シラバス参照
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| 科目名／Course: コンピュータ演習Ⅱ（看、現、子、ビ）／Computer Literacy II | |
| 科目一覧へ戻る | 2023/11/02 現在 |
| 科目名（和文） ／Course |
コンピュータ演習Ⅱ（看、現、子、ビ） |
|---|---|
| 科目名（英文） ／Course |
Computer Literacy II |
| 時間割コード ／Registration Code |
00A36701 |
| 学部（研究科） ／Faculty |
共通 |
| 学科（専攻） ／Department |
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| 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 |
2023年度 |
| 開講期間 ／Term |
後期 |
| 対象学生 ／Eligible Students |
看護学科1年,看護学科2年,看護学科3年,看護学科4年,保健福祉学科1年,保健福祉学科2年,保健福祉学科3年,保健福祉学科4年,現代福祉学科1年,現代福祉学科2年,現代福祉学科3年,現代福祉学科4年,子ども学科1年,子ども学科2年,子ども学科3年,子ども学科4年,ビジュアルデザイン学科1年,ビジュアルデザイン学科2年,ビジュアルデザイン学科3年,ビジュアルデザイン学科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 |
| 単位数 ／Credits |
1 |
| 更新日 ／Date of renewal |
2023/03/08 |
|---|---|
| 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，コンピュータ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・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変量間の関係を把握する方法とその考察の仕方，(3) 2変量および多変量間の予測・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，一般教室でノートパソコンを使用して演習を行う授業である。 ・したがって，毎回，受講者自身のノートパソコンを持参すること。 ・ノートパソコンにはMicrosoft Excel 2016以上のバージョンをインストールしておくこと。 ・ノートパソコンは，あらかじめ充電しておくこと。 ・ノートパソコンの電源コードも持参すること（バッテリー切れのため）。 ・USBメモリも持参すること（パソコン不具合時のファイルコピーのため）。 ・演習内容が毎回進捗するため，欠席しないこと。 ・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，日常，見聞きし体験する社会現象，自然現象と関連づけ，現象（データ）を統計学の立場から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 |
受講者自身のパソコンを使用して，実際のデータを分析する。 |
| 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，「はっとりん」に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。 ・紙の授業資料は配付しないので注意すること。 |
| 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 ・データ分析の準備（データ入力，セル編集）] ・授業の概要，データ分析とは何か，データとは何かを学ぶ。 ・データ分析の準備をする。 |
・授業前に，授業資料と教科書（プロローグ，第1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（プロローグ，第1章－1）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 2 | 第2回 | [1変量の要約（平均値，中央値，最頻値，最大値，最小値）] 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）を読み，授業の概要を把握する。 ・授業後，授業資料と教科書（第2章－1）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 3 | 第3回 | [1変量の分布（度数分布表，ヒストグラム）] 1変量の散らばり具合をグラフ化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－2・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（第1章－2・3）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 4 | 第4回 | [1変量の分布（分散，不偏分散）] 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－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（第2章－3）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 5 | 第5回 | [1変量の分布（標準偏差，変動係数）] 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－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（第2章－3）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 6 | 第6回 | [1変量の分布（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（第2章－4）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 7 | 第7回 | [2変量の関係（散布図，相関係数，単回帰分析）] 2変量の関係性と関係の強さを評価する方法とその考察の仕方，および1つの変数から他の1つの変数を予測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（第3章－1・3-1）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 8 | 第8回 | [2変量の関係（複合グラフ，時系列分析）] 時間とともに観測される時系列データの分析方法とその考察の仕方について学ぶ。 |
・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。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 9 | 第9回 | [相関係数の検定] サンプルの2変量の関係性と関係の強さから，母集団の関係性と関係の強さを推測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5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（第5章－2）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 10 | 第10回 | [統計的仮説検定] サンプルの統計量から母集団の統計量を推測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5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（第5章－2）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 11 | 第11回 | [課題レポート1：1変量および2変量の分析結果と考察] 授業資料と教科書を参照しながら，「1変量および2変量の分析結果と考察」のレポートを作成する。 |
授業中に作成したレポートを完成させ，期限までに提出する。 | なし。 |
| 12 | 第12回 | [重回帰分析（相関行列，多重共線性）] 複数の独立変数から1つの従属変数を予測または説明する手法（重回帰分析）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－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（第3章－3，第5章－3）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 13 | 第13回 | [重回帰分析（偏回帰係数の検定，区間推定）] 重回帰分析の偏回帰係数の検定と区間推定，および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－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（第3章－3-2・3-3，第5章－3）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 14 | 第14回 | [重回帰分析（変数選択）] 重回帰分析の独立変数の選択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－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（第3章－3-2・3-3，第5章－3）を復習する。 |
・授業資料を配付する。 ・授業資料は，各自「はっとりん」よりダウンロードし，授業へ持参すること。 |
| 15 | 第15回 | [・授業の総括 ・課題レポート2：重回帰分析の結果と考察] 授業の総括，および授業資料と教科書を参照しながら，「重回帰分析の結果と考察」のレポートを作成する。 |
授業中に作成したレポートを完成させ，期限までに提出する。 | なし。 |
| 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 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1変量と2変量の分析を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 | 相関係数の検定をExcelで行うことができ，検定結果を適切に解釈し考察することができる。(A) | ○ | ○ | ○ | ||||
| 3 | 重回帰分析を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) | ○ | ○ | ○ |
| 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 | 相関係数の検定をExcelで行うことができ，検定結果を適切に解釈し考察することができる。(A) | ○ | ○ | ||||
| 3 | 重回帰分析を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) | ○ | ○ | ||||
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評価割合（％） ／Allocation of Marks |
90 | 10 | |||||