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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 生化情報２ |
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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-DASC1711-018
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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 |
木曜日 9, 10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 | 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 |
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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、主に海洋生物資源学科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。 上述の目的に加えて、本学科のレポート作成や卒業論文執筆、卒業研究発表で必要とされる以下の知識・技能を身に付ける。 [1]PCの保守、OS操作、ファイル・フォルダ管理などの基本操作 [2]Wordを用いた学術的な文書の作成 [3]Excelを用いた表計算および統計処理 [4]PowerPointを用いたプレゼンテーションの作成・実施 [5]Webを用いた学術論文や書籍の検索と適切な引用 |
| 学修の到達目標 | [1]PCの保守、OS操作、ファイル・フォルダ管理などの基本操作を身に付け、自らが得た種々の情報を適切に整理・管理できるようになる [2]Wordを用いて学術的な様式の文書を作成することが可能になる [3]Excelを用いて与えられたデータを計算し、統計的に処理できるようになる [4]Rを用いて基礎的な統計処理ができるようになる [5]Powerpointを用いて分かりやすく美しいプレゼンテーションが作成できるようになる [6]Webを用いて学術論文や書籍を検索し、適切に引用できるようになる |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 欠席4回以上で再受講とする 遅刻２回で欠席１回と見なす 課題に対する評価あり 第1回目の授業時に詳しい成績評価基準を説明する |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
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 |
| 授業改善の工夫 | パソコン使用環境の改善、学生の能力向上に即した授業内容の改善 |
| 教科書 | 教材・資料を適宜配布する |
| 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、ノートパソコンおよびAC電源アダプタを必ず持参すること。また、第一回目も持参すること。 |
| 予め履修が望ましい科目 | 特になし |
| 発展科目 | データサイエンスⅡ、データ解析やレポート作成が必要な各種の物理・化学・生物関連の実験・実習、 プレゼンテーションを伴う授業、卒業研究 |
| その他 | 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 | Windows、インターネット、ウィルス対策、情報倫理、セキュリティ、文書作成、情報検索、データサイエンス、プレゼンテーション、データサイエンス、デジタル化社会 |
|---|---|
| Key Word(s) | Windows, network, information literacy, information ethics, making document, information retrieval, data science, presentation, Data Science, Digital Society |
| 学修内容 | 1.現代社会とデータサイエンス 授業のガイダンス、パソコンの基本設定（無線LANによる学内ネットワークへの接続など） 2.コンピュータ・情報通信技術の基礎 パソコンの基本設定、電子メール使用方法、OFFICE利用方法 3.信頼できるデータの収集 DX1-情報ライブラリーセンター講習会（第1回） 「情報検索入門」 4.データリテラシー（Word 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（Word 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（PowerPoint 1） PowerPointの基本操作、スライド作成 7.データリテラシー（PowerPoint 2） PowerPointを用いたプレゼンテーション② 8.データ・AIを扱う上での留意事項 DX1-情報ライブラリーセンター講習会（第2回） 「大学生に求められる情報リテラシーと図書館」 9.データを守る上での留意事項 情報セキュリティ，情報倫理，ファイル整理とフォルダ管理，データのバックアップ 10.データリテラシー（PowerPoint 3） PowerPointを用いたプレゼンテーション② 11.データの可視化（Excel 1） Excelの基本操作，グラフ作成 12.統計分析基礎（Excel 2） Excelを用いた統計分析 13.ソフトウェアを用いたデータ処理（Excel 3） Excelによる数値の計算方法と関数の利用 14.ソフトウェアを用いたデータ処理（Excel 4） Excelによる数値の計算方法と関数の利用 15.データリテラシー（R） データ処理に関するまとめ、Rのインストールと基本操作 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 | [学習課題] 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 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(PowerPoint)の活用 [予習] セキュリティ対策を常に行う。 Moodleコースにアクセスして次回の講義資料をダウンロードするとともに、授業内容に目を通しておく。 [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。情報スキルを身に付けるためには、平素から時間を使って自ら訓練する姿勢が望まれる。 |
| 事前学修の時間:60分/回 事後学修の時間:180分/回 |