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 | 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 生化情報２ |
|
| 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-INFS1551-016
|
|
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 分野 | ||
| 開講学期 |
前期 |
|
| 開講時間 |
木曜日 9, 10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 |
|
| 開講場所 | 教養教育校舎1号館4階 情報教育室 | |
| 担当教員 | 田口 和典（生物資源学部海洋生物資源学科） | |
| TAGUCHI, Kazunori | ||
| 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 | Windows系OSの基本操作を習熟するとともに、ワープロ、表計算、インターネット(電子メール、WWW等)、データ処理(R)の利用方法を学び、専門課程で必要な情報検索や情報処理の基本技術(情報リテラシーの習得、情報収集・加工・発信能力の習得、情報認識・評価・意思伝達能力の習得、ネットワークコミュニケーションと対面コミュニケーションの特徴と利用)を習得する。大学における研究をすすめるうえで必要となるコンピュータの基本的知識および操作を身につける。また、全学共通の学修事項として統計学とデータサイエンスの基礎を学ぶ。 |
|---|---|
| 学修の目的 | パソコンが効率よく利用できる実例を示すことで、将来的な目的に合わせて各自が必要な道具として応用できるようになる。 (1)パソコン利用の社会的ルールを身につける。 (2)レポート・論文作成に必要なパソコンの基本的操作方法を身につける。 (3)レポート・論文作成に必要となる情報検索と利用の方法を身につける。 (4)統計学とデータサイエンスを理解するための基礎を身につける。 |
| 学修の到達目標 | 専門課程で出されるレポートに関する情報を、インターネットなどで安全に検索かつ信頼性の高い情報を取捨選択し、課題を電子ファイルで作成・提出可能なスキルの修得を目指す。 (1)情報リテラシーおよび情報倫理に関する基本的知識を得る。 (2)Word・Excel・Powerpoint・Rの基本的操作方法が理解できるようになる。 (3)インターネットを活用しWeb情報を収集する方法が理解できるようになる。 |
| ディプロマ・ポリシー |
|
| 成績評価方法と基準 | 授業中に出題する課題レポートで評価する。欠席4回以上で再受講となる。 |
| 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） 問題自己設定型PBL プロジェクト型PBL 実地体験型PBL プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 グループ学習の要素を加えた授業 Moodleを活用する授業 地域理解・地域交流の要素を加えた授業 |
| 授業改善の工夫 | 学生のコンピュータの習熟度に合わせて授業内容を検討する。 |
| 教科書 | |
| 参考書 | 基礎からわかる情報リテラシー（改定第２版）、奥村晴彦著、技術評論社 |
| オフィスアワー | 毎週木曜日12:10～12:50、田口（生物資源棟639室） |
| 受講要件 | 毎回ノートパソコンを使用するので必ず持参すること。また、第一回目も持参すること。 |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| その他 | 総合情報処理センター教員による情報倫理教育、図書館職員による文献検索講習を行う予定 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | コンピュータの基本操作の習熟、データサイエンス |
|---|---|
| Key Word(s) | Windows, network, information literacy, information security, information retrieval, presentation |
| 学修内容 | 1. 現代社会とデータサイエンス 2. コンピュータ・情報通信技術の基礎（パソコン基本設定） 3. データリテラシー 4. Word文書作成 5. データ・AIを扱う上での留意事項（情報倫理） 6. データ・AIを扱う上での留意事項（情報セキュリティ） 7. 信頼できるデータの収集（図書館講習） 8. Excelによる表計算 9. データの可視化(Excelを用いたデータ処理1) 10. 統計解析の基礎(Excelを用いたデータ処理2) 11. Rを用いたデータ処理1（準備）、Powerpointによるプレゼン 12. Rを用いたデータ処理2（大量データの集計など） 13. グループディスカッション＆プレゼン1 （Powerpoint発表会） 14. グループディスカッション＆プレゼン2 （Powerpoint発表会） 15. グループディスカッション＆プレゼン3 （Powerpoint発表会） ※進捗状況により順番・内容を変更することがある。 |
| 事前・事後学修の内容 | 授業資料中の例題などから、課題レポートを科す。 課題レポートを科す頻度については授業の進行を加味して決めるが、3週に1回〜毎週ぐらいの頻度にする。 |
| 事前学修の時間:60分/回 事後学修の時間:180分/回 |