本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。 後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。

本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。 後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。

本授業では、データ解析の考え方や代表的な手法について、それらの数理的背景も含めて理解するとともに、Pythonプログラミングによりそれらの手法を実際に手を動かしながら実装することで理解を深める。 後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連授業の基礎となる知識を習得することを目標とする。

言語処理の基本的な技術を演習形式で学びながら、教育場面への応用やその課題について理解する。前半では、文字列処理・言語処理の要素技術について個別に解説した上で、具体的な教育実践・教育研究を想定しながら、実際のテキストに対する分析を行う。後半では、生成AIサービスの基盤となる技術の仕組みや挙動を解説した上で、教育場面における言語処理技術の活用に関する動向を概観する。最後に、教育と言語処理をテーマに、テキスト分析あるいはツール開発に関する演習課題に取り組む。 本授業では、言語処理技術でできること・できないことを把握した上で、その応用について検討できるようになることが目標である。また、言語処理の技術的側面を扱いつつ、知識の伝達を可能にする記号・言語・文書のあり方とはどのようなものか、という基本的な問いに随時立ち戻りながら授業を進める。

本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。

本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。

本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。

本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。

Development projects are main couses of environmental problems such as nature destruction. Environmental Impact Assessment or EIA as a tool for public participation is one of the most effective and strong environmental conservation policy tool to achieve "Sustainable Development, SD", "SDGs", ESG investing and "Nature Positive". And it depends on policies on ”mitigation hierarchy” in EIA systems. However mitigation policies vary by government and even worse EIA system itself is not well known in our societies. The goal of this course is to understand what EIA system is and how EIA can integrate environmental consideration to development projects by observance of "mitigation hierarchy" . This course focuses on nature/biological issues such as ecosystems, habitats, endangered species, flora & fauna. You will learn fundamentals of EIA including purpose, procedure, methodology, mitigation measures, public participations in EIA procedure. As an ecological impact assessment tool, Habitat Evaluation Procedure (HEP) and Habitat Suitability Index Models (HSI models), the most popular quantitative habitat assessment methods are also learned. “Biodiversity offset” and its market-oriented economic instrument “biodiversity banking” are discussed as the forefront of strategic ecological mitigation measures. We may also discuss relationship between newly introduced policies/mechanisms such as "Nature Positive", "TNFD, "30 by 30".

　教育機関や企業組織そして地域コミュニティには、対人援助・人材育成・組織開発・地域活性化などを目的とした多種多様な実践活動が存在する。これらの実践・介入活動に対して説明責任(アカウンタビリティ)や科学的根拠(エビデンス)が求められる時代となっている。本授業では、様々な実践・介入活動をプログラムとして客観的に捉え、その結果や効果を評価し、活動の質向上につなげるための方法論を学ぶ。 　プログラムの価値は、経済的指標などで捉えることが困難な個人や集団に対する教育的・心理的効果として現れることが多いため、社会調査・実験心理学・心理測定といった方法論との親和性が高い。この授業では、プログラムを客観化・可視化する手順をまず習得したうえで、具体例を通してプログラムを実証的に評価するための方法を学ぶ。