Readings in Humanities and Social Sciences (All Faculties, English)-E1 :Data Visualization World
| Numbering Code | U-LAS03 10001 SB48 | Year/Term | 2022 ・ Second semester | |
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| Number of Credits | 2 | Course Type | Seminar | |
| Target Year | 2nd year students or above | Target Student | For all majors | |
| Language | Japanese | Day/Period | Fri.4 | |
| Instructor name |
KOYAMADA KOUJI (Academic Center for Computing and Media Studies Professor) NATSUKAWA HIROAKI (Part-time Lecturer) |
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| Outline and Purpose of the Course | データ可視化はデータから知識を得るためにコンピュータを用いてデータを視覚的に表現する技法のことである。本講義では、ビッグデータ時代における人とデータの関わりを取り扱う情報リテラシーといえるデータ可視化についての教養を身につける。学術書や学術論文を分担して読んで要約を作成し、受講生がお互いに発表しあうことを通じ、英文読解能力やデータ駆動的な思考能力の向上を目指す。 | |||
| Course Goals |
英文を素早く、正確に読めるようになる。英文を読む習慣を身につける。 データ可視化についての基本的事項を理解できるようになる。 学術論文の構成を理解し、正確に読むための素養を身につける。 データ可視化に関する学術書や学術論文の読解を通じて、データ駆動的な思考方法を理解する。 |
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| Schedule and Contents |
PandAとBookRollを使用して授業資料を配布し、授業を行う。 授業はフィードバックを含めて全15回で実施する。 （１）ガイダンスおよび基本的な用語・概念【1回】 データ可視化に関する基礎事項の確認 （２）英文読解【受講状況により、8～10回程度実施】 学術書を選定し、英文読解、要約作成を実施する。 受講生が要約をお互いに発表しあい、データ可視化への素養を深める。 （３）論文読解の技術【受講状況により、3～7回程度実施】 科学的方法と英文の論文読解方法 データ可視化の最前線 （４）期末試験／学習到達度の評価（レポート）【1回】 （５）フィードバック【1回】 |
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| Evaluation Methods and Policy |
平常点（60%） : 授業への参加度や、提出物（課題、要約など）に基づいて評価する 学習到達度（40%） : レポートにより評価する |
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| Course Requirements | None | |||
| Study outside of Class (preparation and review) |
与えられた課題に取り組むこと。 英文読解課題については、読解及び要約資料の作成を要する。発表するつもりで作成すること。 提出資料はWordやPowerPointなどを用いて、読みやすいものを作成すること。 |
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| Textbooks | Textbooks/References | プリント配付, Handouts will be provided | ||
| References, etc. |
Visualization Analysis & Design, Tamara Munzner, (CRC press, 2014)
等 |
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