到達目標
(1) データベースシステムの基本概念を理解し、説明できる
(2) 問い合わせ言語SQLの基礎を理解し、基本的な問合せが行える
(3) DBMSを用いて基本的なデータベース操作ができるようになる
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 | データベースの概念と仕組み、またその管理システムの機能が説明できる。 | データベース管理システムの基本概念が説明できる。 | データベース管理システムの基本概念が説明できない。 |
| 評価項目2 | SQLの基礎を理解し、テーブルの操作や、データに対する複雑な問合せのSQL文が記述できる。 | データへの基本的な問合せのSQL文が記述できる。 | データへの基本的な問合せのSQL文が記述できない。 |
| 評価項目3 | DBMSを用いてテーブルとデータに対する複雑な操作ができる。 | DBMSを用いてテーブルとデータの基本的な操作ができる。 | DBMSを用いてテーブルとデータの基本的な操作ができない。 |
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学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
データベースは情報社会を支える基盤技術の一つであり、大規模な組織の情報管理のために不可欠なものとなっている。広く普及しているリレーショナルデータベースを中心に、基礎的な項目について、理論と実践の両面から学習する。
授業の進め方・方法:
(1) 講義と演習を組み合わせながら進める。
(2) 演習課題をレポートとして提出してもらい、適宜、発表する場を設ける。
(3) 学習内容についてわからないことばあれば、積極的に質問すること。
学修単位であるため45時間相当の授業外学習が必要となる.
授業外学習・事前：授業内容を予習しておく
授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く
注意点:
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．データベースの基本概念
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1-（1）データベースとその管理システム(DBMS)の概要が説明できる。
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| 2週 |
1．データベースの基本概念 |
1-（2）DBMSの主機能、構成が説明できる。
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| 3週 |
2．リレーショナルデータモデル |
2-（1）リレーショナルデータモデルが説明できる。
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| 4週 |
2．リレーショナルデータモデル |
2-（2）整合性制約が説明できる。
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| 5週 |
3．リレーショナル代数 |
3-（1）集合演算が説明できる。
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| 6週 |
3．リレーショナル代数 |
3-（2）リレーショナル演算が説明できる。
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| 7週 |
3．リレーショナル代数 |
3-（3）リレーショナル演算が記述できる。
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| 8週 |
中間試験
答案返却・解説 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
4．問合せ言語SQL |
4-（1）SQLの基本的な記述ルールが説明できる。
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| 10週 |
4．問合せ言語SQL |
4-（2）データの参照SQLが記述できる。
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| 11週 |
4．問合せ言語SQL |
4-（3）データの更新SQLが記述できる。
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| 12週 |
5.データベースの設計 |
5-（1）実体関連モデルが説明できる。
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| 13週 |
5.データベースの設計 |
5-（2）実体関連モデル図が記述できる。
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| 14週 |
5.データベースの設計 |
5-（3）正規化の概念が説明できる。
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| 15週 |
6.データベース技術の応用 |
6 ビックデータの活用例が説明できる。
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| 16週 |
期末試験
答案返却・解説 |
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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。 | 3 | 前1,前2 |
| 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。 | 3 | 前3,前4 |
| 与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。 | 3 | 前5,前6 |
| 任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実装できる。 | 3 | 前9,前10 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | その他の学習内容 | データモデル、データベース設計法に関する基本的な概念を説明できる。 | 3 | 前3,前13,前14 |
| データベース言語を用いて基本的なデータ問合わせを記述できる。 | 3 | 前9,前10,前11 |
| 経済・ビジネス系分野 | 情報管理 | 代表的なデータモデルについて説明できる。 | 3 | |
| ビックデータの活用例について説明できる。 | 3 | |
| データベース化するために必要な項目を抽出できる。 | 3 | |
| データの正規化について説明できる。 | 3 | |
| データベース操作言語を用いて基本的なデータ問合わせを記述できる。 | 3 | |
評価割合
| 試験 | 小テスト | レポート・課題 | 発表 | 成果品・実技 | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 0 | 30 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 70 | 0 | 30 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |