徳島文理大学

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徳島文理大学短期大学部

【科目名】    基礎薬学情報処理 (Basic Computer Literacy Course)

科目番号14305担当教員名高橋 宏暢単位1.5単位
科目群専門必修・選択必修開講期前期 対象年次改新カリ1年
授業概要
情報の授受に効果的なコンピュータの利用法を理解し、必要なデータや情報の有効活用およびセキュリティーに関する知識を修得することを目的とする。
到達目標
1.電子メールの送信,受信,添付ファイルの送信などができる。(知識・理解 (DP2))
2.代表的なワープロソフト,表計算ソフト,グラフィックソフトを用いることができる。(知識・理解 (DP2))
3.化学構造式をコンピューター上で作成できる。(知識・理解 (DP2))
4 データサイエンスの基礎的な知識を理解しグラフの作成ができる。(知識・理解 (DP2))
授業計画授業形態授業時間外学習
【1】電子メールの送信、受信、転送、Google Classroom、Microsoft Teams。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【2】ワープロソフトWordの基本操作。表の作成ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【3】ワープロソフトWordの応用操作(1)。段組ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【4】ワープロソフトWordの応用操作(2)。数式が入力できる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【5】ワープロソフトWordの応用操作(3)。さまざまな機能を利用した文章の作成ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【6】プレゼンテーションソフトPower Pointの基本操作ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【7】データ分析の理論。データサイエンス、医療関連ビッグデータ解析などについて概説できる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【8】データ分析の基礎(1)。表計算ソフトExcelの基本操作ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【9】データ分析の基礎(2)。表計算ソフトExcelによる簡単なグラフ作成ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【10】データ分析の基礎(2)。表計算ソフトExcelによるヒストグラムの作成ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【11】データ分析の基礎(2)。表計算ソフトExcelによる箱ひげ図の作成ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【12】データ分析の応用(1)。公開されている統計情報(e-Stat)について概説できる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【13】データ分析の応用(2)。統計情報を元に、データ分析、グラフの作成ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【14】化学構造式描画支援ソフトChemDrawの基本操作ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
【15】化学構造式描画支援ソフトChemDrawの応用操作ができる。講義と演習, 各講義で演習課題を作成する予習:演習課題作成のための基本操作方法の理解, 復習:巻末の応用課題を作成し理解を高める(30分)
評価方法
演習点(60%)、提出物(40%)
【解説・講評の開⽰⽅法】提出物の評価基準はGoogle Classroom に掲載する。
教科書
プリント
参考図書
データサイエンスの歩き方、学術図書出版。データサイエンス入門第2版、学術図書出版。
備考
薬学教育モデル・コアカリキュラム「薬学準備教育ガイドライン」のうち、(8)情報リテラシーに対応。
指導教員:岡本育子、米山達朗
オフィスアワー 月曜日 17:00〜18:00 火曜日 17:00〜18:00 場所:21-1102
【科⽬ナンバー】1HBP106L
実務経験なし