シラバス情報
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教員名 ： 大下 福仁
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授業科目名
数理モデリング (社会情報・専門科目)
(英語名)
Mathematical Modeling
科目区分
専門教育科目
ー
対象学生
社会情報科学部
学年
2年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
KCJBS2MCA1
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2026年度前期
担当教員
大下 福仁、東川 雄哉
所属
社会情報科学部
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
該当なし
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
講義の前後45分、もしくは、メールでアポを取った上で教員室にて。
連絡先
higashikawa@sis.u-hyogo.ac.jp
対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
3◎／2〇
研究科DP
ー
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】 データ科学を学ぶ上で、現象を数式やグラフ・ネットワークなどを 【到達目標】 本講義の終了時には、以下の目標を達成することを目指す。 ・実社会の問題に対して適切な数理モデルを構築し、その妥当性を ・グラフ・ネットワークを用いてデータの関係性や構造をモデル化 ・現実の様々な問題を数理最適化問題として定式化できる。 授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画
【講義内容】 本講義では、前半でグラフ・ネットワークに関する理論の基礎を学 【授業計画】
対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない 生成ＡＩの利用
利用する場面を限定し許可
生成ＡＩ注意点
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。
教科書
テキストは使用しない。事前に講義スライドを配布する。 参考文献
・宮崎修一「グラフ理論入門 〜基本とアルゴリズム〜」(森北出版)
・加藤直樹 著：「数理計画法」、コロナ社 事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
【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）。 アクティブ・ラーニングの内容
講義中に適宜問題を提示し、学生同士での議論を推奨する。また、解答を発表し、教員や他の学生がフィードバックを行うことで、思考力と表現力を養う。 成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】 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）の評価を行う。 【成績評価の方法】 出席を前提に、レポート・小テストなどの平常点30%、試験70%の合計で評価する。 課題・試験結果の開示方法
講義内で出題した問題は、その講義中または翌週に解答・解説を行う。試験問題に関する質問には、アポイントを取った上で対応する。 履修上の注意・履修要件
・本講義では、演習で各自のノートPCを使用することがあるため、授業時間には必ず持参すること。 ・毎回の講義は、前回までの内容を理解している前提で進めるため、オフィスアワーを活用するなどして十分な復習を行うこと。 実践的教育
該当しない。
備考
特になし。 英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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