第 2 学 年  データサイエンス入門《Bクラス》
前 期 計 画 表

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教科の特徴
 現代社会にはデータが溢れている.データ一つ一つには僅かな情報しかないが,大量なデータを上手に集約,活用することにより,有益な知見を導き出すことができる.データサイエンスは,この貴重な資源であるデータから,新たな価値を創出する科学のことであり,近年,理科系,文科系を問わず多くの研究分野で実践されている学問である.もちろん,歯科医学の研究,調査においても,データサイエンスが必要不可欠な知識,道具となることは間違いないであろう.
 データサイエンスは基本的には,情報科学,統計学,専門的な知識の3つの学問,知識を融合して行われるが,この授業では,特に,統計学(データ分析)を中心に学修していく.この学修を通じて,歯科医学で必要な論理的思考および問題発見・解決のための基本的な能力も身に付くはずである.(コンピテンシー7)
 授業では,まず,データ分析の基礎である記述統計学(度数分布,代表値など)について学ぶ.次に,データ分析を行ううえで必要となる確率,特に,標本分布,中心極限定理について理解する.最後に,データ分析の中でも,歯科医学の研究で特に必要とされる,データの抽出方法,推定,検定について学んでいく.授業では,できるだけ実際に行われているデータサイエンスの研究例を取り入れて,わかりやすく説明するつもりでいる.

ナンバリング
A0514-2A

1.一般目標(GIO:General Instructional Objective)
データサイエンス,特に,データ分析の基礎知識を修得し,医療の現場,研究での実際の問題にその知識を応用できる実力を身につける.

2.行動目標(SBOs:Specific Behavioral Objectives)
1)度数分布、代表値の意味とその役割を理解し、実際に計算できるようになる(20%).
2)相関係数,回帰直線を理解し,実際に計算できるようになる(20%,レポート).
3)中心極限定理,標本分布について説明できる(20%).
4)点推定、区間推定を理解し,実際問題に応用できるようになる(20%).
5)有意性検定を理解し、実際問題に応用できるようになる(20%).

3.方略(LS:Learning Strategy)
1)受動的方法:講義
2)能動的方法:ディスカッション,プレテスト
3)媒体:教科書,プリント

4.評価(Evaluation)(形成的評価・総括的評価)
1)期末テスト(総括的評価)85〜95%
 講義内容の理解度を記述式問題で評価する.期末テストの範囲は全範囲とする,
2)平常点評価(総括的評価)5〜15%
 課題(レポート)の提出状況,授業の出欠状況などを評価する.


事前・事後学修
事前学修:第1回 教科書 1-7 ページを読んでおくこと(15分)
     第2回 教科書 11-14,17-18 ページを読んでおくこと(15分)
     第3回 教科書 23-28 ページを読んでおくこと(15分)
     第4回 教科書 212-219 ページを読んでおくこと(15分)
     第5回 教科書 232-236 ページを読んでおくこと(15分)
     第6回 教科書 71-77,92-100 ページを読んでおくこと(15分)
     第7回 教科書 106-115 ページを読んでおくこと(15分)
     第8回 教科書 102-103 ページを読んでおくこと(15分)
     第9回 教科書 140-141,157-158 ページを読んでおくこと(15分)
     第10回 教科書 148-152 ページを読んでおくこと(15分)
     第11回 教科書 161-168 ページを読んでおくこと(15分)
     第12回 教科書 170-172 ページを読んでおくこと(15分)
     第13回 教科書 172-174 ページを読んでおくこと(15分)
     第14回 教科書 180-183,185-186 ページを読んでおくこと(15分)
事後学修:第1回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第2回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第3回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第4回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第5回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第6回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第7回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第8回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第9回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第10回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第11回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第12回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第13回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第14回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)

事前学修,事後学修についてはプレテストで確認する.

【e-Learning】

教科書
「統計学の基礎」 J.C.ミラー著(村上正康訳),培風館.

参考図書
「統計学入門」 東京大学教養学部統計学教室,東京大学出版会,など.

オフィスアワー
月曜日,火曜日の16:00〜18:00:さいかち坂校舎8階

総授業コマ数
14コマ

出席について
出席は講義開始直後に取る.遅刻は原則認めない(特殊な事情がある場合は考慮する).
すべての授業に出席した学生には出席点5点を加点する.

   担当者  『 * 』は実務経験教員を示す
 高際 睦 教授

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月日 時限 コア・カリキュラム 方略(LS)場所 担当者
(その他の)SBOs
内容項目
1 4/15 3 IT-04
数理・データサイエンス、AI等の基本的情報知識と実践的活用スキルを身に付ける。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
度数分布,ヒストグラムを説明でき,作ることができる. 
0.データサイエンスとは
1.データの表現
  1.2 若干の基本用語
  1.3 データの表現:度数分布表と棒グラフ
  1.4 連続変量の表現:ヒストグラムと度数多角形
講義資料ファイル【e-Learning】
2 4/22 3 IT-04
数理・データサイエンス、AI等の基本的情報知識と実践的活用スキルを身に付ける。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
分布の中心を表す代表値を説明でき,計算することができる. 
2.中心的傾向の測度
  2.1 中央値
  2.2 算術平均
  2.8 最頻値
  2.9 歪み
講義資料ファイル【e-Learning】
3 5/13 3 IT-04
数理・データサイエンス、AI等の基本的情報知識と実践的活用スキルを身に付ける。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
分布の広がりを表す代表値を説明でき,計算することができる. 
3.散布度
  3.1 範囲
  3.2 四分位範囲
  3.6 標準偏差
講義資料ファイル【e-Learning】
4 5/20 3 IT-04
数理・データサイエンス、AI等の基本的情報知識と実践的活用スキルを身に付ける。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
2変数データの関連性,相関係数を説明できる. 
17.相関
  17.1 散布図
  17.2 相関の測度
講義資料ファイル【e-Learning】
5 5/27 3 IT-04
数理・データサイエンス、AI等の基本的情報知識と実践的活用スキルを身に付ける。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
回帰直線を説明でき,計算することができる. 
18.線形回帰
  18.1 ある実験結果の解析
  18.2 最小2乗法
講義資料ファイル【e-Learning】
6 6/3 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
確率分布を説明できる. 
7.2項分布
9.正規分布
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
7 6/10 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
正規分布の結合分布を説明できる. 
10.結合分布
  10.2 2つの確率変数の和の平均
  10.4 独立な2つの確率変数の和の分散
  10.6 独立な正規変数の1次結合
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
8 6/17 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
2項分布の正規近似を説明できる. 
9.正規分布
  9.6 2項分布の近似としての正規分布
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
9 6/24 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
中心極限定理と標本抽出を説明できる. 
13.標本分布
  13.6 中心極限定理
12.標本抽出
  12.1 標本抽出はなぜ必要か
  12.2 無作為抽出
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
10 7/1 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
標本分布を説明できる. 
13.標本分布
  13.1 推定量
  13.2 平均の不偏推定値
  13.3 平均の標本分布
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
11 7/8 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
信頼限界を説明できる. 
14.信頼限界
  14.1 序論:信頼限界
  14.2 大標本に対する信頼限界
  14.3 大標本からの比率の信頼限界
講義資料ファイル【e-Learning】
12 7/15 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
有意性検定について説明できる. 
15.有意性検定
  15.1 仮説の設定
  15.2 片側検定と両側検定
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
13 8/26 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
正規分布の平均に関する有意性検定について説明できる. 
15.有意性検定
  15.3 正規分布の平均に関する有意性検定
  15.8 符号検定
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
14 9/2 3 C-6-2-1
確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を理解している。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち坂校舎・4階 第1講義室
 
高際 睦
比率の有意性検定,検定における過誤が説明できる. 
15.有意性検定
  15.9 比率の有意性検定(大標本)
  15.11 第1種の過誤と第2種の過誤
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】

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