データリテラシー・AIの基礎 受講ガイド

授業の学び方

 
    

この科目の概要について動画で説明します。

この科目で学ぶ内容 / 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 / お知らせ

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成績評価

この科目の成績評価について説明します。

出席について / 受験資格判定について / 配点と採点について / 成績評価について

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事前相談会

「事前相談会」のお知らせ 
この科目に関する事前相談会を下記の日程で、対面とオンライン形式で行います。(自由参加)
「受講ガイド」を見てもよくわからないことや、科目の進め方について疑問があれば、気軽に参加してください。
  • 日時:
  • 9月7日(水) 11時~13時
  • 9月15日(木) 11時~13時
  • 9月16日(金) 11時~13時
  • 9月19日(月・祝) 11時~13時
  • 場所:
  • DS学習支援ルーム(C-1013:中央図書館10階)
  • Google Meet(参加方法はClassroom・受講ガイドに掲示します)

DS学習支援ルームへのアクセスについては、受講ガイドに説明があります。上記の時間帯で都合がよい時間に参加してください。
Google Meetの参加方法はこのホームページのなかに説明しています。「Google Meetへの参加方法」を参照してください。

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受講上の注意

この科目は、曜日時限の指定の無い、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、英語文化学科、心理・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)、生活環境学部(生活環境学科、情報メディア学科)、食物栄養科学部(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、幼児教育学科、心理・人間関係学科、健康・スポーツ学科、食生活学科、生活造形学科

受講時期 1年後期
受講方法
  • ・曜日時限の指定の無い、オンデマンド型遠隔授業です。
  • ・受講期間中に学習教材を視聴してください。
  • 配信スケジュールを確認し、速やかに視聴してください。
  • ・学習教材を視聴したあと、確認テストに取り組んでください。
  • ・第7章から第12章では確認テストの他に、Excel演習課題も課されます。〆切までにExcelで演習に取組み、ファイルを提出してください。
  • ・確認テストの〆切は、課題配信日より7日後の水曜日午前10時00分です。詳しくは、配信スケジュールを確認ください。
出席・受講の判断 Classroomへの課題提出をもって出席したと見なします。
受験資格 週1回開講される共通教育科目と同様に8回以上欠席(課題未提出)すると受験資格を失い、成績評価を受けられなくなります。
この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Classroom課題、総合課題、エクセルの演習課題を評価の対象とします。
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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」および「Excel演習課題」を最終締め切りまでに
提出することによって「出席」とします。
課題を提出しなかった場合「欠席」となります。注意!!!
2.受験資格判定について
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、
8回分の課題提出が必要です。
課題提出回数8回以上→「受験資格あり
課題提出回数7回以下→「受験資格なし
3.採点について
課題締め切りまでに提出→「採点される
遅れ提出期間に提出→「採点されない
4.成績評価について
これまでの説明をまとめるとこのようになります。
課題締め切りまでに提出→「出席」+「採点される
遅れ提出期間に提出→「出席」+「採点されない
未提出→「欠席」+「採点されない
5.成績評価について
まずは課題を8回以上提出することを心がけてください。
課題の得点が低い場合は再テストに取組むことで、挽回できます。
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Google Meetへの参加方法

1.Googleの検索画面の右上、赤丸で囲んだハンバーガーメニューをクリックする。



2.メニューの中にある「Meet」をクリックする。



3.切り替わった画面の「コードまたはニックネームを入力する」をクリックする。



4.入力欄に「zzq-qcyd-yjr」を入力し、右側の参加ボタンを押す。



5.右側の「参加をリクエスト」をクリックしてください。



6.Google Meetに入室するまで待機してください。※カメラは「オフ」で結構です。


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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-1013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。