年度 |
2024年度 |
開講部局 |
教養教育 |
講義コード |
30040004 |
科目区分 |
情報・データサイエンス科目 |
授業科目名 |
情報・データ科学入門[1総総,1教,1経] |
授業科目名 (フリガナ) |
ジョウホウ・データカガクニュウモン |
英文授業科目名 |
Introduction to Information and Data Sciences |
担当教員名 |
稲垣 知宏,中島 健一郎,村上 祐子,千田 隆,匹田 篤,丁 曄澎,岸塲 清悟,隅谷 孝洋,長登 康,山本 幹雄,渡邉 英伸,木村 彰孝 |
担当教員名 (フリガナ) |
イナガキ トモヒロ,ナカシマ ケンイチロウ,ムラカミ ユウコ,センダ タカシ,ヒキタ アツシ,テイ ヨウホウ,キシバ セイゴ,スミヤ タカヒロ,ナガト ヤスシ,ヤマモト ミキオ,ワタナベ ヒデノブ,キムラ アキタカ |
開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 前期 2ターム |
曜日・時限・講義室 |
(2T) 金5-8:オンライン,総K313,総L101 |
授業の方法 |
演習 |
授業の方法 【詳細情報】 |
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講義と演習(必要に応じてコンピュータを利用する)、及びオンライン学習 |
単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
学習の段階 |
1
:
入門レベル
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学問分野(分野) |
21
:
社会人基礎 |
学問分野(分科) |
08
:
情報教育 |
対象学生 |
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授業のキーワード |
情報科学,データサイエンス,情報倫理,調査と情報処理,プログラミング,人工知能 |
教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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教養教育での この授業の位置づけ | 全ての科目受講の基礎となる,情報科学とデータサイエンスに関する基礎的知識・技能を学ぶ |
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学習の成果 | 1.情報科学とデータサイエンスに関する基礎的知識・技能に基づきデータの処理や情報の受発信を適切に行うことができる。 2.データを活用する上で必要な情報倫理と社会的課題について説明することができる。 |
授業の目標・概要等 |
高度情報化社会の中でデータおよびコンピュータを活用していくのに必要となる基礎的な知識や技能を得る。さらに,有用性と問題点,情報倫理上の課題を検討した上でデータサイエンスと情報科学の知見を活用する能力を身につけ,将来,新しく現れる技術にも対応していく態度を育てる。 |
授業計画 |
第1回 ガイダンス、人工知能と社会 第2回 データサイエンスと社会 第3回 情報、データ、人工知能とコンピュータ(講義) 第4回 情報、データ、人工知能とコンピュータ(演習) 第5回 コンピュータネットワーク(講義) 第6回 コンピュータネットワーク(演習) 第7回 コンピュータプログラミング(講義) 第8回 コンピュータプログラミング(演習) 第9回 人工知能(講義) 第10回 調査と情報(講義) 第11回 調査と情報(演習) 第12回 情報アクセシビリティ(講義) 第13回 メディアリテラシー(講義) 第14回 メディアリテラシー(演習) 第15回 メディアリテラシー(演習) オンライン 情報倫理
基本的に(講義)にはオンラインテストを(演習)にはレポートを、オンライン講座はオンライン試験を課します。 |
教科書・参考書等 |
基本的に教材はオンラインで提供する。参考書、参考資料は各担当教員が適宜紹介する。 |
授業で使用する メディア・機器等 |
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【詳細情報】 |
テキスト、配付資料、Web教材、映像、必携PC |
授業で取り入れる 学習手法 |
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予習・復習への アドバイス |
ガイダンス、及び各授業担当教員の指示に従うこと。 指定した期間中にオンライン講座を受講すること。 |
履修上の注意 受講条件等 |
この講義は基本的に指定クラスとなるので、受講する曜日時限を間違えないこと。 掲示内容をよく確認の上、指定された教室に集まること。 |
成績評価の基準等 |
講義:オンラインテストにより評価する。(およそ45%) 演習:課題への取り組み態度、レポートにより評価する。(およそ45%) オンライン:オンラインテストにより評価する。(およそ10%) |
実務経験 |
有り
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実務経験の概要と それに基づく授業内容 |
ネットワーク管理、システム管理、セキュリティ管理の実務経験をもっている教員が、その経験を活かし、演習を実施します。 |
メッセージ |
コンピュータを利用しますが、コンピュータ、アプリケーションソフトの操作法に関する授業ではありません。 |
その他 |
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すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 |