ブックタイトル九州情報大学シラバス2019

概要

九州情報大学シラバス2019

必・選実務経験履修の前提条件授業概要　（Course Outline）授業を通して修得できる力　（Competency Goals）多文化・異文化に関する知識の理解 　Multiple Culture / Different Culture人類の文化・社会と自然に関する知識の理解 　Human Culture / Society / Nature ○コミュニケーション・スキル　Reading / Writing / Speaking / Listening数量的スキル　Mathematics ○情報リテラシー　Information Literacy ○論理的思考力　Logical Thinking / Creative Thinking ○問題解決力　Problem Solving ○建学の精神 University Founding Philosophy自己管理力　Self‐managementチームワーク　Teamworkリーダーシップ　Leadership倫理観　Ethical Sense市民としての社会的責任　Social Responsibility生涯学習力　Lifelong Learning到達目標　（Objectives）事前学習の内容事後学習の内容能動的学習【アクティブラーニング】の内容　（Active Learning）教員との連絡方法・オフィスアワー　（Office Hour）その他　（Others）・外部試験との関連・学習の確認（ポートフォリオの作成と提出）について1年生・後期講義資料を共有フォルダを介して配布するので、毎回PCを持参することが望ましい。また、KIISNW にアクセスできるように環境を整えておいて下さい。学習の確認：ポートフォリオシート「科目別履修確認チェック表」に必要事項を記入し最終講義時に提出して下さい。Webで「統計とは」と「確率とは」のキーワードをそれぞれ検索し、特に入門的な複数のサイトを選んでその内容を読んでおくこと。習った単元の専門用語や統計的手法の考え方、手順などをテキスト、Web、その他の参考書などを通して理解しておくこと。習う予定のテキストをよく読んでおくこと。テキストを読んでも分からなかった箇所を抽出し、講義中に確認すること。講義内容に関する応用問題を講義の終わりにほぼ毎回実施します。また、Excel を用いて、基本統計量の求め方、統計グラフによる情報の把握、統計的検定の理解と実習を行いますので、積極的に取り組む様に心掛けてください。教員との連絡方法は、授業の終了後、あるいは研究室（271）を訪ねてください。オフィスアワーの時間は、掲示を参照して下さい。記述統計学と推測統計学の違いを意識しながら、データの縮約・視覚化、母集団と標本分布の違い、統計的仮説検定の基本的な手順を学びます。また、データ解析の目的にあわせた基本的な統計処理と確率分布との関連性について、さらに統計処理をする目的やその限界についても学びます。知識・理解の観点Knowledge and Understanding汎用的技能の観点Generic Skills態度・志向性の観点Personal Qualities科目名Class統計的手法などを通してデータの特性や関連性を明らかにし、新たな情報を発見することをデータ解析といいますが、統計的考え方を中心にデータ解析の素養を身につけることを目標とします。219～ 2年生・後期統計学2単位選択大浦　洋子入学年度Admission Year開講学年・学期School Year, Semester単位数Credit授業担当者Instructor～218