‑ ‑57

情報ﾘﾃﾗｼｰA

1年前期

2単位

必修

及川 浩和・杉原 健一・杉浦 明弘・市野 昌宏・平田 美歩 (代表教員 及川浩和)[関連する資格・履修制限等]：【科目英名】
Information Literacy A
必修･選択の別、関連する資格･履修制限等
必修【ナンバリング】
INF101/INF101‑INF101/INF101【 授業の目的 】
私達の取り巻く環境は経済発展と社会的課題の解決を両立する未来社会（Society5.0）の実現に向けて大きく変化しています。社会やビジネスにおける課題を解決し新しい価値を産み出すために必要な情報活用能力を身に着けることが重要です。この授業では，学生生活を送る上で必須とされる課題レポートや論文ならびに研究発表用資料の作成に必要な知識を身に着けるとともに，ビジネス社会で必要とされるビジネス文書の作成方法について習得します。
【 到達目標 】
1.コンピュータに関する基礎知識を有し基本操作ができる。
2.文書作成，帳票作成，発表用資料作成，ビジネス文書作成ができる。
本授業は，以下のディプロマポリシー（卒業認定・学位授与に関する方針）と関連しています。
人文・社会・自然科学や情報処理に関わる基礎的素養を修得し，かつ外国語や外国文化を理解する能力を持つ。
【授業の方法】
・授業はパソコンを利用した実習形式で行う。
・学習資料の提示と課題の提出等は，Office365による学習支援環境（Teams）を利用する。
【授業計画】
回数

内容

第 1回

ガイダンス（Office365による学習支援環境（Teams），Windows Defenderによるセキュリティ，データを守る上での留意事項，データ・AI利活用における留意事項），文字入力（ローマ字入力とかな入力，ひらがな，カタカナ，アルファベット，漢字記号，IMEパッド）文章の入力・訂正（文節変換，文字の削除，再変換）

第 3回

社会で起きている変化について（Society5.0），データ・AIの活用領域と最新動向，文書の作成（基本的な文書の構成，右揃え・左揃え，センタリング（中央揃え））
文字の拡大と縮小（文字サイズの変更，文字の拡大と縮小），文字の修飾（下線（アンダーライン），網かけ），データ・AI利活用の現場

第 4回

表を活用した文書の作成（表の挿入・文字入力，表の列幅の調整，表内のセンタリング・均等割り付け）

第 5回

第10回

表の編集（行の挿入，行の削除，セルの結合・配置，線種の変更，セルの網かけ（塗りつぶし）表のスタイル）
画像や図形を活用した文書の作成（ページの色，ページ罫線の利用，ワードアートの利用，文字の効果，図形の描画・回転・コピー・効果・挿入・画像の配置・サイズ変更，文字表示倍率の変更，テキストボックスの挿入）
表計算ソフトとは（ワークシートの表示，表計算ソフトでのカーソル，ブック，表計算ソフトでの文字と数字，データの編集，オートフィル），データ・AI利活用のための技術について（フラッシュフィル，アドイン）
データ入力の基礎（計算式の入力，再計算と演算子，表示形式の変更，列幅の変更，表示位置の変更，書式の変更）
関数を使った計算式（合計（SUM），平均（AVERAGE），最大（MAX）・最小（MIN)，数を数える（COUNT・COUNTA））
小数点とセルの参照（パーセントスタイルと小数部表示の調節，小数点を操作する関数，相対参照と絶対参照，割合），罫線，行の挿入

第11回

グラフ（グラフの作成，項目の追加，離れたデータを使ったグラフ）

第12回

条件判定と順位付け（条件判定（IF），IF関数の使い方，複合条件による判定，順位付け（RANK．EQ））

第 2回

第 6回
第 7回
第 8回
第 9回

検索関数の利用（列の検索（XLOOKUP），条件に一致するセルの計算（COUNTIF・SUMIF）），Excelの便利な機能（セルの参照機能，文字列の結合，セルの条件付き書式(1)，セルの条件付き書式(2)，並べ替え（ソート），フィルター，セルの結合）,データの分析手法
プレゼンテーションの作成（文字修飾と図形の活用，グラフの活用，SmartArtの活用，表の活用と画像の挿
第14回
入，ワードアートの挿入，スライドショーと資料作成，データの表現手法）
Officeのフォトレタッチ機能（明るさとコントラストの調整，画像の切り出し（トリミング，色調の変更
第15回，アート効果，画像の合成）【受講前提条件（必須科目）】なし
第13回【 受講上の留意点 】
学習課題の提出期限を厳守すること。
【 時間外での学修 】
・事前2時間：講義資料・教科書をよく読み，学習内容や操作方法について理解しておくこと。
・事後2時間：学習課題を完成させ提出すること。
【課題とフィードバック】
毎時間の講義で学習課題を課す。学習課題はTeamsを介して提出すること。提出された課題は評価・コメントのうえ返却する。

‑ ‑57【 成績評価 】
・到達目標の「コンピュータに関する基礎知識を有し基本操作ができる，文書作成，帳票作成，発表用資料作成，ビジネス文書作成ができる」について，その理解度・習得度を「学習課題」を以って次の配点で評価する。
・学習課題（100％）
・学習課題は１課題につき10点満点で採点する。第1回から第15回までの講義で課された学習課題の得点合計を100点満点に換算し評価する。
【 教科書・その他 】
30時間でマスターOffice2021（実教出版），1,150円，ISBN978‑4‑407‑35937‑4【 メールアドレス等 】
・科目担当者へのTeamsのチャット【 関連ホームページ】なし

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統計学

1年前期

2単位選択必修後藤智弘[関連する資格・履修制限等]：【科目英名】
Statistics必修･選択の別、関連する資格･履修制限等【ナンバリング】
GNR108/GNR108‑GNR108/GNR108【 授業の目的 】
経済や社会について，客観的データに基づいて考察するためには，基本的な統計学の習得が必要です。
実データである官庁の統計データを「読む,説明する,扱う」ための基礎を習得することを目的とします。
【 到達目標 】
基本的な統計学の用語を理解し，それらを活用して実際のデータについて考察や言及ができることを目的とします。
この授業で学ぶ内容は，以下の本学経済学科のディプロマポリシーに直接結びついています。
・人文・社会・自然科学や情報処理、日本語の文章表現に関わる基礎的素養を修得し、外国語や外国文化を理解する能力を持つ。
【授業の方法】
講義形式で行う。基本的な計算の練習や単純なデータの読み取りの練習の時間を設ける。
【授業計画】
回数

内容

第1回

統計学の概要と統計情報の正しい理解，社会で活用されているデータ（調査データと実験データ）

第2回

データの種類（量的変数，質的変数）
データの分布

第3回

度数分布表とヒストグラム，データ表現（棒グラフ，折線グラフ）

第4回

五数要約と箱ひげ図
代表値（平均値，中央値，最頻値）
代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）

第5回

データの集計（平均）

第6回

データのばらつき（分散，標準偏差）

第7回

標準化と偏差値

第8回

データ表現（散布図）と相関係数

第9回

回帰直線

第10回

推測統計の考え方と確率、母集団と標本抽出

第11回

順列・組合せ

第12回

確率の基礎

第13回

確率変数と確率分布

第14回

期待値、分散より進んだ統計学の展望：打ち切りや脱落データ・層別の必要なデータなど
データの並び替え，ランキング
データの解析ツール（スプレッドシート）
表形式のデータ（csv）【受講前提条件（必須科目）】
第15回【 受講上の留意点 】【 時間外での学修 】
予習：次回講義のプリントを精読し，理解できていること，わからないことをまとめる。（２時間）
復習：理解の確認のための練習問題を提示するので必ず自力で解く。（２時間）【課題とフィードバック】
復習のための課題を課し，解説と評価を行う。
【 成績評価 】
講義時間中の小テスト（３回，合計１００点）で評価する。
【 教科書・その他 】
なし【 メールアドレス等 】
tomohiro@gku.ac.jp【 関連ホームページ】
なし