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共通教育教材カタログサイト

ページ番号:0244685 更新日:2025年2月10日更新

山口県の高等教育機関のデータサイエンス教育の普及及び促進を目的として、県内高等教育機関で利用可能な共通教育教材のカタログを掲載しています。

◆新着情報◆

 
更新日 更新内容
令和7年2月10日(月曜日) 山陽小野田市立山口東京理科大学の教材を追加しました!
令和6年8月27日(火曜日) 山陽小野田市立山口東京理科大学の教材を追加しました!
令和6年6月14日(木曜日) 山口大学の教材を追加しました!
令和6年4月26日(金曜日) 山口大学の教材を追加しました!
令和6年4月1日(月曜日) 大学リーグやまぐち データサイエンス教育ワーキンググループ 共通教育教材カタログサイトをOpenしました!

◆目次◆

 下記目次をクリックすると、該当の見出しへジャンプします。
 
 教材について
  ・教材の特徴
  ・利用対象者
  ・利用方法・条件 

 共通教育教材カタログ一覧
  ・大学リーグやまぐち 共通教育教材
  ・数理・データサイエンス・AI教育拠点コンソーシアム教材

   関連リンク

◆教材について◆

教材の特徴

 数理・データサイエンス・AI教育拠点コンソーシアムの定めるモデルカリキュラム(リテラシーレベル)に準拠しています。

利用対象者

 大学リーグやまぐち データサイエンス教育ワーキンググループ 参画校

利用方法・条件

 本カタログサイトは、
 ・大学リーグやまぐち データサイエンス教育ワーキンググループが提供する共通教育教材
 ・数理・データサイエンス・AI教育拠点コンソーシアム<外部リンク>が提供するコンソーシアム教材 からなります。
 利用方法や利用条件については、下記ページをご参照ください。

  1. 大学リーグやまぐち共通教育教材の利用方法・条件
  2. 数理・データサイエンス・AI教育拠点コンソーシアム教材の利用方法・条件<外部リンク>

◆共通教育教材カタログ一覧◆

大学リーグやまぐち 共通教育教材

   1. 社会におけるデータ・AI利活用
   2. データリテラシー
   3. データ・AI利活用における留意事項
   4. オプション

1.社会におけるデータ・AI利活用

 
山陽小野田市立山口東京理科大学/データサイエンスの入り口1、2、3

                    山陽小野田市立山口東京理科大学教材のイメージ画像

【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

 

 2.データリテラシー

 
山口大学/J2レノファ山口の勝因分析を題材としたデータリテラシー育成教材

        山口大学教材イメージ画像

 

【概要】
本授業では、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廻して、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.レノファ山口のファンマーケティング
 3.宿題
 4.まとめ​

【データ形式】
​教材 PPTX (約147MB)、PDF(約2MB)、MP4(約585MB)
ワークシート、解答例 計4ファイル Excel (約199KB)

【利用期限】
令和7年(2025年)3月31日

 

3. データ・AI利活用における留意事項

山口大学/サイバー犯罪の現状と対策(令和6年度版)

        山口大学教材イメージ画像

 

【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(703MB)、配布資料 PDF(3.19MB)

【利用期限】
令和7年(2025年)3月31日

 

4. オプション

山陽小野田市立山口東京理科大学/統計学の基礎1、統計学の基礎2、統計学の基礎3

 統計学の基礎3イメージ画像       教材イメージ画像

   

【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

  
山陽小野田市立山口東京理科大学/情報理論の基礎1、情報理論の基礎2

      山陽小野田市立山口東京理科大学教材のイメージ画像

【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

 
山陽小野田市立山口東京理科大学/数理モデルの基礎1、数理モデルの基礎2

      山陽小野田市立山口東京理科大学教材のイメージ画像

【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

数理・データサイエンス・AI教育拠点コンソーシアム教材

東京大学 数理・情報教育センター<外部リンク>が開発した教材を掲載しています。

  1. 社会におけるデータ・AI利活用
  2. データリテラシー
  3. データ・AI利活用における留意事項
  4. オプション 

1.社会におけるデータ・AI利活用

教材 実習用補助教材
1-1.社会で起きている変化 スライド<外部リンク>  
1-2.社会で活用されているデータ スライド<外部リンク>  
1-3.データ・AIの活用領域 スライド<外部リンク> 人工知能(AI)の活用事例動画<外部リンク>
1-4.データ・AI利活用のための技術 スライド<外部リンク>
1-5.データ・AI利活用の現場 スライド<外部リンク>
1-6.社会で活用されているデータ スライド<外部リンク>

2.データリテラシー

教材
2-1. データを読む スライド<外部リンク>
2-2. データを説明する    スライド<外部リンク>
2-3. データを扱う スライド<外部リンク>

 3.データ・AI利活用における留意事項

教材
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項 スライド<外部リンク>
3-2. データを守る上での留意事項

 4.オプション

教材 実習用補助教材
4-1. 統計および数理基礎 スライド<外部リンク>  
4-2. アルゴリズム基礎 スライド<外部リンク>  
4-3. データ構造とプログラミング基礎  
4-4. 時系列データの解析 スライド<外部リンク> データ<外部リンク>、解析例(PDF<外部リンク>Excel<外部リンク>
4-5. テキスト解析 スライド<外部リンク>  
4-6. 画像解析 スライド<外部リンク> Pythonサンプルコード (PDF1<外部リンク>PDF2<外部リンク>PDF3<外部リンク>)
4-7. データハンドリング スライド<外部リンク>  
4-8. データ活用実践(教師あり学習) スライド<外部リンク> データ解析例<外部リンク>
4-9. データ活用実践(教師なし学習) スライド<外部リンク> データ解析例<外部リンク>

 

関連リンク

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