スポーツ健康学部Faculty of Sports and Health Studies
MAT100IA（数学 / Mathematics 100）数学Mathematics
坂本 寛Kan SAKAMOTO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | スポーツ健康学部Faculty of Sports and Health Studies |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | M0520 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 水2/Wed.2 |
| 科目種別Class Type | 講義 |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | 1～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリーCategory |
総合教育科目 視野形成科目（必修選択） |
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Outline (in English)
Mathematics is used in various aspects in daily life. Especially in contemporary society, statistical knowledge is widely demanded . It is no exception to the sports health department without distinguishing between science and liberal arts. The purpose of this lecture is to develop logical problem solving skills assuming scenes where mathematics is actually needed in statistical analysis and so on. Students trying to study mathematics from scratch will be subject to lecture.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
今日の日常生活において、数学は様々な局面で用いられている。特に現代社会においては、いわゆる「理系・文系」などの分野を問わず、広く統計学の知見が求められている。スポーツ健康学部においてもその例外ではない。本講義の目的は、統計的分析などで数学が実際に必要とされる場面を想定して、論理的な問題解決能力を身につける。数学を一から勉強しようとする学生を講義の対象とします。
到達目標Goal
統計学の学習で必要になる数学の各分野について基礎から学びます。
微分・積分などについて、基本的な計算問題を解答できるようになる。また、集合や確率は、統計学の学習で必要になるため、基礎問題だけでなく応用問題に対応できる能力を習得する。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
講師からの一方的な講義にならぬよう、授業内にも実習時間を設けます。
数学の問題を解決するために、Maxima等のソフトウェアを活用します。
毎回、学習支援システムを通して課題の出題・提出していきます。
オンライン教材の中で演習課題が出題されます。
演習課題には筆記によるものとPCを利用するものがあります。
毎回、学習支援システムを通して課題の出題・提出します。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
春学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1：ガイダンス/計算の有効桁数
授業の進め方と成績評価について説明をします。
統計学で必要になる計算結果の有効桁の概念を学びます。
2：Maxima入門
数学学習を支援するソフトウェアとしてMaximaの基本操作法を学びます。
3：集合と関数
確率を理解する前提となる集合の考え方を学び、更に集合と関数の関係を学びます。
4：三角関数
統計で良く用いられる基本的な関数として三角関数を学習します。
5：指数関数と対数関数
統計で良く用いられる基本的な関数として指数関数と対数関数を学習します。
6：微分
確率・統計を理解する上での必須の知識である微分の基本を学習します。
7：関数の極大・極小と微分
統計解析で欠かせない最大・最小値問題を学びます。
8：積分
確率・統計を理解する上での必須の知識である積分の基本を学習します。
9：ベクトル
統計解析で扱う多種類のデータはベクトルとして考えることが出来ます。そのベクトルの基本を学びます。
10：行列
統計学で必須となる行列の基本演算を学びます。
11：逆行列
行列の基本演算として特に逆行列を扱います。
12：順列・組み合わせ
確率を計算する上で必要となる順列・組み合わせの計算を学びます。
13：確率
基礎的問題に取り組むことで、確率への理解を深めます。
14：まとめと期末試験
授業のまとめを行い、試験を実施します。
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
毎回の授業内容について十分に復習した上で、課題に対して自力で解答できることが求められます。
コンピュータ実習を伴う課題があります。概ね授業時間内での演習課題が出題されますが、授業時間内で課題が完成しない場合は次週授業時間前までに学習支援システムを利用して提出してもらいます。
教科書から出題される宿題。次回授業開始時にレポート形式で提出を求めます。
本授業の準備・復習時間は、各1時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
統計学のための数学教室 / 永野裕之著
ISBN:9784478028247
参考書References
統計学を学ぶための数学入門 上 算数から数学へ / 岡本安晴著
ISBN:9784563010041
統計学を学ぶための数学入門 下 データ分析に活かす / 岡本安晴著
ISBN:9784563010058
統計学のための数学入門30講 / 永田靖著
ISBN:9784254116335
その他、授業で適宜紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
課題提出(50%)
毎回、学習支援システムにて課題を提出してもらいます。
期末試験(50%)
この科目で学習した基本事項を問う筆記試験を実施します。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
各々の弱点を把握するための自己評価テストも取り入れたい。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
インターネット接続可能なコンピュータが必要。(コンピュータの性能は高くなくて十分です。)
カメラ付きスマートフォン(またはそれに代わる物)。
A4サイズのレポート用紙。
筆記用具。
その他の重要事項Others
統計学I・IIの履修を考えている学生には本科目を事前に履修することを強く勧めます。