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)
担当教員	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・事後学修の内容	事前学修の時間:60分/回　　　事後学修の時間:180分/回