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 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
授業科目名 データサイエンスⅠ
でーたさいえんすⅠ
Data Science I
単位数 2 単位
ナンバリングコード
開放科目 非開放科目    
分野
分類・領域
開講学期

前期

開講時間 木曜日 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

担当教員 弓場井 一裕(工学部)

YUBAI, Kazuhiro

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(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,主に工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,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。本講義では,専門教育で必要となる情報の入手・検索,情報の取り扱い・取りまとめ,レポート・プレゼンテーションによる発表方法の基礎を習得することを目的とする。
学修の到達目標 1. PCの基本構造を理解し,基本操作を身に付け,情報セキュリティに留意して適切にPCを管理できるようになる
2. ウェブブラウザを用いて学術論文や書籍を検索し,適切に引用できるようになる
3. Wordを用いて様々な様式の文書を作成することが可能になる
4. Excelを用いて与えられたデータを表計算し,グラフが作成でき,データベースとして活用できるようになる
5. PowerPointを用いて分かりやすく効果的なプレゼンテーションができるようになる
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 演習課題レポート100%で評価する。ただし,4回以上欠席した場合は再受講とする。
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

英語を用いた教育

授業改善の工夫
教科書 定平 誠 著 技術評論社 「しっかり学ぶ Word/Excel/PowerPoint 標準テキスト」) ISBN978-4-297-12809-8
参考書
オフィスアワー 毎週木曜日13:30~14:30,場所 工学部1号館1206室
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 第3回は杉浦、堀川、白井(総合情報処理センター教員)、
第4回の授業は情報ライブラリーセンターが担当します。

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード データサイエンス,デジタル社会,情報セキュリティ,情報リテラシー,情報検索,データリテラシー
Key Word(s) Data Science, Digital Society, Information Security, Information Literacy, Information Retrieval, Data Literacy
学修内容 1. 現代社会とデータサイエンス
  授業のガイダンス、メール、Moodle、ユニパ、Zoomなど
2. コンピュータ・情報通信技術の基礎
  コンピュータおよびネットワークの構造と仕組み PCのセットアップ
3. データ・AIを扱う上での留意事項
  情報リテラシー講習(総合情報処理センター)
4.信頼できるデータの収集
  情報検索入門、図書館利用講習(情報ライブラリーセンター)
5.データリテラシー①
  Wordを用いた文書の作成、基本操作と書式設定
6.データリテラシー②
  Wordを用いた文書の作成、図表の挿入とレイアウト
7.データリテラシー③
  Excelの基本操作
8.データリテラシー④
  Excelを用いたグラフの作成
9.データリテラシー⑤
  Excelによるデータベース管理
10.データリテラシー⑥
  PowerPointの基本操作、スライド作成
11.データリテラシー⑦
  PowerPointを用いたプレゼンテーション
12.総合演習①
  Excelによる実験データの処理①
13.総合演習②
  Excelによる実験データの処理②
14.総合演習③
  Wordによるレポート作成演習
15.総合演習④
  パワーポイントによるプレゼンテーション演習
事前・事後学修の内容 [演習課題]
Wordを用いた文書の作成
Excelを用いた表計算とグラフのシート作成
PowerPointを用いたプレゼン資料の作成
[予習]
次回の授業内容に関連する教科書の該当箇所に目を通しておく。
[復習]
例題の復習し、演習課題の作成に取り組む。
事前学修の時間:60分/回    事後学修の時間:180分/回

Copyright (c) Mie University