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統計学基礎【c】《データサイエンス》〈H31-入学〉


授業コード	501212-03	授業科目名	統計学基礎【c】《データサイエンス入門》〈H31-入学〉	担当者	筒井　琢磨

開講期間	秋学期	単位数	2	学年	1
区分
備考

【授業目的】

今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養をこの授業を通じて主体的に身に付けることを目的とする。また、学修した数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能（統計学を含む）をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できるようになることを目的とする。

【授業内容】

第 1 回	実施日
事前学習シラバスを読んでおく。	授業内容・「ガイダンス」動画視聴・「第１回　データサイエンスとは」動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第１回　データサイエンスとは」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 2 回	実施日
事前学習前回「第１回　データサイエンスとは」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第２回　社会で起きている変化」動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第２回　社会で起きている変化」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 3 回	実施日
事前学習前回「第２回　社会で起きている変化」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第３回　社会で活用されているデータ」動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第３回　社会で活用されているデータ」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 4 回	実施日
事前学習前回「第３回　社会で活用されているデータ」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第４回　データ・AIの活用領域」動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第４回　データ・AIの活用領域」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 5 回	実施日
事前学習前回「第４回　データ・AIの活用領域」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第５回　データ・AI利活用のための技術」動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第５回　データ・AI利活用のための技術」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 6 回	実施日
事前学習前回「第５回　データ・AI利活用のための技術」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第６回　データ活用とは」動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第６回　データ活用とは」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 7 回	実施日
事前学習前回「第６回　データ活用とは」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第７回　データ・AI利活用の現場」動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第７回　データ・AI利活用の現場」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 8 回	実施日
事前学習前回「第７回　データ・AI利活用の現場」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第８回　データ・AI利活用の最新動向」動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第８回　データ・AI利活用の最新動向」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 9 回	実施日
事前学習前回「第８回　データ・AI利活用の最新動向」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第９回　データを読む（１）」（代表値、ばらつき等）動画視聴・小テスト受験・質疑応答・Excel演習	事後学習「第９回　データを読む（１）」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 10 回	実施日
事前学習前回「第９回　データを読む（１）」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第１０回　データを読む（２）」（相関と因果等）動画視聴・小テスト受験・質疑応答・Excel演習	事後学習「第１０回　データを読む（２）」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 11 回	実施日
事前学習前回「第１０回　データを読む（２）」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第１１回　データを説明する」動画視聴・小テスト受験・質疑応答・Excel演習	事後学習「第１１回　データを説明する」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 12 回	実施日
事前学習前回「第１１回　データを説明する」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第１２回　データを扱う」動画視聴・小テスト受験・質疑応答・Excel演習	事後学習「第１２回　データを扱う」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 13 回	実施日
事前学習前回「第１２回　データを扱う」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第１３回　データ・AIを扱う上での留意事項（１）」（ELSI、インフォームドコンセント等）動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第１３回　データ・AIを扱う上での留意事項（１）」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 14 回	実施日
事前学習前回「第１３回　データ・AIを扱う上での留意事項（１）」で調べた用語の意味を確認しておく。15分。	授業内容・「第１４回　データ・AIを扱う上での留意事項（２）」（バイアス等）動画視聴・小テスト受験・質疑応答	事後学習「第１４回　データ・AIを扱う上での留意事項（２）」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献
第 15 回	実施日
事前学習前回までに調べた用語の意味をすべて確認しておく。30分。	授業内容・「第１５回　データを守る上での留意事項とまとめ」動画視聴・最終試験	事後学習「第１５回　データを守る上での留意事項とまとめ」の手書きメモを読み返し、講義内容を復習しておく。30分。	参考文献

【到達目標】

①社会におけるデータ・AI利活用について説明できるようになること。
②データリテラシー（データの扱い方、データの読み方）について説明できるようになること。
③データ・AI利活用における留意事項について説明できるようになること。

この授業が関連するディプロマポリシー＝
（大学DP3）社会において必要とされる知識・技能と、課題解決のための思考力・判断力・表現力等の汎用的な能力を備えている。
科目ナンバリングコード＝01104

【授業形態】

manabaをベースにしたオンデマンド型授業。動画視聴、小テスト受験、掲示板を介した質疑応答を中心とする。Excel演習もある。

【教科書】

【注文書籍】

【参考書】

【成績評価の方法】

小テスト50％、最終試験50％。Excel演習は必須でなく、加点対象。

【成績評価の基準】

到達目標の内容をほぼ完全にできる。　　90～100点
到達目標の内容を十分にできる。　　　　80～89点
到達目標の内容の基幹部分をできる。　　70～79点
到達目標の内容の最低限の部分をできる。60～69点
到達目標に及ばない。　　　　　　　　　0～59点

【受講学生への要望】

国の推進する「AI戦略2019」の趣旨に沿った科目です。今後のデジタル社会を担う人間として自覚的に学修を進めてください。

【履修注意】

動画コンテンツ視聴の際は必ずメモを取り、分からない用語をあとで調べておくこと。