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	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年次医学科：学籍番号が前半（01～63）の者、　看護学科：学籍番号が前半（01～40）の者（他授業の都合等により、もう片方の同授業と変更も可能）
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-INFS1551-009

開放科目	非開放科目
分野
開講学期	前期
開講時間	月曜日 7, 8時限
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「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	医学部臨床講義棟２階第2講義室
担当教員	○坂本良太（医学部），谷村晋（医学部），新貝庄吾（医学部），高田孝広（医学部）
担当教員	○SAKAMOTO, Ryota, TANIMURA, Susumu, SHINGAI, Shogo, TAKADA, Takahiro
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（Word）・表計算（Excel）・プレゼンテーション（PowerPoint）活用術などを学ぶ。さらに、全学共通の学修項目として、主に医療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。医学・看護学において特に、Evidence Based Medicine（根拠に基づく医療）のための統計知識、情報倫理、患者や他者に対してのプレゼンテーション能力が求められるため、それらの習得を目的とする。
学修の到達目標	・コンピュータやクラウドサービスの利点を知り、利用できるようになる。・データの入手や分析の基礎的な方法を知る。・Wordでのレポート提出や、Excelでのグラフ作成といった、将来的にも業務で利用するソフトウェアを使用できるようになる。・データや考えをまとめ、適切に他者に向けた発表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 ○ 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	発表会も含めた全回の課題により評価します。期末試験は課しません。 ※各回の課題提出は必須です。
授業の方法	講義演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 Moodleを活用する授業英語を用いた教育
授業改善の工夫	パソコンの利用に関しては個人差が大きいため、能力・到達度に応じて、授業中の質問、Moodleへの投稿、メールといった複数手段で適宜TAや教員がサポートします。
教科書	テキストの指定は特にありません。必要となる資料は基本的にMoodle上で配布します。
参考書	参考書の指定は特にありませんが、必要に応じて、自分のレベルに合ったパソコン利用法やWord、Excel等の利用に関する書籍を探すとよいでしょう。
オフィスアワー	坂本：水曜日　12:00～13:00　要予約（探索医学研究棟２階　ITセンター）高田：火曜日　10:00～12:00（探索医学研究棟２階　ITセンター）新貝：火、木曜日　10:00～12:00（探索医学研究棟２階　ITセンター） ※教員宛メール infoscience@med.mie-u.ac.jp への連絡を推奨
受講要件	毎回、各自のパソコン、マウスを必ず用意してください。充電は授業前に済ませておいてください。最初のうちは配布された自分専用の「統一アカウント」の用紙を持参してください。
予め履修が望ましい科目	特になし
発展科目	医学部における専門教育科目、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	課題について、手助けをしたり、受けたりすることは推奨しますが、コピーを提出する行為は認めません。自分で課題を作成せず剽窃や学生間での複製で、他とほぼ同一の内容で提出された場合、複製者か元作成者かに関わらず提出を無効とします。

授業計画

MoodleのコースURL	https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=9221

キーワード	情報通信技術，情報リテラシー，コンピュータ，仕事効率化，データサイエンス、デジタル化社会
Key Word(s)	Information and Communication Technology (ICT), Information Literacy, Computer, Productivity, Data Science, Digital Society
学修内容	第１回　現代社会とデータサイエンス第２回　コンピュータ・情報通信技術の基礎第３回　信頼できるデータの収集第４回　データリテラシー（画像データの取り扱い）第５回　データリテラシー（データの引用ルール）第６回　データリテラシー・AIを扱う上での留意事項（情報倫理）第７回　データを守る上での留意事項（情報セキュリティ）第８回　データリテラシー（画像認識・AI）第９回　データの可視化第10回　統計分析基礎第11回　データリテラシー（プレゼンテーション）第12回　Rを用いたデータ処理１第13回　Rを用いたデータ処理２第14回　データリテラシー（プログラミング）第15回　グループディスカッション ※都合により内容が前後する場合もあります。
事前・事後学修の内容	それぞれの回にて課題を出します。基本的にはMoodleを用いてWeb上から提出する形となりますので、締め切りまでに提出してください。資料や重要な内容はMoodleに掲載しますので、時々見る習慣をつけておいて下さい。質問等があれば適宜メールまたはMoodle上の投稿で受け付けます。また個人宛の連絡事項はメールで伝えることがありますので、随時メールをチェックするようにして下さい。
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:30分/回　　　事後学修の時間:90分/回