基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	数的処理／Management Processing
時間割コード ／Course Code	F370820001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	産業情報学部産業情報学科コースなし／College of Industry and Information Science Department of Industry and Information Science
曜限 ／Day, Period	水／Wed　2
開講区分 ／semester offered	後期／Second Semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	平良　直之／Naoyuki TAIRA
科目区分 ／Course Group	専門科目　専門科目選択／専門科目 専門科目選択
教室 ／Classroom	13-309／13-309
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
平良　直之／Naoyuki TAIRA	産業情報学科／Department of Industry and Information Science

※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy	カリキュラムポリシーにおける「解決力・創造力を養う」に関連する講義である。
授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes	E-mail:  ntaira@okiu.ac.jp ※ 講義名と氏名を必ず明記すること
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal 情報処理は情報科学分野のみならず経済学分野，経営科学においても必須の技能である。しかしながら，専門分野における情報処理は，特定の専門業種を除き，実際の仕事の場で必要とされる機会は少ない。本講義では，専門分野における情報処理ではなく，社会人となる学生に身に着けてほしいデータ処理技法について解説する。 メッセージ ／Message 具体的な事例を紹介しながらわかりやすく解説するよう努めます。また，講義内容の理解を確認するために，演習問題を解く時間を毎回設けます。講義外でも質問を大歓迎しまので，疑問な点があれば遠慮なく申し出てください。 なお，初回義は必ず出席すること(無断欠席の場合は登録を取り消します)。 到達目標 ／Attainment Targets SPIにおける非言語分野や公務員試験における数的推理など，社会人に必要な基礎的なデータ処理技法を習得する。
学びの実践 ／Learning Practices	授業計画 ／Class Plan テキスト・参考文献・資料など ／Textbooks, references, materials, etc. テキスト： 　未定（第一回目の講義で周知します） 参考文献・資料： 　授業時に適宜配付する。 学びの手立て ／Way of learning 「履修の心構え」 　初回講義を欠席した者は，仮登録を取り消すので注意すること。 　遅刻・欠席をしないこと。毎回演習課題を必ず復習すること。 「学びを深めるために」 　指定テキストだけでなく，参考文献も適宜調べること。 評価 ／Evaluation 演習課題（2割），試験（8割）の総得点で評価する。総得点の9割以上秀，8割以上優，7割以上良，6割以上可とし6割未満不可とする。また，出席率が2/3に満たないものは不可とする。
学びの継続 ／Continuing to learn	次のステージ・関連科目 ／Next Stage and Related Courses 次のステージは，大学で学んだ知識・技能を就職先の業務に活かすことである。

No.	回（日時） ／Time (date and time)	授業計画 ／Class Plan	時間外学習の内容 ／Content of Overtime Learning	備考 ／Notes
1	1	講義ガイダンス／受講受付	シラバスの確認及び次回講義の予習
2	2	幾何図形の基本性質	幾何図形の基本性質の復習
3	3	数値データの規則性	数値データの規則性の復習
4	4	問題の定式化とデータ処理(i)	問題の定式化とデータ処理の復習
5	5	問題の定式化とデータ処理(ii)	問題の定式化とデータ処理の復習
6	6	組み合わせ論の基礎	組み合わせ論の基礎の復習
7	7	確率の基礎	確率の基礎の復習
8	8	加法定理と乗法定理	加法定理と乗法定理の復習
9	9	幾何図形におけるデータ処理(i)	幾何図形におけるデータ処理の復習
10	10	幾何図形におけるデータ処理(ii)	幾何図形におけるデータ処理の復習
11	11	進数の基礎	進数の基礎の復習
12	12	集合の基礎	集合の基礎の復習
13	13	演繹法と帰納法	演繹法と帰納法の復習
14	14	逆転の発想によるデータ処理(i)	逆転の発想によるデータ処理の復習
15	15	逆転の発想によるデータ処理(ii)	逆転の発想によるデータ処理の復習
16	16	試験・総括