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授業情報／Course information

科目名／Course: コンピュータ演習Ⅱ（工、建、デ工、造）／Computer Literacy II
科目一覧へ戻る 2024/09/10 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 コンピュータ演習Ⅱ（工、建、デ工、造）
科目名（英文）
／Course		 Computer Literacy II
時間割コード
／Registration Code		 00A36702
学部（研究科）
／Faculty		 共通
学科（専攻）
／Department
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○吉長　裕司
オフィスアワー
／Office Hour		 吉長　裕司(授業後，教室にて。eメール「ynohjadedema@mx3.tiki.ne.jp」でも受け付けます。遠慮なくメールをください。)
開講年度
／Year of the Course		 2024年度
開講期間
／Term		 後期
対象学生
／Eligible Students		 デザイン工学科1年,デザイン工学科2年,デザイン工学科3年,デザイン工学科4年,造形デザイン学科1年,造形デザイン学科2年,造形デザイン学科3年,造形デザイン学科4年,工芸工業デザイン学科1年,工芸工業デザイン学科2年,工芸工業デザイン学科3年,工芸工業デザイン学科4年,建築学科1年,建築学科2年,建築学科3年,建築学科4年
単位数
／Credits		 1
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2024/02/29
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
共通カテゴリ
／Category		 自然科学
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 ?高度情報通信社会に生きる私たちにとって，課題や目的に応じて情報手段を活用する能力，情報リテラシーを身につけることは必要不可欠である。本科目では，受講者がコンピュータをデータ分析の道具として活用できることを目的とする。
?授業では，実際のデータに対して，1変量の分析，2変量の分析，多変量の分析を，表計算ソフトを用いて行い，記述統計，推測統計の基礎を学ぶ。具体的には，(1) 代表値や散らばり具合によって1変量の全体像をとらえる方法とその考察の仕方，(2) 2変量の関係を把握する方法とその考察の仕方，(3) 多変量の予測?因果関係をとらえる方法とその考察の仕方，(4) 標本から母集団の性質を明らかにする統計的仮説検定とその考察の仕方を学ぶ。
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 ?コンピュータ演習Ⅰを履修しているか，同等の知識およびスキルを持つことが望ましい。
?キーワード：表計算ソフト，記述統計，推測統計，多変量解析，統計的仮説検定
履修上の注意
／Notes		 ?本科目は，コンピュータ演習室でパソコンを使用して演習を行う授業である。
?コンピュータ演習室で使用するソフトウェアは，シラバス作成時点では，Window10とExcel2019である。
?授業には，毎回，ファイル保存用のUSBメモリを持参すること。
?演習内容が毎回進捗するので，欠席しないこと。
?授業を欠席した場合は，授業資料を見て，自分で演習内容を進めること。
?本科目は，定期試験および再試験は実施しないので注意すること。
教科書
／Textbook(s)		 羽山　博，できるシリーズ編集部『できる やさしく学ぶ Excel統計入門』インプレス，2015.
ISBN：978-4-8443-3731-7
参考文献等
／References		 授業で，適宜，紹介する。
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 予習と復習を合わせて2時間程度を要する。授業の内容を，皆さんが専攻する専門分野の問題と関連づけ，その問題を科学的にみるにはどうすればよいか，自分なりに考えることが大切である。
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License		 本科目は，幼稚園教諭一種免許状を取得するために必要な授業科目である。
アクティブラーニングに関する事項
／Attention Relating to Active Learning		 コンピュータ演習室のパソコンを使用して，実際のデータを分析する。
授業では毎回，質疑応答をするので，主体的な態度で授業に臨むこと。
実務経験に関する事項
／Attention Relating to Operational Experiences		 本科目では，企業（メーカー）の情報部門で中央コンピュータの運用管理，および銀行?行政?企業等のシステム開発の実務経験を持つ教員が，学術研究の経験と合わせて，理論と実践をバランス良く学べる授業を実施する。
備考
／Notes		 ?各回のパソコンを用いた演習は，教科書ではなく，授業資料にしたがって進める。
?教科書は，授業内容をさらに深める教材として，各自自習すること。
?授業資料は，「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自印刷して授業に持参すること。
?紙の授業資料の配付はしないので注意すること。
?出席は，毎回，授業で配付する理解度記録表の提出で認定する。
?理解度記録表は，皆さんのその日の授業の理解度?感想?質問を記入し，教員が皆さんの状況を把握し，必要に応じて皆さんへフィードバックすることで，皆さんと教員とのコミュニケーション手段として用いる。
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 第1回 [ガイダンス，データ分析とは]
授業の概要，および「データ分析」「データ」とは何かを学ぶ。		 ?授業前に，授業資料を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
2 第2回 [1変量の要約（データ，合計，個数，平均値，中央値）]
代表値を用いて1変量を要約する方法とその考察の仕方について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第2章 1-1～1-4）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
3 第3回 [?1変量の要約（最頻値，出現回数，最大値，最小値）
?1変量の分布（度数分布表）]
?代表値を用いて1変量を要約する方法とその考察の仕方，および指標を用いて1変量の散らばり具合を評価する方法とその考察の仕方について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第2章 1-5，第1章 2）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
4 第4回 [1変量の分布（ヒストグラム，分散，標準偏差）]
指標を用いて1変量の散らばり具合を評価する方法とその考察の仕方について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第1章 3，第2章 3）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
5 第5回 [1変量の分布（変動係数，標準化，偏差値）]
指標を用いて1変量の散らばり具合を評価する方法とその考察の仕方について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第2章 4）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
6 第6回 [2変量の関係（散布図，相関係数）]
2変量の関係性および関係の強さを評価する方法とその考察の仕方について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第3章 1）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
7 第7回 [2変量の関係（相関係数の注意点，単回帰分析）]
相関係数の注意点，および1つの変数から他の1つの変数を予測?説明する方法とその考察の仕方について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第3章 1?3-1）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
8 第8回 [?2変量の関係（複合グラフ）
?課題1レポート作成要領]
?複合グラフの作成方法とその考察の仕方について学ぶ。
?課題1レポートの作成要領を理解する。		 ?授業前に，授業資料を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，第1回～第8回までの授業資料と教科書を読み，課題1レポートの準備をする。		 授業資料と課題1レポート作成要領は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
9 第9回 [課題1レポート作成]
第1回～第8回の授業内容に関するレポートを作成する。		 ?授業前に，第1回～第8回までの授業資料と教科書を読み，課題1レポートの準備をする。
?授業後，課題1レポートの見直し，校正を行い，期限までに「CMD体育_cmd体育平台@」へ提出する。		 なし
10 第10回 [多変量の関係（公的統計，相関行列）]
重回帰分析で扱うデータの背景と用語，および重回帰分析の予備分析としての相関行列について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
11 第11回 [多変量の関係（重回帰分析＜その１＞：全変数を使用）]
重回帰分析とは何か，全ての独立変数を用いた重回帰分析の方法について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第3章 3-2）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
12 第12回 [多変量の関係（重回帰分析＜その１＞：結果の解釈）]
重回帰分析の結果の解釈に必要な統計的仮説検定の考え方について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第2章 3のSetUp，第3章 3-3，第5章 3）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 授業資料は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
13 第13回 [多変量の関係（重回帰分析＜その１＞：結果の解釈）]
全ての独立変数を用いた重回帰分析の結果の解釈と考察の仕方について学ぶ。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第2章 3のSetUp，第3章 3-3，第5章 3）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習する。		 第12回の授業資料を使用する。
14 第14回 [?多変量の関係（重回帰分析＜その２＞：変数選択）
?課題2レポート作成要領]
?重回帰分析の独立変数の選択方法と考察の仕方について学ぶ。
?課題2レポート作成要領を理解する。		 ?授業前に，授業資料と教科書（第2章 3のSetUp，第3章 3-2?3-3，第5章 3）を読み，授業の概要を把握する。
?授業後，授業資料と教科書を復習し，課題2レポートの準備をする。		 授業資料と課題2レポート作成要領は「CMD体育_cmd体育平台@」へアップロードするので，各自ダウンロードして授業に持参すること。
15 第15回 [?課題2レポート作成
?総括アンケート記入]
?第10回～第14回の授業内容に関するレポートを作成する。
?総括アンケートに記入して，授業終了時に提出する。		 ?授業前に，第10回～第14回までの授業資料と教科書を読み，課題2レポートの準備をする。
?授業後，課題2レポートの見直し，校正を行い，期限までに「CMD体育_cmd体育平台@」へ提出する。		 総括アンケートを授業で配付する。
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識?理解
／Knowledge & Undestanding		 技能?表現
／Skills & Expressions		 思考?判断
／Thoughts & Decisions		 伝達?コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 1変量と2変量の分析を表計算ソフトExcelで行うことができ，分析結果を適切に解釈し考察することができる。(A) ○ ○ ○
2 重回帰分析を表計算ソフトExcelで行うことができ，分析結果を適切に解釈し考察することができる。(A) ○ ○ ○
3 統計的仮説検定の考え方を説明することができる。(A) ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 レポート 授業態度
1 1変量と2変量の分析を表計算ソフトExcelで行うことができ，分析結果を適切に解釈し考察することができる。(A) ○ ○
2 重回帰分析を表計算ソフトExcelで行うことができ，分析結果を適切に解釈し考察することができる。(A) ○ ○
3 統計的仮説検定の考え方を説明することができる。(A) ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 90 10

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