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必修科目数学系 (編集)

2024年4月23日 (火) 19:33時点における版

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== 概要 ==
== 概要 ==
「数学序論・数学序論演習」「解析学Ⅰ・解析学Ⅰ演習」「データ統計基礎」「線形代数I」は、北見工大生であれば必ず通らないといけない道である。2回生からは、選択式になるため履修によっては数学系の講義から逃げることができる。1年間の辛抱である。ぜひとも頑張ってもらいたい。
「数学序論・数学序論演習」「解析学I・解析学I演習」「データ統計基礎」「線形代数I」は、北見工大生であれば必ず通らないといけない道である。2回生からは、選択式になるため履修によっては数学系の講義から逃げることができる。1年間の辛抱である。ぜひとも頑張ってもらいたい。


全ての講義で言えることだが、教員によって成績のつけ方や定期試験受験資格が違うことに注意したい。例えば、
全ての講義で言えることだが、教員によって成績のつけ方や定期試験受験資格が違うことに注意したい。例えば、
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などがある。逆に、出席点などなく、定期テストの点だけで勝負できるシステムなら、授業の出席せず自習だけで乗り越えることができる。教員によってバラバラなので、先輩や友達から攻略情報を入手するのがオススメである。
などがある。逆に、出席点などなく、定期テストの点だけで勝負できるシステムなら、授業の出席せず自習だけで乗り越えることができる。教員によってバラバラなので、先輩や友達から攻略情報を入手するのがオススメである。
また、ガイダンスは必ず出席するといいだろう。
また、ガイダンスは必ず出席するといいだろう。
<!--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 授業内容（シラバス） | 北見工業大学 (kitami-it.ac.jp)]</ref>で確認できる情報は記述しない方針である。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。-->


== [[数学リテラシー試験]] ==
== [[数学リテラシー試験]] ==
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詳細は、[[数学リテラシー試験]]に書いている。
詳細は、[[数学リテラシー試験]]に書いている。
<!--
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、
{| class="wikitable"
|+
!①
!②
|-
|③
|④
|}
上記のような上の行が子母、下の行が分母である4つのマーク欄がある解答欄があったとしよう。
この場合、マークシートには
{| class="wikitable"
|+
!g
!2
|-
|'''g'''
|'''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「23」上の行は分子、下の行は分母
{| class="wikitable"
|+
!2
!3
|-
|'''g'''
|'''1'''
|}
2023年度
-->


==数学序論・数学序論演習==
==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:教員ごとに異なる
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。
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。
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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「'''[[数学リテラシー試験]]'''」欄にある。
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「'''[[数学リテラシー試験]]'''」欄にある。


2023年度
==解析学I・解析学I演習==
 
* 開講時期:1年後期
==解析学Ⅰ・解析学Ⅰ演習==
* 成績評価:教員ごとに異なる
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。
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。
数学序論・数学序論演習と同じ教員なのでさすがに、半年も受けていたら攻略法もわかるだろう。


==データ統計基礎==
==データ統計基礎==
開講時期:
* 開講時期:1年前期
* 成績評価:教員ごとに異なる
データ統計の基礎の基礎から学ぶ。


== 線形代数I ==
== 線形代数I ==
* 開講時期:1年後期
* 成績評価:教員ごとに異なる
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