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講義名 IT実習I
代表ナンバリングコード BII1SE0010
講義開講時期 前期 講義区分 実習
基準単位数 1
受講定員の有無 あり（別途連絡）
授業公開 なし
履修年次 1年次
2024年度カリキュラム　ナンバリング

担当教員
氏名
◎ 池野　英利

到達目標 ・データの検索やアンケート・計測によるデータ取得を通じ、自身の研究やコンテンツ作成に必要となるスキルを獲得する。
・Rなどを用いて基本的な統計データ処理が行え、獲得したデータの分析・加工ができる。
・結果をまとめたプレゼンテーションや報告書の作成ができる。
・以上の到達目標に達するために必要な程度にはPC操作に習熟している。
授業概要 　IT実習ではプログラミングや各種ツールの使用等、情報技術に関する実習を行う。
　本実習では「実世界から情報学へ-データサイエンスの世界-」という共通テーマを設け、担当教員が提示する実習テーマを実施する。IT実習Ⅰでは主にデータサイエンスに関する実習を行う。
授業計画
回授業内容
第1回情報リテラシー実践1：デジタル情報の表現
第2回情報リテラシー実践2：インターネットからの情報獲得
第3回情報リテラシー実践3：センサーからの情報獲得
第4回情報リテラシー実践4：.調査による情報獲得と可視化
第5回情報リテラシー実践5：情報の提示技術
第6回情報リテラシー実践6：情報分析入門
第7回Rプログラミング入門(1)
第8回Rプログラミング入門(2)
第9回Rプログラミング入門(3)
第10回箱ひげ図・要約統計量(1)
第11回箱ひげ図・要約統計量(2)
第12回相関分析
第13回線形回帰分析(1)
第14回線形回帰分析(2)
第15回カイ二乗検定
準備学習（予習・復習等）の内容とそれに必要な時間 （毎回の授業前に行うべき予習）
予め実習に向けて指示された準備を行う(実施に必要な時間：30分程度）。

（毎回の授業終了後に行うべき復習）
実習内容を振り返り、確認を行う（実施に必要な時間：1時間程度）。

（その他）
各実習テーマの具体的な内容と授業計画については、テーマごとの実習の初回に詳細に説明する。
評価方法（割合） 中間課題　　　　　　　　（40％）
最終課題　　　　　　　　（60％） 　　　　　　
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法 集中講義として開講し、各日の課題を次の日までに実施、提出する。各日の最初に前回の課題についてフィードバックする。
テキスト 【書名】RとPythonで学ぶ実践的データサイエンス&機械学習[増補改訂版]
【著者】有賀友紀・大橋俊介
【出版社】技術評論社
【出版年】2021年
【ISBNコード】978-4-297-12022-1
参考書・参考資料等 講義資料は授業中配布する。参考書は適宜指示する。
メッセージ コンピュータ、インターネット、ソフトウェアツールの利用に慣れ、情報学部の各授業におけるデータ解析に活用できるように勉強してください。
教員との連絡方法 オフィスアワーを設けています。研究室前に掲示したTel/Mail等へ連絡もしくは在室時に直接面談。
担当教員の実務経験 -
備考 IT実習1の単位未取得者を対象に８月の集中講義期間に集中講義として開講いたします。
講義中、特段の理由がない限り私語、飲食、着帽、無断退室、携帯電話の操作を慎むこと。
他科目との関係性 【関連】「IT実習Ⅰ～Ⅳ」は必修科目であり、人間・社会情報学トラック、データサイエンストラック、ICTトラックにおける専門技術を身につけるための、基本的なスキルを修得し、ツールを使えるようになることを目的としたものであるので、配当された学期のテーマの中から逐次修得すること。
卒業認定・学位授与方針との関連
◎特に関係性が深い、○関係性が深い
関連性
情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力を持つ
地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる
○
情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築できる
○
人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会を豊かにできる
○
情報学の知見や技術を応用・活用して、公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉、防災等のまちづくりに貢献できる
◎
評価基準
列1
秀
与えられた課題を主体的に解決し、優れた報告書をまとめることができる。
優
与えられた課題を解決し、報告書を適切な形にまとめることができる。
良
与えられた課題に取り組み、得られた成果を報告することができる。
可
与えられた課題に取り組み、実習での自身の活動内容を報告することができる。
不可
与えられた課題への取り組みが不十分であり、活動内容を報告できない。
放棄
出席回数が10回に満たない。