「数理・データサイエンス入門」について

本学では2020年度入学生から、全学の学部１年生必修科目として「数理・データサイエンス入門」を開講しています。
科目開設の主なコンセプトは以下のような内容になります。

  1.  データを使った分析、人工知能の活用について、現代の社会において様々な業種で重要度が増している中、理系・文系を問わず大学生が身につけておくべき入門的な知識を学修する。
  2. 各学部の専門分野に関する卒業研究等を遂行するにあたり求められる統計分析やデータ処理の手法について、１年次の段階で基礎的内容を俯瞰することで、データに応じた的確な方法を選択できるようにし、更に発展的な学修を進める足掛かりとなるようにする。

受講について

【受講・動画配信】

  • 本科目では対面授業を実施せず、「インターネット上の授業動画の視聴」に続き「小テストへの解答」という流れで進行します。
  • 授業連絡、動画の視聴、小テストの提出等は、学務情報システム上の機能を利用します。
    〔URL〕学務情報システム
  • 本科目は、履修上限単位制度（CAP制）の適用対象外となります。

【視聴期間】

  • 2022年度前学期の動画視聴開始日は、「単元一覧及び視聴開始日等」をご参照ください。
  • 授業動画は、複数の動画をひとまとめにして「第○節」という形で配信されます。授業開始後、毎週新しい節の動画が公開され、全部で第８節まであります。
  • 動画は各節の開始日以降、卒業まで繰り返し視聴することが可能です。
  • 動画視聴等の進行イメージは、下図のとおりです。
学期１週 ･･･ 視聴１週 視聴２週 視聴３週 視聴４週 視聴５週 … 7月31日
第１節 アカウント配布等 動画配信開始→動画視聴

各再試小テストの締切日
小テスト
採点公開
再試小テスト
第２節 動画配信開始→動画視聴
小テスト
採点公開
再試小テスト
･･･

・各節に対応する単元の一覧は、「単元一覧及び視聴開始日等」をご参照ください。

評価方法

【小テスト】

  • 各節の動画を見終わった後、学務情報システム上の対応する小テストに解答してください。
  • 小テストの解答締切は、対応する節の視聴開始日から14日目（第１節は19日目）の日曜23:59までとなります。
  • 解答締切の翌木曜までに、学務情報システム上で小テストの採点結果が公開されます。60点未満又は解答を忘れた学生は、翌月曜から開始される再試小テストに解答してください。
  • 小テストで60点以上の学生も再試小テストに解答できます。成績評価には各節の小テストの合否結果のみが利用されますが、理解を深めるため、間違った問題がある場合には再チャレンジしてみてください。
  • 再試小テストの解答締切は、全ての回について7月31日（日）23:59までとなります。
  • 小テスト又は再試小テストで60点以上を取れなかった場合、その回の小テストは不合格扱いとなります。
  • 小テストの解答締切翌週の段階では各問の正誤と得点のみ公開され、再試小テスト回答締切の翌週に模範解答が公開されます。

【成績評価】

  • 科目の成績評価は、「合・否」の２段階評価で採点され、GPA値の計算対象外となります。
  • 以下の条件を全て満たした学生は、成績評価「合」として単位が与えられます。
  1. 全ての動画を視聴し、全16回の小テスト又は再試小テストに解答する。
  2. 全16回の小テスト又は再試小テストのうち所定の回数で合格点を取る。
  • 科目の成績評価については、他の教養科目と同じく８月下旬頃に公開される予定です。

【再履修】

  • 本科目は2020年度以降入学の全学部１年生の必修科目です。成績評価が「否」になった場合は、後学期に再履修が必要ですので、後日出される掲示等の指示に従ってください。

質問回答と意見交換

  • 本科目はフルオンラインでの実施にあたり、チューターによる質問回答や学生同士の意見交換ができる場を用意しています。

【ラーニングコモンズ及び「授業トピック」でのチューターによる質問回答】

  • 附属図書館内の専用スペース又はその他の教室を使い、チューターへの質問や学生同士の意見交換ができます。
  • チューターによる質問回答の対応日時と場所は詳細が決定次第このページでお知らせいたします。変更があった場合も、最新情報を掲載します。
  • また、学務情報システムの「授業トピック」機能を使って、チューターへの質問や学生同士の意見交換をすることも可能です。

　

【質問回答の対応日時】

  • ※決定次第掲載予定です※

【システム利用方法等の問い合わせ】

  • 授業内容以外のシステム利用方法等の質問については、メールフォームからお問合せください。

視聴環境

  • 動画の視聴環境は自宅PC等（スマートフォンでも視聴可能）も含めて、以下の方法があります。利用しやすい環境にて動画の視聴をしてください。
  1.  自宅のPC等で視聴する
  2.  学内（各学部の講義室棟等）でノートPC等をeduroam接続して視聴する
    （回線速度の観点からWRL-SUCCESSではなくeduroamからの接続を推奨します）
  3.  情報基盤センターの計算機実習室PCで視聴する（イヤホンは各自持参）
  4.  附属図書館の貸出用PCで視聴する（ヘッドホン貸出有り）

その他

  • 小テストの解答を他の学生から聞くこと、または他の学生に教えたり公開することは不正行為とみなされます。不正行為が確認された場合、当該学期の全科目の単位が取消される等の厳しい措置が取られます。
  • オンライン提供されている授業動画や小テスト等のコンテンツを、無断で学外に公開・配布することを禁じます。
  • 出演講師の所属は撮影時のものです。

単元一覧及び視聴開始日等

【導入】

「イントロダクション」　（学長）／ 視聴開始：４月７日（木）

【第１節】

視聴開始：５月１１日（水）
小テスト解答締切：５月２９日（日）／小テスト採点公開：６月２日（木）

No. 単元タイトル 出演講師 小テスト
1.1 ビックデータとAI 荒木 由布子、山本 泰生（情報学部） 第1回
1.2 医療診断1 石原 顕紀（理学部）
1.３ 医療診断2 石原 顕紀（理学部）
1.４ 画像認識 大橋 剛介（工学部）
1.５ 音声認識 甲斐 充彦（工学部）

【第２節】

視聴開始：５月２３日（月）
小テスト解答締切：６月５日（日）／小テスト採点公開：６月９日（木）

No. 単元タイトル 出演講師 小テスト
2.1 アナログとデジタル 堀池 徳祐（農学部） 第2回
2.2 アナログデータからデジタルデータへの変換1 堀池 徳祐（農学部）
2.3 アナログデータからデジタルデータへの変換2 堀池 徳祐（農学部）
2.4 文字コード 堀池 徳祐（農学部）
2.5 プログラミングの概要1 室伏 春樹（教育学部） 第3回
2.6 プログラミングの概要2 室伏 春樹（教育学部）

【第３節】

視聴開始：５月３０日（月）
小テスト解答締切：６月１２日（日）／小テスト採点公開：６月１６日（木）

No. 単元タイトル 出演講師 小テスト
3.1 データ処理に用いられる言語1 八柳 祐一（教育学部） 第4回
3.2 データ処理に用いられる言語2 八柳 祐一（教育学部）
3.3 プログラミング環境1 八柳 祐一（教育学部） 第5回
3.4 プログラミング環境2 八柳 祐一（教育学部）
3.5 プログラミング活用事例1 新谷 誠（情報学部）
3.6 プログラミング活用事例2 板口 典弘（情報学部）

【第４節】

視聴開始：６月６日（月）
小テスト解答締切：6月１９日（日）／小テスト採点公開：６月２３日（木）

No. 単元タイトル 出演講師 小テスト
4.1 尺度水準 堀池 徳祐（農学部） 第6回
4.2 代表値1 佐藤 一憲（工学部）
4.3 代表値2 佐藤 一憲（工学部）
4.4 データの可視化1 堀池 徳祐（農学部） 第7回
4.5 データの可視化2 柴垣 裕司（農学部）
4.6 データの可視化3 逢坂 興宏（農学部）
4.7 データの可視化4 逢坂 興宏（農学部）

【第５節】

視聴開始：６月１３日（月）
小テスト解答締切：６月２６日（日）／小テスト採点公開：６月３０日（木）

No. 単元タイトル 出演講師 小テスト
5.1 相関係数 関根 理香（理学部） 第8回
5.2 回帰直線 関根 理香（理学部）
5.3 相関関係と因果関係 竹内 浩昭（理学部）
5.4 回帰分析 高瀬 浩二（人文社会科学部） 第9回
5.5 主成分分析 鈴木 拓也（人文社会科学部）
5.6 クラスター分析 鈴木 拓也（人文社会科学部）

【第６節】

視聴開始：６月２０日（月）
小テスト解答締切：７月３日（日）／小テスト採点公開：７月７日（木）

No. 単元タイトル 出演講師 小テスト
6.1 確率と確率変数 河合 信之輔（理学部） 第10回
6.2 確率分布と期待値 河合 信之輔（理学部）
6.3 確率と確率分布 松本 敏隆（理学部）
6.4 母集団，標本，無作為抽出 吉田 崇（人文社会科学部） 第11回
6.5 有意差検定 高瀬 浩二（人文社会科学部）
6.6 様々な検定手法の紹介 橋本 剛（人文社会科学部）

【第７節】

視聴開始：６月２７日（月）
小テスト解答締切：７月１０日（日）／小テスト採点公開：７月１４日（木）

No. 単元タイトル 出演講師 小テスト
7.1 人工社会シミュレーション 一ノ瀬 元喜（工学部） 第12回
７.2 行政データの活用 上藤 一郎（人文社会科学部）
７.3 動画解析に基づく映像生成技術 岡部 誠（工学部）
７.4 ロボットの動作生成と行動学習 小林 祐一（工学部） 第13回
７.5 数理モデルと統計モデル 上藤 一郎（人文社会科学部）
７.6 自然言語処理 狩野 芳伸（情報学部）

【第８節】

視聴開始：７月４日（月）
小テスト解答締切：７月１７日（日）／小テスト採点公開：７月２０日（木）

No. 単元タイトル 出演講師 小テスト
8.1 データの収集、データの保存、前処理1 山本 祐輔（情報学部） 第14回
8.2 データの前処理2，分析手法の選択 山本 祐輔（情報学部）
8.3 個人情報保護法 原田 伸一朗（情報学部） 第15回
8.4 データの取り扱いに関する注意 原田 伸一朗（情報学部）
8.5 情報セキュリティ 大木 哲史（情報学部）
8.6 情報の信頼性 塩田 真吾（教育学部） 第16回
8.7 改竄 中村 美智太郎（教育学部）
8.8 再現性，チャンピオンデータ 中村 美智太郎（教育学部）

 

【補足動画】

視聴開始：４月７日（木）
PPDACサイクル　　坂本孝丈（創造科学技術大学院・大学教育センター）
機械学習とは？①　坂本孝丈（創造科学技術大学院・大学教育センター）
機械学習とは？②　坂本孝丈（創造科学技術大学院・大学教育センター）

 

※各動画の長さは単元により異なりますが、概ね10分前後となります。
※第１節は他の節よりも視聴期間が長めに設定されています。
※「小テスト採点公開」については、採点作業が完了し次第、上記日付より早く公開される場合もあります。
※上記の日程等に変更が出た場合は、一斉メールと大学教育センターWEBサイトにて案内します。

 

「数理・データサイエンス入門」監修

小西 達裕（主担当：情報学部）
坂本 孝丈（創造科学技術大学院・大学教育センター）
須藤 智（大学教育センター）
滑田 明暢（大学教育センター）※主担当を除き五十音順

小テストの採点結果確認から再試小テストまで

※ここでは、「数理・データサイエンス入門」における小テストの採点結果の確認から再試小テストの解答までを説明しています。なお、この説明は、学務情報システムにおける方法（2021年度現在）を示しています。
2022年度は、小テストの採点結果確認から再試小テストまでのフロー（操作方法）が変更になる可能性があります。

 

 

 

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問い合わせ先

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※回答に時間が掛かることがあります。また、内容によっては返信できない場合があります。
※授業内容に関する不明点は、学務情報システムの「授業トピック」又は上記の指定日時・場所にて質問してください。）

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