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科目の基本情報
| 開講年度 | 2021 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 生物資源学部共生環境学科Cクラス |
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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 | libr-fndt-INFS1551-013
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 分野 | ||
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
金曜日 1, 2時限 |
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| 授業形態 |
ハイブリッド授業 * 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 | 情報教育室（教養教育棟1号館4階401） | |
| 担当教員 | 伊藤 良栄(生物資源学部) | |
| ITO, Ryoei | ||
| 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（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、主に生物資源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。また、日本政府のAI戦略においては、全ての大学・高専生が初級レベルの数理・データサイエンス・AIに関する知識と技能を習得することを目指している。今後急速に進展するデジタル化社会においては、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できるようになることが大学・高専卒業者全員に求められている。 |
| 学修の到達目標 | 1) 無線LANを使って学内LANを利用できる． 2) 三重大学が提供している学習管理システムであるMoodleを利用できる． 3) インターネット等のネットワークに関する基礎知識が身につく． 4) 三重大学学生用メールシステムが利用でき，電子メールのマナーを守って外部の人にも正しいメールを送ることができる． 5) 指定された書式で文章を作成できる． 6) 指定された方法で数値データを整理できるようになる． 7) gnuplotを用いてグラフを作成することができる． 8) 画像ファイルの種類と特徴を理解し，適切に使えるようになる． 9) 自らのアイデアをプレゼンテーションするスキルを身につける． 10) 情報倫理の概念をを理解し，セキュリティレベルの高いPC利用ができる． 11) インターネットから収集した情報を,図解を用いて整理する知識を得る． 12) Rを用いて初歩的なデータ処理ができる． |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 各種課題レポートで評価する．期末試験の成績は基礎点に加算して評価する．4回以上欠席した場合は再受講．なお，詳しい評価基準は，第1回目の授業の際に説明する． |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 |
反転授業 Moodleを活用する授業 キャリア教育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） |
| 授業改善の工夫 | アンケート調査を行うなど，学生の習熟度に合わせて毎回の授業内容を検討する． |
| 教科書 | 教科書：PPTやプリントを配布する。 |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 毎週金曜日12:00～13:00,18:00～19:00 Cクラス 伊藤良栄（303室） |
| 受講要件 | 毎回,ノートパソコンを使用する．第1回目の授業には，1）ノートパソコン，2）ACアダプタの2つを必ず持参すること．なお，講義に必要なパソコンの性能は，入学手続き時に配布した資料「講義用ノート型パソコン必携のお願いとお知らせ」に説明されているので，よく確認しておくこと． |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | 環境情報学(1年生後期，共生環境学科・コース必修科目)，現代科学理解特殊講義（データサイエンスとAI）またはデータサイエンスⅡ |
| その他 | 生物資源学部共生環境学科の農業土木学教育コースのJABEE科目に指定されている. |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | 情報の「収集・整理・共有・分析・表現」力，セキュリティに対する意識，文書作成，数値データ整理，図解を利用したプレゼンテーション，情報倫理，情報検索，データサイエンス，デジタル化社会 |
|---|---|
| Key Word(s) | Collection, arrangement, sharing, analysis and presentation of information, Security consciousness, Document writing, Arrangement of numeric data, Graphic presentation, Information ethics, Information retrieval, Data Science, Digital Society |
| 学修内容 | 1 現代社会とデータサイエンス データサイエンスの概要説明．授業概要説明．パソコンの基本設定を行う．無線LANを使った大学LANネットワークへ接続する．Moodle登録．初歩の情報倫理（ID管理，禁止行為など諸注意） 2 コンピュータ・情報通信技術の基礎 高校の「情報」の復習．（2進数，n進数，ネットワークの仕組みなど）、キータイピング練習．モバイルLAN，学生用メールの説明．アンケート、課題提出練習． 3 信頼できるデータの収集 セキュリティ・ネチケットおよびパソコンOSの脆弱性に関する説明を受ける． 4 データリテラシー（電子メール） ビジネスメールのマナー．メーラー(Thunderbird)の使い方． 5 データリテラシー（文書作成） 指定された書式で，文書を作成する．特に，理系の文書で必要な数式の入力ができるようになる． 6 データリテラシー（表計算１） 与えられた数値データを，指定された方法で加工する．指定されたグラフを作成する． 7 データリテラシー（表計算２） 数値データに合わせて目的に適したグラフを選択することを知る． 8 データ・AIを扱う上での留意事項 インターネットを利用した情報収集と情報の質や安全性の見分け方． 9 データを守る上での留意事項 情報倫理，情報セキュリティ． 10 データリテラシー（プレゼンテーション１） プレゼンテーションソフトを使って図解をする．画像の種類を理解し，適切に使えるようになる． 11 データの可視化 フリーソフト(gnuplot)を使って綺麗なグラフや図を作成する． 12 統計分析基礎 Excelを使った統計計算． 13 Rを用いたデータ処理１ R関連ソフトのインストールと設定．例題の実行． 14 Rを用いたデータ処理２ 気象データを用いたRの活用とグラフ画像出力． 15 データリテラシー（プレゼンテーション２） 整理した情報や自分のアイデアを，聴衆にプレゼンテーションする． 講義の順序などは変更することがあります。 |
| 事前・事後学修の内容 | パソコン(ACアダプタも)の準備. 大学ネットワーク統一アカウントの利用.大学無線LANの活用. MS Office製品,ウィルス対策ソフト,電子メールソフトのインストール. 高校の情報で習った内容のおさらい（デジタルとアナログ，ネットワーク，セキュリティ等） 情報検索とプレゼンテーション課題. タイピング練習課題. 情報倫理を理解し,意識する. Word,Excel課題を通して,文章作成訓練. 情報検索とプレゼンテーション課題. フリーソフトの活用 |
| 事前学修の時間:60分/回 事後学修の時間:180分/回 |