群集生態学（community ecology）は、多様な生物から構成される生物群集(ecological community)と環境の関わりを解明する生物学の一分野である。本講義では、生物多様性（biodiversity）の根幹をなす問題である、「いかにして多様な種が競争しせめぎあいながらも安定的に共存しているのか」という多種共存の問題に注目する。京都近郊の樹木群集を対象として、樹木とそれを取り巻く生物環境（特に土壌微生物）との相互作用が樹木の共存に与える影響を解明するという課題を中心に据え、フィールド調査・分子生物学実験・データモデリングを総動員し取り組む。できるだけ多くの回で、講義と実習形式を併用することで、ニッチ・密度依存性・個体群動態・フィードバックなどの基本的な生態学な考え方を習得するだけでなく、生態学研究に係る一通りの基礎的な技法（調査・解析・プレゼン・レポート作成）を習得することができる。また、本講義は期間を通じて一つの課題に取り組むことからコース内容の連続性が非常に高いため、平常点（授業への参加など）、および、最終レポート課題の提出を重視する。

講義と実習を通じ、生態学の基本的な概念や理論を習得する
生物多様性がいかに維持されているのかについて理論的に説明できる
樹木と土壌微生物がどのように関わり合い、森林を形作っているのかを理解する
一つの研究課題にセメスターを通じて継続的に取り組むことでフィールドワーク・DNA実験・PCでの統計プログラミングを一通り行い、広範な生態学研究手法の基礎を養う

第１回　イントロ：生態学の基本を学ぼう（魚取りゲームと共有地の悲劇）
第２回　フィールドワーク：　植物観察法・樹種同定法
第３回　フィールドワーク：　土壌採集法・植物根の採集法
第４回　フィールドワーク：　植物栽培実験・土壌接種実験
第５回　講義とPC実習：　ニッチ理論・多種共存機構・植物土壌フィードバック
第６回　講義とPC実習：　樹木の空間分布解析
第７回　フィールドワーク：　植物栽培実験の成長率計測
第８回　ラボワーク：　土壌微生物の培養実験・菌根観察実験
第９回　ラボワーク：　土壌微生物の分子生物学実験
第10回　フィールドワーク：　昆虫・菌類フィールド調査法
第11回　講義とPC実習：　生態学におけるデータ解析（１）Rの使い方の基礎
第12回　講義とPC実習：　生態学におけるデータ解析（２）数理統計モデリングの基礎　
第13回　講義とPC実習：　樹木実生の成長データ解析（１）
第14回　講義とPC実習：　樹木実生の成長データ解析（２）
第15回　フィードバック

なお、フィールドワークは吉田山で行う。天候不順によりフィールドワークが実施できない場合は、内容を入れ替えて実施する場合がある。

特になし

平常点（授業への参加、および、各回の課題提出）60%、最終レポート課題40%で評価を行う

内容の連結性が高く各回の内容について段階的に習熟する必要があるため、復習をきちんとしてほしい。

質問は、授業中だけでなく、オフィスアワーやメールなどで受け付ける。
フィールドワークを行うため、学生教育研究災害傷害保険等の傷害保険へ加入することが必須である。また、フィールドワークの際は汚れても良い服装で参加すること。
PCを用いる実習では、自身のノートPCを持参することが必要である。各自のPCに統計ソフトRをインストールし、ハンズオン形式で実習を行う予定である。
インターネットおよび電子メールを使えることが必須である。

ロボットに関する研究開発が進み、人間そっくりの外見のアンドロイドロボット、人のように二足歩行するロボットなどが作られるようになってきた。「Pepper (Softbank)」「Astro (Amazon)」など、人とコミュニケーションするロボットの商品化も進む。時には店頭などの日常空間でもロボットを目にするようになってきた。

この授業では、もう少し技術開発が進んだ近い将来にこのようなロボットが我々の日常生活に入ってくる将来像について考える。そのために、資料の輪読とアクティブラーニング形式の学習により、人々とコミュニケーションする「ソーシャルロボット」にかかわる諸技術について入門レベルの知識を学ぶ。また、ワークショップ形式でロボット（特に、ソーシャルロボット）がどのように我々の日常生活の中に入ってくるのか、その将来像を検討する。これらの題材を通じて大学でこれから身に着けることが期待される、自ら能動的に学ぶ力、対話から学ぶ力、新しいアイデアを生み出す創造性、に触れることのできる少人数制の授業を行う。

人々とコミュニケーションする「ソーシャルロボット」に関する入門レベルの知識を習得する

授業計画は下記の通りである。1課題あたり1〜2週の授業を予定する。ただし講義の進捗などに応じて一部内容を変更する場合がある。なお、授業回数はフィードバックを含め全15回とする。

1. 導入
2. ロボットのハードウェア
3. 人工知能
4. 人間のコミュニケーション
5. ソーシャルロボットのアプリケーション
6. 倫理・法的・社会的な課題 (ELSI)
7. ワークショップ: ロボットとの未来を考える
8. 発表と議論

2回目の授業から、各自、ノートPCを持参すること。ノートPCを準備できない場合には、事前に教員にコンタクトをとること。

平常点評価（授業への参加状況、小レポート）による。詳細は初回授業で説明する。

配布資料をもとに予習・復習をすること

オフィスアワー：メールによる事前予約のこと。メールアドレスは以下の通り：
神田：kanda@i.kyoto-u.ac.jp

医学と生物学の学問領域では、生命現象の基礎的・総合的な理解のために多くの発見・知見の蓄積が進んできました。また、疾患の原因解明、予防・診断・治療法開発も進んでいます。しかし、未だ分かっていない生命現象や予防・診断・治療法がない疾患が数多くあります。本セミナーでは、「医生物学」のなかでもウイルス感染症/免疫領域、細胞/組織再生医科学領域、生命システム領域を中心に、複数の最先端の学問・研究内容にふれる機会を提供し、議論を通じて、医生物学研究の概要を学びます。さらに、関連したテーマについて、各自が調査・発表してもらいます。

講義、調査、議論、発表を通じて、医生物学に関する基礎的理解を深め、論理的思考と問題解決能力、考察力、プレゼンテーション能力を身につける。

最先端の医生物学のトピックスについて、入門的な知識を学び、議論を通じて理解を深める。具体的には以下に示す内容を取り上げる。

第１回（牧野　晶子）：
　医生物学入門の概要と授業のガイダンス　

第２回−第４回（牧野　晶子）：
　ウイルス研究入門： ウイルスの基本を理解し、宿主とウイルスの相互作用、ウイルスと免疫の攻防、ウイルスの医学応用について学び、議論する。

第５回ー第９回（野々村　恵子）：
　メカノセンシング生理学研究入門：循環器系や呼吸器をはじめとするヒトの体の臓器の機能において、機械受容（メカノセンシング）が重要な役割を果たすことを理解する。関連する最新研究を学び、議論する。

第１０回−第１４回（谷本　佳彦）：　
　
老化・感染研究入門：常在細菌叢とヒトとの有益・有害な関連について、微生物とモデル実験動物を用いた老化・感染研究を通じて理解する。また、モデル生物である線虫（C. elegans）の観察や初歩的実験を体験しながら議論する。


第１５回（牧野　晶子）：
　学習到達度の評価：全体の討論

特になし

出席と参加の状況、レポートおよび発表(75%)とゼミ中の討論への参加状況(25%)により評価します。

毎回の講義内容について復習し、次回講義において討論するための準備をしておくこと。

テーマ：都市地理学を学ぶ
この授業では、都市地理学の基本的な視点や課題を理解し、都市を観察する方法を習得します。都市に暮らす人口が増加している傾向は、日本を含む世界の共通傾向となっています。この授業では、そもそも都市とはどのようなものか、どのような特徴を持つのか、近年の新たな動きや課題にはどのようなものがあるのか、基礎的な視点や理論、具体的な事例を学んでいきます。これを通じて、現代都市をめぐる可能性や課題について考察できるようになることを目的とします。

都市地理学の基本的な視点、都市空間や都市構造、都市の新たな動きや課題について理解し、文献や統計、現地の観察結果等について発表したりそれをもとに討論したりできるようになる。

授業はゼミナール形式で進められます。都市地理学に関する文献資料の読み方、地図や統計、各種資料の判読・利用方法について学びます。各受講生は、文献資料のまとめ、地図、各種統計資料の判読を踏まえて、発表、討論を行います。また、具体的な都市の土地利用や現象理解のために、映像資料を用いたり、実際の都市（京阪神地域）を訪れて現地観察したり、資料館・博物館で地域資料を閲覧したりするフィールドワークを実施することがあります。フィールドワークを実施する場合、土日・祝日などに実施する可能性があります。

第1回　概要説明
第2回　文献学習、地図や統計の利用方法
第3〜13回　受講生による発表と討論、現地観察
第14回　総括
第15回　フィードバック（フィードバック期間中に行う）

特になし

平常点100%。（授業への参加状況60%　プレゼンテーション40%）
授業への参加状況は、課題・グループワーク・ディスカッションによって測る。

予習：授業中に提示された資料や都市に関する新聞記事や文献等をみておく。課題への応答や発表準備をする。
復習：学習した現象や理論、討論内容を自分なりに整理しておく。課題の作成をする。

ゼミナール形式で行うことから、毎回出席できることを前提とします。自身の発表だけでなく、他の受講生の作業を見たり発表を聞いて討論することがゼミナールの重要な過程となるからです。
課題を進めるにあたって、グループワークやディスカッションが必要となります。
現地観察を行う場合、現地への移動に係る交通費や関連施設入館料等は受講生の負担となります。実習中の事故や怪我に備えて、学生教育研究災害傷害保険に各自で加入しておくこと。

In this course, students will read and discuss materials related to intercultural exchanges focused on culturally unique psychological concepts with an indigenous psychology approach using English.

Cultural concepts such as amae (Japanese), sajiao (Chinese), and manja (Javanese) will be discussed and researched. Students will engage in face-to-face or virtual intercultural exchanges during the semester with students from various cultural backgrounds.

Students will obtain knowledge about key cultural concepts in Mandarin Chinese, Indonesian, and Japanese and how to apply an intercultural exchange model and framework involving these concepts for intercultural competence.

Considering the above in an academic context in English will enable students to improve their English reading, writing, speaking, listening, and presentation skills and confidence by reading academic papers, making two PPT presentation based on the readings, writing a brief academic report, and discussing the weekly reading assignments.

Critical thinking ability will also be emphasized as the instructor will question the students’ cultural assumptions. Students will also develop skills related to creating animations using an online application that depicts interactions in specific cultural contexts involving cultural concepts. These animations will be posted on an educational Instagram account: https://www.instagram.com/intercultural_word_sensei/

このセミナーは、主に英語で行われるが、E2科目として認められないことに注意すること。

Week 1: Course Introduction and Readings
Week 2: Japanese Cultural Concept: 和
Week 3: A Japanese / Finnish Online Intercultural Exchange
Week 4: English as an International Language in Practice: Virtual Intercultural Fieldwork between Balinese and Chinese EFL Learners
Week 5: A Virtual Intercultural Training Method: Exchanges of Javanese, Mandarin Chinese, and Japanese Emic Concepts
Week 6: Intercultural Learning about Cultural Concepts Using English as a Lingua Franca: Online Exchanges Between German and Japanese University Students
Week 7: A Virtual Transcultural Understanding Pedagogy: Online Exchanges of Emic Asian Cultural Concepts
Week 8: Testing a Model of Cultural Concept-based Intercultural Training: Applications of Linguistic and Cultural Knowledge
Week 9: Mandarin Chinese Cultural Concept: Sajiao
Week 10: Japanese Cultural Concept: 甘え
Week 11 ~ Week 13: Experiential Learning: Students will engage in intercultural exchanges with international students either online or face to face for structured interviews (guidelines provided) to report during the final presentation and write about for the topic of the final report.
Week 14: Final Presentations
Week 15: Final Exam
Week 16: Feedback

Students should be able to communicate in English comfortably. This means students should have a positive attitude toward learning in English and have the desire to improve their English skills.

The learning environment will be relaxed, and confidence related to English skills should improve if students put in effort outside of class to prepare for the class meetings.

This course would especially be helpful for preparing students planning to study abroad.

Assessments of the course objectives will be based on the quality of the following:

1) Two Canva or PPT presentations based on the weekly readings
2) Weekly discussion questions based on the readings
3) Active participation in class discussions
4) Final report (200-300 words)
5) Animation about one key cultural concept (The animation will be created using simple web-based software and a tutorial will be given on its use.)

Specific Evaluation Criteria (raw score grades will be used (0-100):

Two Canva or PPT presentations: 20%
Weekly discussion questions = 15%
Final report (200-300 words)= 30%
Animation = 15%
Improvement in English skills (self-assessment and instructor assessment) = 20%

The teacher will provide tutorials on how to read academic research papers, make PPT academic presentations and deliver them, and apply what they are learning in their English Writing-Listening classes.

Homework:

1) Weekly reading (one research paper or academic book chapter)
2) Making two Canva or PPT presentations based on a research paper or book chapter
3) Writing two weekly discussion questions (if not presenting during a particular week)
4) Writing the final report (200-300 words)
4) Creating one animation based on a key cultural concept

Office hours by appointment: dalsky.davidjerome.8u@kyoto-u.ac.jp

　身近な日常生活における、身体やモノや空間にかかわる営みについて考える。また、自分自身の日常生活がどのように形作られ、いかなる社会的な力がそこにはたらいているのかを批判的にみる目を養う。
　「汚穢」「乱れ」「おぞましい」などをキーワードとする学術エッセイ集を最初の手がかりとし、参考文献の読み方、まとめ方、探し方の基礎を学ぶ。
　その後、自分自身と共同生活者の身体と生活空間をケアする作業として、誰が、具体的に何を行い、どのくらいの時間と手間をかけているのか、それらは何を目的とした作業なのかを記録し分析すること等を通じ、日常を構成する物質的な側面を意識的に見つめてみる。身の回りの場所や人についての入門的な調査（聞き取り・観察）もまじえながら、人類学的な研究手法を実践的に学ぶ。
　授業の最後には各自が生活を題材とした学術エッセイ（＝期末レポート）を仕上げ提出・共有する。

１）文化・社会人類学の基礎的なアプローチを理解し、テキストの内容を正確に要約できるようになる。
３）身近で具体的なものの細かな部分に注意を払い、わかりやすく記述するとともに、それを抽象度の高い理論的なまなざしと組み合わせる文章を書く力を身につける。
４）他の受講者の発表や文章を関心を持って聞き、読み、その内容について踏み込んだ議論をする力を身につける。

（１）イントロダクション
（２）「きたなさ」と家事と生活という問題系
（３）文化人類学者とは何をする人たちなのか
（４）身体と生活空間のケアにかかわる記録を自分でつけてみる
（５）学術エッセイをレビューする・発表１
（６）学術エッセイをレビューする・発表２
（７）学術エッセイをレビューする・発表３
（８）現地調査入門・準備編
（９）現地調査入門・実践編
（１０）テキストを自分で探してレビューする・書籍編
（１１）テキストを自分で探してレビューする・論文編
（１２）生活に関わる学術エッセイ文章の構想発表・発表１
（１３）生活に関わる学術エッセイ文章の構想発表・発表２
（１４）エッセイ草稿のピアレビュー
（１５）フィードバック

特になし

個別発表：40％
期末レポート（エッセイ）：40%
授業中の議論への参加：20％

自分自身の毎日のふるまいや行いを、とくに身体・空間・モノ・感覚経験（知覚経験）に注意して見つめなおし、気づいたことがあれば頻繁にメモを取ったり写真など記録に撮っておいてください。

本セミナーでは、内申書を軸にして、教育評価の基本的な概念や考え方を理解すること、テキストに基づきテーマについて学術的に検討・考察できるようになることを目指します。
授業では、テキスト（田中耕治、西岡加名恵（編）『内申書を問う—教育評価研究からみた内申書問題』）を１章ずつ読み進めます。その際、必ずどこかの章を担当し、要約・追加調べについて発表してもらいます。

・内申書を軸に、教育評価の基本的な概念や考え方を理解する。
・テキストに基づき、テーマについて学術的に検討・考察できるようになることを学ぶ。

第１回　ガイダンス
第２回　教育評価とは何か
第３回　内申書の現状—実態はどうなっているのか
第４回　内申書問題の歴史—何が課題となってきたのか
第５回　学校間接続と内申書—内申書に期待される役割とは何か
第６回　内申書の開示問題—内申書は見ることができるのか
第７回　評定と観点別評価—どのように成績がつけられているのか
第８回　生徒会活動，部活動と内申書—どのように記載すべきか
第９回　学校間格差と内申書—格差にどう向き合うか
第10回　イギリスの経験から—なぜ教師による評価は入試に用いられてきたのか
第11回　フランスの経験から—入試で内申書はどう使われているのか
第12回　国際バカロレアの経験から—評価の信頼性は高められるのか
第13回　内申書はどこへ向かうべきか
第14回　全体総括・ディスカッション
第15回　フィードバック

特になし

毎回の授業後に提出してもらうミニレポート（20%）、授業での発表（80%）

毎回、教科書の指定された章を事前に読んできてください。
また、必ず一度は教科書の要約・追加調べについて、発表を行なってください。

This course is an introduction to basic logical principles and formal methods in computer science.
Students will learn fundamental concepts and techniques of mathematical logic and their applications to computer science and other areas.
The emphasis is on the computational aspects of logic and the topics will be introduced through hands-on use of a proof assistant, a tool for machine-checked mathematical proofs.
The software assists students in constructing formal proofs and automatically checks their correctness.

Students will become familiar with logical reasoning and formal proofs.
They will also get some practical experience in the use of a proof assistant.
The course will help students develop skills that are important in any field of research, such as critical thinking and the ability to construct rigorous arguments.

Below are some possible topics that we will cover during the course. We will spend one or two weeks on each topic. The topics we cover may change depending on the interests and abilities of the students.

1) Propositional logic
2) First-order Predicate logic
3) Basics of functional programming
3) Computer assisted theorem proving
5) Natural deduction
6) Type Theory
7) Constructive Logic
8) The relationship between proofs and programs

Total: 15 sessions (14 class sessions and 1 feedback session)

No prior knowledge is required, however some familiarity with rigorous mathematical proofs and interest in computer programming will be helpful.
The course will include some practical exercises. It is recommended that students have access to a computer where they can install software.

Students are expected to actively participate in discussion, read material, and solve exercises in class. Evaluation will be based on the following: written and oral assignments (50%), final report or project (50%)

Students should review the course material after each class and solve the homework assignments.

We will start with an introduction of crucial experiments 100 years ago, which have changed the beliefs of physicists about small particles and atoms. From there, we will understand the differences between the macroscopic and microscopic worlds and the basic concepts of modern quantum theory. In the second part of the course, we will look at quantum phenomena and their applications, such as quantum teleportation, quantum computing, entanglement, magnetism, and superconductivity.

In principle, this course is given in English. However, if there are parts that the students cannot understand in English, I can and will explain those in Japanese.


まず、小さな粒子や原子に関する物理学者の概念を変えた、100年前の重要な実験の紹介から始める。そこから、巨視的な世界と微視的な世界の違いや、現代の量子論の基本概念の理解を目指す。講義の後半では、量子テレポーテーション、量子コンピューティング、量子エンタングルメント、磁性、超伝導などの量子現象とその応用について見ていく。


講義は原則として英語で行う。ただし、英語で理解できない部分があれば、日本語で説明することも可能。

- Catching a glimpse of the bizarre behavior of the quantum world.
- Seeing the differences between the macroscopic and microscopic worlds
- Becoming familiar with the basic concepts of quantum physics
- Revealing the mysteries behind quantum computing, quantum teleportation, and quantum phenomena such as magnetism, superconductivity, and entanglement.


- 量子の世界の奇妙な振る舞いを垣間見る。
- 巨視的世界と微視的世界の違いを見る
- 量子物理学の基本概念に慣れる
- 量子コンピューティング、量子テレポーテーション、磁性、超伝導、エンタングルメントなどの量子現象に隠された謎を解き明かす。

The course will be adapted to the level of the students. Therefore, the number of weeks may change.

- Introduction to experiments on atoms and quantum particles which have changed the beliefs of physicists 100 years ago (4-6 weeks)
- light as wave and particle
- electrons as waves
- double-slit experiment for electrons
- the development of modern quantum mechanics
- Heisenberg uncertainty-principle
- why quantum mechanics is weird

- Applications of quantum phenomena (3-4 weeks)
- quantum tunneling
- quantum teleportation
- quantum computing

- Quantum phenomena in atoms, molecules, and larger bodies (5-7 weeks)
- atoms
- why more is different (many-body physics)
- molecules
- superconductivity
- magnetism

Total：14 classes, 1 Feedback class.　　
＊15 lectures per semester(two credits) including a class for feedback


受講者のレベルに合わせて授業を進めるので、状況により変更する場合がある。

- 100年前の物理学者の常識を覆した原子や電子に関する実験の紹介（4〜6週間）
- 波動と粒子としての光
- 波動としての電子
- 電子の二重スリット実験
- 現代の量子力学の発展
- ハイゼンベルクの不確定性原理
- 量子力学が奇妙な理由

- 量子現象の応用（3-4週間）
- 量子トンネリング
- 量子テレポーテーション
- 量子コンピューティング

- 原子、分子、より大きな体における量子現象（5-7週間）
- 原子
- なぜ異なるのか（多体物理学）
- 分子
- 超伝導
- 磁性

全14クラス、フィードバッククラス1クラス。　　

特になし

Attendance and participation (50%), assignment (50%)

出席と参加の状況（50％)、課題(50%)

The students should read texts about quantum phenomena. The texts that I will hand out will help to understand the contents of the class and provide the background for discussions during the lecture.

量子現象に関するテキストを読んでおくこと。配布するテキストは、授業の内容を理解する助けとなり、講義中の議論の背景となる。

Office hours: After the course


オフィスアワーは 講義終了後

Field research is an essential component of ecology because without it we could not compile models and test hypotheses. In this course we will use field techniques such as point counts to obtain a data set from different parts of the urban environment in Kyoto make comparisons among them in order to understand what species live in these different areas and how the environment can be related to their natural history. Students will work in teams and collect data and then data will be pooled and analyzed in class. Students will work as teams for their presentations, but will submit their own written report.

1) Learn to identify birds in Kyoto and surrounding areas
2) Learn how to conduct a scientific experiment
3) Learn some facets of avian natural history
4) Data analysis and presentation
5) How to write a scientific report in English using the data we collected

1) Course introduction, designing an experiment
2) How to design a field experiment.
3) Identifying birds
4) Identifying birds
5) Collecting data
6) Collecting data
7) Collecting data
8) Collecting data
9) Collation and data exploration
10) Data analysis
11) Writing an abstract and introduction
12) Methods and results
13) Discussion and conclusions
14) Peer review
15) Group presentations
16) Feedback

Understanding of high school biology is recommended.

Assessment will comprise of participation in data collection and either preparation of final report or in-class presentation.

To achieve the course goals students should review the course materials plus optionally the recommended readings after each class. The time necessary for review should be in the range of 2-3 hours per class.

Take out accident insurance.（Personal Accident Insurance for Students Pursuing Education and Research (Gakkensai)）

This class will introduce students to new and exciting topics in modern physics. Recent discoveries and Nobel prize-winning research will be discussed in straight-forward terms such that anyone can understand and enjoy modern science. Lectures and discussions will be held in English and will cover a wide variety of topics in recent research. Even students with no previous physics experience are encouraged to join this class and learn about how we understand the world today. There will be in-class demonstrations to match some of the topics and we will frequently work in groups to approach interesting problems in current research.

Students in this course will learn about the fundamental physics behind recent topics in modern research as well as how they are applied in the real world. We will discuss these as both large and small groups. Students will work together and with the lecturer to understand new and challenging ideas at the forefront of physics.

Each week a different topic in modern physics and cosmology will be presented. The following week will include small and large group discussion on that material and related topics. Topics will include some of the following:

-) From the birth of stars to supernovae
-) The history of the universe and its expansion
-) Dark matter and dark energy
-) Observation of gravitational waves
-) Radiation in the modern world
-) Quarks and CP symmetry
-) Discovery of the Higgs boson
-) Neutrinos and their oscillations
-) Lasers for trapping atoms
-) Superconductivity at low and high temperatures

In addition to the above, students may request lectures on a few topics of their choice.

Total：14 classes, 1 Feedback class.　

特になし

This is a seminar course and the grade will be based on in-class participation (50%) and short reports (50%). Coming to each class with questions and an open mind is essential. Be ready to discuss in English with other students and the lecturer.

Instructions on material to review ahead of lectures and supplementary reading will be presented in class.

Students curious about recent discoveries in modern physics are encouraged to attend this course. No prior knowledge of physics is required.

R programming language is a useful environment for statistical data analysis and machine learning. The R language is widely used in many fields of science, for data processing, analysis, and visualization. In this course, I will introduce basic R programming techniques. Using example applications, I will illustrate how to use R to process and manipulate data, to write your own functions, to perform statistical tests, and to make figures.

Students will learn the basic features of the R language for data manipulation, computation, and visualization. They will learn how to write your own code and functions, and how to use publicly available packages. Example applications introduced during the course will give students enough experience to use R for their own analysis.

Lecture 1: Introduction to R. We will introduce R, its main features, and advantages and disadvantages. Using R interactively we will introduce some simple data types and commands.
Lectures 2-3. Simple manipulations, numbers and vectors. In this session, we will continue introducing simple operations. We will also discuss vectors, how to access their elements, and how to manipulate them.
Lecture 4: Inspecting variables and the workspace. We will discuss the properties of different classes of variables, and how to manipulate variables and the workspace.
Lectures 5-6: We will cover how to make vectors, arrays and matrices, and how to apply commands on them. We will introduce ways to manipulate arrays and matrices, and how to store and access data in them.
Lecture 7: Lists and data frames. We will introduce lists and data frames, and their basic commands and features.
Lecture 8: Environments and functions. So far we have only used pre-defined functions. In these two lectures we will discuss how to write your own functions for manipulating and processing various types of data.
Lecture 9: Flow control and loops. We will introduce ways how to execute commands only when some conditions are met (if statements), and how to execute operations repeatedly (various types of loops).
Lecture 10: Packages. Apart from pre-installed functions, there are thousands of libraries and packages publicly available. Here we will discuss how to find such packages in the “Comprehensive R Archive Network” (CRAN), how to install them, find documentation, and use them.
Lecture 11: Getting data and cleaning data. We will discuss several ways of reading data from files, cleaning data, and how to save data in files.
Lecture 12: Data visualization. We will introduce 3 big approaches for making various types of plots and figures in R.
Lecture 13: Statistical tests and probability distributions. R is particularly useful for statistical analysis of data. We will introduce commands related to probability distributions, and commands for applying various widely used statistical tests.
Lecture 14. Review of course material.
Lecture 15: Feedback

特になし

Grading: Attendance and active participation (20%) and small quizzes at the end of lectures (80%).

The course is based on the content of the textbook "Learning R: A Step-by-Step Function Guide to Data Analysis", but it is not necessary to buy the book.

It is strongly recommended to bring a laptop to the class.
No fixed office hours. Students are requested to make appointments directly or by email.

Several environmental problems preoccupy peoples around the world. They result from conflicts between natural and human systems, affect our daily life and compromise our future. This seminar will explore how several environmental issues are addressed at the regional, national or international level, and how ecology and environmental science are used as a basis for addressing and tackling these issues.

Upon successful completion of this seminar, students will (i) have a basic scientific understanding of the major environmental issues, and will be able (ii) to critically assess these issues and (iii) to develop decision-making skills for proposing sustainable options for the future.

The course will be based on in-depth analyses of several case studies that will be related to either:
- Climate change: vulnerability, adaptation and mitigation
- Heat waves and urban heat islands
- Air pollution: ozone in the troposphere
- Air pollution: input of nitrogen from the atmosphere to the biosphere
- Water pollution: eutrophication of aquatic ecosystems and scarcity of fresh water resources
- Water pollution: pesticides and endocrine disruptor
- Land degradation and restoration
- Deforestation
- Resource depletion: overfishing and fishing allowance
- Habitat fragmentation and endangered species
The first class will be an introduction and overview of course content. We will review the major environmental issues through reading a scientific paper. Students will work either alone or in small teams on one of these subjects they will select. They will have to read in depth relevant scientific papers, first provided by the instructor and then found by the students. Students will prepare oral presentations based on the paper’s content to the group at the next class as a starting point for a discussion. For all subjects that will be analyzed simultaneously, the guideline of the course will be (i) problem definition, (ii) quantification of impacts, (iii) vulnerability assessment and (iv) identification of appropriate solutions to solve it.

(1) Introduction and selection of case studies [1 week]
(2) Problem definition [2-3 weeks]
(3) Quantification of impacts [3-4 weeks]
(4) Vulnerability assessment[3-4 weeks]
(5) Identification of appropriate solutions [3-4 weeks]
(6) Final restitution [1week]
(7) Feedback [1week]

Total:14 classes and 1 feedback

特になし

Grading: Class participation (20%, students are expected to actively participate in discussion), oral presentation (40% during the class hours), written report (40%).
In no case will English language proficiency be a criterion for evaluating students.
Class attendance is expected: students who are absent more than three times without sound reasons (documented unavoidable absence) will not be credited.

Students are expected to read the distributed articles, to find additional information and to prepare oral presentations. Works on project outside of class hours is expected (about three hours between two classes).

Students are encouraged to ask questions and to make comments during the class.
Students are welcome to arrange appointments by email, even outside the official office hour, for questions and discussion

本授業では、AcademicなコンテクストにおけるSpeaking（Oral Presentation / Discussion / Debate等)の技能養成を中心課題に置き、この課題達成の手段として、Academic Reading、Speaking/Debate能力涵養のための演習を行う。Academic Readingの目的は「英語を読むことではなく、読み取った情報を整理、統合、理解した上で、これを他人に伝達したり、他人と議論したりする基盤とすることである」という前提に立ち、本授業は、こういった一連の作業を「全て英語を用いて実践する」訓練の場となる。 Oral Presentation / Debate / Reading Materialのについての講義／ディスカッションを含め、授業運営は全て英語で行う。

(1) Academic Reading Materialsを、「訳読」ではなく、「知識の取得、自らの議論の構築、他者への情報伝達」といった目的に応じて読みこなす力を身につける。
(2) 英語で読み取った情報を、英語でPreset/Discuss/Dabateするための技能を身につける。

①毎回の授業の構成
１〜２週間を１ユニットとして、それぞれ新しいReading Material / Audio-Visual Materialを導入し、授業中にこれを読み/視聴し、理解した内容について担当者、および授業参加者同士でディスカッションを行う、という形式をとる。ディスカッションの方法は受講人数に応じて変わりうるが、英語によるディスカッションまたはディベートをユニットの最終課題とする。

Session 1: Orientation / Introduction
Sessions 2 & 3: TED Exercise 1 (including discussion)
Sessions 4 & 5: TED Exercise 2 (including discussion)
Sessions 5 & 6: Reading in Social Science 1 (including discussion)
Sessions 7 & 8: Reading in Social Science 2 (including discussion)
Sessions 9 & 10: Debate based on readings 1
Sessions 10 & 11: Debate based on readings 2
Sessions 12, 13, 14: Group or Individual Presentation
Feedback

②学期を通じた課題（グループ課題）
グループで決定する任意のトピックについてグループ構成員がそれぞれ必要な英語文献を検索して読み、これを統合して英語によるoral presentationを学期末に行う。トピック等については授業中に指示する。

＜テキスト／課題等＞
テキストは指定せず、担当者がReading Materialを配布する。Reading Materialに加え、英語による講義等の音声／映像 Material(主にTED)を適宜導入する予定である。課題は上述の通りであり、原則として毎回の授業に対して宿題を課す予定はない。

＜履修の心得など＞
履修の時点でSpeakingやDebateの高い技術を要する必要はないが、Readingの演習を基盤としてそうしたコミュニケーションスキルを伸ばそうとする態度が求められる。

特になし

In-class Assignments（各授業での演習課題、Debate/Discussionへの貢献度、不定期の提出物等）（50%)
Oral Presentation (Group) (30%)
Final Paper(20%)

毎回の授業で指示する（主に、短いPresentation / Argumentの事前準備）

　本講義では、宗教学との関連のなかで死生学の基礎を学ぶ。死生学は20世紀後半に生まれた新しい学問であり、学際的な分野であるが、本講義では特に宗教的世界観や宗教的実践との関わりのなかで、死と生についての考え方を扱う。
　死生学には四つの柱がある。
　　① 死に臨む人々や死別の悲しみに直面している人々へのケアという問題（臨床死生学）。
　　② 死生に関わる儀礼や文化の問い直し。
　　③ 死生をめぐる根源的な感受性の涵養という問題（「いのちの教育」）。
　　④ 古今東西の死生観の比較研究。
　このように、生命倫理や医療倫理の問題から文化的実践や教育の問題、そして世界中の多様な死生観についての比較と、死生学が扱う領域は多岐にわたるが、そのどれもが、伝統的な宗教的世界観や宗教的実践が現代において弱体化・無効化しつつあることがその学問的動機となっている。それは例えば、葬送儀礼（葬式）の前提となっている宗教的世界観がもはや明示的には信じられなくなっているにもかかわらず、葬送儀礼を一切やめることには抵抗を覚える人が多いという曖昧な現状のなかで、そもそも葬送儀礼とは何なのかを問い直すのが死生学の一つの役割だということである。
　本講義では、上の四つの柱を念頭に置きつつ、具体的な問題を取り上げながら、死生学（と宗教学）の基礎を学ぶことにしたい。

1. 死生学という学問の基礎を理解する。
2. 生と死をめぐる現代的諸問題を理解する。
3. 自分自身の死生観を育めるようになる。

宗教的世界観や宗教的実践との関わり深い死生学の諸問題について、以下の各テーマについて授業を行う予定である。ときどき授業中にミニレポートを書いてもらい、できる限りそれも講義に反映する予定。

　1. イントロダクションと死生学の概要（第1回〜第2回）
　2. 震災による死者とその慰霊について（第3回〜第5回）
　3. 死の様態・死の人称・死の定義（第6回〜第8回）
　4. 「良い死」などというものがあるのか（第9回〜第11回）
　5. 死生観と人生の意味について（第12回〜第14回）

フィードバック（第15回）については別途連絡する。

特になし

平常点（60点）と定期試験（40点）
平常点は、授業内容に関するミニレポートを数回に1回提出してもらい、それによって評価する。
定期試験は、授業内容に関するいくつかのテーマから一つ選んで論じてもらうことを予定している。

予習としては、次回の授業のテーマに関係する問題について自分で考えたり調べたりすること。
授業後には、授業で紹介をしたいくつかの文献を読み、授業で説明したテーマの理解を深めること。

死生学を学ぶことは、自分自身の人生を見直し、生と死について根本的に考えることを要求される。心して受講してほしい。
ミニレポートの提出やお知らせ・教員とのやりとりはPandAを用いる。

This course is designed to introduce students to the fundamental principles of managing business organizations. Students will be exposed to management concepts, models, contexts, and practices. They will learn to apply management theory and conduct research to critically analyze and creatively solve real-life management problems. They will also learn to make and evaluate managerial decisions while considering cultural and ethical issues in a diverse and internationalized world.

After the course, students should be able to:
- Understand and explain the main concepts, theories and approaches of management
- Evaluate and analyze concrete management phenomena, dilemmas and decisions
- Reason and apply the knowledge gained to a range of examples and situations

The course is taught via a 90-minute seminar each week (involving a short lecture, discussions, and/or student presentations), over a period of 15 weeks (i.e., 14 classes, plus one feedback session). The following overview of the weekly content may be subject to adjustments.
Week 1 - Introduction to the Course and Assessments
Week 2 - Introduction to business management, history, and trends
Week 3 - Understanding consumer behaviour
Week 4 - Product and brand management
Week 5 - Managing service products and customer service
Week 6 - Marketing management and communication
Week 7 - Managing servicescapes/retailscapes
Week 8 - Human resource management and leadership
Week 9 - Auditing and strategic management
Week 10 - Managing diversity and international business management
Week 11 - Managing company/business performance
Week 12 - Managing relationships and building loyalty. Customer complaints handling and recovery
Week 13 - Presentations
Week 14 - Revision / Exam Preparation
Week T.B.A. - Feedback

Total：14 classes, plus 1 Feedback session

Knowledge of management is not a requirement to enrol in this course. However, the classes will be delivered in English. Students should have adequate language proficiency to ACTIVELY PARTICIPATE in the class.

- 30% Active Participation and Weekly Preparation/Homework Submissions
Students are expected to prepare for class by completing assigned tasks. They are also expected to actively participate in class discussions and share their thoughts and experiences in relation to topics discussed in class. IMPORTANT NOTE: Four (4) unexcused absences or nonsubmissions would automatically result in a ZERO (0) for this assessment.

- 30% Final Presentation & Written Report
Students will conduct an ‘audit’ on a company in Kyoto and deliver their findings in a summary presentation and written report.

- 40% Final Exam
Students will sit an exam at the end of the semester during the official examination period where they will complete a set of essay and short answer questions on management topics covered during the semester.

Students are expected to spend at least 90 minutes outside of class each week on class preparation, readings, and review.

By appointment via email

An algorithm is a well-defined procedure for solving a computational problem.
Reliable algorithms have become crucial components of people's daily lives; for example, the Internet or our smartphones would not work without them.
The purpose of this course is to provide a basic introduction to algorithms for graduate students.
General techniques for designing algorithms and analyzing their efficiency, as well as examples of widely used algorithms with important real-life applications, will be presented.

After completing this course, the student should be able to:
- Apply various algorithm design techniques for solving computational problems.
- Prove the correctness of an algorithm and measure its efficiency.
- Explain how famous algorithms such as Prim's algorithm, Quicksort, the Karp-Rabin algorithm, and Graham's scan work.

The course will cover the following topics:
1. Introduction
2. Divide-and-Conquer
3. Greedy Algorithms
4. Dynamic Programming
5. Randomized Algorithms
6. Advanced Sorting Algorithms
7. Hash Tables
8. Amortized Analysis
9. String Matching
10. Efficient Data Structures
11. Computational Geometry
12. NP-Completeness
13. Approximation Algorithms
14. Course summary and Q & A session
<>
15. Feedback

An ability to think abstractly and to solve problems of a mathematical nature will be required for this course.
No programming skills are needed.

A written examination at the end of the course.

Students will be expected to spend about 5 hours per week to prepare for and review the lessons.

　微分積分学は，線形代数学と共に現代の科学技術を支える数学の根幹をなす．この科目では，将来の応用に必要な微分積分学の基礎を解説する．
　微分積分学（講義・演義）Aでは，高校で学んだ一変数関数の微分積分の理論的な基礎を固めるとともに，さらに進んだ数学的解析の手法を学ぶ．

　一変数関数の微分積分の理論的な基礎を理解すること，ならびに，それを用いた数学解析の手法を修得して応用できるようになることを目標とする．

　この科目は講義と演義とが一体として構成されている．
　演義は原則として隔週で開講される．演義においては，受講者は問題演習や課題学習に積極的に取り組むことにより，それまでに講義で学んだ事柄の理解を深める．
　以下に挙げるのは講義の計画・内容である．各項目には，受講者の理解の程度を確認しながら，【 】で指示した週数を充てる．各項目・小項目の講義の順序は固定したものではなく，担当者の講義方針と受講者の背景や理解の状況に応じて，講義担当者が適切に決める．講義の進め方については適宜，指示をして，受講者が予習をできるように十分に配慮する．
　以下の内容を，フィードバック回を含め（試験週を除く）全15回にて行う．

1. 準備 【１週】：
　数，集合・写像，論理

2. 実数，極限，連続関数【３〜４週】：
　実数の連続性，数列の収束，無限級数*
　関数の極限，連続関数とその性質(中間値の定理など)

3. 一変数関数の微分法【３〜４週】：
　微分係数，一次近似，導関数，合成関数の微分
　平均値の定理とその応用
　高階導関数，テイラーの定理，無限小，近似値の計算*

4. 一変数関数の積分法【３〜４週】：
　リーマン積分，連続関数の積分可能性
　微分積分学の基本定理，部分積分，置換積分
　広義積分，曲線の長さ*
　
　なお

5. 重要な関数【３〜４週】：
　指数関数，三角関数，対数関数
　逆三角関数，ガンマ関数*

については必要な箇所で適宜説明を加えるものとする.

アステリスク * はオプション

特になし

演義担当教員によって平常点（演習への参加状況，課題への取組状況など）から得られた演義成績（30 点満点）をもとに，講義担当教員が期末試験を用いて，演義成績以上，100 点以下の範囲で 評価する．
教員によっては演義以外の平常点（レポート、中間試験などによるもの）を参考にすることもある．詳細は授業中に説明する．
本科目の評価が不合格であった履修者のうち，一定の基準以上の成績の者は再試験を受験できる．再試験の概要は KULASIS で履修者に通知する．なお再試験は9月末に実施予定である．

予習，復習とともに，演習問題を積極的に解いてみることが必要である．

　微分積分学は，線形代数学と共に現代の科学技術を支える数学の根幹をなす．この科目では，将来の応用に必要な微分積分学の基礎を解説する．
　微分積分学（講義・演義）Aでは，高校で学んだ一変数関数の微分積分の理論的な基礎を固めるとともに，さらに進んだ数学的解析の手法を学ぶ．

　一変数関数の微分積分の理論的な基礎を理解すること，ならびに，それを用いた数学解析の手法を修得して応用できるようになることを目標とする．

　この科目は講義と演義とが一体として構成されている．
　演義は原則として隔週で開講される．演義においては，受講者は問題演習や課題学習に積極的に取り組むことにより，それまでに講義で学んだ事柄の理解を深める．
　以下に挙げるのは講義の計画・内容である．各項目には，受講者の理解の程度を確認しながら，【 】で指示した週数を充てる．各項目・小項目の講義の順序は固定したものではなく，担当者の講義方針と受講者の背景や理解の状況に応じて，講義担当者が適切に決める．講義の進め方については適宜，指示をして，受講者が予習をできるように十分に配慮する．
　以下の内容を，フィードバック回を含め（試験週を除く）全15回にて行う．

1. 準備 【１週】：
　数，集合・写像，論理

2. 実数，極限，連続関数【３〜４週】：
　実数の連続性，数列の収束，無限級数*
　関数の極限，連続関数とその性質(中間値の定理など)

3. 一変数関数の微分法【３〜４週】：
　微分係数，一次近似，導関数，合成関数の微分
　平均値の定理とその応用
　高階導関数，テイラーの定理，無限小，近似値の計算*

4. 一変数関数の積分法【３〜４週】：
　リーマン積分，連続関数の積分可能性
　微分積分学の基本定理，部分積分，置換積分
　広義積分，曲線の長さ*
　
　なお

5. 重要な関数【３〜４週】：
　指数関数，三角関数，対数関数
　逆三角関数，ガンマ関数*

については必要な箇所で適宜説明を加えるものとする.

アステリスク * はオプション

特になし

演義担当教員によって平常点（演習への参加状況，課題への取組状況など）から得られた演義成績（30 点満点）をもとに，講義担当教員が期末試験を用いて，演義成績以上，100 点以下の範囲で 評価する．
教員によっては演義以外の平常点（レポート、中間試験などによるもの）を参考にすることもある．詳細は授業中に説明する．
本科目の評価が不合格であった履修者のうち，一定の基準以上の成績の者は再試験を受験できる．再試験の概要は KULASIS で履修者に通知する．なお再試験は9月末に実施予定である．

予習，復習とともに，演習問題を積極的に解いてみることが必要である．

　微分積分学は，線形代数学と共に現代の科学技術を支える数学の根幹をなす．この科目では，将来の応用に必要な微分積分学の基礎を解説する．
　微分積分学（講義・演義）Aでは，高校で学んだ一変数関数の微分積分の理論的な基礎を固めるとともに，さらに進んだ数学的解析の手法を学ぶ．

　一変数関数の微分積分の理論的な基礎を理解すること，ならびに，それを用いた数学解析の手法を修得して応用できるようになることを目標とする．

　この科目は講義と演義とが一体として構成されている．
　演義は原則として隔週で開講される．演義においては，受講者は問題演習や課題学習に積極的に取り組むことにより，それまでに講義で学んだ事柄の理解を深める．
　以下に挙げるのは講義の計画・内容である．各項目には，受講者の理解の程度を確認しながら，【 】で指示した週数を充てる．各項目・小項目の講義の順序は固定したものではなく，担当者の講義方針と受講者の背景や理解の状況に応じて，講義担当者が適切に決める．講義の進め方については適宜，指示をして，受講者が予習をできるように十分に配慮する．
　以下の内容を，フィードバック回を含め（試験週を除く）全15回にて行う．

1. 準備 【１週】：
　数，集合・写像，論理

2. 実数，極限，連続関数【３〜４週】：
　実数の連続性，数列の収束，無限級数*
　関数の極限，連続関数とその性質(中間値の定理など)

3. 一変数関数の微分法【３〜４週】：
　微分係数，一次近似，導関数，合成関数の微分
　平均値の定理とその応用
　高階導関数，テイラーの定理，無限小，近似値の計算*

4. 一変数関数の積分法【３〜４週】：
　リーマン積分，連続関数の積分可能性
　微分積分学の基本定理，部分積分，置換積分
　広義積分，曲線の長さ*
　
　なお

5. 重要な関数【３〜４週】：
　指数関数，三角関数，対数関数
　逆三角関数，ガンマ関数*

については必要な箇所で適宜説明を加えるものとする.

アステリスク * はオプション

特になし

演義担当教員によって平常点（演習への参加状況，課題への取組状況など）から得られた演義成績（30 点満点）をもとに，講義担当教員が期末試験を用いて，演義成績以上，100 点以下の範囲で 評価する．
教員によっては演義以外の平常点（レポート、中間試験などによるもの）を参考にすることもある．詳細は授業中に説明する．
本科目の評価が不合格であった履修者のうち，一定の基準以上の成績の者は再試験を受験できる．再試験の概要は KULASIS で履修者に通知する．なお再試験は9月末に実施予定である．

予習，復習とともに，演習問題を積極的に解いてみることが必要である．