Date and algorithms ｜ Syllabus data

Course Title

Date and algorithms

Course Title in English

Date and algorithms

Course Type

Major Courses

ー

Eligible Students

School of Human Science and Environment

Target Grade

2Year

Course Numbering Code

HHHBE2MCA1

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

(Spring semester)

Instructor

中桐斉之

Affiliation

環境人間学部

Language of Instruction

Japanese

ー

Related SDGs

3／9

Office Hours and Location

オフィスアワー一覧表（ユニバーサルパスポートに掲示）を参照のこと

Contact

オフィスアワー一覧表（ユニバーサルパスポートに掲示）を参照のこと

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

2◎／1〇／3〇

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：人間活動が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。
本講義では、人間活動が地球環境にどのような影響を及ぼしているかを予測するシミュレーションの基礎に対する理解を深めることを目的とし、モデルやそれをとりまく課題について論究します。
到達目標：環境人間学を学ぶ上で必要となる、様々なデータを取り扱う手法とモデリングとシミュレーションの技法等を習得することを目標とします。

Subtitle and Keywords of the Class

サブタイトル：データの活用とモデリングとシミュレーション
キーワード：データ活用　シミュレーション　データベース　情報セキュリティ

Course Overview and Schedule

講義内容：本講義では、前半には、データ活用に関するに関する技術習得を、次いで、後半には、アルゴリズムやシミュレーション、コンピュータに関する基礎的な知識を習得します。
本講義では、知識伝達、ワークショップの実施とすることを予定しています。
ＰＣ室で、毎回1人1台コンピュータを使って演習を行う予定です。

授業計画（予定）
１．ガイダンス・データ解析の基礎知識など
２．信頼区間
３．カイ二乗検定
４．ｔ検定
５．対応のあるｔ検定
６．感染症とＳＩＲモデル
７．感染症の伝播モデルとアルゴリズム
８．感染症モデルシミュレーション
９．データベースの概要
１０． SQLといろいろなデータベース
１１．情報セキュリティの概要
１２．情報セキュリティ管理
１３．情報セキュリティ対策
１４．データ構造
１５．まとめ

※この科目は２単位で、毎週１コマ実施するため、授業期間は４〜８月となります。

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

生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。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ない。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る。生成ＡＩの利用にあたっては『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

「ＩＴワールド」インフォテックサーブ
統計学がわかる (ファーストブック)、向後千春, 冨永敦子 (著)、技術評論社

References

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
栢木先生の基本情報技術者教室、栢木厚 (著)、技術評論社

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

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。

Contents of Active Learning

学生による発表や演習を行います。

Grading Criteria and Methods

環境人間学を学ぶ上で必要となる、様々なデータを取り扱う手法とモデリングとシミュレーションの技法等を習得した者に単位を授与します。
なお、最終試験に替わって、討議・発表等（３０％）、レポート・課題の内容（７０％）の総合評価による成績評価を行います。
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）の到達度に応じてSからCまで成績を与えます。
予習、授業予定のスライドをまとめておくこと。復習、課題の復習を行ってください。

How to Disclose Assignments and Exam Results

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。

Precautions and Requirements for Course Registration

Practical Education

該当しません

Remarks

情報処理技術者試験・基本情報技術者試験に関係する内容を含んでいます。
担当教員は、生態情報学に関する研究を行っています。この講義は、担当教員の専門分野を含むモデリング、データ処理をはじめ、関係する広汎な知識を教授するものです。詳細は教員研究者データベースHP（http://kyoin.u-hyogo. ac.jp/）を参照してください。

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.