大学での専門的な学びをスムーズに開始するためには、高校までの学習内容と大学講義との接続(高大接続)が極めて重要です。そこで本特集では、大学4年間の基礎固めとなるような書籍のラインナップを取りそろえています。
講義の予習・復習用のテキストとして、また自学自習によるスキルアップのパートナーとしてご活用ください。
新大学生のための入門書 特集
本書は、高校から大学への橋渡しを意識しつつ作成したものです。多くの定理に証明を与え、 従来の大学数学の教科書的な側面を備える一方で、高校の教科書のように計算例・例題・基本問題を多く配置し、大学初年次における学習のしやすさに配慮しました。さらに、本書は従来型の講義を反転授業に展開するために用意した教材です。反転授業とは、解説動画によって予習を行い、授業時間には演習を中心に進める形式です。そのため、本書には対応する解説動画を併せて用意しています。
本シリーズは、主に大学1,2年次で学ぶ数学のトピックスをいくつか選んで丁寧に解説することを目的としています。理学部数学科の学生に限らず、大学数学の基礎を先取りしたい方、講義の補充と理解度の向上を目指したい方、および大学数学の学び直しをされたい方など、できるだけ幅広い読者層を想定し、一人でも多くの方々に手に取っていただきたいという思いが込められています。
本書は線形代数のテキストであり、大学1年次で学ぶレベルの内容を取り上げています。本書には次のような特色があります。
•奇をてらうことなく標準的な内容を中心に構成しました。
•自学自習に適するよう、細部まで丁寧に解説しました。特に新規の概念を導入する際にはその意義を説明し、具体例を用意しました。
•内容をしっかり身に付けることができるよう、練習問題を随所に配置しました。
本書は、統計学の基礎を「読むだけで理解する」のではなく、Excel操作を通して「体験的に身につける」ことを目的とした入門書です。
統計学を初めて学ぶ大学生や初心者を主な対象とし、予備知識がなくても進められるようExcelの操作を丁寧に解説。各章は例題から始まり、関数やグラフを用いた操作を重ねることで段階的に内容を理解できる構成となっています。
難しい概念をわかりやすく簡潔に説明し、作業を通して考え方を実感できるよう工夫しているだけでなく、例題直後の問題で自分の理解度を確認しながら進めることができます。また各節の最後には、Excelを使わずに考える確認テストを設け、思考力の定着を図っています。
正規分布や中心極限定理、推定、検定まで、統計学の基礎を無理なく学べる一冊です。
本書は、統計学を初めて学ばれる方の「最初の一歩」として、理論をしっかりと身につけるための入門書です。一般的な入門書と差別化するため、統計学で学ぶべき内容を各章で一つのストーリーに見立てることで、各概念を導入する意味や統計学における位置づけを丁寧に説明しています。統計学の奥深き世界への「チュートリアル」として、その先の高度な知識を自力で習得するための最低限かつ不可欠な基盤を提供する必携の教科書です。
多くの大学・高専で教科書採用されている『MicrosoftOfficeを使った情報リテラシーの基礎』の2024対応版。
好評の2021年版を踏襲し、レポート作成、発表、情報分析手順、情報倫理を解説。新たに生成AIの扱いも加えています。
Officeソフトの使い方だけでなく、学習への活用法を網羅しており、大学・高専生に最適な情報リテラシーの教科書です。
本書は、プログラミングを通じて問題の本質を捉え、解決策を具体化する能力を養うためのPython入門書です。
生成AIやローコードツールの普及によりシステム開発が身近になる中、「人間が主役であり、結果への責任を持つ」という姿勢を重視しながら、論理的思考の重要性を説いています。
内容は全13章で構成され、前半の第1章から第6章では変数やループ、関数といった基礎を固めます。後半の第7章以降は、乱数を用いたゲーム制作、データ分析、Webアプリ開発、さらには機械学習や画像認識までを網羅したステップアップ方式となっており、段階的に高度なスキルを習得できます。
図解や「Key Point」などの補足も充実しており、初心者でも安心して踏み出せる一冊です。
ファーストステップシリーズは、コンピュータを初めて本格的に学ぶ大学生・高専生を対象にしたものです。シリーズの中で、本書は、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム(2024 年2月改訂)に準拠した内容のテキストです。特に、コンピュータに関する学習をこれから始める文系学部の学生の皆さんにとっても、分かりやすく学んでいただけるように配慮しました。 本書ではAI やデータサイエンスの知識や仕組みについて、事例や図解を使って具体的に説明しています。また、それらがどのように使われ、どんな有効性があるのか、反面、どんな問題があるのかについても示しました。AI・データサイエンスを1から学ぶためにこの上ない一冊です。
※本書の講義資料は、ページ下の外部リンクより入手できます。
本書は、工学系の学部、特に機械系の学科に所属する学生が、物理学の基礎科目として熱力学を学ぶ場合の教科書あるいは参考書としてまとめたものです。
基本的事項として、熱力学の難解さを感じ得る内容について、熱力学の内容を整理して理解するための事項を記載し、読み進める際の道標となるようにしています。また、本書では具体的な数値を用いた図表を要所に掲載し、イメージによって内容をより理解しやすくするようにしています。
熱力学を学ぼうとする多くの初学者の方々に読んで頂き、少しでも熱力学の理解の向上に繋がれば幸いです。
本書は、名古屋国際工科専門職大学と沖縄工業高等専門学校での講義資料に基づき、デザインとエンジニアリングの融合を説く一冊です。従来、デザイン思考とシステム開発は個別の領域とされてきましたが、現代の製品・サービス提供には両者の統合が欠かせません。
本書は「入門」を「自ら問いを立て、未踏の領域を切り拓く能動的な行為」と再定義し、読者が新たな仮説を立案・検証することを期待しています。扱う話題は社会システム、価値創造、要求工学、ソフトウェア・アーキテクチャなど多岐にわたります。
特徴として、筆者独自の知識創造法や「Promptテンプレート」といった生成AI活用法、アーキテクチャ設計手法などが具体的に紹介されています。課題発見と解決手法を学び、発展し続ける社会技術システムのデザインに挑むための基礎を提供するガイドです。