| 科目名 | データサイエンス入門 |
| ナンバリング | |
| 担当者 |
草場 聡宏
古賀 浩二 植田 友貴 葛原 誠太 大塚 和良 小形 幸平 高元 宗一郎 |
| 開設学科 専攻・コース |
看護学科 健康栄養学科 スポーツ健康福祉学科 子ども学科 心理カウンセリング学科 デジタル社会共創学環 リハビリテーション学科 理学療法学専攻 リハビリテーション学科 作業療法学専攻 社会福祉学科 |
| 分類 | 共通教育科目 必修科目 |
| 関連する 資格・免許 |
管理栄養士国家試験受験資格 高等学校教諭一種免許状（福祉） |
| 開講キャンパス | 開講年次 | 開設期 | 単位数 | 必修・選択 |
| 神埼 | 1年 | 前期 | 2単位 | 必修 |
| 授業の概要 及びねらい |
●現代社会で急速に進んでいるデジタル･トランスフォーメーションについての理解をもち,データ･AIの利活用が具体的にどのように発展してきているかを知る。 ●正しくデータを読み取る力とそのために必要な統計学の基礎的概念を理解する。 ●表計算ソフトを用いて簡単なデータの集計や加工の方法を知る。 ●データ･AI利活用における留意事項と,データに関連する法律･規則を知る。 |
| 実務経験に 関連する 授業内容 |
専任教員7名と学外講師2名で担当します。専任教員はいずれも公衆衛生学,保健統計学,情報科学等の領域を専門としています。 |
| 授業の 到達目標 |
●データ･AIによって,社会および日常生活が大きく変化していることを理解する。｢数理/データサイエンス/AI｣が,今後の社会における｢読み/書き/そろばん｣であることを理解する。今のAIで出来ること,出来ないことを理解する。AIを活用した新しいビジネス/サービスは,複数の技術が組み合わされて実現していることを理解する. ●データの特徴を読み解き,起きている事象の背景や意味合いを理解できる。データの発生現場を確認することの重要性を理解する。データの比較対象を正しく設定し,数字を比べることができる。適切な可視化手法を選択し,他者にデータを説明できる。文献や現象を読み解き,それらの関係を分析･考察し表現することができる。表計算ソフト(スプレッドシート)等を使って,小規模データを集計･加工ができる. ●個人情報保護法など,データを取り巻く国際的な動きを理解する。データ･AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する。個人のデータを守るために留意すべき事項を理解する。 |
| 学習方法 | ○授業はPCを使った演習も行いますので,各自PCを持参してください。 ○指示された範囲のテキストを読むなどの予習･授業準備をしておいてください。 ○主体的･積極的にグループワークに参加することを期待します。 |
| テキスト及び 参考書籍 |
"テキストとして｢基礎から学ぶICTリテラシ-｣(日経BP社)を使用します。 授業の中でも適宜資料を配付します。" |
【看護学科】
| 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 | 20 | 30 | 30 | 10 | 10 | 100 | |||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
||||||||||||||||||||||||
| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | 30 | |||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
【健康栄養学科】
| 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 | 20 | 30 | 30 | 10 | 10 | 100 | |||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
||||||||||||||||||||||||
| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | 30 | |||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
【スポーツ健康福祉学科】
| 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 | 20 | 30 | 30 | 10 | 10 | 100 | |||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
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| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | 30 | |||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
【子ども学科】
| 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 | 20 | 30 | 30 | 10 | 10 | 100 | |||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
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| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | 30 | |||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
【心理カウンセリング学科】
| 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 | 20 | 30 | 30 | 10 | 10 | 100 | |||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
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| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | 30 | |||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
【デジタル社会共創学環】
| 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 | 20 | 30 | 30 | 10 | 10 | 100 | |||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
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| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | 30 | |||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
【リハビリテーション学科】
| 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 | 20 | 30 | 30 | 10 | 10 | 100 | |||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
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| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | 30 | |||||||||||||||||||||
| その他 | |||||||||||||||||||||||||
| 合計 | 100 | ||||||||||||||||||||||||
【社会福祉学科】
| 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 | 20 | 30 | 30 | 10 | 10 | 100 | |||||||||||||||||||
| 評価基準・方法 | 評価 割合 % |
||||||||||||||||||||||||
| 定期試験 | |||||||||||||||||||||||||
| 小テスト等 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 宿題・授業外レポート | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 授業態度 | ○ | ○ | 20 | ||||||||||||||||||||||
| 受講者の発表 | ○ | 10 | |||||||||||||||||||||||
| 授業の参加度 | ○ | ○ | ○ | 30 | |||||||||||||||||||||
| 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) | (準備)PCにOffice365をインストールしておく |
| 授業 | ガイダンス、大学の授業に参加するための準備 | |
| 事後学習(復習) | 電子メールを送受信する際のマナーについてまとめよう | |
| 第２週 | 事前学習(予習) | テキストの該当ページを読んで予習しておく |
| 授業 | コンピューターの仕組みとネットワーク | |
| 事後学習(復習) | Wordを利用したレポートを作成しよう | |
| 第３週 | 事前学習(予習) | コンピューターウィルスの被害と対策について予習しておく |
| 授業 | メディア･リテラシー | |
| 事後学習(復習) | ファクトチェックの方法についてまとめよう | |
| 第４週 | 事前学習(予習) | 自分が属する学科等に関係する｢○○×デジタル｣について予習しておく |
| 授業 | 社会におけるデータ･AI利活用 | |
| 事後学習(復習) | データ駆動型社会とSociety5.0についてまとめよう | |
| 第５週 | 事前学習(予習) | AI･データ利用の落とし穴について予習しておく |
| 授業 | AI･データ利用の責任 | |
| 事後学習(復習) | 個人情報の保護についてまとめよう | |
| 第６週 | 事前学習(予習) | データ分析の基本(平均や散らばり)について予習しておく |
| 授業 | データ分析の基本 | |
| 事後学習(復習) | いろいろなグラフの特徴についてまとめよう | |
| 第７週 | 事前学習(予習) | 身近な生活でデータがどのように活用されているか予習しておく |
| 授業 | データ･AI活用の現場 part_1 (ビジネスとしてのAI･データサイエンス) ※外部講師による講義 | |
| 事後学習(復習) | 講義を受講しての感想を800字程度にまとめよう | |
| 第８週 | 事前学習(予習) | 身近な生活でデータがどのように活用されているか予習しておく |
| 授業 | データ･AI活用の現場 part_2 (ビジネスとしてのAI･データサイエンス) ※外部講師による講義 | |
| 事後学習(復習) | 講義を受講しての感想を800字程度にまとめよう | |
| 第９週 | 事前学習(予習) | 表計算ソフト(Excel)の基本操作を予習しておく |
| 授業 | 各種統計データの利用 | |
| 事後学習(復習) | 国勢調査のデータを使って人口密度を都道府県地図に表そう | |
| 第１０週 | 事前学習(予習) | データ・AIを扱う際の心得,留意点について予習しておく |
| 授業 | データ・AIを扱う際の心得,留意点 | |
| 事後学習(復習) | 個人情報が漏洩した場合の影響とその予防についてまとめよう | |
| 第１１週 | 事前学習(予習) | テキストの該当ページを読んで予習しておく |
| 授業 | 変数間の関係を調べる①～関連や相関～ | |
| 事後学習(復習) | 相関関係と因果関係の違いについてまとめよう | |
| 第１２週 | 事前学習(予習) | データ分析の基本(平均や散らばり)について確認しておく |
| 授業 | 変数間の関係を調べる②～平均の差～ | |
| 事後学習(復習) | 表計算ソフトを利用した｢t検定｣の方法についてまとめよう | |
| 第１３週 | 事前学習(予習) | データ分析の基本(平均や散らばり)について確認しておく |
| 授業 | 変数間の関係を調べる③～多重比較～ | |
| 事後学習(復習) | 表計算ソフトを利用した｢多重比較｣の方法についてまとめよう | |
| 第１４週 | 事前学習(予習) | 自分が属する学科等の領域に関するデータを探しておく |
| 授業 | データ分析のレポート作成 | |
| 事後学習(復習) | 収集したデータの集計･分析したレポートを作成しよう | |
| 第１５週 | 事前学習(予習) | 収集したデータの集計･分析したレポートの発表準備をしておく |
| 授業 | データ分析発表会 | |
| 事後学習(復習) | 15回の講義を受講しての感想を800字程度にまとめよう | |
※事前・事後学習の時間は、講義科目は各90分、演習・実験・実習科目は各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。 ･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が原則です。 ･授業中に行う質問や小テストへの回答も,授業に対する理解度や参加度をみるために評価対象とします。 ･定期試験の成績と合わせて,総合的に学修の評価を行います。 |