シラバスと空席/他 情報(詳細) 

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→) (0(履修制限))
旧旧カリキュラム旧カリキュラム新カリキュラム
2 栗田 太作 遠隔


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項 目
内 容
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
1. 授業サマリー(必ず目を通して下さい)
(0) ガイダンスのTeamsチーム コード: 6drmdwf
必ず、大学から供給されたTeamsから参加すること。個人契約のTeamsからでは、ガイダンス出席者として、エントリーできません。

(1) 担当教員は、栗田太作である。
コンタクト先は、電子メール:kurita@tokai.ac.jpである。
なお、問い合わせは、所属学部学科、名前、学生証番号、希望の科目名(曜日・時限)を必ず明記し、本文をメール送信すること。

(2) 授業方法は、全ての授業回をTeamsによるライブ配信型の遠隔授業で実施する。
また、他キャンパスの授業実施時間帯の違い、対面授業からの移動による参加時間の遅延、そしてネットワークトラフィックの混雑による授業の途切れなどで、リアルタイムで参加できない場合などは、Teamsで授業録画を配信し、受講を可能とする。
なお、大学のコンピュータ室などで受講する場合は、有線イヤホンを持参すること。

(3) 受講条件は、ネットワークに接続可能で大学から供給されるOfficeが使用可能なWindows PC、もしくは同等の学習環境である。なお、スマートフォンやタブレットのみの受講は不可である。

(4) 履修条件は、既に履修登録した学生も含め、初回ガイダンスの出席である。正当な理由のあるガイダンス欠席者は、Teamsの授業録画からガイダンス資料を視聴し、受講手続きを行うこと。閲覧期間および受講手続きは、4月12日(金)~4月13日(土)正午までとする。

(5) 履修制限は、履修希望者が定員を超えた場合、抽選で行う。

(6) 抽選は、(4)を満たした学生を対象に、Teamsから学生証番号を取得して行う。抽選日時は4月13日(土)15:00とする。ただし、初回ガイダンスを出席した優先履修者は免除する。

(7) 抽選結果は、当選者のみ、このホームページ内の「履修者決定 学生証番号」で公開する。また、当選者には学園メール(Microsoft 365)で、授業第2回以降に使用するTeamsの新しいチーム コードを送信する。


2. 授業開始前までに(履修の準備)

(1) シラバスを熟読すること。

(2) 初回ガイダンスは、既に履修登録した学生も含め、必ず出席すること。上記の1.(0)を参照すること。


3. 授業開始後の予定・連絡(授業第2回以降)

(1) 抽選を行った場合、当選者に学園メールで送信したTeamsの新しいチーム コードを使用し、ライブ配信型の遠隔授業を実施する。

(2) 授業支援システム(Open LMS)で授業毎に出欠登録を行う。

(3) 授業時間中の質疑応答は、Teamsを介しリアルタイムで音声やチャットで返答する。授業時間外は、電子メール(上記の1.(1)参照)で行う。

(4) 課題や試験は、授業支援システム(Open LMS)で行う。

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