科目名[英文名]
学校教育データサイエンス応用A
担当教員[ローマ字表記]
吉村 優子
[
YOSHIMURA, Yuko
], 池田 慎之介[IKEDA, Shinnosuke],
佐藤 智治
[
SATO, Tomoharu
],
辻井 宏之
[
TSUJII, Hiroyuki
],
土屋 明広
[
TSUCHIYA, Akihiro
],
増田 和実
[
MASUDA, Kazumi
],
山田 哲
[
YAMADA, Tetsu
]
科目ナンバー
HSSTB1102A
科目ナンバリングとは
時間割番号
1000A
科目区分
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講義形態
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開講学域等
人間社会学域
適正人数
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開講学期
Q3
曜日・時限
水2
単位数
1単位
授業形態
対面のみ
60単位上限
対象外
対象学生
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キーワード
情報の取り扱い、情報処理の応用と解釈、研究事例
講義室情報
人間社会第2講義棟 402講義室(対面と遠隔(双方向)の併用)
開放科目
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備考
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授業の主題
Society 5.0を迎え、インターネットと物・人を繋ぐ技術で様々なデータを入手して解析したり、人工知能技術を開発したりする等、データから様々な価値を見出し、研究開発や産業、教育に活用しようとする試みが盛んに行われるようになってきた。そのような状況の中で、データサイエンスに関わる基本的知識の習得は重要である。本授業では、学校教育学類の学生を対象にして、各専門の領域で用いられるデータ収集方法やその処理法、比較・解析方法、統計処理、読み取り方などの基礎から実践例や、データの取り扱いに関する法令遵守事項および基礎的情報リテラシー等を学習する。
学修目標(到達目標)
データサイエンスの基礎知識と応用実践例、コンプライアンスなどの知識を学修する。
授業概要
学校教育データサイエンス応用A(Q3)をオムニバス形式で開講する。
各専門の領域で用いられるデータ収集方法やその処理法、比較・解析方法、統計処理、読み取り方などの基礎から実践例。データの取り扱いに関する法令遵守事項などについて講義する。
講義スケジュール
講義回
テーマ
具体的な内容
担当教員
1
オリエンテーション・データサイエンス応用とは
吉村 優子
[
YOSHIMURA, Yuko
](人間社会研究域 学校教育系)
2
データをめぐる倫理と法
土屋 明広(人間社会研究域 学校教育系)
3
データをめぐる学校事件・事故
土屋 明広(人間社会研究域 学校教育系)
4
統計学の基礎
辻井 宏之(人間社会研究域 学校教育系)
5
データの数理学的な見方
辻井 宏之(人間社会研究域 学校教育系)
6
歩行に関する指標の測定
山田 哲(人間社会研究域 学校教育系)
7
歩行に関する指標の分析
山田 哲(人間社会研究域 学校教育系)
8
期末テスト
吉村 優子
[
YOSHIMURA, Yuko
](人間社会研究域 学校教育系)
評価方法と割合
評価方法
授業担当者(3名)から出題される期末試験の結果に基づいて評価する。
次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「S(達成度90%~100%)」、「A(同80%~90%未満)」、
「B(同70%~80%未満)」、「C(同60%~70%未満)」を合格とし、
「不可(同60%未満)」を不合格とする。(標準評価方法)
評価の割合
【授業には3分の2以上の出席を必要とする】
・(70)% 学期末試験
・(30)% 各担当者から出される課題
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
★3.オンデマンド教材以外の指示・課題
予習に関する教材
復習に関する指示
★3.オンデマンド教材以外の指示・課題
復習に関する教材
教科書・参考書
教科書・参考書補足
必要に応じて講義時に指示
統計検定(3級あるいは2級)の過去問が公開されている。
別途、開講されている「統計学技能 I」「統計学技能 II」では、統計検定(3級以上)に合格することで単位認定される。
https://www.toukei-kentei.jp/past/
オフィスアワー等(学生からの質問への対応方法等)
講義時間の時に問い合わせること
履修条件
学校教育学類の学生が優先
その他履修上の注意事項や学習上の助言
対面講義を基本とするが、状況によってオンライン講義に切り替える場合がある。
特記事項
特記事項
PCを持参のこと
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