シラバス
| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ICT演習 | 2026 | 春学期 | 木2 | 商学部 | 土田 尚弘 | ツチダ ナオヒロ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
CM-OI1-82XS
履修条件・関連科目等
事前登録科目です。
履修希望者が定員を超過した場合は、抽選にて履修者を決めます。日程等の詳細を授業時間割で確認してください。
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語(その他の言語)
授業の概要
この授業では、現代社会で不可欠となっているデータ活用の基礎的な考え方と方法を学びます。Excel を主たるツールとして、データの可視化、基本統計量、相関関係の理解から、推定・検定といった推測統計の基礎まで扱います。また、与えられたデータを処理するだけでなく、自らデータを探し出し、課題に応じて収集・整理する姿勢を重視します。複数回のグループワークを通じて、データに基づく課題設定・分析・発表の一連のプロセスを体験します。
科目目的
この科目は、カリキュラム上のリベラルアーツ科目自然科学系として位置付けられています。
社会の多様な場面で必要とされるデータリテラシーの基礎を身につけ、データに基づく意思決定や課題解決ができる人材の育成を目的とします。特に、Excel を活用した基本的なデータ処理技術を習得するとともに、オープンデータの活用や、自らデータを収集・分析する能力を培うことを目指します。
到達目標
Excel を用いて基本的な統計処理(グラフ作成、平均・分散、相関係数の算出)ができる。
課題に応じて適切なデータを収集し、整理・加工することができる。
推測統計(推定・検定)の基礎的な概念を理解し、簡単なデータ分析に応用できる。
グループワークを通じて、テーマ設定・分析・成果発表までの一連のプロセスを協働的に遂行できる。
データに基づく客観的な思考と、他者にわかりやすく結果を伝えるプレゼンテーション能力を身につける。
授業計画と内容
01回:オリエンテーション
02回:グラフ
03回:要約統計量
04回:相関係数
05回:グループワーク1-1:テーマの設定
06回:グループワーク1-2:発表
07回:オープンデータの理解
08回:グループワーク2-1:テーマの設定
09回:グループワーク2-2:資料の作成
10回:グループワーク2-3:発表
11回:推測統計学の基礎
12回:統計的推定
13回:統計的仮説検定
14回:グループワーク3:推測統計の課題
授業時間外の学修の内容
授業終了後の課題提出/その他
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
講義が中心の回については宿題が課される。
グループワークの際には、授業内で完成しない場合はメンバーと連絡をとって進める必要がある。
授業時間外の学修に必要な時間数/週
・毎週1回の授業が半期(前期または後期)または通年で完結するもの。1週間あたり4時間の学修を基本とします。
・毎週2回の授業が半期(前期または後期)で完結するもの。1週間あたり8時間の学修を基本とします。
成績評価の方法・基準
| 種別 | 割合(%) | 評価基準 |
|---|---|---|
| 平常点 | 50 | 授業中の課題:25% 宿題:25% |
| その他 | 50 | グループワーク1(他のグループの評価、講師の評価、個人点):15% グループワーク2(他のグループの評価、講師の評価、個人点):25% グループワーク3(講師の評価、個人点):10% |
成績評価の方法・基準(備考)
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)
アクティブ・ラーニングの実施内容
ディスカッション、ディベート/グループワーク/プレゼンテーション
アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)
授業におけるICTの活用方法
その他
授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)
Google Formsなどを使って評価などを行います。
実務経験のある教員による授業
はい
【実務経験有の場合】実務経験の内容
2011年4月~2021年3月、株式会社日本リサーチセンター勤務(マーケティングリサーチ事業に従事)
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
マーケティング支援の実務経験を踏まえて、ビジネス上のデータ活用の方法について講義します。
テキスト・参考文献等
適宜、資料を配布する