検索したい科目／教員名／キーワードを入力し「検索開始｣ボタンをクリックしてください。
※教員名では姓と名の間に１文字スペースを入れずに、検索してください。
データ処理基礎
| 令和２年度入学者 | データ処理基礎 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | 田中 絵里子，大川内 隆朗，仲村 洋之 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 1～4 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | コンピュータ科目 | ||||
| 学期 | 半期 | 履修区分 | 選択 | ||
| 授業の形態 | オンデマンド型の遠隔授業（13回）と課題研究（2回） Blackboard（コース）ID 20201148 : 2020 データ処理基礎 (コンピュータデータ処理基礎)(仲村洋之・後・月2) 20201149 : 2020 データ処理基礎 (コンピュータデータ処理基礎)(田中絵里子・後・火2) 20201150 : 2020 データ処理基礎 (コンピュータデータ処理基礎)(大川内隆朗・後・金5) |
|---|---|
| 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DP3，DP4及びCP3，CP4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。 課題研究の取り組み方はBlackboardで説明する。最終15回目は授業時間内にオンライン試験を配信するので，必ず履修登録した時間内に受験すること。 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 | |
|---|---|
| 1 |
ガイダンス(A-3, A-4)（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)（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, A-4)（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, A-4)（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)（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, A-4)（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, A-4)（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, A-4)（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)（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)（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, A-4)（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, A-4)（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, A-4)（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, A-4)（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, A-4)（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 | |
|---|---|
| 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，受講生が誰でも閲覧できるBlackboardの「掲示板」で受け付けます |
| 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。 |