| (1)授業の達成目標 | | 授業で得られる「学位授与の方針」要素 | ⇔ | 【授業の達成目標】 | | 大学ＤＰ | | 的確に情報を収集し，理解し，発信する力 | ⇔ | 地域オープンデータの処理を通じてさまざまな特徴を読み取り表現できるようになる |
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| (2)授業の概要 | 地方創生に貢献するオープンデータ活用システムであるRESAS（地域経済分析システム）は2005年に運用開始されました．RESASでは地域（都道府県別あるいは市町村別）のもつ数値情報を各種グラフや地図表示を通じた，さまざまな比較が可能です．そこで大きく以下のステップにより，一人で，あるいはグループでの地域データの分析を繰り返しながら，受講者間で発見した地域データの特徴に関する意見交換を繰り返します．
1．RESASを通じてさまざまな地域の特徴を発見し，受講者間で意見交換を進めます．RESASを通じればさまざまな発見ができるとはいえ，あらかじめ用意されたメニューを通じてしか情報を得られないという弱点も抱えています．
2．オンラインでのデータ分析環境であるLooker Studio（Googleの提供するサービス，2022年まではGoogle Data Portalと呼ばれた）を通じて，主にRESASから入手したデータを直接に分析し表現します．
3．グループで特定のテーマに対して意見交換を進めながら地域の抱える問題を発見し，最後に発表をします． |
| (3)授業のキーワード | 地域課題発見，情報の視覚化，オープンデータ |
| (4)授業計画 | 1．ガイダンス（オンラインのeALPSに提供されている資料を参考にしてください．教室参加の必要はありません）
2ー4．RESASを通じた地域課題の発見
5ー7．Looker Studioを通じた地域課題の発見
8ー10．グループでの地域課題の検討
11．グループでの地域課題の発表（第1回）
12ー14．グループでの地域課題の検討
15．グループでの地域課題の発表（第2回） |
| (5)成績評価の方法 | 毎回の授業に対する課題として，主にフォーラム（掲示板の一種）を通じた数百文字程度のレポートをeALPS上で実施し，これにもとづき評価します．また授業に相応しい良い質問をすることに加点します．
100点満点と考えるとき，個人レポート60点前後，グループレポート30点前後，良い質問20点前後です．ただし合計100点は超えません． |
| (6)成績評価の基準 | レポートなどの多くで合格点をとれば「その水準にある」，課題のほとんどで合格点をとり，さらに課題の多くで上にある水準の得点をとれば「やや上にある」，課題のほとんどで上にある水準の得点をとれば「かなり上にある」，その上で，授業に相応しい良い質問を授業の最中にできれば「卓越している」．
期末試験は行いません． |
| (7)事前事後学習の内容 | 毎回の授業においては，eALPS上に指示のある復習すべき内容をもとに掲示板等の課題が提供，そして実施されます．
授業終了後から翌週までの間に提出を課される課題もあります．
※この授業は90時間の学修を必要とする内容です。従って，60時間以上の時間外学習が必要となります。 |
| (8)履修上の注意 | 第1週授業で行うガイダンスの内容に関してはeALPS上に資料があります．教室ガイダンスで，この資料にない情報の提供は基本的にないので，質問がなければ数分で終了します．
受講希望者が多い場合，学部バランスを考慮して抽選により受講者を決定します．
授業中にオンライン利用の各種システムを通じた演習があります．スマートフォンでも利用可能ですが，大きな画面利用の端末の方が学習しやすいでしょう．
RやPythonによるダッシュボード作成で個人課題をこなしても構いません．ただし，これらのツール利用に対して授業時間内の指導はしません．
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| (9)質問,相談への対応 | eALPS上の掲示板およびメール szkjiro@shinshu-u.ac.jp によります．研究室を尋ねる際もメールによる事前連絡で時間調整をお願いします．
eALPSの利用法についてはe-Learningセンターに相談してください． |
| (10)授業への出席 | 授業時間内でないと参加できない課題（成績評価外）もあります． |
| (11)授業に出席できない場合の学修の補充 | 事情により受講できなかった授業回でもオンラインでの課題提出はできます． |
| 【教科書】 | 指定しません |
| 【参考書】 | 日経ビッグデータ編「RESASの教科書」，日経BP社，2016年（現在，電子書籍版のみ販売中）
地理空間情報システム学会編「地理空間情報を活かす授業のためのGIS教材」古今書院，2021年
近藤彗他「BIツール活用超入門Google Data Portalではじめるデータ集計・分析・可視化」秀和システム，2021年
Wilke「データビジュアライゼーションの基礎」オライリー，2022年
西田典充「Rでらくらくデータ分析入門」技術評論社，2021年 |
| 【添付ファイル】 |
なし |