■ 担当教員の開講科目    <データ1>   <データ2>  <データ3> ※ 詳しくはシラバスをご覧ください
●大学入門セミナーH  服部・古橋 (1回生対象・春学期・水曜・4限)
 情報教育課程1回生の必修科目。まず、情報教育課程のカリキュラムの特性や授業科目の履修方法、各種教員免許状の取得方法について理解し、1回生からの履修計画やコース分属の際の参考にしてもらいます。次に、講義レポートや報告書、卒業論文等の書き方を学習し、文献を要約して引用することの意味を理解してもらいます。その後、実際に情報端末を用いて文献を検索し、内容を要約し、様々な作文の練習を行います。後半では、「○○にお勧めのパソコン」をテーマに、多様なパソコンの性能を比較検討しながら、結論を導いていく「仕事の文章作成技術」を練習します。ほとんどの授業を服部が担当しますが、文献要約のコツにつては古橋先生が担当します。なお、コース分属の手続きは、この授業の中で行います。
●理数情報概論 服部・古橋・穂積・水上 (1回生対象・秋学期・月曜・3限)
 理数情報コースの専門科目群の内容を、教員がリレー形式でやさしく紹介します。担当教員によって講義内容は異なりますが、服部が担当する3回分は、動物の行動と生態を理解する上で基礎となる「共生」と「環境への適応」、さらには「生物間でのコミュニケーションと情報操作」の仕組みについて紹介します。
●コンピュータ基礎演習U 古橋・服部 (1回生対象・秋学期・木曜・2限)
 コンピュータを用いたデータ処理の基礎を身につけるために、主に表計算ソフトを利用した演習を行います。具体的には、コンピュータのしくみやオペレーティングシステムの基本操作を理解した上で、表計算ソフトを実際に使用しながら、様々な関数の使い方、基本的な統計量の計算、見やすいグラフの作成方法、さらに表計算ソフトのデータベース的な使用法を学びます。主に教科書の表計算の章に沿った演習を行います。ほとんどの授業を古橋先生が担当しますが、最後の2回だけ服部が担当し、統計の基本と関連するグラフの表現技術を練習します。
●バイオサイエンス概論 服部・古橋 (おもに2回生対象・秋学期・火曜・2限) 前半は古橋、後半が服部担当
 バイオシステムについての基礎を学びます。生物界に見られるミクロなシステムとマクロなシステムを、分子生物学や動物行動学、生態学の視点から解説します。遺伝子発現のメカニズムや自然選択による適応の理論を学び、生物界のシステムの成り立ちを理解します。また、実験や観察により、科学的にシステムを分析し、モデル化する手法も学習します。人工的システムを構築する際にも重要な「全体と各部の機能的関係」を観る視点が養われるものと期待します。前半のミクロなシステムを古橋先生が、後半のマクロなシステムを服部が担当します。
●バイオシステム表現演習 (3回生対象・春学期・火曜・2限 隔年開講 偶数年度)
 バイオサイエンス概論の履修を前提としています。複雑な生物界のシステムをモデルとして説明する場合、その背景や現象を深く理解した上で、模式図や画像などを効果的に利用する必要があります。本授業では、まず、モデル化する際に基礎となる統計学的な基礎を身につけます。その後、各種グラフ化などの手法を理解し、現象を効果的に紹介する際の基本的技術を学びます。様々なデータを図表化することにより、現象を明示的に示す方法、いわゆる「見える化」を扱います。個体数変動のグラフやランダムな現象との比較など、特定の数式に基づいたグラフ表現が不可欠となりますので、表計算ソフトの関数群を用い、マクロな生物現象をグラフとして表現する手法を学びます。
 ●バイオシステム技術演習 (3回生対象・秋学期・火曜・2限 隔年開講 奇数年度)
 バイオサイエンス概論の履修を前提としています。生物界のシステムをモデル化するには、観察や実験によるデータの収集と統計的な解析が不可欠です。「作業仮説の考案→予備観察→検証可能な仮説の考案→データ収集→仮説の検証(統計解析)→モデル化」の一連のながれを理解してもらいます。特に野外観察で重要な地理的データの扱いも学習します。卒業論文の作成では、実際にデータを収集し、そのデータを分析しながら具体的なモデルを作ることになりますので、その基本的な手順と方法を理解してもらいます。統計解析の仕組みが理解できれば、データ解析から情報収集へのフィードバックが容易になり、情報収集の技術が上達します。
●システム科学研究TB・UB (3回生対象・春学期および秋学期・金曜・3限)
 3回生対象のいわゆるゼミ科目。複雑なシステムを複雑なままに説明すれば、多くの人にとって、理解が困難でしょう。複雑な生物界のシステムを扱う以上、つねに要点を押さえ、全体の中での位置づけを示し、どこまでが説明可能な領域であるのかを明示することが不可欠です。要約力と説明力の向上を目指し、効果的なプレゼンテーションの技術を専門的に学びます。また、プレゼンテーションに関連し、就職時の面接などを想定した就職ゼミも秋学期の後半に行います。
●システム科学専門研究研究TB・UB (4回生対象・春学期および秋学期・金曜・4限)
 4回生対象のいわゆるゼミ科目。卒業論文作成のサポートを行います。具体的な問題設定から、情報収集の企画、実際の情報収集、情報分析のフィードバック、調査計画の修正、データ解析と結論の導出および論文の作成技術、さらには論文の要約と概要のプレゼンテーションの練習などを、卒業論文の作成とともに学んでいきます。
○情報と科学:サンゴ礁と生物のシステム (全学共通教職科目・春学期・金曜・2限・奇数年度開講
 必修ではありませんが、サンゴ礁の生物をテーマに、様々なバイオシステムを紹介していきます。広大で複雑な自然界から、具体的にどのように情報が集められ、生態系の仕組みが明らかにされるのだろうか。沖縄やグアムなどのサンゴ礁の島々は、ダイバーや観光客に人気がありますが、その好循環の生態系に関心を示す人は意外と少ないようです。多種多様な生物が数千年のオーダーで作り上げた洗練された好循環のシステムが、わずか数年か数十年の開発行為で次々と破壊され、サンゴ礁は姿を消しつつあります。サンゴ礁の魅力と現状を伝え、さらにはシステムの構成要素としての各種海洋生物の特徴も、分類群ごとに紹介します。 
●生物統計情報学特論 (大学院生対象・春学期・火曜・5限:夜間開講科目は春学期金曜5限で偶数年度開講)
  コンピュータや観測装置の発達により、情報の収集や蓄積が容易になった結果、かえって無目的なモニタリングや安易なデータ解析が散見されるようになりました。この授業では、問題設定と仮説検証を重視した情報収集の方法と、コンピュータを利用した統計解析の基礎的な手法を扱います。生物学やフィールドワークの領域内で、景観構造や生物多様性などを対象に、仮説検証型の思考方法とデータ処理について学びます。自らの観察行為に根ざした情報活用力の重要性を理解することを目的としています。
●野外情報収集特論 (大学院生対象・秋学期・火曜・5限: 夜間開講科目は秋学期金曜5限で奇数年度開講)
  インターネットとコンピュータを用いた情報検索システムが発達した結果、かえって現場での観察によるデータ収集の機会が激減しています。この授業では、フィールドワークを想定した一次情報の収集と統計学の応用を扱います。具体的には、主に生物学の領域内で、既存の知識を最大限に活かしながら、野外での観察による情報収集の方法を学びます。景観生態学や動物行動学の方法論に根ざした観察方法を修得することにより、「問題発見能力」を高めることを目的としています。
●情報教育専修課題研究 (大学院生対象 春学期・秋学期・木曜・5限
  コンピュータを用いた情報分析と問題設定を重視した情報収集に関する修士論文の作成をこの授業の進行とともに行います。フィールドワークの領域で、生物統計情報学特論で学んだ方法論に基づき、例えば、衛星画像を活用した身近な生物の行動観察を企画・実践し、行動に影響する環境条件や立地条件について、何らかの結論を導いていきます。情報収集の企画から、分析、発表までを工夫して行うことにより、情報活用の実践力を高めることが目的です。また、野外観察教材のIT化にもチャレンジしてもらいます。
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