シラバス参照 |
科目名/Course: 介護データマネジメント演習/ | |
科目一覧へ戻る | 2023/11/02 現在 |
科目名(和文) /Course |
介護データマネジメント演習 |
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科目名(英文) /Course |
|
時間割コード /Registration Code |
16204701 |
学部(研究科) /Faculty |
保健福祉学部 |
学科(専攻) /Department |
現代福祉学科 |
担当教員(○:代表教員)
/Principle Instructor (○) and Instructors |
○土屋 政雄 |
オフィスアワー /Office Hour |
|
開講年度 /Year of the Course |
2023年度 |
開講期間 /Term |
後期集中 |
対象学生 /Eligible Students |
3年,4年 |
単位数 /Credits |
1 |
更新日 /Date of renewal |
2023/03/09 |
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使用言語 /Language of Instruction |
日本語 |
オムニバス /Omnibus |
該当なし |
授業概略と目的 /Cource Description and Objectives |
[授業の目的?ねらい] 1.医療?介護?福祉分野の情報通信技術(ICT)の活用において求められるビッグデータの基礎知識を身につける。 2.ビッグデータを自身で分析できる形に落とし込みマネジメントするためのデータの扱い方を身につける。 3.ビッグデータを要約し,社会課題や個人の生活課題に対して説明する能力を身につける。 [授業全体の内容の概要] 1.ビッグデータの基礎知識とデータの扱い方について理解する。 2.データ分析に用いられる統計解析環境Rを中心に,Pythonにも触れながら,データの扱い方のスキルを学ぶ。 3.ビッグデータを要約し,説明する方法について学ぶ。 |
履修に必要な知識?能力?キーワード /Prerequisites and Keywords |
特にデータ分析の経験がない状態から,本演習を通じて自ら統計ソフト等を活用しデータ分析の準備ができるスキルを身につける。 |
履修上の注意 /Notes |
インターネット上で無償で入手できるRおよびRStudio,Pythonをインストールして利用できるPCを持参できることが必要。インストール法は授業内で解説する。レポートはRStudioにおけるR markdownで作成する。作成法は授業内で解説する。 |
教科書 /Textbook(s) |
講義の際に、適宜資料を配布する。 |
参考文献等 /References |
「R for Data Science (2e)」 https://r4ds.hadley.nz/ |
自主学習ガイド /Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework |
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資格等に関する事項 /Attention Relating to Professional License |
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アクティブラーニングに関する事項 /Attention Relating to Active Learning |
本授業では、以下のアクティブラーニングを採用している。 ?グループワーク?ペアワーク ?プレゼンテーション ?振り返り ?挙手 |
実務経験に関する事項 /Attention Relating to Operational Experiences |
労働安全衛生に関わる研究所,およびメンタルヘルスケア事業を行っている企業でのデータ分析の実務経験を有する教員が,その実務経験を生かしてビッグデータの扱い方を身につける教育を行う。 |
備考 /Notes |
本科目は、対面で実施予定である。状況により、一部をリアルタイムオンラインで実施する可能性もある。 |
No. | 単元(授業回数) /Unit (Lesson Number) |
単元タイトルと概要 /Unit Title and Unit Description |
時間外学習 /Preparation and Review |
配付資料 /Handouts |
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1 | 1 | [ビッグデータの基礎①] ビッグデータの基礎的な知識を身につけ,医療?福祉領域での活用について学ぶ |
授業で学んだ内容の理解を深めるため,自己学習を進めること | 適宜,資料を配付する |
2 | 2 | [ビッグデータを扱うソフトウェア①] R/RStudioのインストールと基本操作 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
3 | 3 | [ビッグデータを扱うソフトウェア②] Pythonのインストールと基本操作 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
4 | 4 | [ビッグデータの扱い方①] データフレームの理解と入出力 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
5 | 5 | [ビッグデータの扱い方②] データ加工,行の操作 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
6 | 6 | [ビッグデータの扱い方③] データ加工,列の操作,選択と列名変更 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
7 | 7 | [ビッグデータの扱い方④] データ加工,列の操作,新しい列の作成 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
8 | 8 | [ビッグデータの扱い方⑤] データ加工,要約値の算出 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
9 | 9 | [ビッグデータの扱い方⑥] データ加工,データの結合 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
10 | 10 | [ビッグデータの扱い方⑦] データの可視化,探索的データ分析 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
11 | 11 | [ビッグデータの扱い方⑧] テキストデータの加工と分析 |
授業で取り扱った内容を各自で演習してみること | 適宜,資料を配付する |
12 | 12 | [ビッグデータの基礎②] 人工知能,機械学習 |
授業で学んだ内容の理解を深めるため,自己学習を進めること | 適宜,資料を配付する |
13 | 13 | [ビッグデータの扱い方⑨] データの探索,データラングリングのプロセス |
レポート準備 | 適宜,資料を配付する |
14 | 14 | [ビッグデータの扱い方⑩] R markdownによるレポート作成 |
レポート準備 | 適宜,資料を配付する |
15 | 15 | [まとめ] レポート発表 |
授業で学んだ内容の理解を深めるため,自己学習を進めること | 適宜,資料を配付する |
No. |
到達目標 /Learning Goal |
知識?理解 /Knowledge & Undestanding |
技能?表現 /Skills & Expressions |
思考?判断 /Thoughts & Decisions |
伝達?コミュニケーション /Communication |
協働 /Cooperative Attitude |
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1 | 医療?介護?福祉分野の情報通信技術(ICT)の活用において求められるビッグデータの基礎知識を理解できる.(C-1) | ○ | ○ | ○ | ||||
2 | ビッグデータを分析できる形に落とし込みマネジメントするためのデータの扱い方を習得し,実践できる.(C-1) | ○ | ○ | ○ | ||||
3 | ビッグデータを要約し,多様な福祉ニーズに対応しデータによる説明ができる能力を習得し,実践できる.(D) | ○ | ○ | ○ |
No. |
到達目標 /Learning Goal |
定期試験 /Exam. |
レポート | 演習での活動 | |||
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1 | 医療?介護?福祉分野の情報通信技術(ICT)の活用において求められるビッグデータの基礎知識を理解できる.(C-1) | ○ | |||||
2 | ビッグデータを分析できる形に落とし込みマネジメントするためのデータの扱い方を習得し,実践できる.(C-1) | ○ | ○ | ||||
3 | ビッグデータを要約し,多様な福祉ニーズに対応しデータによる説明ができる能力を習得し,実践できる.(D) | ○ | ○ | ||||
評価割合(%) /Allocation of Marks |
70 | 30 |