シラバスと空席/他情報（詳細）

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)	月	4	栗田　太作	遠隔	秋

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: 8y9gnfi 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、9月30日(月)～10月1日(火)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10月1日(火)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。