情報リテラシー(データの収集・分析・利用)

共通 - 全学共通

GSD20120

コース情報

担当教員: 川端 亮

単位数: 2

年度: 2024

学期: 秋学期

曜限: 水3

形式: 対面授業

レベル: 200

アクティブラーニング: あり

他学部履修:

評価方法

出席状況

50%

レポート

50%

その他

上記についての補足 ・レポートは毎回の授業終了時に提出するものに加え,最後に総まとめのレポート課題(1月末期限)を課します. ・毎回出席しての演習の取り組み状況 本科目は,授業に参加して演習を行うこととその成果を主として評価します.授業に無関係の作業を行っていたり,座っているだけで演習を行っていないなどは減点,または欠席と判断します. ※1 出席回数が講義回数の3分の2未満の者は,原則として無評価. ※2 レポート,小テスト等は,出席した上で提出された物を評価対象とする.

0%

詳細情報

概要

【講義概要】 現代では,日常の学習や仕事の中でPCやネットワークを活用することは必須である.この科目では演習を行いながら表計算,プレゼンテーション資料作成,文書作成,著作権などの情報リテラシを学ぶ. この講義では主に,実際の仕事のなかでのデータ処理を例に挙げ,実用的に学ぶ.具体的には,成績,販売データの簡単な例を用いて集計,分析などを行う. これらを学ぶことで,コンピュータをレポート課題の作成,課外活動,仕事など様々な場面で活用できる. 授業では,毎回,Com室のPCを用いて演習を行い,演習の結果をMoodleで提出してもらいます. 本科目は,全学共通教育におけるカリキュラム・ポリシーの4.にある,「データサイエンス」の分野に対応する.

目標

日常や仕事の中で有効に使える情報リテラシー技術とデータ処理技術や知見を身に付ける.この科目を履修することで,他の講義科目,実験・演習,卒業研究,実際の仕事において,PCを活用してデータを処理する基本技術や知識を得ることを目標とする. 授業計画にあるとおり,主に表計算の基本的な関数を組み合わせて活用できるようになることを目標としている. これらの技術をすでに修得済みの人には物足りない内容で時間の無駄となるので履修を推奨しない.また,他の学びたい人の履修の機会を奪うことになるので,卒業要件を満たす目的だけの履修登録は控えてください. 基本の説明から始めるため,最初の2,3回の授業は,高校までの授業や大学の他授業等で修得済みの内容が含まれる場合があります.

授業外の学習

【予習】(30分) 教材が示されている場合,その内容に目を通しておく. 【復習】(160分) ・授業時に作成した文書,計算式,プログラムを見直す(40分). ・教員やTAなどの手助けによって出来た部分を,自分1人の力で作ることができるようにしておく. ・課題を作成する(90分). 課題作成は人によって理解度が異なるため3時間以上かかる場合もある. ・授業で説明されたことに関連する知識,より良い方法がないかを調べる(30分). 各自の習熟度により必要な時間は増減する.

所要時間: 190分

スケジュール

  1. 下記は予定であり,習熟度により前後する場合がある. タイピング 習熟度に関するアンケート
  2. 表計算 基本操作,式,合計(sum関数),平均(average関数),平均値,最大値,最小値,グラフ,並べ換え
  3. 表計算 複合参照
  4. 表計算 if関数
  5. 表計算 countif関数の基本
  6. 表計算 countif関数の応用:割合の演習
  7. プレゼンテーション資料作成 Powerpointの操作 箇条書き,フッター 図,表,グラフ,動画の挿入 スライドショー,印刷
  8. プレゼンテーション資料作成 アニメーション,スライドマスタ,数式入力
  9. 時刻,時間,日付の扱い 表計算 度数分布を求める,複数シートのデータ参照
  10. 表計算 文字列の扱い
  11. 文書作成 : 基本操作,図表の取り込み,スタイル設定,目次の作成,図表の挿入,参考文献
  12. 文書作成: 校正・スペルチェック,ヘッダー,セクション,段組 差し込み印刷
  13. 表計算 データ抽出,散布図,相関関数,テキストファイルウィザード
  14. まとめ

教科書

Moodle,Web上の教材を提供する.

    参考書

    書籍情報はありません。

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