文学部

データサイエンス基礎 (単位数 1)
選択科目
対象学年:
対象学部等: 受講者が多数の場合、人間科学府の学生を優先し、文学部の学生は抽選となります。
データサイエンス基礎 IA
Foundations of Data Science IA
講義題目  データの整理と分析
人文科学研究院 助教 山田 絵美
科目ナンバリングコード:
講義コード:
2025 秋クォータ
毎週 金曜3限
伊都イーストゾーン B-104 教室
E/J科目 (日本語, English)
更新情報 : 2025/2/26 (15:18)
授業の概要 本講義ではデータの整理や集計方法などの基礎を学習し、2郡間の統計的検定ができるようになることを目指す。

(In this class, students will learn the basics of data organization and aggregation. In addition, they will learn to perform statistical tests between two factors.)
キーワード : データの種類、データ分析、2群間の比較
履修条件 :
履修に必要な知識・能力 :
特記事項 講義内でエクセルを用いた統計的検定を行います。統計的検定の回では、各自PCを持参してください。
遠隔/対面 Moodle 情報
対面授業 受講者は本講義の Moodle に参加登録をしてください。
リアルタイム-オンライン授業
ハイブリッド授業(対面+オンライン)
オンデマンド型授業
課題提出型授業

教職 :
資格 :
到達目標
かなり優れている 優れている 及第である 一層の努力が必要
U_C-1-1 [文献分析力]
それぞれの専門分野の基本文献を正確に解釈、分析することができる。
データの種類について理解し、適切な集計方法が選択できる。 データの種類について理解し、集計方法について説明できる。 データの種類の違いについて理解し、説明できる。 データの種類について理解している。
U_C-1-2 [研究手法]
それぞれの専門分野に固有の問題設定を理解し、研究手法を正しく身に付けて実践し、必要な史資料や文献を収集できる。
収集したデータを分析し、客観的なデータとして構築・図示できる。 収集したデータを分析し、客観的なデータとして構築できる。 収集したデータを質的データと量的データに分類することができる。 収集したデータの内容を説明することができる。
U_C-2-1 [知識・理解の深化と統合]
それぞれの専門分野の内容に関する深い理解と、学問固有の思考方法、研究手法を獲得し、知識を有機的に総合し、論文を作成することができる。
収集データと専門知識を総合して新たな発見や仮説を立てるなど収集データを応用することができる。 収集データと専門知識を総合して、収集データを研究に活用することができる。 収集データの内容をを専門知識を踏まえて説明できる。 収集データと専門知識の関連性が理解できる。
九州大学文学部ディプロマ・ポリシー
九州大学文学部哲学コース・カリキュラムマップ(2025年度版)   九州大学文学部歴史学コース・カリキュラムマップ(2025年度版)
九州大学文学部文学コース・カリキュラムマップ(2025年度版)   九州大学文学部人間科学コース・カリキュラムマップ(2025年度版)
九州大学人文科学府人文基礎専攻ディプロマ・ポリシー   九州大学人文科学府人文基礎専攻・カリキュラムマップ(2025年度版)
九州大学人文科学府歴史空間論専攻ディプロマ・ポリシー   九州大学人文科学府歴史空間論専攻・カリキュラムマップ(2025年度版)
九州大学人文科学府言語・文学専攻ディプロマ・ポリシー   九州大学人文科学府言語・文学専攻・カリキュラムマップ(2025年度版)
授業方法
授業形態(項目) 授業形態(内容)
講義
外国語演習
原典資料演習
実習/フィールド調査
Problem-Based Learning (問題発見・解決型学習)
学生のプレゼンテーション
Moodle の使用
学外実習
野外実習

テキスト : スライドによる授業を行います
参考書 :
授業資料 :

授業計画 (授業計画は予定であり、学びの進捗に合わせて変更することがあります。)
進度・内容・行動目標等 講義 演習・その他 授業時間外学習
1 データ分析の基礎:様々なデータとデータ分析の基本
2 データ分析の基礎:ヒストグラム、分散 など
3 データ分析の基礎:データの収集
4 データ分析の基礎:データの可視化
5 データ分析の基礎:確率、確率分布 など
6 データ分析の基礎:信頼区間、統計的検定 など
7 統計的検定:t検定、カイ二乗検定
8 まとめ

成績評価
観点→
成績評価方法
U_C-1-1
[文献分析力]
U_C-1-2
[研究手法]
U_C-2-1
[知識・理解の深化と統合]
備考(欠格条件、割合等)
小テスト 30%、出席確認をかねる
レポート 70%

GPA評価
A B C D F
授業を通じて、総じて「かなり優れている」に相当する活動を行った。 授業を通じて、概ね「優れている」を超える活動を行った。 授業を通じて、「及第する」に相当する活動を行った。 授業を通じて、総じて「及第する」には達しないものの、それに近い活動を行った。 授業を通じて、「一層の努力が必要」の活動にとどまった。

成績評価基準に関わる補足事項 :
学習相談 学習相談 : 授業内容に関して、授業前後やメールにより適宜相談に応じます。

授業以外での学習に当たって :

合理的配慮について :
障害(難病・慢性疾患含む)があり、通常の方法による授業を受けることが困難な場合には、教育目的の本質的な変更など過重な負担を伴わない限り、合理的配慮を受けることができます。合理的配慮とは、教授・学習法の変更、成績評価の方法の変更、授業情報の保障(資料の字幕化、個別の資料配布、録音・撮影の許可)、受講環境の調整などを指します。実際の方法については担当教員と建設的対話を行なった上で決定されます。
<相談窓口> キャンパスライフ・健康支援センター インクルージョン支援推進室(伊都地区センター1号館1階)
(電話:092-802-5859 E-mail:inclusion@chc.kyushu-u.ac.jp)