卒業研究（理一ＯＳ科村上）のシラバス情報
| 科目名称 Course title(Japanese) |
卒業研究 | 科目番号 Course number |
14UGRES401 | |
|---|---|---|---|---|
| 科目名称（英語） Course title(English) |
Senior Seminar | |||
| 授業名称 Class name |
卒業研究（理一ＯＳ科村上） | |||
| 教員名 | 村上 秀俊，木谷 聖人 |
|---|---|
| Instructor | Hidetoshi Murakami |
| 開講年度学期 | 2022年度 前期～後期 |
|---|---|
| Year/Semester | Year-round |
| 曜日時限 | 前期（集中講義）、後期（集中講義） |
|---|---|
| Class hours | Intensive Course |
| 開講学科 Department |
理学部第一部 応用数学科 Department of Applied Mathematics |
|---|---|
| 外国語のみの科目 （使用言語） Course in only foreign languages (languages) |
- |
| 単位 Course credit |
8.0 | 授業の主な実施形態 Main class format |
対面授業/On-site class |
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| 概要 Descriptions |
前期は主にノンパラメトリック法に関する専門書を輪講形式で熟読する。 前期後半もしくは後期からは, ノンパラメトリック法の理論・手法の理解を深めるために, 原著論文の熟読および興味あるデータについて統計ソフト (R や SAS) を用いてデータ分析を行う。 |
|---|---|
| 目的 Objectives |
専門書および原著論文を熟読し, 医学・薬学で多用されているノンパラメトリック法の理論と方法について理解することを目的とする。 本学科のカリキュラム・ポリシーに定める「数学的問題解決能力を身に付けさせる」ことを実現するための科目です。 本学科のディプロマ・ポリシーに定める「数学を中心とする基礎知識を習得し, 応用数学の中の「統計科学」「計算数学」「情報数理」の３つの学問領域を体系的かつ総合的に理解できる能力」を養うための科目です。 |
| 到達目標 Outcomes |
原著論文を熟読し, シミュレーション実験の再現および発展させることを目標とする。また, 興味あるデータについて統計ソフト (R や SAS) を用いてデータ分析を行うことを目標とする。個人で論文や分析結果をまとめ, 個人の知見や新しい見解を加え, LaTeX によって卒業論文としてまとめることを目標とする。 |
| 履修上の注意 Course notes prerequisites |
数理統計学及び演習の授業を修得していることを前提とする。また, 統計データ解析１,２や実験計画法１,２も修得していることが望ましい。 |
| アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning） |
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|---|---|---|---|
| 課題に対する作文 Essay |
- | 小テストの実施 Quiz type test |
- |
| ディベート・ディスカッション Debate/Discussion |
○ | グループワーク Group work |
○ |
| プレゼンテーション Presentation |
○ | 反転授業 Flipped classroom |
○ |
| その他（自由記述） Other（Describe） |
- | ||
| 準備学習・復習 Preparation and review |
輪講形式のゼミでは, 発表者だけでなく全員テキストを読んでおくこと。また, 発表者は手書きでも構わないので資料を配布すること。卒業論文を作成するため, 発表内容を電子媒体で保存し, 毎回のゼミ内容を十分に復習することを心がける。 |
|---|---|
| 成績評価方法 Performance grading policy |
輪講形式による発表および卒業論文を総合的に評価する。 |
| 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement |
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている ・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation |
| 教科書 Textbooks/Readings |
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。 https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ ・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below. https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ |
| 参考書・その他資料 Reference and other materials |
村上秀俊「統計解析スタンダード ノンパラメトリック法」朝倉書店 |
| 授業計画 Class plan |
前期では, 数理統計学, 特にノンパラメトリック法に関する専門書を輪講形式で学習する。 前期後半もしくは後期前半から, 各々が論文の熟読もしくは興味あるデータについてデータ分析を行ない, ノンパラメトリック法の理論および手法の理解を深める。 後期後半からは, 理解した論文およびデータ分析結果を個人で卒業論文としてまとめ, 卒業論文の内容を発表する。 |
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| 教職課程 Teacher-training course |
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|---|---|
| 実務経験 Practical experience |
- |
| 教育用ソフトウェア Educational software |
R, Mathematica, SAS |
| 備考 Remarks |
本科目は, 平成26年度以降の学修簿適用者は必修である。 |
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| 9914W27 |
