数学

授業の内容

自然科学を学ぶ上で数学の基礎知識とそれに付随する論理的思考法は必要不可欠である。特に医学部においては、医療統計学を学ぶ際の礎として微分積分、線形代数、確率論、統計学（ユニット①）の基礎が教育課程に組み込まれている。また、医療統計学により現実のデータを扱う際には、コンピュータの基本操作やネットワークに関する基礎知識、データの扱い方や各種ソフトウェアの基本操作等のコンピュータリテラシーが必要不可欠となる（ユニット②コンピュータリテラシー）。

近年では人工知能の第３次ブームに伴って、大学生にAIリテラシーが強く求められる様になり、教養数学とコンピュータに関する基礎知識を学ぶ意義についてもデータサイエンス（機械学習）の礎となることが強調されている。

本ユニットでは、 文科省等の推進する「数理・データサイエンス・AIリテラシー教育」に則り、微分積分、線形代数、確率論、統計学およびコンピュータリテラシーに関して、基礎的な講義や実習を行う。

 評価方法と評価基準

学習行動目標が達成されているか否かについての成績評価を各ユニットの科目 (自然科学の数学的基礎、線形代数、確率論・統計学、コンピュータ・リテラシー)毎に行い、出席状況や学習態度を含めて総合的に評価する。

評価基準

優 ：80点以上。到達目標に十分達している。

良 ：70点以上80点未満。到達目標に概ね達している。もう一歩深く踏み込んだ学習が必要である。

可：60点以上70点未満。到達目標にもう一歩のところであるが、個人による更なる努力を期待して、不合格とはしない。

不可：60点未満。到達目標に達していない。もう一度、初めから当該科目を学習し直す必要がある。