様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
宇都宮大学

① 学校名

国立大学法人宇都宮大学② 大学等の設置者

国立大学③ 設置形態栃木県宇都宮市峰町350④ 所在地⑤ 申請するプログラム名称

文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（基礎コース）⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

令和３

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

331

人

（非常勤）

155

人

37

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
910⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

4,017

総数

１年次

929

人

２年次

945

人

３年次

991

人

４年次

1,152

人

人

６年次

５年次

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

松金 公正（役職名） 副学長・基盤教育センター長⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム検討委員会（責任者名）

長谷川 光司（役職名）

副学長・DX担当⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
数理・データサイエンス・ＡＩ教育に関する点検・評価委員会（責任者名）

長谷川 光司（役職名）

点検委員会委員長

認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 大学教育推進機構基盤教育センター

E-mailkibankyou@miya.jm.utsunomiya-u.ac.jp

1

担当者名

宗玄 力也

電話番号

028-649-8188

様式２－○

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

本プログラムの必修科目として「データサイエンス入門（DS入門）※」（２単位）の修得と、選択科目として「データサイエンス基礎（DS基礎）」（２単位）及び「実践データサイエンス（実践DS）」（２単位）から２単位以上、合計４単位以上を修得すること。
※「データサイエンス入門」において各クラス（全18クラス）のシラバスは、５つの審査項目を全て満たすように基盤教育センターによって作成された「シラバスの標準例」に、各学部・学科の専門性を加味してそれぞれ作成されている。また、各クラスで使用する数理・データサイエンス・AIに関する教材（講義動画、講義資料、分析用データ等）は、基盤教育センター所属教員によって一括して作成されており、全学で共通した内容を学修している。下記の「⑨プログラムを構成する授業の内容」では、シラバスの標準例をもとに講義回を記載する。
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
必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
2 ○ 全学開講 ○ ○実践データサイエンス
全学開講 ○ ○
2
単位数

単位数

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
必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
2 ○ 全学開講 ○ ○全学開講 ○
データサイエンス基礎
2
全学開講 ○ ○実践データサイエンス
2
単位数

単位数

2

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
必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンス基礎
全学開講 ○ ○2
実践データサイエンス
全学開講 ○ ○
2
単位数

単位数

⑥「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
必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
2 ○ 全学開講 ○ ○全学開講 ○
実践データサイエンス
2
単位数

単位数

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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○データサイエンス基礎
全学開講 ○ ○ ○2
全学開講 ○ ○ ○実践データサイエンス
2
単位数

単位数

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
データサイエンス基礎
4-1統計および数理基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
データサイエンス基礎
4‐4時系列データ解析
データサイエンス基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
実践データサイエンス
実践データサイエンス
4‐6画像解析
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
実践データサイエンス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

授業科目

選択項目

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット：「DS入門」（9,10回目）、「実践DS」（1回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上：「DS入門」（9,10回目）、「実践DS」（2回目）（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 ・人間の知的活動とAIの関係性：「DS入門」（9回目）、「実践DS」（2回目）
４次産業革命、Society 5.0、・データや人間の知的活動を起点としたものの見方：「DS入門」（10回目）、「実践DS」（1回目）

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・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)：「DS入門」
らの生活と密接に結びついてい（9,10回目）、「実践DS」（2回目）
る
1-6

・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）：「DS入門」（10回目）、「実践DS」（2回目）

・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ：「DS入門」（10回目）、「実践DS」（11回目）
1-2 ・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽）：「DS入門」（10回目）、「実践DS」（2回目）（２）「社会で活用されているデー・データ作成（ビッグデータとアノテーション）：「実践DS」（2回目）
タ」や「データの活用領域」は非・オープンデータ：「DS入門」（10回目）、「DS基礎」（1回目）、「実践DS」（11回目）
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

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)：「DS入門」（9,10回目）、「実践DS」（1,2回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど：「DS入門」（9,10回目）、「実践DS」（2回1-3目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など：「実践DS」（2,10回目）

4

・予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション：「DS入門」（9,10回目）、「実践DS」（5,7,8,9回（３）様々なデータ利活用の現場
目）
1-4におけるデータ利活用事例が示
・データ可視化（多次元・関係性の可視化）：「DS入門」（10回目）、「DS基礎」（1回目）、「実践DS」（5,11回目）
され、様々な適用領域（流通、製・画像/動画処理、音声/音楽処理、認識技術、自動化技術：「DS入門」（9,10回目）、「実践DS」（2回目）
造、金融、サービス、インフラ、
公共、ヘルスケア等）の知見と・データサイエンスのサイクル：「DS入門」（10回目）、「DS基礎」（1回目）、「実践DS」（1回目）
組み合わせることで価値を創出 1-5
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介：「DS入門」
するもの（9,10回目）、「実践DS」（2回目）

・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト、データ倫理：データのねつ
造、改ざん、盗用、プライバシー保護：「DS入門」（2回目）（４）活用に当たっての様々な留 3-1
・データバイアス、アルゴリズムバイアス：「DS入門」（9,10回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
・AI社会原則、データ・AI活用における負の事例紹介：「DS入門」（10回目）、「実践DS」（2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
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性：「DS入門」（8回目）
等、データを守る上での留意事
3-2 ・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取：「DS入門」（8回目）
項への理解をする

・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介：「DS入門」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）：「DS入門」（10回目）、「DS基礎」（1回目）
・データの分布と代表値：「DS入門」（12回目）、「DS基礎」（1回目）、「実践DS」（5回目）
2-1
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）：「DS入門」（13回目）、「DS基礎」（2回目）、「実践DS」（7回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列：「DS入門」（11回目）、「DS基礎」（1回目）（５）実データ・実課題（学術デー
タ等を含む）を用いた演習など、
・棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ：「DS入門」（10回目）、「DS基礎」（1回目）、「実践DS」（5回目）
社会での実例を題材として、・データの図表表現（チャート化）：「DS入門」（10回目）、「実践DS」（5回目）「データを読む、説明する、扱う」 2-2
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較)：「DS基礎」（2回目）、「実践DS」（5,7回目）
といった数理・データサイエン
・不適切なグラフ表現：「DS入門」（10回目）、「DS基礎」（1回目）、「実践DS」（5回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの
・データの集計（和、平均）：「DS入門」（12回目）、「DS基礎」（1回目）、「実践DS」（3,4回目）
2-3

・データの並び替え、ランキング：「DS入門」（7回目）、「DS基礎」（4回目）、「実践DS」（3,4回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）：「DS入門」（5,6,7回目）、「DS基礎」（1回目）、「実践DS」（6,7回目）
・表形式のデータ（csv）：「DS入門」（10回目）、「DS基礎」（4回目）、「実践DS」（6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）
情報リテラシーやデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）を学び、文理の枠組みにとらわれることなく、数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付けることができる。

⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
http://hae.utsunomiya-u.ac.jp/kiban/ds/index.html
5

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和３

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

入学
定員

収容
定員

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

地域デザイン科学部
国際学部
共同教育学部
工学部
農学部

140 560
90 360170 680
315 1260
195 780

9
2
1
80
34

7
2
0
64
23

合 計

910 3640

126

96

0

0

6

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

9
2%
2
1%
1
0%
80
6%
34
4%
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126
3%

様式４

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
宇都宮大学基盤教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム検討委員会要項② 体制の目的
本学は、Society 5.0が実現された未来社会において、文理の枠組みにとらわれることなく地
域創生に中心的に携わることのできる教養と専門性を持った人材の育成を進めており、数
理・データサイエンス・ＡＩ教育においてもこの育成方針に従って、文理融合の体系的教育を推進している。本委員会は、文理融合の数理・データサイエンス・ＡＩ教育の発展と拡充を目的とし、教育プログラムの策定・検討、及び数理・データサイエンス・ＡＩ教育に関する取り組
みの企画・立案を行う。
③ 具体的な構成員
基盤教育センター 助教 熊本真一郎
基盤教育センター（工学部兼任） 准教授 小池正史
基盤教育センター（国際学部兼任） 教授 松金公正
大学教育推進機構 助教 吉田聡太
地域デザイン科学部 准教授 近藤伸也
国際学部 准教授 松尾昌樹
共同教育学部 特任助教 大竹洋平
工学部 教授 大津金光
工学部 教授 長谷川光司
農学部 准教授 加藤弘二

④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績3%
令和４年度予定
9%
令和５年度予定
17%
令和６年度予定
28%
令和７年度予定
38%
収容定員（名）3,640
具体的な計画
令和4年度の履修者数の目標値を200名（履修率9%）とし、全学1年次必修科目「データサイ
エンス入門」の講義と本学WEBサイト等で本プログラムを周知し、学生のプログラム履修を促進する。
令和5年度の履修者数の目標値を300名（履修率17%）とし、本教育プログラムを発展させた「文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（応用コース）」（仮称）を新設し、応用
基礎レベルの体系的数理・データサイエンス・ＡＩ教育の一部として本教育プログラムを学生が履修することを促進する。
令和6年度の履修者数の目標値を400名（履修率28%）とし、新学位プログラム「データサイエ
ンス経営学部」（仮称）を新設し、新入生ガイダンス等で当該学部所属学生に本教育プログ
ラムを周知し履修を促進する。
令和7年度の履修者数の目標値を500名（履修率38%）とし、2つの教育プログラム（基礎コース、応用コース）、及びデータサイエンス経営学部（仮称）による全学的かつ体系的数理・
データサイエンス・ＡＩ教育内容を本学WEBサイト等で学内外に発信するとともに、これらの教育の基礎としての本教育プログラムの周知を徹底し、さらなる履修率の向上を目指す。

7

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本教育プログラムを構成する3科目は全て基盤教育科目（教養科目）であり、全学部の学生が受講可能となっている。
全学必修科目である「データサイエンス入門」は各学部所属の教員が担当教員となっているが、数理・データサイエンス・AIに関する講義の教材（講義動画、講義資料、分析用データ等）は基盤教育センター所属教員（データサイエンス教育担当）によって一括して作成され全学部に提供されるため、全学で共通した内容を学修できる教育環境が構築されている。
また、「データサイエンス基礎」及び「実践データサイエンス」は上記の基盤教育センター所
属教員が担当しており、本教育プログラムを構成する3科目は全ての講義内容・教材が、全ての学部の学生が理解できるように数学、情報処理、プログラミング等の内容において基礎的な部分に重点を置くように配慮されている。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
全学1年次必修科目「データサイエンス入門」の講義内で本プログラムの説明を実施するとともに、全学生が利用する教務ポータルや広報誌（UUnow）、基盤教育のWEBサイト等にも本教育プログラムの情報を掲載している。さらにキャンパス内にも本教育プログラムのポス
ターを掲示することによって学生への周知を徹底している。

8

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
本教育プログラムを構成する3科目全てで教材（講義動画、講義資料、分析用データ等）を
C-learning（LMS）で受講者に提供しており、講義内容をいつでも復習できる環境を構築している。また、C-learningの学生管理機能によって、受講者の課題提出状況等を教員が常に把握し、学修が進んでいない学生を見落とすことなくサポートできる体制が整っている。さらにC-learningのアンケート機能によって、各回で講義の進度や課題の難易度等の適切さについて受講者からの意見を聞くことができるため、各科目・クラスごとに講義内容等を常に改善することが可能となっている。

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
本教育プログラムを構成する3科目ではC-learning（LMS）の連絡・相談機能によって、授業時間外で受講者からの質問受け付けや教員からの学習指導が実施されている。また、各科目では授業時間外にオフィスアワーが設定されており、各科目担当教員による対面での学習指導も受けることができる。さらに、1クラス当たりの受講者が多い「データサイエンス入門」及び「実践データサイエンス」のクラスにおいては、ティーチングアシスタントが配置されており、授業時間内外での学修サポート体制が構築されている。

9

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点
教育プログラムの修了要件は、全学必修科目である「データサイエンス入門」に加えて、「データサイエンス基礎」「実践データサイエンス」のいずれか、計4単位以上を取得することとしている。
令和３年度における本教育プログラムの履修者は126名、プログラム修了者(合格者のうちR2年度以降入学者)は96名であった。
データサイエンス入門については必修科目という性質上、毎年約900名程度の履修が見込まれるため、プログ
ラムの履修者増のためには、上記の選択科目の履修者増にむけた取り組みが必要となる。R3年度末から各プログラムの履修・修得状 種掲示やR4年度のデータサイエンス入門内において教育プログラムの周知を行いプログラムの履修者増を図るとともに、ティーチングアシスタントの拡充などにより学生の受講サポート体制の拡充・修得率向上を図って
況
いる。

学修成果

本教育プログラムでは、モデルカリキュラムのリテラシーレベル相当の内容をひろくカバーし、数理・データサイ
エンス・AI関連分野の基礎的な素養を修得するとともに、発展的な学習意欲の啓発や、学修内容の各専門領域への応用を促し「全ての学生が文理の枠組みにとらわれることなく、数理・データサイエンスを日常生活や仕事場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける」ことを目標としている。
本学で現在進めているルーブリック等を活用した宇大スタンダード・学修成果可視化体制などの取り組みと合
わせて、学生が自身の成長実感を持ち，次の学びに意欲的に取り組むことが可能となるような仕組みづくりを進めている。

10

大学で実施している「学生による授業評価」を参考に、学生の理解度・満足度の把握を行うとともに、自由記述欄である授業改善に対する案・コメントなどを収集することで、学生の内容の理解度・満足度の向上を図っている。
プログラムを構成する3科目について、R4年度における学生による授業満足度については5段階評価で平均4.5近くになるなど高い満足度が伺える。
学生アンケート等を通じた 今後は各担当教員間の連携強化や、内容の検討を重ねながらより一層高い満足度と学習効果が達成できる学生の内容の理解度よう努める。

大学で実施している「学生による授業評価」では、後輩等他の学生への推奨度に関する実態の把握は不十分である。
「学生による授業評価」に加えて、教育プログラム独自の履修者に対する調査を実施する。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度

全学必修科目「データサイエンス入門」の授業内で実施する「データサイエンスを学ぶ意義」のコマにおいて、
令和４年度より新たに本教育プログラムおよび関連講義の紹介と、データサイエンスを構成する諸要素と各授業との対応付けについての説明を加えプログラムの周知を図っている。
並行して、学内の教務ポータル等の掲示を活用した周知も進めている。
全学的な履修者数、履修 修得率の向上については、授業内容の復習が可能となるオンデマンド資料を受講者に提供したり、ティーチン率向上に向けた計画の達 グアシスタントの人員を拡充することで、学生の理解度・修得率の向上を図っている。
成・進捗状況

11

学外からの視点
本学が有するキャリアセンターと連携しつつ教育プログラム修了者の進路・就職状況・企業等の評価などを併せて検証できるような仕組みづくりを進める。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

データサイエンス入門のうちの２コマを株式会社TKCの外部講師によるAI・セキュリティをテーマとした特別講座とすることで、教育内容に、企業が学生に求める素養などの学外からの視点を取り入れている。また、栃木
県の高等教育機関・企業・県庁等との意見交換・情報共有を随時行っている。２０２１年度には、大学教育推進機構基盤教育センターと大学コンソーシアムとちぎ共催のワークショップ「栃木県における数理・データサイエン
ス・AI教育ワークショップ」(2021/11/26,http://www.consortium-tochigi.jp/)や、宇都宮大学第6回オンラインサ
ロン(https://www.utsunomiya-u.ac.jp/topics/education/009496.php)などで本学におけるデータサイエンス教
育の取り組みを県内にひろく公開するとともに、産学官からの意見収集を行い、教育内容に反映させる取り組
産業界からの視点を含め みを行っている。
た教育プログラム内容・手法等への意見12数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

データサイエンス入門の授業では、「データサイエンスを学ぶ意義」と題して、各専門分野と数理・データサイエ
ンス・AIに関連する内容とがどのような親和性を持つのかについて毎年題材を時代の要請や社会の動向を踏まえた上で講義を行い、数理・データサイエンス・AIに関する学習意欲の啓発を目指している。
データサイエンス基礎では、数学やプログラミング等の内容に苦手意識のある学生に向け、基礎的な内容か
ら丁寧に指導するなどの工夫を行っている。
また実践データサイエンスでは最終課題にPBL的側面を取り入れることで、データ分析や独自のソフトウェア/
アプリケーション開発などを通して、関連分野への継続的な学習意欲を啓発するような取り組みを行っている。

データサイエンス入門で使用する共通教材に関して、毎年実施の「学生による授業評価」の結果や、各クラスの担当教員からの意見等を踏まえた内容の見直しと改良を行っている。
データサイエンス基礎では、ブレンディッドラーニングを実施し事前配布した教材について授業内で理解を深めるような取り組みを行った。
実践データサイエンスでは、授業実施時の動画をYoutubeで限定公開することで、受講者が復習に利用可能な教材を提供している。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること

http://hae.utsunomiya-u.ac.jp/kiban/ds/index.html②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

13令和3年度「データサイエンス入門」シラバス標準例「データサイエンス入門」において各クラス（全18クラス）のシラバスは、５つの審査項目を全て満たすように基盤教育センターによって作成されたシラバスの標準例（本資料）に、各学部・学科の専門性を加味してそれぞれ作成されている。
AL度
AL50
実務家による授業回数2
実務経験の内容、及び当該授業への実務経験の活かし方
会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報産業界に独自の地位を築いている株式会社
TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入れている。
地域対応力を養成する科目-（該当なし）授業の内容
今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例, 情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え、情報リテラシーとして、
オフィス系ソフトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を、講義と実習を併用した形式で学習します。
授業の到達目標
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチ
ケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
学修・教育目標との関連
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。
前提とする知識
特にありません。
関連科目
実践データサイエンス、データサイエンス基礎
授業の具体的な進め方
講義形式での解説や実際に端末を使用する実習形式を織り交ぜながら、各種課題（要提出）に取り組んでいただきます。
授業計画
回
授業計画
1 ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー１（学内PC・ネット
ワークの利用方法、パスワード変更、電子メール）
2 PCの操作・情報リテラシー２（タイピング、ネット検索、学術論文・図書検索、情報モラル・倫理）
3 Word１（基本操作、文章の作成・編集、表の作成）
4 Word２（図形・画像の挿入、レポート作成）
5 Excel１（基本操作、表の作成）
6 Excel２（関数、グラフの作成、Wordとの連携）
7 Excel３（集計・統計分析の初歩、または、データベースとしての利用（並べ替え・抽出））
8 情報ネットワークにおけるセキュリティの現状と課題（講師：
TKC）
9 AIを知り、AI時代を生き抜く（講師：TKC）
10 データサイエンス１（データサイエンスを学ぶ意義、データの収集と整理）
11 データサイエンス２（度数分布）
12 データサイエンス３（大きさと散布度の代表値）
13 データサイエンス４（相関分析）
14 PowerPoint１（基本操作、図・オブジェクトの作成）
15 PowerPoint２（画面切り替え効果、アニメーション、プレゼ
ンテーション作成）

14

授業時間外学習
左記に示す授業内容を復習する。

標準学習時間15

左記に示す授業内容を復習する。

15

授業内で指示した課題に取り組む。
授業内で指示した課題に取り組む。
授業内で指示した課題に取り組む。
授業内で指示した課題に取り組む。
授業内で指示した課題に取り組む。

30
30
30
30
30

左記に示す授業内容を復習する。

15

左記に示す授業内容を復習する。
授業内で指示した課題に取り組む。

15
30

授業内で指示した課題に取り組む。
授業内で指示した課題に取り組む。
授業内で指示した課題に取り組む。
授業内で指示した課題に取り組む。
左記に示す授業内容を復習する。

30
30
30
30
15

教科書・参考書等
1. 情報リテラシー関連
Office 2013で学ぶコンピュータリテラシー、小野目如快（著）、実教出版

情報リテラシー : 情報モラル&情報セキュリティ : Windows 8.1 Internet Explorer 11 Microsoft Word 2013 Microsoft Excel
2013 Microsoft PowerPoint 2013、FOM出版

情報処理入門 : Windows7+Office2013 : 2016年度版、出版社：システムテクニカルサービス
2. データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
https://www.stat.go.jp/dss/
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト
成績評価の方法
授業中の演習課題等での参加態度(30%)と定期的な提出課題(70%)によって評価します。
新型コロナウィルス感染症の状況等により本授業のすべてまたは一部をオンラインに変更した場合の成績評価については、必要に応じて別途示します。
学修上の助言入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった
方は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学院生に質問してください。
キーワード
情報リテラシー, Office (Word, Excel, PowerPoint), データサイエンス, データリテラシー, データ分析
SDGsとの関連（全学共通）
17番：カラー大
備考
今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

15

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【国際A】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

古村学(国際学部)

代表以外教員／Other Instructor
授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1230112F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 月/Mon 9, 月/Mon 10
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

時間割コード／Registration G280005
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

古村オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

古村 学(前期：月曜日2:30〜3:30、後期：水曜日2:30 3:30、それ以外でも多忙なときを除き研究室にいるときはいつでもよい)ＡＬ度（Active Learning）

AL80

実務家による授業回数

1回

学(komura＠cc.utsunomiya‑u.ac.jp)

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れています。
this course
データサイエンスの社会実装の最先端の一例を、臨場感を持って学んでください。
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎となる数理的思考に基づくデータ処理・分析手法に加え、情報リ
テラシーとして、オフィス系ソフトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センタ
ーPC・学内LANの環境の理解といった内容を講義と実習を併用した形式で学習します。情報
倫理とWindowsを中心にしたオペレーティングシステムについては、講義中に適宜解説します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。
パソコン操作に関する基礎的な知識があることが望ましい。自信のないものは、各自でテキストを確認すること。
この授業の発展として、「社会調査法入門」、「実践データサイエンス」がある

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals
前提とする知識／Prerequisites
関連科目／Related Courses
授業の具体的な進め方／Course Methodologies

授業は
1．自宅でのテキスト自習（予習）2．自習に対する質問と解説
3．復習課題（宿題）の作成準備、および質疑応答の順に進める。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

キーワード／Keywords

1. 情報リテラシー関連
報リテラシー : 情報モラル&情報セキュリティ : Windows 8.1 Internet Explorer 11
Microsoft Word 2013 Microsoft Excel 2013 Microsoft PowerPoint 2013、FOM出版
2. データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/
授業への参加態度・提出課題・タイプ成績(60％)と最終課題(40％)により評価する。なお実習という授業の性格上、原則として全出席を評価対象とする。
大学の勉強とは、教えてもらうという受け身の姿勢ではなく、自分で学ぶという能動性が重要である。したがって、十分な自習ができないものは、授業中は無駄な時間を過ごすことになるので、注意すること。
情報処理、ワード、エクセル

SDGsとの関連／Related SDGs

（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）

成績評価の方法／Evaluation
学習上の助言／Learning Advice16

備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

17

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

2

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 授業中に終わらなかった課題の復習、タ 30
１（学内PC・ネットワークの利用方法、 イピング練習
パスワード変更、電子メール、タイピング）
Word① ―― 文章の作成
配布レジュメ参照
903

Word② ―― 図や表を挿入しよう

配布レジュメ参照

904

Word③ ―― 長文のレポートを編集しよ 配布レジュメ参照
うExcel① ―― 表を作成しよう
配布レジュメ参照

90

Excel② ―― 表を編集しよう・グラフ 配布レジュメ参照
を作成しようExcel③ ―― 関数①・高度なグラフを 配布レジュメ参照
作成しよう
情報ネットワークにおけるセキュリティ 配布レジュメ参照の現状と課題（講師：TKC）
Excel④ ―― 関数②・ユーザー定義の 配布レジュメ参照
表示形式・条件付き書式
データサイエンス① ―― データサイエ 配布レジュメ参照
ンスを学ぶ意義、データの収集と整理
データサイエンス② ―― 度数分布
配布レジュメ参照
Wordの復習
データサイエンス③ ―― 大きさの代表 配布レジュメ参照
値と散布度の代表値
Excelの復習
データサイエンス④ ―― 相関分析
配布レジュメ参照
総復習、情報検索、剽窃行為
総復習① ―― 最終課題作成
配布レジュメ参照

90

総復習② ―― 最終課題修正、情報検索 配布レジュメ参照
（続）

30

5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

90

90
90
90
90
120
180
120
120

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
18

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【国際B】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor倪

永茂(国際学部)

代表以外教員／Other Instructor
授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1230212F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 火/Tue 1, 火/Tue 2
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

時間割コード／Registration G280010
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

倪

永茂(niy@cc.utsunomiya‑u.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours倪永茂(水曜日12:30〜13:30)

ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている。
this course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

前提とする知識／Prerequisites

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え、情報リテラシーとして、オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を、講義と実習を併用した形式で学習します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。
特にありません。

関連科目／Related Courses

実践データサイエンス、データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

講義形式での解説や実際に端末を使用する実習形式を織り交ぜながら、各種課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

1. 情報リテラシー関連
・Office 2013で学ぶコンピュータリテラシー、小野目如快（著）、実教出版
・情報リテラシー : 情報モラル&情報セキュリティ : Windows 8.1 Internet Explorer 11
Microsoft Word 2013 Microsoft Excel 2013 Microsoft PowerPoint 2013、FOM出版
・情報処理入門 : Windows7+Office2013 : 2016年度版、出版社：システムテクニカルサー
ビス
2. データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/

成績評価の方法／Evaluation

提出課題（70%）と授業内容の理解を問う期末試験（30%）との得点の合計値で成績評価します。
なお、新型コロナウィルス感染症の状況等により本授業のすべてまたは一部をオンラインに変更した場合の成績評価については、必要に応じて別途示します。
入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった方は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学院生に質問してください。

学習上の助言／Learning Advice

19キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs

情報リテラシー、Office (Word, Excel, PowerPoint）、データサイエンス、データリテラ
シー、データ分析（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により、オンライン授業に変更することがあります。

20

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
１（学内PC・ネットワークの利用方法、
パスワード変更、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー２（タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ、ネット検索、学術論文・図書検索、
情報モラル・倫理）Word１（基本操作、文章の作成・編集、 授業内で指示した課題に取り組む。
表の作成）
Word２（図形・画像の挿入、レポート作 授業内で指示した課題に取り組む。
成）
Excel１（基本操作、表の作成）
授業内で指示した課題に取り組む。

15

30

12

Excel２（関数、グラフの作成、Wordと 授業内で指示した課題に取り組む。
の連携）
Excel３（集計・統計分析の初歩、また 授業内で指示した課題に取り組む。
は、データベースとしての利用（並べ替
え・抽出））
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
左記に示す授業内容を復習する。
：TKC）
データサイエンス１（データサイエンス 授業内で指示した課題に取り組む。
を学ぶ意義、データの収集と整理）
データサイエンス２（度数分布、大きさ 授業内で指示した課題に取り組む。
の代表値と散布度の代表値）
データサイエンス３（相関分析）
授業内で指示した課題に取り組む。

13

データサイエンス４（回帰分析）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

14

PowerPoint１（基本操作、図・オブジェ 授業内で指示した課題に取り組む。
クトの作成）
PowerPoint２（画面切り替え効果、アニ 授業内で指示した課題に取り組む。
メーション、プレゼンテーション作成）

30

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
30
30
30

30
15
15
30
30
30

30

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
21

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【教育人文社会】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

田所 貴大(教育学部)

代表以外教員／Other Instructor

溜池善裕，小原一馬，天沼実，川島芳昭，川上

授業種別／Type of Class

講義・演習

時間割コード／Registration G281005
Code

ナンバリング／Numbering

1230312F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 月/Mon 3, 月/Mon 4
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

貴，吉田聡太，熊本真一郎

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

田所 貴大(ttadokoro@cc.utsunomiya‑u.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

田所 貴大(時間：水5‒6限, 場所：田所研究室（6号館４階）)

ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている。
this course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

前提とする知識／Prerequisites

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え、情報リテラシーとして、オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を、講義と実習を併用した形式で学習します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する
特にありません。

関連科目／Related Courses

実践データサイエンス、データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

講義形式での解説や実際に端末を使用する実習形式を織り交ぜながら、各種課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

1. 情報リテラシー : 情報モラル&情報セキュリティ : Windows 8.1 Internet Explorer
11 Microsoft Word 2013 Microsoft Excel 2013 Microsoft PowerPoint 2013、FOM出版
2. データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/

成績評価の方法／Evaluation

授業中の演習課題等での参加態度(30%)と定期的な提出課題(70%)によって評価します。
新型コロナウィルス感染症の状況等により本授業のすべてまたは一部をオンラインに変更した場合の成績評価については、必要に応じて別途示します。

学習上の助言／Learning Advice

SDGsとの関連／Related SDGs

入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった方は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学生・大学院生に質問してください。
情報リテラシー, Office (Word, Excel, PowerPoint), データサイエンス, データリテラシー, データ分析（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

キーワード／Keywords

22

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule

1

15

4

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
１（学内PC・ネットワークの利用方法、
パスワード変更、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー２（教務ポー 左記に示す授業内容を復習する。
タル確認、ネット検索、学術論文・図書
データベースの利用）
情報リテラシー３（情報モラル、情報倫 授業内で指示した課題に取り組む。
理）
Excel１（基本操作、表の作成）
授業内で指示した課題に取り組む。

5

Excel２（関数、グラフの作成）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

6Excel３（集計・統計分析の初歩、また 授業内で指示した課題に取り組む。
は、データベースとしての利用（並べ替
え・抽出））
PowerPoint１（基本操作、図・オブジェ 授業内で指示した課題に取り組む。
クトの作成）
PowerPoint２（画面切り替え効果、アニ 授業内で指示した課題に取り組む。
メーション、プレゼンテーション作成）
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
左記に示す授業内容を復習する。
：TKC）
データサイエンス１（データサイエンス 授業内で指示した課題に取り組む。
を学ぶ意義、データの収集と整理）
データサイエンス２（度数分布、大きさ 授業内で指示した課題に取り組む。
の代表値と散布度の代表値）
データサイエンス３（相関分析、回帰分 授業内で指示した課題に取り組む。
析）
データサイエンス４（時系列データ） 授業内で指示した課題に取り組む。

30

Word（文章の作成・編集、表の作成、図 授業内で指示した課題に取り組む。
形・画像の挿入、レポート作成）

30

2
3

7
8
9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
15
30

30
30
15
15
30
30
30
30

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
23

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【教育自然】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

瀧本

代表以外教員／Other Instructor

牧野 智彦，松原 真理，川島 芳昭，川上 貴

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1230412F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 月/Mon 7, 月/Mon 8
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

家康(教育学部)

時間割コード／Registration G281010
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours
ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている。
this course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

前提とする知識／Prerequisites

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な
大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例, 情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え、情報リテラシーとして、オフィス系ソフトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携
方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を、講義と実習を併用した形式で学習します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会
で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リ
テラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基
礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。
特にありません。

関連科目／Related Courses

実践データサイエンス、データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

講義形式での解説や実際に端末を使用する実習形式を織り交ぜながら、各種課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

1.

成績評価の方法／Evaluation

授業中の演習課題等での参加態度(30%)と定期的な提出課題(70%)によって評価します。
新型コロナウィルス感染症の状況等により本授業のすべてまたは一部をオンラインに変更した場合の成績評価については、必要に応じて別途示します。

学習上の助言／Learning Advice

入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった方は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学生・大学院生に質問してください。
情報リテラシー, Office (Word, Excel, PowerPoint), データサイエンス, データリテラシー, データ分析（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs

情報リテラシー関連
情報リテラシー : 情報モラル&情報セキュリティ : Windows 8.1 Internet
Explorer 11 Microsoft Word 2013 Microsoft Excel 2013 Microsoft PowerPoint 2013、
FOM出版
2.
データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト
https://www.stat.go.jp/dss/

24

備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

25

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule

1

15

4

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
１（学内PC・ネットワークの利用方法、
タイピング、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー２（教務ポー 左記に示す授業内容を復習する。
タル確認、ネット検索、学術論文・図書
データベースの利用）
情報リテラシー３（情報モラル、情報倫 左記に示す授業内容を復習する。
理）Excel１（基本操作、表の作成）
授業内で指示した課題に取り組む。

5

Excel２（関数、グラフの作成）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

6Excel３（集計・統計分析の初歩、また 授業内で指示した課題に取り組む。
は、データベースとしての利用（並べ替
え・抽出））
PowerPoint１（基本操作、図・オブジェ 授業内で指示した課題に取り組む。
クトの作成）
PowerPoint２（画面切り替え効果、アニ 授業内で指示した課題に取り組む。
メーション、プレゼンテーション作成）
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
左記に示す授業内容を復習する。
：TKC）
データサイエンス１（データサイエンス 授業内で指示した課題に取り組む。
を学ぶ意義、データの収集と整理）
データサイエンス２（度数分布、大きさ 授業内で指示した課題に取り組む。
の代表値と散布度の代表値）
データサイエンス３（相関分析、回帰分 授業内で指示した課題に取り組む。
析）
データサイエンス４（時系列データ） 授業内で指示した課題に取り組む。

30

Word（文章の作成・編集、表の作成、図 授業内で指示した課題に取り組む。
形・画像の挿入、レポート作成）

30

2
3

7
8
9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
15
30

30
30
15
15
30
30
30
30

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
26

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【教育人間】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

齋藤 大地(教育学部)

代表以外教員／Other Instructor

川原誠司，松原真理，川島芳昭，川上

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1230512F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 月/Mon 3, 月/Mon 4
受入可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

貴、吉田聡太＊、熊本真一郎＊（＊基盤教育センター）

時間割コード／Registration G281015
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours
ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている。
this course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

前提とする知識／Prerequisites

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え、情報リテラシーとして、オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を、講義と実習を併用した形式で学習します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。
特にありません。

関連科目／Related Courses

実践データサイエンス、データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

講義形式での解説や実際に端末を使用する実習形式を織り交ぜながら、各種課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation

１．情報リテラシー関連
情報リテラシー : 情報モラル&情報セキュリティ : Windows 8.1 Internet Explorer 11
Microsoft Word 2013 Microsoft Excel 2013 Microsoft PowerPoint 2013、FOM出版
２．データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/
授業中の演習課題等での参加態度(30%)と定期的な提出課題(70%)によって評価します。
新型コロナウィルス感染症の状況等により本授業のすべてまたは一部をオンラインに変更した場合の成績評価については、必要に応じて別途示します。

学習上の助言／Learning Advice

入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった方は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学生・大学院生に質問してください。

キーワード／Keywords

情報リテラシー, Office (Word, Excel, PowerPoint), データサイエンス, データリテラシー, データ分析（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）SDGsとの関連／Related SDGs

27

備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

28

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule

1

15

4

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
１（学内PC・ネットワークの利用方法、
パスワード変更、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー２（教務ポー 左記に示す授業内容を復習する。
タル確認、ネット検索、学術論文・図書
データベースの利用）
情報リテラシー３（情報モラル、情報倫 左記に示す授業内容を復習する。
理）Excel１（基本操作、表の作成）
授業内で指示した課題に取り組む。

5

Excel２（関数、グラフの作成）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

6Excel３（集計・統計分析の初歩、また 授業内で指示した課題に取り組む。
は、データベースとしての利用（並べ替
え・抽出））
PowerPoint１（基本操作、図・オブジェ 授業内で指示した課題に取り組む。
クトの作成）
PowerPoint２（画面切り替え効果、アニ 授業内で指示した課題に取り組む。
メーション、プレゼンテーション作成）
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
左記に示す授業内容を復習する。
：TKC）
データサイエンス１（データサイエンス 授業内で指示した課題に取り組む。
を学ぶ意義、データの収集と整理）
データサイエンス２（度数分布、大きさ 授業内で指示した課題に取り組む。
の代表値と散布度の代表値）
データサイエンス３（相関分析、回帰分 授業内で指示した課題に取り組む。
析）
データサイエンス４（時系列データ） 授業内で指示した課題に取り組む。

30

Word（文章の作成・編集、表の作成、図 授業内で指示した課題に取り組む。
形・画像の挿入、レポート作成）

15

2
3

7
8
9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
15
30

30
30
15
15
30
30
30
30

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
29

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【教育芸術･生活･健康】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

佐々木代表以外教員／Other Instructor

加藤謙一，平井李枝，川島芳昭，川上

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1230612F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 月/Mon 7, 月/Mon 8
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

和也(教育学部)

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours
ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

貴，吉田聡太，熊本真一郎

時間割コード／Registration G281020
Code

単位数／Credits

2単位

佐々木 和也(TEL: 028‑649‑5369￨e‑mail: sasakika@cc.utsunomiya‑u.ac.jp)佐々木 和也(前期後期とも火曜日１・２コマ￨原則として電話あるいはメー
ルにてアポイントメントを事前にとること)

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている。
this course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え、情報リテラシーとして、オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を、講義と実習を併用した形式で学習します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に
対応する。
特になし

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals
前提とする知識／Prerequisites
関連科目／Related Courses

実践データサイエンス
データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

講義形式での解説や実際に端末を使用する実習形式を織り交ぜながら、各種課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

1. 情報リテラシー関連
情報リテラシー : 情報モラル&情報セキュリティ : Windows 8.1 Internet Explorer 11
Microsoft Word 2013 Microsoft Excel 2013 Microsoft PowerPoint 2013、FOM出版
2. データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト
https://www.stat.go.jp/dss/

成績評価の方法／Evaluation

授業中の演習課題等での参加態度(30%)と定期的な提出課題(70%)によって評価します。
新型コロナウィルス感染症の状況等により本授業のすべてまたは一部をオンラインに変更した場合の成績評価については、必要に応じて別途示します。

学習上の助言／Learning Advice

入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった方は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学生・大学院生に質問してください。
情報リテラシー, Office (Word, Excel, PowerPoint), データサイエンス, データリテラシー, データ分析

キーワード／Keywords

30

SDGsとの関連／Related SDGs

（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

31

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule

1

15

4

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
１（学内PC・ネットワークの利用方法、
パスワード変更、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー２（教務ポー 左記に示す授業内容を復習する。
タル確認、ネット検索、学術論文・図書
データベースの利用）
情報リテラシー３（情報モラル、情報倫 授業内で指示した課題に取り組む。
理）担当：川島
Excel１（基本操作、表の作成）
授業内で指示した課題に取り組む。

5

Excel２（関数、グラフの作成）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

6Excel３（集計・統計分析の初歩、また 授業内で指示した課題に取り組む。
は、データベースとしての利用（並べ替
え・抽出））
PowerPoint１（基本操作、図・オブジェ 授業内で指示した課題に取り組む。
クトの作成）
PowerPoint２（画面切り替え効果、アニ 左記に示す授業内容を復習する。
メーション、プレゼンテーション作成）
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
授業内で指示した課題に取り組む。
：TKC）
データサイエンス１（データサイエンス 授業内で指示した課題に取り組む。
を学ぶ意義、データの収集と整理）担当：吉田聡太
データサイエンス２（度数分布、大きさ 授業内で指示した課題に取り組む。
の代表値と散布度の代表値）担当：川上
データサイエンス３（相関分析、回帰分 授業内で指示した課題に取り組む。
析）担当：川上
データサイエンス４（時系列データ）担 授業内で指示した課題に取り組む。
当：熊本真一郎
Word（文章の作成・編集、表の作成、図 左記に示す授業内容を復習する。
形・画像の挿入、レポート作成）
最終課題に取り組む。
※最終課題提出をもって試験に代える

30

2
3

7
8
9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
15
30

30
30
15
15
30
30
30
30
120

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
32

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【工Ⅰ】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

森代表以外教員／Other Instructor

二宮 尚，三原 義樹，石川 智治

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1230712F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 月/Mon 1, 月/Mon 2
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

大毅(工学部)

時間割コード／Registration G282105
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

森

大毅(hiroki‑lecture@speech‑lab.org)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

森

大毅(火曜日 10:30 ‒ 12:00 ￨ 4‑415 (森 教員室))

ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し，日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている．
this course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

関連科目／Related Courses

今日の社会はあらゆる分野において，情報通信技術や計測技術の発展により，多種多様な大量のデータで溢れています．そして，「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し，それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは，一般に「データサイエンス」と呼ばれ，近年その重要性が広く認識されるようになりました．本授業では，データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え，情報リテラシーとして，オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ，電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法，ハードウェアの基本的な使い方，総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を，講義と実習を併用した形式で学習します．
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において，これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており，特にデータを適切に取得・可視化し，統計学に基づいて分析する能力が必要とされています．また，情報犯罪から身を守るため，そして，知らずして社会的な迷惑を与えたり，不法行為を行ったりしないよう，基本的なエチケットや情報倫理を学び，インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります．本授業では，すべての学部の学生が，情報化社会
で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リ
テラシー（情報機器の操作法，情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基
礎的な能力）を習得することを目標とします．
本学の教育目標のうち，「1. 現代社会に必要なリテラシー，幅広く深い教養と豊かな人間性，そして，知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います．」に対応する．
高等学校までの課程で学ぶ程度のPCの利用方法については知っているものとする．もし全くPCに触れたことがない者がこの授業を受講しようとするときは、必要な補習を行うので授業担当教員に連絡すること．
実践データサイエンス，データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

基盤工学科の１年生を対象とし，陽東キャンパスにある総合メディア基盤センターのWindows が動作するパーソナルコンピュータ（PC）を使って行います．

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals
前提とする知識／Prerequisites

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation
学習上の助言／Learning Advice

・教科書：小野目如快，『Office2013で学ぶコンピューターリテラシー Windows8対応』，実教出版 (2013)．大学生協で販売．
・その他，必要な資料等は，配布するかWebページを指定します．
・データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/
提出課題（80%），タイピング試験（20%）の結果を加算した合計が90%以上を秀，80%以上を優，70%以上を良，60%以上を可，それ以外を不可と評価します．ただし，出席が2/3に満たない者，およびタイピング試験に合格しない者は上記に関わらず不可と評価します．
入学当初は，情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います．PCやインターネットに触れる機会が少なかった諸君は，気後れすることなく，わからない点を教員やティーチングア
シスタントの大学院生に質問してください．高校時代にこれらを活用してきた諸君は，総合
メディア基盤センターPCや学内LANの環境がこれまでの環境とどこが違うのかを注意して学んでください．

キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs
備考／Notes（4）質の高い教育をみんなに（関連大）,（9）産業と技術革新の基盤をつくろう（関連大）,（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）
今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。
33

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

ガイダンス，宇都宮大学における情報機 左記に示す授業内容を復習する。
器の利用法，メールアドレスの登録
Webブラウザの利用，情報モラル・倫理 左記に示す授業内容を復習する。
・ルール・注意点，タイピング
情報検索：学術文献検索，図書館の文献 左記に示す授業内容を復習する。
検索
ワープロソフトの使用方法(1) 基本的な 左記に示す授業内容を復習する。
文書の作成
ワープロソフトの使用方法(2) 図、表、 左記に示す授業内容を復習する。
数式入りの文書の作成
表計算ソフトの基礎
左記に示す授業内容を復習する。

15

15

8

データサイエンス(1)データサイエンス 左記に示す授業内容を復習する。
とはデータサイエンス(2) データ処理
左記に示す授業内容を復習する。

9

データサイエンス(3) データの可視化

左記に示す授業内容を復習する。

15

10

データサイエンス(4) データの活用

左記に示す授業内容を復習する。

15

11

情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
開発現場における「やり方」としてのア 左記に示す授業内容を復習する。
ルゴリズム（講師：TKC）
プレゼンテーションソフトの使用方法 左記に示す授業内容を復習する。
(1) 基本操作，プレゼンテーション
プレゼンテーションソフトの使用方法 左記に示す授業内容を復習する。
(2) スライドの構成とデザイン
HTMLによるホームページ作成、タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ試験

15

2
3
4
5
6
7

12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
15
15
15
15

15

15
15
15
15

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
34

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【工Ⅱ】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

森代表以外教員／Other Instructor

二宮 尚，三原 義樹，石川 智治

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1230812F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 火/Tue 1, 火/Tue 2
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

大毅(工学部)

時間割コード／Registration G282110
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

森

大毅(hiroki‑lecture@speech‑lab.org)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

森

大毅(火曜日 10:30 ‒ 12:00 ￨ 4‑415 (森 教員室))

ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し，日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている．
this course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

関連科目／Related Courses

今日の社会はあらゆる分野において，情報通信技術や計測技術の発展により，多種多様な大量のデータで溢れています．そして，「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し，それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは，一般に「データサイエンス」と呼ばれ，近年その重要性が広く認識されるようになりました．本授業では，データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え，情報リテラシーとして，オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ，電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法，ハードウェアの基本的な使い方，総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を，講義と実習を併用した形式で学習します．
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において，これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており，特にデータを適切に取得・可視化し，統計学に基づいて分析する能力が必要とされています．また，情報犯罪から身を守るため，そして，知らずして社会的な迷惑を与えたり，不法行為を行ったりしないよう，基本的なエチケットや情報倫理を学び，インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります．本授業では，すべての学部の学生が，情報化社会
で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リ
テラシー（情報機器の操作法，情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基
礎的な能力）を習得することを目標とします．
本学の教育目標のうち，「1. 現代社会に必要なリテラシー，幅広く深い教養と豊かな人間性，そして，知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います．」に対応する．
高等学校までの課程で学ぶ程度のPCの利用方法については知っているものとする．もし全くPCに触れたことがない者がこの授業を受講しようとするときは、必要な補習を行うので授業担当教員に連絡すること．
実践データサイエンス，データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

基盤工学科の１年生を対象とし，陽東キャンパスにある総合メディア基盤センターのWindows が動作するパーソナルコンピュータ（PC）を使って行います．

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals
前提とする知識／Prerequisites

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation
学習上の助言／Learning Advice

・教科書：小野目如快，『Office2013で学ぶコンピューターリテラシー Windows8対応』，実教出版 (2013)．大学生協で販売．
・その他，必要な資料等は，配布するかWebページを指定します．
・データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/
提出課題（80%），タイピング試験（20%）の結果を加算した合計が90%以上を秀，80%以上を優，70%以上を良，60%以上を可，それ以外を不可と評価します．ただし，出席が2/3に満たない者，およびタイピング試験に合格しない者は上記に関わらず不可と評価します．
入学当初は，情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います．PCやインターネットに触れる機会が少なかった諸君は，気後れすることなく，わからない点を教員やティーチングア
シスタントの大学院生に質問してください．高校時代にこれらを活用してきた諸君は，総合
メディア基盤センターPCや学内LANの環境がこれまでの環境とどこが違うのかを注意して学んでください．

キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs
備考／Notes（4）質の高い教育をみんなに（関連大）,（9）産業と技術革新の基盤をつくろう（関連大）,（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）
今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。
35

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

ガイダンス，宇都宮大学における情報機 左記に示す授業内容を復習する。
器の利用法，メールアドレスの登録
Webブラウザの利用，情報モラル・倫理 左記に示す授業内容を復習する。
・ルール・注意点，タイピング
情報検索：学術文献検索，図書館の文献 左記に示す授業内容を復習する。
検索
ワープロソフトの使用方法(1) 基本的な 左記に示す授業内容を復習する。
文書の作成
ワープロソフトの使用方法(2) 図、表、 左記に示す授業内容を復習する。
数式入りの文書の作成
表計算ソフトの基礎
左記に示す授業内容を復習する。

15

15

8

データサイエンス(1) データサイエンス 左記に示す授業内容を復習する。
とはデータサイエンス(2) データ処理
左記に示す授業内容を復習する。

9

データサイエンス(3) データの可視化

左記に示す授業内容を復習する。

15

10

データサイエンス(4) データの活用

左記に示す授業内容を復習する。

15

11

情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
開発現場における「やり方」としてのア 左記に示す授業内容を復習する。
ルゴリズム（講師：TKC）
プレゼンテーションソフトの使用方法 左記に示す授業内容を復習する。
(1) 基本操作，プレゼンテーション
プレゼンテーションソフトの使用方法 左記に示す授業内容を復習する。
(2) スライドの構成とデザイン
HTMLによるホームページ作成、タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ試験

15

2
3
4
5
6
7

12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
15
15
15
15

15

15
15
15
15

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
36

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【工Ⅲ】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

森代表以外教員／Other Instructor

二宮 尚，三原 義樹，石川 智治

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1230912F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 月/Mon 3, 月/Mon 4
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

大毅(工学部)

時間割コード／Registration G282115
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

森

大毅(hiroki‑lecture@speech‑lab.org)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

森

大毅(火曜日 10:30 ‒ 12:00 ￨ 4‑415 (森 教員室))

ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し，日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている．
this course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

関連科目／Related Courses

今日の社会はあらゆる分野において，情報通信技術や計測技術の発展により，多種多様な大量のデータで溢れています．そして，「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し，それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは，一般に「データサイエンス」と呼ばれ，近年その重要性が広く認識されるようになりました．本授業では，データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え，情報リテラシーとして，オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ，電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法，ハードウェアの基本的な使い方，総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を，講義と実習を併用した形式で学習します．
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において，これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており，特にデータを適切に取得・可視化し，統計学に基づいて分析する能力が必要とされています．また，情報犯罪から身を守るため，そして，知らずして社会的な迷惑を与えたり，不法行為を行ったりしないよう，基本的なエチケットや情報倫理を学び，インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります．本授業では，すべての学部の学生が，情報化社会
で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リ
テラシー（情報機器の操作法，情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基
礎的な能力）を習得することを目標とします．
本学の教育目標のうち，「1. 現代社会に必要なリテラシー，幅広く深い教養と豊かな人間性，そして，知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います．」に対応する．
高等学校までの課程で学ぶ程度のPCの利用方法については知っているものとする．もし全くPCに触れたことがない者がこの授業を受講しようとするときは、必要な補習を行うので授業担当教員に連絡すること．
実践データサイエンス，データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

基盤工学科の１年生を対象とし，陽東キャンパスにある総合メディア基盤センターのWindows が動作するパーソナルコンピュータ（PC）を使って行います．

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals
前提とする知識／Prerequisites

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation
学習上の助言／Learning Advice

・教科書：小野目如快，『Office2013で学ぶコンピューターリテラシー Windows8対応』，実教出版 (2013)．大学生協で販売．
・その他，必要な資料等は，配布するかWebページを指定します．
・データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/
提出課題（80%），タイピング試験（20%）の結果を加算した合計が90%以上を秀，80%以上を優，70%以上を良，60%以上を可，それ以外を不可と評価します．ただし，出席が2/3に満たない者，およびタイピング試験に合格しない者は上記に関わらず不可と評価します．
入学当初は，情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います．PCやインターネットに触れる機会が少なかった諸君は，気後れすることなく，わからない点を教員やティーチングア
シスタントの大学院生に質問してください．高校時代にこれらを活用してきた諸君は，総合
メディア基盤センターPCや学内LANの環境がこれまでの環境とどこが違うのかを注意して学んでください．

キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs
備考／Notes（4）質の高い教育をみんなに（関連大）,（9）産業と技術革新の基盤をつくろう（関連大）,（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）
今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。
37

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

ガイダンス，宇都宮大学における情報機 左記に示す授業内容を復習する。
器の利用法，メールアドレスの登録
Webブラウザの利用，情報モラル・倫理 左記に示す授業内容を復習する。
・ルール・注意点，タイピング
情報検索：学術文献検索，図書館の文献 左記に示す授業内容を復習する。
検索
ワープロソフトの使用方法(1) 基本的な 左記に示す授業内容を復習する。
文書の作成
ワープロソフトの使用方法(2) 図、表、 左記に示す授業内容を復習する。
数式入りの文書の作成
表計算ソフトの基礎
左記に示す授業内容を復習する。

15

15

8

データサイエンス(1) データサイエンス 左記に示す授業内容を復習する。
とはデータサイエンス(2) データ処理
左記に示す授業内容を復習する。

9

データサイエンス(3) データの可視化

左記に示す授業内容を復習する。

15

10

データサイエンス(4) データの活用

左記に示す授業内容を復習する。

15

11

情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
開発現場における「やり方」としてのア 左記に示す授業内容を復習する。
ルゴリズム（講師：TKC）
プレゼンテーションソフトの使用方法 左記に示す授業内容を復習する。
(1) 基本操作，プレゼンテーション
プレゼンテーションソフトの使用方法 左記に示す授業内容を復習する。
(2) スライドの構成とデザイン
HTMLによるホームページ作成、タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ試験

15

2
3
4
5
6
7

12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
15
15
15
15

15

15
15
15
15

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
38

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【工Ⅳ】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

森代表以外教員／Other Instructor

二宮 尚，三原 義樹，石川 智治

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231012F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 月/Mon 1, 月/Mon 2
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

大毅(工学部)

時間割コード／Registration G282120
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

森

大毅(hiroki‑lecture@speech‑lab.org)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

森

大毅(火曜日 10:30 ‒ 12:00 ￨ 4‑415 (森 教員室))

ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し，日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れている．
this course
地域に関する実践科目○

授業の内容／Course Description

関連科目／Related Courses

今日の社会はあらゆる分野において，情報通信技術や計測技術の発展により，多種多様な大量のデータで溢れています．そして，「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し，それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは，一般に「データサイエンス」と呼ばれ，近年その重要性が広く認識されるようになりました．本授業では，データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え，情報リテラシーとして，オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ，電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法，ハードウェアの基本的な使い方，総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を，講義と実習を併用した形式で学習します．
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において，これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており，特にデータを適切に取得・可視化し，統計学に基づいて分析する能力が必要とされています．また，情報犯罪から身を守るため，そして，知らずして社会的な迷惑を与えたり，不法行為を行ったりしないよう，基本的なエチケットや情報倫理を学び，インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります．本授業では，すべての学部の学生が，情報化社会
で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リ
テラシー（情報機器の操作法，情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基
礎的な能力）を習得することを目標とします．
本学の教育目標のうち，「1. 現代社会に必要なリテラシー，幅広く深い教養と豊かな人間性，そして，知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います．」に対応する．
高等学校までの課程で学ぶ程度のPCの利用方法については知っているものとする．もし全くPCに触れたことがない者がこの授業を受講しようとするときは、必要な補習を行うので授業担当教員に連絡すること．
実践データサイエンス，データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

基盤工学科の１年生を対象とし，陽東キャンパスにある総合メディア基盤センターのWindows が動作するパーソナルコンピュータ（PC）を使って行います．

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals
前提とする知識／Prerequisites

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

成績評価の方法／Evaluation
学習上の助言／Learning Advice

・教科書：小野目如快，『Office2013で学ぶコンピューターリテラシー Windows8対応』，実教出版 (2013)．大学生協で販売．
・その他，必要な資料等は，配布するかWebページを指定します．
・データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/
提出課題（80%），タイピング試験（20%）の結果を加算した合計が90%以上を秀，80%以上を優，70%以上を良，60%以上を可，それ以外を不可と評価します．ただし，出席が2/3に満たない者，およびタイピング試験に合格しない者は上記に関わらず不可と評価します．
入学当初は，情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います．PCやインターネットに触れる機会が少なかった諸君は，気後れすることなく，わからない点を教員やティーチングア
シスタントの大学院生に質問してください．高校時代にこれらを活用してきた諸君は，総合
メディア基盤センターPCや学内LANの環境がこれまでの環境とどこが違うのかを注意して学んでください．

キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs
備考／Notes（4）質の高い教育をみんなに（関連大）,（9）産業と技術革新の基盤をつくろう（関連大）,（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）
今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。
39

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

ガイダンス，宇都宮大学における情報機 左記に示す授業内容を復習する。
器の利用法，メールアドレスの登録
Webブラウザの利用，情報モラル・倫理 左記に示す授業内容を復習する。
・ルール・注意点，タイピング
表計算ソフトの基礎
左記に示す授業内容を復習する。

15

15

5

データサイエンス(1) データサイエンス 左記に示す授業内容を復習する。
とはデータサイエンス(2) データ処理
左記に示す授業内容を復習する。

6

データサイエンス(3) データの可視化

左記に示す授業内容を復習する。

15

7

データサイエンス(4) データの活用

左記に示す授業内容を復習する。

15

8

プレゼンテーションソフトの使用方法 左記に示す授業内容を復習する。
(1) 基本操作，プレゼンテーション
プレゼンテーションソフトの使用方法 左記に示す授業内容を復習する。
(2) スライドの構成とデザイン
HTMLによるホームページ作成、タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ試験
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
開発現場における「やり方」としてのア 左記に示す授業内容を復習する。
ルゴリズム（講師：TKC）
ワープロソフトの使用方法(1) 基本的な 左記に示す授業内容を復習する。
文書の作成
ワープロソフトの使用方法(2) 図、表、 左記に示す授業内容を復習する。
数式入りの文書の作成
情報検索：学術文献検索，図書館の文献 左記に示す授業内容を復習する。
検索

15

2
3
4

9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
15

15

15
15
15
15
15
15
15

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
40

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【資源】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

神山

代表以外教員／Other Instructor

福井えみ子

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231112F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 木/Thu 1, 木/Thu 2
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

拓也(農学部)

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours
ＡＬ度（Active Learning）

AL80

実務家による授業回数2回

時間割コード／Registration G283005
Code

単位数／Credits

2単位

神山 拓也(名前：神山拓也
電話番号：028‑649‑5016
email：koyama@cc.utsunomiya‑u.ac.jp)
神山 拓也(水曜日午前)

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れています。
this course
データサイエンスの社会実装の最先端の一例を、臨場感を持って学んでください。
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎となる数理的思考に基づくデータ処理・分析手法に加え、情報リ
テラシーとして、オフィス系ソフトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センタ
ーPC・学内LANの環境の理解といった内容を講義と実習を併用した形式で学習します。情報
倫理とWindowsを中心にしたオペレーティングシステムについては、講義中に適宜解説します。

授業の達成目標／Course Goals

多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。

学修・教育目標との関連／Educational Goals

この授業は,生物資源科学科の学修・教育目標のAに対応しており,情報処理に関する知識と理解を高め,それを活用できる能力を身につけること目標としています.具体的には,情報化社会で必要不可欠とされる情報リテラシー（情報機器の操作法，情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得し、専門課程での応用力を養います.

前提とする知識／Prerequisites

特にありません。

関連科目／Related Courses

生物統計学.

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

農学部生物資源科学科の1年生を対象とし,峰キャンパスにある総合メデｲア基盤センタ−のWindows が動作するパ−ソナルコンピュ−タ−（PC)を使って行います.
授業の前半では講義形式で解説しながら一緒に手を動かして練習問題に取り組んでいただき、後半は実習形式で課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

実教出版，30時間アカデミック『Office 2013年度 情報リテラシー』Windows8対応．大学生協で販売 。他に必要な資料等は，配布するか Web ページを指定します.

成績評価の方法／Evaluation

授業において出される課題の提出（90%）および出席（10%）で評価します.

41学習上の助言／Learning Advice

入学当初は，情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います．PC やインターネットに触れる機会が少なかった人は，気後れすることなく，わからない点を教員やティーチングア
シスタントの大学院生に質問してください．高校時代にこれらを活用してきた人は，総合メディア基盤センター PC や学内 LAN の環境がこれまでの環境とどこが違うのかを注意して学んでください．

キーワード／Keywords

情報セキュリティ、Word、Power point、 Excel

SDGsとの関連／Related SDGs

（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

42

授業計画詳細／Course Schedule
回
／Time

授業計画
／Class Schedule

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

1

データサイエンス(はじめに)
学内e‑mail設定
情報モラルについて履修登録の説明（授業時間割表）
Word の利用法
文章の作成
履修登録の確認（授業時間割表）

本授業の内容を教科書にて確認しておく。
また、授業終了後は教科書の演習問題を用いて復習しておくこと。

2

3

Word
(表の作成)

4

Word

5

Power Point の利用法
PPで自己紹介ファイル作成

6

図書館の利用と情報および文献検索
PPで自己紹介ファイル作成

7

情報セキュリティ(TKC講師)
PPで自己紹介ファイル作成

8

プレゼンテーション1
PPを用いて自己紹介する。
プレゼンテーション2
PPを用いて自己紹介する。
データサイエンス1
データサイエンスを学ぶ意義
データの収集と整理
データサイエンス2
Excel‑データの扱い方
平均値と標準誤差
データサイエンス3
Excel‑図表の作成
棒グラフ
データサイエンス4
Excel‑図の作成
相関分析
データサイエンス5
Excel‑図の作成
推移のデータ、折れ線グラフ
演習

9
10
11
12
13
14
15

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)テスト

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
43

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【生命】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

水重

貴文(農学部)

代表以外教員／Other Instructor
授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231212F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 木/Thu 1, 木/Thu 2
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

時間割コード／Registration G283010
Code

水重

単位数／Credits

2単位

貴文(mizushige@cc.utsunomiya‑u.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours
ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れています。データサイエンスの社会実装の最先端の一例を、臨場感を持って学んでくださ
this course
い。
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え、情報リテラシーとして、オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を、講義と実習を併用した形式で学習します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応します。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals
前提とする知識／Prerequisites

特にありません。

関連科目／Related Courses

実践データサイエンス、データサイエンス基礎

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

講義形式での解説や実際に端末を使用する実習形式を織り交ぜながら、各種課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

情報リテラシー関連の教科書：『30時間アカデミック 情報リテラシー Office2013』（実教出版）
データサイエンス関連の教科書は，特に指定しません。
総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/

成績評価の方法／Evaluation

授業中の演習課題等での参加態度（30％）と定期的な提出課題（70%）により総合的に評価します．

学習上の助言／Learning Advice

入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった方は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学院生に質問してください。
情報リテラシー, Office (Word, Excel, PowerPoint), データサイエンス, データリテラシー, データ分析

キーワード／Keywords

44

SDGsとの関連／Related SDGs

（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

45

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
１（学内PC・ネットワークの利用方法、
パスワード変更、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー２（タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ、ネット検索、学術論文・図書検索、
情報モラル・倫理）Word１（基本操作、文章の作成・編集、 授業内で指示した課題に取り組む。
表の作成）
Word２（図形・画像の挿入、レポート作 授業内で指示した課題に取り組む。
成）
PowerPoint１（基本操作、図・オブジェ 授業内で指示した課題に取り組む。
クトの作成）
PowerPoint２（画面切り替え効果、アニ 授業内で指示した課題に取り組む。
メーション、プレゼンテーション作成）
Excel１（基本操作、表の作成）
課題と授業内容の復習

15

Excel２（関数、グラフの作成、Wordと 課題と授業内容の復習の連携）
Excel３（集計・統計分析の初歩、また 授業内容の復習
は、データベースとしての利用（並べ替
え・抽出））
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
左記に示す授業内容を復習する。
：TKC）
データサイエンス１（データサイエンス 授業内で指示した課題に取り組む。
を学ぶ意義、データの収集と整理）
データサイエンス２（度数分布）
授業内で指示した課題に取り組む。

30

データサイエンス３（大きさと散布度の 授業内で指示した課題に取り組む。
代表値）
データサイエンス４（相関分析）
授業内で指示した課題に取り組む。

30

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
30
30
30
30
30

15
15
15
30
30

30

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
46

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【農環】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor守山

拓弥(農学部)

代表以外教員／Other Instructor
授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231312F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 木/Thu 3, 木/Thu 4
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

時間割コード／Registration G283015
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

守山

拓弥(守山拓弥（ t‑moriyama@cc.utsunomiya‑u.ac.jp）)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours守山

拓弥(守山拓弥（水曜日ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

9：00‑10：00 ）)実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れています。
this course
データサイエンスの社会実装の最先端の一例を、臨場感を持って学んでください。
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎となる数理的思考に基づくデータ処理・分析手法に加え、情報リ
テラシーとして、オフィス系ソフトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センタ
ーPC・学内LANの環境の理解といった内容を講義と実習を併用した形式で学習します。情報
倫理とWindowsを中心にしたオペレーティングシステムについては、講義中に適宜解説します。

授業の達成目標／Course Goals

多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。

学修・教育目標との関連／Educational Goals

本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。

前提とする知識／Prerequisites

特にありません。

関連科目／Related Courses

実践データサイエンス

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

農授業の前半では講義形式で解説しながら一緒に手を動かして練習問題に取り組んでいただ
き、後半は実習形式で課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

1. 情報リテラシー関連
伀昀昀椀 攀
3で学ぶコンピュータリテラシー、小野目如快（著）、実教出版
報リテラシー : 情報モラル&情報セキュリティ : Windows 8.1 Internet Explorer 11
Microsoft Word 2013 Microsoft Excel 2013 Microsoft PowerPoint 2013、FOM出版
報処理入門 : Windows7+Office2013 : 2016年度版、出版社：システムテクニカルサー
ビス
2. データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/"

成績評価の方法／Evaluation

出席と提出課題によって評価します。

47

学習上の助言／Learning Advice

入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった諸君は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学院生に質問してください。

キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs

（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

48

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
１（学内PC・ネットワークの利用方法、
パスワード変更、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー２（タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ、ネット検索、学術論文・図書検索、
情報モラル・倫理）Word１（基本操作、文章の作成・編集、 授業内で指示した課題に取り組む。
表の作成）
Word２（図形・画像の挿入、レポート作 授業内で指示した課題に取り組む。
成）
Excel１（基本操作、表の作成）
授業内で指示した課題に取り組む。

15

30

12

Excel２（関数、グラフの作成、Wordと 授業内で指示した課題に取り組む。
の連携）
Excel３（集計・統計分析の初歩、また 授業内で指示した課題に取り組む。
は、データベースとしての利用（並べ替
え・抽出））
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
左記に示す授業内容を復習する。
：TKC）
データサイエンス１（データサイエンス 授業内で指示した課題に取り組む。
を学ぶ意義、データの収集と整理）
データサイエンス２（度数分布、大きさ 授業内で指示した課題に取り組む。
の代表値と散布度の代表値）
データサイエンス３（相関分析）
授業内で指示した課題に取り組む。

13

データサイエンス４（回帰分析）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

14

PowerPoint１（基本操作、図・オブジェ 授業内で指示した課題に取り組む。
クトの作成）
PowerPoint２（画面切り替え効果、アニ 左記に示す授業内容を復習する。
メーション、プレゼンテーション作成）

30

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
30
30
30

30
15
15
30
30
30

15

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
49

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【農経】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

加藤

弘二(農学部)

代表以外教員／Other Instructor
授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231412F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 木/Thu 3, 木/Thu 4
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

時間割コード／Registration G283020
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

加藤

弘二(加藤 弘二(katoko@cc.utsunomiya‑u.ac.jp))

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

加藤

弘二(加藤 弘二(水曜日16:00〜17:00))

ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

2回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れています。
this course
データサイエンスの社会実装の最先端の一例を、臨場感を持って学んでください。
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

情報化社会で必要不可欠とされる情報および情報手段を主体的に選択し活用していくための基礎的な能力を学び，情報活用の実践力を養い，情報の科学的理解を深めます。すべての学生が身につけるべき情報リテラシーとして，オフィス系ソフトウェアとウェブブラウザ，電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法，ハードウェアの基本的な使い方，総合メディア基盤センターPC・学内LANの環境の理解といった内容を講義と実習を併用した形式で教授します。情報倫理とWindows を中心にしたオペレーティン今日の社会はあらゆ
る分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎となる数理的思考に基づくデータ処理・分析手法に加え、情報リテラシーとして、オ
フィス系ソフトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LANの環境の理解といった内容を講義と実習を併用した形式で学習します。情報倫理とWindowsを中心にしたオペレーティングシステムについては、講義中に適宜解説します。グシステムについては，講義中に適宜解説します。

授業の達成目標／Course Goals

前提とする知識／Prerequisites

多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。
特にありません。

関連科目／Related Courses

実践データサイエンス

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

授業の前半では講義形式で解説しながら一緒に手を動かして練習問題に取り組んでいただき、後半は実習形式で課題（要提出）に取り組んでいただきます。

学修・教育目標との関連／Educational Goals

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

1. 情報リテラシー関連
Office 2013で学ぶコンピュータリテラシー、小野目如快（著）、実教出版
2. データサイエンス関連
特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/

成績評価の方法／Evaluation

出席と提出課題によって評価します。

学習上の助言／Learning Advice

入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった諸君は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学院生に質問してください。
50

キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs

（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

51

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule1

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
１（学内PC・ネットワークの利用方法、
パスワード変更、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー２（タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ、ネット検索、学術論文・図書検索、
情報モラル・倫理）Word１（基本操作、文章の作成・編集、 授業内で指示した課題に取り組む。
表の作成）
Word２（図形・画像の挿入、レポート作 授業内で指示した課題に取り組む。
成）
Excel１（基本操作、表の作成）
授業内で指示した課題に取り組む。

15

Excel２（関数、グラフの作成、Wordと 授業内で指示した課題に取り組む。
の連携）
Excel３（集計・統計分析の初歩、また 授業内で指示した課題に取り組む。
は、データベースとしての利用（並べ替
え・抽出））
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
左記に示す授業内容を復習する。
：TKC）
データサイエンス１（データサイエンス 授業内で指示した課題に取り組む。
を学ぶ意義、データの収集と整理）
データサイエンス２（度数分布、大きさ 授業内で指示した課題に取り組む。
の代表値と散布度の代表値）
データサイエンス３（推測統計学1：平 授業内で指示した課題に取り組む。
均値の推定）
データサイエンス４（推測統計学2：仮 授業内で指示した課題に取り組む。
説検定）
データサイエンス5（回帰分析）
授業内で指示した課題に取り組む。

30

データサイエンス6（データ分析の実践 授業内で指示した課題に取り組む。
）

30

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

15
30
30
30

30
15
15
30
30
30
30
30

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
52

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【森林】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

松英代表以外教員／Other Instructor

林 宇一（農学部森林科学科）

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231512F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 木/Thu 5, 木/Thu 6
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

恵吾(農学部)

時間割コード／Registration G283025
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

松英

恵吾(松英恵吾(matsue@cc.utsunomiya‑u.ac.jp))

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

松英))

恵吾(松英恵吾(火曜日ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数

0回

13：00〜15：00

森林計画学教員研究室にて実務経験の内容，及び当該授業への実務経
験の活かし方／Instructor's practicalexperience and how it is utilized forthis course
地域に関する実践科目○

授業の内容／Course Description

データサイエンスとはデータを基盤として社会的に有益な知見を科学的に構成するための方法論であり、情報処理、数学、統計の知識・技術をベースに対象分野の専門的知識・技術と統合して活用されるものである。本講義ではデータサイエンスの基盤となる情報リテラシ（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）、森林科学科の専門分野の学習で必要とされる情報処理技術の基礎、技術者倫理に関わる情報倫理、統計学について講述・演習する。
情報化社会を賢明に生きるとともに、専門分野でリーダシップを発揮するためには、情報の検索、交換、表現や分析等の利用技術に通じること、とりわけインターネットを効果的に活用する能力が必要となる。本授業では、すべての学生がデータサイエンスの基盤となる情報
リテラシ（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基
礎的な能力）、森林科学科の専門分野の学習で必要とされる情報処理技術の基礎、技術者倫理に関わる情報倫理、統計学について基礎知識を習得することを目標とする。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals

本講義は森林科学科学習・教育目標（A）「森林科学の学習を進める上で必要となる、語学、情報処理、専門基礎の知識と思考力を高め、地球的、地域的両面の視野から、物事を判断、理解する能力を身につける。」に関連している。

前提とする知識／Prerequisites

PC操作に慣れていることが望ましいが、特に前提として必要としない。

関連科目／Related Courses

PC操作に慣れていることが望ましいが、特に前提として必要としない。

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

授業は講義と実習を併用した形で進める（AL50）。実習時には、教員の他に大学院生のティ
ー チングアシスタントが質問を受け付けるので積極的に質問すること。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

教材：授業時間に必要に応じて配布する。

成績評価の方法／Evaluation

中間提出課題（40％）、最終提出課題（60％）により総合的に評価する。成績評価は授業の目的の達成度に基づいて行う。

学習上の助言／Learning Advice

正しい情報処理の知識と、今後4年間、それ以後に必要となる情報処理技術の基礎を身につけて欲しい。

キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs
備考／Notes（13）気候変動に具体的な対策を（関連小）,（15）陸の豊かさも守ろう（関連大）,（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）
今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

53

授業計画詳細／Course Schedule
回
／Time

授業計画
／Class Schedule

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)1

宇都宮大学における情報機器の利用法

本講義のシラバスの内容を確認する

20

2

コンピュータの概念（ハードウェア・ソ 予習：自らのこれまでの情報処理に関す 30
フトウェア）
る経験を思い返す。復習：配付資料を見直す。
インターネット、LANの仕組みと情報セ 予習：自らのこれまでのネット利用に関 30
キュリティ及び情報倫理する経験を思い返す。復習：配付資料を見直す。
Web
予習：自らのこれまでのWebに関する経験 30
を思い返す。復習：配付資料を見直す。
学術文献検索（図書館）
習：前回の配布資料を見直す。復習：図 30
書館の情報システムを利用してみる。
電子メール・ファイルの管理
予習：新入生セミナーの内容を見直す。 30
復習：配付資料を見直す。
ワードプロセッサ
予習：新入生セミナーの内容を見直す。 30
復習：配付資料を見直す。
レポート作成方法
予習：新入生セミナーの内容を見直す。 30
復習：配付資料を見直す。
プレゼンテーション
予習：新入生セミナーの内容を見直す。 30
復習：配付資料を見直す。
森林科学とデータサイエンス
予習：自らのこれまでの身につけた数学 30に関する知識を思い返す。復習：配付資料を見直す。
記述統計によるデータサイエンス
予習：前回の配布資料を見直す。復習
30：演習問題に取り組む。
代表値を用いたデータサイエンス
予習：前回の配布資料を見直す。復習
30：演習問題に取り組む。
相関分析・回帰分析によるデータサイエ 予習：前回の配布資料を見直す。復習
30
ンス：演習問題に取り組む。
プログラミング
予習：自らのこれまでの情報処理に関す 30
る経験を思い返す。復習：演習問題に取り組む。
これからのデータサイエンス（AIと機械 予習：これまでの配付資料を見直す。復 30
学習・深層学習）
習：配付資料を見直す。

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
54

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【ｺﾐｭ】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

若園雄志郎(地域デザイン科学部),大森玲子(地域デザイン科学部)

代表以外教員／Other Instructor
授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231612F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 金/Fri 5, 金/Fri 6
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours
ＡＬ度（Active Learning）

AL80

実務家による授業回数2回

時間割コード／Registration G284005
Code

単位数／Credits

2単位

若園 雄志郎(若園 雄志郎(pontono@cc.utsunomiya‑u.ac.jp))
大森 玲子(大森 玲子(rohmori@cc.utsunomiya‑u.ac.jp))
若園 雄志郎(若園 雄志郎(水曜10時〜12時))
大森 玲子(大森 玲子(水曜12:00‑12:50￨訪問前に必ずメール連絡してください。))

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 会計事務所と地方公共団体の2つの分野に専門特化した情報サービスを展開し、日本の情報
験の活かし方／Instructor's practical
産業界に独自の地位を築いている株式会社TKCにおいて活躍する実務家による授業を取り入
experience and how it is utilized for れています。
this course
データサイエンスの社会実装の最先端の一例を、臨場感を持って学んでください。
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

前提とする知識／Prerequisites

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎となる数理的思考に基づくデータ処理・分析手法に加え、情報リ
テラシーとして、オフィス系ソフトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センタ
ーPC・学内LANの環境の理解といった内容を講義と実習を併用した形式で学習します。情報
倫理とWindowsを中心にしたオペレーティングシステムについては、講義中に適宜解説します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。
特にありません。

関連科目／Related Courses

実践データサイエンス

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

AL80：授業の前半では講義形式で解説しながら一緒に手を動かして練習問題に取り組んでいただき、後半は実習形式で課題（要提出）に取り組んでいただきます。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

教科書は『情報リテラシー＜改訂版＞ Windows 10・Office 2016対応』FOM出版（ISBN：978‑4‑
86510‑344‑1）です。なお、類似の書名があるので、購入の際は十分気を付けてください。
参考資料としては、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトがあります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト https://www.stat.go.jp/dss/

成績評価の方法／Evaluation

授業への参加状況と各回の提出課題によって評価します（100％）。

学習上の助言／Learning Advice

入学当初は、データリテラシー・情報リテラシーの個人差が比較的大きいと思います。PCやインターネットに触れる機会が少なかった諸君は、気後れすることなく、わからない点を教員やティーチングアシスタントの大学院生に質問してください。

キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs

（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）55

備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

56

授業計画詳細／Course Schedule
回
／Time

授業計画
／Class Schedule

第1回

ガイダンス、PCの操作・情報リテラシー 左記に示す授業内容を復習する。
1（学内PC・ネットワークの利用方法、
パスワード変更、電子メール）
PCの操作・情報リテラシー2（タイピン 左記に示す授業内容を復習する。
グ、ネット検索、学術論文・図書検索、
情報モラル・倫理）Word1（基本操作、文章の作成・編集、 予習：教科書の該当箇所を読んで、練習
表の作成）
問題に取り組む。
復習：左記に示す授業内容を復習する。
Word2（図形・画像の挿入、レポート作 予習：教科書の該当箇所を読んで、練習成）
問題に取り組む。
復習：左記に示す授業内容を復習する。
Excel1（基本操作、表の作成）
予習：教科書の該当箇所を読んで、練習問題に取り組む。
復習：左記に示す授業内容を復習する。
Excel2（関数、グラフの作成、集計・統 予習：教科書の該当箇所を読んで、練習
計分析の初歩、データベースとしての利 問題に取り組む。
用（並べ替え・抽出））
復習：左記に示す授業内容を復習する。
情報ネットワークにおけるセキュリティ 左記に示す授業内容を復習する。
の現状と課題（講師：TKC）
AIを知り、AI時代を生き抜く（講師
左記に示す授業内容を復習する。
：TKC）
データサイエンス1（データサイエンス 復習：授業内で指示した課題に取り組むを学ぶ意義、データの収集と整理）。
データサイエンス2（度数分布、大きさ 復習：授業内で指示した課題に取り組むの代表値と散布度の代表値）。
データサイエンス3（相関分析、回帰分 復習：授業内で指示した課題に取り組む析）。
データサイエンス4（時系列データ）
復習：授業内で指示した課題に取り組む。
PowerPoint1（基本操作、図・オブジェ 予習：教科書の該当箇所を読んで、練習クトの作成）
問題に取り組む。
復習：左記に示す授業内容を復習する。
PowerPoint2（画面切り替え効果、アニ 予習：教科書の該当箇所を読んで、練習
メーション、プレゼンテーション作成） 問題に取り組む。
復習：左記に示す授業内容を復習する。
まとめ
授業内で指示した課題に取り組む。

第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
第8回
第9回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)
15
15
60
60
60
60
15
15
30
30
30
30
30
30
60

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
57

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【建築】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor荒木笙子(地域デザイン科学部)

代表以外教員／Other Instructor
授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231712F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 火/Tue 3, 火/Tue 4
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

時間割コード／Registration G284010
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours
ＡＬ度（Active Learning）

AL80

実務家による授業回数0回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経 該当しません。
験の活かし方／Instructor's practicalexperience and how it is utilized forthis course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎となる数理的思考に基づくデータ処理・分析手法に加え、情報リ
テラシーとして、オフィス系ソフトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センタ
ーPC・学内LANの環境の理解といった内容を講義と実習を併用した形式で学習します。情報
倫理とWindowsを中心にしたオペレーティングシステムについては、講義中に適宜解説します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
地域デザイン科学部共通の学習・教育目標「（B）科学技術と地域デザインに関する共通的リテラシーを身につけている。」に寄与する。（社会基盤デザイン学科の学習・教育目標に
ついては履修案内（地域デザイン科学部）等を参照）
特にありません。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals
前提とする知識／Prerequisites
関連科目／Related Courses
授業の具体的な進め方／Course Methodologies

微分積分学，線形代数学，数値解析入門，力学のほかに社会基盤デザイン学科の各実習・演習・実験科目
授業を４つのパートに分け，各パートで社会基盤デザインに関する課題を出し，毎回の授業
でステップごとに課題に取り組む。
毎回の授業では，学生のペアで相談しながら作業を進め，授業終了時に同じペアで進行状況をチェックする。
AL80：毎回，総合メディア基盤センターのＰＣを実際に操作し，課題を提出させる。授業中に学生ペアで相談・チェックし，必要に応じて他のペアや教員，ティーチングアシスタントに質問・意見交換する。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

・教科書： 情報リテラシー（FOM出版，ISBNコード 978‑4‑86510‑071‑6）
・参考書： Office 2013で学ぶコンピュータリテラシー（小野目如快，実教出版）
情報処理入門（2016年度版，システムテクニカルサービス）
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト（https://www.stat.go.jp/dss/）※必要に応じてプリントを配布する。

成績評価の方法／Evaluation

毎回の授業での取り組みの様子（20点）と課題１〜４の提出内容（20点×４）の100点満点
に対して60点以上を得点した場合に合格とする．なお，課題４は最終回の発表を必須とし，提出課題であるスライドと発表を総合的に評価する。
ＰＣやソフトウェアの操作の仕方，課題への取り組みなど，よくわからない点は，ペアになった学生や他のペア，教員，ティーチングアシスタントに気軽に問いかけてください。
ＰＣ操作は一人ずつでも，課題に取り組む作業は，複数の人とやり取りしながら進める，それが社会基盤デザインの一歩です。

学習上の助言／Learning Advice

58キーワード／Keywords

SDGsとの関連／Related SDGs

インターネット
電子メール
ワープロソフト
表計算ソフトデータサイエンス
プレゼンテーションソフト
（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

59

授業計画詳細／Course Schedule
回
／Time

授業計画
／Class Schedule1

ガイダンス，インターネットの活用
学んだことの復習を行う。
（１）課題１の説明，Webブラウザ
インターネットの活用（２）日本語入力 学んだことの復習を行う。
，Web検索，電子メールの利用
インターネットの活用（３）課題１の提 学んだことの復習を行う。
出
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
ワープロソフトの活用（１）課題２の説 学んだことの復習を行う。
明，基本的な文書作成
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
ワープロソフトの活用（２）オブジェク 学んだことの復習を行う。
トの挿入（図形，グラフ，表）
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
ワープロソフトの活用（３）その他の便 学んだことの復習を行う。
利な機能，課題２の提出
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
表計算ソフトを活用したデータの可視化 学んだことの復習を行う。
（１）課題３の説明，データサイエンス 次の講義の予習を行う。具体的には教科の意義
書の関連する部分を読んでおく。
表計算ソフトを活用したデータの可視化 学んだことの復習を行う。
（２）Excelの基本操作
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
表計算ソフトを活用したデータの可視化 学んだことの復習を行う。
（３）データサイエンスとExcel①
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
表計算ソフトを活用したデータの可視化 学んだことの復習を行う。
（４）データサイエンスとExcel②
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
表計算ソフトを活用したデータの可視化 学んだことの復習を行う。
（５）データサイエンスの実践，課題 次の講義の予習を行う。具体的には教科３の提出書の関連する部分を読んでおく。
プレゼンソフトの活用（１）課題５の説 学んだことの復習を行う。
明，スライドの作成
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
プレゼンソフトの活用（２）オブジェク 学んだことの復習を行う。
トの挿入（図形，グラフ，表）
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
プレゼンソフトの活用（３）スライドシ 学んだことの復習を行う。
ョー，プレゼン技法
次の講義の予習を行う。具体的には教科書の関連する部分を読んでおく。
プレゼンソフトの活用（４）課題４の発 なし。
表

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
60

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ入門【社基】／Introduction to Data Science代表教員(所属)／Instructor

飯村代表以外教員／Other Instructor

タイ ウィサル ，近藤 伸也，王玲玲

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1231812F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
前期／First semester 火/Tue 3, 火/Tue 4
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

耕介(地域デザイン科学部)

時間割コード／Registration G284015
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

飯村耕介(k̲iimura@cc.utsunomiya‑u.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

飯村耕介(月曜12:50〜14:20（事前にメールでの予約が望ましい）)

ＡＬ度（Active Learning）

AL80

実務家による授業回数0回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経
験の活かし方／Instructor's practicalexperience and how it is utilized forthis course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本授業では、データサイエンスの基礎(データサイエンス・AIの概要や留意事項, 社会での利活用の例,
情報倫理, 初歩的なデータ解析・分析手法)に加え、情報リテラシーとして、オフィス系ソ
フトウェアとウェブブラウザ、電子メールの標準的な使い方とそれらの間の有機的連携方法、ハードウェアの基本的な使い方、総合メディア基盤センターPC・学内LAN環境の理解といった内容を、講義と実習を併用した形式で学習します。
多種多様なデータに触れる機会が多くなった現代の情報化社会において、これからの社会人にはデータをもとに客観的な視点から物事を正しく理解し判断することが求められており、特にデータを適切に取得・可視化し、統計学に基づいて分析する能力が必要とされています。また、情報犯罪から身を守るため、そして、知らずして社会的な迷惑を与えたり、不法行為を行ったりしないよう、基本的なエチケットや情報倫理を学び、インターネットの持つ光と陰の両面を理解する必要もあります。本授業では、すべての学部の学生が、情報化社会で必要不可欠とされるデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）と情報リテ
ラシー（情報機器の操作法、情報および情報手段を自主的に選択し活用していくための基礎的な能力）を習得することを目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応する。
地域デザイン科学部共通の学習・教育目標「（B）科学技術と地域デザインに関する共通的リテラシーを身につけている。」に寄与する。（社会基盤デザイン学科の学習・教育目標に
ついては履修案内（地域デザイン科学部）等を参照）
特にありません。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals

前提とする知識／Prerequisites
関連科目／Related Courses
授業の具体的な進め方／Course Methodologies

微分積分学，線形代数学，数値解析入門，力学のほかに社会基盤デザイン学科の各実習・演習・実験科目を中心に多くの科目に関連します。
授業を４つのパートに分け，各パートで社会基盤デザインに関する課題を出し，毎回の授業
でステップごとに課題に取り組む。
毎回の授業では，学生のペアで相談しながら作業を進め，授業終了時に同じペアで進行状況をチェックする。
AL80：毎回，総合メディア基盤センターのＰＣを実際に操作し，課題を提出させる。授業中に学生ペアで相談・チェックし，必要に応じて他のペアや教員，ティーチングアシスタントに質問・意見交換する。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

・教科書： 情報リテラシー（FOM出版，ISBNコード 978‑4‑86510‑071‑6）
・参考書： Office 2013で学ぶコンピュータリテラシー（小野目如快，実教出版），情報処
理入門（2016年度版，システムテクニカルサービス），データサイエンス・スクール 統計
力向上サイト（https://www.stat.go.jp/dss/）※必要に応じてプリントを配布する。

成績評価の方法／Evaluation

毎回の授業での取り組みの様子（20点）と課題１〜４の提出内容（20点×４）の100点満点
に対して60点以上を得点した場合に合格とする．なお，課題４は最終回の発表を必須とし，提出課題であるスライドと発表を総合的に評価する。

61

学習上の助言／Learning Advice

SDGsとの関連／Related SDGs

ＰＣやソフトウェアの操作の仕方，課題への取り組みなど，よくわからない点は，ペアになった学生や他のペア，教員，ティーチングアシスタントに気軽に問いかけてください。
ＰＣ操作は一人ずつでも，課題に取り組む作業は，複数の人とやり取りしながら進める，それが社会基盤デザインの一歩です。
インターネット，電子メール，ワープロソフト，表計算ソフト，データサイエンス，プレゼ
ンテーションソフト（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

キーワード／Keywords

62

授業計画詳細／Course Schedule
回
／Time

授業計画
／Class Schedule

第１週

ガイダンス，インターネットの活用（１）課題１の説明，Webブラウザ
インターネットの活用（２）日本語入力，Web検索，電子メールの利用
インターネットの活用（３）課題１の提出
ワープロソフトの活用（１）課題２の説
明，基本的な文書作成
ワープロソフトの活用（２）オブジェク
トの挿入（図形，グラフ，表）
ワープロソフトの活用（３）その他の便 課題２の作成・提出
利な機能，課題２の提出
表計算ソフトを活用したデータの可視化（１）課題３の説明，データサイエンスの意義
表計算ソフトを活用したデータの可視化（２）Excelの基本操作
表計算ソフトを活用したデータの可視化（３）データサイエンスとExcel①
表計算ソフトを活用したデータの可視化（４）データサイエンスとExcel②
表計算ソフトを活用したデータの可視化 課題３の作成・提出（５）データサイエンスの実践，課題
３の提出
プレゼンソフトの活用（１）課題５の説
明，スライドの作成
プレゼンソフトの活用（２）オブジェク
トの挿入（図形，グラフ，表）プレゼンソフトの活用（３）スライドシ 課題４の作成・提出
ョー，プレゼン技法
プレゼンソフトの活用（４）課題４の発
表

第２週
第３週
第４週
第５週
第６週
第７週
第８週
第９週
第１０週
第１１週
第１２週
第１３週
第１４週
第１５週

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
63

授業科目名(英文名)／Course Title

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ基礎／Basic Course of Data Science代表教員(所属)／Instructor

熊本 真一郎(基盤教育)

代表以外教員／Other Instructor
授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1334002F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Second semester 火/Tue 3, 火/Tue 4
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

時間割コード／Registration G580063
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

熊本 真一郎(kumamoto[at mark挿入]cc.utsunomiya‑u.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

熊本 真一郎(金曜日14:20‑15:50（変更可）)

ＡＬ度（Active Learning）

AL50

実務家による授業回数0回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経
験の活かし方／Instructor's practicalexperience and how it is utilized forthis course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

前提とする知識／Prerequisites

今日の社会は、情報通信技術や計測技術の発展により、あらゆる分野において多種多様な大量のデータで溢れています。そしてそれらのデータから価値ある情報を抽出し、予測、意思決定、自動化、最適化、課題解決等に活用する一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本科目では、データサ
イエンスの基礎となる『数理的思考に基づくデータ分析手法（Excel）』と『プログラミン
グ（Python）の基礎』を講義と実習を併用した形式で学習します。また、数学に苦手意識のある人やプログラミングが未経験の人でも理解できるように、基礎的内容を重点的に解説します。
本科目では、データの取得から分析までの一連の流れを経験することにより、データサイエ
ンスの基礎的技術を習得する事を目標とします。また、データサイエンスを通して、『データという事実から法則や関係性を見出し、それらを検証する』という「サイエンス」の基本的考え方を理解することも目標とします。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」に対応します。
特にありません。

関連科目／Related Courses

データサイエンス入門、実践データサイエンス

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

授業の前半では講義形式で解説しながら一緒にパソコンを使って練習問題に取り組んでいた
だき、後半は実習形式で課題に取り組んでいただきます。

授業の達成目標／Course Goals

学修・教育目標との関連／Educational Goals

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks

特に指定はしませんが、総務省統計局が公開している以下のWEBサイトが参考になります。
データサイエンス・スクール 統計力向上サイト
https://www.stat.go.jp/dss/

成績評価の方法／Evaluation

授業中の演習課題等での参加態度（30%）と提出課題（70%）によって評価します。
新型コロナウィルス感染症の状況等により本授業のすべてまたは一部をオンラインに変更した場合の成績評価については、必要に応じて別途示します。

学習上の助言／Learning Advice

わからないことがあれば、どんな些細なことでも気軽に質問してください。

キーワード／Keywords

データサイエンス、確率、統計学、データ分析、プログラミング、Excel、Python

SDGsとの関連／Related SDGs

（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）備考／Notes

今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。

64

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule

1

15

3

ガイダンス（データサイエンスとは何か 左記に示す授業内容を復習する。
）
データ分析１（Excelの基本、データの 授業内で指示した課題に取り組む。
取得、前処理）データ分析２（相関分析）
授業内で指示した課題に取り組む。

4

データ分析３（回帰分析）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

5

データ分析４（データベース処理）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

6

データ分析５（時系列データ）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

7

データ分析６（確率の基礎、確率分布） 授業内で指示した課題に取り組む。

30

8

データ分析７（クラスタリング）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

9

データ分析８（最適化問題）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

10

データ分析９（数理モデル）

授業内で指示した課題に取り組む。

30

11

プログラミングの基礎１（なぜプログラ 授業内で指示した課題に取り組む。
ミングを学ぶのか、Google
Colaboratoryの使い方、Pythonの基本）
プログラミングの基礎２（プロブラムの 授業内で指示した課題に取り組む。
流れの分岐と繰り返し）
プログラミングの基礎３（文字列、リス 授業内で指示した課題に取り組む。
ト、タプル、辞書、関数）
プログラミングの基礎４（ライブラリの 授業内で指示した課題に取り組む。
使い方）
プログラミングの基礎５（データ処理と 授業内で指示した課題に取り組む。
グラフの作成）

30

2

12
13
14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

30
30

30
30
30
30

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
65

授業科目名(英文名)／Course Title

実践ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ／Practical Course of Data Science代表教員(所属)／Instructor

吉田 聡太(全学共通大学教育推進機構)

代表以外教員／Other Instructor

熊本真一郎 (基盤教育)

授業種別／Type of Class

講義・演習

ナンバリング／Numbering

1352002F

開講学期曜日時限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Second semester 月/Mon 5, 月/Mon 6
受入不可

科目等履修生の受入／Acceptanceof Credited Auditors

時間割コード／Registration G846205
Code

単位数／Credits

2単位

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

吉田 聡太(syoshida[at markを挿入]cc.utsunomiya‑u.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office Hours

吉田 聡太(月14:20‑15:00, 木曜14:00‑15:00 (変更可))

ＡＬ度（Active Learning）

AL80

実務家による授業回数0回

実務経験の内容，及び当該授業への実務経
験の活かし方／Instructor's practicalexperience and how it is utilized forthis course
地域に関する実践科目−

授業の内容／Course Description

身の回りにある種々のデータから価値ある情報を抽出し課題解決や意思決定に活かす、といった「データサイエンス」のエッセンスを学習します。
授業では、あらゆる専攻の学生に関係したトピックを題材に、データの分析はもちろん、身の回りの家電やスマートホンなどで活用されているAI・機械学習と称される技術の概要を説明しながら一部体験して頂いたり、日々の学業・仕事などで直面する煩雑な繰り返し作業やデータ収集の自動化、実験・フィールドワークの計画(意思決定)など、発展的な内容についてもご説明します。

授業の達成目標／Course Goals

授業の雰囲気が知りたい方は下記ホームページから授業動画(Youtubeへのリンク)をご覧く
ださい。https://sites.google.com/view/syoshidant/講義の情報
本授業では、データサイエンスに不可欠な基礎的概念の獲得と、データを取得・解析して対象の理解を深めたり、課題解決・意思決定に役立てるといった実践的内容の概要の理解を目標とします。授業の後半では、データの分析や作業の自動化、簡単なゲームの作成といった、各受講生の興味に応じたトピックを選びレポートを作成する、[最終課題]に取り組んでいただきます。

前提とする知識／Prerequisites

最終課題の実施例(2020年度実績): 各種データ分析(栄養素と献立, 野球やサッカー,Youtubeのコメント,国際情勢,災害, etc.), オセロの作成, Webスクレイピング, ブラウザの自動操作, 機械学習(画像認識,強化学習)など。
本学の教育目標のうち、「1. 現代社会に必要なリテラシー、幅広く深い教養と豊かな人間性、そして、知と行動力を統合した行動的知性を育成するための基盤教育を行います。」および一部「2.実践的で専門的な知識を修得するための専門教育を行います。」に関連している。
基本的なPCの操作はある程度仮定しますが、プログラミングの経験・知識は仮定しません。

関連科目／Related Courses

データサイエンス入門 (旧:情報処理基礎)

授業の具体的な進め方／Course Methodologies

各コマの前半に授業内容の説明を行い、後半は主にGoogle Colaboratoryというクラウド環
境を用いた実習形式で進めます。大学の端末室(峰キャンパス)での実施を想定していますが、状況に応じて柔軟に対応します。
また、各週に2回程度オフィスアワーを設定し、授業外でも受講のサポートを行います。
(参考:2020年度の実施形態) Zoomでオンタイム授業を実施し、Youtubeに授業録画を限定公開することでオンデマンド受講も可とした。C‑Learningやチャットツールで授業外での質問を受け付けた。

学修・教育目標との関連／Educational Goals

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class Schedule
教科書・参考書等／Textbooks
成績評価の方法／Evaluation
学習上の助言／Learning Advice
キーワード／Keywords
SDGsとの関連／Related SDGs
備考／Notes

指定の教科書はありませんが、適宜、スライド・講義ノート・参考文献/URLなどへのリンク
をC‑LearningやTeamsで共有します。
2‑3回のレポート課題(40%)と、授業後半に行う最終課題のレポート(60%)で評価します。最
終課題については、グループワーク形式を想定していますが、入構規制等の状況によって個人(もしくは2名程度)での取り組みに変更される可能性があります。
シラバスに並んでいる語句を見て「難しそう」と感じるかもしれませんが、講義では多様な専攻の受講生が基礎から楽しく学べるようサポートします。(週２回程度の)オフィスアワー
の機会等を利用して、気軽に尋ねてください。
データサイエンス, プログラミング, Python, 機械学習・AI（8）働きがいも経済成長も（関連小）,（9）産業と技術革新の基盤をつくろう（関連小）,（17）パートナーシップで目標を達成しよう（関連大）
今後のコロナ禍の状況により，オンライン授業に変更することがあります。
66

授業計画詳細／Course Schedule
授業計画／Class Schedule

1

15

2

ガイダンス:なぜデータサイエンスを学 左記に示す授業内容を復習する。
ぶのか？
機械学習とは何か？何をもたらすのか？ 左記に示す授業内容を復習する。

3

Google ColaboratoryとPythonの基礎

左記に示す授業内容を復習する。

30

4繰り返し操作と配列

左記に示す授業内容を復習する。

30

5

データの可視化(各種グラフの作成)

60

6

ファイル操作

左記に示す授業内容を復習する。
第1回の小レポートに取り組む。
左記に示す授業内容を復習する。

7

相関・回帰分析

左記に示す授業内容を復習する。

30

8

最適化問題の基礎

左記に示す授業内容を復習する。

30

9

確率と疑似乱数6010

発展: 実験計画法

左記に示した授業内容を復習する。
第2回の小レポートに取り組む。
左記に示した授業内容を復習する。

11

発展: ウェブスクレイピング

左記に示した授業内容を復習する。

30

12

課題演習: 最終課題の選択・解析

授業内で指示した課題に取り組む。

30

13

課題演習: 最終課題の解析・ディスカッ 授業内で指示した課題に取り組む。
ション
課題演習: 最終課題の解析・ディスカッ 授業内で指示した課題に取り組む。
ション
課題演習: 最終課題の解析・ディスカッ 授業内で指示した課題に取り組む。
ション

30

14
15

授業時間外学修（予習および復習）／Preparation and Review

標準学修時間（分）／Expected timecommitment (min)

回
／Time

30

30

30

30
60

当該授業科目を履修した場合に修得できる単位数を表示してあります。
①

1単位当たりの標準学習時間は45時間であり，授業外学修時間（予習・復習）や教育効果を踏まえて，授業の形態に応じ，15時間から45時間までの範囲で授業時間を設定しています。そのため，学生は授業時間以外に最大で30時間，自律的に予習・復習を行う必要があります。

②

学士課程のシラバスには，授業内外における主体的な学びの促進を目的に，授業時間外学修の基礎となる内容と標準学修時間を記載していますので，これを参考として①の主旨を踏まえ適切に予習・復習を行ってください。
67

「データサイエンス入門」(2単位)及び対象 全学部1年生・2年生
修了 「データサイエンス基礎」(2単位)もしくは（令和２年度以降入学の学部生）
学生
要件 「実践データサイエンス」(2単位)のうち1科目の合計4単位を取得
全学1年次必修(2単位)• 情報リテラシー• MS Office• 統計学基礎• データ分析(Excel)• AI基礎• 情報セキュリティ等

2科目のうち1科目を選択

(2単位)

(2単位)

• 統計学
• データ分析（Excel)• プログラミング(Python)の基礎等• データ分析(Python)• AI・機械学習の技術• 実験計画法• ウェブスクレイピング
等

本プログラムへの申込みは不要です。
修了要件である4単位を取得すると、自動的に本プログラム修了となります。
修了証の交付を希望する場合は、基盤教育係までご連絡ください。
68

修了

○宇都宮大学基盤教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム検討委員会要項○宇都宮大学基盤教育センター数理・データ
サイエンス・ＡＩ教育プログラム検討委員
会要項
令和3年12月14日

第1条
第2条
第3条
第4条
第5条
第6条
附則

趣旨
検討事項
組織
委員長
委員以外の出席雑則○宇都宮大学基盤教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム検討委員会要項(令和3年12月14日)(趣旨)
第1条 この要項は，宇都宮大学基盤教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム検討委員会（以下「委員会」という。）設置に関し必要な事項を定めるものとする。
(検討事項)
第2条 委員会は，次の各号に掲げる事項を検討する。
(1) 数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムのカリキュラム提案に関すること(2) 数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム推進のための企画・立案に関すること(3) その他数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムの推進に関すること(組織)
第3条 委員会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 基盤教育センター長(2) 基盤教育センター副センター長から基盤教育センター長が指名した者 1名(3) 基盤教育センター所属教員（特任教員含む。）から関連分野の教員 2名(4) 数理・データサイエンス教育実施チームから基盤教育センター長が指名した者 5名以内
(5) その他委員会が必要と認めた者
2 第1項第2号から第5号に定める委員の任期は2年とし，再任を妨げない。ただし，任期中欠員が生じ，これを補充した場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
(委員長)
第4条 委員会に委員長を置き，委員のうちから基盤教育センター長が指名する者をもって充てる。
2 委員会長は，委員会を招集し，その議長となる。
(委員以外の出席)
第5条 委員長が必要と認めるときは，委員以外の者の出席を求めて意見を聴くことができる。
(雑則)
第6条 この要項に定めるもののほか，委員会の運営に関し必要な事項は，委員会が別に定める。
附 則
この要項は，令和4年1月1日から施行する。
69

○宇都宮大学基盤教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育に関する点検・評価委員会要項○宇都宮大学基盤教育センター数理・データ
サイエンス・ＡＩ教育に関する点検・評価委員会要項
令和3年12月14日

第1条
第2条
第3条
第4条
第5条
第6条
附則

趣旨
検討事項
組織
委員長
委員以外の出席雑則○宇都宮大学基盤教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育に関する点検・評価委員会要項(令和3年12月14日)(趣旨)
第1条 この要項は，宇都宮大学基盤教育センター数理・データサイエンス・ＡＩ教育に関する点検・評価委員会（以下「委員会」という。）設置に関し必要な事項を定めるものとする。
(検討事項)
第2条 委員会は，次の各号に掲げる事項を検討する。
(1) 数理・データサイエンス・ＡＩ教育のカリキュラム内容の点検・評価に関すること(2) 数理・データサイエンス・ＡＩ教育の体制・実施についての点検・評価に関すること(3) その他数理・データサイエンス・ＡＩ教育の改善に関すること(組織)
第3条 委員会は，次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 基盤教育センター長(2) 基盤教育センター副センター長 3名(3) 基盤教育センター所属教員（特任教員含む。）から関連分野の教員 2名(4) その他委員会が必要と認めた者
2 第1項第2号から第4号に定める委員の任期は2年とし，再任を妨げない。ただし，任期中欠員が生じ，これを補充した場合の後任者の任期は，前任者の残任期間とする。
(委員長)
第4条 委員会に委員長を置き，委員のうちから基盤教育センター長が指名する者をもって充てる。
2 委員会長は，委員会を招集し，その議長となる。
(委員以外の出席)
第5条 委員長が必要と認めるときは，委員以外の者の出席を求めて意見を聴くことができる。
(雑則)
第6条 この要項に定めるもののほか，委員会の運営に関し必要な事項は，委員会が別に定める。
附 則
この要項は，令和4年1月1日から施行する。
70

文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（基礎コース）
本プログラムの概要
今日の社会はあらゆる分野において、情報通信技術や計測技術の発展により、多種多様な大量のデータで溢れています。そして、 「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。宇都宮大学では、全ての学生が情報リテラシーやデータリテラシー（データを処理し分析する基礎的な能力）を学び、文理の枠組
みにとらわれることなく、数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付けることを目的とした教育プログラム「文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（基礎コース）」が、2021年度にスタートしました。
http://hae.utsunomiya-u.ac.jp/kiban/ds/index.html
修了要件
本教育プログラムは、必修科目から1科目（2単位）、及び選択科目から1科目（2単位）、合計2科目（4単位）以上を修得することが修了要件です。
 必修科目：データサイエンス入門（2単位）
 選択科目：データサイエンス基礎（2単位）、実践データサイエンス（2単位）対象学生
全学部1年生、2年生、3年生（令和２年度以降入学の学部生）

 科目内容データサイエンス入門（2単位）データサイエンス基礎（2単位）実践データサイエンス（2単位）

情報リテラシー, MS Office,
統計学基礎, データ分析（Excel）,
AI基礎, 情報セキュリティ等

データ分析（Excel）, 確率・統計学,
クラスタリング, 時系列データ, 最適化問題,
数理モデル, Pythonの基礎等

データ分析（Python）, 機械学習,
相関・回帰分析, 最適化問題,実験計画法,
確率と疑似乱数, ウェブスクレイピング等

 科目とモデルカリキュラムの対応
項目
①
②
③
④
⑤

モデルカリキュラム対応箇所
1-1. 社会で起きている変化
1-6. データ・AI利活用の最新動向
1-2. 社会で活用されているデータ
1-3. データ・AIの活用領域
1-4. データ・AI利活用のための技術
1-5. データ・AI利活用の現場
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項
3-2. データを守る上での留意事項
2-1. データを読む
2-2. データを説明する
2-3. データを扱う

データサイエンス入門
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

データサイエンス基礎
○
○
○
○
○
○ 71

実践データサイエンス
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

講義「実践データサイエンス」
講義「実践データサイエンス」

教育プログラム実施&自己点検・評価体制
文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（基礎コース）
 DS入門 (全学必修科目,2単位)DS入門担当 教員組織

・5学部+基盤教育センター+外部講師(計37名)による実施
・基盤教育センターより標準カリキュラム・共通教材の作成・提供
・リテラシーレベルの内容を網羅
・LMS(C-Learning)での教材共有&意見交換
・実務家教員を加えることで、県内企業の学生へのニーズなど
外部の視点を取り入れる

基盤教育センター (2)R3年度:計37名()内は内訳

地域デザイン科学部 (7)

工学部 (4)

国際学部 (2)

農学部 (6)

共同教育学部 (14)実務家教員 (株)TKC (2)プログラム履修者数の目標

 DS基礎/実践DS (選択科目, 各2単位)

縦軸:履修率(対収容人数比) [%]・ 基盤教育センターの所属教員による実施
・ 一部応用基礎レベルを含む
・ 大学コンソーシアムとちぎ単位互換科目として
県内高等教育機関に提供
カリキュラムの提案

実施/検討/点検 3組織の連携サイクルにより教育プログラムの質保証とさらなる改善を実現

数理・データサイエンス・AI教育に関する点検・評価委員会

数理・データサイエンス・AI教育プログラム検討委員会
・構成委員: 全5学部の教員を含む計10名
・カリキュラムに対する提言
・教育プログラム推進のための立案
・応用基礎コース開設に向けた検討
https://education.joureikun.jp/utsunomiya_univ/act/frame/frame110001737.htm

毎年度の自己点検・評価
フィードバック

点検・評価
を踏まえた
プログラム改善72

・構成委員: 基盤教育センター所属の教員計6名(センター長, 副センター長3名, 他2名)
・大学実施の「学生による授業評価」を踏まえたプログラムの点検と授業実施組織へのフィードバック
・自己点検・評価結果の公表とプログラム推進のための提案
https://education.joureikun.jp/utsunomiya_univ/act/frame/frame110001736.htm