到達目標
1. 情報の意味と情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を理解し活用できる．
2. コンピュータにおける初歩的な演算の仕組みを理解できる．
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 表計算ソフトの利用を通して，数値データを適切に処理するための手法を理解でき，テキストを見ずに数値データの統計処理を実行することができる． | 表計算ソフトの利用を通して，数値データを適切に処理するための手法を理解でき，テキストを見ながら数値データの統計処理を実行することができる． | 表計算ソフトの利用を通して、情報を適切に処理するための手法が理解できず，テキストを見ても数値データの統計処理を実行することができない． |
| 評価項目2 | 表計算ソフトを用いた誤差の計算を通して，コンピュータにおける初歩的な演算のしくみを理解でき，計算における問題点の改善を図れる． | 表計算ソフトを用いた誤差の計算を通して，コンピュータにおける初歩的な演算のしくみを理解できる． | 表計算ソフトを用いた誤差の計算を通して，コンピュータにおける初歩的な演算のしくみを理解できない． |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
情報処理Iで取り扱ったMicrosoft Excelを用い，様々なデータの統計処理を行う．それにあわせて，背景となる統計学の基礎を学習する．また実験誤差に関する基礎事項についても学習し，技術者としての基本スキルを磨くことを目標とする．
授業の進め方・方法:
自らが学び，実習することにより技術習得を目指すという授業形態をとるので，積極的に質問し，課題を適切に処理して，スキルアップを目指す態度を期待する．
注意点:
本科目は，情報処理Iのスキル・知識が必要なので，情報処理Iの範囲を十分に復習しておくこと．
定期試験（2回予定）が実施されなかった場合、課題で評価する。総合評価割合100%，専門的能力100%
例：定期試験が1回実施できなかった場合、課題90%・試験10%。2回実施できなかった場合、課題100%。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
1. ガイダンス |
・科目の位置づけ，必要性，学習の到達目標および留意点を理解できる．
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| 2週 |
2. データの取り扱い |
・統計データを取り出し、グラフ化などの利活用ができる。
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| 3週 |
3. データの代表値の計算法 |
・平均や分散などの代表値を計算でき，その内容を説明できる．
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| 4週 |
4. 相関係数・回帰直線 |
・データの相関係数と回帰直線を作ることができ，その内容を説明できる．
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| 5週 |
5. 確率分布（正規分布） |
・正規分布の内容理解し，基本的計算ができる．
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| 6週 |
6. 確率分布（二項分布，ポアソン分布） |
・二項分布やポアソン分布などの確率分布を理解し，基本的計算ができる．
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| 7週 |
7. 記述統計と推測統計 |
・記述統計と推測統計の内容を理解する．
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
試験返却・回答説明 |
・試験問題を通じて，間違った箇所を理解できる．
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| 10週 |
8. 統計的推定 |
・点推定，区間推定ができる．
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| 11週 |
9. 統計的推定 |
・母集団平均・母集団比率・母集団分散の計算ができる．
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| 12週 |
10. 統計的検定 |
・データの統計的検定ができる．
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| 13週 |
11. 実験データの取り扱い：データの棄却 |
・データの棄却法について理解し，棄却が実施できる．
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| 14週 |
12. 実験データの取り扱い：誤差の伝搬 |
・実験誤差の伝搬について理解し，基本的な計算ができる．
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
試験答案返却・解答解説 |
・間違った問題の正答を求めることができる．
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を活用できる。 | 4 | 前3,前4 |
| 論理演算と進数変換の仕組みを用いて基本的な演算ができる。 | 2 | 前2 |
| コンピュータのハードウェアに関する基礎的な知識を活用できる。 | 2 | 前2 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 80 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 80 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |