経営学部Faculty of Business Administration
MAN400FA(経営学 / Management 400)演習6Seminar 6
倉田 俊彦Toshihiko KURATA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2022 |
授業コードClass code | A4776 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
曜日・時限Day/Period | 水4/Wed.4,水5/Wed.5 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
配当年次Grade | 4 |
単位数Credit(s) | 3 |
備考(履修条件等)Notes | ※ 原則春学期、秋学期連続で受講してください。 |
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 | |
入学年度Admission year | |
カテゴリー(2019年度以降)Category (2019~) | 演習 |
カテゴリー(2018年度以前)Category (~2018) |
選択 演習 |
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Outline (in English)
[Course outline] In this course, we develop a method to evaluate the efficiency of various operations observed in our society mainly from a standpoint of mathematics and computer science.
[Learning objectives] To this end, the basics of calculus, linear algebra and programming technique are studied intensively, which enable us to understand some important algorithms for linear and nonlinear optimization, data envelopment analysis and so on. We actually encode such algorithms in Python, and apply them to analyze the efficiency of a specific sort of business operations.
[Learning activities outside of classroom] To understand these results more precisely, it is supposed to spend four hours to review the contents for each class meeting.
[Grading criteria/policy] Overall grade is determined by class contribution (100%).
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
参加者の興味・能力に応じて「数学やプログラミングの基礎」に関連するテーマを定め、グループ単位の学習・検討を重ねていく予定です。扱う内容を大きく分類すると以下のようになります。
(1) 今まで数学を殆どやらなかったが、この機会に少しでも数学を経験してみたいという方や、SPIや公務員試験などの問題を解く際に必要とされる数学的力量を身につけたいという方のために、様々な数学的思考に現れる基本的な型を習得する。
(2) 数学が得意な方に対しては、オペレーションズリサーチ・経営・経済に関係する実用的な話題を数学的視点から調査・考察する。
(3) 上の話題の中には興味深いアルゴリズムが沢山存在するので、それらを題材にプログラミングの練習を行う。
到達目標Goal
各分類毎の具体的な到達目標は以下のようになります。
(1) 数学における基本的な問題の解法を習得しながら、最終的には多変数関数の極値の計算ができるようになる。
(2) 微積分や数理計画法などの知識を、経営・経済の様々な問題に適用した事例を理解できるようになる。
(3) 計算内容の説明からアルゴリズムの構造を理解して、その流れをプログラムとして表現できるようになる。
いずれのテーマについても内容を理解することが重要な目標となります。「理解する」ということの定義は難しいのですが、少なくとも「公式や知識を単純に記憶すること」や「漠然と予想・想像すること」を繰り返すのではなく、「考えて問題を解決する工夫を重ねること」が必要になります。その過程において、必然的に「知識を活用すること」や「考えて理解した内容を論理的に整理して、聞き手に考慮した形で伝えること」も出来るようになります。
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、「DP1-1」、「DP1-2」、「DP1-3」、「DP1-4」、「教養」、「DP2-1」、「DP3」、「DP4」に関連がかなりある
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. )
様々な形式を考えていますが、基本的には以下の2つがあります。
(1) グループ毎に、数学の様々な問題を協力しながら検討・解決する練習をする。(数学検定などを利用して実力を試す機会も設けたいと考えています。)
(2) グループ毎に予備知識・興味に合ったテキストを輪講する。
これらと並行して、余裕のある人には、より具体的な課題に対して考察を行い、論文などの形で成果を纏める機会を持ちたいと考えています。また、学習の結果として得られた情報は、学習支援システムや普段のゼミ活動の中でフィードバックを行い全員で共有できるようにします。
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.)
あり / Yes
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
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※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。
第01回[対面/face to face]:計算環境の準備
Pythonを使用する際に必要な準備知識を纏める。
第02回[対面/face to face]:Pythonの型と入出力文
基本的なデータ型と入出力の方法を習得する。
第03回[対面/face to face]:Pythonの式
演算子や式を利用したプログラミングの例を学習する。
第04回[対面/face to face]:Pythonの制御文
制御文を利用したプログラミングの例を学習する。
第05回[対面/face to face]:Pythonのクラス
簡単な例題を通して、クラスの基本的な利用方法を学ぶ。
第06回[対面/face to face]:Pythonと機械学習(1)
scikit-learnを使った分類・回帰の分析方法を学ぶ.
第07回[対面/face to face]:Pythonと機械学習(2)
scikit-learnを使ったクラスタリングの分析方法を学ぶ.
第08回[対面/face to face]:プログラミングの応用
各自の興味を持つ問題に対してプログラムによる分析を行う。
第09回[対面/face to face]:線形計画法の導入
線形計画問題の背景と幾何学的な解法を理解する。
第10回[対面/face to face]:線形計画法の基礎
線形計画問題の基底解の概念や基本定理を理解する。
第11回[対面/face to face]:線形代数の基礎
行列の基本変形による連立方程式の解法を学習する。
第12回[対面/face to face]:シンプレックス法
シンプレックス法の計算方法とプログラムを解説する。
第13回[対面/face to face]:包絡分析法
包絡分析法による効率評価と計算方法を理解する。
第14回[対面/face to face]:包絡分析法の応用
包絡分析法に基づき、各自が興味を持つ事業体の効率分析を行う。
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.)
輪講を行う上で、自分が担当する箇所について内容を理解し、自分の言葉で分かり易く説明できるように整理しておく必要があります。また、他の参加者が担当している部分に対しても、事前に内容を予習して質問や議論が出来るように備えておく必要があります。本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト(教科書)Textbooks
教科書は使用しません。
参考書References
経営効率性の測定と改善(刀根薫著、日科技連、1993年)
経済学で出る数学: 高校数学からきちんと攻める(尾山大輔、 安田洋祐著、日本評論社、2013年)
など多数使用します。学習を進めていく過程で必要となったものを随時取り入れていく予定です。
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点(100%)で評価します。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
アンケートや普段のコミュニケーションから、数学の力量が高い学生や数学を重要と考えている学生が想像以上に沢山いることが分かり問題設定や難易度の参考にしています。引き続き「学生の傾向や希望」などを把握しながら、参考にできる意見は柔軟に取り入れていきたいと思います。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
PC上でプログラミングに基づく分析を行う機会は多くなると思います。
その他の重要事項Others
数学の知識・経験は特に必要としません。理解が遅くても構わないので、考えることが苦にならないという方の参加を歓迎いたします。質問・相談等に対しては、可能な限り個別に対応できるようにしたいと考えています。
〔内容が関連する科目〕
基礎数学Ⅰ/Ⅱ
発展数学LI/LⅡ
教養数学A/B
計算と言語のしくみ
コンピュータと数理の活用