| 授業名 | 情報リテラシー 2 |
|---|---|
| Course Title | Information Literacy 2 |
| 担当教員 Instructor Name | 廣島 勉（Tsutomu Hiroshima） |
| コード Couse Code | NUC215_N23A |
| 授業形態 Class Type | 講義 Regular course |
| 授業形式 Class Format | On Campus |
| 単位 Credits | 2 |
| 言語 Language | JP |
| 科目区分 Course Category | 教養教育科目100系 / Liberal Arts 100 |
| 学位 Degree | BSc |
| 開講情報 Terms / Location | 2023 UG Nisshin Term2 |
授業の概要 Course Overview
Misson Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement
本学のミッションであるビジネスリーダーの育成において、本講義はその基盤となる情報やデータを有効に活用・分析する能力を養成することが目的である。
The purpose of this course is to cultivate the ability to effectively use and analyze information and data, which is the foundation of NUCB's mission to nurture business leaders.
授業の目的（意義） / Importance of this course
ICTが日々劇的に革新される現在、情報社会を支える数理・データサイエンスの考え方やAIの技術を知り、自らが道具として使いこなせるようになるために、その基盤となるデータの活用のされ方やデータ分析の手法を習得する。
具体的には、Excel の操作方法を習得し、データとその分析が実世界でどのように活かされているかを学び、データに基づく判断に必要な知識・姿勢であるデータリテラシーを身につける。
具体的には、Excel の操作方法を習得し、データとその分析が実世界でどのように活かされているかを学び、データに基づく判断に必要な知識・姿勢であるデータリテラシーを身につける。
In the current era of dramatic ICT innovations on a daily basis, students will learn the concepts of mathematical and data science and AI technologies that support the information society, and learn how data is utilized and data analysis methods that serve as the foundation for these concepts in order to be able to use them as tools themselves.
Specifically, students will learn how to operate Excel, learn how data and its analysis are utilized in the real world, and acquire data literacy, which is the knowledge and attitude necessary to make decisions based on data.
Specifically, students will learn how to operate Excel, learn how data and its analysis are utilized in the real world, and acquire data literacy, which is the knowledge and attitude necessary to make decisions based on data.
到達目標 / Achievement Goal
・RESAS、 eStat などのオープンデータを活用できる
・Excelを使って、基礎的な表計算やデータ処理を行うことができる
・レポート・論文・プレゼンテーションにおいて、図・表・グラフを用いて根拠となるデータを示し、説得力のある主張をすることができる
・Excelを使って、基礎的な表計算やデータ処理を行うことができる
・レポート・論文・プレゼンテーションにおいて、図・表・グラフを用いて根拠となるデータを示し、説得力のある主張をすることができる
Upon successful completion of this course, students will be able to:
-Use open data such as RESAS, eStat, etc.
-Perform basic spreadsheet and data processing using Excel
-Use figures, tables, and graphs to present data as evidence and make persuasive arguments in reports, papers, and presentations
-Use open data such as RESAS, eStat, etc.
-Perform basic spreadsheet and data processing using Excel
-Use figures, tables, and graphs to present data as evidence and make persuasive arguments in reports, papers, and presentations
本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals
*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。
LG1 Critical Thinking
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes
・Excelの基本操作スキル
・数理統計基礎知識
・データ収集力・分析力
・論理的思考力
・数理統計基礎知識
・データ収集力・分析力
・論理的思考力
-Basic Excel operation skills
-Basic knowledge of mathematical statistics
-Data collection and analysis skills
-Logical thinking
-Basic knowledge of mathematical statistics
-Data collection and analysis skills
-Logical thinking
SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals
Goal 4 質の高い教育をみんなに（Quality Education）
教育手法 Teaching Method
| 教育手法 Teaching Method | % of Course Time | |
|---|---|---|
| インプット型 Traditional | 40 % | |
| 参加者中心型 Participant-Centered Learning | ケースメソッド Case Method | 60 % |
| フィールドメソッド Field Method | 0 % | 合計 Total | 100 % |
事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法 Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods
●準備学習（予習復習等）
この演習で勉強したことをできるだけ自分なりに利用しようとすることが大切である。また、週に1回の演習の時間だけでは不十分なので、自宅においてもなるべくコンピュータを使うという姿勢が重要である。自宅学習でわからない点は、講義時間中またはメールやBlackboardを用いて積極的に質問すること。また参考文献以外でも、本講義で扱うアプリケーションの解説書は多くあるので、自分に適したわかりやすい解説書を探すと効果的な学習ができる。
●課題（試験・レポート等）に対するフィードバック方法
レポートについては講義の中で解説する。
●中央情報センター（図書館）の活用について
自学習用に参考になる書籍が所蔵されているので、積極的に活用して欲しい。また、知識の修得や情報収集のためにオンラインデータベースを活用して欲しい。
この演習で勉強したことをできるだけ自分なりに利用しようとすることが大切である。また、週に1回の演習の時間だけでは不十分なので、自宅においてもなるべくコンピュータを使うという姿勢が重要である。自宅学習でわからない点は、講義時間中またはメールやBlackboardを用いて積極的に質問すること。また参考文献以外でも、本講義で扱うアプリケーションの解説書は多くあるので、自分に適したわかりやすい解説書を探すと効果的な学習ができる。
●課題（試験・レポート等）に対するフィードバック方法
レポートについては講義の中で解説する。
●中央情報センター（図書館）の活用について
自学習用に参考になる書籍が所蔵されているので、積極的に活用して欲しい。また、知識の修得や情報収集のためにオンラインデータベースを活用して欲しい。
授業スケジュール Course Schedule
第1日（Day1）
①データの可視化：表、グラフの種類と特徴
②データ処理・グラフ
：Excelの起動と終了、データ入力、オートフィル、
Excelのデータ構造としてのセル、シート、ブックの関係の理解
セルの参照、相対参照、絶対参照、複合参照
第2日（Day2）
①表：罫線、装飾
②関数
：関数を使ったデータ処理の仕方---データの並び替え、ランキング 、データ数
●使用するケース
（ケース作成中）第3日（Day3）
①オープンデータ（データを読む）：ダッシュボードの活用
②グラフ(1)
：グラフ作成、さまざまなグラフの特徴と理解
第4日（Day4）
①オープンデータ（データを使う）：csvファイルのダウンロードと加工（RESAS・eStat利用）
②グラフ(2)
：複合グラフ、グラフのデザイン、PowerPoint ・ Word でのグラフ作成
●使用するケース
【小テスト】Day4のいずれかの時限において小テスト（Excel実技）第5日（Day5）
①統計(1)：データの種類（量的変数、質的変数） 、
データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値、最頻値）
②応用(1)
：データのソート・抽出、グループ集計などのデータベース機能、ピボットテーブルでのクロス集計
●使用するケース
（ケース作成中）第6日（Day6）
①統計(2)：データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）
②応用(2)
：分析ツールを活用した各種の統計分析方法---データの集計（和、平均） 、
データ解析ツール（スプレッドシート） 、表形式のデータ(csv)
第7日（Day7）
①プレンゼンテーションの実践：グループ別にプレゼンテーション、質疑応答、振返り
●使用するケース
【小テスト】Day6-7のいずれかの時限において小テスト（Excel実技）成績評価方法 Evaluation Criteria
*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
| 講師用内規準拠 Method of Assessment | Weights |
|---|---|
| コールドコール Cold Call | 0 % |
| 授業内での挙手発言 Class Contribution | 50 % |
| クラス貢献度合計 Class Contribution Total | 50 % |
| 予習レポート Preparation Report | 20 % |
| 小テスト Quizzes / Tests | 20 % |
| シミュレーション成績 Simulation | 0 % |
| ケース試験 Case Exam | 0 % |
| 最終レポート Final Report | 0 % |
| 期末試験 Final Exam | 10 % |
| 参加者による相互評価 Peer Assessment | 0 % |
| 合計 Total | 100 % |
評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria
この科目はコンピュータを用いた演習科目のため、ほぼ毎回の授業で「課題」が課される。また、日頃の授業では「小テスト（実技）」により、コンピュータスキルと知識の獲得と定着を目指す。そのため、毎回の講義に欠かさず出席することが特に重要となる。教科書 Textbook
- 髙橋弘毅 ほか「データサイエンスリテラシー」実教出版（2022）9784407352573
- 名古屋商科大学「Macintoshガイド 2022年度版」オリジナル（2023）
参考文献・資料 Additional Readings and Resource
［1］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Microsoft Excel 2019 基礎 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN: 978-4865103809
［2］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Excel 2019 応用 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN: 978-4865103816
［3］小舘由典,できるシリーズ編集部『できるExcel 2019 Office 2019/Office 365両対応 (できるシリーズ)』インプレス ,2019, ISBN: 978-4295005537
［4］阿部 香織『情報利活用 表計算 Excel 2019対応 (情報利活用シリーズ)』日経BP社 ,2019, ISBN: 978-4822286095
［5］矢野文彦監修『情報リテラシー教科書 Windows 10/Office 2019対応版』オーム社,2019,ISBN:978-4-274-22444-7
［2］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Excel 2019 応用 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN: 978-4865103816
［3］小舘由典,できるシリーズ編集部『できるExcel 2019 Office 2019/Office 365両対応 (できるシリーズ)』インプレス ,2019, ISBN: 978-4295005537
［4］阿部 香織『情報利活用 表計算 Excel 2019対応 (情報利活用シリーズ)』日経BP社 ,2019, ISBN: 978-4822286095
［5］矢野文彦監修『情報リテラシー教科書 Windows 10/Office 2019対応版』オーム社,2019,ISBN:978-4-274-22444-7
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
授業調査の結果を受けとめ、よりよい授業を目指します。
担当教員のプロフィール About the Instructor
学位と取得大学
修士（理学）京都大学
博士（理学）京都大学
研究分野
微分幾何学
修士（理学）京都大学
博士（理学）京都大学
研究分野
微分幾何学
Degree
Master(Science) Kyoto university
Ph. D (Schience) Kyoto University
Field of Study
Differential Geometry
Refereed Articles
- (2019) Application of allotted analytic hierarchy process (aAHP) in group decision making problem - The evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event. Journal of Global Business Society 5(1): ISSN 2186-2117
- (2018) A Case study on the evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event through Analytic Hierarchy Process. Journal of Global Business Society 4(1): 2186-2117
- (2017) A NEW APPROACH TO REDUCE THE BURDEN OF PAIRWISE -COMPARISON ON THE AHP. SCIENTIAE MATHEMATICAE JAPONICAE e-2017(30): 1346-0447
Refereed Proceedings
- (2019). A study on validity of shared pairwise comparison method in AHP. Global Business Society 10th Symposium Proceeding .Global Business Society. 1. 2. Osaka
- (2018). A Case study on the evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event through Analytic Hierarchy Process. Global Business Society .Global Business Society 9th Symposium. 1. 3. Osaka city University