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科目の基本情報
| 開講年度 | 2023 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 共通教育・大学基礎科目 | |
| 受講対象学生 |
学部(学士課程) : 1年次 医学科：学籍番号が前半（01～63）の者、 看護学科：学籍番号が前半（01～40）の者 （他授業の都合等に応じて、別時間の同授業と変更も可能） |
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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-DASC1711-011
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 分野 | ||
| 分類・領域 | ||
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
月曜日 7, 8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 | 医学部 臨床講義棟２階 第2講義室 | |
| 担当教員 | ○坂本良太（医学部），谷村晋（医学部），新貝庄吾（医学部），伊藤黎（医学部） | |
| ○SAKAMOTO, Ryota, TANIMURA, Susumu, SHINGAI, Shogo, ITO, Rei | ||
| 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（Word）・表計算（Excel）・プレゼンテーション（PowerPoint）活用術などを学ぶ。さらに、全学共通の学修項目として、主に医療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、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。医学・看護学においては特に、Evidence Based Medicine（根拠に基づく医療）のための統計知識、情報倫理、患者や他者に対してのプレゼンテーション能力が求められるため、それらの習得を目的とする。 |
| 学修の到達目標 | ・コンピュータやクラウドサービスの利点を知り、利用できるようになる。 ・データの入手や分析の基礎的な方法を知る。 ・Wordでのレポート提出や、Excelでのグラフ作成といった、将来的にも業務で利用するソフトウェアを使用できるようになる。 ・データや考えをまとめ、適切に他者に向けた発表ができるようになる。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 発表会も含めた全回の課題により評価します。期末試験は課しません。 ※各回の課題提出は必須です。 |
| 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 Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | パソコンの利用に関しては個人差が大きいため、能力・到達度に応じて、授業中の質問、Moodleへの投稿、メールといった複数手段で適宜TAや教員がサポートします。 |
| 教科書 | テキストの指定は特にありません。必要となる資料は基本的にMoodle上で配布します。 |
| 参考書 | 参考書の指定は特にありませんが、必要に応じて、自分のレベルに合ったパソコン利用法やWord、Excel等の利用に関する書籍を探すとよいでしょう。 |
| オフィスアワー | 坂本：金曜日 12:00～14:00 （探索医学研究棟２階 ITセンター） 谷村：水曜日 10:00～12:00 （看護学科 谷村教授室） 新貝：火、木曜日 10:00～12:00（探索医学研究棟２階 ITセンター） 伊藤：木曜日 12:00～14:00（探索医学研究棟２階 ITセンター） ※ infoscience@med.mie-u.ac.jp へ事前に予約の連絡を入れること |
| 受講要件 | 毎回、各自のパソコン、マウスを用意してください。 充電は授業前に済ませておいてください。 最初のうちは配布された自分専用の「統一アカウント」の用紙を持参してください。 |
| 予め履修が望ましい科目 | 特になし |
| 発展科目 | 医学部における専門教育科目、現代科学理解特殊講義（データサイエンスとAI）、データサイエンスⅡ |
| その他 |
課題について、手助けをしたり、受けたりすることは推奨しますが、コピーを提出する行為は認めません。 自分で課題を作成せず剽窃や学生間での複製で、他とほぼ同一の内容で提出された場合、複製者か元作成者かに関わらず提出を無効とします。 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=16313 |
|---|
| キーワード | 情報通信技術，情報リテラシー，コンピュータ，仕事効率化，データサイエンス、デジタル化社会 |
|---|---|
| Key Word(s) | Information and Communication Technology (ICT), Information Literacy, Computer, Productivity, Data Science, Digital Society |
| 学修内容 | 第１回 現代社会とデータサイエンス 第２回 コンピュータ・情報通信技術の基礎 第３回 データリテラシー（画像データの取り扱い） 第４回 信頼できるデータの収集 第５回 データリテラシー（データの引用ルール） 第６回 データリテラシー・AIを扱う上での留意事項（情報倫理） 第７回 データを守る上での留意事項（情報セキュリティ） 第８回 データリテラシー（画像認識・AI） 第９回 データの可視化 第10回 統計分析基礎 第11回 データリテラシー（プレゼンテーション） 第12回 Rを用いたデータ処理 １ 第13回 Rを用いたデータ処理 ２ 第14回 データリテラシー（プログラミング） 第15回 グループディスカッション ※都合により内容が前後する場合もあります。 |
| 事前・事後学修の内容 | それぞれの回にて課題を出します。基本的にはMoodleを用いてWeb上から提出する形となりますので、締め切りまでに提出してください。 資料や重要な内容はMoodleに掲載しますので、 時々見る習慣をつけておいて下さい。 質問等があれば適宜メールまたはMoodle上の投稿で受け付けます。 また個人宛の連絡事項はメールで伝えることがありますので、 随時メールをチェックするようにして下さい。 |
| 事前学修の時間:30分/回 事後学修の時間:90分/回 |