卒業研究（下川）｜シラバス情報

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

卒業研究（下川）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Seminar （下川）

授業コード　Class code

9921H11

科目番号　Course number

21UGRES401

教員名

下川　朝有

Instructor

Asanao Shimokawa

開講年度学期

2023年度前期、2023年度後期

Year/Semester

2023 First and Second Semester

曜日時限

集中講義

Class hours

Thursday 6th 7th Period

開講学科・専攻　Department

理学部第二部　数学科

Department of Mathematics, Faculty of Science Division Ⅱ

単位数　Course credit

10.0単位

授業の方法　Teaching method

卒研

Graduation research

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

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授業の主な実施形態　Main class format

対面授業 / On-site class

概要　Description

4年間のまとめとして，自ら興味のあるトピックについて調べ，まとめ，発表する．特に, PythonもしくはRを用いたデータサイエンス, SASを用いた統計解析についての理解を深めることを目標とする．

目的　Objectives

卒業研究ができるようになる．

到達目標　Outcomes

卒業研究を行う．

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

プレゼンテーション・コミュニケーション能力

履修上の注意　Course notes prerequisites

担当グループがパワーポイントなどの資料を作成し，プレゼンテーションを行う．

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation／反転授業　Flipped classroom

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準備学習・復習　Preparation and review

他の学生が理解できるような発表の準備をし，質問などについては答えられるように復習をする．

成績評価方法　Performance grading policy

発表，レポート、卒業研究

出席は履修の前提である

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

講義内で適宜指定する。

授業計画　Class plan

前期： PythonとRを用いたデータサイエンスに関するテーマごとの発表
　　　　統計の演習、もしくは実際のデータ解析の論文に関する発表

後期： SASを用いた統計解析に関するテーマごとの発表
　　　　卒業論文の作成

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

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教育用ソフトウェア　Educational software

SAS

R, Python, Tex, Office

備考　Remarks

状況に応じて方針を変更・更新する場合があります。
また、卒業研究の研究室配属には、履修した授業科目とそれらのGPAが勘案されます。