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データサイエンス演習

科目名 データサイエンス演習
ナンバリング
担当者 井本 浩之
占部 尊士
開設学科
専攻・コース
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
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 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。SDGs関連の理解を深める。
実務経験に
関連する
授業内容
授業の
到達目標
1.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。
2.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。
3.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。
4.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。
5.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。
6.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。
7.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、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、学生が調べてきて発表しあい議論する形式で進める。インターネット検索、新聞報道検索、図書や文献検索などによって調べる。
テキスト及び
参考書籍
「データサイエンスの理解」テキスト
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
%
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) 事前学習(予習) 「データサイエンスの理解」テキストp.4~6を確認する。
授業 授業内容についてのオリエンテーション
事後学習(復習) 達成目標、演習の流れを確認する
第2週 事前学習(予習) 各自PCの基本的操作を確認する。
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について
事後学習(復習) データサイエンスのためのソフトウェアの確認をする。
第3週 事前学習(予習) 各自PCでMS-Wordを起動させ、インターネット検索等を参考に使用してみる。
授業 MS-Wordによる簡単な文書作成について
事後学習(復習) 授業で学んだ操作方法等を復習する。
第4週 事前学習(予習) インターネット検索等で表作成の操作方法を確認する。
授業 MS-Wordによるビジネスレター作成、表の作成と編集について
事後学習(復習) 授業で学んだ操作方法等を復習する。
第5週 事前学習(予習) インターネット検索等でExcelソフトウェアの操作方法を確認する。
授業 Excel表計算ソフトウェアの基本構造と基本機能について
事後学習(復習) 授業で学んだExcelソフトウェアの機能や操作方法を復習する。
第6週 事前学習(予習) インターネット検索等でExcelソフトウェアによる表作成を確認する。
授業 Excelのキーボード、マウス操作と表作成
事後学習(復習) 授業で学んだExcelソフトウェアによる表作成を復習する。
第7週 事前学習(予習) インターネット検索等で各種グラフを確認する。
授業 グラフの種類とグラフデータについて
事後学習(復習) 授業で学んだ各種グラフとグラフデータについて復習する。
第8週 事前学習(予習) 前回の授業内容の確認と複合グラフについてインターネット等で調べてみる。
授業 Excelデータの可視化:複合グラフ、2軸グラフ 表と複合グラフを作成する
事後学習(復習) 授業で学んだ複合グラフについて復習する。
第9週 事前学習(予習) デジタル化、AIについて具体的事例について調べてみる。
授業 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考える。
事後学習(復習) 授業内で紹介された具体的事例の確認をする。
第10週 事前学習(予習) 具体的事例をさらに調べてみる。
授業 事例の発表準備
事後学習(復習) 事例発表の準備をする。
第11週 事前学習(予習) 事例発表の準備をする。
授業 事例発表
事後学習(復習) 他の事例発表内容の確認をする。
第12週 事前学習(予習) 授業内容の確認と準備をする。
授業 デジタル化、AIの活用による諸問題、弊害について
事後学習(復習) 授業内容の確認、復習をする。
第13週 事前学習(予習) 授業内容の確認と準備をする。
授業 実データ、実課題の取り組み
事後学習(復習) 実データ、課題の取り組みをさらに検討する。
第14週 事前学習(予習) 授業内容の確認と準備をする。
授業 実データ、実課題の取り組みとプレゼンテーションの準備
事後学習(復習) プレゼンテーションの準備をする。
第15週 事前学習(予習) プレゼンテーションの準備をする。
授業 プレゼンテーション
事後学習(復習) 各発表のまとめをする。
※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 ・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。