KITの数理教育?数理リテラシーパスポートプログラム
専門に必要な数理リテラシーを修得。パスポートが実力を証明する！
数学?物理の学問の中でも、大学で学習する専門領域で必要となる数理能力（数理リテラシー）は授業科目だけでは十分といえません。 そこで本センターでは、授業はもちろん、特別講座を開講し、専門学習に必要な数理能力の定着を図っています。
数理リテラシーは、所属する学科ごとに定義されています。学生は、数理リテラシーガイドブックに記載している数理リテラ
シー項目を確認しながら、授業や特別講座を通してそれらを修得していきます。授業単位の修得やリテラシー特別講座で「合格」評価を修得すると、対応する数理リテラシーを身に付けたことになります。
修得した数理リテラシーを活かしてセンター内では学生スタッフとして教員と一緒に学生の学習支援のサポートを行うことができます。学生チューターとして学生の質問に答えたり、授業や講座などの教材開発など、取得した数理能力を実践として活かすことができます。それらの活動において、優秀な成果をもらたすことができた場合には、センター長表彰が授与されます。
プログラムの流れ
数理リテラシーは学科ごとに必要と考えられる数理リテラシー項目を「基礎編」と「応用編」に分けて設定しています。「基礎編」は専門分野で重要な数理リテラシー項目が設定され、「応用編」では専門分野を学ぶにあたり比較的高度な数理リテラシー項目が設定されています。
＜2023年度入学生 応用バイオ学科の場合＞
区分 |
数理リテラシー |
数理リテラシー修得の認定条件 (単位修得?講座合格) |
| 基礎編 | 初等関数 | 技術者のための数理Ⅰ |
| 微分法 | 技術者のための数理ⅡまたはⅢ | |
| 積分法 | 技術者のための数理ⅡまたはⅢ | |
| ベクトル | 線形代数学 | |
| 行列 | 線形代数学 | |
| 行列式 | 線形代数学 | |
| 確率 | 技術者のための統計 | |
| AI基礎 | AI基礎 | |
| Excelによるデータ解析 | データサイエンス基礎Ⅰ | |
| MATLABによるデータ解析 | データサイエンス基礎Ⅱ | |
| 統計 | 技術者のための統計 | |
| ICTによる関数とグラフ | 特別講座「ICTによる関数とグラフ」 | |
| 力学基礎 | 特別講座「力学基礎」 | |
| 電気化学 | 特別講座「電気化学」 | |
| 企業と数理 | 特別講義「企業と数理」 | |
| 応用編 | 偏微分と重積分 | アドバンスト数理A |
| 微分方程式 | アドバンスト数理B | |
| 化学結合と結晶構造 | 特別講座「化学結合と結晶構造」 | |
| 気体の状態方程式とグラフ | 特別講座「気体の状態方程式とグラフ」 | |
| データ分析 | 特別講座「データサイエンスのための数理入門」 |