| 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 |
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| 第３回 | Word応用（2）複雑な表の作成方法 情報セキュリティ |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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。 |
| 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 | ○ | - | - | ○ | - |