開講年度 2021 開講学科 2018年度総合政策研究科総合政策専攻博士後期課程 科目名 総合政策研究Ⅴ ３年研究指導 担当教員 泉　寛幸 学期曜日時限 通年 ダミー（曜日区分） ダミー（時限） 科目区分 授業形態 演習 対象学年 ３年 単位数 4 科目ナンバー 関連性が高い ディプロマ・ポリシー キャンパス 日進キャンパス 担当教員の実務経験 テーマ 社会を、数理モデルの観点からみて、政策・企画を考える。 授業の概要 現代社会の理解のために， 統計学・データ分析・オペレーションズリサーチ・システム工学などの科学的手法が駆使されており、 それらの手法の背後にさまざまな数理モデルが使われている。 したがって， 社会の理解と、それに基づく政策や企画の立案のためには， それら数理モデルの原理や仕組みを理解しておく必要がある。 本演習においては、具体的な社会や自然現象の具体例をとりあげ、データ分析・統計手法・数理モデル化・計算機シミュレーションなどの数理科学手法により、最適手段を探求することを通して、上記技術手法の理解と習得をめざす。 授業の到達 目標 本演習においては、具体的な社会や自然現象の具体例をとりあげ、データ分析・統計手法・数理モデル化・プログラミング・計算機シミュレーションなどの数理科学手法により、最適手段を探求することを通して、上記技術手法の理解と習得をめざす。春秋と異なる数理モデルのプログラミングを通して、モデリング技術とプログラミング技術の習得を目指す。 課題 （定期試験 ・レポート試験 ・授業内試験など）の フィードバック方法 ほぼ毎回の小課題は、次回講義にて正解と解説を行う。 プログラミングは、次回講義にてその合理性を評価する。 シミュレーションは、次回講義にてその実施結果を評価する。 最終レポートは、その合理性と有効性とを評価し、学生に通知する。 使用言語 日本語 実務経験をいかした教育内容 授業計画(春) 回数 授業スケジュール 授業時間外学習・時間(分) 1 数理モデリングとは 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 2 数理モデルの種類１ 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 3 数理モデルの種類2 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 4 数理モデルの応用事例１ 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 5 数理モデルの応用事例２ 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 6 対象領域の選定 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 7 対象領域の数理(概念)モデル化 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 8 モデルの詳細化 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 9 アルゴリズムとデータ構造の検討 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 10 プロトタイピング作成 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 11 コーディングとデバッグ 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 12 プログラムのテスト 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 13 シミュレーションとプログラム評価 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 14 仕様書作成 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 15 まとめと最終報告書作成 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(120分) 試験実施方法(春) 定期試験＝1 レポート＝2 その他＝3 3 評価方法(春) 評価方法 割合 評価基準 講義中の質疑応答 10% 数理モデルの原理としくみをどれぐらい理解しているか。モデルをアルゴリズムにいかに反映しているか。 計算機演習 50% モデルをコーディングにいかに反映しているか。 コーディングの妥当性 最終報告書 40% モデルの妥当性、アルゴリズムの妥当性、プログラムの正当性、シミュレーション結果の評価 授業計画(秋) 回数 授業スケジュール 授業時間外学習・時間(分) 1 数理モデリングとは 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 2 数理モデルの種類１ 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 3 数理モデルの種類2 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 4 数理モデルの応用事例１ 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 5 数理モデルの応用事例２ 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 6 対象領域の選定 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 7 対象領域の数理(概念)モデル化 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 8 モデルの詳細化 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 9 アルゴリズムとデータ構造の検討 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 10 プロトタイピング作成 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 11 コーディングとデバッグ 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 12 プログラムのテスト 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 13 シミュレーションとプログラム評価 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 14 仕様書作成 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 次回の予定範囲の配布資料の熟読(30分) 15 まとめと最終報告書作成 配布資料の学習済み範囲の熟読(60分) 配布資料の小問題の理解と回答(60分) 学習内容の関連項目の、展開調査(90分) 試験実施方法(秋) 定期試験＝1 レポート＝2 その他＝3 3 評価方法(秋) 評価方法 割合 評価基準 講義中の質疑応答 10% 数理モデルの原理としくみをどれぐらい理解しているか。モデルをアルゴリズムにいかに反映しているか。 計算機演習 50% モデルをコーディングにいかに反映しているか。 コーディングの妥当性 課題レポート 40% モデルの妥当性、アルゴリズムの妥当性、プログラムの正当性、シミュレーション結果の評価 テキスト 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『資料を使用する』 参考書 　　・ 参考資料 参考ＵＲＬ 質疑応答 原則としてオフィスアワー(月～金の昼休みにG508)で応対しますが、メール(hizumi@psis.agu.ac.jp)や電話等で希望日時を申し出れば、日時の許す限り応対します。 備考 大学や地域の図書館で授業内容に関連する書籍をできるだけ探し出して読むようにしてください。関連知識はインターネットからも容易に得られますが、そのような簡単に得られる知識や考え方は、他の人でも容易に身に付けられます。それだけでは、他の人と同じような知識や考え方しか身につかず、あなた独自の知識や考え方を作り上げていくことは難しい。その場合、あなたの代わりになるような人はいくらでも出てきます。（他の誰でもなく）あなた独自の知識や考え方を身につけるためには、その分野に関連した広範な読書をお勧めします。 画像 ファイル 更新日付 2021/01/28 19:52:57