三重大学ウェブシラバス

シラバス表示

　シラバスの詳細な内容を表示します。

→ 閉じる（シラバスの一覧にもどる）

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
授業科目名	【遠隔】データサイエンスⅠ
	【えんかく】でーたさいえんす１
	Data ScienceⅠ（Remote）
単位数	2 単位

受講対象学生
授業科目名


単位数	単位
ナンバリングコード	libr-fndt-DASC1711-004

開放科目	非開放科目
分野	社会（2014年度（平成26年度）以前入学生対象）
開講学期	前期
開講時間	木曜日 3, 4時限
授業形態	オンライン授業 * 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	岩田　一哲
担当教員	Iwata Ittetsu
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、主に社会科学分野（法学・政治学・経済学・経営学）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。本講義は、大学で学んでいく上で求められるもっとも基本的なデータサイエンスについて身につけることを目指す。具体的には、大学でコンピュータやインターネットを活用する上で知っておくべきリテラシーや倫理について、そして大学でレポート等の資料を作成する上で知っておくべき、ワード・エクセル・パワーポイントの操作方法について学習する。
学修の到達目標	本講義の学習の到達目標は、大学で学んでいく上で求められるもっとも基本的なデータサイエンスについて身につけられることである。具体的には、大学でコンピュータやインターネットを活用する上で知っておくべきリテラシーや倫理について、そして大学でレポート等の資料を作成する上で知っておくべき、ワード・エクセル・パワーポイントの操作方法に関する知識を得ることである。
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	小レポート40％、期末レポート：60％、計100％。（合計が60％以上で合格）
授業の方法	講義
授業の特徴	PBL 特色ある教育 Moodleを活用する授業英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書
参考書	１．加藤正吾（2021）『レポート・図表・プレゼン作りに追われない情報リテラシー：大学生のためのアカデミック・スキルズ入門：OfficeアプリのWord・Excel・PowerPointを365日駆使する』三恵社２．ジョエル・ベスト、林大訳（2002）『統計はこうしてウソをつく』白揚社。
オフィスアワー	木曜日昼休み
受講要件
予め履修が望ましい科目
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、データリテラシー
Key Word(s)	Data Science, Data Literacy
学修内容	※講義の順序などは変更することがあります。１　現代社会とデータサイエンス講義ガイダンス、パソコンの基礎設定、大学もモバイルLAN接続、ウィルス対策ソフトについて、データサイエンスの現状と活用事例２　コンピュータ・情報通信技術の基礎３　データ・AIを扱う上での留意事項　　情報リテラシー、大学でPCを使用する上で必要な知識と諸準備４　データを守る上での留意事項　　情報倫理、Gmailの使い方と注意点５　データリテラシー（コンピュータの基礎知識・ワード１）　　Microsoft Officeの設定、Microsoft Wordの基本操作１６　データリテラシー（ワード２）　　Microsoft Wordの基本操作２７　データリテラシー（ワード３：演習）８　データリテラシー（パワーポイント：演習）　　Microsoft PowerPointの基本操作と演習９　信頼できるデータの収集　　図書館実習「情報検索入門講習会」 10 データリテラシー（データの収集と図書館）　　図書館実習「大学生に求められる情報リテラシーと図書館」 11 データリテラシー（エクセル１）　　データの検索と収集の方法とその演習 12 データの可視化（エクセル２）　　Microsoft Excelによる図表の作成操作 13 統計分析基礎（エクセル３）　　Microsoft Excelによる基本計算の操作 14 ソフトウェアを用いたデータ処理（エクセル４）　　Microsoft Excelによる関数を使った操作 15 ソフトウェアを用いたデータ処理（エクセル５）　　Microsoft Excelの基本操作のまとめと演習
事前・事後学修の内容	演習等で課せられる課題に取り組んで提出すること。
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