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情報科学研究２

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令和元年度以前入学者 情報科学研究２
教員名 尾上洋介
単位数    4 学年    4 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科
学期 後期 履修区分 必修
授業の形態 対面授業

BlackboardのコースID：20224431
授業概要 種々の情報可視化手法を用いて実データを可視化する能力を身に付ける。

担当教員の企業でのソフトウェア開発経験をもとに、プログラミングに関する実務的な観点からも授業を行う。
授業のねらい・到達目標 実社会に存在するデータに対して適切な手法を選択し、可視化できるようになる。

この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している。
授業の方法 授業の形式：【研究】

第2〜10回では、文献輪読によって実データへの情報可視化手法の適用について学ぶ。対象文献は授業時に指定する。
第11〜15回では、課題制作として可視化手法の実装と評価を行う。
少人数であることを活かしてフィードバックは適宜行う。

オンライン参加の要件：学部の方針に従う。
学部が定める要件を満たし、オンライン参加が認められた場合の受講方法：
・授業時間帯にZoomにて授業に参加する。
・上記以外の事項（レポート〆切等）は、対面参加学生と同条件とする。
履修条件 学科内規で定めた条件を満たすこと。
授業計画
1 ガイダンスと文献調査
【事前学習】情報科学研究1の内容を復習しておく （4時間）
【事後学習】指定された参考文献を入手し目を通しておく （4時間）
2 社会科学での可視化の利用
【事前学習】社会科学での可視化の利用について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】社会科学での可視化の利用について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
3 社会科学データの基本的な可視化
【事前学習】社会科学データの基本的な可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】社会科学データの基本的な可視化について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
4 社会科学データの高度な可視化
【事前学習】社会科学データの高度な可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】社会科学データの高度な可視化について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
5 自然科学での可視化の利用
【事前学習】自然科学での可視化の利用について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】自然科学での可視化の利用について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
6 自然科学データの基本的な可視化
【事前学習】自然科学データの基本的な可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】自然科学データの基本的な可視化について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
7 自然科学データの高度な可視化
【事前学習】自然科学データの高度な可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】自然科学データの高度な可視化について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
8 人文科学での可視化の利用
【事前学習】人文科学での可視化の利用について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】人文科学での可視化の利用について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
9 人文科学データの基本的な可視化
【事前学習】時系列データの高度な可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】時系列データの高度な可視化について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
10 人文科学データの高度な可視化
【事前学習】人文科学データの高度な可視化について指定された文献を読み、発表者は内容をスライドにまとめ、発表者以外は質問点をまとめておく （4時間）
【事後学習】人文科学データの高度な可視化について授業内でわからなかった点を調べておく （4時間）
11 課題制作（1）：アプリケーションの設計
【事前学習】アプリケーションの設計について準備を行う （4時間）
【事後学習】授業中のフィードバックに基づいてアプリケーションの設計を行う （4時間）
12 課題制作（2）：アプリケーションの実装
【事前学習】アプリケーションの実装について準備を行う （4時間）
【事後学習】授業中のフィードバックに基づいてアプリケーションの実装を行う （4時間）
13 課題制作（3）：アプリケーションの改善
【事前学習】アプリケーションの改善について準備を行う （4時間）
【事後学習】授業中のフィードバックに基づいてアプリケーションの改善を行う （4時間）
14 課題制作（4）：アプリケーションの公開
【事前学習】アプリケーションの公開について準備を行う （4時間）
【事後学習】授業中のフィードバックに基づいてアプリケーションの公開を行う （4時間）
15 課題制作発表会とフィードバック
【事前学習】発表会プレゼンテーションの準備を行う （4時間）
【事後学習】フィードバックに基づいてこれまでの授業の振り返りを行う （4時間）
その他
教科書 対象文献は授業時に指定する。
参考書 Tamara Munzner, Visualization Analysis and Design, A K Peters/CRC Press, 2014
成績評価の方法及び基準 授業参画度:各回の議論への参加状況及び課題制作発表内容に基づいて評価する(100%)
オンライン参加の場合の評価は対面参加と同等に扱う。
オフィスアワー 随時受け付ける。授業時に伝えるメールアドレスにてアポイントを取ること。
備考 毎回授業時に全員が週報の発表を行うこと。

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