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 数学教育コース,理科教育コース
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
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

開講時間 月曜日 5, 6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 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
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 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
○ 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

PBL

特色ある教育

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

英語を用いた教育

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

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, 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

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