授業の
到達目標
（ディプロマポリシーとの関連）
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自分の興味ある領域、専門分野をデータ解析視点で観察できる。【DP2】
データの収集から解析まで、データの管理技術も交えて実務能力を身に着け、総合的研究資質を発揮できる。【DP5】
データサイエンスを研究設計や問題解決に適用し、自己独自性を発揮した提案をすることができる。【DP8】
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授業概要
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科学技術、社会活動にデータ解析は不可欠であり、汎用基礎技術である。
本科目ではリサーチ目的を提示し、実際に実験や調査を設計する段階から、具体的なアクションに至るまで指導します。多変量解析、テキスト分析、人工知能、機械学習なども紹介します。
履修効果として、研究や社会活動のいろいろな現象を科学によって解明し、アクションする手順を身につけることが期待されます。
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教育課程内の位置づけ
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環境教育学科 専門教育科目 専門応用科目 ２年 必修科目
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授業におけるアクティブな特徴
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特徴
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該当
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A：課題解決型学習（PBL）企業、自治体等との連携あり
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〇
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B：課題解決型（PBL）連携なし
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〇
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C:討議（ディスカッション、ディベート等）
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D:グループワーク
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〇
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E:プレゼンテーション
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〇
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F：実習、フィールドワーク
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G：双方向授業（ICT活用なし：対話型、リアクションペーパー等）
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〇
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H：双方向授業（ICT活用あり：クリッカー、manaba等）
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I：反転授業
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J:外国語のみで行われる授業
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授業計画
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第1回
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実験1（1）連携講座：嗜好データの解析
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第2回
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実験1（2）データを眺める
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第3回
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実験1（3）解析からアクションを考える
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第4回
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実験2（1）実験データの収集と観察
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第5回
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実験2（2）実験データの解析 問題解決
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第6回
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実験3（1）調査データ収集と観察
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第7回
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実験3（2）調査データの解析 課題達成
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授業外学修
予習（事前学修）
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各授業
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実験計画に関わる調査、データ解析などの予習 レポート作成
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平均90分
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授業外学修
復習（事後学修）
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各授業
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実験計画に関わる調査、データ解析などの復習 レポート作成
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平均90分
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評価方法
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行動評価 40％、レポート評価 60％ による総合評価
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教科書等
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データ解析に役立つＥＸＣEL関数 芳賀敏郎著
必要な資料は授業時に配布する。
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課題に対するフィードバックの方法
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その他
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授業担当者の実務経験の有無
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授業担当者の実務経験の内容
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現在データアナリストとして活動。
日本科学技術連盟にて多変量解析、官能評価セミナー講師、国立障害者リハビリテーションセンター講師。
企業における活動歴（1982～2014）
統計解析、プレゼンテーション、官能評価、市場調査などの教育担当。
注目商品会議、アイデア提案会議、倫理委員会事務局。
統計汎用プログラム、情報検索データベース導入業務と管理。
化粧品業界活動として国際会議発表、座長、セミナー設計、運営委員、論文審査委員等。
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ファイル
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