授業コード 06500803 単位数 2
科目名 情報応用演習 クラス 03
履修期 前期授業 カリキュラム *下表参考
担当者 小河 智佳子 配当年次 *下表参考

授業の題目 情報応用演習 Information Applied Exercises
学修の概要 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、インターネット利用時のマナーやセキュリティ、Wordでの文書作成や図表編集、PowerPointでのプレゼン資料作成、Excelでの関数やデータ分析等を修得することで、Microsoft Officeの応用的な使い方、また、データの利活用に関する基礎力や考え方を身に付けることを目指す。
学修の到達目標 Microsoft Office(Word 、Excel、PowerPoint)の応用的な使い方とデータの利活用の基礎を学び、知識と技能の修得を深め、情報の扱い方を理解する。
授業計画 第1回 オリエンテーション
基礎力チェック(WordとExcelの基礎)
Shudo Moodleの使い方、メールの利用方法の確認
第2回 Word応用(1)図形と画像を用いた文書作成
インターネットのマナー
第3回 Word応用(2)複雑な表の作成方法
情報セキュリティ
第4回 PowerPoint演習(1)図形と画像、表を用いたプレゼン資料作成
著作権
第5回 Word応用(3)長文レポートの作成で用いる機能①
第6回 Word応用(4)長文レポートの作成で用いる機能②・作成した文書の修正方法
第7回 Word応用(5)まとめとテスト
第8回 データ活用応用(1)データの種類と分析の方法
第9回 データ活用応用(2)高度なグラフ作成とデータの説明
Excel応用(1)データベースの利用
第10回 PowerPoint演習(2)グラフやデータを用いたプレゼン資料作成
第11回 Excel応用(2)関数の利用①条件で判断する関数
第12回 Excel応用(3)関数の利用②表から該当データを参照する関数
第13回 Excel応用(4)ピボットテーブルの作成
第14回 Excel応用(5)マクロの作成
第15回 Excel応用(6)まとめとテスト
授業外学習の課題 授業で学んだコンピュータの操作方法等は、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、既にMicrosoft Office(Word 、Excel、PowerPoint)を主としたコンピュータ利活用の基礎を身に付けた学生が履修することを推奨します。
これからコンピュータ利活用力を身に付けたい学生は、先に「情報基礎演習」の単位を修得してから本科目を履修することを推奨します。


2.ブレンド型授業について

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。
 04クラス(前期金曜3限):第4回 5月11日 *5月3日(金)の振替授業日


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や、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、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
主な関連科目 データサイエンス概論、情報基礎演習、情報処理入門
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。

■カリキュラム情報
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 - - -