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科目名
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社会データ分析
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担当教員
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平井 太規
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対象学年
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クラス
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TC
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講義室
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５２３教室
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開講学期
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秋学期
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曜日・時限
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火３
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単位区分
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科目種別
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講義
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単位数
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2
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準備事項
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備考
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テーマ Theme
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データ分析の基礎を学ぶ。
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概要 Synopsis
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データには量的データと質的データがあるが、本科目では量的データを用いた分析手法の基礎を学ぶ（受講生がデータ分析の初学者であることを想定して行う）。分析にはExcelを用いる。また、分析した結果を読み取るとともに、分析結果を適切な図表で表現するためのスキルも学ぶ。
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到達目標 Aim
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①データ分析の重要性や意義を説明できる
②Excelを用いたデータ分析の基礎的なスキルを習得している
③データ分析の結果を適切な図表に変換できる
④データ分析の結果を適切に読み取り、レポートととして記述できる
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授業形態 Class style
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講義と演習（PCを使用したデータ分析）をミックスして行う。
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使用言語 Language(s)
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日本語のみ Japanese only
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アクティブ・ラーニングActive Learning
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ＰＢＬ（課題解決型学習） Project-based learning
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内容・スケジュール Contents, schedule
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第1回・・・オリエンテーション
第2回・・・データの種類
第3回・・・データの収集方法・データへのアクセス
第4回・・・代表値を求める①
第5回・・・代表値を求める②
第6回・・・変化を確認する①
第7回・・・変化を確認する②
第8回・・・内訳を比較する①
第9回・・・内訳を比較する②
第10回・・・関係性を調べる①
第11回・・・関係性を調べる②
第12回・・・増減率を求める①
第13回・・・増減率を求める②
第14回・・・多変量解析の基礎①
第15回・・・多変量解析の基礎②
＊進捗状況によって、内容を変更する可能性があります
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準備学習・事後学習 Preparation, review
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準備学習・・・社会で生じている様々な現象やデータなどに関する新聞／ネット記事を読んで関心の幅を広げる、PCのスキルアップのための参考書等（必要に応じて適宜紹介します）を事前に読む
事後学習・・・授業で扱った分析課題を自力でもう一度実践する、返却された課題の修正を行うなど
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準備学習・事後学習の時間
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準備学習１時間 事後学習３時間（２単位科目）
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学外授業 Outside activities
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予定はありません。
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成績評価の方法と基準 Evaluation&criteria
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平常評価（100%）
毎回のリアクションペーパーあるいは授業内課題を1回分100点満点とし、15回分の合計1500点満点を最終的に100点満点に換算して評価する。
＊未提出の課題が1回でもあると単位取得ができません
＊各回のリアクションペーパーあるいは授業内課題は必ずそれぞれの期限内に提出してください。期限を過ぎた場合にも受理はしますが、減点となります
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定期試験期間中の試験実施方法 Exam period
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定期試験期間中には筆記試験を実施しない。No exams are required during the exam period.
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課題（試験やレポート等）に対するﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸの方法
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授業時にフィードバックします。また、模範解答をMoodleに公開します。
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テキスト Textbooks
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資料を配布します。
＊特定のテキストは使用しません
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参考図書 References
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授業時に適宜、紹介します。
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リンク Link
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Moodleへのリンク Moodle URL
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https://lms.aichi-u.ac.jp/2023/course/view.php?id=3196
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関連する科目、履修者への要望など Requests, etc
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PCを使用することが多くあります。そのため、WordやExcelなどの基本的な操作、ファイルの保存方法などをあらかじめ理解・習得しておくことがのぞましいです。
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学位授与方針（ﾃﾞｨﾌﾟﾛﾏ・ﾎﾟﾘｼｰ）と授業科目の関連
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各授業科目は、各学部・学科・研究科の定める学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）と教育課程の編成・実施方針（カリキュラム・ポリシー）に基づき、カリキュラム上に配置されています。学位授与方針と各授業科目との関連については、カリキュラム・マップに掲載されています。カリキュラム・マップでは、科目毎に到達目標を示し、それらの到達目標が、DPとCPに基づき設定された学習・教育目標、国際理解、地域理解・地域貢献のどの項目と関連するのかを示します。https://www.aichi-u.ac.jp/profile/concept#b-712470
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