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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	環境・建築系数理（再履修クラス） Math and Science for Environmental Engineering and Architecture	2	G209-01	2024年度２期（後学期）	修学規程第4条を参照

担当教員名
西村　督＊、土田　義郎、北庄司　信之

＊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.指数・対数・三角関数 2.微分・積分 3.統計 4.Excel

構造力学、土質力学、流体力学、材料学、測量学および環境学などに関する課題に取り組むことによって、これらの科目を履修するために必要な関数や微分積分，統計などの数学的知識を身に付ける。この取り組みによって、建築学や環境土木工学の問題解決にあたって、基礎数学の知識の重要性を理解するとともに、さまざまな問題に数学的知識を適用できるようになる。

授業の概要および学習上の助言

構造力学、土質力学、流体力学、材料学、測量学および環境学などを履修するために必要な基礎数学を身に付ける。すなわちここでは、建築学や環境土木工学に関わる現象を分析するための、数学的な知識の適用を行う。具体的には以下の取り組みを行う。（１）指数関数、対数関数、三角関数の各種関数について、数学的な理解を深めるとともに、これらの知識を適用する実際の問題に取り組む。（２）微分および積分について、数学的な理解を深めるとともに、これらの知識を適用する実際の問題に取り組む。（３）Excelの基本操作を学び、基本的なグラフ作成やデータ分析に取り組む。（４）データの統計的処理法について学ぶとともに、実験などによって得られたデータを分析する。（５）学習支援としての数理工教育研究センターおよび専門学科の教員、オフィスアワーを積極的に活用する。これらの取り組みにより、建築学や環境土木工学の問題解決に、基礎数学の知識を適用できるようになる。

教科書および参考書・リザーブドブック
教科書：環境・建築系数理[金沢工業大学] 参考書：指定なしﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし

履修に必要な予備知識や技能
建築学部：建築のための数理工Ⅰ・Ⅱ、環境・建築のための数理工（関数・微積分基礎）で学んだ数理工の知識を習得してい　　　　　ること。工学部　：工学のための数理工Ⅰ、工学のための数理工（関数・微分）で学んだ数理工の知識を習得していること。

学生が達成すべき行動目標
No.	学科教育目標（記号表記）
①	D	指数関数、対数関数および三角関数の数学的知識を環境・建築の問題に活用できる。
②	D	微分・積分の数学的知識を環境・建築の問題に活用できる。
③	D,E	Excelを使用して基本的関数等のグラフ作成、データ分析を行うことができる。
④	D	記述統計処理の数学的意味を理解し環境・建築の実験データの解析を行うことができる。
⑤	C	基礎的な数学用語および環境・建築の専門用語の英単語を理解し、英語で出題された問題に対応することができる。
⑥	A	毎回の授業に出席し、授業内容の理解に努めて、レポート等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	20	20	0	0	0	30	100
指標と評価割合	総合評価割合		30	20	20	0	0	0	30	100
	総合力指標	知識を取り込む力	20	10	5	0	0	0	0	35
		思考・推論・創造する力	10	10	5	0	0	0	0	25
		コラボレーションとリーダーシップ	0	0	0	0	0	0	5	5
		発表・表現・伝達する力	0	0	0	0	0	0	10	10
		学習に取組む姿勢・意欲	0	0	10	0	0	0	15	25

※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	①	レ	達成度確認試験として、中間試験と期末試験を行う。この科目で習得すべき知識と応用力が十分身についているかどうかを判定する。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥
クイズ小テスト	①	レ	専門の関連課題において、クイズやミニテストを実施する。この取り組みにより，授業で学習した内容の理解度を確認するとともに、基礎と専門との関連性について確認を行う。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥
レポート	①	レ	指数関数、対数関数、三角関数、微分および積分、統計に関する課題に取り組み結果をまとめる。この取り組みにより、この科目で数学的知識の環境・建築への応用力を確認する。なお、課題には総合力・ラーニングとしての要素を取り組む。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥	レ
成果発表 (口頭・実技)	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
作品	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
ポートフォリオ	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
その他	①	レ	学習への積極的参加、授業中の質疑応答、演習・課題の取り組みや提出等から学習態度を評価する。またチーム活動状況についても評価する。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥	レ

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％の達成レベル授業で扱った指数関数、対数関数、三角関数、微分および積分、統計に関する数学的意味を正しく理解するとともに、環境・建築の課題に対して数学的な知識を適切に活用することができる。また、環境・建築の課題に対する数学的な考え方と意味を正しく説明することができる。

授業の６０％の達成レベル授業で扱った指数関数、対数関数、三角関数、微分および積分、統計に関する問題を解くことができる。また，環境・建築の課題に対して数学的な知識を使って取り組むことができる。

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	〇教員の紹介とガイダンス〇指数関数と対数関数(1)	〇講義〇確認テスト（指数関数と対　数関数）〇Excel実習	〇Excel演習1（指数関数と対数関　数）[60分] 〇予習：三角関数[60分]	120
2回	〇三角関数(1)	〇講義〇確認テスト（三角関数）〇Excel実習	〇Excel演習2（三角関数）　［60分］〇予習：微積分[60分]	120
3回	〇微積分の基礎(1)	〇講義〇確認テスト(微積分）〇Excel実習	〇Excel演習3（微分係数，定積　　分）［90分］〇総復習(1回〜3回）［90分］	180
4回	〇中間試験（1回〜3回の内容）	〇試験	〇予習：指数関数と対数関数(2) ［60分］	60
5回	〇ガイダンス（前半専門）〇指数関数と対数関数(2)　専門との関連	〇自己点検（１回〜４回）〇講義・演習〇Excel実習	〇専門Excel演習[60分] 〇予習：専門における三角関数　[60分]	120
6回	〇三角関数(2)　専門との関連	〇講義・演習〇Excel実習	〇専門Excel演習2[90分] 〇予習：専門における微積分　[60分]	150
7回	〇微積分の基礎(2)　専門との関連	〇講義・演習〇Excel実習	〇専門Excel演習3[90分] 〇予習：実験における測定の基礎　知識[60分]	150
8回	〇統計の基礎(1)　実験における測定の基礎知識	〇自己点検（5回〜7回）〇講義・演習〇確認テスト	〇統計演習1：有効数字，科学的　表記法等[60分] 〇予習：確率変数としてのデータ　[60分]	120
9回	〇統計の基礎(2)　確率変数としてのデータ	〇講義・演習〇確認テスト〇Excel実習	〇統計演習2：データの統計処理　[60分] 〇予習：相関係数と回帰分析　[60分]	120
10回	〇統計の基礎(3)　相関係数と回帰分析	〇講義・演習〇確認テスト〇Excel実習	〇統計演習3：相関係数と回帰直　線[60分] 〇総復習（8回〜10回）[90分]	150
11回	〇期末試験（8回〜10回の内容）	〇試験	〇予習：実験データの統計処理と　グラフ［60分］	60
12回	〇ガイダンス（後半専門）〇統計：総合演習(1)　実験データの分析処理〇実験データの統計処理とグラフ化	〇自己点検（8回〜11回）〇講義〇Excel実習	〇レポート課題1：統計処理とグ　ラフ化[60分] 〇予習：実験データの分布解析　[60分]	120
13回	〇統計：総合演習(2)　実験データの分析処理〇実験データの分布解析	〇講義〇Excel実習	〇レポート課題2：実験データの　分布解析[60分] 〇予習：実験データの回帰分析　[60分]	120
14回	〇統計：総合演習(3)　実験データの分析処理〇実験データの回帰分析	〇講義〇Excel実習	〇レポート課題3：実験データの　回帰分析[90分]	90
15回	〇自己点検授業	〇自己点検（1回〜14回）〇アンケート記入