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高校での物理や化学の履修を前提とせずに，物理と化学を中心に自然科学の基礎を身につけることを目標とします．物体の運動や建築を理解するための基礎となる力学，現代の産業社会や情報社会とは切り放して考えることのできない電磁気学，そして環境問題等の分野を理解するための基礎となる原子，分子、化学反応を扱う化学について学びます．
自然科学の素養を身につけておくことは，科学分野に進む学生だけでなく，政策，行政，法律といった社会科学の分野に進む学生にとっても，環境問題に代表されるようにその背景となる事象を正しく理解する上で大切なことなので，多くの学生に身につけてほしい内容の科目です。
デバイス，ソフトウェアを問わず，モノ創りの基本は，発想・設計（Plan），プロトタイピング・計測（Do），評価・分析（Check），処置・改善（Act）を繰り返す螺旋状のプロセス（PDCA cycle）を実施し，完成度を高めることにあります．すなわち「試行錯誤」の実践です．この科目では，ある程度の「発想→プロトタイピング」の経験を積んだ学生を対象に，次回の発想・設計プロセスに繋がる「評価→改善」に重点を置き，モノ創りのプロセスを実践的に議論します．講義・演習は，3〜5セットを1クールとし，3〜4テーマ（調整中）によるオムニバス形式で進行します．各クール毎の自己レビュー，相互レビューとディスカッションを通して，自己表現手法と評価方法（質的考察力，量的考察力）の習得を目指します．
This course is arranged for the study of high school mathematics. In Japanese high school math curriculum we use 6 text books. In this course we mainly overview 4 of the 6 books. To take Data Science I and II courses, all students must pass this course if you don't pass the certification examination of Data Science.
SFCのデータサイエンス科目を履修するための数学基礎学力を養うための講座です。
高校数学の数学I、II、数学A、Bを復習するとともに数学IIIや数学Cの内容にも触れます。中間試験に合格すれば、この科目の履修はそこで終了です。次のデータサイエンスIの科目の履修に進めます。数学アレルギーがあるや数学から遠ざかっていた学生も楽しく履修することによって、数学への興味を再び持つことを期待しています。