萱嶋　泰成

2単位

 保育科

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履修系統図番号	4NPC-0303
科目区分	一般基礎教育科目
必修、選択の別	選択
授業形態	講義

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到達目標	１．データサイエンスの概要を説明できる.     ２．データサイエンスに基づいて簡単なデータ処理ができるようになる   ３．データサイエンスによってつくられる近未来社会での生き方を考えられるようになる.
授業概要	データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことをデータサイエンス(data science)という. 本講義では, このデータサイエンスという分野がどのような分野であるのか, パソコンを用いてデータの統計処理や計算処理をするいったデータサイエンスの解析手法を実際に行うことで理解する. 更に, 今後データサイエンスが多用され, 社会はどう変わるのか, その社会で私たちはどのように生きるべきかを考える.   本授業は, 状況によってオンライン教材等を用いた遠隔授業を行います.

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学習内容
回数	内容	学習のポイント（事前事後の学習を含む）
１回	ガイダンス	データサイエンスの概要    事前学習: データサイエンスとは何か, 調べておく. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題と次回の予習課題を行う. (60分)
２回	統計処理（1）	平均値の比較    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
３回	統計処理（2）	ヒストグラム, 標準偏差, T検定    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: レポートを作成し, 次回発表する (1). ノートに示した復習課題を行う. (60分)
４回	統計処理（3）	相関分析 事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
５回	データサイエンスの理解 (1)	データサイエンスの活用例と課題    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
６回	データサイエンスの理解 (2)	回帰分析    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
７回	データサイエンスの理解 (3)	スポーツにおけるデータサイエンスの活用例, セイバーメトリクス    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
８回	データサイエンスの理解 (4)	スポーツにおけるデータサイエンスの活用例, セイバーメトリクス    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
９回	AIの理解 (1)	深層学習    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
１０回	AIの理解 (2)	脳とAI   事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
１１回	AIの理解 (3)	医療現場の場合, ○○の場合（課題提案）    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
１２回	AIの理解 (4)	AIと社会 事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: レポートを作成し, 発表する (2). ノートに示した復習課題を行う. (60分)
１３回	AIの進展と近未来の人間社会	生成AI, AIの今後 事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
１４回	認知科学の理解 (1)	認知科学, 量子論    事前学習: ノートに示した予習課題を行う. (30分)  事後学習: ノートに示した復習課題を行う. (60分)
１５回	定期試験（レポート）	保育現場, 教育現場, 食堂, の場合におけるデータサイエンスの活用 実際のアンケート調査データ（山梨県青少年協会等からの依頼データ）の入力, 集計, 分析を行い, 問題点や課題を抽出してディスカッションを行う．  事前学習：レポート作成. (180分)
１６回	認知科学の理解 (2) 総括講義	仮想空間 , society 5.0の実現とは 統計的視点, 計算的視点, 人間的視点が合わさったデータサイエンス 本講義全般を通してのまとめ   レポートの解説と総評   授業評価の実施

成績評価の方法・基準	筆記試験 (レポート) 90％, 授業への取り組み姿勢や態度10%で総合的に評価する.
教科書・参考書	教科書：はじめてのデータサイエンス 第2版（学術図書出版社）  ノート：予習復習課題の含まれた講義ノートをWebClassにて配布する.  参考書：適宜紹介する
履修条件	特になし