シラバス参照

基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名
／Course

ビジネス英語A

時間割コード
／Course Code

K1000010_K1

開講所属
／Course Offered by

社会インフォマティクス学環／School of socio-informatics

ターム・学期
／Term・Semester

2025年度／Academic Year　　第1クォーター／1Q

曜限
／Day, Period

月／Mon　5

開講区分
／Semester offered

第1クォーター／1Q

単位数
／Credits

1.0

学年
／Year

3,4

主担当教員
／Main Instructor

曽我　真人／Masato Soga

授業形態
／Lecture Form

講義

教室
／Classroom

東１号館Ｅ１-２０６／E1-206

開講形態
／Course Format

ディプロマポリシー情報
／Diploma Policy

要件年度／Required Year	要件所属／Course Name	ディプロマポリシー／Diploma Policy	DP値／DP Point
2023/04 ～9999/04	社会インフォマティクス学環	2.専門的知識や技能	4
		4.協働性とコミュニケーション能力	3
		5.地域への関心と国際的視点	3

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
曽我　真人／Masato Soga	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい／Course Aims	この授業は，R7年度に新規に開講する科目である．今後，ビジネスの分野でも重要になってゆくと考えられるデータサイエンスの英語を中心に学習する．授業には，必要に応じて反転授業を取り入れ，あらかじめ予習コンテンツをMoodle上に掲載し，授業日までに自身で予習コンテンツを視聴することにより，内容を予習してもらう．授業では，予習コンテンツを視聴済みであることを前提として，その内容に関する詳細な説明や英語の文法の補足説明，また，内容に関する演習に取り組んだり，グループワークで英語で議論を行う．
到達目標／Course Objectives	この授業では，データサイエンスの初歩に関して，その内容とそれを表現する英語について，Reading，Writingの2技能だけでなく，できれば，Speaking, Listeningを加えた4技能を習得することを目標とする．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	試験もしくは英語によるプレゼンテーションで評価する
教科書／Textbook	教員が教材を準備し，Moodle上で配布する．
参考書・参考文献／Reference Book	必要に応じて，授業で紹介する．
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	3回もしくはそれ以上欠席した場合は，原則として単位取得のための基礎資格を失うので，注意すること．COVID-19やインフルエンザなど，登学禁止となるような病気で休んだ場合は，大学に特別配慮を求める申請書を提出してもい，大学に認められれば出席扱いとする．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	授業で指示する．
履修を推奨する関連科目／Related Courses	ビジネス英語Bは，ビジネス英語Aの続きで，データサイエンスの英語を学習する．また，授業担当者は異なるが，以下の科目は，データサイエンスに関わるモデルカリキュラムに指定されているので，履修することをお勧めする． 2年生前期：データサイエンス基礎（月曜6限，2単位，遠隔，その他メジャー科目）後期：データサイエンス応用（金曜6限，2単位，遠隔，その他メジャー科目） 3年生 1Q：データサイエンス実践（火曜1，2限，2単位，対面，その他メジャー科目）
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	反転授業を実施する場合は，予習としてビデオの視聴が必要となる．宿題としての課題を課した場合は，授業時間外での課題レポート作成が必要となる．
その他連絡事項／Other messages	記載事項無し．
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	反転授業の場合は，予習コンテンツを必ず視聴し，事前に理解を深めておくことが重要である．
オフィスアワー／Office Hours	木曜4限をオフィスアワーとするが，出張などで不在の時もあるので，必ず，事前にメールなどで予約をしてほしい．メールアドレスは，soga@wakayama-u.ac.jp
科目ナンバリング／Course Numbering	K02083J01011P335
実務経験／Practical Experience	無

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考（担当）／Notes
1	第1回	授業ガイダンスデータの基礎	授業ガイダンスステンを使って脳卒中を防ぐ事例データを使ってデータの基礎概念を英語で学習する	自身のノートPCを用いる．
2	第2回	データの基礎（つづき）	データの表の見方と変数について，ローンの事例データを使って英語で学習する変数の分類について，戸建て所有率と集合住宅の割合の関係を使って英語で学習する．以上について，グループで（できれば英語で）議論する．	自身のノートPCを用いる．
3	第3回	データの基礎（つづき）	説明変数と目的変数について，世帯年収の中央値と人工の増減の事例データを使って英語で学習する．　データ収集の観察調査と実験について英語で学習する．特に，変数間の相関があっても因果関係があるとは限らないことと，因果関係の有無を調べるには実験が必要であることを英語で知る．　以上について，グループで（できれば英語で）議論する．	自身のノートPCを用いる．
4	第4回	データの基礎（つづき）	標本と母集団の概念について英語で学習する．無回答バイアスについて英語で学習する．便宜的抽出標本について英語で学習する．交絡変数について英語で学習する．	自身のノートPCを用いる．
5	第5回	データの基礎（つづき）	様々な標本抽出手法を英語で学習する．実験の計画について英語で学習する．実験群と統制群の構成法について英語で学習する．	自身のノートPCを用いる．
6	第6回	データの要約	散布図，ヒストグラム，分散と標準偏差，箱ひげ図について英語で学習する．	自身のノートPCを用いる．
7	第7回	データの要約（つづき）もしくは最終課題の作業時間	最終課題の場合，課題内容についてPPTに英語でまとめる．	自身のノートPCを用いる．
8	第8回	最終課題のプレゼンもしくは筆記試験	PPTを用いた英語でのプレゼンもしくは筆記試験筆記試験	自身のノートPCを用いる．

授業の概要・ねらい／Course Aims	この授業は，R7年度に新規に開講する科目である．今後，ビジネスの分野でも重要になってゆくと考えられるデータサイエンスの英語を中心に学習する．授業には，必要に応じて反転授業を取り入れ，あらかじめ予習コンテンツをMoodle上に掲載し，授業日までに自身で予習コンテンツを視聴することにより，内容を予習してもらう．授業では，予習コンテンツを視聴済みであることを前提として，その内容に関する詳細な説明や英語の文法の補足説明，また，内容に関する演習に取り組んだり，グループワークで英語で議論を行う．
到達目標／Course Objectives	この授業では，データサイエンスの初歩に関して，その内容とそれを表現する英語について，Reading，Writingの2技能だけでなく，できれば，Speaking, Listeningを加えた4技能を習得することを目標とする．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	試験もしくは英語によるプレゼンテーションで評価する
教科書／Textbook	教員が教材を準備し，Moodle上で配布する．
参考書・参考文献／Reference Book	必要に応じて，授業で紹介する．
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	3回もしくはそれ以上欠席した場合は，原則として単位取得のための基礎資格を失うので，注意すること．COVID-19やインフルエンザなど，登学禁止となるような病気で休んだ場合は，大学に特別配慮を求める申請書を提出してもい，大学に認められれば出席扱いとする．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	授業で指示する．
履修を推奨する関連科目／Related Courses	ビジネス英語Bは，ビジネス英語Aの続きで，データサイエンスの英語を学習する．また，授業担当者は異なるが，以下の科目は，データサイエンスに関わるモデルカリキュラムに指定されているので，履修することをお勧めする． 2年生前期：データサイエンス基礎（月曜6限，2単位，遠隔，その他メジャー科目）後期：データサイエンス応用（金曜6限，2単位，遠隔，その他メジャー科目） 3年生 1Q：データサイエンス実践（火曜1，2限，2単位，対面，その他メジャー科目）
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	反転授業を実施する場合は，予習としてビデオの視聴が必要となる．宿題としての課題を課した場合は，授業時間外での課題レポート作成が必要となる．
その他連絡事項／Other messages	記載事項無し．
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	反転授業の場合は，予習コンテンツを必ず視聴し，事前に理解を深めておくことが重要である．
オフィスアワー／Office Hours	木曜4限をオフィスアワーとするが，出張などで不在の時もあるので，必ず，事前にメールなどで予約をしてほしい．メールアドレスは，soga@wakayama-u.ac.jp
科目ナンバリング／Course Numbering	K02083J01011P335
実務経験／Practical Experience	無

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information