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	2022 年度
開講区分	教養教育・教養基盤科目・データサイエンス

受講対象学生	学部(学士課程) : 1年次 Bクラス
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 ScienceⅠ
単位数	2 単位
ナンバリングコード	libr-fndt-DASC1711-014

開放科目	非開放科目
分野
開講学期	前期
開講時間	金曜日 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	教養教育校舎1号館4階　情報教育室
担当教員	〇長屋　祐一(生物資源学部), 内迫　貴幸(生物資源学部)
担当教員	NAGAYA,Yuichi, UCHISAKO,Takayuki
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（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、主に資源循環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。このようなスキルは、データに基づいて判断し行動することが求められている現代において、データサイエンスやAIを活用するための基礎となる。ここでは、専門教育で必要となる情報の入手・検索，情報の取り扱い・取りまとめ，レポート・プレゼンテーションによる発表方法の基礎を習得する。
学修の到達目標	１：ノートPCの安定運用，セキュリティー対策を身に着ける。２：大学のモバイルLANを利用できる。３：大学の提供するサービス（メール，情報検索，WWW等，IT講習会，e-learninngシステムなど）を適切に利用できる。４：ワープロ，表計算，パワーポイントなどのアプリケーションを利用して，文書作成やデータ解析，プレゼンテーションの基本操作ができる。５：情報リテラシーと情報倫理を身に着ける。６：統計学の基礎を身に着ける。７：基礎としてのデータサイエンスを身に着ける。
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	4回以上欠席の場合は再受講。課題に対する評価あり。
授業の方法	講義
授業の特徴	PBL 特色ある教育 Moodleを活用する授業その他、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	学生の習熟度にあわせて授業内容を検討する。
教科書	教材・資料は適宜配布
参考書
オフィスアワー	この授業は2名の教員が担当しますので，いずれの教員でも対応できます。時間帯：　毎週金曜日12:10～13:10,16:20～17:20 場　所：　長屋（360室）・内迫（603室）
受講要件	・第1回目の授業から「ノートパソコン」と「ACアダプタ」を必ず持参すること。・講義に必要なパソコンの性能は，入学時に配布した資料「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，自分でパソコンを購入する場合はよく確認すること。
予め履修が望ましい科目
発展科目	データサイエンスⅡ，文献検索やデータをまとめてレポートの作成が必要な演習・実験・実習，発表を伴う授業等，卒業研究等。
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	WindowsOS、インターネット、ウィルス対策、情報倫理、セキュリティー、情報検索、データ整理、プレゼンテーション、統計学基礎、データサイエンス、デジタル化社会
Key Word(s)	WindowsOS, Internet, Anti-virus, Information Ethics, Security, Information Retrieval, Data Reduction, Prezentation, Data Science, Digital Society
学修内容	1 現代社会とデータサイエンス OS基本操作、パソコン初期設定、大学モバイルLAN接続、ウィルス対策設定、大学オンラインサービスを利用するためのブラウザ設定、情報リテラシー 2 コンピュータ・情報通信技術の基礎ドライブレター、ファイルの拡張子、圧縮形式、電子メールの使用方法、Officeの利用方法 3 信頼できるデータの収集ウェブ情報の収集、ウェブ情報の安全性、ウェブ情報の取り扱い 4 データリテラシー１ Wordを用いた文章の作成１（基本操作と書式設定） 5 データリテラシー　２ Wordを用いた文章の作成２（図表の挿入とレイアウト） 6 データリテラシー　３ Wordを用いた文章の作成３（エクセルとパワーポイントとの連携利用） 7 データリテラシー　４ Wordを用いた文章の作成４（論文作成用スタイルの紹介と利用） 8 データ・AIを扱う上での留意事項データのやり取り、AIの特徴 9 データを守る上での留意事項情報セキュリティー、情報倫理 10 データリテラシー　５ Excelの基本操作１（キーボード操作の基本と作表） 11 データの可視化 Excelの基本操作２（CSVデータの利用とグラフ作成） 12 統計分析基礎 Excelを用いた統計分析（アドインの有効化と活用方法） 13 ソフトウェアを用いたデータ処理 Rのインストールと初期設定、データの入出力におけるExcelとの比較 14 ソフトウェアを用いたデータ処理 Rを利用した大容量データの取り扱いと、当該データのグラフ化 15 データリテラシー　６データ処理・利用についての総まとめ・復習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	[予習] コンピュータ入門ネットワーク利用による情報の発信と利用ネチケット，セキュリティー情報検索レポート作成法表計算ソフト（EXCEL）によるデータ解析プレゼンテーションソフト（POWER POINT）の活用授業の内容について，予め情報検索・収集を行う。また，PCのセキュリティー対策を常に行う。 [復習] 授業レベルはそれほど高くないが，時間が限られるので消化不良の箇所は各自の復習が必要。情報スキルを身に着けるためには，平素から時間を使って自ら訓練する姿勢が望まれる。
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:120分/回　　　事後学修の時間:120分/回