Based on the knowledge you gained from the Fundamental Physics B course, this course will expand your understanding of electromagnetic theory. After a review of the basics of classical electromagnetism up-to Maxwell's equations, we will explore the subjects of electromagnetic wave propagation, interference and diffraction, as well as the derivation of electric and magnetic properties in substances and their boundaries.

- Follow the historical progression in our understanding of electromagnetic laws.
- Understand the meaning of physical properties in electromagnetism.
- Apply the laws electromagnetism to solve practical problems.

1. Mathematics review: Coordinate systems, fields, gradient, divergence, curl [2 week].
2. Electrics review: Coulomb's force, dipoles, electric potential, Gauss's law [2 weeks].
3. Magnetics review: Ampere's law, Faraday's law [2 weeks].
4. AC circuits: Resistive, inductive, and capacitive load [1 week].
5. Maxwell's equations: Electromagnetic radiation, interference, diffraction [4 weeks].
6. Electromagnetic properties in substances and at boundaries [2 weeks].
7. Finite element analysis for electromagnetism and its applications [1 weeks].

Final examination [1 week].
Feedback session [1 week].

Fundamental Physics B course.

Evaluation will be based on:
- Class Participation (20%): Student participation will be asked in solving problems and discussing theories and their application.
- Homework (30%): Typical problems will be assigned, which you can solve by applying the laws and methods learnt during lectures.
- Final examination (50%): You will be tested with a series of problems that combine previously studied cases and original cases.

For smooth progress of the class, I recommend that students refer to the reference book or textbooks on 'Fundamental Physics' to understand the terminologies related to class in advance. Students can review the contents of the class using the lecture notes, and take-home assignments will be given to help them understand.

Questions can be sent by email, and will be answered either electronically or by appointment (depending on the case).

「植物の系統と進化」「植物の基本的な形態」「環境と植物の関わり」の３点をテーマに設定して授業を進めます。
　「植物の系統と進化」では、日常触れることが多い「高等植物」だけを対象にして、高等植物の系統と進化を俯瞰して理解することを目標にします。「植物の基本的な形態」については、私たちの暮らしでも馴染みのある植物（イネ、サクラ類、イチゴ類、マメ類など）を対象にすることによって、実用的な学習内容とするとともに、履修者の関心が学習対象とつながるようにします。この際には、単に形態を羅列するのではなく、系統進化と結びつけて、多様な形を進化的・機能的意義から多面的に理解できるように説明します。「環境と植物の関わり」では、「発芽した場所から動くことが出来ない」生き物として、植物がどのように生き残り戦略を立てているのか、「光と開花」を一例にして説明します。これには身近な植物：ダイズを使って、私の研究室と本学の農場で実験したデータを使って説明します。
　文理を問わず、一人でも多くの受講者に「植物はすごい」「植物学は面白い」「もっと学んでみたい」という動機付けをもたらすことが出来たら、教員として幸いです。

「植物の系統と進化」「植物の基本的な形態」「環境と植物の相互作用」について知識と能力を習得する。

フィードバックを含め全15回で、以下のような課題について、1課題あたり1〜2回の授業を行う予定です。

１．花と受精
　　　　重複受精の詳細・「ドングリ」における二年越しの受精
２．高等植物の系統　
　　　　分子系統で崩壊した紀元前からの分類「双子葉」と「単子葉」
３．原始的被子植物について
　　　　何が「原始的なのか？」、分類と花の形態の多様性　
４．単子葉植物について
　　　　分類と花（イネ・ラン・アヤメ）の形態の多様性
５．真正双子葉植物について
　　　　分類と花（バラ科、キク科、マメ科）の形態の多様性
６．根と葉
７．茎と維管束
８．光や温度を信号として使うこと
　　　　開花や発芽を調節する仕組み、大豆の栽培にどのように活かされているか？

スタート時点では高校における生物学の知識は必要ではないが、授業中必要になる知識については、自学自習を求める。

成績評価は定期末試験だけで行います（１００％）。

植物形態学について、以下のサイトを予習しておくことをお勧めします。
https://staff.fukuoka-edu.ac.jp/fukuhara/keitai_low/index.html

英語での学習を並行して進めたい人、綺麗な図版や写真で学びたい人には、以下の本を読み進めることを勧めます。頻繁に版が更新されるので、Webでチェックすると良いでしょう。欧米の大学で広く利用されている教科書です。
著書名：Raven Biology of Plants.
著者：R.F. Evert & S.E. Eichhnorn
出版社：　W.H. Freeman and Company Worth Publishers

日本語で植物の形態学について学びたい人には、以下の本をお薦めします。図と解説が併記されていて、正確さにも定評があります。
著者名：図説　植物用語事典
著者：　清水建美
出版社：八坂書房
ISBN: 4-89694-479-8

個人の関心に合わせて、適切な参考書を紹介します。主体的に、教師に話しかけて下さい。メールではなく、毎週、教室で会った時に直接話しましょう。
オフィスアワー：理系の教員なので毎日研究室で仕事をしています。オフィスアワーは限定していません。ただし、出張や会議で不在になることもあるので、事前に相談して下さい。

地球上に生命が誕生して３７億年以上が経過したと考えられる。生命は、内在する進化を支える要因の他に、地球環境の変動によってもその進化の方向を決定づけられた。この講義では、はじめに現代の生物学の知見からみた生物の進化について概説し、さらに地球の変動という時間軸を加味した上で、我々人間を含めた生物がどのように誕生してきたのかについて解説する。

生物の進化について、生物学の視点のみならず地球環境の変動との関わりも考慮した上で理解する。

フィードバックを含めた全15回の授業で、1課題につき1〜3回の授業を行う予定である。

１．ガイダンス−生物の進化と地球の変動に関する基本的な問題点について解説する。
２．生物の定義と単位としての細胞の構造と機能−生命の定義を与え、生命活動の単位である細胞について、構造、機能、細胞内小器官、分化、などを解説する。
３．進化系統学、生物の多様性−生物の系統性、多様性、その解析のための方法論などについて解説する。また、遺伝についても概説し、進化との関わりを解説する。
４．生物の進化−原核生物から真核生物までの生物進化の実際を実例に基づきながら解説する。
５．生物進化に影響を与えた地球の変動−地球の誕生から現在にいたるまでの変遷のなかで、生物がどのように進化してきたのかについて解説する。
６．地球環境問題と人間の進化−生物学的なヒトの進化ではなく、人間としての進化とその経済活動によってもたらされた地球環境問題との相関について解説する。

文系・理系を問わない。高校で生物学を履修している必要はない。スタート時点では生物学の知識は必要ではないが、授業中必要になる知識については、授業内で適宜補足する。

平常点、課題レポートに基づき総合的に評価する。詳細は講義で説明する。

復習により、講義内容の概念を理解すること。

酸素発生型の光合成を行う生物から、コケ植物、シダ植物、および種子植物を除いた残り全てが藻類と総称されている。藻類は原核生物や起源を異にする真核生物の集合である。本講義では、藻類と人間生活・環境との関わり、藻類の多様性を理解することを目的とする。

「藻類」がどのような生き物の集団か、また、藻類と我々の生活、水圏環境における藻類の重要性等について理解する。

藻類全般について概観できるよう以下の項目について講義する予定である。
１． ガイダンス・藻類とは？　（１回）
２． 藻類と人間生活・環境　（４回）
　2-1　食品としての藻類
　2−2　工業・医薬品・食品原料としての藻類
　2−3　藻類と環境　ーメリットとデメリットー
　2−4　藻類を用いたバイオ燃料生産の秘密と現状
３． 海藻の色の秘密（藻類の色素とその特性）（２回）
４． 海藻サラダの中の海藻　（１回）
５． 藻類の多様性 （３回）
　2-1　シアノバクテリア、１次共生藻類（灰色藻類、紅藻類、緑藻類）
　2-2　２次共生藻類（クリプト藻類、不等毛藻類、ハプト藻類、渦鞭毛藻類、ユーグレナ藻類、クロララクニオン藻類、その他
６． 藻類の成り立ち（藻類の進化）（２回）
７． 藻類の生活環（藻類の一生）（１回）
なお講義はフィードバックを含め全15回で行う。

高校で生物を履修していなくても問題ない。
スタート時点では藻類の多様性や系統の知識は必要ではないが、授業中必要になる知識については、授業内で適宜補足する。また、授業中必要になる知識については、配付資料等を参考に予習・自学自習を求める。

期末試験（７０点）と平常点（数回のコメントシートの提出、出席と授業への参加状況）（３０点）で評価する。

授業資料および演習問題は、PandAに掲載する。資料ならびに関連書籍を参考に予習・復習を行うこと。

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。

- 概要と導入（1回）
- データの確認と要約（2〜3回）
- 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

- 概要と導入（1回）
- データの確認と要約（2〜3回）
- 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）

授業回数はフィードバックを含め全15回とする。
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

- 概要と導入（1回）
- データの確認と要約（2〜3回）
- 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）

授業回数はフィードバックを含め全15回とする。
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。

今日では、コンピュータやネットワーク、様々なセンサなどの技術の進歩により、日々膨大なデータが蓄積されるようになった。これらのデータの活用への期待は大きく、データを適切に分析し、その結果から適切な判断を下すことが重要である。
本演習では、ICT（情報通信技術）の進展とビッグデータ、さらにデータ表現の基礎等を確認したうえで、原則としてプログラミング言語を用いた経験のない学生を対象として、データ解析の基礎を習得する実践科目である。
本演習は、文部科学省のモデルカリキュラム（応用基礎レベル）の、データサイエンス基礎とデータエンジニアリング基礎AI基礎をバランスよくカバーする形で構成されている。
具体的には、データサイエンス活用事例 （仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）として
医学・医療を中心とした実社会のデータを用いた実習を行う。Excelや統計解析ソフトR等の入手が容易な統計ソフトを用いて「統計入門」等で学んだ分析目的の設定に始まり、様々なデータ分析手法や様々なデータ可視化手法等の統計処理（統計検定2〜3級レベル、データサイエンス基礎レベルの内容）を実践する。
その中では、データの収集、加工、分割/統合、標本調査や、サンプルサイズ、ランダム化比較試験についても知識を深めつつ、AI・機械学習についても学ぶ。

1.データ分析の理論的基礎となる確率論や統計学等の基礎を理解したうえで、データから意味を抽出し現場にフィードバックできるようになる。
2. Excel、R言語等を用いてデータ分析に必要な基礎的な統計処理ができるようになる。
3. 自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するために、回帰分析などのデータ解析について概要を理解し、GUIを経て、CUIベースでの効率的な解析を習得する。

フィードバックを含め全15回の授業で、統計ソフトを用いてデータ分析を実践する。本演習の前半ではビジネスの現場での使用頻度が圧倒的で「統計検定 データサイエンス基礎」の公式ソフトでもある「Excel（分析ツール）」、後半では研究の場で活用頻度が高い「R」をベースに医学向けGUIを実装した「EZR」を用いたデータ分析を予定している。
また、演習の中では、e-learning教材の活用や統計検定2〜3級レベル、データサイエンス基礎レベルの課題への取り組みも予定している。
受講者の関心領域によってはゲストスピーカーの協力を得ることもある。
なお開講にあたっては、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。

- 導入・統計の基礎（データ駆動型社会・データサイエンス活用事例、ビッグデータ、データの種類の概説、プライバシー保護、個人情報の取り扱いを含む） 1回
- Excel, Rの基礎」（統計ソフトトラブル個別指導）2回【メディア授業：同時双方向型】　
- クロス集計表　2回　
- 群間比較　2回　
- データの前処理・データの可視化 3回　
- 相関・回帰・因果推論　3回　
- レポート課題個別データ分析指導及び「AI・機械学習の基礎と展望」1回【メディア授業：同時双方向型】　
- まとめ　フィードバック等　1回　

なお、演習の進度・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。

「統計入門」あるいは同等の科目を履修していることがのぞましい。
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。

平常点（小テスト、課題、演習改善への貢献等）60％、
最終レポート課題等40％
詳細は授業中に指示する

参考書図書の確認、リアクションペーパーの提出などを求める。
また、オンデマンド型動画を活用した反転学習も取り入れるので、授業前に指定した動画の閲覧を求める。

授業中に教員との連絡方法について指示する。

学士課程における実務経験のある教員による授業
①分類：１．実務経験のある教員による実務経験を活かした授業科目
②当該授業科目に関連した実務経験の内容
該当教員：田村寛、実務経験：臨床医27年、病院経営実務17年

アカデミックリーディング

Climate Change: A Very Short Introduction を読む。

・英語で書かれた学術的な文章を読む力を身につける。
・発表を通して英語の文章を説明できるようになる。
・気候変動に関する基礎的な知識を得る。

・授業は講読箇所を担当する学生の発表と質疑応答によって進める。
・講読する箇所は授業の進み具合によって変更する場合がある。

第1回：授業の進め方の説明
第2回：先生と英会話
第3回：グループ打ち合わせ
第4-12回：Chapter1-9講読
第13回：リスニング練習
第14回：レポート準備と総括
第15回：フィードバック

「全学共通科目履修の手引き」を参照してください。

・PandAの課題：5点×10回＝50点
・発表（資料の作成＋教場での質疑応答）：15点
・英会話：5点
・リスニング：10点
・期末レポート：20点
※5回以上欠席した場合は成績評価の対象としない。

・授業で扱う範囲のテキストを辞書を引きながら読む。
・発表担当の回はその準備をする。

教員と連絡を取りたい場合は、メールの件名に氏名、科目名、科目の時限を必ず記載し、下記のアドレスまで送ること（これらの記載がないメールには返信しないので注意）。
仁井田千絵

アカデミックリーディング

私は，大学英語教育の目的とは，母語を介在させずに瞬時に英語を理解（聞く・読む）して表出（話す・書く）することができる高速な外国語処理能力の定着と，自由に運用することができる（母語に近い）語彙・表現形式の獲得であると考えています。

この授業では，言語，音声，コミュニケーション，学習といった学生にとって必要な教養を，英語学習と併行しながら身につけていきます。表出すること（話す・書く）を射程に入れつつ，科学分野の学術書・英語論文の構成や特有な表現方法，思考法と提示法などを実践的に学習しながら体得していくことを目標とします。

・「一般学術目的の英語」としての位置づけ
この授業では，最新の言語習得理論研究の成果を取り入れながら，文脈や場面，状況の中での語彙・表現形式の定着を中心に据えた学習方法をとることにより，学術分野においてより的確で使用域の広い英語能力獲得に向けた学習を行います。

・教材の性質や主題
上述の英語力を培うために，学術書や英語論文を中心に用いながら，批判的に授業を展開します。使用予定の教材では，世界的に貢献する研究者が，どのように思考して英語を処理して形にしていくのかを体感していきます。

・履修者が教室で行う作業
学術書や学術論文特有の論理展開と表現獲得に向けた学習。内容理解及び批判的思考の鍛錬。

第１回　諸連絡、授業概要説明、他
第２回〜第１４回　教材を１章ずつ読み進める。英問英答などの活動や課題を行う。
第１５回　英語論述試験
第１６回 フィードバック

・宿題の性質と量
予習と復習。学術表現形式リスト（配信資料）の定着。教材の熟読。

「全学共通科目履修の手引き」を参照してください。

　1回生対象英語科目の共通留意点として，5回以上欠席した場合は成績評価の対象としないとされています。
　授業中及び学期末に実施する英文論述の成績を合計し，100点満点換算し，本学の評価基準で判定します。評価は，学術表現形式の定着度と，論証能力（説得性・論理性・明解性）に基づきます。これらの割合について等の詳細は授業中に受講者に説明します。試験を受けられなかった場合は，必ず代替課題を提出してください。代替課題の提出がない場合は，欠席分の点数は零点として計算して評定を出します。
　学期末定期試験（筆記）50 %　レポート試験　0 %　平常点評価（中間試験）50 %

授業時に指示します。授業の詳細や自宅学習への助言，その他の資料や情報などは，KULASIS授業サポート授業資料ページに掲載しますのて参照してください。

　私の学生時代を含めて，英米の大学・大学院では，一週間に合計百冊百本の文献を読んだ上で，口頭発表やレポート作成を毎週行うことは当然の日常です。訳読式では全く対応ができません。国際的な舞台で，こうして教育を受けた人々と対等に論議しながら活躍していくためには，翻訳に代わる英文理解・表出技術が必要となってきます。従って，負荷が高い訳読法を基盤とした母語に絶えず依存する英語理解・表出の習慣から早期に脱却することを最重要課題として位置づけます。
　私は数少ない言語習得論の専門家で，国内外の様々な研究教育機関の方々と日々協働しています。長年にわたって国内外の理学・工学・生理学系の研究者・技術者たちとも，産官学共同研究や認知科学プロジェクトを重ね，学者として英語論文や英語書籍を毎年発表していますので，研究者としての基本的なアプローチを具体的に示していきます。皆さんには，自らの英語学習経験を客観的に内省し，次世代を担う知識人として，ぜひ建設的な見識を身につける機会として欲しいと思います。