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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 岡嶋 一郎
西村 喜文
太田 秀樹
利光 恵
中園 照美
赤川 力
村岡 淑恵
松本 麻希
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
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、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
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) シラバスを読んでおく
授業 コンピュータの種類と用途,パソコンハードウェアの構成,パソコンソフトウェア構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 MS-Wordの書式設定、ページ書式設定、文書入力・編集練習、段落書式設定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 表の作成と編集、図の作成と利用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 表計算ソフトウェアの機能、ワークブックの構成画面構成と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 エクセルのセル操作(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 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 系列と縦軸の繋がり、系列とグラフの繋がり、複合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 オープンデータの利用とサンプルデータダウンロード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 統計に基づく何らかの実データ・実課題について、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 統計に基づく何らかの実データ・実課題について、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 統計に基づく何らかの実データ・実課題について、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
※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。