| 科目名 | データサイエンス演習 |
| ナンバリング | CE_D2_01 |
| 担当者 |
安藤 満代
利光 恵 中園 照美 赤川 力 松本 麻希 村岡 淑恵 |
| 開設学科 専攻・コース |
心理カウンセリング学科 |
| 分類 | 共通教育科目 必修科目 |
| 関連する 資格・免許 |
| 開講キャンパス | 開講年次 | 開設期 | 単位数 | 必修・選択 |
| 佐賀 | 1年 | 後期 | 1単位 | 必修 |
| 授業の概要 及びねらい |
PCの操作になれて、MS-Word、 Excel、PowerPointを使えるようになる。Excelで、表の作成、データの並び替え、グラフの作成、簡単な計算ができるようになる。AIが様々な分野で活用されており、自らの生活にも深く関与していることを、アクティブラーニングにより学生が事例として調べて発表しあう。AIは万能ではなく、その活用にあたっては人間中心の判断が重要であることや、公正性、プライバシー保護、セキュリティに関する課題があることを学生が具体的事例を調べて発表しあう。自分でテーマを決めて、統計を用いたデータを収集し、図表化、そこからわかる事柄の記述と考察を行い、発表しあう。 |
| 実務経験に 関連する 授業内容 |
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| 授業の 到達目標 |
PCの操作になれ、MS-Wordを用いて簡単な文書の作成ができるようになる。 Excelを用いて表の作成、データの並び替えができるようになる。 Excelを用いてグラフの作成、簡単な計算ができるようになる。 デジタル化、AIが、自分たちの生活に密接に結びついていることを、具体的な事例をあげて述べることができる。 デジタル化、AIの普及にともなって生じているさまざまな問題、社会的課題について、具体的事例をあげて述べることができる。 統計に基づく何らかの実データを見つけ、統計が日常生活の課題解明、社会の理解に必要であることを、実データをもとに述べることができる。 発表内容をPowerPointに表現し、プレゼンテーションを行うことができる。 |
| 学習方法 | 前半はのソフトウェア操作の学習を行う。後半は、３つの課題（①デジタル化、AI活用の具体的な事例、②デジタル化、AI普及に伴って生じている問題や社会的課題について具体的事例や対応、③統計に基づく実データの事例報告）について、調べる。ある課題について調査した結果を個人やグループで発表させる授業である。 |
| テキスト及び 参考書籍 |
| 到達目標 | |||||||||||||||||||||||||
| 汎用的能力要素 | 専門的能力要素 | ||||||||||||||||||||||||
| 態度・ 志向性 |
知識・ 理解 |
技能・ 表現 |
行動・ 経験・ 創造的思考力 |
態度・ 志向性 |
知識・ 理解 |
技能・ 表現 |
行動・ 経験・ 創造的思考力 |
合計 | |||||||||||||||||
| 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | 1) | 2) | 3) | ||
| 比率 | 25 | 25 | 25 | 25 | 100 | ||||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
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| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | |||||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ◎ | ○ | ◎ | 30 | ||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ◎ | ○ | ◎ | ○ | 30 | ||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | ○ | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
(表中の記号 ○評価する観点 ◎評価の際に重視する観点 %評価割合)
| 授業計画（学習内容・キーワードのスケジュール） | ||
| 第１週 | 事前学習(予習) | シラバスを読んでおく |
| 授業 | 演習のねらい、達成目標の確認、演習の流れを理解することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第２週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | コンピュータ操作、データサイエンスのためのソフトウェア基礎を説明することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第３週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | MS-Word による簡単な文書作成を説明することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第４週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | MS-Wordによるビジネスレター作成、表の作成と編集を説明することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第５週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | Excel表計算ソフトウェアの基本構造と基本機能を説明することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第６週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | Excelのキーボード、マウス等を説明することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第７週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | グラフの種類とグラフデータを説明することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第８週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | Excelデータ可視化、複合グラフ、2 軸グラフを説明することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第９週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | デジタル化、AIと生活について、説明し発表することができる① | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第１０週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | デジタル化、AIと生活について、説明し発表することができる② | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第１１週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | デジタル化、AIと生活について、説明し発表することができる③ | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第１２週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | デジタル化、ＡＩの活用における問題、弊害について、説明することができる | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第１３週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | 統計（公官庁等のオープンデータ）に基づく何らかの実データ・実課題について、他者に結果を伝達共有することができる① | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第１４週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | 統計（公官庁等のオープンデータ）に基づく何らかの実データ・実課題について、他者に結果を伝達共有することができる② | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
| 第１５週 | 事前学習(予習) | 配布された講義資料を読んでおく |
| 授業 | 統計（公官庁等のオープンデータ）に基づく何らかの実データ・実課題について、他者に結果を伝達共有することができる③ | |
| 事後学習(復習) | 講義内容をまとめておく | |
※事前・事後学習の時間は、講義科目は各90分、演習科目は各30分を原則とする。
※課題（試験やレポート等）に対するフィードバックを行います。
| 備考 | ・授業計画はあくまで予定であり、講師の都合等により変更が生じる場合があります。 ・ディスカッションやプレゼンテーションを重視します。積極的に取り組んで下さい。 ・１週間あたり3時間の事前・事後学習時間を確保すること。 ・最終週にプレゼンテーションの講評の時間を設けます。 |