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	2020 年度
開講区分	教科に関する専門科目(A類)・情報

科目名	コンピュータ及び情報処理
	こんぴゅーたおよびじょうほうしょり
	Computer and Information Processing

受講対象学生	教育学部, A 類学部(学士課程) : 3年次期生
卒業要件の種別	選択必修
授業科目名	データ解析入門
	でーたかいせきにゅうもん
	Introduction to Data Analysis
単位数	2 単位
ナンバリングコード	educ-math-INFO3015-001

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	月曜日 9, 10時限
開講場所	教育学部2号館1階PC教室
担当教員	奥村晴彦
担当教員	Haruhiko OKUMURA
実務経験のある教員	奥村晴彦：高等学校数学科教諭の経験あり（14年間）。現場の教員としての経験を生かした授業をする。
SDGsの目標

学修の目的と方法

授業の概要	調査結果などをまとめる際には，見やすいグラフの作成に加え，p値や信頼区間の計算が必要になる。この授業では，実際に手を動かしながら，データ解析や統計計算の初歩から論文のまとめ方までを学ぶ。オープンソースの統計・データ解析ソフト「R」を主に使う。
学修の目的
学修の到達目標
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○教育をめぐる現実的課題について、専門的知識に基づいて適切な対応を考えることができる。　教育に関する課題を意識した実践を企画・運営し、関係者と協力して問題解決に取り組むことができる。　教育に関わる職業人に求められる使命感・責任感を持ち、異文化、多世代の人と連携・協力することができる。 ○自律的な学習者として、主体的に学び、振り返ることができる。 ○ 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	毎回Moodle上に出す課題により評価する。
授業の方法	講義演習
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
授業改善の工夫
教科書
参考書
オフィスアワー	私のホームページにある予定表で空いているところならいつでもどうぞ。 Moodleやメールでも質問をどうぞ。
受講要件
予め履修が望ましい科目
発展科目
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	統計，データ解析，文書作成
Key Word(s)	statistics, data analysis, R
学修内容	第1回：オリエンテーション第2回：初めてのR言語第3回：基本統計量第4回：中心極限定理と正規分布第5回：正規分布に基づくいろいろな分布第6回：p値と検定の考え方第7回：信頼区間の考え方第8回：2項分布とポアソン分布第9回：2×2の表，オッズ比，相対危険度第10回：Fisherの正確検定第11回：t検定第12回：相関と回帰第13回：重回帰分析第14回：ロジスティック回帰とROC曲線第15回：主成分分析と因子分析詳しくは次のサイトも参照してください： http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/
事前・事後学修の内容	その都度指示します。