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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 工学部 総合工学科 建築学コース (工・1A) クラス指定 |
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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 Science I | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | gedu-fndn-DASC1113-011
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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 |
火曜日 5, 6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 | ||
| 担当教員 | 1年担任教員、1年副担任教員、○寺島 貴根、永井久也、三田紀行、川口淳、佐藤公亮、近藤早映、大井隆弘（工学研究科） | |
| ○TERASHIMA, Takane NAGAI, Hisaya MITA, Noriyuki KAWAGUCHI, Jun SATO, Kosuke KONDO, Sae OOI, Takahiro | ||
| SDGsの目標 |
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| 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 |
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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（Word）・表計算（Excel）・プレゼンテーション（PowerPoint）活用術などを学ぶ。さらに、全学共通の学修項目として、主に工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。本講義では、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ことを目的とする。 |
| 学修の到達目標 | 1. PCの基本構造を理解し、基本操作を身に付け、情報セキュリティに留意して適切にPCを管理できるようになる 2. ウェブブラウザを用いて学術論文や書籍を検索し、適切に引用できるようになる 3. Wordを用いて様々な様式の文書を作成することが可能になる 4. Excelを用いて与えられたデータを表計算し、グラフが作成でき、データベースとして活用できるようになる 5. PowerPointを用いて分かりやすく効果的なプレゼンテーションができるようになる |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 演習課題レポート100%で評価する。ただし，4回以上欠席した場合は再受講とする。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 |
| 授業アンケート結果を受けての改善点 | |
| 教科書 | 定平 誠 著 技術評論社 「しっかり学ぶ Word/Excel/PowerPoint 標準テキスト」） ISBN978-4-297-12809-8 |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | データサイエンスII |
| その他 |
第３回の授業は総合情報処理センター教員によるビデオ講義、 第４回の授業は情報ライブラリーセンターによる講習会となります。 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=15921 |
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| キーワード | データサイエンス、デジタル社会、情報セキュリティ、情報リテラシー、情報検索、データリテラシー |
|---|---|
| Key Word(s) | Data Science, Digital Society, Information Security, Information Literacy, Information Retrieval, Data Literacy |
| 学修内容 | 1. 現代社会とデータサイエンス 授業のガイダンス、メール、Moodle、ユニパ、Zoomなど（1年生担任教員） 2. コンピュータ・情報通信技術の基礎 コンピュータおよびネットワークの構造と仕組み PCのセットアップ（寺島） 3. データ・AIを扱う上での留意事項 情報リテラシー講習（総合情報処理センターによるオンデマンド講義、1年生担任教員陪席） 4.信頼できるデータの収集 情報検索入門、図書館利用講習（情報ライブラリーセンターによる講習、1年生担任教員陪席） 5.データリテラシー① Wordを用いた文書の作成、基本操作と書式設定（永井） 6.データリテラシー② Wordを用いた文書の作成、図表の挿入とレイアウト（寺島） 7.データリテラシー③ Excelの基本操作（川口） 8.データリテラシー④ Excelを用いたグラフの作成（三田） 9.データリテラシー⑤ Excelによるデータベース管理（佐藤） 10.データリテラシー⑥ PowerPointの基本操作、スライド作成（近藤） 11.データリテラシー⑦ PowerPointを用いたプレゼンテーション（近藤） 12.ソフトウェア・機材を用いたデータ処理① 撮影および画像処理技術（大井） 13.ソフトウェア・機材を用いたデータ処理② CADソフトを用いた設計技術（大井） 14.ソフトウェア・機材を用いたデータ処理③ レーザー機器を用いた建築測量技術（大井） 15.ソフトウェア・機材を用いたデータ処理④ 建築におけるVR/AR/MR技術の展開（大井） |
| 事前・事後学修の内容 | [学習課題] Wordを用いた文書の作成 Excelを用いた表計算とグラフのシート作成 PowerPointを用いたプレゼン資料の作成 [予習] 次回の授業内容に関連する教科書の該当箇所に目を通しておく。 [復習] 例題の復習し、演習課題の作成に取り組む。 |
| 事前学修の時間:60分/回 事後学修の時間:180分/回 |