生態情報学特論

Special Lecture on Ecological informatics

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博士前期課程科目

環境人間学研究科

学年指定なし

HHHME5MCA3

2.0単位

演習 (Seminar)

2024年度前期

(Spring semester)

中桐 斉之

環境人間学研究科

日本語

目標11／目標14／目標15

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2◎／1〇

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環境人間学を学ぶ上で必要となる、問題を解決するための情報科学の手法（コンピュータを用いたデータの解析やシミュレーションなど）を習得することを目的としています。
生物や生態系に関する諸問題では、適切なモデリングとシミュレーションにより、長期的変化の予測や各種の環境変動のもとでの仮想実験が非常に有効です。
本講義ではデータ解析と生態系に関する基本的なモデリングとシミュレーションの手法を理解し、これを通して産業やまちといった社会システムなど関連する他の様々な複雑系への効果的な応用のための思考法を身に付けることを目的とし、データ解析と生態系および関連するシステムに関して、モデリングとそれを用いたシミュレーション実験による解析が理解できるようになることを目標とします。

データ解析　生態系　数理　モデリング・シミュレーション

人間活動は、地球環境に多大な影響を及ぼしている面は無視できません。そして、どのような影響を及ぼしているかを解析・予測するには、様々なデータから規則を導き出し、その規則を用いて未知の部分を説明したり、予測・推測したりする回帰分析や、モデリングとシミュレーションが有効となってきます。
そこで、本講義では、データ解析とモデリングとシミュレーションについて解説します。講義はゼミ形式で行い、９０分のうち、知識伝達・ワークショップの二部構成で実施とすることを基本にする予定です。また、PCを使用します。
授業計画（予定）
1.．ガイダンス（何を学ぶか、モデルとは？）
2．データ解析とは
3．統計ソフトRによるデータ解析
4．統計量
5．仮説検定
6．多変量解析
7．回帰分析
8．生態系と数理モデリング
9．１種の生物種の個体群動態の増殖モデル、指数増殖
10．コンタクトプロセス
11．餌-捕食者系格子モデルのシミュレーション
12．環境変動に対する生態系の応答
13．生態系の攪乱実験シミュレーション
14．社会システムへの応用
15．まとめ

※生成系AIの利用：生成系AIの利用については教員の指示に従ってください。生成系AIによる出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけません。生成系AIによる出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがあります。

プリントを配布する予定である。

数理生物学入門・共立出版・巌佐庸著
「空間」の数理生物学 (シリーズ 数理生物学要論 巻2) ・日本数理生物学会 (編集), 瀬野 裕美 (編集)・共立出版
確率モデル入門・今野紀男著・ダイヤモンド出版
みんなの医療統計 12日間で基礎理論とEZRを完全マスター!・新谷 歩著・講談社

課題に事前事後学習の内容が含まれています。事前事後ともに、授業資料を確認した後、課題を中心に学習を行ってください。予習と復習を含めて４時間程度を目安にして下さい。

ゼミ形式で行いますので、学生による演習があります。

環境人間学を学ぶ上で必要となる、データの解析を理解し問題を解決するための情報科学の手法を習得した者に単位を与えます。その際、講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に基づき、S（90点以上）,Ａ（80点以上）,B（70点以上）,C（60点以上）による成績評価をします。成績評価の方法は、課題(30%)とレポート(70%)を基準として受講態度（発表など）を含めて総合的に評価します。

授業で課した課題や試験結果の学生へのフィードバックはユニバーサルパスポート上で行います。

履修希望者は、事前に（受講日までに）メールか直接、担当教員まで受講予定である旨の連絡をしてください。
予習は、授業予定の内容のレジュメを作成し、復習は、授業で使用したプリントを見て復習してください。

該当しない

担当教員は、生態情報学の研究を行っています。この講義は、担当教員の専門分野である。詳細は、教員研究者データベースウェブサイト(https://cv01.ufinity.jp/u_hyogo/)等を参照して下さい。