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 2023 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 英語教育、幼児教育、特別支援教育コース クラス指定
授業科目名 データサイエンスⅡ
でーたさいえんすに
Data ScienceⅡ
単位数 2 単位
ナンバリングコード
libr-fndt-DASC2711-005
開放科目 非開放科目    
分野
分類・領域
開講学期

後期

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 森田 賢太(非常勤講師)

MORITA, Kenta

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 教育現場において,データに基づいた教育は今後ますます重要になってくる。この授業では,教育に活かすことのできるデータサイエンスについて扱う。具体的にはデータの収集,集計,処理の基本を、主としてパソコンによる実習で学んでいく。
学修の目的 将来教員になった際に,学校現場で得られる多様なデータを用いて教育の改善に役立てることができることを目指す。
学修の到達目標 ・教育データを処理のできる形に加工できる。
・加工したデータを処理し,分析できる。
・分析を報告書の形にまとめ,発表できる。
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 授業時の課題達成度・レポートによる総合評価
第1回~14回:各5%
第15回:30%
計100%
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

特色ある教育

グループ学習の要素を加えた授業

英語を用いた教育

授業改善の工夫
教科書
参考書 教養としてのデータサイエンス,北川源四郎 他,講談社.
オフィスアワー 國仲寛人(毎週金曜13:00〜16:00、教育学部1号館239号室)
受講要件
予め履修が望ましい科目 データサイエンスI
発展科目
その他 第1~3回の授業は、奥原先生(データサイエンス教育センター/工学研究科情報工学専攻)提供によるビデオ教材を使います。

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード データサイエンス,教育,デジタル化社会
Key Word(s) Data Science、Eucation、Digital Society
学修内容 第1回 社会で起きている変化、活用されているデータ
第2回 データ・AI利活用の最新動向~活用領域・現場・技術
第3回 データを読む1(AI利活用のためのデータ処理)
第4回 データを読む1 基本統計量・多変量データの集計1
第5回 データを読む2 基本統計量・多変量データの集計2
第6回 データを扱う1 データの収集・利用について
第7回 データを扱う2 データクレンジングについて
第8回 教育現場におけるデータ処理1(パソコンによる実習1)
第9回 教育現場におけるデータ処理2(パソコンによる実習2)
第10回 教育現場におけるデータ処理3(パソコンによる実習3)
第11回 教育に関わるデータ分析1(データ収集とパソコンによる実習1)
第12回 教育に関わるデータ分析2(データ収集とパソコンによる実習2)
第13回 教育に関わるデータ分析3(データ収集とパソコンによる実習3)
第14回 教育現場におけるデータ分析1(分析から報告書作成まで)
第15回 教育現場におけるデータ分析2(分析からプレゼンまで)
事前・事後学修の内容 授業ごとにデータの集計,処理,分析,報告書作成,プレゼンテーションの各段階に応じた課題が与えられるので,その課題を行う.
事前学修の時間:90分/回    事後学修の時間:150分/回

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