科目一覧へ戻る | 2023/09/27 現在 |
開講科目名 /Course |
情報処理入門B【M保放射線】/Introduction to Information Processing B |
---|---|
時間割コード /Course Code |
1231600082 |
ナンバリングコード /Numbering Code |
|
開講所属 /Course Offered by |
教養教育科目/ |
曜日コマ /Day, Period |
火/Tue 5 |
開講区分 /Semester offered |
前期/first semester |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
工藤 幸清/KUDO KOHSEI |
科目区分 /Course Group |
教養教育科目 その他 |
教室 /Classroom |
|
必修・選択 /Required/Elective |
選択 |
授業形式 /Class Format |
演習科目 |
メディア授業 /Media lecture |
- |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Faculty/Department |
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工藤 幸清/KUDO KOHSEI | 保健学研究科/ |
小山内 暢/OSANAI MINORU | 保健学研究科/ |
對馬 惠/TSUSHIMA MEGUMI | 保健学研究科/ |
難易度(レベル) /Level |
レベル1 |
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対応するCP/DP /CP/DP |
CP・DP 1 見通す力 |
授業としての具体的到達目標 /Concrete arrival target as the class |
○自身の専門領域を修めるために必要となる情報技術について,学識を得ること ○情報技術の知識や技能に基づいて,情報技術の活用や情報社会を理解できるようになること ○学校教員に必要となる情報技術やその活用,情報社会に関する知識および態度を体得すること |
授業の概要 /Summary of the class |
○データの可視化やデータ分析の方法を理解し、Excelによって実践するスキルを修得する。 ○データやAIの活用によって、社会がどのように変化しつつあるかを理解する。 ○データやAIの活用に関する倫理的な問題や、負の側面について理解する。 |
授業の内容予定 /Contents plan of the class |
1. 計算機の利用方法: PCとExcelの初歩的な使い方 2. データで社会が変わる: 社会で起きている変化、データ・AI利活用の最新動向 3. 社会の中のデータ: 社会で活用されているデータ、データ・AIの活用領域 4. データ活用の技術と現場: データ・AI利活用のための技術、データ・AI利活用の現場 5. 倫理とセキュリティ: 個人情報保護、AIサービスの責任論、情報セキュリティなど 6. 中間試験、データマネジメント(1): データの種類、データの変換、母集団と標本抽出など 7. データマネジメント(2): データの可視化、時系列データなど 8. 質的データの分析(1): 度数分布表、クロス集計表 9. 質的データの分析(2): 行(列)比率、セル比率、特化係数など 10. 量的データの分析(1): 基本統計量、箱ひげ図、ヒストグラムなど 11. 量的データの分析(2): 散布図、相関係数、相関係数行列など 12. 量的データの分析(3): 相関と因果、疑似相関、交絡など 13. 統計学の基礎: 確率の基礎、基本的な確率分布、推測統計の考え方など 14. データ分析演習(1) 15. データ分析演習(2) |
成績評価方法及び採点基準 /A scholastic evaluation method and marking standard |
第1?5回の課題(10%)、中間試験(6回)(20%)、第6?15回の演習課題(70%)から成績評価を行う。 |
予習及び復習等の内容 /Contents such as preparations for lessons and the review |
予習: 講義資料を確認し、分からない点をチェックしておくこと。 PCやExcelの操作方法について予め動画資料で確認しておくこと。 復習: 授業で扱う演習課題の内容を理解するように講義資料、動画資料を用いて復習を行うこと。 |
教材・教科書 /The teaching materials, textbook |
教科書を使用しない(講義資料を配布する)。 |
参考文献 /bibliography |
「教養としてのデータサイエンス」(北川源四郎、竹村彰通(編)、講談社、2021年) 「分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術」(江崎貴裕(著)、ソシム、2020年) |
留意点・予備知識 /Point to keep in mind, back ground |
特になし。 |
授業内容に関する質問・疑義等 /Question, doubt about class contents |
木曜日 10:30-11:30 |
Eメールアドレス・HPアドレス /E-mail address, HP address |
tada-oh(at)hirosaki-u.ac.jp (at)を@で置き換えて下さい. |
学問分野1(主学問分野) /Discipline 1 |
J60:情報科学、情報工学およびその関連分野 |
学問分野2(副学問分野) /Discipline 2 |
該当なし |
学問分野3(副学問分野) /Discipline 3 |
該当なし |
実務経験のある教員による授業科目について /About the class subject by the teacher with the work experience |
なし |
地域志向科目 /Local intention subject |
なし |
授業形態・授業方法 /Class form, class method |
第1回は通常の対面形式の講義、第2?5回はオンデマンド形式とし、第6回前半は中間試験を実施する。第6回後半と第7?15回は対面形式で授業を行う。 |
科目ナンバー /The subject number |
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メディア授業による著作物利用の有無について /Whether or not copyrighted works are used in media classes |
有/Yes |
その他 /Others |
特になし |
No. | 回(日時) /Time (date and time) |
主題と位置付け(担当) /Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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該当するデータはありません |