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科目名 | 数学研究2 | ||||
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教員名 | 田中周二 | ||||
単位数 | 4 | 学年 | 4 | 開講区分 | 文理学部 |
科目群 | 数学科 | ||||
学期 | 後期 | 履修区分 | 必修 |
授業概要 | 数学研究Iで学んだ統計手法を応用して必要なデータと情報を収集してその分析結果を卒業論文の形にまとめる。 |
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授業のねらい・到達目標 | 数学講究1,2及び数学研究1までに発表したいろいろなデータによる分析手法を発展させて、大きなデータを利用した本格的な統計分析を用いた論文を仕上げる。 この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシー DP1, DP3, DP4, DP6 及びカリキュラムポリシー CP7, CP9 に対応しています。 |
授業の方法 | 担当者による発表.グループ学習 卒論による課題学習では、メールによる質疑応答を受け付ける 本授業の事前・事後学習は各々2時間の学習を目安とする。 |
履修条件 | 学科の内規による |
授業計画 | |
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1 |
ガイダンス(卒業論⽂の書き⽅について注意する) 【事前学習】前期に考えた卒業論⽂のテーマを検討してくる。 【事後学習】卒業論⽂のテーマを決めて,担当教員に報告する。 |
2 |
卒業論⽂打ち合わせ(卒業論⽂のうち,グループ学習した部分の担当範囲について相談する) 【事前学習】数学講究のグループ学習分を整理してくる。 【事後学習】担当を決めた者同⼠で情報交換を⾏う。 |
3 |
グループ学修のまとめ(担当教員,グループのメンバーと相談しつつ,内容を整理する) 【事前学習】数学講究のグループ学習分を整理してくる。 【事後学習】担当を決めた者同⼠で情報交換を⾏う。 |
4 |
グループ学修のまとめ(担当教員,グループのメンバーと相談しつつ,内容を整理する) 【事前学習】数学講究のグループ学習分を整理してくる。 【事後学習】担当を決めた者同⼠で情報交換を⾏う。 |
5 |
卒業論⽂内容中間報告会1(卒業論⽂の中間報告を⾏う) 【事前学習】グループ1の担当者は中間報告の準備を⾏う。 【事後学習】発表で注意された内容も参考にして,数学講究の⾃由発表内容を整理する。 |
6 |
卒業論⽂内容中間報告会2(卒業論⽂・⾃由発表分の中間報告を⾏う) 【事前学習】グループ2の担当者は中間報告の準備を⾏う。 【事後学習】発表で注意された内容も参考にして,数学講究の⾃由発表内容を整理する。 |
7 |
卒業論文作成作業1(卒業論文の完成に向けて作業を開始する) 【事前学習】中間報告で指摘された事項を分析する。 【事後学習】論文完成に必要な作業に向けて情報収集やプログラミングを行う。 |
8 |
卒業論文作成作業2(卒業論文の完成に向けて作業を開始する) 【事前学習】中間報告で指摘された事項を分析する。 【事後学習】論文完成に必要な作業に向けて情報収集やプログラミングを行う。 |
9 |
卒業論文作成作業3(卒業論文の完成に向けて作業を開始する) 【事前学習】中間報告で指摘された事項を分析する。 【事後学習】論文完成に必要な作業に向けて情報収集やプログラミングを行う。 |
10 |
卒業論文作成作業4(卒業論文の完成に向けて作業を開始する) 【事前学習】中間報告で指摘された事項を分析する。 【事後学習】論文完成に必要な作業に向けて情報収集やプログラミングを行う。 |
11 |
研究発表のまとめかた1(担当教員が研究発表のまとめ⽅について解説する) 【事前学習】数学講究,研究で発表した内容を整理する。 【事後学習】数学講究の研究発表内容をまとめを開始する。 |
12 |
研究発表のまとめかた2(担当教員が研究発表のまとめ⽅について解説する) 【事前学習】数学講究,研究で発表した内容を整理する。 【事後学習】数学講究の研究発表内容をまとめを開始する。 |
13 |
卒業論文報告会1(プロジェクターを⽤いて,卒業論⽂をプレゼンテーションする) 【事前学習】グループ1担当者はプレゼンテーションの準備を⾏う。 【事後学習】発表で注意された内容も参考にして,卒業論文を仕上げる。 |
14 |
卒業論文報告会1(プロジェクターを⽤いて,卒業論⽂をプレゼンテーションする) 【事前学習】グループ2担当者はプレゼンテーションの準備を⾏う。 【事後学習】発表で注意された内容も参考にして,卒業論文を仕上げる。 |
15 |
まとめ(卒業論⽂の完成版を提出し,卒業研究で学修したことを振り返る) 【事前学習】卒業論⽂を仕上げ,⼀部印刷して提出する。 【事後学習】提出した卒業論⽂のデータを担当教員に送信する。 |
その他 | |
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教科書 | 講究時に使用した教科書を使用します。 |
参考書 | 使用しない |
成績評価の方法及び基準 | レポート(20%)、授業参画度(80%) 卒業論文は、必ず学んだ統計手法を含むものであること,自分の力でRのプログラミングや分析を行うこと,ある程度大きなデータを利用した20ページ以上の学術論文を求める。作成段階の努力を授業参画度に含める。 |
オフィスアワー | 原則として木曜日の第3限に研究室で受け付ける。 |