【注意】この授業は開講日程の都合上、成績が所定の確認日より後に公開される見込みが高いので留意すること。特に2年生は本科目の成績が進学選択が可能となる条件に含まれない見込が高いので、履修にあたっては十分に注意すること。 ◆この授業の概要 講義名の通り「福島を見る・食べる・学ぶ・遊ぶ」ことを通して、福島について主体的・対話的に深く学びます。 扱われるのは、福島の地域史、食や風習、政治・経済・メディア教育等々、3.11後の課題や変化以外も含めたあらゆる角度からの福島です。 具体的には、 ・座学（数回） ・フィールドワーク（数回） ・イベント参加を通した実践 というプロセスを通し、地域コミュニティとつながり自分たち自身もコミュニティを形成（「福島部」化していく）の過程に身を置く中で、学際的に一つのエリア・テーマを多角的に見て、そこから新たな知見を得る経験ができます。 昨年度の様子はこちらのnoteをご確認ください https://note.com/***** ◆この授業の背景と意図 講師はこの20年ほど、福島をフィールドにした人文・社会科学的研究を続けてきました。15年前に3.11（東日本大震災・東京電力福島第一原発事故）がありましたが、それ以前からの福島、近年徐々に鮮明になりつつある災害を乗り越えた新たな福島をも対象に通時的に調査や実践を重ねてきました。 その中で常に重要な要素として存在してきたのは「コミュニティづくり」です。災害復興はもちろん、研究も教育・学びも、もちろん政治・行政も経済も、いかに人のつながり、コミュニティをつくり、持続可能な形にするのかが全てを決める、といっても過言ではない現実を見てきました。 学ぶことで人のつながりができ、飲み食いするなど時間をすごすことで、さらにそこから学びが深まり、その先に研究がうまれ、それ自体が「遊び」のように楽しくもなっていく。例えばそういう循環が生まれる先に、当初は頑として動きそうもない扉がすんなりと開いていくような瞬間を何度も見てきました。 授業の枠内でできることは限られますが、3.11にとどまらない多様な福島の側面について研究を続けてきた講師が、座学と現地訪問とを組み合わせて多角的にガイドする中で、一つの食材（フィールド）をあらゆる角度から切り刻み、知る限りの方法を駆使しながら徹底的に料理する魅力を伝えるよう努力する中で、それを五感で感じ、人にも伝えられる力を養って頂ければと思います。

　2011年に発生した東京電力福島第一原子力発電所事故により、放射性物質による広範な環境汚染と超学際的な諸問題が発生した。 　国難とも呼ぶべき大災害に対し、東京大学を含めた全国の大学関係者が被災地・福島に赴き、多様な復旧・復興活動を行った。その過程で多くの智恵と知識（これらを「復興知」と定義する）が蓄積された。本講義では、被災地・福島で活動してきた各分野の専門家が、①放射線に関する基礎的知識、②社会科学的視座からの諸課題の分析、③実践的アプローチ（復興農学や地域住民との共同事業など）を通じた次世代型復興学について体系的に講義する。 　この講義を通じて、専門課程に進学する前の学生に、社会科学、リスクコミュニケーション研究、哲学、政策研究、農学、工学、理学、医学、放射線影響学、博物館学など多様な分野を融合した「復興知学」を身につけてもらい、災害の多い日本の未来を総合的に設計できる人材育成を目指す。そして、日本ならではの新しい学問領域を世界に発信できる人材の育成を目指す。

<S1・S2ターム開講> In this module, we will focus on speaking, reading, writing and listening to Scientific English using diverse up-to-date material such as TED talks, JOVE and scientific literature. This class will be held entirely in English. <A1・A2ターム開講> 科学者（化学者）にとって研究成果の発表や外国の研究者との意思疎通には実用レベルの英語能力が必須であるが、小学校でのローマ字教育や日常会話で英語的発音を用いると違和感が伴うことなどで、効率よく英語的発音を学習できないのが現状である。ここでは日本人が間違え易い英語発音などを矯正し、英語能力の向上を目指す。 For scientists (chemists), English proficiency at a practical level is essential for presenting research results and communicating with foreign researchers. However, the current situation is that scientists are unable to learn English pronunciation efficiently due to the Roman alphabet education in elementary schools and the discomfort associated with using English pronunciation in daily conversation. The aim of this project is to improve English proficiency by correcting the English pronunciation that Japanese people tend to make mistakes.

近年の災害多発を受けて、住宅計画、住宅地計画においても、多様な災害を乗り切るための要件を普段からどう備えるかという新たな課題をデフォルトとして用意しなければならなくなってきた。本講義では、住宅設計から住宅地設計に至るまでのスケールの中で、災害が生じてから、日常を取り戻す復興期と呼ばれるフェイズまで、住宅計画、及び住宅地計画がどのような要件を考えなければならないかについて、国内外の様々な実践的事例を紹介しながら学習する。

◆本ゼミの概要 このゼミでは社会学・社会心理学・メディア論やその周辺領域の知見をベースに、政治・経済・文化・科学技術・医療福祉・教育等多様な領域を越境しながら現代社会の流行や課題、あるいは普段は意識されていないが多くの人が目撃しているはずのテーマをとりあげます。 ◆そもそもゼミって？ この「研究入門」の受講者には情報学環・開沼研究室が主催するゼミに参加していただきます。 （ゼミといっても色々ありますが）ここでいうゼミとは、担当者のプレゼンテーションと、それを元にした参加者同士でのディスカッションで構成される形式の授業を指します。講義を聞く、書籍を読む、それによって知識を補完したり体系的に理解したりするという勉強方法ではなく、参加者が調査や実験を自らの手で進めて得られた知見と、それについての質問やコメントとで成立します。 ◆どんなテーマを扱う？ 具体的に2026年度Sセメスターでとりあげるテーマは以下を想定しています。 ・アニメは現代人を救うのか：聖地巡礼・ボーカロイド・Vtuber・生成AI・災害復興等に注目して ・海外マスメディアは日本をいかに描いているのか ・ももクロファンとウェルビーイング ・日本の新宗教の信者とコミュニティの現場 ・東京の最先端はいまどこにある：クラフトカルチャーの現在地 ・訪日外国人から見える日本社会の特異性 ・「風評」が生まれるメカニズムとは ・富裕層はどんな人とつながり、何を楽しみに生きているのか といったことを時間の限り扱っていきます。 ◆何を学べる？どんな力がつく？ 上記のテーマを見て何を感じるでしょうか。 全てではないにしても、どれかは面白そうだなと思ってくれる人もいるでしょう。 一見軽薄に見えるかもしれないし、「そんなの学問の対象としてよいの？」と思うかもしれません。 ですが、これらは立派な学問であり、現代社会を論じる上で避けては通れないといっても過言ではない、価値ある研究対象です。 まず、上記のテーマを見て、これは面白そうだなと思えるならば、それぞれのテーマについて深く学ぶことができます。 ただそれ以上に学べることは「研究とはなんぞや」ということです。 このゼミでは「学術的な研究とは何か？どういう方法や観点で進めていけばよいのか？」ということに触れ、論理的思考はじめ未知のことにどう向き合うかという点で必要なスキルを学ぶことができます。 人によっては、普段学んでいること、3年生から学ぼうとしている専門領域とは離れていると思う人もいるかもしれませんが、それでも「学術的に研究をする」ということの根本は同じです。 現代社会を深堀りするということは、身近で具体的なことを扱うということにつながります。それ故、「研究」にふれる機会がまだ少ない学部生に、「研究」とはいかなる営みなのか、学んでもらいやすい内容でもあります。

工学の一つの側面は、何かを作ることによって人の生活、社会の営みを豊かにする方法を生み出してゆくための科学的方法を構成してゆく学問である。例えば、エジソンが白熱電球を改良した時代には、他にも白熱電球を改良することに心血を注ぐ技術者はいた。しかし、その中でのエジソンの独自性の一つとして着目されるのは、電球だけではなく様々な電気製品と、そしてこれらの基盤となる電力の供給システムを構築したことであった。即ち、様々な製品とともに、これらの繋がりを構成し、その繋がりによって発揮される機能、その機能が社会と人々の要求 – 潜在的な要求も含めて – を満たす効果を予測した点は、エジソンの卓越した独自性の一つであった。 このように、①新たな要素技術の創造、②要素技術間の結合による要求の実現、という二つの営みを包含する一般的な視点を持ち、そのための基盤的役割を果たす学理について説明するのが「知識と知能」というテーマである。どのような工学分野とも、社会設計あるいは組織経営の手法とも結合することができ、それによって多様な人々からの要求を満たす有益なコンテンツを含んでいる。従って、広く各学部の学生に参照して欲しい。

この講義では，2020年にKhoa Leによって導入された「確率的縫合補題 (Stochastic sewing lemma)」について解説する．決定論的縫合補題 (sewing lemma) はヤング積分におけるリーマン和の収束を証明する手法である「1点抜き論法」の抽象化として，Feyel--de La Pradelle, Gubinelliによって導入された．加法性$\delta A_{s,u,t}:=A_{s,t}-A_{s,u}+A_{u,t}=0$を満たさない関数$A$に対して，$\delta A_{s,u,t}$の定量評価から，短い時間区間でこれらの和を取り，「繋ぎ合わせる」ことで，全体として加法的な関数$I$（積分）を構成できるというものである．これによって，例えば，ラフパス積分における"リーマン和"の収束を比較的簡単に証明することができる．確率的縫合補題は決定論的縫合補題を確率過程に対して拡張したものであり，さまざまな応用が知られている．この講義では，その応用の一つとして，確率微分方程式の数値解析について解説する． In this lecture, we will explain the "Stochastic Sewing Lemma" introduced by Khoa Le in 2020. The deterministic sewing lemma was originally introduced by Feyel--de La Pradelle and Gubinelli as an abstraction, a technique used to prove the convergence of Riemann sums in Young integration. For a function $A$ that does not satisfy additivity, i.e., $\delta A_{s,u,t} := A_{s,t} - A_{s,u} + A_{u,t} \neq 0$, the lemma allows us to construct a globally additive function $I$ (the integral) by taking the sum over small time intervals and "sewing" them together, provided that we have a quantitative estimate of $\delta A_{s,u,t}$. This framework significantly simplifies the proof of convergence for "Riemann sums" in rough path integrals, for instance. The stochastic sewing lemma is an extension of this deterministic version to stochastic processes and has found a wide range of applications. In this lecture, as one of such applications, we will discuss the numerical analysis of stochastic differential equations.

The objectives of this course are threefold. First, it will focus on how science and technology changed international relations. It argues that the development of science and technology in military, health, navigation and other technologies have impacted on the relationship of interstate power relationship and the civilization. Second, it will focus on how international relationship has shaped and directed the course of science and technology development. In this segment, it will take up space and nuclear technologies of which are subject of export control. Third, it will focus on science and technology changed the structure of international trade, finance and intellectual base. It will argue how science and technology has impacted on international governance

This course confronts philosophy's most profound questions about the human condition with data-driven insights from modern behavioral science. For millennia, philosophers have used reason and introspection to ask: What is knowledge? What does it mean to be moral? What is love and happiness? How to deal with human violence? How to be free? What is the self? In this class, we will place these classical debates about the human nature/condition in direct conversation with cognitive psychology, behavioral economics, and social/evolutionary psychology. We will explore how far science can answer philosophical questions. <<Learning Goals>> - Identify and articulate key classical philosophical problems in epistemology (knowledge), ethics (morality), and metaphysics (self, love, free will). - Explain core concepts from behavioral science, such as dual-process theory, cognitive biases, moral foundations theory, and affective forecasting, while reasoning about major philosophical inquiries. - Analyze how empirical findings from behavioral science challenge, support, or reframe traditional philosophical arguments. - Critically Evaluate the limits of both "armchair" philosophical reasoning and purely descriptive scientific data in addressing normative ("ought") questions. - Synthesize insights from both fields to develop more nuanced and empirically-grounded positions on complex human issues.

The objective of this course is to explore various aspects of Monte Carlo methods, a fundamental computational technique for simulating stochastic events and quantifying uncertainty. Beginning with an overview of sampling from probability distributions (i.e., random number generation), which is essential for "using" Monte Carlo methods, and then proceeding to methods of "improving" Monte Carlo methods for better computational efficiency (i.e., variance reduction techniques), the aim is to ensure a proper understanding of Monte Carlo methods and their skillful applications in practical use.