開講年度 2023 開講学科 宗教文化学科 2014年度以降入学 歴史学科 2015年度以降入学 英語英米文化学科 2015年度以降入学 日本文化学科 2013年度以降入学 グローバル英語学科　2013年度以降入学 2022年度心理学部心理学科 2023年度健康科学部健康科学科 2018年度心身科学部健康科学科 2018年心身科学部心理学科 2021年度文学部グローバル英語学科 2021年度文学部英語英米文化学科 科目名 情報科学Ⅱ 担当教員 上原　宏行 学期曜日時限 秋学期 月曜日 ４時限 チームコード 4dlkip7 科目区分 選択 授業形態 講義 対象学年 １年 単位数 2 科目ナンバー B131-601-02 関連性が高い ディプロマ・ポリシー B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎ キャンパス 日進キャンパス 担当教員の実務経験 テーマ Excelを使いこむ、数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル) 授業の概要 情報科学Ⅰで扱ったExcelをさらに使いこなすため、様々な関数やピボットテーブルの操作を通して理解を深めていきます。また、Excel上で動くVisual Basic for Application (VBA)を用いて、簡単なプログラムを作成するための手順を理解し、最終的にはExcel自動化に向けたプログラムを作成します。 なお。毎回、理解度を確認しながら授業を行うので、授業内容を調整することがあります。 また、この授業は数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)対応科目であり、モデルカリキュラム導入の後半を担当します。 授業の到達 目標 この授業の到達目標は以下の通りです。 ①今のAIにできること、できないことが説明できる。 ②様々なExcel関数が使いこなせる。 ③ピボットテーブル・ピボットグラフが使える。 ④VBAを用いてプログラムを作り、Excelを自動化できる。 課題 （定期試験 ・レポート試験 ・授業内試験など）の フィードバック方法 提出課題については、講義中およびTeamsから出題意図・評価基準等を説明する。 使用言語 日本語 実務経験をいかした教育内容 授業計画 回数 授業スケジュール 授業時間外学習・時間(分) 1 ガイダンス データサイエンス導入 (1-4: データ・AI利活用のための技術) データ解析(予測・分類・パターン発見など) 非構造化データ処理 データの可視化 パターン認識 今のAIに出来ることとできないこと 【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240) 2 データサイエンス導入 (1-5: データ・AI利活用の現場) データサイエンスのサイクル (1-6: データ・AI利活用の最新動向) AI等を活用した新しいビジネスモデル AI最新技術の活用例 【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240) 3 情報科学Ⅰの復習-1回目 相対参照、絶対参照、複号参照 表示形式、桁数の制御 簡単な関数(MAX、MIN、AVEREGEなど) 【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240) 4 情報科学Ⅰの復習-2回目 表の作り方、罫線の引き方 様々なグラフの表し方 【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240) 5 様々な関数 VLOOKUP、IFERRORなど 【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(120) 【復習】ネットでExcel関数について検索し、新たな関数の使い方を理解する(120) 6 データの入力規制、条件付き書式 【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(120) 【課題1】1ヶ月の予定表を作成する(120) 7 テーブルの作成と活用、ピボットテーブル 【復習】講義内容を復習し、理解できなかった項目を調べる(240) 8 ピボットテーブルのデータベースとしての活用 オープンデータを使ってみる 【復習】オープンデータをもとに授業内容の復習を行う(240) 9 ピボットグラフ オープンデータを使ってみる 【課題2】オープンデータをもとに、興味深いデータを見やすいグラフにまとめる(240) 10 VBAとは VBAプログラムを実行してみよう。 Msgbox、 Range、Valueなど 【復習】自分のパソコンでVBAが動く環境を整え、プログラムを実行してみる(240) 11 簡単なプログラムの理解1 Dim、 InputBox、For Nextなど 【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる(240) 12 簡単なプログラムの理解2 If Then　Else、 Do Loopなど 【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる(240) 13 簡単なプログラムの理解3 複数シート間での操作 【復習】授業で扱った機能を、自分のパソコンで実行してみる(240) 14 課題3 プログラム作成 【復習・課題】作成中のプログラムを完成に近づける(120) 【課題】新たなプログラムを作成してみる(120) 15 課題3 プログラム作成 【復習】今までの知識をもとに新たなプログラムを作成してみる(240) 試験実施方法 定期試験＝1 レポート＝2 その他＝3 3 評価方法 評価方法 割合 評価基準 課題 50% 課題1(15%)、課題2(15%)、課題3(20%) 。学習した関数、機能や命令などを理解し、工夫されたモノができているかを評価する 実施状況 50% 毎回提出する実施状況をもとに評価する テキスト 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『自作プリントを配布する』 参考書 　　・ 参考資料 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『教養としてのデータサイエンス』 北川/竹村編 講談社 1800円+税 978-4-06-523809-7 数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する学生には購入を薦める 2. 『Excelでまなぶプログラミング』 実教出版 500円+税 978-4-407-35022-7 プログラミング未経験の学生向き 3. 『30時間アカデミックOffice2019』 杉本くみ子・大澤栄子 実教出版 1300円+税 978-4-407-34833-0 情報科学Ⅰのテキスト 参考ＵＲＬ 質疑応答 授業中またはオフィスアワーで対応します。 連絡方法はWebCampusのオフィスアワーを見てください。 備考 欠席、遅刻、私語、居眠り、携帯操作及び机上に置くことなどは減点します。 PC端末を操作することが基本になるので、10回以上の出席が最低条件です。 画像 ファイル 更新日付 2023/01/31 11:21:08