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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  後学期 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
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および推測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・Rを用いる。
 コンピュータ演習Ⅲで扱った内容は必須の知識とする。コンピュータ演習Ⅲでは、自分の意見や何らかの情報について提示するに際し、主に図表を用いてプレゼンテーションする方法を学んだ。これに対してコンピュータ演習Ⅳでは、数値を用いて表現する方法を学ぶ。加えて推測統計学についても学ぶ。
 
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。
 各回の授業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。コンピュータ演習Ⅲとの関係について説明する
2.変化を表す統計量
変化幅・変化率などを学修する。Rについて紹介する
<復習>学修した内容について、自分が興味を持っているデータをRとExcelで計算する
3.中心の位置を表す統計量
最頻値・平均値・中央値などを学修する
<復習>学修した内容について、自分が興味を持っているデータをRとExcelで計算する
4.散らばりを表す統計量Ⅰ
5数要約について学修する
<復習>学修した内容について、自分が興味を持っているデータをRとExcelで計算する
5.散らばりを表す統計量Ⅱ
標準偏差について学修する
<復習>学修した内容について、自分が興味を持っているデータをRとExcelで計算する。チェビシェフの不等式について確認する
6.学修状況確認
記述統計学及びRをレポートあるいは演習で学修状況を確認する。あわせて注意すべきいくつかのポイントを説明する
7.予備日(これまでの復習と質問の受け付け)
進捗状況等により、演習を行う場合がある
8.変数が2つの場合の統計量
共分散・相関係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散布図を作成する。学修した内容について、自分が興味を持っているデータをRとExcelで計算する
9.統計的推測と確率
推測統計学の基礎について学修する
<復習>学修した内容について、自分が興味を持っているデータにあてはめて考察を行う
10.演習Ⅰ
第2~9回をふまえ、学生同士でプレゼンテーションと評価を行う
11.演習Ⅱ
実際に統計データの収集を行う。データの発生器について考察を行う
12.演習Ⅲ
適合度のχ^2検定について学修する
<復習>学修した内容について、自分が興味を持っているデータをRとExcelで計算する
13.期末テスト
記述統計学及びRの実技テストを行い、その後解説を行う。進捗状況等により、この時間に演習を実施し、実技テストではなくレポート等に変更する場合がある。
14.まとめ
最後に評価とまとめを行う

 授業計画は全14回の内容を担保することを前提として、12回で実施する。詳細については授業内で説明する。
 
授業運営
 授業はオンタイム型授業(Zoom)で行う。第2回目以降の授業は学生側のマイクとカメラをオンにすることがある。Zoomのチャット機能を使うので事前に確認しておくこと。

 
評価方法
 平常点60%、中間期末レポート・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
 質問・相談等はメールで受け付ける。当該メールアドレスは第1回の授業で伝える。
 

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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