サンプルの取り方の信頼度の高め方を学びます。多くの高校で習ってない数学Bの『確率分布と統計的な推測』もカバーします。
学修の目的 データの特徴を読み解くことは、現在いろいろな分野で求められています。ビッグデータを読み解く基礎となる力を身につけてもらいます。例えば、薬の効用度、マーケティング調査の分析、金融商品のリスクとリターン、株・為替相場の分析、選挙の出口調査などの理屈がわかるようになることです。
また統計を知っていると”データ”で騙されない力が付くようになります。
高校の新学習指導要領でも、数学Ⅰに仮説・検定の考え方(統計検定3級にも入りました)が入りました。その内容もカバーします。
学修の到達目標 標準偏差が計算できるようになり、それを活用できること。日本統計学会公式認定・統計検定2級などの取得できるようになること。
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標

○ 全学の教育目標
感じる力
  • ○感性
  • ○共感
  • ○主体性
考える力
  • ○幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  • ○リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  • ○社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 毎回、確認の小テストをします(2割)。最終テストは小テストのまとめが半分、講義レジュメ(毎回、配布します)から半分出します(6割)。1回から13回で出る課題などを参考に出すレポート(2割)があります。以上の3つで評価します。
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

問題自己設定型PBL

特色ある教育

プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業
Moodleを活用する授業
その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど)

英語を用いた教育

授業改善の工夫 小テストには授業アンケートを含みます。関心度、理解度をチェックしながら、授業改善(アクション)に役立て、PDCAサイクルを回します。
教科書 パワーポイント資料を毎回配布します。
参考書 ★統計学入門(東京大学出版会) ★確率・統計入門(小針あき宏・岩波書店)★日常のなかの統計学(鷲尾泰俊・岩波書店)★統計検定2級対応・統計学基礎(東京図書) 
オフィスアワー 必要に応じ、水曜日の授業後(正確な時間と場所は授業で連絡します)
受講要件 基礎知識は必要としませんが、高校で必修だった、数学Ⅰのデータの分析の用語は復習しながら使います。
予め履修が望ましい科目 特にありません。
発展科目 各専門での統計学
その他 高校で使った数学Bの教科書があればそれも参考になります。やる気のある学生の迷惑にならないように、授業中の最低限のマナーを守ってください(私語、スマホ等の使用などは禁止します)。

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード 分散と標準偏差、相関係数と回帰曲線、2項分布、ポアソン分布、正規分布、標本分布、推定
Key Word(s) variance & standard deviation, correlation cofficient & regression line , binomial distribution , Poisson distribution ,normal distribution , sampling distribution , estimation
学修内容 第1回(データの整理)
第2回(平均と分散)
第3回(偏差値・チェビシェフの不等式)
第4回(相関係数と回帰曲線)
第5回(集合と事象、確率)
第6回(確率変数と確率分布)
第7回(2項分布)
第8回(ポアソン分布)
第9回(正規分布)
第10回(標本分布)
第11回 (推定)
第12回 (母平均の区間推定)
第13回 (検定)
第14回 (現実問題への応用①)
第15回 (現実問題への応用②)
第16回 (まとめ、定期試験)
事前・事後学修の内容 毎回、授業のパワーポイント資料と小テストを配布します。そこのある問題を理解してください。            毎回、現実問題への応用として課題を出します。そこからテーマを一つ選び、レポートを提出(MoodleまたはUSB)してください。

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