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令和3年度入学者 | データ処理基礎 | ||||
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令和元年度以前入学者 | コンピュータデータ処理基礎 | ||||
教員名 | 大川内 隆朗,田中 絵里子 | ||||
単位数 | 2 | 学年 | 1~4 | 開講区分 | 文理学部 |
学期 | 後期 | 履修区分 | 選択 |
授業の形態 | オンデマンド型の遠隔授業(15回) Blackboard コースID︓20211117 |
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授業概要 | コンピュータを利用した初歩的な各種データ処理を学修する。学科専門科目の学習に役立つよう,様々な種類のデータを演習で扱う。 |
授業のねらい・到達目標 | コンピュータを利用したデータ整理,統計処理,グラフ化,データベース機能の活用,シミュレーションなど,基礎的なデータ処理方法を身に付けることを目標とする。 この科目は文理学部のDP及びCP3,4に対応している。 仮説に基づく課題や問題を提示し,客観的な情報を基に,論理的・批判的に考察することの重要性を説明できる。(A-3-1) 事象を注意深く観察して,解決すべき問題を認識できる。(A-4-1) |
授業の方法 | 授業の形式:【講義および演習】 授業実施日に,Blackboardを通してオンデマンド教材を配信する。受講生はその教材を視聴し,出題される演習を期日まで(特に指定がない場合は翌週の授業開始時刻まで)にBlackboardで提出すること。表計算はMicrosoft社のExcel2019,マクロはVisual Basic for Applicationsを使用して解説を行う。Excel等のアプリケーションは本学のライセンスを使用することができる。初回ガイダンスで説明を行うので,自宅に環境のない者は必ず確認をすること。 質問がある場合には,Blackboardの「掲示板」機能を通して「質問」と「議論」の機会を提供する。 本授業の事前・事後学習は,各2時間の学修を目安とする。 |
履修条件 | 初年次必修科目「情報リテラシー」を受講済みまたは同等以上の知識があること。 1年生は後期からの履修とする。 |
授業計画 | |
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1 |
ガイダンス(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業) 授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する,アプリケーションの準備 【事前学習】コンピュータ・情報リテラシーの7章「情報の分析」について復習する (1時間) 【事後学習】教科書のp.i~iiを読みデータ処理の必要性について復習する (1時間) |
2 |
統計の基礎と基本操作(A-4-1)(オンデマンド授業) データの性質,基本統計量,データシートの作成,書式設定 【事前学習】教科書p.1~30を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
3 |
関数(1)(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業) セル参照,関数,文字列操作 【事前学習】教科書p.31~56を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
4 |
関数(2)(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業) 統計解析 【事前学習】教科書p.31~56を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
5 |
クロス集計(A-4-1)(オンデマンド授業) COUNTIF関数およびピボットテーブルの利用 【事前学習】教科書p.57~72を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
6 |
グラフ(1)(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業) 統計データを用いたグラフ作成 【事前学習】教科書p.73~90を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
7 |
グラフ(2)(A-3-1, A-4-1)(課題研究) 第1課題 【事前学習】これまでの学修内容を復習する (2時間) 【事後学習】第1課題をBlackboardで提出する (2時間) |
8 |
分析ツール(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業) 度数分布とヒストグラム,t検定 【事前学習】教科書p.91~104を予習する (3時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
9 |
データベース(A-4-1)(オンデマンド授業) VLOOKUP関数,INDEX関数,MATCH関数を用いたデータ抽出 【事前学習】教科書p.105~110を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
10 |
マクロの基礎(A-4-1)(オンデマンド授業) マクロを用いたデータ処理,関数作成 【事前学習】教科書p.111~123を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
11 |
シミュレーション(1)(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業) FV関数を用いた定期積立シミュレーション,PMT関数を用いたローン返済シミュレーション 【事前学習】教科書p.125~132を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
12 |
シミュレーション(2)(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業) 住宅購入シミュレーション,生涯賃金の推定 【事前学習】教科書p.133~138を予習する (2時間) 【事後学習】演習問題をBlackboardで提出する (2時間) |
13 |
シミュレーション(3)(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業) 第2課題の説明 【事前学習】教科書p.139~148を予習する (2時間) 【事後学習】課題を行う (2時間) |
14 |
シミュレーション(3)(A-3-1, A-4-1)(課題研究) 第2課題 【事前学習】課題を行う (2時間) 【事後学習】第2課題をBlackboardで提出する (2時間) |
15 |
到達度の確認と解説(2)(A-3-1, A-4-1)(オンデマンド授業)
【事前学習】授業内テストに向けてこれまでの学習内容を復習する (3時間) 【事後学習】到達度の低かった分野を見直す (2時間) |
その他 | |
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教科書 | 田中絵里子・小林貴之 『データ処理の手法と考え方』 共立出版 2018年 教科書に沿って授業を進めるので,毎回手元に用意すること |
参考書 | 授業中に適宜紹介する |
成績評価の方法及び基準 | 授業内テスト(10%)、授業参画度(40%)、課題(50%) ・評価は,授業内テスト,課題,授業参画度等による総合的評価とする ・授業参画度は授業内に実施する演習問題等で評価する ・各DP, CPについての評価・判定も上記により総合的に測る ・詳細については開講時に各教員から説明を行う |
オフィスアワー | 授業や課題に関する質問はメールにて受付および回答を行う。メールアドレスについてはBlackboard上および初回授業時に案内する。 |
備考 | 本シラバスは遠隔授業に対応したものです。変更となる場合には授業内で案内します。 |