| 授業コード | 06500753 | クラス | 53 |
| 科目名 | 情報基礎演習 | 単位数 | 2 |
| 担当者 | 髙橋 京子 | 履修期 | 後期授業 |
| カリキュラム | ＊下表参考 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業題目 | 情報基礎演習 Information Basic Exercises |
| 授業の概要 | 情報技術が進展し社会での情報化が進んでいる現代において、コンピュータを扱うスキルは必須であり、さらに、多様なデータを利活用できることが今求められている。 本科目では、メールの利用方法、インターネット利用時のマナーやセキュリティ、Wordでの文書や表作成、Excelでの基本的な計算やグラフ作成、データのまとめ方といった、コンピュータとデータの使い方の基礎力を修得することを目指す。 |
| 学習の到達目標 | 各種ソフトウェアの使い方やデータの使い方について基礎的な知識と技能を習得し、大学生活に必要なメール作成や文書作成、表計算を行うことができる。 |
| 授業計画 | 第１回 | オリエンテーション コンピュータの基本的な使い方（文字入力（タイピング）、Shudo Moodleの使い方、メールの利用） |
| 第２回 | Word基礎（1）基本的な文書の作成 | |
| 第３回 | Word基礎（2）表の作成 インターネットのマナー |
|
| 第４回 | Word基礎（3）図形や画像を用いた文書作成 情報セキュリティ |
|
| 第５回 | PowerPoint基礎（1）基本的なプレゼン資料の作成 | |
| 第６回 | Word基礎（4）様々な機能を用いた文書作成 | |
| 第７回 | Word基礎（5）まとめとテスト PowerPoint基礎（2）プレゼン資料作成演習 |
|
| 第８回 | Excel基礎（1）データ入力と編集・表の作成 | |
| 第９回 | Excel基礎（2）基本的な計算方法と関数 | |
| 第１０回 | Excel基礎（3）参照の考え方と表の印刷 | |
| 第１１回 | Excel基礎（4）グラフの作成 | |
| 第１２回 | Excel基礎（5）データベースの操作 | |
| 第１３回 | データ活用の基礎（1）データの種類と分析の基礎 | |
| 第１４回 | データ活用の基礎（2）グラフを用いたデータの説明 | |
| 第１５回 | Excel基礎（6）・データ活用の基礎（3）まとめとテスト |
| 授業外学習の課題 | タイピング（キーボードでの文字入力）は、コンピュータを操作する上での基本スキルである。そのため、授業時に紹介するタイピングソフト等を使用して、できるだけ毎日継続してタイピングの練習を行うこと。（毎日30分以上） 授業で学んだ知識やコンピュータの操作方法を、次週までに復習すること。（30分～1時間程度） 授業外に出題する課題（30分～1時間程度）は、指定された期限までに指定された方法で提出すること。 授業時間内に終了しなかった課題についても、指示された期限・方法で提出を行うこと。 |
| 履修上の注意事項 | 1.履修の推奨について 本科目は選択科目ですが、コンピュータの利活用の基礎を演習形式で学ぶ内容です。基礎がまだ身に付いていない学生や、コンピュータの利用経験が少ない学生は、履修するようにしてください。 また、1年後期履修必修科目「データサイエンス概論」（オンデマンド）にて表計算ソフト（Excel）を用いた演習がありますので、Excelの基礎を身に付けるためにも履修することを推奨します。 既にコンピュータ利活用の基礎が身に付いている学生は、「情報応用演習」の履修を推奨します。 2.ブレンド型授業の実施 原則、対面授業を実施しますが、以下の一部のクラスでは、オンデマンド型授業を組み合わせたブレンド型授業を実施します。 18クラス（前期金曜日3限）：第4回 5月11日（土）＊5月3日（金）の振替授業日・第9回 6月7日（金）・第13回 7月5日（金） 19クラス（前期金曜4限）：第4回 5月11日 ＊5月3日（金）の振替授業日 20クラス（前期金曜日4限）：第4回 5月11日（土）＊5月3日（金）の振替授業日・第9回 6月7日（金）・第13回 7月5日（金） オンデマンド型授業では、Shudo Moodleにて教材を配布します。 実施方法や内容の詳細は、担当教員が事前に説明します。 3.授業内容について Microsoft Office（文書作成ソフト（Word）、プレゼンテーションソフト（PowerPoint）、表計算ソフト（Excel））を用いて授業を進めます。 内容は授業計画の通りですが、受講者の理解度・学習状況等により実施順序等を変更することがあります。 復習や課題を行う上で必要になりますので、自分のパソコンや自宅のパソコンに、Microsoft Office（修大 Office365 可）が使用できるように準備をしてください。 設定方法等がわからない場合は、第1回の授業時に説明する「情報教育サポート室」開室時間に来室してください。 4.公認欠席について 公認欠席は欠席としてカウントしません。 また、テスト実施回に公認欠席となる場合は、追試または代替措置で対応します。 |
| 成績評価の方法・基準 | 【期末試験】無 授業内及び授業外で行う課題と、授業内で行うテストにより評価を行う。 平常点・課題（50％）、テスト（50％）を目安に総合的に評価する。 受講態度や欠席状況（原則3分の1以内）等により、減点する場合がある。 |
| テキスト | 「情報リテラシー Windows 10 / Office 2019対応」 FOM出版 2,200円 |
| 参考文献 | 授業内で適宜紹介を行う。 |
| 主な関連科目 | データサイエンス概論、情報処理入門、情報応用演習 |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
課題やテスト等のフィードバックは、提出後の授業やShudo Moodleにて行う。 実施方法の詳細は、各担当教員が第1回授業にて説明する。 情報教育サポート室でも、授業や課題に関する質問・相談を受け付ける。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 商学部商学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 商学部経営学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 経済科学部現代経済学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 経済科学部経済情報学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 人文学部教育学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 人文学部英語英文学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 人文学部社会学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 法学部法律学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 人間環境学部人間環境学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 健康科学部心理学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 健康科学部健康栄養学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 国際コミュニティ学部国際政治学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |
| 国際コミュニティ学部地域行政学科（データサイエンス科目） | 00100 | 2024～2024 | 1・2・3・4 | ○ | - | - | ○ | - |