データ構造とプログラミング基礎・データ活用実践

　学生の習熟度や専門性に応じた選択科目の中で、pythonによるデータ解析と活用実践を学ぶ。ここでは、機械学習や自然言語処理の仕組みをプログラミングを通して体験し、数理・データサイエンス・ＡＩが示唆する分析結果が何を意味するのかを考えながら、それを主体的に使いこなせるようになる。特に、心理科学部では教育用ロボットを使ったSTEAM教育も実施し、プログラムを可視化して興味を湧き立てながら、習熟度の高い学生がより高度な知識を修得する。

Google Colaboratry を使いながら、日本語の分かち書きを行い、様々な文書の特徴（使用されている単語・共起語の傾向や個数）を読み取ります。

統計ダッシュボートなどにある実データを使いながら、記述統計量の計算、散布図の描画、機械学習（学習用データと検証用データ）、特徴量から目的変数の予測、寄与率の計算などを学びます

• 授業中に使用する課題用のプログラムも公開しています

教育用ロボット（mbot）を利用しながらプログラムを可視化して興味を湧き立てながら、習熟度の高い学生がより高度な知識を修得します。

• ※STEAＭ教育紹介動画：プログラミング入門～超簡単！防犯センサーをつくってみた～

また、2021年度からは、新しく、教育用ロボット（lego/深層学習）も利用しながら、pythonによるプログラミングを学びます。

• インターネット上にある様々なテキスト（実データ）を使いながら、自然言語解析、形態素解析、単語分割ができる

• Pythonを使ったプログラミング、データクレンジング、教師あり学習ができる

• 統計ダッシュボードなどの実データを使って教師あり学習による予測ができる

• 看護福祉学部（選択科目）：情報科学(7～9：プログラミング基礎、10～12：自然言語処理、13～15：機械学習)

• 心理科学部（選択科目）：情報科学(8～10：STEAM教育とプログラミング、11～14：mbotoを使ったPBL)

• 医療技術学部*：情報科学(7～9：プログラミング基礎、10～12：自然言語処理、13～15：機械学習)

*医療技術学部は必須科目として実施

北海道医療大学　情報センター・情報推進課

お問い合わせ先：情報推進課　ips(at)hoku-iryo-u.ac.jp