学修サポート

対象科目のMicrosoft Teamsのチーム上に、「質疑応答コーナー」や「【データサイエンス教育プログラム対象科目】質問入力フォーム」を設置しております。そこで各担当教員より質問や疑問に関する回答が得られます。

【質疑応答コーナー】

※赤枠部分

【データサイエンス教育プログラム対象科目】アンケートフォーム

学内外の資源利用、ICT環境の活用等で自らの特徴を踏まえた独自の取組み

【情報処理技法Ⅰ】ビックデータを利用した総合演習

総合演習は情報処理技法Ⅰのまとめとなる授業で、この科目の後半に全8コマ（1コマ45分）を配置しています。授業内容は少人数のグループに分かれ「地域の課題」・「医療における問題」をテーマにWEB掲載されたビッグデータをExcel、Power BIを用い分析しPowerPointにより発表します。

今年度の授業では、以下のタイトルで発表されました。

• 日本の平均寿命と世界比較
• 村上市の人口減少率
• 新潟県の死因別死亡者数
• 新潟県のコロナ感染者数推移と全国との比較国内のコロナワクチンの接種状況に伴う感染状況
• インフルエンザと結核の感染状況と死者数の比較
• 国内の新型コロナウイルス感染者数の割合とその推移について
• コロナワクチンの副作用
• 「都道府県別」人口当たりの新型コロナウイルス感染者数の推移
• 火災発生状況
• 中部地方の高齢者数

情報処理技法Ⅰ担当教員：浅海岩生

 

【基礎ゼミⅢ】研究 リハビリテーション×数理・データサイエンス

本科目では、初めにMicrosoft社のPower BIを用いて、ビッグデータの取り扱いについて学修を行った。その後、少人数グループに分かれ、グループ毎に学生自らが地域に係るテーマ、医療・科学に係るテーマを設定し、調査・データ収集、データ整理を行った。データの解析を通して仮説の検証を体験した。ここに紹介した研究は、自作の介護食と市販品との比較を、調査対象を変えて比較検討を行ったものである。それ以外にも、テーマの内容は、人間の身体の形状、機能に関するものから、心理・行動に関するものと幅広く、得られたデータも実測に基づくものからアンケート調査によるものと、多岐に渡った。科目の最後に発表を行い、成果を全体で共有した。とても意義深いものであった。

基礎ゼミⅢ担当教員：長谷川裕