タイトル

科目番号 教室 登録人数 履修登録方法 対面/遠隔
情01   [木2]理複201   3   抽選対象   遠隔授業  
開講年度 期間 曜日時限 開講学部等 主要授業科目
2025 前学期 木2 共通教育等科目情報関係科目    
講義コード 科目名[英文名] 単位数
100367141 情報科学演習 14組   2  
担当教員[ローマ字表記]
眞榮平 孝裕  
主授業科目は、令和７年度からの表示項目です。
授業の形態
講義、演習又は実験、実習、TA有り
 
アクティブラーニング
学生が自身の考えを発表する
 
授業内容と方法
ここはシラバス文頭なので、この授業科目の実施方法について述べます。

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対面での授業を想定していますが、講義の内容によっては、遠隔と対面の併用授業も実施する場合もあります。

(1)端末実習室で受講する場合

端末実習室（理学部複合棟201室）に来てください。
ティ－チングアシスタント（TA）の大学院生がネット接続などの指導をしてくれます。
Word、 Excel、 PowerPoint の実習を行いますが、作業課題のファイルをWebClassで提出します。
実習室でのマスクの着用は、個人の判断にゆだねられますが、体調不良でせきが出るときなどは、マスクを着用してください。実習室の混み具合で着用の判断をするのもよいでしょう。

(2)もし、ZOOM（遠隔）で講義を実施する場合(教員が指示します)

皆さんの自分のPCでZOOM接続して、ソフト使用方法の「実演」を見てください。その後は自分のPCで実習して、作業課題のファイルをWebClassで提出します。実演の終了時に質問することはできますが、担当教員が実習室に移動した後は、各自が自力で実習することになります。


第11、12回では、皆さんにPowerPointで発表の実演をしてもらいます。

第13～15回のデータサイエンスの基礎は、動画配信を含むので、「WebClassによる講義資料の配布」と「ZOOMによる内容説明」の形態で授業を行います。実習室での受講も可能です。

第４回の図書館情報検索入門では、附属図書館の職員の方が、対面で授業を行います。

使用ソフトは、ソフトウェアセットOffice2019以降あるいはOffice365（Word、 Excel、 PowerPointを含む）を想定しています。これより古いソフトの場合、操作が若干異なることがあるかもしれません。

自分のPCでソフトを使用する場合についてです。
PCのOSなどが適合すれば、大学HPの情報基盤統括センターのサイトから、無償でソフトウェアセットOffice365がインストールできます。このOffice365にはWord、 Excel、 PowerPointが含まれます。情報基盤統括センターのサイトをご覧ください。
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授業内容

(1)パソコンによる文書の作成、表計算、発表スライドの作成を学び、発表の実演を行います。これらは、情報化社会を生きる人間にとって不可欠な技能です。
(2)データサイエンスの基礎を学びます。
コンピューターに蓄積された膨大なデータから有用な知見を抽出し、それを合理的な予測、判断に活用するためには、まずデータを扱う方法を学ぶ必要があります。ここではその方法の基礎を学習します。授業で、レポート問題と関連する演習問題を課します。
(3)図書館情報の検索方法について学びます。
 
URGCC学習教育目標
自律性、社会性、コミュニケーション・スキル、情報リテラシー、問題解決力
 
達成目標
（１）コンピュータの基本操作ができる。[情報リテラシー][自律性][コミュニケーション・スキル]
（２）文書作成ソフト（Word）等を利用した文書処理ができる。[情報リテラシー]
（３）表計算ソフト（Excel）によるデータ処理等ができる。[情報リテラシー][問題解決力]
（４）パワーポイントを利用して発表用スライドの作成ができる。[情報リテラシー]
（５）パワーポイントを利用して発表できる。[社会性][コミュニケーション・スキル]
（６）データサイエンスの基礎知識がある。[情報リテラシー][問題解決力]
（７）図書館情報検索ができる。[情報リテラシー][自律性][問題解決力]
 
評価基準と評価方法
（１）Word、 Excel、 PowerPoint の実習では、毎回の作業課題をWebClassで提出し、図書館情報検索入門ではレポートをWebClassで提出（全部で3x10=30％）[達成目標(1)～(4)、(7)と関連]
（２）PowerPointの発表については、発表ファイルの提出(23%)、発表(5%)、発表会後の短いレポート(2%) [達成目標(5)と関連]
（３）データサイエンスの基礎については、講義資料のダウンロード(2x3=6％)、レポート提出(34%) [達成目標(6)と関連]
レポート内容によっては紙媒体で提出してもらう場合もあります。
 
履修条件
特にありませんが、データサイエンスの基礎の授業では、指数関数、対数関数、定積分を使用します。
 
授業計画
第１回　インターネットの利用（メール、学務情報、WebClassなど）
　　　　文書作成ソフト Word の使い方
　　　　　　・文字入力の基本
第２～３回　文書作成ソフト Word の使い方　
　・文書の編集　　・写真や図形の利用
第４回　図書館情報検索入門
第５～７回　表計算ソフト Excel の使い方
　・表作成と表計算の基本　　・表の加工　　・グラフによる可視化
第８～10回　発表スライド作成ソフト PowerPoint の使い方
　・発表スライド作成の基本　　・表や画像の利用　　・発表の仕方
第11～12回　PowerPointによる発表会
第13～15回　データサイエンスの基礎
　・平均、分散、相関　　・回帰直線　　・二項分布、ポアソン分布、正規分布　　・大数の法則、中心極限定理
　・AI、機械学習、deep learningについての動画学習

（注1）第４回の図書館情報検索入門は、附属図書館の職員の方が授業を行います。
（注2）第１回は達成目標(1)と、第１～３回は達成目標(2)と、第５～７回は達成目標(3)と、第４回は達成目標(7)と、
　　　 第８～10回は達成目標(4)と、第11～12回は達成目標(5)と、第13～15回は達成目標(6)と関連します。
※講義の進行状況によっては、内容を入れ替える場合もあります。
 
事前学習
学内アカウントによるPC操作およびインターネット、メールの使い方について、事前学習しておくこと。
PowerPoint発表会では、自分で事前に発表ファイルを作成して準備してください。
 
事後学習
Word、Excel、PowerPoint の実習では、毎回の作業課題を完成させて、WebClassで提出してください。
図書館情報検索入門では、WebClassでレポートを提出してください。
データサイエンスの基礎では、WebClassにより配付された講義資料の内容を復習し、レポート問題に関連する問題演習に取り組んでください。
 
教科書にかかわる情報
 
教科書全体備考
ZOOMでソフトの使い方の実演を見るだけではよく分からないので、参考教科書は各人の判断で購入して
ください。中古のパソコンを購入してソフトのバージョンが古いと、教科書の記述と完全に
一致しないことがあるかもしれませんが、その場合でも参考教科書は必ず役に立ちます。
 
参考書にかかわる情報
参考書 書名 ISBN
9784065170007
備考
データサイエンス入門
著者名
濵田悦生著 ; 狩野裕編
出版社
講談社
出版年
2019
NCID
参考書 書名 ISBN
9784295005971
備考
著者名
井上香緒里
出版社
インプレス
出版年
2019
NCID
 
参考書全体備考
「第13～15回データサイエンスの基礎」の授業の学習項目は、主にこの参考書の内容に準拠して選定されました。
附属図書館に、データサイエンスに関する図書がいくつもあります。
 
使用言語
日本語
 
メッセージ
この情報科学演習１４組は、「理学部物理系」が対象です。


１）登録調整
登録・取消など許可コードが必要な場合には、直接、眞榮平までメールで連絡してください。
　　maehira@sci.u-ryukyu.ac.jp　　　

２）授業連絡
登録が確定した後は教務情報システムに登録されているメールアドレスに連絡することになります。

３）授業形式
上記の「授業内容と方法」に書きましたように「対面授業」となります。
講義内容によっては「対面と遠隔の併用講義」の場合もあります。
 
オフィスアワー
理学部棟315室にいます。
留守にすることもあるので、事前にメールで予約してください。
 
メールアドレス
この項目は教務情報システムにログイン後、表示されます。
 
URL
 
 

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