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授業情報／Course information

授業概要情報／Course information

授業基本情報
時間割番号／Course Code
科目名／Course Title
科目区分
担当教員名／Teacher
開講期／Course Duration
単位／Credits

2CC301
⽂理融合データサイエンスⅠ ／Interdisciplinary Program on Data Science I
挑戦する知性科目
前野譲⼆

2023年度／Academic Year
前期／First Semester

開講曜限／Day/Period

⽕/Tue

4

2

https://www.twcu.ac.jp/main/assets̲c/ja/r08ji800000065z4ディプロマポリシーとの関連／
att/2018curriculum̲map.pdf
Related to diploma policy※上記にはコースナンバリングを含む。
使⽤⾔語／Language of
instruction

⽇本語（Japanese)

授業概要情報題目／Theme

⽂理融合データサイエンス I

内容／Contents

本授業では，⽂化的・社会的事象を正しく読み取るにあたって必要な，「事象ををとりまく
データそのものに対する知識」，「データ収集⽅法についての知識」，「そしてデータに応じた適切な分析⼿法を活⽤するためのスキル」を学んでいく．
データの分析には，Rやjs-STARなどのオープンソース・フリーのソフトウェアを⽤いる．R
はR⾔語というプログラミング⾔語を⽤いて統計解析を⾏えるソフトウェアである．js̲STARはウェブ上で簡単な操作で統計解析を実⾏できるウェブアプリケーションである．初めてプログラミングに触れる⼈でも実⾏できるように解説を⾏う予定だが，適宜jsSTARも活⽤しつつ実習を交えながら実施する．
また，本授業では，データ分析だけでなく，データを収集するのに必要な知識（アンケート
等の調査⽅法や倫理的配慮等）についても併せて取り扱う．

到達目標／Goals of the course

・データサイエンスの基礎知識を説明でき，活⽤できるようにする．具体的には，⽂化的・社会的事象を対象とした課題を解決するためのデータ収集⽅法やそれに応じた適切な分析⼿法の選択，分析の実施，分析結果の解釈と説明が実施できる
・統計の基礎知識（データそのものについての知識，各分析⼿法の概要や注意点等）を説明できる

教室外の学習⽅法／Work outside of class

⼤学や個⼈のPCを⽤いながら，Rやjs-STAR等の統計解析⽤ソフトウェアを使って授業で取り扱ったデータの操作や分析の練習を⾏う．
授業中に適宜課題（データの操作，分析，結果の簡単なレポート作成等）を提⽰するので，授業中に提⽰された説明や，⾃主的に調べた分析⼿法（例えばRのコード）を参考にしながら実施する．予習よりも復習に焦点を当てて実施する．

テキスト／Textbooks

Rを使⽤する場合︓平井 明代, 岡 秀亮, 草薙 邦広. (2022). 教育・⼼理系研究のためのＲによるデータ分析―論⽂作成への理論と実践集, 東京図書
js-STARを使⽤する場合︓中野 博幸, ⽥中 敏. (2021). フリーソフトjs-STARで かんたん統
計データ分析, 技術評論社

参考書等／Reference books[1] 涌井良幸, 涌井貞美. (2015). 統計学の図鑑, 技術評論社.
[2] 向後千春, ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学. http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/index.html[3] 向後千春. (2007). 統計学が分かる ハンバーガーショップでむりなく学ぶ，やさしく楽
しい統計学, 技術評論社. ※[2]を書籍化したもの[4] ⻄⽥ 典充. (2022). Rでらくらくデータ分析⼊門 ~効率的なデータ加⼯のための基礎知
識, 技術評論社[5] ⻑島 直樹, ⽯⽥ 実, 李 振. (2017). Rで統計を学ぼう! ⽂系のためのデータ分析⼊門, 中
央経済社[6] ⽥中 敏. (2021). Rを使った〈全⾃動〉統計データ分析ガイド: フリーソフトjs-

教材／
Teaching
materials

1 / 12

STAR̲XRの⼿引き, 北⼤路書房

成績評価⽅法／Grading Method

学⽣へのフィードバック／Feedback to student
成績評価基準／Grading Policy

備考／Notes

・授業内試験(Exam inclass)

30%

・期末レポート(student
report)70%

・その他(Other)

授業内試験は，授業中の確認テスト（基礎的な統計⽤語の確認や，Rや
js-STAR等の統計解析ソフトを使⽤した簡単な分析を制限時間内に実施すること）を含む．授業内試験の合計30％，学期中間レポート30％，
学期末レポート40％

・授業期間中に⼩テストを課し、次回授業時に講評を⾏う。(In-class quiz with feedbackin next class)
・課題やレポートにコメントをつけて返却する。(Return assignments/reports withcomments)
1. 簡単なクイズや授業内で提⽰する課題（Rを⽤いたデータ操作や解析）
2. 中間レポート（Rを⽤いたデータ操作やデータの描画等）
3. 期末レポート（データの収集とRによるデータ解析，結果の記述レポート作成）
情報処理技法IおよびIIで学ぶような基本的なコンピュータの操作（ファイルをGoogle
classroomからダウンロードし，ローカルの任意の場所に保存する，保存したファイルの場所を探して該当するファイルを開く，ファイルの名前を変更する，など）がサポート無しに実⾏できる，あるいは，分からなくなったら⾃分で調べて実⾏できるようにしてから履修すること．

スケジュール／Schedule
回数

教室外学習

授業内容

内容

時間の目安

1

DSとはなにか，統計解析ソフトの概要・使い⽅基礎

データサイエンスとは何か，なぜ重要なのかを説明できるようにする．統計解析
ソフトを起動して基本的な操作を実施できるようにする

2

データ⼊⼒・作成⽅法，データ型について

統計解析ソフトの基本的な操作を⾏えるようにする．また，取り扱う基本的なデータの型を説明できるようにする．

120

3

棒グラフ，折れ線グラフ，散布図

棒グラフ，折れ線グラフ，散布図が描画できるようにする．

120

4

ヒストグラムと代表値

ヒストグラムと代表値について説明できるようにする．ヒストグラムを描画できるようにする．

120

5

代表値，分散，箱ひげ図

代表値やデータの分散について，箱ひげ図等を⽤いながら説明できるようにす
る．箱ひげ図を描画できるようにする．

120

6

⺟集団と標本，単純無作為抽出

標本抽出に関する重要な概念と語句を説明できるようにする．統計解析ソフトで標本抽出とヒストグラムの描画を⾏う．

120

7

記述統計演習（グラフの作成等）

第1回〜6回までに学んだ知識を活⽤し，与えられたデータに対して適切なグラフの形を選択して作成する．

120

8

⺟平均推定の考え⽅を説明できるように
正規分布，t分布，⺟平均推定（点推定と区間推定），信頼する．統計解析ソフトを⽤いて⺟平均の区間
推定を実⾏できるようにする．

120

9仮説検定とはなにか，データ収集についての留意点

仮説検定の考え⽅について説明できるよ
うにする．データ収集を⾏うにあたっての留意点について説明できるようにす
る．

120

10

1標本のt検定（単群），対応ありのt検定

1標本t検定および対応ありのt検定を実⾏し，結果を解釈できるようにする．

120

11

2標本のt検定（パラメトリック，ノンパラメトリック）

2標本のt検定について，パラメトリッ
ク，ノンパラメトリック両者を実⾏し，結果を解釈できるようにする．

120

2 / 12120

12t検定分析演習

アンケートデータから適切な検定を選択し，結果をまとめる．

120

13

観測度数と期待度数，カイ2乗検定，フィッシャーの正確確率検定

カイ2乗検定およびフィッシャーの正確確率検定を実⾏し，結果を解釈できるよ
うにする．

120

14

分析演習（1）アンケート調査の実施

アンケート調査の計画を⽴て，実施する

120

15

分析演習（2）分析の実施と分析結果⼩レポートの作成実施したアンケート結果を分析し，結果をレポートにまとめる．

120

備考

特徴ある授業科目
特徴ある授業科目

アクティブ・ラーニング科目（A科目）

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無断転載、無断引⽤することを禁⽌いたします。ご意⾒は東京⼥⼦⼤学学務課までお願いします。(c) 2013東京⼥⼦⼤学. All rights reserved.

3 / 12

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授業情報／Course information

授業概要情報／Course information

授業基本情報
時間割番号／Course Code
科目名／Course Title
科目区分
担当教員名／Teacher
開講期／Course Duration
単位／Credits

2CC302
⽂理融合データサイエンスⅡＡ／Interdisciplinary Program on Data Science IIA
挑戦する知性科目⾦⼦

格

2023年度／Academic Year
後期／Second Semester

開講曜限／Day/Period

⽔/Wed

4

2

https://www.twcu.ac.jp/main/assets̲c/ja/r08ji800000065z4ディプロマポリシーとの関連／
att/2018curriculum̲map.pdf
Related to diploma policy※上記にはコースナンバリングを含む。
使⽤⾔語／Language of
instruction

⽇本語（Japanese)

授業概要情報題目／Theme

⽂理融合データサイエンスIIA

内容／Contents

⽂理融合データサイエンスIに続き、データサイエンスの⼿法を学ぶ．⽂化現象を対象にデー
タサイエンスの⼿法を⽤いた事例を概観し、⽂理融合型の研究におけるデータ分析の有効性と重要性を学ぶ。本授業では、データサイエンスの基礎を直感的に理解できる内容をめざしながら、卒業研究の際に必要になってくるデータサイエンスの実践⼒を習得する。受講者と試⾏錯誤を⾏いながら講義内容を発展させていく予定である。

到達目標／Goals of the course（1）データサイエンスの全体像を理解する（2）データサイエンスの主要な⼿法について、目的、⼿法、結果の意味を理解する。
（3）データサイエンスの実際の処理、結果の妥当性の確認を⾏える。

教室外の学習⽅法／Work outside of class・実習⽤プログラムを提⽰する。授業時間以外に、情報実習室や情報処理教室、⾃宅のコン
ピュータ等で、予習・復習を進めること。
・授業中に課される課題を実施すること。

テキスト／Textbooks

最新のもので推奨できるものを第1回目の講義であらためて紹介する。
授業ではBYOD[⾃分のパソコンを持参して操作する]とするので持参すること。(⽀障ある場
合は相談すること)。

参考書等／Reference books

最新のもので推奨できるものを第1回目の講義であらためて紹介する。
下記は授業の内容と⼀致するものではないが関連して参考となるものをあげる。
1)今⻄航平他、データサイエンスがどういうものかを予習的に理解するのに向く
図解ポケット 今⽇から使える︕ データサイエンスがよくわかる本、秀和システム
2) gacco/jmooc AI・データサイエンス基礎
AI, データサイエンスの基礎を動画でざっくり⾒ることができる
https://www.jmooc.jp/ai-and-datascience/
R⾔語の実⾏環境はgoogle colabとanacondaの併⽤を推奨するが、講義の中で学んでいくので、事前に習熟している必要はない。

教材／
Teaching
materials

成績評価⽅法／Grading Method

学⽣へのフィードバック／Feedback to student

・授業内試験(Exam in class)0%・期末レポート(student report)0%・平常点(participation in class)30%

・その他(Other)

授業期間内の⼩テストや実習レポート (70%)

・課題やレポートにコメントをつけて返却する。(Return assignments/reports withcomments)
・その他(Other)google classroom を利⽤して、レポートや資料の共有を⾏う。

4 / 12

成績評価基準／Grading Policy

備考／Notes（1）データサイエンスの全体像と目的を理解したか（2）データサイエンスの個々の⼿法について、目的、⼿法、結果の意味を理解したか。
（3）データサイエンスの実際の処理、結果の解釈を⾏えるようになったか。
授業ではBYOD[⾃分のパソコンを持参して操作する]とするので持参すること。(⽀障ある場
合は相談すること)。
「⽂理融合データサイエンスI」を履修していること．
R⾔語の実⾏環境はgoogle colabとanacondaの併⽤を推奨するが、講義の中で学んでいくので、事前に習熟している必要はない。

スケジュール／Schedule
回数

教室外学習

授業内容

内容

時間の目安

1

データ・AI利活⽤の最新動向，データの加⼯（1）・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

2

データの加⼯(2)・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

3

回帰分析(1)

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

4

回帰分析(2)

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

5

判別分析(1)

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。。

120

6

判別分析(2)

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

7

回帰分析(3)

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

8

回帰分析(4)

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

9

主成分分析(1)

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

10

主成分分析(2)・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

11

クラスター分析(1)・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

12

クラスター分析(2)・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

13

アンサンブル学習・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

14

データサイエンスの倫理・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

15

まとめ

備考

「⽂理融合データサイエンスI」を履修していること．

120

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5 / 12

シラバス参照／授業情報参照
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授業情報／Course information

授業概要情報／Course information

授業基本情報
時間割番号／Course Code
科目名／Course Title
科目区分
担当教員名／Teacher
開講期／Course Duration
単位／Credits

2CC303
⽂理融合データサイエンスⅡＢ／Interdisciplinary Program on Data Science IIB
挑戦する知性科目
永島寛⼦

2023年度／Academic Year
前期／First Semester

開講曜限／Day/Period

⽊/Thu

1

2

https://www.twcu.ac.jp/main/assets̲c/ja/r08ji800000065z4ディプロマポリシーとの関連／
att/2018curriculum̲map.pdf
Related to diploma policy※上記にはコースナンバリングを含む。
使⽤⾔語／Language of
instruction

⽇本語（Japanese)

授業概要情報題目／Theme

⽂理融合データサイエンスⅡB

内容／Contents

⽂理融合データサイエンスⅡAに続き、データサイエンスの⼿法を学ぶ．⽂化現象を対象にデータサイエンスの⼿法を⽤いた事例を概観し、⽂理融合型の研究におけるデータ分析の有効性と重要性を学ぶ。本授業では、演習を通じてデータサイエンスの理解を深め、実践する⼒を習得することを目的とする。なお本講義は開講初年度なので、受講者と試⾏錯誤を⾏いながら講義内容を発展させていく予定である。

到達目標／Goals of the course（1）データサイエンスの全体像を理解する（2）データサイエンスの主要な⼿法について、目的、⼿法、結果の意味を理解する。
（3）データサイエンスの実際の処理、結果の妥当性の確認を⾏える。

教室外の学習⽅法／Work outside of class・実習⽤プログラムを提⽰する。授業時間以外に、情報実習室や情報処理教室、⾃宅のコン
ピュータ等で、予習・復習を進めること。
・授業中に課される課題を実施すること。

教材／
Teaching
materials

テキスト／Textbooks
参考書等／Reference books

成績評価⽅法／Grading Method

各授業で配布する。
授業の内容と⼀致するものではないが関連して参考となるものをあげる。
1) 孝忠 ⼤輔他, 紙と鉛筆で⾝につける データサイエンティストの仮説思考, 翔泳社
2) 杉⼭聡, 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル⼊門, ソシム
・平常点(participation in class)30%

・その他(Other)

授業期間内の課題や実習レポート (70%)

学⽣へのフィードバック／Feedback to student

・授業期間中に⼩テストを課し、次回授業時に講評を⾏う。(In-class quiz with feedbackin next class)

成績評価基準／Grading Policy（1）データサイエンスの全体像と目的を理解したか（2）データサイエンスの個々の⼿法について、目的、⼿法、結果の意味を理解したか。
（3）データサイエンスの実際の処理、結果の解釈を⾏えるようになったか。

備考／Notes

授業では[⾃分のパソコンを持参して操作する]とするので持参すること。(⽀障ある場合は相談すること)。
「⽂理融合データサイエンスⅡA」を履修していることが望ましい．

スケジュール／Schedule
回数

教室外学習

授業内容

内容

6 / 12

時間の目安

1

ガイダンス

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

2

回帰分析およびクラスター分析

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

3

決定⽊およびランダムフォレスト①

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

4

ランダムフォレスト②

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

5

ネットワーク分析①

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

6

ネットワーク分析②

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

7

サポートベクターマシン①

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

8

サポートベクターマシン②

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

9

ニューラルネットワーク①

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

10

ニューラルネットワーク②

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

11

アソシエーション分析①

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

12

アソシエーション分析②

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

13

AIとディープラーニング

・⾃習⽤課題(プログラムなど)を提⽰す
る。

120

14

総復習①

講義内容の復習120

15

総復習②・まとめ

講義内容の復習120

備考
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7 / 12

シラバス参照／授業情報参照
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授業情報／Course information

授業概要情報／Course information

授業基本情報
時間割番号／Course Code
科目名／Course Title
科目区分
担当教員名／Teacher
開講期／Course Duration
単位／Credits

2JJ10110
情報処理技法（リテラシ）I ／Information Processing Skills (Literacy) I
情報処理科目⽩銀

純⼦

2023年度／Academic Year
前期／First Semester

開講曜限／Day/Period

⽕/Tue

5

2

https://www.twcu.ac.jp/main/assets̲c/ja/r08ji800000065z4ディプロマポリシーとの関連／
att/2018curriculum̲map.pdf
Related to diploma policy※上記にはコースナンバリングを含む。
使⽤⾔語／Language of
instruction

⽇本語（Japanese)

授業概要情報題目／Themeコンピュータリテラシ

内容／Contents

インターネットをはじめとした今⽇の情報通信化社会で必要とされる基礎的な技能と概念を習得し、問題分析能⼒や問題解決能⼒を養うことを目的としています。WWW、電⼦メー
ル、ファイルシステム、情報倫理、安全対策、などを学びます。また、ワープロ・表計算・
プレゼンテーションの利⽤の基礎を⾝につけ、後期の「情報処理技法（リテラシ）II」での学習につなげます。

到達目標／Goals of the course

情報分野の基本的なスキルであるコンピュータの操作、電⼦メール、Webによる情報検索や
⽂献検索、情報倫理、セキュリティ、ファイルシステム、ワープロ、表計算、プレゼンテー
ションの基礎、またそれらを安全に利⽤していくための知識を⾝につけることを目標とします。

教室外の学習⽅法／Work outside of class

講義時間以外にも、タッチタイピングの練習、電⼦メール（東⼥Gmail）、Web、Oﬃceア
プリなどを積極的に利⽤してください。そのほか、担当教員が課題を提⽰します。

教材／
Teaching
materials

テキスト／Textbooks
参考書等／Reference books

成績評価⽅法／Grading Method
学⽣へのフィードバック／Feedback to student

成績評価基準／Grading Policy

奥村晴彦・森本尚之『改訂第４版 基礎からわかる情報リテラシー』（技術評論社）
参考資料を講義の中で紹介します。
・その他(Other)

平常点および学期中の課題︓タイピング︓1年次必須情報検索ガイダンスWeb
テストの受講状況︓Infoss情報倫理（Webclass）修了テストの成績︓総合発
展課題を、30:10:5:25:30の⽐率で評価します。平常点には出席状況の他に
講義中に⾏う演習等も含まれます。

・その他(Other)す。

担当教員によって異なるが、学⽣の提出物や発表に対してコメントを返以下の点を評価する。
情報分野の基本的なスキルであるコンピュータの操作が⾝に付いている。
情報分野の基礎的な知識であるインターネットの基本について理解している。
情報社会を⽣きるために必要な基本的な著作権（著作物の利⽤や引⽤）について理解している。
情報社会を⽣きるために必要な基本的な情報倫理が⾝に付いている。
情報分野の基礎的なセキュリティの知識が⾝に付いている。
情報の表現（ワープロ、表計算、プレゼンテーション）の基礎的なスキルが⾝に付いている。

8 / 12

備考／Notes・後期に必修科目として情報処理技法（リテラシ）IIを開講しています。これは、情報処理
技法（リテラシ）Iの後期科目として設置していて、⼤学4年間での学習で必要な、レポートや論⽂の作成・発表についての技法を集中的に学ぶ科目です。
・後期には、必修科目の情報処理技法（リテラシ）II以外に、情報処理技法（Cプログラミング）I、情報処理技法（Javaプログラミング）I、情報処理技法（マルチメディアと表現）I、
情報処理技法（UNIXリテラシ）、情報処理技法（統計解析）、情報処理技法（ネットワークとセキュリティ）などを受講することができます。

スケジュール／Schedule
教室外学習

回数

授業内容

1

導⼊1
1A) キーボードとマウスについての説明
1B) 本⼈認証（ログイン、ログアウト、パスワード）についての説明
1C) ログインパスワード、履修登録パスワード、メールパ
スワードについての説明
1D) パスワード変更についての説明
1E) 東⼥のシステム利⽤（シラバス閲覧・科目登録）、著作権（概要と引⽤）、タイピング練習についての説明
1F) Microsoft365の利⽤⽅法の説明

第1回講義時までに購買センターでテキストを購⼊し、第1章、第11章、第12章を読んでくること。担当教員の提⽰した課題を⾏うこと。

120

2

導⼊2
2A) パスワード変更
2B) 電⼦メール
電⼦メールの概要、ヘッダ（宛先、Cc、Bcc、件名など）、東⼥Gmail、東⼥Gmailの操作（⽂字列の複写・移動・削除、受信、送信、署名、添付、携帯電話からの利⽤）、電⼦メール利⽤のマナー

テキストの第3章を読んでくること。担
当教員の提⽰した課題を⾏うこと。

120

テキストの第2章、第4章を読んでくること。担当教員の提⽰した課題を⾏うこ
と。

120

内容

時間の目安

3

ファイルシステム1
ファイルとフォルダ、⽂字⼊⼒と保存

4

図書館1年次必須情報検索ガイダンス（WebClass）

図書館1年次必須情報検索ガイダンス（WebClass）を受講し、確認テストを受験すること。

120

5

インターネットとサービスの仕組み

テキストの第10章、第11章を読んでくること。担当教員の提⽰した課題を⾏うこ
と。

120

6

WWW

テキストの第3章、第8章を読んでくること。担当教員の提⽰した課題を⾏うこ
と。

120

7

情報の検索と利⽤

テキストの第9章を読んでくること。担
当教員の提⽰した課題を⾏うこと。

120

8

著作権、引⽤、情報と法律

テキスト第9章、第12章を読みなおしてくること。担当教員の提⽰した課題を⾏
うこと。

120

9

Infoss情報倫理（WebClass）
序章 インターネットを始める前に、第1章 ユーザ認証とアカウント、第2章 インターネットの基本的な注意点、第3 Infoss情報倫理（WebClass）の指定さ章 インターネット上のコミュニケーション、第4章 インれた箇所を⾏うこと。担当教員の提⽰しターネットでの取引、第5章 セキュリティ対策、第6章 著 た課題を⾏うこと。
作権と個⼈情報保護法、第7章 ネットワーク社会を取り巻
く法律

120

10

ファイルシステム2
ファイルシステムの復習、フォルダとファイル操作

テキスト第4章を読みなおしてくること。担当教員の提⽰した課題を⾏うこと。

120

Oﬃce アプリ1

11注）11-14回目の内容と時間配分は各クラスにより異なりテキストの第5章、第6章、第7章を読んます。
でくること（担当教員が指⽰する）。担すべてのクラスで、Word/Excel/PowerPointの基本概
当教員の提⽰した課題を⾏うこと。
念、起動と終了、ファイルの新規作成と保存、ファイルの開き⽅と上書き保存の仕⽅は扱います。また、Excelを扱う際にはデータサイエンスの初歩についても学びます。

9 / 12120

12Oﬃce アプリ2

テキストの第5章、第6章、第7章を読んでくること（担当教員が指⽰する）。担
当教員の提⽰した課題を⾏うこと。

120

13

Oﬃce アプリ3

テキストの第5章、第6章、第7章を読んでくること（担当教員が指⽰する）。担
当教員の提⽰した課題を⾏うこと。

120

14

Oﬃce アプリ4

テキストの第5章、第6章、第7章を読んでくること（担当教員が指⽰する）。担
当教員の提⽰した課題を⾏うこと。

120

15

総合発展課題︓クラスによりテーマが異なります。

担当教員の提⽰した課題を⾏うこと。
総合発展課題を⾏うこと。

120

備考

・スケジュールの時間配分については、授業の進み具合により、クラスごとに調整されることがあります。

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無断転載、無断引⽤することを禁⽌いたします。ご意⾒は東京⼥⼦⼤学学務課までお願いします。(c) 2013東京⼥⼦⼤学. All rights reserved.

10 / 12

シラバス参照／授業情報参照
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別の条件 で 検索する

授業情報／Course information

授業概要情報／Course information

授業基本情報
時間割番号／Course Code
科目名／Course Title
科目区分
担当教員名／Teacher
開講期／Course Duration
単位／Credits

2JJ10202
情報処理技法（リテラシ）II ／Information Processing Skills (Literacy) II
情報処理科目春名太⼀

2023年度／Academic Year
後期／Second Semester

開講曜限／Day/Period

⽉/Mon

5

2

https://www.twcu.ac.jp/main/assets̲c/ja/r08ji800000065z4ディプロマポリシーとの関連／
att/2018curriculum̲map.pdf
Related to diploma policy※上記にはコースナンバリングを含む。
使⽤⾔語／Language of
instruction

⽇本語（Japanese)

授業概要情報題目／Themeアカデミック環境におけるコンピュータの活⽤

内容／Contents

情報処理技法（リテラシ）Iをもう1段階強化して実践的にアカデミックライティング技術とアカデミックなプレゼンテーション技術を習得する。そのために、Oﬃceソフトを効果的に利⽤するためのスキルを⾝につける。また、アカデミックライティングやアカデミックなプ
レゼンテーション資料の作成を通して、論理的思考⼒を養う。すなわち⽂献検索の⽅法やイ
ンターネットの利⽤⽅法を学び、情報を効率良く検索し批判的に取捨選択し、それらを⽤いて⽣産的に⾃らのレポートや論⽂、発表資料として構成しなおす作業を、情報技術を⽤いて効率良く⾏える⼒を⾝に付ける。

到達目標／Goals of the course

インターネットや図書館を利⽤して、適切な情報検索ができる。
MicrosoftのExcelを利⽤して、適切なグラフの作成ができる。
MicrosoftのWordを利⽤して、適切なレポートや論⽂を作成することができる。
MicrosoftのPowerPointを利⽤して、適切なプレゼンテーションスライドを作成することができる。

教室外の学習⽅法／Work outside of class

教室外学習（課題）の内容は「情報処理技法（リテラシ）I」の教科書を読む、また担当教員がクラスごとに課題を指⽰する（スケジュール欄を参照のこと）。
予習・復習の他に、課題は各⾃が計画的に⾏うこと。

テキスト／Textbooks

特にないが、2021年度の「情報処理技法（リテラシ）I」の教科書は、参考書として授業の中で引き続き⽤いるため、必ず持参すること。

教材／
Teaching
materials

参考書等／Reference books

成績評価⽅法／Grading Method
学⽣へのフィードバック／Feedback to student

成績評価基準／Grading Policy

情報処理技法（リテラシー）I 教科書（奥村晴彦・森本尚之『改訂第４版 基礎からわかる情報リテラシー』技術評論社）
そのほか、内容に応じて適宜紹介する。
・平常点(participation inclass)

100%

・その他(Other)

クラスごとに課題やレポートが課され、それらが平常点に含まれる。

・その他(Other)す。

担当教員によって異なるが、学⽣の提出物や発表に対してコメントを返以下の４点が成績評価基準である。
１）インターネットや図書館を利⽤して、適切な情報検索ができるか。
２）MicrosoftのExcelを利⽤して、適切なグラフの作成ができるか。
３）MicrosoftのWordを利⽤して、適切なレポートや論⽂を作成することができるか。
４）MicrosoftのPowerPointを利⽤して、適切なプレゼンテーションスライドを作成するこ

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とができるか。

スケジュール／Schedule
回数
1

教室外学習

授業内容

内容

オリエンテーション、シラバスの説明
クラスごとに進め⽅の説明

シラバスをよく読む。

時間の目安
120

エクセル（表計算）2

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
注）エクセルを扱う第2〜4回は、データを⽤いた演習を含 情報処理技法（リテラシ）１の教科書のむ（データファイルの読み⽅、データのグラフ化、直線あ エクセルの箇所を読む。
てはめ、など）120

3

エクセル（グラフ）

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
情報処理技法（リテラシ）１の教科書のエクセルの箇所を読む。

120

4エクセルを使った実習

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
Excel（表計算とグラフ）を復習する。

120

5

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
情報検索（専門⽤語の意味の検索、国内論⽂と海外論⽂の情報処理技法（リテラシ）１の教科書の検索、Cinii、OPAC、図書館利⽤）
情報検索の箇所を読む。

120

6

情報検索（ネット上の情報の探し⽅）

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
情報処理技法（リテラシ）１の教科書の情報検索の箇所を読む。

120

7ワード（レポートや論⽂の基本的な構成）

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
情報処理技法（リテラシ）１の教科書のWordの箇所を読む。

120

8ワード（レポートや論⽂の作成で役⽴つテクニック）

担担当教員が指⽰した課題を⾏う。
情報処理技法（リテラシ）１の教科書のWordの箇所を読む。

120

9

ワードによるレポートの作成実習

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
Wordの授業内容を復習する。

120

10

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
パワーポイント（プレゼンテーションの基本、スライドの情報処理技法（リテラシ）１の教科書の適切な構成とスライドの作り⽅）
PowerPointの箇所を読む。

120

11

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
パワーポイント（スライド作成で役⽴つテクニック、アニ
情報処理技法（リテラシ）１の教科書のメーションの適切な利⽤）
PowerPointの箇所を読む。

120

12

パワーポイントによる発表スライドの作成実習

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
PowerPointの授業内容を復習する。

120

13

最終課題1

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
これまでの授業の内容を復習する。

120

14

最終課題2

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
これまでの授業の内容を復習する。

120

15

最終課題3

担当教員が指⽰した課題を⾏う。
これまでの授業の内容を復習する。

120

備考

・授業内容やスケジュールは、各クラスの進み具合によって変動することがある。

特徴ある授業科目
特徴ある授業科目

アクティブ・ラーニング科目（A科目）

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