授業の概要（ねらい）

1-1.概要と目的
情報が重要である現代においては、必要な情報を的確に入手し、情報を正しく分析し、さらに問題発見・解決を的確に行うことが求められる。このために、データを正しく活用する基本的な知識・方法を身につけることは不可欠である。本コースでは、実社会において、どの進路に進むにも必要となる、基礎・基本的な情報リテラシー、考える力、データを正しく活用する力を身につけることを目的とする。
特に本コースでは、「数学に苦手意識のある学生」を念頭に、身近な具体例を用いて、クリティカルシンキング（批判的思考）やメディア情報/科学的データを適切に読み解き活用するためのデータリテラシーの向上を目標とする。身近な具体例を用いて主体的に考え、参加型グループディスカッションを通して、データを読み解くことの面白さ、分析の大切さを知ることができる。

1-2授業方法：
　　授業の主役を学生とし、ディスカッション、グループ活動、発表を主体とする。
　　さらに、授業では、データを読み解き、分析することに親しみを持つべく、身近な事例を取り入れる。
　　なお、授業においてインフォーマル・ラーニング等、専門家による招待講演を行う場合がある。

授業の到達目標

2-1.到達目標
• データに騙されないようになる。
• 意思決定に資する分析を行うために、どのような情報が必要かを論理的に特定できる。
• 意思決定に資する分析を行うために、情報を的確に入手・取捨選択できる。
• 現代のデータ社会における諸問題に対して、的確にコメントできる。
• データから何が言えるかを正しく導くことができる。
• データからその意図することを正しく判断できる。
• 分析から問題発見・解決を導くことができる。
• 意思決定に資するため、分析によって問題発見・解決ができる。

2-2.期待される成果　
• データを読み解くことの面白さ、分析の大切さがわかる。
• 世の中のデータ関連のニュースや報道について、主体的に考え、コメントができるようになる。
• データサイエンスの一連の流れを理解し、どんなスキルを身につける必要があるのかがわかる。
• 意思決定のための分析を行うには、どのような情報が必要かを特定し、的確に入手・取捨選択する能力が身に着く。
• 身の周りの様々なデータを批判的に読むことができるようになる。
• ある主張の根拠となりうる「科学的データ」について、具体例を挙げて説明できるようになる。

成績評価の方法および基準

• 定期期間の定期試験は行なわない。
• 小テストを行なう場合には、教科書の持ち込みを可とする。
• 発表・討論等によるクラス貢献度と課題提出（50％）、レポートまたはテスト（50％）を総合して評価する。
• 発表課題は前もって連絡する。
• 提出課題は復習を中心に、授業で「わかった」ことを基本とし、日常の問題を「解ける」、
　さらに「使える」と発展させることを目指す。
　　
■評価の基準（達成レベルと成績の目安）：
　　S：特に優秀であり、データリテラシーをいつでも、どこでも十分に発揮することができる。
　　A：優秀であり、教科書・配布プリントなどを見れば、データリテラシーを十分に発揮することができる。
　　B：教科書・配布プリントの程度ならば何とか理解でき、それに関する課題・問題であれば、データリテラシーを発揮することができる。
　　C：教科書・配布プリントなどを理解することや課題・問題に対処する際に、データリテラシーを発揮することが難しい。単位取得の最低レベルにすぎない。

教科書・参考文献

準備学修の内容

＊専門知識は不要である。
＊発表課題では、当該課題をPowerPointにまとめること。
＊なお、学生の理解を助けるために、課題を出すことがある。

その他履修上の注意事項

＊「データを正しく活用する」ことの大切さを理解してほしい。
＊きちんと受講すれば、今後の人生において必ずプラスになる。
＊なお、授業でスマホとノートPCを使うことがあるので、準備されたい。　
＊また、単位制度の観点による学習時間確保のため、Web等による補講が必要な場合は、授業の進捗状況を鑑みて、別途指示する。

授業内容