シラバス Syllabus

授業名 情報リテラシー 2
Course Title Information Literacy 2
担当教員 Instructor Name 鏡　裕行（Hiroyuki Kagami）
コード Couse Code NUC234_N24B
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 2024 UG Nisshin Fall Intensive

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。
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.

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

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

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
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG7 International Perspectives (BA)

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

-Basic Excel operation skills
-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 0 %
フィールドメソッド Field Method 60 %
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

●事前学修と事後学修（予習復習）
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・AI利活用のための技術と最新動向、その課題

②データの可視化
：表、グラフの種類と特徴

③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

●使用するケース
「ChatGPT2023」（山本裕子先生作成）

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

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

●使用するケース
「長久手ビジョン」（山本裕子先生作成）

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
「長久手ビジョン」（山本裕子先生作成）
【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。
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、日頃の授業ではエクセルなどの実技演習により、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。
本授業は、定期試験（エクセル実技）を実施する。

使用ケース一覧　List of Cases

    ケースは使用しません。

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 2024年度版」オリジナル（2024）

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

授業調査に対するコメント　Comment on Course Evaluation

昨年度はこの科目を担当しなかったため、直近の授業調査のデータはありませんが、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　

修士（理学）（京都大学）
博士（工学）（香川大学）
研究分野：物理学、温泉科学、情報科学、数理科学

Master Degree (Science)
Ph. D (Engineering)
Research fields: physics, hot spring science, information science, mathematical science

（実務経験 Work experience）

稚内北星学園大学において主に情報科学に関する教育、物理学、温泉科学、情報科学の研究に従事する。その後、名古屋短期大学おいて主に情報科学、保育学に関する教育、物理学、温泉科学、情報科学、保育学の研究に従事する。その後、藤田医科大学（旧名：藤田保健衛生大学）において主に数学、医学に関する教育、医学、温泉科学、情報科学、数理科学の研究に従事する。その後、徳山大学において主に医学、温泉科学、情報科学、数理科学の研究に従事する。
　2002～2003　稚内北星学園大学
　2003～2014　名古屋短期大学
　2014～2018　藤田保健衛生大学
　2018～2020　藤田医科大学
　2020～現在　 徳山大学

At Wakkanai Hokusei Gakuen College, I mainly taught information science and researched physics, hot spring science and information science. After that, at Nagoya College, I mainly taught information science and preschool education and researched physics, hot spring science, information science and preschool education. Then, at Fujita Health University, I mainly teach mathematics and medicine, and research medicine, hot spring science, information science and mathematical science. Now, at Tokuyama University, I mainly teach information science, and research medicine, hot spring science, information science and mathematical science.
　2002～2003　Wakkanai Hokusei Gakuen College
　2003～2014　Nagoya College
　2014～2020　Fujita Health University
　2020～present　Tokuyama University

Refereed Articles

  • (2012) Effect of various pinpoint-like heating of a polymer solution film coated on a substrate during drying to thickness distribution of the polymer thin film after drying. e-Journal of Surface Science and Nanotechnology
  • (2012) Three-source dynamical model for estimating parameters for irregularly spouting geysers induced by gas inflow. Advances in Geosciences
  • (2011) An extended dynamical model of a geyser induced by inflow of gas in case of plural underground gas supply sources (2). Mathematical Modelling in Civil Engineering
  • (2011) A dynamical model of drying process of a polymer solution having plural solvents and plural solutes (polymers) coated on a flat substrate for a flat and homogeneous polymer film fabrication. Physica Status Solidi (c)
  • (2010) An extended dynamical model of a geyser induced by inflow of gas in case of plural underground gas supply sources. Advances in Geosciences 17

Refereed Proceedings

  • (2023). A mathematical model of joint contracture. IEEE Xplore .The 13th International Symposium on ADVANCED TOPICS IN ELECTRICAL ENGINEERING. 1. 2. Bucharest






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