授業情報（2024年度）

■動画一覧

■履修登録方法

＜注意＞
・通常の科目とは履修登録の仕方が大きく異なります。板橋の学生で教必ではない学生と狭山の看護学科・子ども支援学科の学生は、下記の手順で受講の希望申請からはじめてください。（教必の学生とリハビリテーション学科の学生は各自で履修登録を行ってください。）
・対象学年は令和6年度入学の“1年生のみ”となります。

①受講希望申請	東京家政大学ポータルで別途案内する手順に従ってください。 「データサイエンス基礎」の受講を希望する場合は、申請期間（4月19日〜5月12日）内にGoogleフォームにて“受講希望”申請を行ってください。 ※Googleフォームによる受講希望申請に関する連絡は4月19日にポータルにて行いますのでご注意ください。
②履修確定	「データサイエンス基礎」の履修確定に関する連絡は、5月末までに共通教育推進部から届きます。このときに履修登録は自動的にされますので、受講生は履修登録の手続きが不要となります。 ※受講希望者多数の場合は、抽選により受講者が確定されます。
③授業開講	「データサイエンス基礎」は8月下旬頃（2週間程度）（6月中旬頃までに決定予定）に集中講義として実施されます。（参考: 昨年度は8月21日〜9月6日） 全14回の講義はオンデマンド配信されますので、受講生はすべての動画を視聴し各回の課題等を期間中に提出してください。

■単位の取り扱い

板橋キャンパス	教必の方は共通教育科目の「情報関連科目」として、それ以外の方は「情報活用（必修科目）」の履修に加えて「データサイエンス基礎（選択必修科目・ 2単位）」を履修することができます。 修得した単位は「共通教育科目」の単位として卒業単位に含まれます。
狭山キャンパス	他学部履修として「データサイエンス基礎（選択科目・2単位）」を履修します。 修得した単位は「基礎教養科目」の単位として卒業単位に含まれます。

■授業計画

第1回	オリエンテーション、データサイエンスとは
第2回	現代社会におけるデータ・AIの利活用（1）データの集め方、データの利用
第3回	現代社会におけるデータ・AIの利活用（2）データ・AI利活用のための技術
第4回	現代社会におけるデータ・AIの利活用（3）AIリテラシー
第5回	現代社会におけるデータ・AIの利活用（4）各専門分野での活用事例
第6回	教育におけるデータサイエンス(1) データ活用事例
第7回	教育におけるデータサイエンス(2) 個人情報、情報セキュリティ
第8回	データを読む（1）データの種類、代表値、分散
第9回	データを読む（2）母集団と標本抽出、アンケート調査
第10回	データを説明する～データ図表表現
第11回	データを扱う(1)　Excelによる記述統計
第12回	データを扱う(2)　Excelによるクロス集計
第13回	データを扱う(3)　相関分析・散布図
第14回	現代社会におけるデータ・AIの利活用（5）まとめ、データサイエンスの応用事例

■モデル学修プラン（2023年度例）

受講期間初日に全14回すべての動画が公開されますので、各自の取り組みやすいペースで学修できます。
下記表は、2週間かけて履修する場合の昨年度（2023年度）のモデルケースです。

	午前	午後	授業外学習
8月21日〜25日	第1回 オリエンテーション、データサイエンスとは	ー	各回の課題等 （課題提出期限：9月6日）
	第2回 現代社会におけるデータ・AIの利活用（1）	第8回 データを読む（1）
	第3回 現代社会におけるデータ・AIの利活用（2）	第9回 データを読む（2）
	第4回 現代社会におけるデータ・AIの利活用（3）	第10回 データを説明する
	第5回 現代社会におけるデータ・AIの利活用（4）	第11回 データを扱う(1)
8月28日〜30日	第6回 教育におけるデータサイエンス(1)	第12回 データを扱う(2)
	第7回 教育におけるデータサイエンス(2)	第13回 データを扱う(3)
	第14回 現代社会におけるデータ・AIの利活用（5）	ー
8月31日〜9月6日	予備期間　各回の課題等（課題提出期限：9月6日）

■シラバス

関連情報