授業名担当者

データサイエンスⅤ

テーマ「問題解決型ミッション形式」にてキリンホールディングス ヘルスサイエンス事業の抱える問題の解決をめざす

心理社会学部

学期

2024年春学期

データ分析から価値創造ができる社会の課題解決力の習得を目指す。
データサイエンスⅥ終了時には様々なデータからの統計分析や論理的な思考スキルを身に付け、課題の発見や解決、社会への価値創造につながる仮説を構築する力を習得する。
授業の目的

データサイエンⅤの目的：「問題解決型ミッション形式」にて社会の課題解決力の習得を目指す。「問題解決」とは「理想の姿」を実現するために「現実とのギャップ」を埋めることである。キリンホールディングス ヘルスサイエンス事業のデータを活用し、キリンホールディングス ヘルスサイエンス事業の抱える問題に対してどのように解決を図るのかを、データ分析から仮説を導き出し、さらには解決策の提案まで行う力を身につける。tableauの演習では複数テーブルの扱いを含むデータの整形および計算式における条件分岐の記述、さらに表計算を活用したビジュアライズを習得する。

授業の到達目標
・DPとの関連性「データサイエンス」は主観的な判断ではなく、データをもとに意思決定を行うデータドリブンな思考を高めて、社会の課題を解決し、価値を創造していく人材となることを意識して
１．大学で自ら進んで学ぶ態勢をつくることができる（自分事として問いを立てる力【自灯明】）
２．データサイエンスやAIへの興味関心をもって学び、倫理含めて正しく理解を深めることができる（物事の本質を見極める力【慈悲】）
３．情報リテラシーと統計の基礎を学びながら、論理的思考力を高め、さらにはExcelやtableauを活用し、データの整理・分析をすることで課題解決につながる課題抽出を行うことができることで課題解決につながる課題抽出を行うことができる（根拠にもとづいて思考する力【中道】）
４．新しいことにも意欲的に取り組み、困難なことにも努力し、新たな価値創造に挑戦することができる（新たな価値を創造する力【共生】）５．他者の考えを傾聴した上で、自らの考えを論理的にまとめて発表することができると同時に、他者と協働して活動するともに、リーダーシップを発揮して、他者との共生を目指すことができる（他者と対話し、協働する力【共生】）DP参照ページ

https://www.tais.ac.jp/faculty/tais_policy/

授業形態講義、個人ワーク、グループワーク※教員・チューター・SAが、講義・ワークをサポートする。

テキスト

特に指定なし参考文献

授業で扱う内容よりさらに学びを深めたい学生には、以下の資料を勧める。
松島七衣著「Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで」、
SHOEISHA、発行年度2019年、3400円＋税
松島七衣著「Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック」、SHOEISHA、発行年度
2020年、3400円＋税
高橋威知郎著「問題解決のためのデータ分析基礎講座」、ビジネス教育出版社、発行年度2020年、2000円＋税

評価方法

・毎回ふり返り（リフレクション）の提出 (20%）
・授業中に取り組む誓約書、ワークシートや小課題の提出 第１回・2回・７回（16％）
・小テスト 第４回（20％）
・プレゼン評価 （44%）
内訳：第３回・５回のプレゼン用ワークブックの提出（14%）
第６回 最終プレゼン・発表資料評価（25％）プレゼン自己評価（５%）

前提科目

データサイエンスⅣ

授業名データサイエンスⅤ

心理社会学部学期

2024年春学期

第１回【授 業】オリエンテーション
授業の目的・目標、概要、授業の進め方、評価などを理解する
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」
・キリンホールディングス ヘルスサイエンス事業からのミッション提示と提供される「データ」について・連携先からのデータに関する秘密保持の誓約書作成と提出
・問題解決型ミッションの全体の進め方/問題解決のプロセスについて
tableau応用⑤「データの整形と複数データの扱い方②」
・データインタプリタ機能を使用したデータの整形を習得する
・tableauのピボットが必要なシーンを理解し、機能を習得する
・分割の使い方を習得する【事前学修】
履修要綱やガイダンスで配布した資料を読み直し、カリキュラムの全体像を理解する（2時間）【事後学修】
第１回の授業内容の復習(2時間）
第２回【授業】
tableau応用⑥「計算の応用」
・条件分岐の方法を習得する（IF、ELSEIFなど）
tableau応用⑦「表計算の応用」
・セカンダリの計算を使用したビューを作成する（パレート図）
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」
・分析に必要な知識とテクニック基礎①【事前学修】
データ整形と複数のデータの扱い方①②の復習(2時間）【事後学修】第２回の授業内容の復習（3時間）
第３回
【授 業】
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」
・分析に必要な知識とテクニック基礎②
連携先へのプレゼン準備 個人ワーク①【事前学修】
連携先から預かったデータについて詳細確認する（2時間）【事後学修】
指定通りプレゼン用ワークブックを作成し、期日までにtwbxファイルを提出（１回目）（3時間）

授業計画

第４回
【授 業】
小テスト（これまでのtableauの学修内容から出題）
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」
・分析に必要な知識とテクニック基礎③
連携先へのプレゼン準備 個人ワーク②【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（2時間）【事後学修】
2回目の課題提出にむけて、プレゼンシートを作成する（3時間）

授業名

データサイエンスⅤ

心理社会学部

学期

2024年春学期

第５回【授 業】
tableau応用⑧「ストーリーの使い方」
・ストーリーの機能の使い方を学ぶ
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」
・分析に必要な知識とテクニック基礎④
連携先へのプレゼン準備 個人ワーク③【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（2時間）【事後学修】
指定通りプレゼン用ワークブックを作成し、期日までにtwbxファイルを提出（2回目）（3時間）
第６回
【授 業】
プレゼン大会①
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」 キリンホールディングス ヘルスサイエンス事業へのプレゼン・グループごとのプレゼンと相互評価
・プレゼン自己評価
連携先へのプレゼン準備 個人ワーク④ プレゼン終了後の提出課題見直し【事前学修】
プレゼン大会にむけての準備（リハーサル）（2時間）【事後学修】
発表後に最終プレゼン・発表資料の見直しを行った上で期日までにtwbxファイルを最終提出（3時間）

第７回
【授 業】
プレゼン大会②（代表者による発表）
社会の課題解決Ⅰ「問題解決型ミッション形式」 キリンホールディングス ヘルスサイエンス事業へのプレゼン・代表者によるプレゼンと質疑応答
・連携先からの講評 / 教員からの総括
データサイエンスⅤの振り返りとまとめ【事前学修】
データサイエンスⅤの復習（2時間）【事後学修】
第７回の授業内容の復習(2時間）
データサイエンスⅥのシラバスを読んで授業内容に対する理解を深める（1時間）

統括的な留意事項

・小テストの受験と期末課題（プレゼン用ワークブック）を提出しなければ単位は取得できない。
・毎回、授業終了時に、授業のふり返り（リフレクション）を提出すること。
・授業開始時刻の開始20分までに出席登録を完了していない学生は欠席と見なす。