データリテラシー・AIの基礎 受講ガイド

授業の学び方

　
　　　　

「データリテラシー・AIの基礎」の概要について動画で説明します。

本科目で学ぶ内容　/　授業における課題　/　再テストについて　/　教員への連絡・相談について

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成績評価

「データリテラシー・AIの基礎」の成績評価について説明します。

出席について　/　配点と採点について　/　成績評価について

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受講上の注意

「データリテラシー・AIの基礎」は、オンデマンド型遠隔授業です。必修科目で卒業に必要な科目です。履修登録手続きは大学側で事前に行います。履修登録期間に、各自で履修登録できているかどうか必ず確認してください。
　　　

武庫川女子大学：

　　文学部（日本語日本文学科、歴史文化学科、英語グローバル学科）、心理・社会福祉学部（心理学科、社会福祉学科）

　　教育学部（教育学科）、健康・スポーツ科学部（健康・スポーツ科学科、スポーツマネジメント学科）

　　生活環境学部（生活環境学科）、社会情報学部（社会情報学科）

　　食物栄養科学部（食物栄養学科、食創造科学科）、建築学部（建築学科、景観建築学科）

　　音楽学部（演奏学科、応用音楽学科）、薬学部（薬学科、健康生命薬科学科）

　　看護学部（看護学科）、経営学部（経営学科）

　　

武庫川女子大学短期大学部：

　　日本語文化学科、英語キャリア・コミュニケーション学科

　　幼児教育学科、食生活学科、生活造形学科

受講時期 1年後期（大学　英語グローバル学科グローバル・コミュニケーション専攻、食物栄養学科、短大　英語キャリア・コミュニケーション学科は2年前期）
クラスルームへの
参加方法
  • ・「データサイエンス学習支援ルーム」よりクラスルームに招待しますので、クラスに参加してください。
  • （自分でクラスコードを入力し、参加する方法ではありません）
受講方法
  • ・オンデマンド型遠隔授業です。
  • ・クラスルームに講義動画、確認テスト等が配信されます。
  • ・講義動画を視聴し、確認テストに取り組んでください。
  • 　（確認テストの提出期限は配信から1週間後です）
  • ・第8章から第13章ではExcelを使った演習も行います。
  • ・Excelの演習はスマートフォンやタブレットではなく、パソコンを使用してください。
配信曜日
配信スケジュール
出席の判断
  • ・確認テスト（再テスト）を期限内に提出することで「出席」とします。
  • ・再テストの提出期限後に（目安として金曜日に）MUSESの出欠情報が更新されます。
成績評価対象資格
  • ・週1回開講される共通教育科目と同様に5回以上欠席（課題未提出）すると成績評価対象資格を失い、成績評価を受けられなくなります。
  • ・本科目は卒業に必要な科目であり、単位未取得の場合、2年前期に再度履修することになります。
成績評価
  • ・平常点等（100点）
  • ・毎回の授業の確認テストを評価の対象とします。
学修機会保障制度
  • ・2023年度より、授業公欠制度が廃止され、学修機会保障制度が始まりました。
  • ・Student Guideを必ず確認してください。
代替対応手続き方法
  • ・本科目は全学必修科目のため、代替対応の手続き方法が通常とは異なります。
  • ・事務担当部署で代替対応が承認された学生は、承認日翌日から3日以内にこちらのGoogleFormsから連絡してください。（mwu.jpへのログインが必要です）
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出席・成績について

1.出席について
毎回出題される「確認テスト」を提出期限までに回答することによって「出席」とします。
また、確認テストが未提出の場合でも「再テスト」を提出期限までに回答することによって「出席」とします。
両方の課題が未提出の場合「欠席」となります。再テストの提出期限後にMUSESの出欠情報が更新されます。
2.成績評価対象について
この科目は共通教育科目であり、成績評価を受けるためには、11回分の課題提出が必要です。
課題提出回数11回以上→「成績評価対象資格あり」
課題提出回数10回以下→「成績評価対象資格なし」
3.採点について
提出期限までに回答する→「採点される」
提出期限後に回答する→「採点されない」
4.成績評価について
まずは毎回の課題を確実に提出することを心がけてください。確認テストの得点が3点以下の場合は再テストにしっかり取り組んでください。
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数理・データサイエンス・AI教育プログラム

受講ガイドとは別に、「データリテラシー・AIの基礎」の授業運営に関する情報を別途記載しています。

詳しくは、こちらをクリックしてください。

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困ったときの連絡方法は

  • ・進め方や内容について疑問や困ることがあれば、メールで連絡してください。
    （連絡先）dsinfo@mukogawa-u.ac.jp　※データサイエンス（DS）学習支援ルーム宛になります。
  • ・対面で相談したい場合は、中央図書館棟10階C-1003室（データサイエンス学習支援ルーム）まで
  • ・大学からの連絡は、mwu.jpのメール、またはClassroom上で行います。
  • ・中央キャンパス正門からデータサイエンス（DS）学習支援ルームまでの道案内の動画を以下に配置します。