Syllabus data
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Teacher name ： 東川 雄哉
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Course Title
Mathematicsfor Social Information Science
Course Title in English
Mathematicsfor Social Information Science
Course Type
Basic specialized courses (Specialization-related courses)
−
Eligible Students
School of Social Information Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
KCJBS1MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
Instructor
東川 雄哉,宮崎 修一
Affiliation
社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
講義の前後に教室にて、もしくは、メールでアポを取った上で教員室にて。
Contact
higashikawa@sis.u-hyogo.ac.jp
shuichi@sis.u-hyogo.ac.jp Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
1◎／3〇
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
社会情報科学は、データ科学・統計学・計算機科学など、数学に深く根ざした分野を含んでいる。本講義では、社会情報科学を学ぶ上で必要となる数学の導入的内容を学習し、その基本的な考えを身に付けることを目的とする。 【達成目標】 ・各回で学ぶ内容を理解し、それを応用して基本的な計算ができる。 ・社会情報科学における数学の必要性・有用性を理解し、それを実践することや他人に説明することができる。 Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
【講義内容】
本講義の前半では、高等学校において履修する数学III範囲の微分・積分を改めて学習する。本講義の後半では、数学I・A・II・Bの内容を復習し、社会情報科学を学ぶ上で基礎となる数学、特に解析学・線形代数学・組合せ論・確率論・数理論理学の初等的内容を学習する。 【授業計画】
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
この授業においては生成 AI の利用を予定していないが、学生が利用する場合には『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。
Textbook
テキストは使用しない。事前に講義スライドを配布する。
References
・塩出省吾、上野信行、柴田淳子、中村光宏 著：『社会科学系学生のための基礎数学』 共立出版（2017）
・イアン・ブラッドリー、ロナルド・L・ミーク 著、小林淳一、三隅一人 訳： 『社会のなかの数理、行列とベクトル入門（新装版）』 九州大学出版会（2014） ・皆本晃弥 著：『スッキリわかる線形代数』 近代科学社（2011） ・酒井文雄 著：『大学数学の基礎』 共立出版（2011） ・加納幹雄 著：『例題と演習でわかる離散数学』 森北出版（2013） Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【事前学習】 配布されたスライドを事前に読み、理解できない部分を把握しておく（1回あたり1時間程度）。 【事後学習】 講義内容をスライドやノートで復習し、不明点を教員に質問する（1回あたり3時間程度）。 Contents of Active Learning
理解度を確認するために、講義中に適宜問題を出す。問題を解く際に学生同士で相談することを推奨し、それにより教える力や教わる力を養う。また、学生はその解答を発表し、教員や他の学生はそれに対して質問やコメントをすることにより、コミュニケーション能力を養う。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
社会情報科学を学ぶ上で基礎となる数学を理解した者については、講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）、Ａ（80 点以上）、B（70 点以上）、C（60 点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。 【成績評価の方法】 出席を前提に、試験100%で評価する。ただし、平常点（レポートなど）を加味する場合がある。 How to Disclose Assignments and Exam Results
講義内で出した問題は、原則としてその講義中か翌週の講義中に解答や解説を与える。
試験問題に対する質問には、アポイントを取った上で教員室等で対応する。 Precautions and Requirements for Course Registration
毎回の講義は、前回までの内容を完全に理解している前提で行われるので、オフィスアワーを活用するなど、各自十分な復習をした上で講義に臨むこと。
Practical Education
該当しない。
Remarks
特になし。 In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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