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	2024 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
	でーたさいえんすいち
	Data Science Ⅰ
単位数	2 単位
ナンバリングコード	gedu-fndn-DASC1113-002

開放科目	非開放科目
分野
分類・領域	教養基盤科目・基礎教育 (2022（令和4）年度〜2015（平成27）年度入学生対象)
開講学期	前期
開講時間	金曜日 1, 2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	カミッレーリ　ガブリエレ（人文学部）・石田修二（非常勤）
担当教員	CAMILLERI GABRIELE　・ISHIDA Shuji
SDGsの目標
連絡事項	・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。 * 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（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	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	○ 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	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	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
授業アンケート結果を受けての改善点
教科書	切田節子（著）、新聖子（著）、山岡英孝（著）、乙名健（著）、長山恵子（著）『Microsoft Office 2021を使った情報リテラシーの基礎』（近代科学社、2022年）
参考書
オフィスアワー	木曜日5〜6限：事前にアポイントを取ること
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	講義の順序などは変更することがあります。第3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	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, Imformation Ethics, Productivity Software, Search Engine, 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)
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・事後学修の内容	事前学修の時間:120分/回　　　事後学修の時間:120分/回