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開講年度 | 2022 年度 | |
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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 数学教育コース,理科教育コース |
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授業科目名 | データサイエンスⅡ | |
でーたさいえんすⅡ | ||
Data ScienceⅡ | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | libr-fndt-DASC2711-004
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開放科目 | 非開放科目 | |
分野 | 自然 (2014年度(平成26年度)以前入学生対象) | |
開講学期 |
後期 |
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開講時間 |
月曜日 5, 6時限 |
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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 |
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開講場所 | ||
担当教員 | 市川 俊輔(教育学部・理科),國仲 寛人(教育学部・理科),玉城 政和(教育学部・数学) | |
ICHIKAWA, Shunsuke,KUNINAKA, Hiroto,TAMASHIRO, Masakazu | ||
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 |
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。 |
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学修の目的 | 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ようになる ・加工したデータを処理し,分析できるようになる ・分析を報告書の形にまとめ,発表できるようになる |
ディプロマ・ポリシー |
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成績評価方法と基準 | 授業時の課題への取り組み(40%),課題発表(60%),計100%.(合計が60%以上で合格) |
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 グループ学習の要素を加えた授業 Moodleを活用する授業 |
授業改善の工夫 | 授業中の質問,授業評価アンケートを参考に適宜対応する. |
教科書 | 高橋参吉 編著:『教職・情報機器の操作- ICTを活用した教材開発・授業設計 -』(コロナ社, 2021年),ISBN 978-4339029154 |
参考書 | 涌井良幸,涌井貞美 著:『統計学の図鑑 (まなびのずかん)』(技術評論社,2015年),ISBN 978-4774173313 |
オフィスアワー | 毎週水曜日12:00~13:00,解析学第1研究室(教育学部4F) |
受講要件 | データサイエンスⅠを履修済であること |
予め履修が望ましい科目 | |
発展科目 | 教科教育法 |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | データサイエンス,教育,デジタル化社会 |
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Key Word(s) | Data Science, Education, 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 データの集計,並べ替え,ランキング(データを扱う1)(玉城) 第5回 データの代表値とばらつき(データを読む2)(玉城) 第6回 データを可視化しよう(データを説明する1)(玉城) 第7回 データを整理して公表する(データを説明する2)(玉城) 第8回 プレゼン資料の作り方(データを読む3)(市川) 第9回 プレゼン資料の作り方(データを説明する3)(市川) 第10回 データの解析(データを扱う2)(國仲) 第11回 データの解析(データを説明する4)(國仲) 第12回 グループワーク(データを読む4) 第13回 グループワーク(データを読む5) 第14回 発表会(データを説明する5) 第15回 発表会(データを説明する6) |
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. |
事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |