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科目の基本情報

開講年度	2020 年度
開講区分	教育学部・教科に関する専門科目(A類)・理科

科目名	理科
	りか
	Science

受講対象学生	教育学部, A 類他類の学生の受講可学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次～71 期生
卒業要件の種別	選択必修理科教育コースの学生は、理科情報基礎の物理・化学・生物・地学のうち1つを必修
授業科目名	理科情報基礎（生物）
	りかじょうほうきそ（せいぶつ）
	Basic Computing for Science (Biology)
単位数	2 単位
ナンバリングコード	educ-scie-BIOL2001-001

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	木曜日 9, 10時限
開講場所
担当教員	平山大輔（教育学部理科教育講座）
担当教員	HIRAYAMA, Daisuke
SDGsの目標

学修の目的と方法

授業の概要	書き込み式（ワークブック形式）の教材を用いて、仮説の立てかた、検証のしかた、結果の分析方法と表現のしかたなど、生物学におけるさまざまなスキルを身につけ実践できるようになることを目的とする。具体的には、Biozone社の発行するSenior Biology 1 (2008)の一章"Skills in Biology"の各アクティビティ、および、PCを使用した統計学的分析に数人単位のグループで取り組むことで学習を進める。
学修の目的	仮説の立てかた、検証のしかた、結果の分析方法と表現のしかたなど、生物学におけるさまざまなスキルを身につける。
学修の到達目標	自分自身で仮説を立てて実験・調査を行い、データを統計学的に分析して、レポート（論文）を作成することができるようになる。
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	毎回のアクティビティの成果（100%）にもとづいて評価する。(60%以上で合格)
授業の方法	演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育グループ学習の要素を加えた授業その他、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	ワークブックで学ぶ生物学実験の基礎（後藤太一郎監訳、オーム社）
参考書	やさしく学ぶ統計学Excelによるアンケート処理 (石村貞夫、加藤千恵子、劉晨著、東京書籍)
オフィスアワー	毎週水曜日12:00-13:00、場所：教育学部1号館2階　平山研究室
受講要件	理科実験（生物）終了後引き続いて行うので、受講希望者は必ず理科実験（生物）を受講すること。受講できるのは、理科情報基礎（物理）、同（化学）、同（生物）、同（地学）のうちいずれか1科目のみである。
予め履修が望ましい科目
発展科目	生物学実験
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	生物学的手法、統計分析、レポート
Key Word(s)	Skills in Biology, Statistical analysis, Report
学修内容	第1回　　仮説と予測、実験の計画　　　　　　　　　　　　　　第2回　　実験の方法第3回　　結果の記録第4回　　変量とデータ、生データの変換、データの表現第5回　　さまざまなグラフ1 第6回　　さまざまなグラフ2、スケッチ第7回　　記述統計第8回　　統計学的分析1；相関係数とその検定第9回　　統計学的分析2；独立性の検定、比率の差の検定、平均の差の検定第10回　　統計学的分析3；分散の差の検定、1元配置の分散分析第11回　　レポートの構成第12回　　方法の執筆第13回　　結果の執筆第14回　　考察の執筆第15回　　レポートのチェックリスト、文献の引用と記載第16回　　まとめ
事前・事後学修の内容	データ分析の学習に用いるデータは、あらかじめExcelファイルの形式で配布するので、自宅等でPCを用いて予習・復習に努めること。