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数理基礎教育課程 
授業科目区分 科目名 単位数 科目コード 開講時期 履修方法
数理基礎教育課程
数理基礎科目
数理基礎
バイオ・化学のための統計
Statistics for Bioscience and Chemistry
2 G219-01 2021年度
2期(後学期)
修学規程第4条を参照
担当教員名
*印は、実務経験のある教員を示しています。
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.誤差と精度 2.データの取り扱い 3.確率変数と確率分布 4.統計処理(エクセル含む) 5.地域連携 実験や調査によって得られたデータは統計的な手法を用いて分析,評価する必要がある.本 科目ではデータの統計的評価の実践演習を行いながら,その数学的意味を理解する.さらに ,コンピュータの表計算ソフトを使った統計的な処理方法や統計結果をグラフとして表現す る技術を習得する.また,地域に住む地域住民や企業と連携した授業運営・特別講演を行う .
授業の概要および学習上の助言
本科目はバイオや化学の分野の実験によって得られた結果を定量的に分析・評価するための統計的手法を学ぶ.具体的には以 下の項目に関して講義および演習を実施する. (1)まず,測定された結果の誤差と精度について理解することにより,実験における測定の結果がばらつきを持つこと,    そしてそのばらつきが確率的現象に伴う変量であることを理解する. (2)確率変数の分布を表す代表的な確率分布関数として正規分布について理解を深める. (3)測定数値の処理方法,相関および回帰分析を含むデータ解析の統計学を実践を通じて学ぶことによって,記述統計処    理の基本とその数学的な概念を理解する. (4)コンピュータの表計算ソフトを用い,統計学的手法によるデータの解析方法を学習し,その活用技法を習得する. なお、毎日の予習、復習や自己点検が大切である.授業後には問題を解き、理解を徹底させること.また、そのためにも学習支 援として数理工教育研究センターやオフィスアワーを積極的に活用すること.
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書:バイオ・化学のための統計[金沢工業大学] 参考書:指定なし リザーブドブック:指定なし
履修に必要な予備知識や技能
バイオ・化学のための数理で学んだ数学力は最低限必要である.コンピュータの使用に慣れていることが望ましい.演習に応 じて各自所有のパソコンを持参すること.
学生が達成すべき行動目標
No. 学科教育目標
(記号表記)
D データの種類や誤差について,それらの特徴を説明できる.
D 基本的な記述統計処理ができる.
D 記述統計結果を表やグラフで適切に表現できる.
D Excelを使ってデータ処理を行うことができる.
C 科目における基本的専門用語の英語表現を理解することができる.
A 毎回の授業に出席し,授業内容の理解に努めて,レポート・宿題をやり遂げることができる.
達成度評価
評価方法
試験 クイズ
小テスト
レポート 成果発表
(口頭・実技)
作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 30 30 10 10 0 0 20 100
指標と評価割合 総合評価割合 30 30 10 10 0 0 20 100
総合力指標 知識を取り込む力 20 20 0 0 0 0 0 40
思考・推論・創造する力 10 10 5 5 0 0 0 30
コラボレーションと
リーダーシップ
0 0 0 0 0 0 0 0
発表・表現・伝達する力 0 0 5 5 0 0 0 10
学習に取組む姿勢・意欲 0 0 0 0 0 0 20 20
※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。
評価の要点
評価方法 行動目標 評価の実施方法と注意点
試験 学期末に達成度確認試験を行う.試験の総合評価割合は30%とする.達成度確認試験は,この科目で修得 すべき知識と応用力が十分に身についているかどうかを判定するためのものである.このため,授業内容 全般を範囲とするが,下記の小テストで扱わなかった内容をやや重点化する.
クイズ
小テスト
授業の進行に合わせて小テストを2回実施する.それぞれの総合評価割合は15%とする. 小テストの結果により学習内容の理解度を確認する.
レポート クラス内でチームを編成し,チームで修得したデータを分析するためにExcelを使って処理する.具体的 にはデータのばらつきの評価,グラフ化,回帰分析等を行うとともに,解析結果を考察し,レポートにま とめる.なお,レポートについてはチーム評価と個人評価を分けて評価し,合計の総合評価割合を10%と する.
成果発表
(口頭・実技)
チームで分析した結果をまとめるとともに,その内容をパワーポイントを使って発表する. 発表内容に関してはパワーポイントの図,発表の仕方,内容について他チームの学生リーダーが得点を付 け,教員との合計点で評価する.総合評価割合を10%とする.
作品
ポートフォリオ
その他 学習態度を授業への積極的参加,授業中の質疑応答,課題の取り組みや提出等から評価する.また,チー ム学習における活動状況も評価の対象となる.総合評価割合を20%とする.
具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安 標準的な達成レベルの目安
授業の90%の達成レベル. (例えば,授業で扱ったキーワードについて正確に説明でき, 実験の目的に適したデータの記述統計処理ができる.また,そ の結果を適切な表・グラフで表現できる.) 授業の60%の達成レベル. (例えば,授業で扱ったキーワードについてほぼ正確に説明で き,実験の目的に適したデータの記述統計処理ができる.また ,その結果を表・グラフで表現できる.)
CLIP学習プロセスについて
一般に、授業あるいは課外での学習では:「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、GoodWork!」:のようなプロセス(一部あるいは全体)を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間(例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間/週)を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
授業明細
回数 学習内容 授業の運営方法 学習課題 予習・復習 時間:分
1回 教員の紹介および授業のガイダンスを行う 授業スケジュールの説明 実験データ(測定のばらつき)の分析,誤差,有効数 字,科学的表記法についての学習 これからの授業運営について 説明する. 講義を中心として運営する. (*1)学習支援計画書を読み、 学生の行動目標を確認する.測定 データのばらつき,誤差,有効数 字,科学的表記法を理解する. (*2)データの取扱い(種類,整理 方法,代表値(平均と分散))等に ついての学習内容を予習しておく . (*1)60 (*2)40
2回 データの取扱い{種類,整理方法,代表値(平均と分散 )}等に関する学習と演習 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. (*1)授業内容を見直し,データの 取扱い{種類,整理方法,代表値( 平均と分散)}等に関する課題に取 り組む. (*2)母集団と標本に関する学習項 目を読んでおく. (*1)60 (*2)30
3回 母集団と標本についての学習 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. (*1)授業内容を見直し,母集団 と標本について,その意味を理解 する. (*2)これまでの学習内容を見直し ,理解を深めるとともに,小テス ト1のための学習を行う.また, データに関する学習項目を読んで おく. (*1)30 (*2)12 0
4回 小テスト1(範囲:第1〜3回) 確率変数としての実験データの取り扱いの学習 試験 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. (*1)授業内容を見直し,確率変数 としての実験データについて,そ の意味を理解する. (*2)確率密度関数と確率分布関数 に関する学習項目を読んでおく. (*1)60 (*2)30
5回 学習の振り返り 確率密度関数と確率分布関数の学習 小テスト1の解説 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. 自己点検 (*1)小テスト1をもう一度見直し 間違い等を訂正するとともに,理 解不足な部分の理解を深める.ま た,確率密度関数,確率分布関数 の学習内容を確認するとともに, 課題に取り組む. (*2)標準正規分布に関する学習内 容を読んでおく. (*3)自己点検 (*1)60 (*2)40
6回 標準正規分布の学習 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. (*1)標準正規分布について理解 を深めるとともに,課題に取り組 む. (*2)正規分布による確率の算出に 関する学習内容を読んでおく. (*1)60 (*2)30
7回 正規分布による確率の算出 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. (*1)正規分布による標準化と確 率の算出の学習内容を理解し,課 題に取り組む. (*2)第4〜7回までの学習内容を 理解するとともに.小テスト2の 範囲の学習を行う.また,2つの データの関係に関する学習内容を 読んでおく. (*1)60 (*2)12 0
8回 小テスト2(範囲:第4〜7回) 2つのデータの関係 相関図(散布図)の理解 試験 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. (*1)相関と散布図について理解 を深めるとともに,課題に取り組 む. (*2)共分散と相関係数に関する学 習内容を読んでおく. (*1)30 (*2)30
9回 学習の振り返り 共分散と相関係数の計算 小テスト2の解説 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. 自己点検 (*1)小テスト2をもう一度見直 し間違い等を訂正するとともに, 理解不足な部分の理解を深める. 加えて,共分散と相関係数に関し て理解を深め,課題に取り組む. (*2)確率変数に関する学習項目を 読んでおく. (*3)自己点検 (*1)60 (*2)30
10回 回帰分析(最小二乗法)の学習と演習 演習を適宜取り入れながら講 義を中心として運営する. チーム学習によるデータ処理 の実践. (*1)回帰分析の学習内容を確認 するとともに,課題に取り組む. (*2)エクセルの使い方を確認す るとともに,教科書データ等を用 いて課題に取り組む.また,次週 の課題の実施について理解を深め ておく. (*1)30 (*2)90
11回 総復習 これまでの学習内容を復習し 理解を深めるための演習を実 施する. (*1)これまでの学習内容を整理 してまとめるとともに期末試験の ための学習を実施する. (*1)12 0
12回 期末試験(第1〜10回) 統計によるデータ分析についての振り返りを行う. 試験 これまでの学習の理解度を確 認する. (*1)統計科目の学習内容を確認し 理解を深める. (*1)30
13回 学習の振り返り 総合演習 エクセルを利用したデータの整理と回帰分析演習 期末試験の解説 チームによる討議と実践演習 (*1)期末試験をもう一度見直し間 違い等を訂正するとともに,理解 不足な部分の理解を深める. (*2)チームでデータの整理と分析 に関する課題を実施するとともに レポートにまとめる. (*3)チームで相談し内容をまとめ るとともに発表準備を行う. (*1)20 (*2)30 (*3)70
14回 総合演習 エクセルを利用したデータの整理と回帰分析演習 チームによる発表と討議 (*1)他チームの発表について評価 を行う. (*2)発表の取り組みをレポートと してまとめる. (*1)30 (*2)90
15回 自己点検授業 出欠、課題等の提出状況や各 評価項目について点検を行う . 授業で学習したことを確認す る. 授業アンケートを行う. (*1)自己点検 (*2)学習内容確認 (*1)60 (*2)30
16回 ・特別講義「企業と数理」 地元企業の技術者による講演(地域連携教育) ・大学で学ぶ数理の必要性や 重要性についての講演を聴講 する. ・講演会の聴講に関しては、 担当教員に従う. (*1)予習:講演者の企業について 調べてくる. (*2)復習:各自の講演メモを参考 に講演に関する感想文を書く. (*1)30 (*2)30