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 |
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情報処理論A2 | 2024 | 秋学期 | 月2 | 法学部 | 奥田 謙造 | オクダ ケンゾウ | 1・2年次配当 | 2 |
科目ナンバー
JU-OI1-006P
履修条件・関連科目等
● 本科目の履修には事前登録が必要である。
● 情報格差(いわゆるデジタル・デバイド)を感じている、つまりパソコンの使用経験があまり無い学生は「情報処理1・2」を履修すること。
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、利用者の知識として求められるコンピュータ概論(ハードおよびソフト)と、コンピュータによる情報処理を学ぶ。
●秋学期は数値情報処理として統計処理を扱い、基本的に、表計算ソフト「Microsoft Excel」を用いて、授業をすすめる。この授業は、情報処理教室でパーソナル・コンピュータを使いながら講義を行い、授業の進行にあわせて課題を用意する。
科目目的
●この科目は、コンピュータ・リテラシーおよびネットワーク・リテラシーに関して一定の知識と経験があることを自任する学生に対し、コンピュータによる情報処理技術の習得を目的とする。
到達目標
学生が卒業するにあたって備えるべき資質・能力として、特に、「自立した地球市民として必要な、批判的・創造的考え方ができる『新たな教養』を必要」とするため、社会生活における問題を統計手法を使用して処理する思考力を養う。
授業計画と内容
●14回の講義の中で、以下の内容の講義・演習を全12回、残りを課題演習・成果発表にあてることとする。
1.ガイダンス
2.統計とグラフ
3.データの整理と基本統計量
4.標本を用いる
5.統計処理方法とExcelを用いた表計算
6.統計的品質管理とQC7つ道具
7.帰無仮説とカイ二乗検定
8.2標本のt検定
9.2変数の相関係数と回帰直線
10.無相関検定
11.多変数の回帰分析
12.多変量の解析
13.演習と発表(全2回)
(1) 課題演習
14.演習と発表
(2) 成果発表
授業時間外の学修の内容
授業終了後の課題提出
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
●本本科目は演習授業であるため、タイピングや操作に慣れていない履修者によっては若干の遅れが発生することがある。情報処理教室には授業内容を把握しているインストラクタが常駐しているので、授業の遅れを感じる履修者は、自身の空き時間を活用してインストラクタの指導を受け、課題作成や復習を行うことを勧める。
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 |
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期末試験(到達度確認) | 40 | 学期末の成果発表及びレポート提出 |
レポート | 40 | 小課題提出(毎回授業終了時) |
平常点 | 20 | 毎回の授業の出席 |
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
その他
課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)
情報処理教室にはインストラクタが常駐しているので、授業の遅れを感じる、又は、課題作成や復習を行う履修者はインストラクタの指導を受けることができる。
アクティブ・ラーニングの実施内容
プレゼンテーション/実習、フィールドワーク
アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)
●途中の授業回、最終日に個別の発表会を行い、他のメンバーからコメントを受けることとする。
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)
●本授業は、自宅等で用意したパーソナル・コンピュータを使いながら、情報処理教室で講義を行い、授業の進行にあわせて課題を用意する。
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
●企業等で統計処理方法、SQC(Statistical Quality Control:統計的品質管理)、多変量解析に関する教育を経験
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
●授業の中で、統計処理方法、SQC、多変量解析に関する内容の講義を実施
テキスト・参考文献等
●基本的には配付資料を中心に授業を進めるが、以下の参考文献を準備することが望ましい。
(1)向後 千春、 冨永 敦子、『統計学がわかる』、 技術評論社 、2007年、
ISBN-10: 4774131903、ISBN-13: 978-4774131900
(2)向後 千春、 冨永 敦子、『統計学がわかる 【回帰分析・因子分析編】』、技術評論社 、2008年、
ISBN-10: 4774137073、ISBN-13: 978-4774137070
その他特記事項
●この授業の受講生は、以下の制限に留意すること。
(1)この授業は、第1週より授業を行う。
(2)この授業は、教室の都合上60人を上限としている。事前に抽選を行うため、履修登録に関連したスケジュールを確認しておくこと。
(3)情報処理教室のパソコン環境(Windows11(10も可)+Microsoft Office365)を前提に授業を行うが、自宅のオペレーティングシステムやオフィスソフトのバージョンが異なっても大きな問題はないような授業内容としたい。
(4) 自身の作成データを保管するために、USBメモリを用意しておくこと。詳細は第1回目の授業で説明する。
(5) コンピュータ・ソフトウェアに関心のある学生は「情報処理論1・2」を加えて受講することを奨める。
■授業の工夫■
●毎回の授業の終了時に小課題を課し、その授業での理解度を確認する。 この中で、各自で各省庁等の統計データに基づき統計グラフを作成し、これに基づき考察して発表してもらう。
●授業を通じて、授業の遅れを感じる履修者は、自身の空き時間を活用して、情報処理教室に常駐しているインストラクタの指導を受け、課題作成や復習を行うことを勧める。
●最終回に成果発表会を行う。