| 年度 |
2025年度 |
開講部局 |
人間社会科学研究科博士課程前期教育科学専攻教育データサイエンスプログラム |
| 講義コード |
WNF00000 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
DXの概念と現状 |
授業科目名
（フリガナ） |
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| 英文授業科目名 |
Introduction to DX: Concept and Current Situation of DX |
| 担当教員名 |
松原 主典 |
担当教員名
(フリガナ) |
マツバラ キミノリ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 前期 １ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(1T) 水5-8 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面, オンライン（オンデマンド型） |
| 講義中心、演習中心、ディスカッション、学生の発表、 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
4 |
使用言語 |
J
:
日本語 |
| 学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
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| 学問分野（分野） |
24
:
社会科学 |
| 学問分野（分科） |
07
:
教育学 |
| 対象学生 |
教育データサイエンスプログラム |
| 授業のキーワード |
デジタルトランスフォーメーション（DX), データサイエンス，人工知能（AI），社会科学，教育 |
| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | DX化が進行する社会全体を俯瞰し，教育におけるDXやデータサイエンス・AIの活用について考える基礎的知識や取り組む姿勢を習得する。 |
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到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
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| 授業の目標・概要等 |
本講義では，デジタルトランスフォーメーション（DX）の概念とその実現に必要なデータサイエンスやデジタル技術の活用方法を学なぶ。DX推進に不可欠なスキル，技術，事例を通じて，現代の技術革新と社会変革に対する理解を深めると共に，AI，データサイエンス，オープンデータなどのテーマに焦点を当て，実践的な知識の習得を目指す。 |
| 授業計画 |
第1回 ガイダンス：講義の概要と学習目標、DXの概念（Society 5.0、デジタル田園都市国家構想）を紹介する。
第2回 DXとデータサイエンスの関連：DX推進におけるデータサイエンスの活用方法，事例とEBPM（ゴール・ドリブン）を学ぶ。
第3回 データサイエンティストの必要スキル：データサイエンティストに必要なスキルと，データサイエンティスト協会のスキル標準を紹介する。
第4回 データサイエンスの実践事例：教育やソーシャルメディア分野におけるデータサイエンスの実践事例を学ぶ。
第5回 DXの現状：世界，国内，東広島市におけるDXの現状と広島大学の取り組みを紹介する。
第6回 データサイエンスの現状：世界と日本のデータサイエンスの現状，東広島市の取り組みについて学ぶ。
第7回 文系と理系の融合：異なる分野の専門家が協力して進めるデータサイエンスのコンテンツと事例を学ぶ。
第8回 コミュニケーションスキル：異なる分野の専門家と協働するために必要なコミュニケーションスキルを学ぶ。
第9回 デジタル技術の進歩：デジタル技術の進歩と，それによって引き起こされた社会変化を学ぶ。
第10回 AI技術と機械学習：AIの概念，歴史，社会への影響と，今後無くなる職業について考察する。
第11回 オープンデータの活用：オープンデータの利点，活用事例，具体的な利用方法について学ぶ。
第12回 集合知の概念と，それを活用した社会的影響を学ぶ。
第13回 未来のAI技術と影響：講師の講演ビデオとディスカッションを通じて，AI技術の未来の進展と社会への影響を考察する。
第14回 DXに関わる課題について各自が調べ，発表資料を作成する。
第15回 DXに関わる課題について発表し，議論をする。
課題レポート |
| 教科書・参考書等 |
授業内で紹介する。 |
授業で使用する
メディア・機器等 |
映像資料, Microsoft Teams, moodle |
| 【詳細情報】 |
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授業で取り入れる
学習手法 |
ディスカッション, 授業後レポート |
予習・復習への
アドバイス |
第１回 講義の概要と学習目標を理解すること。
第２回 DX推進におけるデータサイエンスの活用や事例から理解を深める。
第３回 データサイエンティストの必要スキルを理解する。
第４回 教育やソーシャルメディア分野におけるデータサイエンスの実践事例から理解を深める。
第５回 DXの現状（世界，国内，東広島市，広島大学）を把握し，理解する。
第６回 世界と日本のデータサイエンスの現状，東広島市の取り組みについて学び，理解を深める。
第７回 異なる分野の専門家が協力して進めるデータサイエンス研究や実践について理解する。
第８回 異なる分野の専門家と協働するために必要なコミュニケーションスキルを理解する。
第９回 デジタル技術の進歩と，それによって引き起こされた社会変化を理解する。
第１０回 AIの概念，歴史，社会への影響について理解する。
第１１回 オープンデータの利点，活用事例，具体的な利用方法を理解する。
第１２回 集合知の概念と，それを活用した社会的影響を理解する。
第１３回 講師の講演ビデオとディスカッションを通じて，AI技術の未来の進展と社会への影響を理解する。
第１４回 DXに関わる課題を見出し，他者にわかりやすく伝えることを考える。
第１５回 DXに関わる課題を発表し，他者からの意見や議論をもとに理解を深める。 |
履修上の注意
受講条件等 |
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| 成績評価の基準等 |
授業の参加姿勢，課題レポート，プレゼンテーション，質疑応答対応 |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
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| 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。 |