本講義では、近年のデータサイエンスにおいて中心的な役割を果たしているさまざまな統計モデルの理論的背景と実装法の修得を目的とする。統計学の基礎知識が十分でない学生にも配慮し、講義前半では確率・確率過程の基礎から出発し、線形回帰モデルの一般形として様々な統計モデルを導入し、データ例を交えながら解説を行う。回帰モデルの近年の機械学習分野への展開についても解説を行う。後半では、ベイズモデルとその推測の基礎理論と、その機械学習分野への応用に関する解説を行う。

1. 各統計モデルの理論的背景を理解し、データが与えられたときに適切なモデルを用いて分析を行う能力を身につける。
2. 多くの統計モデルは線形回帰モデルの一般形として解釈が可能である。各モデルが線形回帰モデルの何を一般化したもので、それがどのような実問題に対応するのかを理解する。

【授業計画と内容】
1. 確率論の基礎：確率変数、確率分布、条件付確率分布、ベイズの定理
2. 多次元確率分布と極限定理：モーメント、極限定理、確率論における収束の概念
3. 統計的推測の基礎：点推定、最尤推定、尤度比検定
4. 線形回帰モデル（1）：最小二乗法、最小二乗推定量の統計的性質
5.　　　　線形回帰モデル（2）：複合仮説の検定、線形射影、操作変数法
6.　　　　統計的因果推論：反実仮想モデル、強い意味での無視可能性条件、識別可能性、傾向スコア法
7. 制限従属変数モデル：二項選択モデル、多項選択モデル、打ち切り回帰モデル、ポアソン回帰モデル
8. 一般化モーメント法：MM法、GMM法、経験尤度法、因果推論への応用
9. 分位点回帰モデル：チェック関数、LAD推定量
10. 部分識別法：因果効果の部分識別、ゲーム理論モデル
11. ベイズ推測：ベイズの定理、ベイズ学習
12. ベイズ学習の一般論：共役事前分布、無情報事前分布
13. 無情報事前分布、マルコフ連鎖：ジェフリーズ事前分布、推移確率、定常分布、極限分布
14. 事後分布からのサンプリング：MCMC法、ギブスサンプリング
15. さまざまなベイズモデル：回帰モデル、階層ベイズモデル、トピックモデル、隠れマルコフモデル
<期末レポート作成>

受講者の理解度に応じて、多少内容を変更したり、順序が前後することはあり得る。

特になし

レポートにより評価する。レポートは月一回出題し、4月〜6月は20点x3、7月の期末レポートは40点x1の合計点によって評価をする。
期末レポートの提出がない場合は不合格とする。

講義資料と講義内で紹介する参考書を用いて予習・復習を行う。

授業時間外で質問がある場合には、下記のアドレスにメールで連絡すること。
原　尚幸（はらひさゆき）hara.hisayuki.8k@kyoto-u.ac.jp
質問にはオンラインも含め、柔軟に対応する。

総合生存学とは「人類と社会の生存」を基軸に分野横断型のアプローチで社会課題の解決を目指す学問です。現代のグローバル社会は極めて複雑化しており，単独の学問だけでは様々な課題を解明して有効な解決策を提示することが困難となっています。総合生存学では、人類と地球社会の生存に関わる地球規模課題について、種々の学術分野を結びつけ、編み直し、駆使して複合的な社会課題の発掘・分析と定式化・構造化を行い、社会実装までの解決を目指します。
この科目では、サステナビリティに関する個別な課題について、まずは基礎的な知識から始め、その後具体的な問題提起、調査、分析、解決策の提示など、研究事例等を通じて分野横断的に解説していきます。また履修者に総合生存学的な総合知を習得させ、分野横断的な学術研究方法の理解を醸成させるため、分野横断型の研究テーマ設定を練習させます。

・人類をとりまく地球規模課題に関する幅広い知識を得ると共に、分野横断型・文理融合型の学問に対する取り組み方や研究方法について理解する。
・研究事例を通じて総合生存学の枠組みを理解した上で、サステイビリティの分野におい学生各自の研究テーマをさらに大きい視点からみて、俯瞰的にとらえ直すこと（再定義すること）ができるようになる。

以下のスケジュールに従い、それぞれの分野を専門とする教員が講義を行います。授業中、積極的にディスカッションを取り入れます。なお、講義の進捗等によりスケジュールを変更する場合があります。
（１） 総合知を考える‐科目の内容と進め方の説明【１週】担当：齋藤
（２） 分野横断研究を考える【１週】担当：齋藤
（３） テーマＡ．経営戦略からサステナビリティを考える【２週】担当：長山
（４） テーマＢ．国際情勢からサステナビリティを考える【２週】担当：IALNAZOV
（５） テーマＣ．経済からサステナビリティを考える【２週】担当：金村
（６） テーマD．科学からサステナビリティを考える【３週】担当：齋藤
（７） グループに分かれサステナビリティに則った融合研究のテーマ設定　【１週】担当：齋藤
（８） 学生プレゼンテーション【２週】担当：齋藤
（９） フィードバック【１週】担当：齋藤

全体コーディネーター：総合生存学館 教授　齋藤敬

特になし

授業内ディスカッションへの積極的な参加（30点）、サステナビリティに関する小課題（40点）、研究計画案のプレゼンテーション（30点）により、到達目標の達成度を総合的に評価します。

テキストや講義中に紹介する文献などを参考にしながら授業外学習を行い、講義内容の理解を深めてほしい。

各授業担当教員との面談を希望する学生は、(1) 名前・学籍番号・所属、(2) 面談希望日時（第3希望まで）を書いて、電子メールで連絡してください。

総合生存学とは、紛争、経済格差、気候変動、自然災害、環境破壊、パンデミック、少子高齢化など、人類の日常と未来を脅かす社会課題について分野横断型のアプローチで解決を目指す実践的な学問です。
この科目は、こうした総合生存学が取り組む具体的な領域として、ウェルビーイングに焦点を当て、これら領域における課題解決の具体的な実践方法を自ら考えるための基礎力を養うことを目的にするものです。この目的を達成するために、ウェルビーイングに関する基礎的な知見について、自然・社会科学/人文・社会系にまたがり学際的に解説していきます。また、その前提として、総合生存学が目指す総合知の習得と分野横断的な学術研究方法についても講義します。

・人類をとりまく地球規模課題に関する幅広い知識を得ると共に、分野横断型・文理融合型の学問に対する取り組み方や研究方法について理解する。
人々の健康や健康長寿社会について多面的に考察し実現を目指す
・総合生存学の基本的考え方を理解した上で、その具体的な実践領域としてのウェルビーイングについて基礎的な知見を習得する。

以下のスケジュールに従い、それぞれの分野を専門とする教員が講義を行います。授業中、積極的にディスカッションを取り入れます。なお、講義の進捗等によりスケジュールを変更する場合があります。
（１） 総合知を考える‐科目の内容と進め方の説明【１週】担当：齋藤
（２） 分野横断研究を考える【１週】担当：齋藤
（３） テーマＡ．人新世の視点からウェルビーイングを考える　【２週】担当：篠原
（４） テーマＢ．情報の視点からウェルビーイングを考える　【２週】担当：趙
（５） テーマＣ．マインドフルネスの立場からウェルビーイングを養う【３週】　担当：Deroche
（６） テーマD．感染症と人類の関わりからウェルビーイングを考える【２週】　担当：水本
（７） グループに分かれウェルビーイングに則った融合研究のテーマ設定　【１週】担当：水本
（８） 学生プレゼンテーション【２週】担当：水本
（９） フィードバック【１週】担当：水本

全体コーディネーター：総合生存学館 准教授　水本憲治

特になし

授業内ディスカッションへの積極的な参加（30点）、ウェルビーイングに関する小課題（40点）、研究計画案のプレゼンテーション（30点）により、到達目標の達成度を総合的に評価します。

テキストや講義中に紹介する文献などを参考にしながら授業外学習を行い、講義内容の理解を深めてほしい。

各授業担当教員との面談を希望する学生は、(1) 名前・学籍番号・所属、(2) 面談希望日時（第3希望まで）を書いて、電子メールで連絡してください。

総合生存学とは、紛争、経済格差、気候変動、自然災害、環境破壊、パンデミック、少子高齢化など、人類の日常と未来を脅かす社会課題について分野横断型のアプローチで解決を目指す実践的な学問です。
この科目は、こうした総合生存学が取り組む具体的な領域として、宇宙開発（月、火星、宇宙空間などでの基地建設や資源探索など）、さらには国際開発（途上国支援、平和構築、制度改革など）に焦点を当て、これら領域における課題解決の具体的な実践方法を自ら考えるための基礎力を養うことを目的にするものです。この目的を達成するために、宇宙開発および国際開発に関する基礎的な知見について、工学、自然科学、社会科学にまたがり学際的に解説していきます。また、その前提として、総合生存学が目指す総合知の習得と分野横断的な学術研究方法についても講義します。

・人類をとりまく地球規模課題に関する幅広い知識を得ると共に、分野横断型・文理融合型の学問に対する取り組み方や研究方法について理解する。
・総合生存学の基本的考え方を理解した上で、その具体的な実践領域としての宇宙開発および国際開発について基礎的な知見を習得する。

以下のスケジュールに従い、それぞれの分野を専門とする教員が講義を行います。授業中、積極的にディスカッションを取り入れます。なお、講義の進捗等によりスケジュールを変更する場合があります。
（１） 総合知を考える‐科目の内容と進め方の説明【１週】担当：齋藤
（２） 分野横断研究を考える【１週】担当：齋藤
（３） テーマA．経済学から国際開発を考える　　【２週】担当：IALNAZOV
（４） テーマB．政治学から国際開発を考える　　【２週】担当：関山
（５） テーマC．実務から国際開発を考える　　【２週】担当：牧野
（６） テーマD．宇宙の開発を考える　　【３週】担当：山敷
（７） グループに分かれフロンティア開発に則った融合研究のテーマ設定　【１週】担当：関山
（８） 学生プレゼンテーション【２週】担当：関山
（９） フィードバック【１週】担当：関山

全体コーディネーター：総合生存学館 教授　関山健

特になし

授業内ディスカッションへの積極的な参加（30点）、サステナビリティに関する小課題（40点）、研究計画案のプレゼンテーション（30点）により、到達目標の達成度を総合的に評価します。

テキストや講義中に紹介する文献などを参考にしながら授業外学習を行い、講義内容の理解を深めてほしい。

各授業担当教員との面談を希望する学生は、(1) 名前・学籍番号・所属、(2) 面談希望日時（第3希望まで）を書いて、電子メールで連絡してください。

自然科学や社会科学の様々な分野で偶然性の支配する現象は多いが、その中に存在する法則性を解明していく学問が確率論である。また確率論は数理統計を理解する上でも必須となっている。この講義ではこれら確率論の数学的基礎付けを講義する。

1. 確率事象、確率変数、独立性、条件付き確率などの直感的理解とともに、数学的な定式化も理解する。
2. 平均、分散、相関係数などの確率論的な意味を習得する。
3. ポアソン分布、正規分布どの基本的な確率分布が、どのような状況で現れるかを、その性質とともに理解する。
4. 大数の法則、中心極限定理などの極限定理を具体的な状況に即して理解する。

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．確率【2〜3週】
　確率空間、確率の基本的性質（可算加法性）、確率事象、試行と独立性、条件付き確率
２．確率変数【4週】
　確率変数、確率変数の定める分布、離散分布、連続分布、多次元連続分布、
　平均、分散、モーメント、共分散、相関係数、確率変数の独立性、チェビシェフの不等式
３．確率分布【3週】
　二項分布、ポアソン分布、幾何分布、一様分布、正規分布、指数分布、多次元正規分布
４．極限定理【3〜4週】
　大数の（弱）法則、Stirling の公式、中心極限定理 (de Moivre-Laplaceの定理)
５．ランダムウォークとマルコフ連鎖（時間の都合により省略することがある。）【1〜2週】

「微分積分学（講義・演義）A,B」および「線形代数学（講義・演義）A,B」、または「微分積分学A,B」および「線形代数学A,B」の内容を既知とする。

主として定期試験によるが、それ以外の小テスト等を行う場合は担当教員が指示する。

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．

　線形代数学は，微分積分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線形代数学の基礎を解説する．
　線形代数学（講義・演義）Aでは行列や連立一次方程式の具体的な取り扱いに習熟することを目的とする．

ベクトル，行列や連立一次方程式の具体的な取り扱いに習熟することを目標とする．

　この科目は講義と演義とが一体となって構成されている．
　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．平面ベクトルと2次行列【２週】：
　ベクトルと行列の計算，逆行列，ケーリー・ハミルトンの定理
　平面の一次変換（回転，折り返しなど）と行列
　連立一次方程式と行列

３．数ベクトル空間と行列【５〜７週】：
　(i) 数ベクトル，数ベクトルの演算，一次結合
　(ii) 行列，行列の演算（和，スカラー倍，積）
　(iii) 行列の例
　(iv) 行列の基本変形，階数，正則行列，逆行列
　(v) 連立一次方程式の解法，解の構造*
うち (i)-(iii) を２〜３週，(iv),(v) を３〜４週で扱う．

４．行列式【４〜６週】：
　(i) 置換と符号，行列式の定義と性質（基本変形，積，転置との関係など）
　(ii) 行列式の展開，クラメルの公式，行列式と体積
うち (i) を３〜４週，(ii) を１〜２週で扱う．

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．

　線形代数学は，微分積分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線形代数学の基礎を解説する．
　線形代数学（講義・演義）Aでは行列や連立一次方程式の具体的な取り扱いに習熟することを目的とする．

ベクトル，行列や連立一次方程式の具体的な取り扱いに習熟することを目標とする．

　この科目は講義と演義とが一体となって構成されている．
　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．平面ベクトルと2次行列【２週】：
　ベクトルと行列の計算，逆行列，ケーリー・ハミルトンの定理
　平面の一次変換（回転，折り返しなど）と行列
　連立一次方程式と行列

３．数ベクトル空間と行列【５〜７週】：
　(i) 数ベクトル，数ベクトルの演算，一次結合
　(ii) 行列，行列の演算（和，スカラー倍，積）
　(iii) 行列の例
　(iv) 行列の基本変形，階数，正則行列，逆行列
　(v) 連立一次方程式の解法，解の構造*
うち (i)-(iii) を２〜３週，(iv),(v) を３〜４週で扱う．

４．行列式【４〜６週】：
　(i) 置換と符号，行列式の定義と性質（基本変形，積，転置との関係など）
　(ii) 行列式の展開，クラメルの公式，行列式と体積
うち (i) を３〜４週，(ii) を１〜２週で扱う．

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．

自然科学を学ぶ学生に共通して必要と思われる力学を講義する。

質点の運動法則や種々の保存則を理解する。力学体系を正しく記述し、その運動を理解する。

以下のような古典力学の基本的内容を、フィードバックを含め１５回で各項目あたり２〜３週で講義する。
１．運動学　　速度・加速度　極座標での成分
２．運動法則　運動方程式とその応用
３．保存則　仕事とエネルギー、角運動量、運動量
４．中心力による運動 太陽の引力のもとでの惑星の運動
５．質点系の運動

この講義は主として高校で物理を履修した人を対象に行われる。物理未履修者には、別項の「初修物理学Ａ、Ｂ（非物理系）」の履修を勧める。

原則として定期試験の結果によるが、教員によってはレポート等の提出を求める場合もある。詳しくは各講義で説明する。

講義をもとに自学することを勧める。

自然科学を学ぶ学生に共通して必要と思われる力学を講義する。

質点の運動法則や種々の保存則を理解する。力学体系を正しく記述し、その運動を理解する。

以下のような古典力学の基本的内容を、フィードバックを含め１５回で各項目あたり２〜３週で講義する。
１．運動学　　速度・加速度　極座標での成分
２．運動法則　運動方程式とその応用
３．保存則　仕事とエネルギー、角運動量、運動量
４．中心力による運動 太陽の引力のもとでの惑星の運動
５．質点系の運動

この講義は主として高校で物理を履修した人を対象に行われる。物理未履修者には、別項の「初修物理学Ａ、Ｂ（非物理系）」の履修を勧める。

原則として定期試験の結果によるが、教員によってはレポート等の提出を求める場合もある。詳しくは各講義で説明する。

講義をもとに自学することを勧める。

物理化学は、分子や物質の成り立ち、化学結合や分子の構造、化学平衡や反応速度が自然界でどのように決められているかを、基本的な概念、原理から明らかにしようとする学問である。この科目は、その物理化学の入門に位置する。この科目の目的は、物質を構成する原子、分子および分子集合体などがもつ特性やそれらが相互作用して発揮される物質特有の性質を、量子化学的な考えに基づいて理解するとともに、これらの自然現象を理解するための法則（物理化学的法則）について学ぶことである。ここで得られる基礎知識は、２−４回生で学ぶより高度で専門的な物理化学や有機化学や無機化学をはじめとする化学の全ての分野を学ぶのに不可欠である。

原子、分子の成り立ちの基礎的な項目を初歩的な量子化学的知識に基づいて学び、分子や物質における自然現象を論理的に解釈するとともに説明できるようになる。また、分子の世界を理解するため基礎概念として量子化学の重要性を理解する。

フィードバックを含め全15回の講義を行う。
授業で取り扱う主な項目は以下の通りである。

１．物質のしくみ
２．原子の中の電子
３．ボーアの水素原子モデル
４．電子の粒子性と波動性
５．波動方程式
６．箱の中の電子の運動
７．水素原子の電子状態
８．電子雲の形
９．多電子原子の電子状態
10．共有結合と分子
11．二原子分子
12．多原子分子
13．結合のイオン性と分子間に働く力
14．分子間相互作用
15．学習到達度の講評

上記リストは各回の授業内容を意味するものではなく、これらの項目について学生の理解度をレポートや中間テスト等で評価しながら柔軟に授業を進行させる。

１回生はクラス指定の時間に受講すること。過年度生も、１回生受講時のクラスで受講することを原則とする。クラス指定以外のクラスにて受講を希望する場合は、講義の適正規模を考慮して、受講の可否を判断するので、最初の講義の際に、教員に申し出ること。適正規模以上になる場合は、他クラスでの受講をもとめる場合がある。また、後期授業「基礎物理化学（熱力学）」と連続した履修を勧める。

期末試験（８０％）および平常点（授業への参加状況とレポートなど）（２０％）を総合して、１００点満点で評価する。
授業や教科書で得た知識のみならず、それらを用いて、分子や物質世界で起こる自然現象を論理的に解釈し、説明する能力を評価する。

本講義は理工化学科のクラス指定科目である。２−４回生で学習する物理化学のみならず他の化学分野の基礎となっている。高等学校で物理を学習していない場合、多少、物理学あるいは数学的な導入が必要であるが、それ程難しい内容ではないので、授業中に解説する。教科書の筋道に従いながら、補助プリントや参考資料を用いて周辺の重要な事項を解説する。レポート課題を課して復習を促す。したがって、毎回の授業に出席し、教科書の内容説明に加えて、補足して講義される内容を理解し、後日の復習のためにノートをとることが重要である。これらの知識をもとに、毎回のレポート課題によって復習し、発展問題にも対応できる応用力を着実に身に付けること。

物理化学は、分子や物質の成り立ち、化学結合や分子の構造、化学平衡や反応速度が自然界でどのように決められているかを、基本的な概念、原理から明らかにしようとする学問である。この科目は、その物理化学の入門に位置する。この科目の目的は、物質を構成する原子、分子および分子集合体などがもつ特性やそれらが相互作用して発揮される物質特有の性質を、量子化学的な考えに基づいて理解するとともに、これらの自然現象を理解するための法則（物理化学的法則）について学ぶことである。ここで得られる基礎知識は、２−４回生で学ぶより高度で専門的な物理化学や有機化学や無機化学をはじめとする化学の全ての分野を学ぶのに不可欠である。

原子、分子の成り立ちの基礎的な項目を初歩的な量子化学的知識に基づいて学び、分子や物質における自然現象を論理的に解釈するとともに説明できるようになる。また、分子の世界を理解するため基礎概念として量子化学の重要性を理解する。

フィードバックを含め全15回の講義を行う。
授業で取り扱う主な項目は以下の通りである。

１．物質のしくみ
２．原子の中の電子
３．ボーアの水素原子モデル
４．電子の粒子性と波動性
５．波動方程式
６．箱の中の電子の運動
７．水素原子の電子状態
８．電子雲の形
９．多電子原子の電子状態
10．共有結合と分子
11．二原子分子
12．多原子分子
13．結合のイオン性と分子間に働く力
14．分子間相互作用
15．学習到達度の講評

上記リストは各回の授業内容を意味するものではなく、これらの項目について学生の理解度をレポートや中間テスト等で評価しながら柔軟に授業を進行させる。

１回生はクラス指定の時間に受講すること。過年度生も、１回生受講時のクラスで受講することを原則とする。クラス指定以外のクラスにて受講を希望する場合は、講義の適正規模を考慮して、受講の可否を判断するので、最初の講義の際に、教員に申し出ること。適正規模以上になる場合は、他クラスでの受講をもとめる場合がある。また、後期授業「基礎物理化学（熱力学）」と連続した履修を勧める。

期末試験（８０％）および平常点（授業への参加状況とレポートなど）（２０％）を総合して、１００点満点で評価する。
授業や教科書で得た知識のみならず、それらを用いて、分子や物質世界で起こる自然現象を論理的に解釈し、説明する能力を評価する。

本講義は理工化学科のクラス指定科目である。２−４回生で学習する物理化学のみならず他の化学分野の基礎となっている。高等学校で物理を学習していない場合、多少、物理学あるいは数学的な導入が必要であるが、それ程難しい内容ではないので、授業中に解説する。教科書の筋道に従いながら、補助プリントや参考資料を用いて周辺の重要な事項を解説する。レポート課題を課して復習を促す。したがって、毎回の授業に出席し、教科書の内容説明に加えて、補足して講義される内容を理解し、後日の復習のためにノートをとることが重要である。これらの知識をもとに、毎回のレポート課題によって復習し、発展問題にも対応できる応用力を着実に身に付けること。

物理化学は、分子や物質の成り立ち、化学結合や分子の構造、化学平衡や反応速度が自然界でどのように決められているかを、基本的な概念、原理から明らかにしようとする学問である。この科目は、その物理化学の入門に位置する。この科目の目的は、物質を構成する原子、分子および分子集合体などがもつ特性やそれらが相互作用して発揮される物質特有の性質を、量子化学的な考えに基づいて理解するとともに、これらの自然現象を理解するための法則（物理化学的法則）について学ぶことである。ここで得られる基礎知識は、２−４回生で学ぶより高度で専門的な物理化学や有機化学や無機化学をはじめとする化学の全ての分野を学ぶのに不可欠である。

原子、分子の成り立ちの基礎的な項目を初歩的な量子化学的知識に基づいて学び、分子や物質における自然現象を論理的に解釈するとともに説明できるようになる。また、分子の世界を理解するため基礎概念として量子化学の重要性を理解する。

フィードバックを含め全15回の講義を行う。
授業で取り扱う主な項目は以下の通りである。

１．物質のしくみ
２．原子の中の電子
３．ボーアの水素原子モデル
４．電子の粒子性と波動性
５．波動方程式
６．箱の中の電子の運動
７．水素原子の電子状態
８．電子雲の形
９．多電子原子の電子状態
10．共有結合と分子
11．二原子分子
12．多原子分子
13．結合のイオン性と分子間に働く力
14．分子間相互作用
15．学習到達度の講評

上記リストは各回の授業内容を意味するものではなく、これらの項目について学生の理解度をレポートや中間テスト等で評価しながら柔軟に授業を進行させる。

１回生はクラス指定の時間に受講すること。過年度生も、１回生受講時のクラスで受講することを原則とする。クラス指定以外のクラスにて受講を希望する場合は、講義の適正規模を考慮して、受講の可否を判断するので、最初の講義の際に、教員に申し出ること。適正規模以上になる場合は、他クラスでの受講をもとめる場合がある。また、後期授業「基礎物理化学（熱力学）」と連続した履修を勧める。

期末試験（８０％）および平常点（授業への参加状況とレポートなど）（２０％）を総合して、１００点満点で評価する。
授業や教科書で得た知識のみならず、それらを用いて、分子や物質世界で起こる自然現象を論理的に解釈し、説明する能力を評価する。

本講義は理工化学科のクラス指定科目である。２−４回生で学習する物理化学のみならず他の化学分野の基礎となっている。高等学校で物理を学習していない場合、多少、物理学あるいは数学的な導入が必要であるが、それ程難しい内容ではないので、授業中に解説する。教科書の筋道に従いながら、補助プリントや参考資料を用いて周辺の重要な事項を解説する。レポート課題を課して復習を促す。したがって、毎回の授業に出席し、教科書の内容説明に加えて、補足して講義される内容を理解し、後日の復習のためにノートをとることが重要である。これらの知識をもとに、毎回のレポート課題によって復習し、発展問題にも対応できる応用力を着実に身に付けること。

物理化学は、分子や物質の成り立ち、化学結合や分子の構造、化学平衡や反応速度が自然界でどのように決められているかを、基本的な概念、原理から明らかにしようとする学問である。この科目は、その物理化学の入門に位置する。この科目の目的は、物質を構成する原子、分子および分子集合体などがもつ特性やそれらが相互作用して発揮される物質特有の性質を、量子化学的な考えに基づいて理解するとともに、これらの自然現象を理解するための法則（物理化学的法則）について学ぶことである。ここで得られる基礎知識は、２−４回生で学ぶより高度で専門的な物理化学や有機化学や無機化学をはじめとする化学の全ての分野を学ぶのに不可欠である。

原子、分子の成り立ちの基礎的な項目を初歩的な量子化学的知識に基づいて学び、分子や物質における自然現象を論理的に解釈するとともに説明できるようになる。また、分子の世界を理解するため基礎概念として量子化学の重要性を理解する。

フィードバックを含め全15回の講義を行う。
授業で取り扱う主な項目は以下の通りである。

１．物質のしくみ
２．原子の中の電子
３．ボーアの水素原子モデル
４．電子の粒子性と波動性
５．波動方程式
６．箱の中の電子の運動
７．水素原子の電子状態
８．電子雲の形
９．多電子原子の電子状態
10．共有結合と分子
11．二原子分子
12．多原子分子
13．結合のイオン性と分子間に働く力
14．分子間相互作用
15．学習到達度の講評

上記リストは各回の授業内容を意味するものではなく、これらの項目について学生の理解度をレポートや中間テスト等で評価しながら柔軟に授業を進行させる。

１回生はクラス指定の時間に受講すること。過年度生も、１回生受講時のクラスで受講することを原則とする。クラス指定以外のクラスにて受講を希望する場合は、講義の適正規模を考慮して、受講の可否を判断するので、最初の講義の際に、教員に申し出ること。適正規模以上になる場合は、他クラスでの受講をもとめる場合がある。また、後期授業「基礎物理化学（熱力学）」と連続した履修を勧める。

期末試験（８０％）および平常点（授業への参加状況とレポートなど）（２０％）を総合して、１００点満点で評価する。
授業や教科書で得た知識のみならず、それらを用いて、分子や物質世界で起こる自然現象を論理的に解釈し、説明する能力を評価する。

本講義は理工化学科のクラス指定科目である。２−４回生で学習する物理化学のみならず他の化学分野の基礎となっている。高等学校で物理を学習していない場合、多少、物理学あるいは数学的な導入が必要であるが、それ程難しい内容ではないので、授業中に解説する。教科書の筋道に従いながら、補助プリントや参考資料を用いて周辺の重要な事項を解説する。レポート課題を課して復習を促す。したがって、毎回の授業に出席し、教科書の内容説明に加えて、補足して講義される内容を理解し、後日の復習のためにノートをとることが重要である。これらの知識をもとに、毎回のレポート課題によって復習し、発展問題にも対応できる応用力を着実に身に付けること。

人間を含めた動物にみられる様々な行動の進化や社会性の進化を理解するために有効な行動生態学の考え方、基礎的な理論を習得することを目的とします。

自然選択による生物進化を詳しく理解することができる。
人間の行動を含めた動物の行動についての理解が進む。
人間・動物が関わるあらゆる現象について科学的に分析し、人間の意志決定を合理的に考察する思考法が養われる。

上記の目的に従って、以下の話題に沿って講義を行う予定です。
１． はじめに：　行動生態学とは何か？行動を説明する４つの「なぜ？」
２． 行動の進化をもたらす自然選択１：　自然選択とは何か？
３． 行動の進化をもたらす自然選択２：　行動は遺伝するか？
４． 行動の進化をもたらす自然選択３：　行動はどのように進化するか？
５． 最適戦略の進化：　最適な行動とはなにか？
６． ゲーム理論：　駆け引きはどのように進化したか？
７． 利他性と利己性：　生物はいかに利己的なのか？
８.　性選択：　なぜ浮気は進化するのか？
９.　育児：　誰が子育てをするのか？
１０.　血縁選択１： 　身内びいきはどのように進化したのか？
１１.　血縁選択２： 　社会性とは何か？
１２.　血縁選択３： 　親子・兄弟げんかはなぜ起きるのか？
１３.　互恵的利他行動：　見返りを求めない助け合いは進化するのか？
１４.　文化進化：　文化は行動の進化にどのような影響を与えるのか？
≪定期試験≫
15.フィードバック　等

特になし

１回の定期試験（筆答またはレポート）で評価します。
出席状況は評価の対象にしません。

復習のみで十分ですが、授業中に紹介する参考書などを用いて、自主的な学習を期待します。

生物学の専門的な知識がない学生でも理解できるように講義内容を調整していますので、受講にあたり、高校で生物学を履修している必要はありません。
授業中に質問の時間を確保しますので、理解しにくいことがありましたら、積極的に質問してください。

統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とする。

ただし、統計や統計学については、膨大な研究の蓄積が有り、その利用はきわめて多分野に亘る。しかも、各分野で独自の発展をとげている部分もあり、本講のみでそのすべてを扱うことは出来ない。したがって、本講では、統計ならびに統計学に関する基本的な考え方を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。

具体的には、二元分割表（２×２クロス集計表）の独立性の検定と関連性の強さの推定を主な題材として、統計データの収集、チェック、集計、分析、結果の解釈という一連の過程について解説し、統計データの発生、仮説検定と推定の考え方に関する理解を深める。

なお本講は、統計分析手順の機械的な利用や解釈だけを講義するのではなく、その基礎となる考え方を学ぶことを目指している。しかし、統計学的命題について、厳密な数学的証明は避け、あくまで統計・統計学のエンドユーザーとして必要とされる直感的な理解を目指す。

本講義の単位（2単位）を修得することで、文部科学省が定める数理・データサイエンス・AI教育プログラム　リテラシーレベル(MDASH Literacy)修了証の取得が可能である。
修了証取得の手続きについては、講義内で担当教員より指示がある。

1. 調査や実験・試験によるデータ収集の作法を理解する
2. データの種類や性質に応じたデータ確認と要約ができる
3. 二元分割表の独立性の検定と関連の強さの推定を行い、結果を解釈できる。
4. 仮説検定や推定の原理を理解する
5. 統計や統計学的知識を正しく使うための留意点と倫理を知る
6. 統計・統計学の応用について幅広く知り、今後の学習につなげる

授業回数はフィードバックを含め全15回とする。開講にあたっては、受講生の所属するキャンパスの配置や受講形態にも配慮し、一部メディア授業も取り入れる。

- 概要と導入（1回）
- データの確認と要約（1〜2回）
- 統計ソフト活用と予復習動画「統計の入門」（1回）【メディア授業：同時双方向型】
- 二元分割表と検定（2〜3回）
- さまざまな確率分布と統計的検定の考え方（1〜2回）
- 二元分割表のリスク比・オッズ比・リスク差（1〜2回）
- 中心極限定理、区間推定（1〜2回）
- t分布、検定・推定と標本規模（1〜2回）
- 統計と統計学の利用（1回）
- 発展的内容（1回）

なお、講義の進度・文科省のモデルカリキュラム等を反映して内容順序の変更や省略・追加を行うことがある。

主に文系の学生が高校で履修したレベルの数学の知識を必要とする。

期末試験、小テスト及びレポートなどによって、講義で解説した基本的概念・原理の理解度、統計データの収集・集計・分析・解釈についての応用力を評価する。詳細は授業中に指示する。

講義を中心とするが、自習として統計分析ソフト（JMPやR等）を利用した演習を課す。
ソフトウェア JMP については、JMP Student Editionを各自で登録の上で自身のコンピュータにインストールして使用する。詳細は授業中に指示する。

「統計入門」では文系向きのクラス（前期月曜１限、後期金曜１限）を開講しておりますので、文系学部生はこちらのクラスを推奨します。

統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とする。

ただし、統計や統計学については、膨大な研究の蓄積が有り、その利用はきわめて多分野に亘る。しかも、各分野で独自の発展をとげている部分もあり、本講のみでそのすべてを扱うことは出来ない。したがって、本講では、統計ならびに統計学に関する基本的な考え方を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となることを目指す。

具体的には、二元分割表（２×２クロス集計表）の独立性の検定と関連性の強さの推定を主な題材として、統計データの収集、チェック、集計、分析、結果の解釈という一連の過程について解説し、統計データの発生、仮説検定と推定の考え方に関する理解を深める。

なお本講は、統計分析手順の機械的な利用や解釈だけを講義するのではなく、その基礎となる考え方を学ぶことを目指している。しかし、統計学的命題について、厳密な数学的証明は避け、あくまで統計・統計学のエンドユーザーとして必要とされる直感的な理解を目指す。

本講義の単位（2単位）を修得することで、文部科学省が定める数理・データサイエンス・AI教育プログラム　リテラシーレベル(MDASH Literacy)修了証の取得が可能である。
修了証取得の手続きについては、講義内で担当教員より指示がある。

1. 調査や実験・試験によるデータ収集の作法を理解する
2. データの種類や性質に応じたデータ確認と要約ができる
3. 二元分割表の独立性の検定と関連の強さの推定を行い、結果を解釈できる。
4. 仮説検定や推定の原理を理解する
5. 統計や統計学的知識を正しく使うための留意点と倫理を知る
6. 統計・統計学の応用について幅広く知り、今後の学習につなげる

授業回数はフィードバックを含め全15回とする。開講にあたっては、受講生の所属するキャンパスの配置や受講形態にも配慮し、一部メディア授業も取り入れる。

- 概要と導入（1回）
- データの確認と要約（1〜2回）
- 統計ソフト活用と予復習動画「統計の入門」（1回）【メディア授業：同時双方向型】
- 二元分割表と検定（2〜3回）
- さまざまな確率分布と統計的検定の考え方（1〜2回）
- 二元分割表のリスク比・オッズ比・リスク差（1〜2回）
- 中心極限定理、区間推定（1〜2回）
- t分布、検定・推定と標本規模（1〜2回）
- 統計と統計学の利用（1回）
- 発展的内容（1回）

なお、講義の進度・文科省のモデルカリキュラム等を反映して内容順序の変更や省略・追加を行うことがある。

主に文系の学生が高校で履修したレベルの数学の知識を必要とする。

期末試験、小テスト及びレポートなどによって、講義で解説した基本的概念・原理の理解度、統計データの収集・集計・分析・解釈についての応用力を評価する。詳細は授業中に指示する。

講義を中心とするが、自習として統計分析ソフト（JMPやR等）を利用した演習を課す。
ソフトウェア JMP については、JMP Student Editionを各自で登録の上で自身のコンピュータにインストールして使用する。詳細は授業中に指示する。

「統計入門」では文系向きのクラス（前期月曜１限、後期金曜１限）を開講しておりますので、文系学部生はこちらのクラスを推奨します。

This course will develop the theory of statistical inference, which has applications across the natural and social sciences, and beyond. It will focus on the key topics of parameter estimation and hypothesis testing. As well as presenting the theoretical justification for various techniques covered, it will also be a goal to show how these can be applied in examples.

- To understand the basic concepts of, and mathematical justification for, point estimation and hypothesis testing
- To be able to apply key techniques of statistical inference in applications

The following indicates possible topics that will be covered and the approximate schedule, though the precise details may vary depending on the students’ proficiency level and background.

(1) Review of probability theory [3 weeks]
Outcomes and events, probability spaces, conditional probability, independence, random variables, probability mass functions, probability density functions, expectation and variance, multivariate distributions, common families of distributions

(2) Point estimates [5 weeks]
Parameterized statistical models, statistics and estimators, sampling distribution, bias, mean-squared error, maximum likelihood estimates (computation and properties), confidence intervals, point estimation for linear models

(3) Hypothesis testing [4 weeks]
Null and alternative hypotheses, likelihood ratio tests, methods of evaluating tests, goodness-of-fit tests, tests for comparing mean and variance of two samples, tests for independence, p-values

(4) Applications [2 weeks]
Example applications will be explored in exercise sheets covering the main aspects of the course, and the solutions of these will be discussed in class.

Total: 14 classes and 1 week for feedback.

No statistical knowledge will be assumed. However, some basic calculus (e.g. finding the maximum of a function using differentiation) will be helpful.

There will be 3 exercise sheets throughout the course, for which students will be expected to return work and present some of their answers in class. This will account for 30% of the final mark. The remaining 70% will be based on a final exam.

The lecturer will present the basic concepts in class, upon which exercise sheets will be set. The time required to complete these exercise sheets will vary from assignment to assignment and student to student, but the lecturer estimates that they will take 4-5 hours each.

Academic writing & listening

For the development of students' skills in English for General Academic Purposes (EGAP), English Writing-Listening A (EWLA) consists of three components: writing, listening, and vocabulary.

For practice with writing, students identify, recognize, or understand basic elements of academic writing and, then, recall and apply this knowledge in the process of organizing and revising a short academic essay of at least 300 words. Under the guidance of the instructor they learn necessary foundational academic writing skills as stated in the Course Goal section below.

For practice with listening, students take the online course known as GORILLA (Global Online Resources for International Language Learning Assistance) outside class. They are assessed on their listening proficiency through weekly online assignments, as well as the four tests that the instructor administers in class.

For vocabulary learning, students use the standard reference book titled “Kyoto University Vocabulary Database 1110.” Like the listening component, students independently study words from the general academic list that the instructor assigns (usually 50 words a week) and are tested on a number of these words weekly.

By the end of this course, students will acquire the following skills at varying levels. Students should be able to:
- Recognize and use basic academic words in English
- Process general academic discourse presented aurally
- Identify the locations, functions, and features of the standard elements of essay introduction paragraphs (i.e., hook, topic statements, general statements and thesis statement) and apply this knowledge to write suitable introduction paragraphs for short academic essays
- Identify the locations, functions, and features of the standard elements of body paragraphs (i.e., topic sentence, supporting sentences, detail sentences, concluding sentence) and apply this knowledge to write suitable body paragraphs for short academic essays
- Identify the locations, functions, and features of the standard elements of conclusion paragraphs (i.e., summary of main points, final statement) and apply this knowledge to write suitable conclusion paragraphs for short academic essays
- Recognize basic methods of maintaining the unity (e.g., definitions) and coherence (e.g., transitional words) of ideas in short academic essays, and apply this knowledge to writing.
- Recall and apply basic conventions (e.g., punctuation) when formatting short academic essays
- Understand basic paraphrasing techniques (e.g., using synonyms, changing structure) to integrate information from external sources, recognize basic citation conventions, and utilize this knowledge to avoid plagiarism
- Understand the writing process and utilize it for drafting and editing to produce short academic essays
- Combine knowledge of (i) the structure of a short academic essay, with allowances made for rhetorical style such as problem-solution and argumentation, and (ii) the writing process, and apply this knowledge to produce a short academic essay of at least 300 words

In-class activities are related to the contents of the textbook. Though there may be some adjustments in certain cases, the schedule of this course is as follows:

Chapter 1 Introduction to Academic Writing
Chapter 2 Paragraphs & Topic Sentences
Chapter 3 Supporting Sentences
Chapter 4 Paragraph Writing
Chapter 5 Writing Process
Chapter 6 Introduction Paragraph
Chapter 7 Conclusion Paragraph
Chapter 8 Citations & Paraphrase
Chapter 9 Essay Structure
Chapter 10 Essay Outline
Chapter 11 Definitions, Opinions, Facts, & Format
Chapter 12 Peer Review
Chapter 13 Revising & Documenting
Chapter 14 Proofreading & Reflecting
Feedback

Important: Some instructors may cover more than one chapter in one week for better learning outcomes in the whole semester. Each instructor decides whether or not the class conducts the final examination in the test week. Students should confirm the class policy from their instructors.

「全学共通科目履修の手引き」を参照してください。

1. Vocabulary assessments 10%

2. Listening assessments 30%
*Students must pass at least eight out of 13 learning units (Units 1-12 and TOEFL ITP Sample Test Unit) of the online materials in order to receive credit for this course.
The score for the listening assessments is determined by performance on four in-class assessments and the study record of the online materials (Units 1-12 and TOEFL ITP Sample Test Unit).

3. Writing assignments 60%
*Scores for writing assignments may include in-class writing tasks and participation in class activities as well as a term paper.
*Students must complete various writing assignments, including an essay of at least 300 words in order to receive credit for this course. Note that plagiarism must be avoided.

Students are required to study academic vocabulary from the designated part (EGAP vocabulary) of the "Kyoto University Vocabulary Database 1110" outside of class, and regularly take vocabulary assessments in class.

Students are also required to study the online listening materials outside of class through the GORILLA system. The materials for this course are as follows:

・KU Academic Listening (A) Units 1-12 (required)
・TOEFL ITP Sample Test Unit (required)
・KU Can-Do Self-Assessment (optional)
・Extra practice for further study (optional)

Students must complete each unit by the assigned deadline. If students miss the deadline for a certain unit, the unit will not be evaluated as a passed unit.

For details such as the deadlines and the in-class assessment schedule, please see the handout distributed in class and the information posted on the GORILLA system.

Students are advised to save the textbook PDF file in their digital devices.
If they want a printed version, they can print the file on a printer at home or a nearby shop, purchase a book-binder (less than 200 yen) at the Univ. Co-op shop in the Yoshida-minami Campus or the Clock-tower, and use a binding-machine there for no extra charge.

Students may benefit from accessing the website offered by the Division of English Language Education (DELE), i-ARRC, Kyoto University. The website provides useful information to support students in learning and using English autonomously.
JP:https://www.i-arrc.k.kyoto-u.ac.jp/english_jp
EN:https://www.i-arrc.k.kyoto-u.ac.jp/english