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 2023 年度
開講区分 教科及び教科の指導法に関する科目(A類)・情報
科目名 コンピュータ及び情報処理
こんぴゅーたおよびじょうほうしょり
Computer and Information Processing
受講対象学生 教育学部, A 類

学部(学士課程) : 3年次
~73 期生
卒業要件の種別 選択必修
授業科目名 データ解析入門
でーたかいせきにゅうもん
Introduction to Data Analysis
単位数 2 単位
ナンバリングコード
educ-math-INFO3015-001
開放科目 非開放科目    
開講学期

前期

開講時間 月曜日 7, 8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 教育学部2号館1階PC教室

担当教員 奥村 晴彦(非常勤講師)

Haruhiko OKUMURA

実務経験のある教員 奥村晴彦:高等学校数学科教諭の経験あり(14年間)。現場の教員としての経験を生かした授業をする。

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 調査結果などをまとめる際には,見やすいグラフの作成に加え,p値や信頼区間の計算が必要になる。この授業では,実際に手を動かしながら,データ解析や統計計算の初歩から論文のまとめ方までを学ぶ。
オープンソースの統計・データ解析ソフト「R」を主に使う。
学修の目的
学修の到達目標
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
○教育をめぐる現実的課題について、専門的知識に基づいて適切な対応を考えることができる。
 教育に関する課題を意識した実践を企画・運営し、関係者と協力して問題解決に取り組むことができる。
 教育に関わる職業人に求められる使命感・責任感を持ち、異文化、多世代の人と連携・協力することができる。
○自律的な学習者として、主体的に学び、振り返ることができる。

○ 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 毎回Moodle上に出す課題により評価する。
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

特色ある教育

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)

英語を用いた教育

授業改善の工夫
教科書
参考書
オフィスアワー 私のホームページにある予定表で空いているところならいつでもどうぞ。
Moodleやメールでも質問をどうぞ。
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 統計,データ解析,文書作成
Key Word(s) statistics, data analysis, R
学修内容 第1回:オリエンテーション
第2回:初めてのR言語
第3回:基本統計量
第4回:中心極限定理と正規分布
第5回:正規分布に基づくいろいろな分布
第6回:p値と検定の考え方
第7回:信頼区間の考え方
第8回:2項分布とポアソン分布
第9回:2×2の表,オッズ比,相対危険度
第10回:Fisherの正確検定
第11回:t検定
第12回:相関と回帰
第13回:重回帰分析
第14回:ロジスティック回帰とROC曲線
第15回:主成分分析と因子分析

詳しくは次のサイトも参照してください:
http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/
事前・事後学修の内容 その都度指示します。
事前学修の時間:    事後学修の時間:

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