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教員名 : 趙 宇
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科目授業名称(和文) Name of the subject/class (in Japanese)
PBL (趙)
科目授業名称(英文) Name of the subject/class (in English)
Project Based Learning
授業コード Class code
9986J05
科目番号 Course number
86COZZZ203
教員名
趙 宇
Instructor
Zhao Yu
開講年度学期
2026年度後期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
水曜4限
Class hours
Wednesday 4th period
開講学科・専攻 Department
経営学部 経営学科
Department of Management, School of Management 単位数 Course credit
2.00単位
授業の方法 Teaching method
演習
Seminar 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
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class
概要 Description
ビッグデータという言葉があちこちで使われるようになるとともに、統計的学習は自然科学においてだけでなく、マーケティングやファイナンスなどビジネスの領域でもたいへん注目を浴びる分野になった。本PBLの前半では、統計的学習の基礎を習得する。後半では、回帰や分類等の教師あり学習の入門的な話題から、サポートベクトルマシンやブースティング等の現代的な話題までを取り上げ、それぞれの手法について議論を行い、統計的学習手法の根底にある考え方を理解する。
目的 Objectives
本授業は、統計的学習における重要な新概念を理解し、さまざまな分析手法の根底にある理論的枠組みや共通原理を説明できるようになることを目的とする。学生は、個別の手法を暗記するのではなく、それらを貫く考え方を学ぶことで、新たな問題に対して適切な方法を選択・応用できる力を身につける。 本授業は、本学科ディプロマ・ポリシーに掲げる「自然・人間・社会に係る幅広い教養を修得し、専門分野の枠を超えて横断的に物事を俯瞰できる能力」の育成に資する科目である。統計的学習理論を通じて、自然科学的基盤と社会科学的応用を結びつける視点を養う。 また、本学「専門教育の目標」のうち、特に「専門知識を活用し、課題を論理的・批判的に考える能力」および「独⾃の視点と柔軟な思考で新たな学問やイノベーションを創出する能⼒」の涵養と密接に関連している。 到達目標 Outcomes
・統計的学習における基礎的な概念を理解する。
・統計的学習の手法がどうのように実際に使っていくかを理解する。 ・統計的学習の手法を用いた簡単なデータ解析ができる。 卒業認定・学位授与の方針との関係(学部科目のみ)
リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます(学部対象)。
履修登録の際に参照ください。 You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments). https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/ 履修上の注意 Course notes prerequisites
・本PBLは、グループワーク形式で進める。
・毎回の授業は、報告者によるプレゼンテーションをもとにしたディスカッションが中心になる。 ・グループワークの進行に大きな支障がでるため、無断欠席・遅刻は認めない。 ・人とコミュニケーションをとることに前向きに取り組もうとする意欲があり、グループワークでの活動に責任感を持つ学生の参加を希望する。 アクティブ・ラーニング科目 Teaching type(Active Learning)
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/PBL (課題解決型学習) Problem-based learning
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準備学習・復習 Preparation and review
配布資料に目を通し(復習:3時間程度)、次の回の準備をして授業に臨むこと。
また、各回の授業の終了後には内容を確認すること(準備学修:1時間程度)。 成績評価方法 Performance grading policy
・PBLにおけるディスカッションへの参加、プレゼンテーション、レポート提出物、その他等を総合的に評価する。
・グループワークを行うため出席は重要視する。 ・許可なく欠席した場合は、1回の欠席について10点ずつ減点する。 ・遅刻早退も程度に応じて減点する。 授業でのレポート(30%)、グループワークのレポート(70%)により評価。 4回以上の欠席は単位修得意志がないものとみなし、履修放棄(-)とする。 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。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ 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
必要に応じて授業時に紹介する
授業計画 Class plan
履修生の人数や興味・能力、課題の進行の程度によって、以下の授業計画は適宜変更する可能性がある。
第1回 ガイダンス 第2回 統計的学習の基礎 1 第3回 統計的学習の基礎 2 第4回 統計的学習の基礎 3 第5回 統計的学習の基礎 4 第6回 統計的学習の基礎 5 第7回 統計的学習の基礎 6 第8回 統計的学習の基礎 7 第9回 統計的学習の基礎 8 第10回 統計的学習の基礎 9 第11回 統計的学習の手法 1 第12回 統計的学習の手法 2 第13回 統計的学習の手法 3 第14回 統計的学習の手法 4 第15回 まとめ 担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
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教育用ソフトウェア Educational software
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備考 Remarks
質問は授業時間前後に受け付ける。他の時間帯に質問がある場合は、下記に連絡してください。
趙:yu.zhao@rs.tus.ac.jp 授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
Y
授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
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