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 授業科目
 Course Title
コンピュータ演習
Computer Science 
 担当者
 Instructor
講師   迫田 宇広  前学期 水曜日3時限/水曜日4時限
 単 位
 Credit
2

関連するディプロマポリシー Related Diploma Policy
自立した良識ある市民としての判断力と実践力/Judgment and practical ability as an independent citizen of sound sense
国際的感性とコミュニケーション能力/International sensibilities and communication capabilities
時代の課題と社会の要請に応えた専門的知識と技能/Expert knowledge and skills to address the issues of the age and the demands of society
 
到達目標
 本授業の到達目標は、受講生が①データサイエンスの基礎を理解すると共に、②レポート作成やプレゼンテーションを行うために最低限必要な知識と技術の修得を目指すことである。
 本授業は、アメリカ政府のSCANSレポート(Secretary's Commission on Achieving Necessary Skills)を嚆矢とする、社会から要請されるスキルを扱う。特に批判的思考・課題発見・問題解決・意思決定・コミュニケーションを中心的テーマとして扱う。これらはデータサイエンスに加え、問題解決が求められる多くの分野の基礎となるものである。すなわち、当該目標の達成は他の学問分野のみならず、社会に出た後にも役立つものである。

 
授業内容
 この授業では記述統計学の基礎を押さえながら、データサイエンスの考え方を学び、上記の到達目標で挙げたスキルを修得していく。ツールとして、Excel・Word・PowerPointを用いるが、時間があればR言語についても紹介する。
 
授業計画
 本科目の履修を希望する場合は、第1回の授業であるガイダンスを受講することを必須とする。すなわち“第1回の授業を遅刻もしくは欠席した場合は、本科目を履修することは不可”である。これは上記の到達目標に対応するための説明を第1回のガイダンスで行うための措置である。
各回の講義内容は以下のように計画している。ただし授業の進捗状況等により変更される場合がある。最低限必要な予習復習は以下に記載してあるが、さらに必要があればその都度、授業時間中に指示する。特に復習については①その日学習した内容を確認し、次の授業ではその内容を説明できるようになっていること、②学習した内容について、自分が関心を持っているデータを用いて実際に分析・考察してみることを勧める。なお、予習復習合わせて各回あたり約4時間の自己学習を想定している。

1.ガイダンス
シラバスの記載事項についての確認。授業の内容や進め方について説明する
2.データサイエンスとアウトプット
データサイエンスと本講義についての関係を説明する
<予習>データサイエンスおよび統計学とは何かを各自で調べる
3.統計データ
統計データと4つの尺度について学修する。
<予習>自分が興味を持っているデータを持参する
4.統計表
統計データについての集計と統計表での表現について学修する
<復習>自分が興味を持っているデータについて表を作成する
5.度数分布表
度数分布表の作成および相対度数と累積相対度数について学修する
<復習>自分が興味を持っているデータについて度数分布表を作成する。特にスタージェスの公式等、度数分布表の階級について確認する
6.グラフ表現
様々なグラフ表現と注意点について学修する
<復習>自分が興味を持っているデータについてグラフを作成する
7.演習Ⅰ
グラフを用いてプレゼンテーションを行う
8.演習Ⅱ
演習Ⅰの評価を行う。
9.PPDACサイクル
PPDACサイクルおよび実験研究と観察研究について学修する
10.プレゼンテーションの方法と注意点
演習Ⅰ~Ⅱについてまとめと指導を行う
11.演習Ⅲ
第2~10回をふまえ、総合的なプレゼンテーションを行う
12.演習Ⅳ
演習Ⅲの評価を行う
13.期末テスト
実技テストを行い、その後解説を行う
14.まとめ
最後に評価とまとめを行う

 
授業運営
 授業は基本的に前半を講義形式、後半を演習形式で行う。このことから、遅刻すると演習で他の学生の妨げになるため、遅刻した場合はその後の授業への参加を不可とし、欠席として扱う。

 
評価方法
 平常点60%、期末テスト40%。発言や質問などの授業への積極的な参加は、すべて(たとえ間違ったコメント等であっても)プラスに評価する。なお上記の到達目標から、積極的な参加が認められない場合はマイナスに評価する場合がある。演習を行うことから授業にはすべて出席することが望ましい。事前の申請なく授業を2回以上欠席した場合は、原則として評価の対象としない。
 
オフィスアワー
 授業終了後に受け付ける。
 

参考書
迫田宇広他『問題解決力向上のための統計学基礎』[日本統計協会]2014

 
 
 
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