三重大学ウェブシラバス


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科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 共通教育・大学基礎科目
受講対象学生 学部(学士課程) : 1年次
生物資源学部農林環境科学コース1年生(農林3クラス)
授業科目名 データサイエンスⅠ
でーたさいえんす いち
Data Science I
単位数 2 単位
ナンバリングコード
gedu-fndn-DASC1113-021
開放科目 非開放科目    
分野
分類・領域

教養基盤科目・基礎教育 (2022(令和4)年度〜2015(平成27)年度入学生対象)

開講学期

前期

開講時間 金曜日 1, 2時限
授業形態

対面授業

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所 情報教育室(教養教育棟1号館4階401)

担当教員 〇伊藤 良栄(生物資源学部),長屋 祐一(生物資源学部), 内迫 貴幸(生物資源学部) 

〇ITO, Ryoei, Yuichi, UCHISAKO, Takayuki

SDGsの目標
連絡事項 末原先生の査読結果を反映したので,29658は削除してください。

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要  これからの学生生活に必要な情報リテラシー(情報資源や情報技術を活用する能力)やデータリテラシー(データに基づいて判断する能力)を身に付けるため、コンピュータの基礎知識(PCの仕組み、セットアップなど基本操作)、インターネット活用の際に必要な情報通信技術に関する知識と技能(メール送信、情報倫理やマナーなども含む)、文章作成(ワードまたはTeX)・表計算(エクセル)・プレゼンテーション(パワーポイント)活用術などを学ぶ。さらに、全学共通の学修項目として、主に生物資源学分野で取り扱われるデータを用いたデータサイエンスの基礎(データの可視化、統計学の基礎、プログラミング体験演習など)を学ぶ。
学修の目的  今後のデジタル社会においては、コンピュータの基本的な仕組みと設定、OSの概要とファイル構造、通信やプログラミングの基礎など、IT/ICTに関する多様な基礎知識が必要となる。また、自らの考えや研究成果を文章や図表(データ処理・加工)として表現し、発信する能力も要求される。このようなスキルは、データに基づいて判断し行動することが求められている現代において、データサイエンスやAIを活用するための基礎となる。
学修の到達目標 1:ノートPCの安定運用,セキュリティー対策を身に着ける。
2:大学のモバイルLANを利用できる。
3:大学の提供するサービス(メール,情報検索,IT講習会,e-learninngシステムなど)を適切に利用できる。
4:ワープロ,表計算,パワーポイントなどのアプリケーションを利用して,文書作成やデータ解析,プレゼンテーションの基本操作ができる。
5:情報リテラシーと情報倫理を身に着ける。
6:統計学の基礎を身に着ける。
7:基礎としてのデータサイエンスを身に着ける。
8:Rを用いて初歩的なデータ処理ができる.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  • ○主体性
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  • ○社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 4回以上欠席の場合は再受講。授業の前半(1-5回),中盤(6-10回)と後半(11-15回)にわけ,前半を長屋,中盤を内迫,後半を伊藤が担当.前半,中盤,後半のそれぞれで,授業態度(20%)と課題(80%)によって評価する.成績は前半,中盤および後半の評価から決定する.
授業の方法 講義

授業の特徴

PBL

特色ある教育

Moodleを活用する授業
その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど)

英語を用いた教育

授業アンケート結果を受けての改善点 学生の習熟度にあわせて授業内容を検討する。
教科書 教材・資料は適宜配布
参考書
オフィスアワー この授業は3名の教員が担当しますので,いずれの教員でも対応できます。
時間帯: 毎週金曜日12:10~13:10,16:20~17:20
受講要件 講義に必要なパソコンの性能は,入学時に配布した資料「講義用ノート型パソコン必携のお願いとお知らせ」に説明されているので,自分でパソコンを購入する場合はよく確認すること。
予め履修が望ましい科目
発展科目 データサイエンスⅡ,文献検索やデータをまとめてレポートの作成が必要な演習・実験・実習,発表を伴う授業等,卒業研究等。
その他 生物資源学部農業土木学教育コースのJABEE科目に指定されている.

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード OS、インターネット、ウィルス対策、情報倫理セキュリティ、情報検索、文書作成、データ整理、プレゼンテーション、統計学基礎、データサイエンス、デジタル化社会
Key Word(s) OS, Internet, Anti-virus, Information Ethics, Security, Information Retrieval, Document writing, Data Reduction, Presentation, Data Science, Digital Society
学修内容 1 現代社会とデータサイエンス
データサイエンスの概要説明.授業概要説明.OS基本操作、パソコン初期設定、大学モバイルLAN接続、ウィルス対策設定、大学オンラインサービスを利用するためのブラウザ設定、情報リテラシー(ID管理,禁止行為など諸注意)
2 コンピュータ・情報通信技術の基礎
ドライブレター、ファイルの拡張子、圧縮形式、電子メールの使用方法、メーラー(Thunderbird)のインストール、Officeの利用方法
3 信頼できるデータの収集、課題提出練習
ウェブ情報の収集、ウェブ情報の安全性、ウェブ情報の取り扱い
4 データリテラシー  1
ビジネスメールのマナー.メーラー(Thunderbird)の使い方
5 データリテラシー  2
Wordを用いた文章の作成1(基本操作と書式設定、図表の挿入とレイアウト)
(図表の挿入とレイアウト)
6 データリテラシー 3
Wordを用いた文章の作成2(エクセルとパワーポイントとの連携利用)
7 データリテラシー 4
Wordを用いた文章の作成3(論文作成用スタイルの紹介と利用)
8 データ・AIを扱う上での留意事項
データのやり取り、AIの特徴
9 データを守る上での留意事項
情報セキュリティ、情報倫理
10 データリテラシー 5
Excelの基本操作1(キーボード操作の基本と作表)
11 データの可視化
Excelの基本操作2(CSVデータの利用とグラフ作成)
12 統計分析基礎
Excelを用いた統計分析(アドインの有効化と活用方法)
13 ソフトウェアを用いたデータ処理
R関連ソフトのインストールと初期設定、データの入出力におけるExcelとの比較、例題の実行
14 ソフトウェアを用いたデータ処理
Rを利用した大容量データの取り扱いと、当該データのグラフ化
15 データリテラシー 6
整理した情報や自分のアイデアを,聴衆にプレゼンテーションする.


講義の順序などは変更することがあります。
事前・事後学修の内容 事前・事後学修の内容 [予習]
コンピュータ入門
ネットワーク利用による情報の発信と利用
高校の情報で習った内容のおさらい(デジタルとアナログ,ネットワーク,セキュリティ等)
ネチケット,セキュリティ
情報検索
レポート作成法
表計算ソフト(EXCEL)によるデータ解析
プレゼンテーションソフト(POWER POINT)の活用
授業の内容について,予め情報検索・収集を行う。
また,PCのセキュリティ対策を常に行う。
[復習]
授業レベルはそれほど高くないが,時間が限られるので消化不良の箇所は各自の復習が必要。
タイピング練習
情報スキルを身に着けるためには,平素から時間を使って自ら訓練する姿勢が望まれる。
作成に時間がかかる課題については、説明動画を作成してあるので参考にしてほしい。
事前学修の時間:60分/回    事後学修の時間:180分/回

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