経営工学概論1のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
経営工学概論1 科目番号
Course number
74BEBMS109
科目名称(英語)
Course title(English)
授業名称
Class name
経営工学概論1
教員名 安井 清一,大和田 勇人,原田 拓,堂脇 清志,鈴木 知道,髙嶋 隆太,伊藤 真理
Instructor
開講年度学期 2022年度 前期
Year/Semester
曜日時限 月曜2限
Class hours
開講学科
Department
理工学部 経営工学科 
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
対面授業/On-site class
概要
Descriptions
経営工学とは何か。経営工学科担当教員が2回ずつ担当し講義および演習を実施し、それぞれの分野から経営工学の過去・現在を概観し、未来を展望する。
目的
Objectives
経営工学とは何かを各分野から講義および演習を実施し、当学科で将来どのような専門知識を身につけることができるか(キャリア教育を含む)を展望する。
 本授業は、本学科のディプロマ・ポリシ「経営工学科の学問分野に応じた基礎学力と、その上に立つ専門知識」に該当する科目である。
到達目標
Outcomes
経営工学の分野を体系的に把握し、将来の展望を立てる。  
履修上の注意
Course notes prerequisites
授業によってノートパソコン等を使用する場合があるので、事前に確認の上、必ず持参すること。 
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
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
各回の準備と復習を十分しておくこと。 
成績評価方法
Performance grading
policy
授業をすべて受けていることを前提とし、演習とレポートの結果で評価する。 
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
教員によって指定する。 
授業計画
Class plan
1  ガイダンス   
 授業の目的を理解する。

2・3 情報科学概論(担当:大和田勇人)
   1.エントロピーと符号化について学習する。
   2.情報の価値を計算する方法を学習する。

4・5 統計的データ解析,確率・統計に関する概論(担当:鈴木知道)
   1.統計学についてその概要を学習する。
     数字の読み方や確率に関する演習を行う。
   2.統計的データ解析についてその概要を学習し、その演習を行う。
     統計的データ解析の研究分野をの概要を学習する。

6・7  ライフサイクル工学からの環境技術のシステム分析(担当:堂脇l清志)
当該授業については,グループごとで実施します。)
   1.環境対策技術によるエネルギーチェーンと農業システム工学について説明する(概要説明)。また、当該分野におけるシステムデザインを行い、そのシステムに対する評 
    価方法(ライフサイクルアセスメント)を紹介する。
 2.1.の内容をもとに、グループでディスカッションし、レポートとして提出する。

8・9 政策科学概論(担当:高嶋隆太)
   1. 政策を科学する
     政策の評価指標の一つである支払意思額について説明するとともに、簡単な実験を行う。
   2. 世論と情報
     政策決定の重要な要因である世論について説明を行い、情報による世論の変容に関する演習を行う。

10・11 機械学習概論(担当:原田拓)
   機械学習の概要を理解する。なお、毎回、ノートパソコンを使用する。そのため、十分に充電した上でノートパソコンを持参すること。
   1.機械学習の基礎の1つとなる最適化計算の概要を理解する。
   2.最適化計算との関係に着目しながら、機械学習の概要を理解する。

12・13 資源管理に関する概論(担当:伊藤真理)
   1.資源管理に関する実データ解析について紹介し、統計的手法が実際にどのよう 
    に使われているかについて学びます。
   2.人や施設等の資源を管理する方法の一つであるスケジューリングについて説明する 
    とともに、演習を行い、レポートを作成します。

14 外部講師による講演会
   社会で活躍している本学科の卒業生を外部講師として招聘し、キャリア教育の一環として講義を実施する。

15 授業内容の総説     
    授業の内容の総説ならびに授業内容に関するアンケートを実施する。 
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
-
備考
Remarks
14回目に予定している「外部講師による講演会」に関しては、招聘する講師の都合上、日程を変更して実施する場合があります。
9974321
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