静岡大学

オンライン授業
ライン授業の受講方法
1. オンライン授業について
2. 授業の教材・課題の確認方法：学務情報システム「授業連絡」の利用
3. レポート・小テストの提出：学務情報システム「レポート」、「小テスト」の利用
4. 授業における意見交換・質疑応答：学務情報システム「授業トピック」の利用
5. オンライン授業の実際：フルオンライン科目「数理・データサイエンス入門」の受講案内

オンライン教育推進室

オンライン授業について 重要
オンライン授業に関する案内や詳細な操作方法はオンライ
ン教育推進室のWebサイトで案内しています。
「静岡大学 オンライン教育推進室」で検索するか、以下のURLやQRコードからアクセスしてください。

https://wwp.shizuoka.ac.jp/online-education/

オンライン授業で利用する
ブラウザについて 重要
主要なブラウザとして、Google Chrome、MicrosoftEdge、Safari、Firefox等があります。ブラウザによって相性のよい環境、ソフトウェアがあります。利用環境や目的に応じて、適切なブラウザを選択できるようになりましょう。静岡大学のオンライン授業では、Google Chromeを利用した場合にトラブルが少ないようです。
ダウンロードおよび利用方法は、各ブラウザ公式サイトからご確認ください。

11.オンライン授業について
オンライン授業に関する心構え 重要
静岡大学では、基本的には対面授業を実施しますが、授業におけるＩＣＴの効果的な活用を進める観点から、オンライン授業も適宜実施します。オンライン授業は、当該授業科目の時間割上の曜日・時限、もしくは授業担当教員が指定する期間に受講し、課題をため込まないようご注意ください。
また、
オンライン授業では、電子メールや学務情報システムの「授業トピック」
等によって教員との質疑応答、他の受講生との議論、意見交換を行います。場合によっては、インターネット上のSNS等を利用して意見交換を行うこともあるかもしれません。SNSは利便性が高い一方で、トラブルも多いことを忘れてはいけません。SNSの使い方については下記URL「（抜粋）
学生生活の手引き」
をよく読んで、適切に利用しましょう。
https://wwp.shizuoka.ac.jp/online-education/social-network-guide/

オンライン授業の基本的な考え方
オンライン授業の主な実施形態は以下の3つです。授業科目によっては、これら以外の授業形態により実施される場合がありますが、その場合には、当該授業科目の担当者の指示に従ってください。

①教材等配信型
授業担当教員による事前のガイダンス等により、教材等を読むに当たっての留意点や、必要な視点・観点等が示され、それらを踏まえて学習し、課題に取り組む。

②オンデマンド動画型授業
授業動画（ナレーション付きのパワーポイント動画等を含む。）
をオンデマンドで視聴し、課題に取り組む。

③同時双方向型授業
WEB会議システム等を利用して同時双方向の授業を受講し、課題に取り組む。

オンライン授業の学習の流れ ※各機能の利用方法（画面イメージ等）は後述します。
オンライン授業の内容や受講方法は、授業科目の担当者から学務情報システムの「授業連絡」等を用いて通知されます。どのような方法で学習を進めるかについては、授業科目の担当者の指示に従ってください。
このパンフレットでは、受講方法の例として、学務情報システムを用いて授業が実施される場合の学習の流れを紹介します。学務
情報システムを用いてオンライン授業が実施される場合は、以下の①〜③の流れで実施されます。

①授業の教材・課題の提示
授業内容が「授業連絡」
から通知されます②課題の提出「レポート」「、小テスト」の機能を利用して行われます③毎回の授業の意見交換・質問対応「授業トピック」の機能を利用します
学務情報システムの利用には静大IDが必要です。また、学務情報システムはパソコンによる利用を推奨しています。

授業動画（オンデマンド動画）の視聴方法
授業科目の担当者から指示がありますので、その指示に従ってください（例えば、担当者から通知されたURLにアクセスして動画を視聴する場合や、Microsoft Teamsを利用して動画を視聴する場合等があります）。指示された視聴方法がわからない場合は、オンライン教育推進室のWebサイトに掲載されている視聴方法を参照ください（Webサイトに掲載されていない視聴方法は、授業科目の担当者にお尋ねください）。
2

トラブルへの対応と注意事項
よくあるトラブル・質問に対する対応・回答は、オンライン教育推進室のFAQにまとめてあります。多くのトラブルは、FAQを参照することで解決することが出来ます。
「静岡大学 オンライン教育推進室」
で検索するか、以下のURLやQRコードからアクセスしてください。
https://wwp.shizuoka.ac.jp/online-education/student-faq/①レポート等は提出期限に余裕をもって提出してください。
レポート等の締め切り直前はアクセスが集中し、学務情報システムのサーバへの負荷が高まることにより、同システムの動作遅延等が生じることがあります。レポート等は、期限に余裕を持って提出してください。

②学務情報システムの反応が悪い場合は時間をおいてください。
学務情報システムの反応が悪い場合は、時間をおいてから、再度、試してください。アクセスが分散されないと元の状態に戻りません。
ひとりひとりのご協力をお願いします。不安定な状態が継続する場合は、大学のトップページ等で周知しますので確認をしてください。

③各種システムへのサインインに利用するアカウントやIDをよく確認してください。
学務情報システムへのログイン→「静大ID」
を利用します。
Office365へのサインイン→「姓.名.23@shizuoka.ac.jp」
を利用します。
※プライベートで利用しているOffice365アカウント、Microsoftアカウントがある場合、一度サインアウトしてから、静岡大学のOffice365アカウントでサインインしてください。静岡大学のOffice365アカウントでサインインしないと授業動画を再生することが出来ません。

☆静岡大学では令和４年２月からOffice365利用における２要素認証を導入しました。
詳しくは右記のサイトを確認してください。
https://www.cii.shizuoka.ac.jp/365①不正行為の扱いについて
論文やレポート等において、関連する著書や論文、インターネット上の情報を引用として明示することなく使用したり、他人が書いたレポートや著作物を自分のものとして提出したりする行為は、不正行為として厳正に処分します。また，レポート等の提出を代行する行為は、答案を見せた（課題を代行した）
学生、答案を見せてもらった（課題を代行させた）学生の両名ともに、処分を受ける可能性があります。不正行為の事実が認められた場合は、懲戒処分が科されるとともに、教育的指導の観点から、不正行為を行った科目が「不可」となるだけでなく、当該学期の他の授業科目の内、「 不可」以外の履修がすべて取り消される（通年科目を含む）ことになります。

②図書館の利用について
附属図書館では電子ジャーナルや商用データベースなどの電子リソースを提供しています。どのような電子リソースがあるかについては、附属図書館のWebサイトにある「学外から電子リソースを利用するには」で紹介しています（附属図書館
Webサイトのトップページにある「資料を探す」の中にあります）。

③教員から提示される教材について教員から提示された動画を含む教材等を無断でＳＮＳにアップロードすることや、私的利用の目的以外で複製することは、著作権法違反として罰せられることがありますので、絶対に行ってはいけません。

32.授業の教材・課題の確認
学務情報システム「授業連絡」の利用
学務情報システムにログイン後、「トップメニュー→授業サポート→授業連絡」を選択して「授業連絡一覧」を表示します。

授業科目（①）毎に、タイトルに課題（②）
が表示されます。
スケジュールを確認しながら、課題に取り組んでください。
上部の「検索条件変更」のボタンをクリックすると、科目毎に表示の絞り込みができます。
※オンライン授業の課題以外の授業連絡もあります。

43.レポート・小テストの提出
学務情報システム「レポート」、「小テスト」の利用【レポート提出画面】「添付ファイル」
ボタンを押して、作成したレポートファイルを指定してください。

ファイル指定後に「登録」
ボタンを押せば完了です。

5

小テストへの解答

1 小テストの選択

2 小テストの解答

小テストの採点結果の確認「結果公開中」の小テストのタイトルを選択すると採点結果を確認できます。

採点結果公開後、参照可能です。
科目によって採点結果を公開しない場合もあります。

学務情報システムの「授業トピック」
や「小テスト」機能などで文章を書く場合、必ずWordやメモ帳で下書きを作成して保存してください。学務情報システムへは、その下書きをコピーし、貼り付けして送信してください。学務情報システムが不安定になった場合でも情報が残るため、再提出が可能になります。
授業によってはレポート以外に、「 小テスト」や「授業アンケート」等の機能を利用することがありますが、これらの操作画面も「授業サポート」
メニューの上部に並んだ各ボタンから遷移する流れとなります。

6

4.授業における意見交換および質疑応答
学務情報システム「授業トピック」の利用【授業トピックへの書き込み】

1 授業トピックの選択

3 コメントの入力
他の学生が質問した内容やその回答も参照することができます。

2 コメント一覧画面の表示（下へスクロール）

投稿した内容は当該科目の受講生全員が閲覧可能となります。不適切な書き込みをしないよう心掛けてください。
ニックネームの入力欄が表示されている場合、学生やチューターには投稿者の実名は表示されませんが、システムのログには記録されます（ニックネーム入力欄が無い場合は、学籍番号あるいは実名が表示されるよう担当教員が設定しています。）
質問や意見交換の際は丁寧な言葉遣いに心掛けてください。

75.オンライン授業の実際「数理・データサイエンス入門」の受講案内
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、小テストの提出等の詳細は、以下のURLでお知らせしています。
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。
https://web.hedc.shizuoka.ac.jp/projects/mds-intro/【視聴期間】
2023年度前学期の動画視聴開始日は、10ページの「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、授業期間内において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30日

動画配信開始→動画視聴

第2節

アカウント配布等

第1節

小テスト
採点公開
再試小テスト

各再試小テストの動画配信開始→動画視聴

締切日

小テスト
採点公開
再試小テスト…
各節に対応する単元及び小テストの視聴開始日等は、10ページの「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】
各節の授業動画を見終わった後、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、テストの採点結果が公開されます。60点未満又は解答していなかった学生は、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。

8再試小テストの解答締切は、全ての回について7月30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の翌週に、各問の正誤と得点が公開されます。

【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。詳細は、以下のURL（大学教育センター「数理・データサイエンス入門」）
からご確認ください。変更があった場合も、以下のURLにて最新情報を掲載します。
https://web.hedc.shizuoka.ac.jp/projects/mds-intro/【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上記URL（大学教育センター「数理・データサイエンス入門」）
からご確認ください。変更があった場
合も、上記URLにて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。詳細は学務情報システム、上記URLを参照ください。

【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、上記URLのページ最下段にあるメールフォームからお問合せください。

9単元一覧及び視聴開始日等

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したり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10日（月）

第1節
視聴開始：5月10日（水）／小テスト解答締切：5月28日（日）／小テスト結果公開：6月1日（木）No.

単元タイトル

出演講師

1.1

ビックデータとAI

荒木 由布子、山本 泰生（情報学部）

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）

小テスト

第1回

第2節
視聴開始：5月22日（月）／小テスト解答締切：6月4日（日）／小テスト結果公開：6月8日（木）No.

単元タイトル出演講師

2.1

アナログとデジタル

堀池 徳祐
（農学部）

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）

2.6

プログラミングの概要2

室伏 春樹（教育学部）

小テスト

第2回

第3回

10

第3節
視聴開始：5月29日（月）／小テスト解答締切：6月11日（日）／小テスト結果公開：6月15日（木）No.

単元タイトル

出演講師

3.1

データ処理に用いられる言語1

八柳 祐一（教育学部）

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）

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）

小テスト
第4回

第5回

第4節
視聴開始：6月5日（月）／小テスト解答締切：6月18日（日）／小テスト結果公開：6月22日（木）No.

単元タイトル

出演講師

4.1

尺度水準

堀池 徳祐
（農学部）

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）

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）

小テスト

第6回

第7回

第5節
視聴開始：6月12日（月）／小テスト解答締切：6月25日（日）／小テスト結果公開：6月29日（木）No.

単元タイトル

出演講師

5.1

相関係数

関根 理香
（理学部）

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）

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）

小テスト

第8回

第9回

第6節
視聴開始：6月19日（月）／小テスト解答締切：7月2日（日）／小テスト結果公開：7月6日
（木）
No.

11

単元タイトル出演講師

6.1

確率と確率変数河合 信之輔（理学部）

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）

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）

小テスト

第10回

第11回

第7節
視聴開始：6月26日（月）／小テスト解答締切：7月9日（日）／小テスト結果公開：7月13日（木）No.

単元タイトル

出演講師

7.1

人工社会シミュレーション

一ノ瀬 元喜（工学部）

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）

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）

小テスト

第12回

第13回

第8節
視聴開始：7月3日（月）／小テスト解答締切：7月16日（日）／小テスト結果公開：7月19日（水）
No.

単元タイトル

出演講師

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）

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）

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）

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）

小テスト
第14回

第15回

第16回

【補足動画】視聴開始：4月10日（月）
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。
※「小テスト結果公開」
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（監修主担当、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

12

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（2022年度現在）を示しています。
2023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。詳細は、以下のURLでお知らせしますので、ご確認ください。
https://web.hedc.shizuoka.ac.jp/projects/mds-intro/

1 採点結果公開後の表示「結果公開中」の小テストのタイトルを選択すると採点結果を確認できます。

3 再試小テストの選択

タイトルに（再試）と表示されているものが再試小テストです。

2 得点の確認「評価」
が60点未満の場合は再試小テストを受けてください。

各節の授業動画を視聴し終わった後、締切日までに対応
採点公開直後の段階では正誤のみが表示されますが、再試小テスト解答締切の翌週に、同じ画面上で模範解答が公開されます。

13

する小テストに解答してください。
採点公開日になったら得点を確認し、不合格（60点未満）の場合は再試小テストに解答してください。

MEMO

14

オンライン教育推進室