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年次教育学部　音楽教育，美術教育，学校教育コース
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 ScienceⅠ
単位数	2 単位
ナンバリングコード	gedu-fndn-DASC1113-008

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	火曜日 9, 10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
担当教員	萩原克幸
担当教員	HAGIWARA, Katsuyuki
SDGsの目標
連絡事項	* 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、主に教育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。
学修の到達目標	本講義では、以下の二つが到達目標である。・情報通信技術の仕組みについて概要的な事を理解する。・統計分析の基本を理解し、コンピュータを利用して、初歩的なデータ分析が行えるようになる。
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	授業時課題30%，レポート70%
授業の方法	講義演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育英語を用いた教育
授業アンケート結果を受けての改善点
教科書	講義資料を適当に配布する
参考書
オフィスアワー	毎週木曜日9:00～10:00，場所：教育学部2号館1F情報教育第2研究室
受講要件
予め履修が望ましい科目
発展科目	データイエンスII
その他	第３回は情報ライブラリーセンターが担当します。

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	情報通信技術、データサイエンス、デジタル社会
Key Word(s)	Information and Communication Technology, data science, digital society
学修内容	１．現代社会とデータサイエンス２．コンピュータ・情報通信技術の基礎３．信頼できるデータの収集（図書館講習）４．データリテラシー（ソフトウェア基礎）５．データリテラシー（データ処理）６．データリテラシー（レポート作成）７．データリテラシー（プレゼンテーション）８．データ・AIを扱う上での留意事項（総合情報処理センター講習）９．データを守る上での留意事項（総合情報処理センター講習）１０．データ分析基礎（データ分析の基礎）１１．データ分析基礎（ヒストグラム・基本統計量）１２．データ分析基礎（統計グラフ）１３．ソフトウェア（R）を用いたデータ処理１１４．ソフトウェア（R）を用いたデータ処理２１５．データリテラシー（データサイエンスレポート作成）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	ICT基礎および統計基礎について予習・復習をすること。データ分析実習課題は授業外で取り組んだものを、授業時間に解説する形とする。
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:120分/回　　　事後学修の時間:120分/回