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科目の基本情報

開講年度 2021 年度
開講区分 生物資源学研究科(博士前期課程)資源循環学専攻
受講対象学生 大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次
選択・必修 選択必修
授業科目名 昆虫生態学特論
こんちゅうせいたいがくとくろん
Advanced Insect Ecology
単位数 2 単位
ナンバリングコード
BIOR-Reso-5171-007
開放科目 非開放科目    
開講学期

後期集中

開講時期と場所は掲示で通知する。This is an Intensive course in the 2nd semester. Please check the bullettin board for date, time and room.

開講時間
授業形態

ハイブリッド授業

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所

担当教員 塚田 森生(生物資源学研究科生物圏生命科学専攻)

TSUKADA, Morio

SDGsの目標
連絡事項

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要 動物生態学のより詳しい知識と最近の知見を教授する。受講者の希望等を考慮して、内容を統計関連に特化することがある。
学修の目的 動物生態学のより詳しい知識と最近の知見を得る。
学修の到達目標 動物生態学のより詳しい知識と最近の知見を得る。
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 質疑応答を含む授業に対する取り組み40%。レポート60%。教員が10段階での定量的な評価を行う。
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

特色ある教育

英語を用いた教育

教員と学生、学生相互のやり取りの一部が英語で進められる授業
教員と学生のやり取りは日本語でも、英語による論文や教材の講読を含んだ授業
授業改善の工夫 臨機応変に適切なアドバイスを心がける。
教科書
参考書
オフィスアワー あらかじめメールでのやり取りで,都合のよい日時を決める。
tsukada@bio.mie-u.ac.jp
受講要件 学部開講の「昆虫学」,「植物保護学」「農林統計学」で教えられる程度の知識を身に付けておくこと。
予め履修が望ましい科目 学部開講の「昆虫学」,「植物保護学」,「農林統計学」
発展科目 昆虫生態学演習
その他

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード 昆虫、生態学、統計学、パソコン、R、一般化線型モデル
Key Word(s) entomology, insect, ecology, statistics, PC, R, GLM
学修内容 昆虫生態学に関する最新の論文から、受講生の研究テーマに関連したものを10編程度読み込み、その分野に必要な知識を得る。これを総説形式にまとめてレポートとし、またプレゼンを行う。

受講生の要望によっては昆虫生態学におけるデータ解析の位置づけおよびGLMの概要を解説後、各自が自らの研究データに統計的処理を施す。

第1回 昆虫の休眠特性に関する論文の読み込み
第2回 昆虫の移動分散に関する論文の読み込み
第3回 植食性昆虫の寄主範囲に関する論文の読み込み
第4回 捕食性昆虫の餌範囲に関する論文の読み込み
第5回 花粉媒介昆虫の行動に関する論文の読み込み
第6回 本講義およびそれ以外の機会に読んだ論文からの統計解析例の抽出1
第7回 本講義およびそれ以外の機会に読んだ論文からの統計解析例の抽出2
第8回 Rを用いた統計解析入門1 数値データの読み込み
第9回 Rを用いた統計解析入門2 データに応じたグラフの選択と描画
第10回 Rを用いた統計解析入門3 基本統計量の記述
第11回 Rを用いた統計解析入門4 比率の検定 カイ二乗検定 二項検定
第12回 Rを用いた統計解析入門5 比率の検定 フィッシャーの正確検定
第13回 Rを用いた統計解析入門6 平均値の比較 ANOVA
第14回 Rを用いた統計解析入門7 重回帰とその拡張 GLM
第15回 Rを用いた統計解析入門8 GLMからGLMMへ
事前・事後学修の内容 あらかじめ予習をして,理解に努める。事前学修として合計40時間程度を、事後学修として20時間程度を必要とする
事前学修の時間:120分/回    事後学修の時間:120分/回

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