ブックタイトル九州情報大学シラバス2019

概要

九州情報大学シラバス2019

必・選実務経験履修の前提条件授業概要　（Course Outline）授業を通して修得できる力　（Competency Goals）多文化・異文化に関する知識の理解 　Multiple Culture / Different Culture人類の文化・社会と自然に関する知識の理解 　Human Culture / Society / Nature ○コミュニケーション・スキル　Reading / Writing / Speaking / Listening数量的スキル　Mathematics ○情報リテラシー　Information Literacy論理的思考力　Logical Thinking / Creative Thinking ○問題解決力　Problem Solving ○建学の精神 University Founding Philosophy自己管理力　Self‐managementチームワーク　Teamworkリーダーシップ　Leadership倫理観　Ethical Sense市民としての社会的責任　Social Responsibility生涯学習力　Lifelong Learning到達目標　（Objectives）事前学習の内容事後学習の内容能動的学習【アクティブラーニング】の内容　（Active Learning）教員との連絡方法・オフィスアワー　（Office Hour）その他　（Others）・外部試験との関連・学習の確認（ポートフォリオの作成と提出）について大浦　洋子219～1年生・後期2単位選択～218学習の確認：ポートフォリオシート「科目別履修確認チェック表」に必要事項を記入し最終講義時に提出して下さい。線形代数の基礎知識である①行列の演算、②逆行列と行列式の関係、③逆行列による連立一次方程式の解法、④線形写像の性質などを理解することを目標とします。入学年度Admission Year開講学年・学期School Year, Semester単位数Credit授業担当者Instructor情報数学情報数学Ⅰ科目名Class基礎数学を履修していることが望ましい。講義中に配布されたPDFファイルをもとに独自で調べた内容などを追記しておくこと。また、講義中に終了しなかった課題は完成させ、理解できなかった内容は Web や書籍などを通して理解しておくこと。次回の学習範囲について、インターネットや書籍によって予め情報収集を行っておくこと。講義内容に関する応用問題、Excel による数値シミュレーション、Maxima による数式処理システムの理解と実習を行いますので、積極的に取り組む様に心掛けてください。教員との連絡方法は、授業の終了後、あるいは研究室（271）を訪ねてください。オフィスアワーの時間は、掲示を参照して下さい。本講義では、大量データの処理に欠かせない数学の一分野である「線形代数」について学びます。「線形代数」は、統計学や情報処理の基礎知識である重要な科目です。個々のデータを一括表現することで、データ分析の本質的な要素を理解したり、大局的な視点を持つ素養を身に着けます。知識・理解の観点Knowledge and Understanding汎用的技能の観点Generic Skills態度・志向性の観点Personal Qualities