データサイエンス・リテラシ基礎（’２２）基本情報
科目名:データサイエンス・リテラシ基礎（’２２）
メディア:オンライン
科目区分:基盤科目
単位数:1単位
主任講師名:加藤 浩（放送大学教授）
【講義概要】
これからの社会における就労や生活の様々な場面で、データに基づく判断が求められるようになる。この科目では、デジタル社会の読み・書き・そろばんである『データ思考』を育むデータリテラシｰの内容をスポーツや環境、生活、ビジネスなど身の回りの社会の実例に沿って、分かり易く解説し、データを読み解き、社会に活かす力を身に付けることを目指す。【授業の到達目標】
理数系分野を専攻しない学生を対象として、以下の各点について、卒業後社会人として生活・就労するにあたり基礎となる事項を理解する。また、以下の各回は素養を学ぶデータ表現のパート、学ぶ意義・楽しさを学ぶデータ活用のパート、表計算ソフトウェアを活用して具体的なデータを扱うデータ処理のパートに分けて構成することで、データサイエンスに必要な素養を身につける。
1） 社会をデータでかたる、 2） 質的データによる問題解決、 3） 量的データによる問題解決、
4） データのばらつき、 5） 相関と因果、 6） 回帰予測、 7） 標本調査の仕組み、 8） 確率に基づく判断【成績評価の方法】
成績評価は、小テスト(80％)、レポート(20％)の評価により行う。
※オンライン上の学習で評価する。放送授業と異なり、通信指導や単位認定試験は行わない。また、単位修得できなかった場合の再試験制度も設けていない。【履修上の留意点】
https://www.ouj.ac.jp/
全8回の講義映像は全て、インターネット配信公開講座 『【基礎A】デジタル社会のデータリテラシー』 と同様です。
※本科目の受講には、インターネットなどの受講環境が必要となる。詳細は本学ウェブサイトを参照のこと。
本科目の科目特性上、表計算ソフトウェアを使用しますが、その標準を有料版 Excelとしてコンテンツを制作しています（ Windows版／ Mac版いずれでも可）。
そのため、演習パート等でWeb無料版 Excelや他の表計算ソフトウェア（Googleスプレッドシートや Numbersなど）を使用する場合、一部の操作が異なる・代替機能がない等の事情により、講師の解説をそのまま再現できない場合があります。
なお、有料版 Excel以外を使用する場合でも、評価に関わる活動には影響がないよう科目設計しておりますが、他の表計算ソフトに関する機能や操作等の質問はお受けしかねますので、予めご了承ください。
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