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大学院研究科間共通科目　ライフサイエンスデータ解析山本誉士先生

リアルタイム／オンデマンド併用型 × 講義大学院研究科間共通科目　ライフサイエンスデータ解析
山本誉士先生

授業概要・オンラインの活用状況

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リアルタイム

オンデマンド

講義の特色	講義が中心一部、演習を含むプレゼンテーション複数キャンパスから学生が受講している形式学生による研究発表
開講期間	2020年度春学期
配当年次	大学院生
履修人数	24
使用言語	日本語
到達目標	この講義では、現象の特徴を理解するための様々なデータ解析や可視化などの方法について網羅的に学ぶ。そして、これまでデータ解析にあまり馴染みのない学生はデータの扱いに慣れること、そして現象を数値として捉える思考を養うことを目指す。一方、データ解析に比較的馴染みのある学生は、解析によって得られた結果の位置づけと意義を考える力を養うことを目指す。
オンライン授業としての特長	3キャンパス（中野・生田・駿河台）からの履修者があり、オンラインではキャンパス間を移動する必要がないため、様々な研究科の学生が受講する上でメリットを感じた。

オンラインを活用した授業方法・内容

リアルタイム形式

使用ツール	Zoom、パワーポイント、Oh-o!Meiji、R or Python。また、Zoomのチャット機能およびhandsup!を用いたリアルタイムの質疑応答。
ツール活用方法	Zoom：講義での接続ツールパワーポイント：講義および学生による研究紹介の発表ツール Oh-o!Meiji：Zoomアドレス等の連絡ツール R or Python：講義内での実際のデータ解析演習 Zoomチャット・handsup!：質疑応答
内容	予習として、授業スライドおよび授業中に使用するデータと解析コードを事前にクラスウェブにアップロードしている。当日はそれらの資料をもとに授業を進め、授業後には復習のための課題をだしている。

予復習の指示、成績評価の方法

予習	授業スライドおよび授業中に使用するデータと解析コードを事前にクラスウェブにアップロード。
復習	授業内容に関する復習課題をだしている。
成績評価	平常点（50％）、レポート（50％）

学生とのコミュニケーション

学生とのコミュニケーション方法	Zoom Oh-o!Meiji内アンケート機能メールによる連絡

工夫や苦労したこと

工夫した点	複数の研究科の学生が受講しているため、学生間の知識交流を目的とし、毎回の授業の最初に数名の学生に自身の研究内容について簡単に発表してもらった。また、授業では一方的に聞くだけにならぬよう、RやPythonを実際に動かすことで、知識と解析技術の両方が身につくように取り組んだ。
苦労した点	RやPythonを用いているため、環境構築や基礎的な使い方についての疑問に、その場で個別対応することが難しかった（後ほどメールなどで個別回答）。
失敗した点	リアルタイム型であったため、受講できなかった学生のために、授業画面を録画しておけばよかった。
アイデア	例えばhandsup!などのツールを使うことで、リアルタイムで学生との質疑応答が可能になります。また、授業前後にはZoomのブレイクアウトルームなどを作ることで、学生同士がコミュニケーションを取れる機会を設けることも良いと感じました。

授業に関連のある画像

Zoomで実施した授業の様子

授業中のPythonを使用した演習の様子

授業中のRを使用した演習の様子
Rロゴ:Hadloy wickham and others at R-Studio / CC-BY-SA\SA4.0