共通教育教材カタログサイト

【概要】
データサイエンスの概要と流れについて理解を深めます。問題や仮説を発見するための方法と、調査、実験に代表されるデータ収集の際の心構えを学びます。

【特色】
データサイエンスを実践するうえで重要な、解決すべき問題と検証すべき仮説を発見する方法と、調査や実験の際に気を付けるポイントを身につけることで、適切な課題設定とデータ収集を実行できるようになります。

【項目】
　データサイエンスの入り口1
　　1-1 データ分析の進め方
　　1-2 データサイエンスの実際
　　1-3 さまざまなデータサイエンスのかたち
        1-4 データの分析で使われる技術・理論

　データサイエンスの入り口2
​　　2-1 問題と仮説の発見の重要性
　　2-2 問題発見に基づく問題解決の道具

   データサイエンスの入り口3
​        3-1 統計調査・社会調査
　　3-2 調査の一般的手順
　　3-3 実際の統計調査
        3-4 実験とフィールドワーク

【データ形式】
データサイエンスの入り口1 PDF（25ページ）
データサイエンスの入り口2 PDF（26ページ）
​データサイエンスの入り口3 PDF（25ページ）

【利用期限】
令和11年（2029年）3月31日

【概要】
本教材では、レノファ山口の勝因分析を題材として、PPDACサイクルという問題解決の定番フレームワークに基づき、課題発見から解決策の導出まで一連の体験を通して、データリテラシーを育成します。​

【特色】
学生に身近で興味関心の高いサッカーチームを対象とすることで、学習意欲を高め、主体的な学びを促進します。また、PPDACサイクルを一巡するだけでなく繰り返し回して、真の課題解決を行うことの重要性を理解させます。

【項目】
　1．データサイエンスとは
　2．レノファ山口の勝因分析
　3．宿題
　4．おわりに

【データ形式】
​教材 PPTX (32MB)
ワークシート、解答例 計4ファイル Excel (191KB)

【利用期限】
令和9年（2027年）3月31日

【概要】
データとAIの最新動向を紹介し、AIが得意とする領域と苦手な領域を明確に対比させることで、適切なAI活用への理解を促しています。また、AIの利活用に際して注意すべき原則やデータ倫理について体系的に解説しています。

【特色】
データとAIの利活用が社会に与える影響を意識させる内容となっており、学生に責任あるAI活用の重要性を分かりやすく伝えています。

【項目】
　1．データ・AI利活用の最新動向
　2．AIが得意なことと苦手なこと
　3．AI 利活用原則
　4．データ倫理​

【データ形式】
​PPTX(約5MB)

【利用期限】
令和9年（2027年）3月31日

【概要】
サイバー犯罪とはどのような犯罪かについて説明し、全国および山口県での発生状況、被害防止対策について解説します。

【特色】
山口県警察本部の警察官が、最新のサイバー犯罪の事例をもとに、情報セキュリティの観点から被害防止対策について解説します。

【項目】
　1．サイバー犯罪とは
　2．サイバー犯罪の情勢
　3．事例紹介と被害防止対策
　4．まとめ​
　5．警察からのお知らせ

【データ形式】
​ビデオ教材(101MB)、配布資料 PDF(6.7MB)

【利用期限】
令和9年（2027年）3月31日

【概要】
データサイエンスにおいて重要な役割を担う統計学の理論について理解を深めます。その中でも確率分布、推定法、検定について学びます。

【特色】
統計学の数理的側面を身につけることで、適切なデータ解析手法を選択できるようになります。

【項目】
　統計学の基礎1
　　1-1 記述統計学
　　1-2 確率と確率変数
　　1-3 代表的な確率分布

　統計学の基礎2
​　　2-1 統計的推定
　　2-2 点推定
​　　2-3 区間推定

　統計学の基礎3
        1-1 検定の考え方
　　1-2 正規母集団の検定
　　1-3 カテゴリカルデータの検定

【データ形式】
​統計学の基礎1 PDF（60ページ）、MP4（約462MB）
統計学の基礎2 PDF（60ページ）、MP4（約544MB）
統計学の基礎3 PDF（60ページ）

【利用期限】
令和11年（2029年）3月31日

【概要】
データサイエンスにおいて重要な役割を担う、「情報」を数理的に解析する手法について理解を深めます。その中でもエントロピーの概念と性質について学びます。

【特色】
「情報」の数理的側面を表現する方法を理解することで、データ解析手法の理論的側面が理解できるようになります。

【項目】
　情報理論の基礎1
　　1-1 情報科学とは
　　1-2 エントロピー
　　1-3 情報理論の初期の歴史

　情報理論の基礎2
​　　2-1 完全事象系とエントロピー
　　2-2 エントロピーの性質
​　　2-3 Jensenの不等式
　　2-4 様々なエントロピー

【データ形式】
​統計学の基礎1 PDF（39ページ）
統計学の基礎2 PDF（54ページ）

【利用期限】
令和11年（2029年）3月31日

【概要】
データサイエンスにおいて重要な役割を担う、数理モデルを解析する手法について理解を深めます。数理モデルの例と簡単な微分方程式の解法について学びます。

【特色】
モデルの数理的側面を身につけることで、適切なデータ解析手法を選択できるようになります。

【項目】
　数理モデルの基礎1
　　1-1 数理モデルとは
　　1-2 数理モデルの種類と例

　数理モデルの基礎2
​　　2-1 微分方程式の導入
　　2-2 変数分離型・同次型の微分方程式
​　　2-3 1階線型微分方程式
　　2-4 2階線型微分方程式

【データ形式】
​数理モデルの基礎1 PDF（23ページ）
数理モデルの基礎2 PDF（50ページ）

【利用期限】
令和11年（2029年）3月31日