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年次教育学部　英語教育、幼児教育、特別支援教育コース　クラス指定
授業科目名	データサイエンスⅡ
	でーたさいえんすに
	Data ScienceⅡ
単位数	2 単位
ナンバリングコード	libr-fndt-DASC2711-005

開放科目	非開放科目
分野
開講学期	後期
開講時間	火曜日 9, 10時限
授業形態	対面授業 * 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
担当教員	森田　賢太（非常勤講師）
担当教員	MORITA, Kenta
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	教育現場において，データに基づいた教育は今後ますます重要になってくる。この授業では，教育に活かすことのできるデータサイエンスについて扱う。具体的にはデータの収集，集計，処理の基本を、主としてパソコンによる実習で学んでいく。
学修の目的	人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でデータに基づいた判断ができること，,また将来教員になった際に，学校現場で得られる多様なデータを用いて教育の改善に役立てることができることを目指す。
学修の到達目標	データサイエンスⅠで学んだデータリテラシーに基づいて収集・整理した情報に対して、これらを適切に読み、説明し、扱うための基礎知識を得る。具体的には・教育データを処理のできる形に加工できる・加工したデータを処理し，分析できる。・分析を報告書の形にまとめ，発表できる。
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	授業時の課題達成度・レポートによる総合評価
授業の方法	講義演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育グループ学習の要素を加えた授業英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書
参考書	教養としてのデータサイエンス，北川源四郎　他，講談社．
オフィスアワー	中西良文（金曜4コマ）
受講要件
予め履修が望ましい科目	データサイエンスI
発展科目
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	データサイエンス，教育，デジタル化社会
Key Word(s)	Data Science、Eucation、Digital Society
学修内容	第1回　社会で起きている変化、活用されているデータ第2回　データ・AI利活用の最新動向～活用領域・現場・技術第3回　AI利活用のためのデータ処理（データを読む1）第4回　基本統計量・多変量データの集計1（データを読む2）第5回　基本統計量・多変量データの集計2（データを読む3）第6回　データの収集・利用について（データを扱う1）第7回　データクレンジングについて（データを扱う2）第8回　教育現場におけるデータ処理1（データを扱う3；パソコンによる実習1）第9回　教育現場におけるデータ処理2（データを扱う4；パソコンによる実習2）第10回　教育現場におけるデータ処理3（データを扱う5；パソコンによる実習3）第11回　教育に関わるデータ分析1（データを説明する1；データ収集とパソコンによる実習1）第12回　教育に関わるデータ分析2（データを説明する2；データ収集とパソコンによる実習2）第13回　教育に関わるデータ分析3（データを説明する3；データ収集とパソコンによる実習3）第14回　教育現場におけるデータ分析1（データを説明する4；分析から報告書作成まで）第15回　教育現場におけるデータ分析2（データを説明する5；分析からプレゼンまで）
事前・事後学修の内容	授業ごとにデータの集計，処理，分析，報告書作成，プレゼンテーションの各段階に応じた課題が与えられるので，その課題を行う．
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:90分/回　　　事後学修の時間:150分/回