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Course of Study at KIU
入門演習 |
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| SYLLABUS | ||
| 講義概要 教材、テキスト 評価方法 |
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| 個人の生活の中に、ＩＴ（Information Technology）の波が押し寄せてきている．好みや信条がどうであれ、社会的な関係を維持しようとする限り、cellular phone やcomputerを操り、アプリケーションの使い方に精通して、さまざまな情報処理の能力を身に付けておかざるを得ない． 教員や学生同士、また他大学・企業との間で、連絡、意見交換、レポートの提出、ファイルの受け渡しを行う際に、いまやごくありふれた手段として電子メールが用いられている． 本演習では、大学における学習の基礎となる情報リテラシーを習得する． １．電子メールで、スピーディなコミュニケーションができる力を養う． メールチェック＆リプライの習慣、メールの作法 さまざまなトラブルへの対処 ２．問題を提起する力と発言力を身に付ける ・課題を出すので、決められた期限内に所定の分量の発言を行う ・ゼミ生が各自、問題提起を行い、皆でディスカッションを行う |
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| 本学共通のコミュニケーションツールであるLotus Notes の電子メールと、そのアドオンアプリケーションLearning Spaceを用いて授業を行う． 教科書は特に指定しない．適宜、文章作成力を養うため是非読んでもらいたい参考図書を紹介する． 取り組みの当初は、マニュアルとして以下の「DINOS: Lotus Notes利用ガイド」を用いる． ・Lotus Notes R5の電子メール機能 ・Lotus Learning Space受講ガイド |
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| 発言内容の的確さ、その深さを評価する． 操作の速さやアプリケーションがもつ機能をどれだけ使えるかは問題にしない． |
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| 将来、企業に就職するにせよ、家業を継ぐにせよ、あるいは自ら事業を興すにせよ、数字（経営データ）を避けて通れない。 Time Series DataやCross Section Dataなど大量のデータ群の中から、価値ある事実や情報を発見する力と技術を習得しておくことが望ましい。 これらは、もちろん大学での課題レポート作成や演習での研究においても、大変役立つ技術である。 本演習では、記述的データ分析とデータ・ハンドリング（処理）の初歩を学ぶこととする。 １．記述的データ分析の基本 対前年（月）増加率、対前年同月比、年平均伸び率、指数化、増加寄与率、行和、列和、構成比、特化係数、相対変化率、レーダーチャート、レート/シェア分析のグラフ、度数分布、ヒストグラム、中央値、最頻値、累積度数、四分位数、変動係数など ２．データ・ハンドリング（処理）の基本 Excelを用い、上記の記述的分析を実際に行ってみてデータ処理の操作を学ぶ さまざまなグラフを描いてみて、それから読み取れる事実をレポートに纏めてみる |
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| Lotus Learning Spaceを用いて、演習資料の提示、課題の提起を行う． データ教材をLearning Spaceにアップロードしておくので、各自、ダウンロードして分析してみる． |
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| 与えられた演習課題を、期限内に着実に提出し続けられるPunctualityを評価する．（課題をこなせなければ力はつかない．） |
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入門演習１（春学期）
講義概要