匿名利用者
→数学リテラシー
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== 概要 == | == 概要 == | ||
注: | 注:以下の情報は2023年度の情報をもとに作成している。また、シラバス<ref>北見工業大学シラバス:https://www.bing.com/search?q=シラバス%E3%80%80北見工業大学&form=ANNTH1&refig=dcde4c936ae142e5ab08c6ae15e4c05f&pc=TBTS</ref>で確認できる情報はこのページではほとんど記述していない。可能な限り正確な情報を提供しようと努めているが、誤った情報が含まれている可能性も十二分に あるため、最終的には読者自身によって確認していただきたい。 | ||
== 数学リテラシー == | == 数学リテラシー == | ||
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合格基準(前期):588/980点(6割) | 合格基準(前期):588/980点(6割) | ||
難易度は高くない。高校での教科書の基本問題レベルぐらいだろう。2023年度では前期で4回実施された。大半の生徒は前期のうちに合格しているように思われる。前期のうちに合格できなかった場合、後期の合格基準に移る。 | |||
合格基準(後期):数ⅠAB,数Ⅱ,数Ⅲでそれぞれ６割？を取得 | 合格基準(後期):数ⅠAB,数Ⅱ,数Ⅲでそれぞれ６割？を取得 | ||
前期で合格できなかった場合、この合格基準で判定される。2023年度では、3回ほど実施された。一度合格した範囲は以後受けずに、残りの範囲に集中することができる。一方で、極端に苦手な範囲がある人にとっては、前期に他の範囲で高点数をとって苦手な範囲をカバーすることで合格するのが賢明。 | |||
といっても、数学序論で学ぶ範囲とかぶることもあるので、合格について強く心配する必要はないだろう。 | |||
<nowiki>--------------------------------------------------------------------</nowiki> | <nowiki>--------------------------------------------------------------------</nowiki> | ||
この試験では高校とは違い、回答の仕方に一癖ある。形式はマークシートであるが、新たに空白を意味する記号「g(アルファベットのジー)」が追加される。また、解答が整数であっても解答欄が分数になっていることがある。 | この試験では高校とは違い、回答の仕方に一癖ある。形式はマークシートであるが、新たに空白を意味する記号「g(アルファベットのジー)」が追加される。また、解答が整数であっても解答欄が分数になっていることがある。 | ||
仮に、「2」が答えになっている問題があるとして、 | 仮に、「2」が答えになっている問題があるとして、 | ||
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というふうに解答欄が埋まるようにのが正解になる。(①にg,②に2,③にg,④に1) | というふうに解答欄が埋まるようにのが正解になる。(①にg,②に2,③にg,④に1) | ||
④をg, | ④をg,④を0と解答するのは間違い。混乱してしまう人がいるので注意が必要。 | ||
解答「12」上の行は分子、下の行は分母 | 解答「12」上の行は分子、下の行は分母 | ||
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2023年度 | 2023年度 | ||
== | ==数学序論・数学序論演習== | ||
開講時期:１年前期 | 開講時期:１年前期 | ||
成績評価:定期試験100%(ある程度の救済アリ) | 成績評価:定期試験100%(ある程度の救済アリ) | ||
名目上は数学序論・数学序論演習と分かれているが、実際には2つで1つの講義という扱いになっている。数学序論・数学序論演習の学習内容は高校数学の復習と大学数学の基礎に近い。その内訳は命題と論理，集合と写像，複素数，関数，極限，微分，積分となっている。授業形態は担当教員によって異なる。教員によっては落単率が高いものもあるため、真面目に取り組むのが安全である。また、この講義では定期試験受験資格に出席回数を用いないところもある。自信があるものは独学でもよし。但し、授業参画や講義毎の課題を提出することで点数がもらえる講義もあるため、より良い成績を取りたいものは出席を推奨する。 | |||
注:この講義は「'''数学リテラシー'''」に合格しないと必ず単位を取得できない。詳細は「'''数学リテラシー'''」欄にある。 | |||
2023年度 | 2023年度 | ||
== | ==解析学Ⅰ・解析学Ⅰ演習== | ||
== | 開講時期:1年後期 | ||
成績評価:定期試験100％(ある程度の救済アリ) | |||
数学序論・数学序論演習と同様の形式をとる。担当教員も変わらない。学習内容は近似, テイラー展開,合成函数の微分, 微分方程式となっている。2年次には解析学Ⅱが開講される。 | |||
また、この講義では出席点や定期試験受験資格に出席回数を用いないところもある。自信があるものは独学でもよし。但し、授業参画や講義毎の課題を提出することで点数がもらえる講義もあるため、より良い成績を取りたいものは出席を推奨する。 | |||
== 解析学Ⅱ・解析学Ⅱ演習 == | |||
==データ統計基礎== | ==データ統計基礎== | ||
開講時期: | |||
== 線形代数I == | |||