科目ナンバリング		-

科目コード		531060

科目名		データ分析・活用演習Ⅰ

科目名（英語）		Seminar of Data Processing and Analysis Ⅰ

学科		ｽﾎﾟｰﾂ情報ﾏｽﾒﾃﾞｨｱ学科

学年		２年

学期		集中

授業形態		演習

必修・選択の別		必修

単位数		2

担当教員		粟木　一博

開講の別		単独開講

実務経験の有無

授業の概要

データの一義的な解釈に留まらず、その潜在的な構造に言及する方法について解説する。データの種類、データの分析ツールの使用法に関する知識、データを有効に表現する方法やプレゼンテーションの方法について説明する。スポーツに関する様々なデータを素材として、その分析手法の基礎にについて解説する。

DPとの関連性


Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	Ⅴ

■		■

体育学科のＤＰは下記のリンクを参照してください。

体育学科

https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=668&name=taiiku

健康福祉学科のＤＰは下記のリンクを参照してください。

健康福祉学科

https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=82&name=kenhuku

運動栄養学科のＤＰは下記のリンクを参照してください。

運動栄養学科

https://www.sendaidaigaku.jp/gakubu.html?post=213&name=eiyo

スポーツ情報マスメディア学科のＤＰは下記のリンクを参照してください。

スポーツ情報マスメディア学科

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現代武道学科

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子ども運動教育学科のＤＰは下記のリンクを参照してください。

子ども運動教育学科

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アクティブ・ラーニングについて


	課題解決型学習（ＰＢＬ）

	反転学修

	ディスカッション

	ディベート

	グループワーク

	プレゼンテーション	■

	実習

	フィールドワーク

授業の一般目標

データには様々な種類があり、それぞれに対して有効の分析方法を選択する必要があることを理解する。データを分析するためのツールとして、コンピュータのソフトウェアの使用方法の初歩について理解する。データを提示するための有効な方法として、グラフや表の作成方法、さらにプレゼンテーションの方法について理解する。

授業の到達目標


対象	領域	内容

■	認知的領域	データの種類、記述統計について理解する。

■	情意的領域	与えられた生データを自分なりに考えて処理することができるようになる。

■	技能表現的領域	データ処理のためのコンピュータソフトウェアの操作ができる。処理したデータを用いて効果的なプレゼンテーションができる。

授業計画（全体）

各テーマに沿った実際のデータを用い、それを処理する形式で授業が進められる。各授業ごとにレポートという形式で成果物を提出したり、プレゼンテーションを行なう。

授業計画（各回のテーマ等）


No	テーマ	内容	授業外学修	時間数

1.	オリエンテーション	授業目的および概要の解説、シラバスの解説、評価方法と授業の進め方。	シラバスを熟読すること	４時間

2.	表計算ソフトウェアの基本操作1	基本的なデータ処理のために必要な表計算ソフトの操作方法の基礎説明。特に、文字や計算式の入力方法について解説。	表計算ソフトウェアとはどのようなものか調べておく。	４時間

3.	表計算ソフトウェアlの基本操作2	表計算ソフトウェアによる番地指定による計算方法と関数の使用方法について解説する。	前回の授業を復習し、基本的な操作ができるようにしておく。	４時間

4.	表計算ソフトウェアの基本操作3	絶対番地と相対番地の考え方、関数の組み合わせによるすこし複雑な計算の方法や分析ツールの使用方法について解説する。	前回の授業を復習し、関数操作ができるようにしておく。	４時間

5.	データの種類	Steavensの尺度をはじめとして、データの分類方法について解説し、その処理方法の違いについて説明する。	自分の身の回りにある「データ｣を集めておく。	４時間

6.	記述統計量（合計、平均）	記述統計量の基礎である、合計、平均について説明。また、表計算ソフトウェアでこれらの統計量を算出する方法について解説。	回りにある合計や平均で表現されているデータを集めておく。	４時間

7.	記述統計量（標準偏差、分散）	記述統計量の中の散らばりの度合いを示す尺度について説明。表計算ソフトウェアでこれらの統計量を算出する方法について解説。	回りにある散らばり度合いを示すデータを集めておく。	４時間

8.	二変量の分析	相関関係について解説し、表計算ソフトウェアを用いて相関係数を算出する方法について解説する。	自分の身の回りにある二変量の関係による分析例を集めておく。	４時間

9.	クロス集計	クロス集計について説明し、カテゴリーデータの分析方法について解説する。	カテゴリーデータの意味を調べておく。	４時間

10.	度数分布	度数分布表の作成とヒストグラムの作成方法について解説する。	度数分布で表現するデータについて調べておく。	４時間

11.	プレゼンテーションの方法1	プレゼンテーションに必要なソフトウェアの基本的な操作について解説する。	プレゼンテーション用ソフトがどのようなものか調べておく。	４時間

12.	プレゼンテーションの方法2	プレゼンテーションに必要となるデータの表現方法について解説。表やグラフを用いて適切にデータ表現する方法について解説。	身の回りにどのような表やグラフがあるか調べておく。	４時間

13.	プレゼンテーションの方法3	実際に存在するデータを加工し、プレゼンテーションすることを体験させる。	プレゼンテーション用ソフトウェアの操作に精通しておく。	４時間

14.	ドキュメンテーションの方法1	データ処理の方法、結果から導き出されることなどを文書として表現する方法について解説する。	文書作成に必要なことについて説明できるようにしておく。	４時間

15.	ドキュメンテーションの方法2	実際のデータを用い、それを加工し、前回の授業で学んだことを応用して、文書作成を体験させる。	前回の解説をまとめておく。	４時間

16.	試験	これまでの学習内容を総括する試験を実施する。	試験に対する準備をする。	４時間

成績評価方法（方針）

評価は、授業時間中および時間外に求められるレポートや提出物に関する評価、１）レポート（50％）、２）最終課題分析レポート（30％）、で行なう。さらに実際に行われた活動に対する評価、３）プレゼンテーション（20％）を課す。そして、これらの結果を総合して成績評価を行う。出席は、評価割合に加えず、欠格条件となる。提出されたレポートは授業内で解説を行い返却する。

成績評価方法（詳細）


到達目標＼評価方法	認知的領域	情意的領域	技能表現的領域	評価割合（％）

定期試験	―	―	―	評価対象外

授業内レポート	○	○	○	50%

授業外レポート	○	○	○	30%

演習・実技	○	○	○	20%

授業態度	―	―	―	評価対象外

出席	欠格条件

レポートの実施・返却（方針）

レポート実施については、別途指示します。

履修上の注意（受講学生に望むこと）

・大学設置基準で求められている時間の授業時間外学修を行うこと。

・授業内レポート提出等でメールを使用するので添付ファイルが送受信可能なメールアドレス（学内アドレス及びプライベートアドレス）を用意すること。
・作成したデータが保存できるよう、USB、ポータブルハードディスク等を準備する。
・今年度は、大学のコロナウイルスに関するガイドラインに準拠し、感染の流行拡大の予防に注意を払い、原則、オンラインでの授業を行う。大学の指定するGoogle class roomを通しての講義となる。なお、対面での授業再開となった場合には、改めて周知する。