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社会とデータサイエンス

科目名 社会とデータサイエンス
ナンバリング LC_S2_01
担当者 高元 宗一郎
開設学科
専攻・コース
地域生活支援学科 食健康コース
地域生活支援学科 介護福祉コース
地域生活支援学科 多文化コース
分類 専門教育科目 選択科目
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 2年 前期 2単位 選択必修
授業の概要
及びねらい
情報リテラシーⅠ・Ⅱで習得した基本技能を基に、データの処理方法について講義及び演習を行う。特にデータの統計処理の方法についてコンピュータを用いた演習を通じた解説を行う。
実務経験に
関連する
授業内容
授業の
到達目標
1)統計処理に必要な用語を説明することができる
2)収集した調査票からデータの入力等を行うことができる
3)整理されたデータから統計上の必要な数値を計算することができる
4)統計上の数値の意味を解説することができる
学習方法 講義及びコンピュータを用いた演習を行います
テキスト及び
参考書籍
テキスト:よくわかるExcelではじめるデータ分析 著作/政策:株式会社富士通ラーニングメディア 発行所:FOM出版
参考図書:活用事例でわかる!統計リテラシー 著作/制作:noa出版 発行所:株式会社ワークアカデミー
【地域生活支援学科 食健康コース】
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 5     10 10 10   10 5     10 10     10     10     10     100
評価基準・方法 評価
割合
%
定期試験  
小テスト等  
宿題・授業外レポート 70
授業態度  
受講者の発表  
授業の参加度 30
その他                  
 
合計 100
【地域生活支援学科 介護福祉コース】
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 5     10 10 10   10 5     10 10     10     10     10     100
評価基準・方法 評価
割合
%
定期試験  
小テスト等  
宿題・授業外レポート 70
授業態度  
受講者の発表  
授業の参加度 30
その他                  
 
合計 100
【地域生活支援学科 多文化コース】
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 5     10 10 10   10 5     10 10     10     10     10     100
評価基準・方法 評価
割合
%
定期試験  
小テスト等  
宿題・授業外レポート 70
授業態度  
受講者の発表  
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) Excelの操作を復習しておく
授業 オリエンテーション
事後学習(復習) 自分で分析したいものを考える
第2週 事前学習(予習) 表計算ソフトの使い方を思い出す
授業 表計算ソフトの使用方法の復習
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第3週 事前学習(予習) MS-Excelの使い方を思い出す
授業 関数の使用方法の復習
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第4週 事前学習(予習) 教科書P7~P15を読んでおく
授業 データ分析を始める前に必要な事
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第5週 事前学習(予習) 教科書P17~P33を読んでおく
授業 データの傾向を把握する(1)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第6週 事前学習(予習) 教科書P17~P33を読んでおく
授業 データの傾向を把握する(2)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第7週 事前学習(予習) 教科書P35~P81を読んでおく
授業 データの視覚化(1)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第8週 事前学習(予習) 教科書P35~P81を読んでおく
授業 データの視覚化(2)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第9週 事前学習(予習) 教科書P35~P81を読んでおく
授業 データの視覚化(3)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第10週 事前学習(予習) 今までの操作内容を復習する
授業 基本統計処理の演習(1)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第11週 事前学習(予習) 今までの操作内容を復習する
授業 基本統計処理の演習(2)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第12週 事前学習(予習) 教科書P83~P106を読んでおく
授業 仮説を立てて検証する(1)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第13週 事前学習(予習) 教科書P83~P106を読んでおく
授業 仮説を立てて検証する(2)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第14週 事前学習(予習) 教科書P83~P106を読んでおく
授業 仮説を立てて検証する(3)
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
第15週 事前学習(予習) 講義全体を通じての質問を考える
授業 まとめ
事後学習(復習) 講義中でやった課題をもう一度やってみる
※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 演習が中心の講義となりますので、極力欠席しないようにしてください。もし、欠席した場合は、各自で講義内容を把握するように努めてください。
なお、上記計画はあくまで予定であり、講義の進度によって若干内容を変更する場合があります。
提出された課題等については、適宜必要に応じてフィードバック致します。