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
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-DASC1113-001
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 木曜日 3, 4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 カミッレーリ  ガブリエレ(人文学部)

CAMILLERI GABRIELE

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、主に社会科学分野(法学・政治学・経済学・経営学)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。
本講義は、大学で学んでいく上で求められるもっとも基本的なデータサイエンスについて身につけることを目指す。具体的には、大学でコンピュータやインターネットを活用する上で知っておくべきリ テラシーや倫理について、そして大学でレポート等の資料を作成する上で知っておくべき、ワード・エ クセル・パワーポイントの操作方法について学習する。
学修の到達目標 ① 社会科学を学習研究するのに必要な情報やデータの検索や扱い方を学ぶ。
② レポート・論文の作成、プレゼンテーションに必要なパソコンの基本操作を学ぶ。
③ データサイエンスの基礎をを体験する。
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 授業への取組30点・毎回の提出課題70点
授業の方法 講義

授業の特徴

PBL

問題提示型PBL(事例シナリオ活用含)

特色ある教育

Moodleを活用する授業

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 授業の際に資料を配布する
参考書 特に指定はなし
オフィスアワー ※最初の授業回に通知する。
受講要件 なし
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・4回は杉浦、堀川、白井(総合情報処理センター教員)、
第9・10回の授業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 https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=19286
キーワード データサイエンス、デジタル化社会
Key Word(s) data science, digital society
学修内容 1 現代社会とデータサイエンス
講義ガイダンス、パソコンの基礎設定、大学もモバイルLAN接続、ウィルス対策ソフトについて、データサイエンスの現状と活用事例
2 コンピュータ・情報通信技術の基礎
3 データ・AIを扱う上での留意事項
  情報リテラシー、大学でPCを使用する上で必要な知識と諸準備
4 データを守る上での留意事項
  情報倫理、Gmailの使い方と注意点
5 データリテラシー(コンピュータの基礎知識・ワード1)
  Microsoft Officeの設定、Microsoft Wordの基本操作1
6 データリテラシー(ワード2)
  Microsoft Wordの基本操作2
7 データリテラシー(ワード3:演習)
8 データリテラシー(パワーポイント:演習)
  Microsoft PowerPointの基本操作と演習
9 信頼できるデータの収集
  図書館実習「情報検索入門講習会」
10 データリテラシー(データの収集と図書館)
  図書館実習「大学生に求められる情報リテラシーと図書館」
11 データリテラシー(エクセル1)
  データの検索と収集の方法とその演習
12 データの可視化(エクセル2)
  Microsoft Excelによる図表の作成操作
13 統計分析基礎(エクセル3)
  Microsoft Excelによる基本計算の操作
14 ソフトウェアを用いたデータ処理(エクセル4)
  Microsoft Excelによる関数を使った操作
15 ソフトウェアを用いたデータ処理(エクセル5)
  Microsoft Excelの基本操作のまとめと演習
事前・事後学修の内容 演習等で課せられる課題に取り組んで提出すること。
事前学修の時間:120分/回    事後学修の時間:120分/回

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