授業科目名	データサイエンス入門
時間割番号	CDS013
担当教員名	島崎　洋一
開講学期・曜日・時限	前期・火・I	単位数	2
＜対象学生＞
地域食物科学科1年生
＜授業の目的＞
データを用いて有益な知見を引き出す手法である「データサイエンス」について、データ分析の知識やデータ処理技能に関する基本的事項を学び、基本的なアプリケーションソフトの習得と組み合わせて、身近な問題や各自の学問分野に活用して解決する力を身につける。また、自らの目的を達するために適切に情報を活用することができる基礎的な知識や技能である「情報リテラシー」を理解する。さらに、超スマート社会における規範を考える「情報倫理」について学習する。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
全学共通教育科目向け 記号 コンピテンシー（能力・資質） 説明   A 共通 汎用能力 ２・情報リテラシー 情報収集力 図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を入手できる。 ○ B 情報選択力 収集した文献や資料から、適切な情報を選択し、活用できる。 ◎ C 情報倫理力 情報を倫理的、合法的に収集・活用できる。 ○ D ３・数量的リテラシー さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。 ○
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO 説明 コンピテンシーとの対応 共通 1 データサイエンスの基本的な用語や手法などを説明ができること A 2 情報リテラシー（情報収集力・情報選択力・情報倫理力）の意味が理解できること B 3 情報倫理テキストの理解および情報モラル教育の授業案の作成ができること C 4 文書作成、プレゼンテーション、表計算などのソフトウェアの活用ができること D
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 15% 課題提出やフィードバック回答によりデータサイエンスの理解度を評価する。 2 15% 課題提出やフィードバック回答により情報リテラシーの理解度を評価する。 3 20% 情報倫理テキスト（e-learningシステム）の点数で評価する。 4 50% 課題提出やフィードバック回答により表現力を評価する。 合計 100%
＜授業の方法＞
情勢の変化などを踏まえて「面接授業」あるいは「ライブ型」で実施する。 面接授業の場合は大学の情報処理教室を利用して感染防止対策を徹底する。 毎回の授業では、最初に演習内容を理解し、各自でコンピュータ演習を行う。 Moodle（e-Learningシステム）を用いて、関連資料を配布する。 Moodleの課題提出やフィードバックなどの機能を活用する。 授業の進行具合に応じて、一部の内容や順序が入れ替わることがある。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
対面演習が可能な場合は、大学の情報処理教室のコンピュータを使用する。 担当教員に加えて、Student Assistant（上級生）のサポートがある。 1年生前期「生命環境基礎ゼミ」のプレゼンテーションと連携している。
＜テキスト＞
(未登録)
＜参考書＞
(未登録)
＜授業計画の概要＞
1 タイトル データサイエンス概論 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：課題提出およびフィードバック回答 授業内容 授業概要と本学の情報教育システムの理解 2 タイトル 情報リテラシー1 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：課題提出およびフィードバック回答 授業内容 文書作成ソフトの演習：アンケートデータの要約 3 タイトル 情報リテラシー2 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：フィードバック回答 授業内容 プレゼンソフトの演習1：発表方法のスキル 4 タイトル 情報リテラシー3 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：課題提出およびフィードバック回答 授業内容 プレゼンソフトの演習2：プレゼンと情報処理 5 タイトル 情報リテラシー4 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：フィードバック回答 授業内容 プレゼンソフトの演習3：BDやAIに関する情報収集 6 タイトル 情報リテラシー5 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：課題提出およびフィードバック回答 授業内容 プレゼンソフトの演習4：データや情報の編集 7 タイトル データ分析1 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：フィードバック回答 授業内容 表計算ソフトの演習1：データ処理 8 タイトル データ分析2 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：課題提出およびフィードバック回答 授業内容 表計算ソフトの演習1：グラフ作成 9 タイトル データ分析3 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：フィードバック回答 授業内容 表計算ソフトの演習1：相関分析1 10 タイトル データ分析4 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：課題提出およびフィードバック回答 授業内容 表計算ソフトの演習1：相関分析2 11 タイトル 情報発信1 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：フィードバック回答 授業内容 WEB作成演習1：HTML 12 タイトル 情報発信2 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：課題提出およびフィードバック回答 授業内容 WEB作成演習2：Cascading Style Sheet 13 タイトル 情報倫理1 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：情報倫理テキストの学習およびフィードバック回答 授業内容 情報モラル教育 14 タイトル 情報倫理2 事前学習 事後学習 事前：Moodleの確認 事後：情報倫理テキストの学習 授業内容 情報セキュリティと著作権問題 15 タイトル 振り返り・まとめ 事前学習 事後学習 事前：授業全体の振り返り 事後：フィードバック回答 授業内容 授業内容に関する理解度を把握 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜備考＞
(未登録)