シラバス表示
シラバスの詳細な内容を表示します。
→ 閉じる（シラバスの一覧にもどる）
科目の基本情報
| 開講年度 | 2020 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教養教育・教養基盤科目・基礎教育 | |
| 受講対象学生 |
学部(学士課程) : 1年次 教育学部の数学教育・情報教育コース１年生 |
|
| 授業科目名 | 情報科学基礎 | |
| じょうほうかがくきそ | ||
| Basic Information Science | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | libr-fndt-INFS1511-003
|
|
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 分野 | ||
| 開講学期 |
前期 |
|
| 開講時間 |
金曜日 9, 10時限 |
|
| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 露峰 茂明（教育学部) 山守一徳（教育学部） |
|
| TSUYUMINE Shigeaki YAMAMORI Kazunori |
||
| SDGsの目標 |
|
|
学修の目的と方法
| 授業の概要 | コンピュータを用いた演習の付随した授業である。 大学における研究を進める上で必要となるコンピュータの基本的知識及び操作を身に付けます。 また、統計学とデータサイエンスの基礎を学びます。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 情報技術の進歩と社会の情報化に伴い、多様なコンピュータと情報サービスを使いこなす力や、信頼できるデータを収集し、的確に分析し、そして発信する力がいっそう重要になっています。本講義では必携ノートパソコンと三重大学の情報環境を活用して、学生生活の基礎となる情報リテラシーとデータリテラシー（データの活用力）を養い、統計学とデータサイエンスの基礎を学びます。 |
| 学修の到達目標 | レポート・指導案作成等に必要なワード・エクセルのソフトウエアを使いこなせるようにする。PythonとRを使ってデータ分析する方法についても理解を深める。またTeXによる文書作成の基本的な部分を理解する。 |
| ディプロマ・ポリシー |
|
| 成績評価方法と基準 | レポート・試験(５０％)、授業に対する積極的な姿勢(５０％) |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
問題提示型PBL（事例シナリオ活用含） Moodleを活用する授業 キャリア教育の要素を加えた授業 |
| 授業改善の工夫 | Moodleを活用する。 |
| 教科書 | 必要な教材は、適時授業中に示す。 |
| 参考書 | 中山浩太郎監修「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」マイナビ出版 柴田望洋著「新・明解Python入門」SBクリエイティブ 谷合廣紀著「Pythonで理解する統計解析の基礎」技術評論社 |
| オフィスアワー | 水曜日12:00～13:00 |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| その他 | 必携パソコンを持参すること |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | 統計学基礎、データサイエンス、情報リテラシー、R、Python、TeX |
|---|---|
| Key Word(s) | Statistics basics、Data science、Information literacy、R、Python、TeX |
| 学修内容 | 第１回 ネットワーク、情報セキュリティ、情報倫理 第２回 信頼できるデータの判別と収集（データベースの活用など） 第３回 小学生に教えるためのScratchプログラミング＋Wordでの文章作成 第４回 TeX入門 (露峰担当) 第５回 TeXでの文書作成 (露峰担当) 第６回 TeXでの数式 (露峰担当) 第７回 TeXでの数式の交じった文書(露峰担当) 第８回 TeXでの表作成(露峰担当) 第９回 TeXでの表と数式(露峰担当) 第１０回 Excelを用いたデータ処理（データの可視化） 第１１回 Excelを用いたデータ処理（統計解析の基礎） 第１２回 JupyterNoteBook準備＋Rを用いたデータ処理準備 第１３回 Pythonプログラミング 第１４回 Pythonでのデータ分析 第１５回 Rを用いたデータ処理（統計解析の基礎・大量データの集計など） 第１６回 定期試験 |
| 事前・事後学修の内容 | Rをビデオ教材見てインストールする JupyterNoteBookの使い方は参考文献参照 |