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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 |
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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-DASC1711-005
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| 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 |
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| 開講時間 |
金曜日 3, 4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 | 藤本 真理 | |
| FUJIMOTO,Mari | ||
| 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 | ① 社会科学を学習研究するのに必要な情報やデータの検索や扱い方を学ぶ。 ② レポート・論文の作成、プレゼンテーションに必要なパソコンの基本操作を学ぶ。 ③ データサイエンスの基礎をを体験する。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 授業への取組30点・毎回の提出課題70点 |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 |
問題提示型PBL（事例シナリオ活用含） Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | 授業の際に資料を配布する |
| 参考書 | 特に指定はなし |
| オフィスアワー | 原則として月曜7－8限、人文学部棟4F藤本研究室 |
| 受講要件 | なし |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | データサイエンスII |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
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| キーワード | データサイエンス、デジタル化社会 |
|---|---|
| Key Word(s) | data science, digital society |
| 学修内容 | 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１ ６ データリテラシー（ワード２） Microsoft Wordの基本操作２ ７ 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。 |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |