2024年度 ( 春学期、サマーセッション )
科目名 | シラ バス |
重要情報 | 空席/履修条件 | 曜日 | 時限 | 担当 教員 |
コンピュータ室 | 学期 | データサイエンス入門,(データサイエンス入門),<データアナリシス> | (履修条件も確認→) | (受付終了、空席なし)![]() ![]() ![]() |
火 | 1 | 横村 国治 | 遠隔 | 春 |
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項 目 |
内 容 |
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重要情報 1.授業サマリー 2.授業開始前までに 3.授業開始後の予定・連絡 |
(※内容が変更する場合がありますので、常に最新版を確認してください。 ) 最終更新日時: 2024年4月9日 13:15 ********** 1.授業サマリー(必ず目を通して下さい) 担当教員:横村国治 連絡方法:電子メール k.yokomura(at)tokai.ac.jp ※(at) は @ に置き換えて下さい。 (※課題送信用アドレスではありません) メールをする際には、 【件名】 授業名(曜日・時限)、用件の要旨 【本文】 本文先頭に、学生証番号・氏名を明記して、用件の内容を書いてください。 授業形態:TeamsおよびOpenLMSを利用したライブ配信型の【遠隔授業】で実施します。 (※第1回「ガイダンス」のみ、Zoomによるライブ配信型の【遠隔授業】とオンデマンドによる資料閲覧で実施します。) 履修制限:あり 第1回「ガイダンス」(Zoomによる遠隔授業)参加の上、以下のフォームから申し込みを行ってください。 なお、この申し込みを行わずに履修登録した場合は、原則として受講を許可しません。また、申込者多数の場合は抽選を行います(履修上の注意点を参照してください)。 申し込みフォーム: https://forms.office.com/r/CFj42UBc5X (申し込み期間 4/9 授業開始 ~ 4/10 17:00) 履修の可否については、4月11日(水)に情報教育センターWeb「シラバスと空席」等に履修許可者リストを公開します。 2.授業開始前までに ガイダンスの受講方法・資料の閲覧場所:第1回「ガイダンス」はZoomによるライブ配信型の【遠隔授業】とオンデマンドによる資料閲覧で実施します。 Zoom: データサイエンス入門 (火-1 / 24春)第1回 ガイダンス ミーティングID: 863 8902 5330 パスコード: 562586 https://us02web.zoom.us/j/86389025330?pwd=a3JSWjZVNmZZUnVuUTFjcTBMUlVQdz09 (※「AAM217-データサイエンス入門」「CJ0040-データサイエンス入門 」「C34041-データアナリシス」とも同じです。) Zoomの入室可能人数(300名)を超えた場合のために、授業後、ガイダンスのビデオのアドレスを公開します。 入室できなかった場合は、授業当日中にそちらをご覧ください(履修制限の場合の抽選方法の連絡あり)。 ※※ 【追加】第1回「ガイダンス」の授業ビデオについて ※※ 第1回「ガイダンス」の講義ビデオは下記のリンクからみることができます https://bit.ly/4aJp1qY 受講条件:受講者は各自のデバイスで演習を行うことになるので、本授業の履修登録前に必ず以下の【遠隔での受講条件】を確認してください。受講する場合には、【遠隔での受講条件】が備わっているものとします。 ◆遠隔での受講条件 受講者は安定したネットワーク接続が可能な環境で各自のデバイスで演習を行うことになる。また、授業はOfficeの動作するWindows PCを想定して進める。 ※Mac OSパソコンでも参加可能であるが、一部機能や操作が異なる。 ※タブレットやChromebookの場合、機能が足りずに演習の一部ができなかったり、操作性が異なるため説明通りに演習できない場合がある。 ※Windows PC以外の端末を利用して参加する場合は、質問対応やサポートができないこともある。 【Microsoft Officeの導入】 Officeのインストールが必要な学生は以下URLにアクセスすること。本学学生は無料でインストールできる。資料を参照して事前に導入し、動作確認をしておくこと。 Windowsの人:https://www.cc.u-tokai.ac.jp/FAQ/t365/New/Office365ProPlus(Windows).pdf Macの人:https://www.cc.u-tokai.ac.jp/FAQ/t365/New/Office365ProPlus(Office2016forMac).pdf ※シラバス記載のURLから変更になりました。こちらを参照してください。 ***** ここから先は、履修許可者のみ ***** 3.授業開始後の予定・連絡(履修許可者) 【授業用Teamsチームへの登録は、履修許可後に行ってください。一旦登録した場合、個人では登録解除はできません。】 ※履修許可者は履修登録及び教科書の購入を各自で行ってください。 教科書:初歩からしっかり学ぶ 実習 統計学入門/涌井良幸、涌井貞美/技術評論社/1980 授業形態:第2回以降は、Teamsによるライブ配信型の【遠隔授業】と授業支援システム(Open LMS)を用いて実施します。 ※履修許可者はTeamsおよびOpenLMSへの参加登録を行ってください。 状況により遠隔授業に参加できなかった場合のため、後日録画したものをTeams(または授業支援システム)の授業ページに掲載します。 出席確認の方法:Open LMS(出欠)で確認します。 (※他の方法で行う場合もあります。) 質疑応答、レスポンスの方法: 【授業時間中】リアルタイムで返答 【授業時間以外】電子メール(上記のアドレス)、Teamsのチャットで返答 課題の提出方法:Open LMS(授業支援システム)にて資料掲載、課題提出などを行います。 授業支援システム(Open LMS): https://tlms.tsc.u-tokai.ac.jp/course/view.php?id=107415 授業用Teamsチーム 【チームコード】: 8wtn721 【チーム名】: データサイエンス入門(火-1 / 24春) に参加してください。 例:https://www.cc.u-tokai.ac.jp/ から「学園メール(Microsoft 365)」→ Teams 【重要なお知らせ】 この科目は、東海大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの対象科目です。 詳しくは 2022年度以降入学生: https://tlms.tsc.u-tokai.ac.jp/mod/resource/view.php?id=1254953 2018~2021年度入学生: https://tlms.tsc.u-tokai.ac.jp/mod/resource/view.php?id=1254958 |