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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1クラス） |
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| 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-DASC1113-022
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| 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) |
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| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
金曜日 3, 4時限 |
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| 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 |
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| 開講場所 | 教養教育校舎1号館4階 情報教育室 | |
| 担当教員 | 〇内迫 貴幸(生物資源学部)，長屋 祐一(生物資源学部), 伊藤 良栄（生物資源学部） | |
| 〇UCHISAKO,Takayuki, NAGAYA,Yuichi, ITO Ryoei | ||
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | 末原先生の査読結果を反映したので，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 |
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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、主に資源循環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。ここでは、専門教育で必要となる情報の入手・検索，情報の取り扱い・取りまとめ，レポート・プレゼンテーションによる発表方法の基礎を習得する。 |
| 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，WWW等，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。 ７：基礎としてのデータサイエンスを身に着ける。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 4回以上欠席の場合は再受講。授業の内容を大きく３つに分割し、長屋、内迫、伊藤が5回ずつ担当する。それぞれの担当教員の分で，授業態度（２０％）と課題（８０％）によって評価する．成績は3名の教員の評価から決定する． |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 |
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） |
| 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 場 所： 長屋（360室）・内迫（603室）・伊藤（303室） |
| 受講要件 | ・第1回目の授業から「ノートパソコン」と「ACアダプタ」を必ず持参すること。 ・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 | 農業工学専修のJABEE科目に指定されている。 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=18853 |
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| 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３（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４（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 | [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のセキュリティー対策を常に行う。 [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 |