科目ナンバー

SE-IG3-7C06

履修条件・関連科目等

　ＰＣの基本的な使い方は習得済みであることを前提とする。また、確率・統計の知識も必要である。
演習には，各自のPCを用いるのでノート型パソコンを授業に持参できることが必要である。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

分析，予測などには，適切なモデリングとシミュレーションが用いられる。事象に対して適切に観察し，数学的な手法を用いたモデル構築を行えるようにする。また，そのモデルに対して必要とされる結果を示せるようなシミュレーションをプログラミングする。確率モデル，自然科学モデル，経営モデル，グラフ理論に基づくモデル，遺伝的アルゴリズムモデルなど一般的包括的な内容を取り扱う。

プログラミング環境にはPython，Processing 等OSフリーな環境を用いる。予習復習にはプログラミング環境が必要なため，各自のノートPCを用いる。授業には持参してほしい。

科目目的

　組織・社会が直面する複数の事象，時間経過的な事象等をシミュレーションによって分析，解析するための手法を取得する。(DP2-(B))(DP3)
　モデルの構築において，現実の社会，自然現象を観察・理解しニーズに応えるモデリングを構築しシミュレーションを示すことができるようになる。(DP2-(C))(DP6)
　モデリングの作業をグループワークとすることで，問題点の明確化，手法についての理解を深める。(アクティブ・ラーニング＋PBL)(DP2)(DP6)
　モデル構築，シミュレーションを通じて得た知見をプレゼンテーションできるようになる。(DP6)
また，いろいろな情報分野におけるモデリングを数学的に展開することで教職における一般的な包括的知見を深める。(DP8)

＊(DP=ディプロマポリシー）

到達目標

※ 以下の目標到達指標(AA,A,B,C,D)は，ここでの独自指標表記で最終成績評価表記とは異なります。

（1）モデリングとシミュレーションについて理解する。
AA:　モデリングとシミュレーションの役割を理解し，目的事象への応用ができる　　
A:　モデリングとシミュレーションの役割を理解している　　
B:　モデリングとシミュレーションを理解している　　
C:　モデリングとシミュレーションを知っている　　
D:　モデリングとシミュレーションを知らない

（2）数学的なモデリングを構築することができる。
AA:　事象の特性に適した数学的モデリングができる　　
A:　事象の特性に適した数学的モデリングが概ねできる　　
B:　誘導されれば数学的モデリングを構築できる　　
C:　説明されれば数学的モデリングを理解できる　　
　D:　どうしても数学的モデリングが理解できない

（3）色々な情報分野に対して一般的包括的にシミュレーションを応用できるようになる。
AA:　様々な事象に対して一般包括的に適切な応用ができる
A:　様々な事象に対して一般包括的に応用できる　　
B:　様々な事象に対して一般包括的に応用が理解できる　　
C:　様々な事象に対して一般包括的に応用できることを知っている　　
　 D:　様々な事象に対して一般包括的に考えられない

（4）グループで問題点を共有してモデルを構築できる。
AA:　グループで問題点を中心的な立場で深く議論し理解した上でモデリングできる　　
A:　グループで問題点を積極的に話し合い理解した上でモデリングできる　　
B:　グループで問題点を話し合い理解してモデリングできる　　
C:　モデリングに対してグループ内の議論についていくことができる　　
　 D:　グループにおいてモデリングの議論に参加できない

（5）モデリングに適したプログラミングでシミュレーションできる。
AA:　モデリングから適切なシミュレーションを設定しプログラミングできる　　
A:　モデリングからシミュレーションを設定しプログラミングできる　　
B:　モデリングから設定されたシミュレーションをプログラミングできる　　
C:　誘導されればシミュレーションをプログラミングできる　　
　D:　シミュレーションをプログラミングできない

（6）グループで課題を探し，モデリングしシミュレーションできる。
AA:　グループの中心的な立場で課題を探しモデリングしシミュレーションできる　　
A:　グループで積極的に課題を探しモデリングしシミュレーションできる　　
B:　グループでの話し合いに参加し，モデリングを理解してシミュレーションできる　　
C:　グループの話し合い，モデリングを理解できる　　
　D:　グループへの参加が適切でなくモデリングにも参加できない

授業計画と内容

第１週 ガイダンス　授業で用いるパソコン環境の整備／準備
　　　　パソコンの整備を含めた，4時間以上の復習を必要とする
第２週　モデルとシミュレーションとは
　　　　２時間の予習と２時間の復習を必要とする
第３週　(AL-PBL1) モデルの構築をグループで探る。
　　　　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第４週　確率モデル　
　　　　　マルコフ連鎖・確率微分方程式・カルマンフィルタ・時系列モデル
　　　　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第５週　自然科学モデル
　　　　自然科学モデルの構築方法について／応用ヒントについて
　　　　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第６週　（AL-PBL2）自然科学モデルのシミュレーション
　　　　 グループで構築したモデルをコーディングしてシミュレーションする。
　　　　　１時間以上の予習と，コーディングを含む３時間以上の復習を必要とする。
第７週　経営モデル
　　　　線形計画法・在庫管理・待ち行列
　　　　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第８週　（AL-PBL3）経営モデルのシミュレーション
　　　　 グループで構築したモデルをコーディングしてシミュレーションする。
　　　　１時間以上の予習と，コーディングを含む３時間以上の復習を必要とする。
第９週　グラフ理論に基づくモデル
　　　　スケールフリーネットワーク・スモールワールド・共起ネットワーク
　　　　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第10週　（AL-PBL4）グラフ理論に基づくシミュレーション
　　　　 グループで構築したモデルをコーディングしてシミュレーションする。
　　　　１時間以上の予習と，コーディングを含む３時間以上の復習を必要とする。
第11週　遺伝的アルゴリズムに基づくモデル
　　　　　順序・組み合わせのアルゴリズム
　　　　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第12週　(AL-PBL5) グループでシミュレーション対象を探し，モデルを作る。
　　　　１時間以上の予習と，コーディングを含む３時間以上の復習を必要とする。
第13週　(AL-PBL6) 構築したモデルのコーティングを行い検証する。
　　　　コーディングを含む4時間以上の復習を必要とする。
第14週　(AL-PBL7) シミュレーションのプレゼンテーション
　　　　3時間以上の準備と，1時間以上の復習を必要とする。

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

第１週 パソコンの整備を含めた，4時間以上の復習を必要とする
第２週　２時間の予習と２時間の復習を必要とする
第３週　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第４週　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第５週　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第６週　１時間以上の予習と，コーディングを含む３時間以上の復習を必要とする。
第７週　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第８週　１時間以上の予習と，コーディングを含む３時間以上の復習を必要とする。
第９週　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第10週　１時間以上の予習と，コーディングを含む３時間以上の復習を必要とする。
第11週　２時間の予習と２時間の復習を必要とする。
第12週　１時間以上の予習と，コーディングを含む３時間以上の復習を必要とする。
第13週　コーディングを含む4時間以上の復習を必要とする。
第14週　3時間以上のプレゼンテーション準備と，1時間以上の復習を必要とする。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

70％以上の出席（グループワークにおいては90%以上）を評価の前提とし，グループワークの評価においては，自己評価・他者評価を含めて評価の参考にする。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）／グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

学生各自のPCを用いて授業を行う。Python環境，Processing環境を用いてプログラミングを行う。

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

参考文献

・橋本洋志・牧野浩二：Python コンピュータシミュレーション入門,　オーム社(2021年)　
　　　ISBN978-4-274-22698-4
・三井和男：Processingで作って学ぶ，コンピュータシミュレーション入門,　BNN(2024年)　
　　　ISBN978-4-8025-1321-0

その他特記事項

参考URL