到達目標
統計解析のソフトウェアを使いながら，データ活用や分析手法について理解し，自らの研究にも活用できるようになることを到達目標とする
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 |
| データ活用・分析手法について理解し，活用できる | データ活用・分析手法について良く理解し，活用できる | データ活用・分析手法について理解し，活用できる | データ活用・分析手法について理解できない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
計画系のみならず，実験系においても関連するデータ分析・評価手法を学び，それらを活用できることを目標とする．
※実務との関係
この科目は，行政でまちづくりを担当していた教員がその経験を活かしデータ活用や分析手法についての授業を行う．
授業の進め方・方法:
基本を学び，可能な限り自分の専門領域からデータを収集し，手法を適用して検討する．それらを報告し合い，事例を知り，更なる適用について考える．
分析レポート・発表を100％として評価（総合評価100点）し，60点以上を合格とする．レポートは採点後返却し，達成度を伝達する．
注意点:
自分の専門領域と関連づけて考えること．本科目は学修単位であり15時間以上の自学自習が必須である．自学自習の成果はレポート・発表によって評価する．
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 |
統計解析とグラフ化 |
統計解析や質的・量的データのグラフ化について理解し，説明できる
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| 2週 |
分析 |
自分の専門領域を中心にデータを収集し，分析を行う
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| 3週 |
演習課題の発表，討議 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し，討議ができる
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| 4週 |
計画関連手法Ⅰ（重回帰分析，主成分分析） |
重回帰分析や主成分分析について理解し，説明できる
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| 5週 |
分析 |
自分の専門領域を中心にデータを収集し，分析を行う
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| 6週 |
演習課題の発表，討議 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し，討議ができる
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| 7週 |
計画関連手法Ⅱ（クラスター分析，判別分析） |
クラスター分析や判別分析について理解し，説明できる
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| 8週 |
分析 |
自分の専門領域を中心にデータを収集し，分析を行う
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| 2ndQ |
| 9週 |
演習課題の発表，討議 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し，討議ができる
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| 10週 |
計画関連手法Ⅲ（コンジョイント分析，決定木分析） |
コンジョイント分析や決定木分析について理解し，説明できる
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| 11週 |
分析 |
自分の専門領域を中心にデータを収集し，分析を行う
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| 12週 |
分析結果について発表 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し，討議ができる
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| 13週 |
計画関連手法Ⅳ（アンケート調査，テキストマイニング） |
アンケート調査やテキストマイニングについて理解し，説明できる
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| 14週 |
分析 |
自分の専門領域を中心にデータを収集し，分析を行う
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| 15週 |
分析結果について発表 |
分析結果をまとめた資料を基に発表し，討議ができる
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| 16週 |
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 建設系分野 | 計画 | 二項分布、ポアソン分布、正規分布(和・差の分布)、ガンベル分布、同時確率密度関数を説明できる。 | 3 | 前1 |
| 重回帰分析を説明できる。 | 3 | 前4 |
評価割合
| レポート・発表 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |