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   45   抽選対象   遠隔授業  
開講年度 期間 曜日時限 開講学部等
2024 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]
稲岡 毅  
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。

+++++ 遠隔と対面の併用授業 ++++++++++++++++++++

(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 の実習における「実演」は、担当教員の部屋からZOOM(遠隔)
で行います。担当教員は、実演が済んだら実習室に移動しますので、皆さんの実習時は
対面となります。皆さんは作業課題のファイルをWebClassで提出します。
(教科書および実習室の装備ソフトに整合する装備のPCから実演する必要があるので、
担当教員の部屋の新規PCからの実演となります。)
「実演」では、ソフトの使用方法を、画面で具体的に示します。
実習室での受講には、「ヘッドフォン」の持参が必要です。
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)ZOOM(遠隔)で受講する場合

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。

(1),(2)のどちらも、ソフト使用方法の実演は、ZOOMで行うので、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 の実習では、ZOOMで担当教員の実演を見てから、皆さんは作業課題
に取り組み、作成したファイルを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。
3回分の授業の後に、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」で提出してもらいます。

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、ZOOMで授業を行います。
実習室での受講も可能です。WebClassでレポートを提出してもらいます。

使用ソフトは、ソフトウェアセットOffice2019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。

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、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。

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。
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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(紙媒体)(34%) [達成目標(6)と関連]
    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、
    レポートは紙媒体で提出してもらいます。
 
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。
 
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 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
 
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、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。
 
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。ただし、登録人数の定員は45名です。

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、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
上記の「授業内容と方法」に書きましたように「遠隔と対面の併用授業」となります。
端末実習室(理学部複合棟201室)、学内の教室で受講する場合は、「ヘッドフォン」が必要です。
 
オフィスアワー
共通教育棟1号館502室にいます。
隣りの共通教育棟1号館501室では、ホワイトボードを用いた説明も可能です。
水曜日2限目には、他の授業があります。
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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