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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 ScienceⅠ | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | libr-fndt-DASC1711-001
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 分野 | ||
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
水曜日 1, 2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 | 稲葉瑛志（人文学部） | |
| Eiji INABA | ||
| 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）・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、主に人文学分野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。 本講義では､以下の4項目を身に付けることを目的とする。 [1] パソコン利用の社会的ルールを身につける。 [2] レポート・論文作成にとって必要となるパソコンの基本的操作方法を身につける。 [3] レポート・論文作成にとって必要となる情報の検索と利用の方法を身につける。 [4] 統計学とデータサイエンスを理解するための基礎を身につける。 |
| 学修の到達目標 | [1] 情報リテラシーおよび情報倫理に関する基本的知識を得ることができます。 [2] Word・Excel・PowerPointの基本的操作方法が理解できるようになります。 [3] インターネットを利用してWEB情報を収集する方法が理解できるようになります。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 授業内での課題（40％）、演習提出課題（40％）、最終レポート（20％）の計100％ 60％以上で単位が与えられます。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど） |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | |
| 参考書 | 切田節子 (著)、新聖子 (著)、山岡英孝 (著)、乙名健 (著)、長山恵子 (著) 『Microsoft Office2019を使った情報リテラシーの基礎』（近代科学社、2019年） ※電子ブックを利用 |
| オフィスアワー | 火曜日の12:00-12:30 事前に予約する必要あり |
| 受講要件 | |
| 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 |
・平成30年度に入学する学部学生から、個人用のノートパソコンを必携とすることになりました。また、初期セットアップについては、基本的には各学生が行うことになります。これらについては、大学からの通知と各担当教員の指示に従ってください。 ・1年生は、学籍番号によるクラス分けが行われます（新入生ガイダンスの際に詳しい説明があります）。必ず指定されたクラスで受講してください。 ・再履修の学生は、希望するクラスの初回の授業に必ず出席し、担当教員と相談の上、許可を得てください。教室の関係上、各クラスで受け入れることのできる再履修生の数には上限があります。詳細については年度の初頭に掲示しますので、必ず確認するようにしてください． |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | コンピューターによる情報利用の基礎，データサイエンス、デジタル化社会 |
|---|---|
| Key Word(s) | Information Literacy, Information Ethics, Productivity Software, Search Engine, Database，Data Science、Digital Society |
| 学修内容 | 1 現代社会とデータサイエンス 2 コンピュータ・情報通信技術の基礎 3 信頼できるデータの収集 4 データリテラシー 文書作成ソフト（Word) 5 データリテラシー 文書作成ソフト（Word) 6 データリテラシー 文書作成ソフト（Word) 7 データリテラシー プレゼンテーションソフト（PowerPoint) 8 データ・AIを扱う上での留意事項 9 データを守る上での留意事項 10 データリテラシー（プレゼンテーション） プレゼンテーションソフト（PowerPoint) 11 データの可視化 Excelを用いたデータ処理 12 統計分析基礎 Excelを用いたデータ処理 13 ソフトウェアを用いたデータ処理 Excelを用いたデータ処理 14 ソフトウェアを用いたデータ処理 Excelを用いたデータ処理 15 データリテラシー（プレゼンテーション） プレゼンテーションソフト（PowerPoint) 講義の順序などは変更することがあります。 |
| 事前・事後学修の内容 | 予習：各回、教科書の読んでおくべき部分を指定します。必ず読んでおくようにしてください。 復習：各回、授業で練習・学習したことを確認するための課題を提示します。決められた期日までに、Moodle上で提出してください。 |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |