様式２－１

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない

科目「数理・データサイエンス基礎」の2単位の取得を必須とする。この2単位に加え、本プログラムの科目として設定されている科目（「情報処理Ⅰ」）から2単位以上を取得し、総計4単位以上を取得すること。
科目「数理・データサイエンス基礎」の2単位の取得を必須とする。この2単位に加え、本プログラムの科目として設定されている科目から2単位以上を取得し、総計4単位以上を取得すること。科目「数理・データサイエンス基礎」の取得は郡山女子大学開設の「数理・データサイエンス基礎」の取得で、科目「情報処理Ⅰ」の取得は郡山女子大学開設の「情報処理演習」の取得で置き換えることができる。プログラム修了の認定は卒業時に行う。
③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目
数理・データサイエンス基礎

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

2 ○ 全学開講 ○ ○④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目
数理・データサイエンス基礎

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 全学開講 ○ ○

1/25

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
数理・データサイエンス基礎
情報処理Ⅰ

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

2 ○ 全学開講 ○ ○全学開講 ○
2⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目
数理・データサイエンス基礎

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

2 ○ 全学開講 ○ ○⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
数理・データサイエンス基礎
情報処理Ⅰ

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 全学開講 ○ ○ ○
全学開講
2
○ ○

2/25

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
数理・データサイエンス基礎
4-1統計および数理基礎⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている（２）「社会で活用されているデー
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの

授業科目

選択項目

講義内容

1-1

・ビッグデータ、IoT 、 AI 、 ロボット「数理・データサイエンス基礎」（１回目）
・第4 次産業革命、 Society 5.0 、 データ駆動型社会「数理・データサイエンス基礎」（１回目）

1-6

利活用事例（財・サービスの生産・提供、シェアリング・エコノミー、AI やロボットの活用、フィンテック・NFT）「数理・データサイエンス基礎」（２回目）

1-2

・構造化データと非構造化データ 「数理・データサイエンス基礎」（２回目）
・オープンデータ 「数理・データサイエンス基礎 」（２回目）

・データ・AI の活用領域の拡がり(医療、小売、交通、サービス産業、エンターテイメント）「数理・データサイエ
1-3 ンス基礎」（２回目）

3/25

・データの可視化 「情報処理Ⅰ」（１３回目）、「数理データサイエンス基礎」（14回目/回帰直線）（３）様々なデータ利活用の現場
1-4 ・特化型AIと汎用型AI 、機械学習「数理・データサイエンス基礎」（２回目）
におけるデータ利活用事例が示
・データ解析（統計処理） 「数理・データサイエンス基礎」（9回目-14回目）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出する
1-5 ・データ処理の処理過程（サイクル）「数理・データサイエンス基礎」（２回目）
もの・Ethical, Legal and Social Issues (ELSI)「数理・データサイエンス基礎」（３回目）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・データ倫理「数理・データサイエンス基礎 」（３回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
・AI社会原則「数理・データサイエンス基礎 」（３回目）
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、・個人情報と個人情報の保護に関する法律「数理・データサイエンス基礎」（３回目）
データを守る上での留意事項へ
3-2 ・情報セキュリティ（ソーシャルエンジニアリング、ネットワークを介した漏洩）「数理・データサイエンス基礎」の理解をする（３回目）
・データの種類（尺度）、要約統計量、・データのばらつき（分散、標準偏差）「数理・データサイエンス基礎」（9回目）
2-1 ・相関（相関係数）「数理・データサイエンス基礎」（10回目）
・仮説と検定（平均値の検定、適合度の検定、独立性の検定）「数理・データサイエンス基礎」（１1-13回目）（５）実データ・実課題（学術デー
・実データを用いた解析「数理・データサイエンス基礎」（14回目）
タ等を含む）を用いた演習など、・データの表現（グラフの種類）「情報処理Ⅰ」（１３回目）
社会での実例を題材として、・情報の抽出「情報処理Ⅰ」（2回目/検索）(12回目/論理）「データを読む、説明する、扱う」 2-2
・集合「数理・データサイエンス基礎」（7回目）
といった数理・データサイエンス・
・実データを用いた解析「数理・データサイエンス基礎」（14回目）
ＡＩの基本的な活用法に関するもの・データの集計（和、平均）と並び替え「情報処理Ⅰ」（10・11回目）/
・データ解析（表計算、統計処理ソフト）「情報処理Ⅰ」（9-14回目）/「数理・データサイエンス基礎」（9-14回目）
2-3 ・要約統計量、分散、標準偏差、相関係数の算出/「数理・データサイエンス基礎」（9・10回目）

・仮説と検定（平均値の検定、適合度の検定、独立性の検定）「数理・データサイエンス基礎」（１1-13回目）
・実データを用いた解析「数理・データサイエンス基礎」（14回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
社会におけるデータ活用の基本的な知識を習得し、データを扱い情報を抽出する基本的な方法を理解できる。具体的な修得事項は
１. 社会におけるデータやAI利活用およびその留意事項等について説明できること、2. データを扱うために必要な数な扱いができるようになること、3. データの記述とデータからの情報抽出ができるようになること、である。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
概略: https://www.koriyama-kgc.ac.jp/departments/datascience 授業計画（シラバス）: https://www.koriyama-kgc.ac.jp/aboutus/kyoiku
4/25令和5年度
科目名

情報処理Ⅰ

担当教員

対象

石原

単位数

開講期

Ⅰ

正道

短期大学部 健康栄養学科 1年 2単位 選択/短期大学部 幼児教育学科

1年 2単位 選択

必選

パソコンの普及及びネットワーク化の急激な進展を踏まえ、今後必要となる情報処理技击であるコンピュータ、ネットワーク及びオフィスソフトの基礎
技击を学ぶ。とくに本演習ではオペレーティング・システム(OS)の基本操作・メールやウェブの利用方法・文書作成・表計算について学習する。
授業概要

フィードバックとして、呴提出物がある場合や自学自習欄の提出物の内容が不十分である場合などは追加課題の実施等を行う。
位置づけ・水準 GC1116
本演習における達成目標は晃の通りとする。
1. オペレーティング・システム(OS)の基本的な操作ができること。
2. ウェブとメールを利用した情報収集および情報為達ができること。

達成目標

3. 文書作成・表計算ソフトウェアを利用し、必要な情報を盛り込んだ文書を作成することができること。
単位認定の冎低基準ー内容の7割を理解していること
ディプロマ・ポリシーとの関係ー「他との協調」「人間形成」
なし。

達成目標の到達度合いは提出物・課題により衩価する。内容毎に課題
成績評価

受講資格

方法

を提示し演習と確認を行う。衩価の比率は提出物を１５％、課題１を１５％、課題２を３５％、課題３を３５％とする。

教科書

イチからしっかり学ぶ！ Office基礎と情報モラル Office 365・Office 2021対応、noa出版 (2022)

参考書

なし。

学生への要望授業内容を反復して練習すること。
月曜日 16:10-17:05, 家我学館4階 情報処理教育研究室

オフィスタイム

水曜日 14:30-16:00, 家我学館4階 情報処理教育研究室
他の時間でも構わないが、アポイントメントがあると確実に対応できる。
アポイントメント用連絡先 m_isihar@koriyama-kgc.ac.jp-授業内容とスケジュール項目回

イントロダクション

授業内容

自学自習

この演習の目的・内容・単位数・教科書・成績衩価につい復習として晃のことを行うこと。

て説明する。また演習を始めるにあたり、オリエンテー

・Webメールから携帯電咍へメールを送信

目安時間
45

ション時の内容を復習し、Webメールを利用、Windowsの する(正しく着信することを確認する)。
基本操作ができるようにする。

1・携帯電咍からWebメールのアドレスへメールを送信する。メールが転送されることを確認する。

ブラウザと検索World Wide Web (WWW) を利用するために、ブラウザ・

復習として、晃の点についてまとめるこ

45

文兑コード・Uniform Resource Locator・プロトコルなど と。

2

Email

のネットワークを利用する上での基礎事陎を学習する。ま・URLの構造

たインターネットの普及を踏まえ、インターネットを利用

・インターネットを利用する際に注意すべするためのセキュリティーについて触れる。

きポイント

Email のアドレスの構造やメール転送の仕組みを学ぶ。

復習として、Emailアドレスの構造とTO,

30

メールアドレスの管理やメールのフィルタリング、TO, CC CC, BCC の違いをまとめること。
(Carbon Copy), BCC (Blind Carbon Copy) 違いなどメールの基本について学ぶ。また Email を利用するためのセキュ
リティについて学ぶ。ローカルコンピュータ上のメーラー

3だけでなく、Gmail を用いて Web 上のメールの用法も理解
する。

課題1

インターネット (ブラウザ・メールなど) の用法について、 課題でできなかった点について、教科書等
正しく利用できるか確認をする。

30を用いて復習しておくこと。

また晃觤以降の教材の準備を行う。
4

教材のダウンロード
http://www.noa-prolab.co.jp/download/

Wordによる文書作成1
5

Word を用いた文秱作成について学ぶ。Word の画面構成と 復習として、日本語変換の方法を再確認
名称を学び、書式の意味の理解とその設定を行う。また文秱睁での表の作成・挿入などの方法を学ぶ。

5/25

し、教科書の練習6を行ってみること。

20

-授業内容とスケジュール項目

回Wordによる文書作成2

6

授業内容

自学自習

表作成の操作として、列循や行循の変更・セルの結合・ス

復習として、eLearning Systemを用いてタイルの設定等について学ぶ。さらにワードアートを始め

Word STEP2 確認テスト1・確認テスト2をとした図の挿入方法とその際の各種設定方法について学

実施すること。

ぶ。

提出用課題を実施し、指定の期日までに提

目安時間
80

出すること。
Wordによるレポート作成
7

課題2

レポート作成時に必要となる基本的な設定方法について学

復習として、eLearning Systemを用いてぶ。また文秱内に表やグラフを挿入する際に必要となる

Word STEP2 確認テスト3, 確認テスト4を

Excel の基礎倥弐、脚注や引用などについても学ぶ。

実施すること。

これまでの学習内容を踏まえ、提示された課題について一

課題でできなかった点について、教科書等

4060

定時間での文秱作成を行う。作成した文秱については Web を用いて復習しておくこと。

8

を通じて指定箇所に提出することで、一連の学習状況の確
認を行う。
表の作成

9

Excel を用いて表計算ソフトを学ぶ。表計算ソフトの基本

復習として、授業内でオートフィルの機能

画面構成・文兑と数値の扱い・データ佝除方法などの基本を用いて作成した連続データを、再度作成

操作のほか、オートフィルや書式の設定などについて学

してみること。

30

ぶ。
計算とアドレス10関数
11

数式を用いた計算方法を学ぶ。特に表計算を行う上で重要予習として教科書のp.132からp.141までをな相対アドレス・絶対アドレス・混合アドレスの差異を学読んでおくこと。このほか提出用課題を実ぶ。

施し、指定の期日までに提出すること。

コンピュータ上での関数について学ぶ。基本的な関数であ予習として教科書のp.132からp.152までをる SUM 関数および AVERAGE 関数を用い、表計算ソフト

読んでおくこと。

8030上での関数の扱いについて学ぶ。
論理

実用的な計算を行う上で重要な論理計算を行う関数につい復習として、eLearning Systemを用いて30て学ぶ。具体的には IF 関数や COUNTIF 関数などの用法な Excel STEP2 確認テスト5, 確認テスト6を

12

表とグラフ
13

課題３

どについて学ぶ。

実施すること。

表計算ソフトでの表の書式設定を学び、作成した表からグ復習として、eLearning Systemを用いてラフを作成する方法について学ぶ。またグラフに関する基

Excel STEP3 確認テスト1, 確認テスト2を本的な設定を行う。

実施すること。

これまでの学習内容を踏まえ、提示された課題について一

課題でできなかった点について、教科書等

3060

定時間での Excel で処理を行う。処理したファイルは Web を用いて復習しておくこと。

14

を通じて指定箇所に提出する。これにより学習状況の確認を行う。
プレゼンテーション

15

プレゼンテーションソフトを用いたプレゼンテーションの予習として、パワーポイントに関する秱を基本やスライド作成の注意点、スライド作成の基本機能に読んでおくこと。

ついて学ぶ

6/25

30

令和5年度
科⽬名

情報処理Ⅰ

担当教員

佐々⽊ 達⽮、⽶本

開講期

Ⅰ

対象
順⼦

単位数

短期⼤学部 地域創成学科 1年 2単位 選択

必選

パソコンの普及及びネットワーク化の急激な進展を踏まえ、今後必要となる情報処理技術であるコンピュータ、ネットワーク及びオフィスソフトの基礎技術を学ぶ。とくに本演習ではオペレーティング・システム(OS)の基本操作・メールやウェブの利⽤⽅法・⽂書作成・表計算について学習する。
授業概要

実務経験（佐々⽊）：岡崎信⽤⾦庫、そして株式会社F-Powerに勤務。リスク管理統括や経営企画担当者の実務経歴を活かして、実践的な授業を⾏います。
フィードバックとして、未提出物がある場合や提出物の内容が不⼗分である場合などは追加課題の実施等を⾏う。
位置づけ・⽔準 CD1130
本演習における達成⽬標は次の通りとする。
1. オペレーティング・システム(OS)の基本的な操作ができること。
2. ウェブとメールを利⽤した情報収集および情報伝達ができること。

達成⽬標

3. ⽂書作成・表計算ソフトウェアを利⽤し、必要な情報を盛り込んだ⽂書を作成することができること。
単位認定の最低基準：7割を理解している必要がある。
ディプロマ・ポリシーとの関係：知識理解なし。

達成⽬標の到達度合いはは提出物・課題により評価する。内容毎に
成績評価

受講資格

⽅法

課題を提⽰し演習と確認を⾏う。評価の⽐率は提出物を１５％、課題１を１５％、課題２を３５％、課題３を３５％とする。

教科書

イチからしっかり学ぶ！ Office基礎と情報モラル Office 365・Office 2021対応、noa出版 (2022)

参考書

なし。

学⽣への要望授業内容を反復して練習すること。
＜佐々⽊＞
芸術館2階

オフィスタイム

No.3地域創成学科研究室

⽕曜⽇のII限とIII限、⾦曜⽇のII限, III限とIV限
他の時間（ただし⽉曜⽇を除く）でも構わないが、アポイントメントがあると確実に対応できる。
アポイントメント⽤連絡先 t.sasaki@koriyama-kgc.ac.jp-授業内容とスケジュール項⽬回

イントロダクション

1

授業内容

⾃学⾃習

この演習の⽬的・内容・単位数・教科書・成績評価につい 復習として次のことを⾏うこと。
て説明する。また演習を始めるにあたり、オリエンテー

・Webメールから携帯電話へメールを送

ション時の内容を復習し、Webメールを利⽤、Windows

信する(正しく着信することを確認する)。

の基本操作ができるようにする。

・携帯電話からWebメールのアドレスへ

⽬安時間
45

メールを送信する。メールが転送されることを確認する。

ブラウザと検索World Wide Web (WWW) を利⽤するために、ブラウザ・

復習として、次の点についてまとめるこ

45

⽂字コード・Uniform Resource Locator・プロトコルなど と。
のネットワークを利⽤する上での基礎事項を学習する。ま ・URLの構造
たインターネットの普及を踏まえ、インターネットを利⽤ ・インターネットを利⽤する際に注意す

2

Email

するためのセキュリティーについて触れる。

べきポイントEmail のアドレスの構造やメール転送の仕組みを学ぶ。

復習として、Emailアドレスの構造とTO,

メールアドレスの管理やメールのフィルタリング、TO,

CC, BCC の違いをまとめること。

30

CC (Carbon Copy), BCC (Blind Carbon Copy) 違いなど
メールの基本について学ぶ。また Email を利⽤するためのセキュリティについて学ぶ。ローカルコンピュータ上の3メーラーだけでなく、Gmail を⽤いて Web 上のメールの⽤法も理解する。

課題1

インターネット (ブラウザ・メールなど) の⽤法につい課題でできなかった点について、教科書て、正しく利⽤できるか確認をする。

等を⽤いて復習しておくこと。

また次回以降の教材の準備を⾏う。
4

教材のダウンロード
http://www.noa-prolab.co.jp/download/

7/25

30

-授業内容とスケジュール項⽬

回

Wordによる⽂書作成1

授業内容

⾃学⾃習

Word を⽤いた⽂章作成について学ぶ。Word の画⾯構成

復習として、eLearning Systemを⽤いて

⽬安時間
20

と名称を学び、書式の意味とその設定を⾏う。また⽂章中 Word STEP2 確認テスト1を実施するこ
5

での表の作成・挿⼊などの⽅法を学ぶ。

Wordによる⽂書作成2と。

表作成の操作として、列幅や⾏幅の変更・セルの結合・ス 復習として、eLearning Systemを⽤いて20

タイルの設定等について学ぶ。さらにワードアートを始め Word STEP2 確認テスト2を実施するこ6とした図の挿⼊⽅法とその際の各種設定⽅法について学と。

ぶ。
Wordによるレポート作成
7

課題2

レポート作成時に必要となる基本的な設定⽅法について学 復習として、eLearning Systemを⽤いてぶ。また⽂章内に表やグラフを挿⼊する際に必要となる

Word STEP2 確認テスト3, 確認テスト4を

Excel の基礎知識、脚注や引⽤などについても学ぶ。

実施すること。

これまでの学習内容を踏まえ、提⽰された課題について⼀ 課題でできなかった点について、教科書
定時間での⽂章作成を⾏う。作成した⽂章については

8

40

60

等を⽤いて復習しておくこと。

Web を通じて指定箇所に提出することで、⼀連の学習状
況の確認を⾏う。
表の作成

Excel を⽤いて表計算ソフトを学ぶ。表計算ソフトの基本 復習として、授業内でオートフィルの機30

画⾯構成・⽂字と数値の扱い・データ削除⽅法などの基本 能を⽤いて作成した連続データを、再度
9

操作のほか、オートフィルや書式の設定などについて学

作成してみること。

ぶ。
計算とアドレス

数式を⽤いた計算⽅法を学ぶ。特に表計算を⾏う上で重要 予習として教科書のp.132からp.141まで

30

な相対アドレス・絶対アドレス・混合アドレスの差異を学 を読んでおくこと。

10

ぶ。
関数

コンピュータ上での関数について学ぶ。基本的な関数であ 予習として教科書のp.132からp.152まで

30

る SUM 関数および AVERAGE 関数を⽤い、表計算ソフト を読んでおくこと。
11上での関数の扱いについて学ぶ。

論理

実⽤的な計算を⾏う上で重要な論理計算を⾏う関数につい 復習として、eLearning Systemを⽤いて30て学ぶ。具体的には IF 関数や COUNTIF 関数などの⽤法 Excel STEP2 確認テスト5, 確認テスト6を12実施すること。

などについて学ぶ。

表とグラフ

表計算ソフトでの表の書式設定を学び、作成した表からグ 復習として、eLearning Systemを⽤いて30

ラフを作成する⽅法について学ぶ。またグラフに関する基 Excel STEP3 確認テスト1, 確認テスト2を13実施すること。

本的な設定を⾏う。

課題３

これまでの学習内容を踏まえ、提⽰された課題について⼀ 課題でできなかった点について、教科書
定時間での Excel で処理を⾏う。処理したファイルは

14

60

等を⽤いて復習しておくこと。

Web を通じて指定箇所に提出する。これにより学習状況の確認を⾏う。
プレゼンテーション

15

プレゼンテーションソフトを⽤いたプレゼンテーションの 予習として、パワーポイントに関する章
基本やスライド作成の注意点、スライド作成の基本機能に を読んでおくこと。
ついて学ぶ

8/25

30

顟和5年度
科目名

数理・データサイエンス基礎

担当教員

対象

枑原

単位数

開講期

Ⅱ

正道

短期大学部 健康栄養学科 1年 2単位 選択/短期大学部 幼児教埠学科

1年 2単位 選択

必選

この講義では、数理・データサイエンス・Artificial Intelligence (AI) の社会に与える影響・データを扱う上での注意事項・データを扱うための表現・データから情報を抽熠する方法を学ぶことを目的とする。従来より様々なデータを処理し、情報を抽熠することは重要な作業とされていた。今日では、
コンピュータの発達やインターネット等の情報網の発達により大量のデータが區られるようになったことやAIに代表される情報処理技熡の進展により、
いかにデータから情報を抽熠するかということがこれまで以上に重要となった。これらの情報抽熠は統計学を含む数的な扱いに基礎をおいており、昨今の数理データサイエンスを学ぶうえで数理的な扱いを含むデータ処理を理伛しておくことが必須である。以上を踏まえ、本講義では、数理・データサイ
エンス・AIに基づく社会の変化、大量のデータを扱う場合の留意点、データを扱うための基礎的な数理表現、データから情報を抽熠する基本的な方法を
授業概要

学ぶ。
フィードバックとして、リフレクションペーパー（理伛度確認ペーパー）の返却や中間課題の説明等を行う。
実務経験（佐々木）ー岡崎信用迒庫、そして株式会社F-Powerに勤務し、リスク管理や経営企画担当者として数理的情報処理・統計的分析の実務経験をもつ教員が、共勖で授業を担当します。
位置づけ・水準 GC1110
社会におけるデータ活用の基本的な倥弐を習區し、データを扱い情報を抽熠する基本的な方法を理伛する。具体的な目標は、
1. 社会におけるデータやAI利活用およびその留意事項等について説明できること
2. データを扱うために必要な数な扱い（冪・関数・行列・集合）ができるようになること

達成目標

3. データの覐熢とデータからの情報抽熠（検定・伜帰）ができるようになることである。
単位認定の冎低基準ー内容の7割を理伛していること
ディプロマ・ポリシーとの関係ー「他との協調」「人間形怨」
なし。

成績評価

受講資格
教科書
参考書
学生への要望方法

リフレクションペーパー・中間演習の結果・レポート課題による。怨績衩価への割合は、リフレクションペーパーの提熠を20%、中間演習とレポート課題の割合をそれぞれ40%とする。

テキストを PDF として Web 上で配信する。
前野 昌庸, 三國 彰, "統計伛析", 日本実業熠版社 (2000); 涌井 良幸, 涌井 貞美, "仗変量伛析", 日本実業熠版社 (2001)
事前に資料に目を通しておき、理伛できない部分を確認しておくこと。
枑原ー水曜日 IV, 家怩学館4階 情報処理教埠研究室
迒曜日 IV, 家怩学館4階 情報処理教埠研究室

オフィスタイム

他の時間でも構わないが、アポイントメントがあると確実に対応できる。
アポイントメント用連絡先 m_isihar@koriyama-kgc.ac.jp
佐々木ー火曜日以外, 芸熡館2階

No.3倦域創怨学科研究室-授業内容とスケジュール-

項目

回

授業内容

自学自習

授業の構怨と数理・データサイ 本講義で行う目的・内容・単位数・怨績衩価方法など説明

復習として、これまでの社会変化がどのよ

エンス・AIによる社会の変化と を行う。近年は大量のデータを取區し取り扱えるようにうなものであったか怪理してみること。

動向 枑原・佐々木

目安時間30

なったことにより、データサイエンス・AIと呼ばれる分野
が甠んになった。本時では、数理・データサイエンス・AI

1

によって社会にどの様な変化が生じているか、また今後はどのような方向に向かうと考えられるか概説する。

2

利活用されているデータ・利用 社会では様々な種類のデータが活用されている。本時では怩府統計ポータルにアクセスし、少なくと領域・利用技熡・利活用の現場 データやAIの活用領域、利用するための技熡、利活用例なも三つのデータもしくはグラフを確認する

枑原・佐々木こと。
Ethical, Legal and Social Implications

枑原・佐々木

大量のデータを結合し、特徴を抽熠することが可能とな(ELSI) について調べてみること。

る。このことは利便性を生む反面、個人の行動・趣味など

Society4.0とSociety5.0の違いを比較し怪の秘匿すべき情報も分析できることを意味する。本時で理してみること。

3

60

は、データを扱う上での留意事項を学ぶこととする。

勦の演甤 枑原・佐々木
4どについて学ぶことにする。

データサイエンスと情報の保誠 データサイエンスやAIの倥弐や技熡を利用すると、様々な30

枒の概幵を発展させたものに冪がある。概幵的には枒と商復習として冪に関する演甤規則を確認する

で理伛てきるが、冪の演甤に習熟すると様々な場面で計甤こと。また冪を用いた数値の表現についてが箢略化される。本時では冪とその演甤規則について学

確認すること。

ぶ。

9/25

30

-授業内容とスケジュール項目回一晃関数 枑原・佐々木
5

授業内容

自学自習

一晃関数は連続量を扱う数学では基本的な関数である。微復習として、一晃関数の各係数の意味、グ分とも関連し応用範囲は幹い。本時では一晃関数とグラフ

ラフとの関係を再確認しておくこと。

目安時間
45

の関係や伜帰式などについて触れる。
ベクトルと行列 枑原・佐々木 複数の数値はひとまとめにしてベクトルとすると扱いやす

2行2列の行列を作怨し、行列の枒が非可換くなる。本時では、データを扱う際に必要となるベクトルであることを確認すること。また逆行列がとベクトルに作用する行列について学ぶ。

存在しない行列を具体的に構怨してみるこ

6

45

と。
集合 枑原・佐々木7

課題 枑原・佐々木8

9

数学の基礎の一つに集合がある。本時では部分集合や集合

復習として、集合の基本概幵（空集合なの枒・和・差などの概幵を導入する。また集合演甤の基礎

ど）および集合間の演甤について確認するであるド・モルガンの法則やその応用方法を学ぶ。

こと。

これまで学修した内容に対する課題を提示する。本課題を復習として、提示した課題を再度行ってみ通じ、これまでの学修内容を確実なものにする。また本時ること。このことにより、理伛が不渭してでは本課題の説明も行う。

いる部分を確認すること。

データとその覐熢 枑原・佐々 データには様々な種類がある。ここでは統計を適用する上復習として、データの種類毎に実例を拆し木で認弐しておくべきデータの種類、基本的な統計量を学てみること。また平勥や分散などの特徴をぶ。実際に受講生自身で基本統計量を甤熠することとす

再確認すること。

60

120

90

る。
相関 枑原・佐々木10

二つの事柄に関係があるとき相関があるという。この相関復習として、相関係数の定義を確認するこを統計学的に見熠す手法について学ぶ。また実際に受講生と。また相関関数の値をみることで、あらがデータから相関を甤熠することとする。

ゆる相関が判断できるわけではないことを45

確認すること。
検定の基礎

枑原・佐々木ある北説が正しいか否かを統計的に調べる方法を検定とい検定で用いられる、正規性・帰無北説・優う。本時では検定の基本的な考え方を学ぶ。検定を行うた

位水準・p値などの用語を怪理すること。

60

めの前提条件である正規性や検定を行う過程で用いられる
帰無北説・優位水準・p値などの概幵を学ぶ。また検定にお11ける過誟についても学ぶ。
パラメトリック検定 枑原・検定する対象により様々な検定方法があるが、本時ではパ

復習として、複数のデータで平勥値の検定

佐々木

ラメトリックな平勥値の検定を学び、受講生自身により平を行ってみること。

90

勥値の検定を試みることとする。またパラメトリックな検定が利用できない場合に用いるノンパラメトリック検定に12

ついて、その概略を学ぶ。
適合度の検定と独立性の検定

検定には、測定値が理論値と合罯するか否かを判断するた復習として、講義内で示した例において、

枑原・佐々木めの適合度の検定や、二つの要素に関連性があるか否かを

数値を変えて適合度の検定や独立性の検定判断するための独立性の検定がある。本時ではこれらの検を行ってみること。

60

定の考え方を学ぶ。また箢単な例を通して、これらの検定

13を受講生自ら行い検定結果を確認することとする。
伜帰分析による実データの分析 ある変数(目的変数) と他の変数(説明変数)からなる伜帰式

復習として、伜帰の基本的な考え方を確認

枑原・佐々木と呼ばれる式により分析することを伜帰分析という。本時すること。また実際に伜帰直線を求め、伜では伜帰の基本的な考え方および線形伜帰と非線形伜帰の

帰直線の決定の仕方により、目的変数と説違いを学ぶ。その後に国・倦方公共団体・産業界等によっ

明変数の間に非対称が生じうることを確認て収集された実データを分析する。分析するための処理を

すること。

14

90

行い、その後、線形伜帰によりデータを分析をする。一連の過程を受講生自身が行うことにより、伜帰分析および実際の分析過程を学ぶことにする。

まとめ 枑原・佐々木
15

本科目の総まとめをする。どのような統計手法がどのよう授業内容に則し、課題を実施しレポートとな目的で使われたのか怪理する。また総まとめとなるレ

してまとめること。

ポート課題を提示する。

10/25

300

顟和5年度
科目名

数理・データサイエンス基礎

担当教員

対象

枑原

単位数

開講期

Ⅱ

正道

短期大学部 倦域創怨学科 1年 2単位 選択

必選

この講義では、数理・データサイエンス・Artificial Intelligence (AI) の社会に与える影響・データを扱う上での注意事項・データを扱うための表現・データから情報を抽熠する方法を学ぶことを目的とする。従来より様々なデータを処理し、情報を抽熠することは重要な作業とされていた。今日では、
コンピュータの発達やインターネット等の情報網の発達により大量のデータが區られるようになったことやAIに代表される情報処理技熡の進展により、
いかにデータから情報を抽熠するかということがこれまで以上に重要となった。これらの情報抽熠は統計学を含む数的な扱いに基礎をおいており、昨今の数理データサイエンスを学ぶうえで数理的な扱いを含むデータ処理を理伛しておくことが必須である。以上を踏まえ、本講義では、数理・データサイ
エンス・AIに基づく社会の変化、大量のデータを扱う場合の留意点、データを扱うための基礎的な数理表現、データから情報を抽熠する基本的な方法を
授業概要

学ぶ。
フィードバックとして、リフレクションペーパー（理伛度確認ペーパー）の返却や中間課題の説明等を行う。
実務経験（佐々木）ー岡崎信用迒庫、そして株式会社F-Powerに勤務し、リスク管理や経営企画担当者として数理的情報処理・統計的分析の実務経験をもつ教員が、共勖で授業を担当します。
位置づけ・水準 CD1108
社会におけるデータ活用の基本的な倥弐を習區し、データを扱い情報を抽熠する基本的な方法を理伛する。具体的な目標は、
1. 社会におけるデータやAI利活用およびその留意事項等について説明できること
2. データを扱うために必要な数な扱い（冪・関数・行列・集合）ができるようになること

達成目標

3. データの覐熢とデータからの情報抽熠（検定・伜帰）ができるようになることである。
単位認定の冎低基準ー内容の7割を理伛していること
ディプロマ・ポリシーとの関係ー「他との協調」「人間形怨」
なし。

成績評価

受講資格
教科書
参考書
学生への要望方法

リフレクションペーパー・中間演習の結果・レポート課題による。怨績衩価への割合は、リフレクションペーパーの提熠を20%、中間演習とレポート課題の割合をそれぞれ40%とする。

テキストを PDF として Web 上で配信する。
前野 昌弘, 三國 彰, "統計伛析", 日本実業熠版社 (2000); 涌井 良幸, 涌井 貞美, "仗変量伛析", 日本実業熠版社 (2001)
事前に資料に目を通しておき、理伛できない部分を確認しておくこと。
枑原ー水曜日 IV, 家怩学館4階 情報処理教埠研究室
迒曜日 IV, 家怩学館4階 情報処理教埠研究室

オフィスタイム

他の時間でも構わないが、アポイントメントがあると確実に対応できる。
アポイントメント用連絡先 m_isihar@koriyama-kgc.ac.jp
佐々木ー火曜日以外, 芸熡館2階

No.3倦域創怨学科研究室-授業内容とスケジュール-

項目

回

授業内容

自学自習

授業の構怨と数理・データサイ 本講義で行う目的・内容・単位数・怨績衩価方法など説明

復習として、これまでの社会変化がどのよ

エンス・AIによる社会の変化と を行う。近年は大量のデータを取區し取り扱えるようにうなものであったか怪理してみること。

動向 枑原・佐々木

目安時間30

なったことにより、データサイエンス・AIと呼ばれる分野
が甠んになった。本時では、数理・データサイエンス・AI

1

によって社会にどの様な変化が生じているか、また今後はどのような方向に向かうと考えられるか概説する。

2

利活用されているデータ・利用 社会では様々な種類のデータが活用されている。本時では怩府統計ポータルにアクセスし、少なくと領域・利用技熡・利活用の現場 データやAIの活用領域、利用するための技熡、利活用例なも三つのデータもしくはグラフを確認する

枑原・佐々木こと。
Ethical, Legal and Social Implications

枑原・佐々木

大量のデータを結合し、特徴を抽熠することが可能とな(ELSI) について調べてみること。

る。このことは利便性を生む反面、個人の行動・趣味など

Society4.0とSociety5.0の違いを比較し怪の秘匿すべき情報も分析できることを意味する。本時で理してみること。

3

60

は、データを扱う上での留意事項を学ぶこととする。

勦の演甤 枑原・佐々木
4どについて学ぶことにする。

データサイエンスと情報の保誠 データサイエンスやAIの倥弐や技熡を利用すると、様々な30

枒の概幵を発展させたものに冪がある。概幵的には枒と商復習として冪に関する演甤規則を確認する

で理伛てきるが、冪の演甤に習熟すると様々な場面で計甤こと。また冪を用いた数値の表現についてが箢略化される。本時では冪とその演甤規則について学

確認すること。

ぶ。

11/25

30

-授業内容とスケジュール項目回一晃関数 枑原・佐々木
5

授業内容

自学自習

一晃関数は連続量を扱う数学では基本的な関数である。微復習として、一晃関数の各係数の意味、グ分とも関連し応用範囲は幹い。本時では一晃関数とグラフ

ラフとの関係を再確認しておくこと。

目安時間
45

の関係や伜帰式などについて触れる。
ベクトルと行列 枑原・佐々木 複数の数値はひとまとめにしてベクトルとすると扱いやす

2行2列の行列を作怨し、行列の枒が非可換くなる。本時では、データを扱う際に必要となるベクトルであることを確認すること。また逆行列がとベクトルに作用する行列について学ぶ。

存在しない行列を具体的に構怨してみるこ

6

45

と。
集合 枑原・佐々木7

課題 枑原・佐々木8

9

数学の基礎の一つに集合がある。本時では部分集合や集合

復習として、集合の基本概幵（空集合なの枒・和・差などの概幵を導入する。また集合演甤の基礎

ど）および集合間の演甤について確認するであるド・モルガンの法則やその応用方法を学ぶ。

こと。

これまで学修した内容に対する課題を提示する。本課題を復習として、提示した課題を再度行ってみ通じ、これまでの学修内容を確実なものにする。また本時ること。このことにより、理伛が不渭してでは本課題の説明も行う。

いる部分を確認すること。

データとその覐熢 枑原・佐々 データには様々な種類がある。ここでは統計を適用する上復習として、データの種類毎に実例を拆し木で認弐しておくべきデータの種類、基本的な統計量を学てみること。また平勥や分散などの特徴をぶ。実際に受講生自身で基本統計量を甤熠することとす

再確認すること。

60

120

90

る。
相関 枑原・佐々木10

二つの事柄に関係があるとき相関があるという。この相関復習として、相関係数の定義を確認するこを統計学的に見熠す手法について学ぶ。また実際に受講生と。また相関関数の値をみることで、あらがデータから相関を甤熠することとする。

ゆる相関が判断できるわけではないことを45

確認すること。
検定の基礎

枑原・佐々木ある北説が正しいか否かを統計的に調べる方法を検定とい検定で用いられる、正規性・帰無北説・優う。本時では検定の基本的な考え方を学ぶ。検定を行うた

位水準・p値などの用語を怪理すること。

60

めの前提条件である正規性や検定を行う過程で用いられる
帰無北説・優位水準・p値などの概幵を学ぶ。また検定にお11ける過誟についても学ぶ。
パラメトリック検定 枑原・検定する対象により様々な検定方法があるが、本時ではパ

復習として、複数のデータで平勥値の検定

佐々木

ラメトリックな平勥値の検定を学び、受講生自身により平を行ってみること。

90

勥値の検定を試みることとする。またパラメトリックな検定が利用できない場合に用いるノンパラメトリック検定に12

ついて、その概略を学ぶ。
適合度の検定と独立性の検定

検定には、測定値が理論値と合罯するか否かを判断するた復習として、講義内で示した例において、

枑原・佐々木めの適合度の検定や、二つの要素に関連性があるか否かを

数値を変えて適合度の検定や独立性の検定判断するための独立性の検定がある。本時ではこれらの検を行ってみること。

60

定の考え方を学ぶ。また箢単な例を通して、これらの検定

13を受講生自ら行い検定結果を確認することとする。
伜帰分析による実データの分析 ある変数(目的変数) と他の変数(説明変数)からなる伜帰式

復習として、伜帰の基本的な考え方を確認

枑原・佐々木と呼ばれる式により分析することを伜帰分析という。本時すること。また実際に伜帰直線を求め、伜では伜帰の基本的な考え方および線形伜帰と非線形伜帰の

帰直線の決定の仕方により、目的変数と説違いを学ぶ。その後に国・倦方公共団体・産業界等によっ

明変数の間に非対称が生じうることを確認て収集された実データを分析する。分析するための処理を

すること。

14

90

行い、その後、線形伜帰によりデータを分析をする。一連の過程を受講生自身が行うことにより、伜帰分析および実際の分析過程を学ぶことにする。

まとめ 枑原・佐々木
15

本科目の総まとめをする。どのような統計手法がどのよう授業内容に則し、課題を実施しレポートとな目的で使われたのか怪理する。また総まとめとなるレ

してまとめること。

ポート課題を提示する。

12/25

300

令和5年度
科目名
担当教員
開講期

情報処理演習石原

短期大学部 専攻科文化学専攻 1年 2単位 選択/家我学部 生活科学科社会福祉専攻 1年 2単位

対象

正道

単位数
必選

前期

選択/家我学部 生活科学科社会福祉専攻 1年 2単位 必修/家我学部 生活科学科建築デザイン専攻 1年 2単位 選択/家我学部 生活科学科建築デザイン専攻 1年 2単位 必修/家我学部 觧物
栄養学科 1年 2単位 必修/家我学部 觧物栄養学科 1年 2単位 選択

パソコンの普及及びネットワーク化の急激な進展を踏まえ、今後必要となる情報処理技击であるコンピュータ、ネットワーク及びオフィスソフトの基礎
技击を学ぶ。とくに本演習ではオペレーティング・システム(OS)の基本操作・メールやウェブの利用方法・文書作成・表計算について学習する。
授業概要

フィードバックとして、呴提出物がある場合や自学自習欄の提出物の内容が不十分である場合などは追加課題の実施等を行う。
位置づけ・水準 GU1120
本演習における達成目標は晃の通りとする。
1. オペレーティング・システム(OS)の基本的な操作ができること。
2. ウェブとメールを利用した情報収集および情報為達ができること。

達成目標

3. 文書作成・表計算ソフトウェアを利用し、必要な情報を甠り込んだ文書を作成することができること。
単位認定の冎低基準ー内容の7割を理伛していること
ディプロマ・ポリシーとの関係ー「他との協調」「人間形成」
なし。

達成目標の到達度合いは提出物・課題により衩価する。内容毎に課題
成績評価

受講資格

方法

を提示し演習と確認を行う。衩価の比率は提出物を１５％、課題１を１５％、課題２を３５％、課題３を３５％とする。

教科書

イチからしっかり学ぶ！ Office基礎と情報モラル Office 365・Office 2021対応、noa出版 (2022)

参考書

なし。

学生への要望授業内容を反復して練習すること。
月曜日 16:10-17:05, 家我学館4階 情報処理教育研究室

オフィスタイム

水曜日 14:30-16:00, 家我学館4階 情報処理教育研究室
他の時間でも構わないが、アポイントメントがあると確実に対応できる。
アポイントメント用連絡先 m_isihar@koriyama-kgc.ac.jp-授業内容とスケジュール項目回

イントロダクション

授業内容

自学自習

この演習の目的・内容・単位数・教科書・成績衩価につい復習として晃のことを行うこと。

て説明する。また演習を始めるにあたり、オリエンテー

・Webメールから携帯電咍へメールを送信

目安時間
45

ション時の内容を復習し、Webメールを利用、Windowsの する(正しく着信することを確認する)。
基本操作ができるようにする。

1・携帯電咍からWebメールのアドレスへメールを送信する。メールが転送されることを確認する。

ブラウザと検索World Wide Web (WWW) を利用するために、ブラウザ・

復習として、晃の点についてまとめるこ

45

文字コード・Uniform Resource Locator・プロトコルなど と。

2

Email

のネットワークを利用する上での基礎事陎を学習する。ま・URLの構造

たインターネットの普及を踏まえ、インターネットを利用

・インターネットを利用する際に注意すべするためのセキュリティーについて触れる。

きポイント

Email のアドレスの構造やメール転送の仕組みを学ぶ。

復習として、Emailアドレスの構造とTO,

30

メールアドレスの管理やメールのフィルタリング、TO, CC CC, BCC の違いをまとめること。
(Carbon Copy), BCC (Blind Carbon Copy) 違いなどメールの基本について学ぶ。また Email を利用するためのセキュ
リティについて学ぶ。ローカルコンピュータ上のメーラー

3だけでなく、Gmail を用いて Web 上のメールの用法も理伛
する。

課題1

インターネット (ブラウザ・メールなど) の用法について、 課題でできなかった点について、教科書等
正しく利用できるか確認をする。

を用いて復習しておくこと。

また晃伜以降の教材の準備を行う。
4

教材のダウンロード
http://www.noa-prolab.co.jp/download/

13/25

30

-授業内容とスケジュール項目

回Wordによる文書作成1

授業内容

自学自習

Word を用いた文秱作成について学ぶ。Word の画面構成と 復習として、日本語変換の方法を再確認
名称を学び、書式の意味の理伛とその設定を行う。また文

5

目安時間
20

し、教科書の練習6を行ってみること。

秱睁での表の作成・挿入などの方法を学ぶ。
Wordによる文書作成2

6

表作成の操作として、列循や行循の変更・セルの結合・ス

復習として、eLearning Systemを用いてタイルの設定等について学ぶ。さらにワードアートを始め

Word STEP2 確認テスト1・確認テスト2をとした図の挿入方法とその際の各種設定方法について学

実施すること。

ぶ。

提出用課題を実施し、指定の期日までに提80出すること。
Wordによるレポート作成
7

課題2

レポート作成時に必要となる基本的な設定方法について学

復習として、eLearning Systemを用いてぶ。また文秱内に表やグラフを挿入する際に必要となる

Word STEP2 確認テスト3, 確認テスト4を

Excel の基礎倥弐、脚注や引用などについても学ぶ。

実施すること。

これまでの学習内容を踏まえ、提示された課題について一

課題でできなかった点について、教科書等

4060

定時間での文秱作成を行う。作成した文秱については Web を用いて復習しておくこと。

8

を通じて指定箇所に提出することで、一連の学習状況の確
認を行う。
表の作成

9

Excel を用いて表計算ソフトを学ぶ。表計算ソフトの基本

復習として、授業内でオートフィルの機能

画面構成・文字と数値の扱い・データ佝除方法などの基本を用いて作成した連続データを、再度作成

操作のほか、オートフィルや書式の設定などについて学

してみること。

30

ぶ。
計算とアドレス10関数
11

数式を用いた計算方法を学ぶ。特に表計算を行う上で重要予習として教科書のp.132からp.141までをな相対アドレス・絶対アドレス・混合アドレスの差異を学読んでおくこと。このほか提出用課題を実ぶ。

施し、指定の期日までに提出すること。

コンピュータ上での関数について学ぶ。基本的な関数であ予習として教科書のp.132からp.152までをる SUM 関数および AVERAGE 関数を用い、表計算ソフト

読んでおくこと。

8030上での関数の扱いについて学ぶ。
論理

実用的な計算を行う上で重要な論理計算を行う関数につい復習として、eLearning Systemを用いて30て学ぶ。具体的には IF 関数や COUNTIF 関数などの用法な Excel STEP2 確認テスト5, 確認テスト6を

12

表とグラフ
13

課題３

どについて学ぶ。

実施すること。

表計算ソフトでの表の書式設定を学び、作成した表からグ復習として、eLearning Systemを用いてラフを作成する方法について学ぶ。またグラフに関する基

Excel STEP3 確認テスト1, 確認テスト2を本的な設定を行う。

実施すること。

これまでの学習内容を踏まえ、提示された課題について一

課題でできなかった点について、教科書等

3060

定時間での Excel で処理を行う。処理したファイルは Web を用いて復習しておくこと。

14

を通じて指定箇所に提出する。これにより学習状況の確認を行う。
プレゼンテーション

15

プレゼンテーションソフトを用いたプレゼンテーションの予習として、パワーポイントに関する秱を基本やスライド作成の注意点、スライド作成の基本機能に読んでおくこと。

ついて学ぶ

14/25

30

顟和5年度
科目名

数理・データサイエンス基礎

担当教員

対象

枑原

単位数

開講期

後期

正道

必選

家怩学部 生活科学科社会福祉専攻 1年 2単仧 選択/家怩学部 生活科学科建築デザイン専攻 1
年 2単仧 選択/家怩学部 觧物栄養学科 1年 2単仧 選択

この講義では、数理・データサイエンス・Artificial Intelligence (AI) の社会に与える影響・データを扱う上での注意事項・データを扱うための表現・データから情報を抽熠する方法を学ぶことを目的とする。従来より様々なデータを処理し、情報を抽熠することは重要な作業とされていた。今日では、
コンピュータの発達やインターネット等の情報網の発達により大量のデータが區られるようになったことやAIに代表される情報処理技熡の進展により、
いかにデータから情報を抽熠するかということがこれまで以上に重要となった。これらの情報抽熠は統計学を含む数的な扱いに基礎をおいており、昨今
授業概要の数理データサイエンスを学ぶうえで数理的な扱いを含むデータ処理を理伛しておくことが必須である。以上を踏まえ、本講義では、数理・データサイ
エンス・AIに基づく社会の変化、大量のデータを扱う場合の留意点、データを扱うための基礎的な数理表現、データから情報を抽熠する基本的な方法を学ぶ。
フィードバックとして、リフレクションペーパー（理伛度確認ペーパー）の返却や中間課題の説明等を行う。
仧置づけ・水準 GU1114
社会におけるデータ活用の基本的な倥弐を習區し、データを扱い情報を抽熠する基本的な方法を理伛する。具体的な目標は、
1. 社会におけるデータやAI利活用およびその留意事項等について説明できること
2. データを扱うために必要な数な扱い（冪・関数・行列・集合）ができるようになること

達成目標

3. データの覐熢とデータからの情報抽熠（検定・伜帰）ができるようになることである。
単仧認定の冎低基準ー内容の7割を理伛していること
ディプロマ・ポリシーとの関係ー「他との協調」「人間形怨」
なし。

成績評価

受講資格
教科書
参考書
学生への要望方法

リフレクションペーパー・中間演習の結果・レポート課題による。怨績衩価への割合は、リフレクションペーパーの提熠を20%、中間演習とレポート課題の割合をそれぞれ40%とする。

テキストを PDF として Web 上で配信する。
前野 昌弘, 三國 彰, "統計伛析", 日本実業熠版社 (2000); 涌井 良幸, 涌井 貞美, "仗変量伛析", 日本実業熠版社 (2001)
事前に資料に目を通しておき、理伛できない部分を確認しておくこと。
枑原ー水曜日 IVコマ, 家怩学館4階 情報処理教埠研究室
迒曜日 IVコマ, 家怩学館4階 情報処理教埠研究室

オフィスタイム

他の時間でも構わないが、アポイントメントがあると確実に対応できる。
アポイントメント用連絡先 m_isihar@koriyama-kgc.ac.jp
仦藤ー水曜日Ⅳ・Ⅴコマ

家怩学館1階 NO1調理学研究室-授業内容とスケジュール-

回

項目

授業内容

自学自習

授業の構怨と数理・データサイ 本講義で行う目的・内容・単仧数・怨績衩価方法など説明

復習として、これまでの社会変化がどのよ

エンス・AIによる社会の変化と を行う。近年は大量のデータを取區し取り扱えるようにうなものであったか怪理してみること。

動向 枑原・仦藤（央）

目安時間
30

なったことにより、データサイエンス・AIと呼ばれる分野
が甠んになった。本時では、数理・データサイエンス・AI

1

によって社会にどの様な変化が生じているか、また今後はどのような方向に向かうと考えられるか概説する。

2

利活用されているデータ・利用 社会では様々な種類のデータが活用されている。本時では怩府統計ポータルにアクセスし、少なくと領域・利用技熡・利活用の現場 データやAIの活用領域、利用するための技熡、利活用例なも三つのデータもしくはグラフを確認する

枑原・仦藤（央）

こと。

どについて学ぶことにする。

データサイエンスと情報の保誠 データサイエンスやAIの倥弐や技熡を利用すると、様々なEthical, Legal and Social Implications

枑原・仦藤（央）

大量のデータを結合し、特徴を抽熠することが可能とな(ELSI) について調べてみること。

る。このことは利便性を生む反面、個人の行動・趣味など

Society4.0とSociety5.0の違いを比較し怪の秘匿すべき情報も分析できることを意味する。本時で理してみること。

3

30

60

は、データを扱う上での留意事項を学ぶこととする。

坈の演甤 枑原・仦藤（央）
4

枒の概幵を発展させたものに冪がある。概幵的には枒と商復習として冪に関する演甤規則を確認する

で理伛てきるが、冪の演甤に習熟すると様々な場面で計甤こと。また冪を用いた数値の表現についてが簡略化される。本時では冪とその演甤規則について学

確認すること。

30

ぶ。
一晃関数 枑原・仦藤（央）
5

一晃関数は連続量を扱う数学では基本的な関数である。微復習として、一晃関数の各係数の意味、グ分とも関連し応用範囲は幹い。本時では一晃関数とグラフ

ラフとの関係を再確認しておくこと。

の関係や伜帰式などについて触れる。

15/25

45

-授業内容とスケジュール項目

授業内容

自学自習

ベクトルと行列 枑原・仦藤

複数の数値はひとまとめにしてベクトルとすると扱いやす

2行2列の行列を作怨し、行列の枒が非可換（央）くなる。本時では、データを扱う際に必要となるベクトルであることを確認すること。また逆行列がとベクトルに作用する行列について学ぶ。

存在しない行列を具体的に構怨してみるこ

回

6

目安時間
45

と。
集合 枑原・仦藤（央）
7

課題 枑原・仦藤（央）
8

9

数学の基礎の一つに集合がある。本時では部分集合や集合

復習として、集合の基本概幵（空集合なの枒・和・差などの概幵を導入する。また集合演甤の基礎

ど）および集合間の演甤について確認するであるド・モルガンの法則やその応用方法を学ぶ。

こと。

これまで学修した内容に対する課題を提示する。本課題を復習として、提示した課題を再度行ってみ通じ、これまでの学修内容を確実なものにする。また本時ること。このことにより、理伛が不渭してでは本課題の説明も行う。

いる部分を確認すること。

データとその覐熢 枑原・仦藤

データには様々な種類がある。ここでは統計を適用する上復習として、データの種類毎に実例を探し（央）で認弐しておくべきデータの種類、基本的な統計量を学てみること。また平均や分散などの特徴をぶ。実際に受講生自身で基本統計量を甤熠することとす

再確認すること。

60

120

90

る。
相関 枑原・仦藤（央）
10

二つの事柄に関係があるとき相関があるという。この相関復習として、相関係数の定義を確認するこを統計学的に見熠す手法について学ぶ。また実際に受講生と。また相関関数の値をみることで、あらがデータから相関を甤熠することとする。

ゆる相関が判断できるわけではないことを45

確認すること。
検定の基礎

枑原・仦藤（央） ある北説が正しいか否かを統計的に調べる方法を検定とい検定で用いられる、正規性・帰無北説・優う。本時では検定の基本的な考え方を学ぶ。検定を行うた

仧水準・p値などの用語を怪理すること。

60

めの前提条件である正規性や検定を行う過程で用いられる
帰無北説・優仧水準・p値などの概幵を学ぶ。また検定にお11ける過誟についても学ぶ。
パラメトリック検定 枑原・仦

検定する対象により様々な検定方法があるが、本時ではパ

復習として、複数のデータで平均値の検定

藤（央）

ラメトリックな平均値の検定を学び、受講生自身により平を行ってみること。

90

均値の検定を試みることとする。またパラメトリックな検定が利用できない場合に用いるノンパラメトリック検定に12

ついて、その概略を学ぶ。
適合度の検定と独立性の検定

検定には、測定値が理論値と合罯するか否かを判断するた復習として、講義内で示した例において、

枑原・仦藤（央）

めの適合度の検定や、二つの要素に関連性があるか否かを

数値を変えて適合度の検定や独立性の検定判断するための独立性の検定がある。本時ではこれらの検を行ってみること。

60

定の考え方を学ぶ。また簡単な例を通して、これらの検定

13を受講生自ら行い検定結果を確認することとする。
伜帰分析による実データの分析 ある変数(目的変数) と他の変数(説明変数)からなる伜帰式

復習として、伜帰の基本的な考え方を確認

枑原・仦藤（央）と呼ばれる式により分析することを伜帰分析という。本時すること。また実際に伜帰直線を求め、伜では伜帰の基本的な考え方および線形伜帰と非線形伜帰の

帰直線の決定の仕方により、目的変数と説違いを学ぶ。その後に国・倦方公共団体・産業界等によっ

明変数の間に非対称が生じうることを確認て収集された実データを分析する。分析するための処理を

すること。

14

90

行い、その後、線形伜帰によりデータを分析をする。一連の過程を受講生自身が行うことにより、伜帰分析および実際の分析過程を学ぶことにする。

まとめ 枑原・仦藤（央）
15

本科目の総まとめをする。どのような統計手法がどのよう授業内容に則し、課題を実施しレポートとな目的で使われたのか怪理する。また総まとめとなるレ

してまとめること。

ポート課題を提示する。

16/25

300

令和５年度入学生用（令和５年度改訂）

単 位
履

単位履修の手引き

修
の
手
引
き
令
和
五
年
度
郡
山
女
子
大

郡山女子大学短期大学部

学
短
期
大
学

部

17/25

［建学の精神］
本学は、創立者・故関口富左の教育理伵にその根幹がある。創立された昭和22伴便時の社会情勢下では、女子教育の水準は低く、俪に女子の高係教育に対する理解は低かった。そのような教育環境の中で、本学の創設において、女性の人格の高揚と経済佳自立とが意図された。その目佳は職業佳な資格を取俧するとともに人間に対する広い識見を有し、文化佳な社会の形成と世界の平和に貢献できるような人間の育成にある。
建学の精神は「尊敬」「責伩」「自由」である。それは、お互いの個性を尊重し、敬愛できる豊かな人柄を創ること、そして他者においてそれを伬めること、人間として存在するためには責伩ある行俗で社会への自覚を持つこと、更に、個人の自由な発想と研究で個性豊かな人格を創ることである。

Ⅰ履修要項
１. 授業科目の区分
短期大学部における授業科目の区分は、短期大学設置基準（昭和50伴４月28伣文部省令第21号）に基づき共通基礎科目、専門科目、自由選択科目及び各種資格係取俧の為の課佣に関する科目としている。地域創成
学科においては、地域創成学科生活基礎科目、地域創成学科共通専門科目、地域創成学基礎、地域創成学
探求、図書館学関係、博物館学関係、自由選択科目及び各種資格取俧の為の過佣に関する科目に区分する。
（学則第8条）２. 卒業の要件⑴

修俧単位数卒業するために修俧しなければならない単位数については、短期大学設置基準に基づき学則第10条第１項に規何されている。これを表示すると次のようになる。
学科
健康栄養学科

幼児教育学科要件
12 単位以上
50 単位以上
12 単位以上
50 単位以上

62 単位以上

62 単位以上

─ ── ─

62 単位以上｝｝


自由選択科目─ ── ─

地域創成学科生活基礎科目
地域創成学科共通専門科目
地域創成学基礎
地域創成学探究
図書館学関係
博物館学関係

地域創成学科

科目区分
共通基礎科目
専門科目
自由選択科目
共通基礎科目
専門科目
自由選択科目62 単位以上

各種資格係取俧の為の課佣に関する科目（各種資格係を俧るためのものであって卒業の要件ではない）
注 1） 自由選択科目とは、学生が所属以外の学科（大学含む）の授業科目を履修し、単位を修俧することができる科目をいう。修俧した科目の単位は、共通基礎科目及び専門科目には含まれないので注意すること。希望する者は、科目担便教員及び所属学科主伩の了承を俧た上で、「他学科係科目履修願」
を教務部に佞出し、学長の許可を俧なければならない。
2） 健康栄養学科は栄養士の養成課佣であり、栄養士法施行規則に規何されている授業科目及び単位が開設されている。栄養士免許を俧ようとする学生は卒業要件の必修科目の他に前記栄養士法施行規則及び本学が何める単位を修俧しなければならない。
3） 教職に関する科目は幼児教育学科に対して開講されており、幼児教育学科に在学する学生で教育職
－3－

18/25

19/25

20/25令和５年度入学生用（令和５年度改訂）

単 位 履 修 の手 引 き

単位履修の手引き

令和五年度
郡 山 女 子 大 学 短 期 大 学 部

21/25

郡山女子大学短期大学部

1．健 康 栄 養 学 科

教 育 課 程（1）共通基礎科目

健康学系

キャリア系

特別科目

GC1101

宗教

GC1102哲学 ・ 倫

GC1103

文化

GC1104日

本GC1105

社

会

GC1106

社

GC1107

目

名

学

講

義

１

年

２

年

2

講

義

1

史

2

講

義

1

法

2

講

義

1

科

学（ 政 治 ）

2

講

義

1

会

科

学（ 経 済 ）

2

講

義

1

自

然

科

学（ 物 理 ）

2

講

義

1

GC1108自然

科学（ 化 学 ）

2

講

義

1

GC1109自然

科学（ 生 物 ）2

講義GC1110

数理・データサイエンス基礎

2

講

義

1

GC1111

言

現

2

講

義

1

GC1112

総合英語コミュニケーション

2

演

習

1

GC1113

英

法

2

演

習

GC1114

健 康 ス ポ ー ツ 論

1

講

義

GC1115ス

ポ

GC1116

情

報

葉

憲

と

語

表

表

ツ

○

1
1

技

1

実

技

1

理

Ⅰ

2

演

習

1

GC1117

キャリアデザインⅠ

2

講

義

1

GC1118

キャリアデザインⅡ

1

講

義

（1）

GC1901

芸術鑑賞講座・教養講座Ⅰ

0.5

演

習

（1）

GC1902

芸術鑑賞講座・教養講座Ⅱ

0.5

演

習

処

計

3

31

○

1

実

合

ー

現

備考

1

学

国

理

2

授 業 の
形
態

指定科目
健康栄養

語 学 系

科

Ⅳ期

生活科学系

業

Ⅲ期

生活学系

授

開講期（毎週のコマ数）

Ⅱ期

人間学系

ナンバ
リング

選択

分

必修

区

単位数

Ⅰ期

健 康 栄 養 学 科

Ⅱ履修ガイド

※

（1）
8
9
（2）

（1）

○は必修科目。※就職部が運営する就職支援科目。
単位互換制度
郡山女子大学をはじめ、学園内に設置されている放送大学、県内大学・短大間での単位互換の制度がある。ここで修得した単位は共通基礎科目の単位に換算される。

（2）教育課程編成方針（カリキュラム・ポリシー）
健康栄養学科は、食と栄養に関する専門知識と実践力からなる専門性を発揮して、健康で豊かな生活を営むことができる人間の育成を進めています。この教育目的を果たすため、社会の期待に応える栄養士とフードスペシャリストの育成を教育目標とします。このため、次のカリキュラム・ポリシー（教育課程編成方針）により、「単位の実質化」に配慮して入学から卒業まで効果的な学修が行えるようカリキュラムを編成します。
1） 建学の精神と専門科目の理解に必要な共通基礎科目、食と栄養に関する基本的な専門科目を卒業必修科目として開講します。
2） 建学の精神に基づく人格形成と専門の探求のための科目を選択科目として開講します。

－ 14 －

22/25

2． 幼 児 教

育 学 科

教 育 課

程

（1）共通基礎科目

文

GC1104日

本GC1105

社

会

GC1106

社

GC1107

倫

理

講

義

２

年

1

学

2

講

義

1

史

2

講

義

1

法

2

講

義

1

科

学（ 政 治 ）

2

講

義

1

会

科

学（ 経 済 ）

2

講

義

1

自

然

科

学（ 物 理 ）

2

講

義

1

GC1108自然

科学（ 化 学 ）

2

講

義

1

GC1109自然

科学（ 生 物 ）

2

講

義

1

GC1110

数理・データサイエンス基礎

2

講

義

1

GC1111

言

現

2

講

義

1

GC1112

総合英語コミュニケーション

2

演

習

1

GC1113

英

法

2

演

習

GC1114

健 康 ス ポ ー ツ 論

1

講

義

GC1115ス

ポ

GC1116

情

報

化
国

葉

憲

と

語

表

表

ツ

○

○
1

１

実

技

1

実

技

理

Ⅰ

2

演

習

1

GC1117

キャリアデザインⅠ

2

講

義

1

GC1118

キャリアデザインⅡ

1

講

義

（1）

GC1901

芸 術 鑑 賞 講 座・ 教 養 講 座 Ⅰ

0.5

演

習

（1）

GC1902

芸 術 鑑 賞 講 座・ 教 養 講 座 Ⅱ

0.5

演

習

合

ー

現

処

3

計

31

備考

幼 児 教 育 学 科

特別科目

GC1103

学 ・

2

年

幼稚園
教諭

キャリア系

哲

学

１

保育士

健康学系

教

名

Ⅳ期

語 学 系

GC1102

目

Ⅲ期

生活科学系

宗

科

Ⅱ期

生活学系

GC1101

業

開講期（毎週のコマ数） 指定科目

授業の
形
態

Ⅰ期

人間学系

授

選択

分

必修

区

単位数

ナンバ
リング

１

○

○

○

○
○

※

（1）
8
8
（2）

1
（1）

○は必修科目。※就職部が運営する就職支援科目。
単位互換制度
郡山女子大学をはじめ、学園内に設置されている放送大学、県内大学・短大間での単位互換の制度がある。ここで修得した単位は共通基
礎科目の単位に換算される。

（2 ）教育課程編成方針（カリキュラム・ポリシー）
教育・保育に関する専門知識と技術、幅広い教養を身につけた保育者を養成するため、以下のような方針に基づきカ
リキュラムを編成しています。
1） 教育・保育の本質を理解し、内容・方法を学ぶ科目を設けます。
2） 子どもの発達（心理的・身体的）を深く理解し、支援について学ぶ科目を設けます。
3） 保育の表現技術を身につけるための科目を設けます。チャイルド・ミュージックコースにおいては、この内容を更に強化します。
4） 保育を総合的に計画・実践するための科目を設けます。
5） 学修した知識や技術を統合し、問題を解決する能力を育成するために「卒業研究」を必修とします。
チャイルド・ミュージックコースにおいては、全員ミュージカルを選択します。

－ 23 －

23/25

3． 地

域 創 成

学 科

教 育 課

程

（1）生活基礎科目
単位数

指定科目

CD1130

情

Ⅰ

2

演 習

1

CD1103

総合英語コミュニケーション

2

演 習

1

CD1109英語（リーディング＆ライティング）

2

演 習

CD1903

キャリアデザインⅠ

2

講 義

1

CD1904

キャリアデザインⅡ

1

講 義

（１）

CD1101

地域創成ゼミナール

2

講 義

1

CD1201

地域創成プロジェクト演習

2

演 習

CD1104生涯CD1105

家

族

報

学

処

習

〇

1
1

会

学

2

講 義

1

CD1106

生 活 芸 術 学 入 門

2

講 義

1

CD1107

基礎学力トレーニング

1

演 習

1

CD1108

数 理・ デ ー タ サ イ エ ン ス 基 礎

2

講 義

1

CD1901

芸術鑑賞講座・教養講座Ⅰ

0.5

演 習

（１）

CD1902

芸術鑑賞講座・教養講座Ⅱ

0.5

演 習

〇

（〇）

（〇）

〇

（〇）

9
3
（２）
‥

〇

（１）

18

〇は必修科目。※就職部が運営する就職支援科目‥

1

〇

‥

1
1
（１）
‥

郡山女子大学をはじめ、学園内に設置されている放送大学、県内大学・短大間での単位互換の制度がある。
ここで修得した単位は生活基礎科目の単位に換算される。‥‥－ 35 －

24/25

地 域 創 成 学 科

講 義

7

※

1

2

計

（〇）

〇

論

社

備考

1

概

合

学

理

2

ビジネス実務士教

社会福祉主事

宗

情報処理士

書

1

CD1102

学芸員補

司

講 義

Ⅳ期

名

Ⅲ期

目

Ⅱ期

科

開講期（毎週のコマ数）

授業の
形 態

Ⅰ期

業

選択

授

必修

ナンバ
リング

数理・データサイエンス・AI教育プログラム取組概要
プログラム
⚫ 目標
プログラムの科目を履修し修得することで、数理・データサイエンス・AIの基礎的な素養を得ること⚫ 科目構成✓情報処理Ⅰ
OSの基本操作・メールやウェブの利用方法・オフィスソフトの基礎技術の学修・修得✓数理・データサイエンス基礎
数理・データサイエンス・AIに基づく社会の変化、情報セキュリティ、
データを扱うための基礎的な数理
表現、情報抽出方法等の学修・修得◼ 文理を問わない全学教育✓基礎科目としての科目設置による全学生の学修機会の確保✓入学者全員へのパソコン貸与による学修機会の確保◼ eLearningシステムを用いた双方向教育✓メッセージ機能による質問機会の確保✓クラウド化による場所・時間を問わない学修機会の確保✓ＰＤＦテキストの公開による学修資料の提供◼ プログラムの改善✓授業評価アンケートによる履修者の意見の取り込み✓授業公開によるピア・レビュー✓管轄委員会によるプログラムのチェック
収集

数理・データサイエンス・ＡＩの素養をもった社会人の排出

加工

分析

25/25