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授業情報/Course information

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

授業基本情報
科目名(和文)
/Course
介護データマネジメント演習
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
授業概要情報
更新日
/Date of renewal
2023/03/09
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
資格等に関する事項
/Attention Relating to Professional License
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。
授業計画詳細情報
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
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
授業評価詳細情報
到達目標及び観点/Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
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
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)
成績評価方法と基準/Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
/Learning Goal
定期試験
/Exam.
レポート 演習での活動
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

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