授業の形態
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講義、演習又は実験、実習、TA有り
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アクティブラーニング
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学生が自身の考えを発表する
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授業内容と方法
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ここはシラバス文頭なので、コロナウイルス関連の連絡に使用します。
＋＋＋＋＋ コロナウイルス関連の連絡 ＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋
コロナの活動制限レベルは現在「１」ですが、端末実習室で授業を行うと部屋がほとんど満席に
なり感染の恐れがあるので、この授業はWebClassとZOOMで行います。WebClassのメールで皆さん
をZOOMに招待します。多くの場合、ブラウザがあれば、ZOOMに接続できると思います。
ネットや機器の不具合でZOOM配信ができなくなった場合は、電子メールでお知らせします。
メール配信も直ちに行えない場合は、復旧次第、メール配信します。
Word, Excel, PowerPoint のインストールされたパソコンの保有が強く望まれます。どうしても
準備できない人は、端末実習室（理学部複合棟201室）に来てもらいます。ティ－チング
アシスタント（TA）の大学院生が接続などの指導をしてくれます。
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るようです。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。
ZOOMの画面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、指定教科書は必ず購入
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、そのような場合でも、教科書は必ず役に立ちます。
Word, Excel, PowerPoint の実習では、ZOOMで実演しますので、皆さんは作業課題のファイルを
WebClassで提出します。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では、「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。授業の開始時刻までに、WebClassのサイトに入り講義資料
をダウンロードして、内容を学習してください。１０時４０分からZOOMで内容の説明を行います。
ZOOMの説明では、黒板（ホワイトボード）は使用せず、講義資料の画面共有で説明します
ので、比較的短い時間で終わります。皆さんは手で書き写す作業がないので、自分で講義資料
をよく読み、計算も自分の手を動かしてやってみてください。ZOOMで質問は受け付けますが、
画面上で直ちに式、グラフ、図などを書いて見せることは難しいです。来学してもらえれば、
ホワイトボードを使って説明します。
授業日の１７時までに、その日の講義資料にアクセスすれば、出席になります。
ZOOMが利用できない場合は、端末室での受講になります。データサイエンスの基礎については、
レポートを１篇提出してもらいます。レポートを電子ファイルでの提出にすると、採点のために
大量の紙（数百枚）を打ち出さなければならないので、「紙媒体」で提出していただきます。
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(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。
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URGCC学習教育目標
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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
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達成目標
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（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]
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評価基準と評価方法
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（１）Word, Excel, PowerPoint の実習では、毎回の作業課題をWebClassで提出（3x10=30％）
（２）PowerPoint を用いた発表（30%）
（３）データサイエンスの基礎についてのレポート提出（紙媒体）（40%）
電子ファイルの提出の場合、採点のために大量の紙（数百枚）を打ち出す必要があるので、
紙媒体で提出してください。
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履修条件
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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。
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授業計画
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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４～６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７回 図書館情報検索入門
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
（注1）データサイエンスは今年度、新規導入されるものであり、４月の時点で内容が若干変更される可能性が
あると書きました。その後、学習内容を精査し、項目を変更させていただきました。
（注2）第７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3）第１回は達成目標(1)と、第１～３回は達成目標(2)と、第４～６回は達成目標(3)と、第７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。
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事前学習
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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。
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事後学習
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Word, Excel, PowerPoint の実習では、毎回の作業課題で残ったところを完成させて、WebClassで提出してください。
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。
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教科書にかかわる情報
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9784295005971
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井上香緒里
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インプレス
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2019
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教科書全体備考
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ZOOMの画面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、指定教科書は必ず購入
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、その場合でも教科書は必ず役に立ちます。
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参考書にかかわる情報
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9784065170007
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データサイエンス入門
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濵田悦生著 ; 狩野裕編
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講談社
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2019
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参考書全体備考
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「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。
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使用言語
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日本語
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メッセージ
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この情報科学演習１４組は、理学部物理系が対象です。１年次生は物理系の学生のみを受け入れます。
その他の学部、学科であっても、再履修で、他の授業との重複により指定された組のクラスを受講
できない人は受け入れます。その旨を述べて連絡してください。
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、稲岡までメールで連絡してください。
inaoka-at-sci.u-ryukyu.ac.jp （「-at-」はアトマークに置き換えてください。）
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（e******@eve.u-ryukyu.ac.jp）に連絡することになります。
３）授業形式
WebClassとZoomによる遠隔授業を予定しています。
上記の「授業内容と方法」にある「コロナウイルス関連の連絡」をご覧ください。
・PCで授業に出席できる人は、自宅あるいは適当な場所（教室）から接続してください。
教室の場合はヘッドフォンが要るでしょう。
・PCのない人、Zoomが使えない人は、
inaoka-at-sci.u-ryukyu.ac.jp （「-at-」はアトマークに置き換えてください。）
まで連絡の上、複201室で受講してください。
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オフィスアワー
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理学部本館 A302 室（非常勤講師室）にいます。木曜日の３限目は他の授業があります。その他の時間帯で部屋にいるときは、質問に応じることができますが、他の先生と相部屋なので、事前にメールで予約してください。
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メールアドレス
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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。
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URL
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