シラバス詳細

タイトル「2022年度」、カテゴリ「教養教育科目」

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科目情報

コースナンバリング
科目名	情報基礎概論
開講学期	前期
開講時期	１クォータ
曜日・校時	火３
単位数	2
授業担当教員	和久屋　寛

講義情報

学士力番号

1(2)

曜／限追記

火曜日／３限

講義形式

講義

講義概要

基本的に、座学中心で進めていく。
毎回の授業終了時に、次回の講義予定範囲を告知するので、しっかりと予習して当日の授業に臨むこと。なお、授業開始時には、予習状況を確認するため、適宜、小テストを実施する予定である。
また、授業内容の区切りを勘案しながら、3～4回に1度の頻度でレポート課題(宿題)を出す予定である。

本講義では、文部科学省の認定制度に準拠した書籍を教科書として採用することで、自学自習を促しながら、数理・データサイエンス・AIに関わる基礎的な事項について取り上げる。
また、必要に応じて、ビデオ教材を指定する。その視聴を通して、教科書とは異なる観点から、この分野の過去・現在・未来についても理解を深める。

開講意図

政府は「AI戦略2019」の中で、現代の「読み・書き・そろばん」として、文理を問わず、すべての大学・高専生に対して、初級レベルの数理・データサイエンス・AIを、リテラシー教育として実施するという方針を打ち出した。この学問は、広範な領域に及ぶものの、その基礎的な事項に限定し、広く浅く扱うもの（リテラシーレベル）としての「モデルカリキュラム」が策定されている。そこで、本講義では、この数理・データサイエンス・AIに関わる基礎的な事項について理解する。

到達目標

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）のモデルカリキュラムは、「導入／基礎／心得／選択」から構成されており、それぞれの観点に応じて、次のとおり定める。
１）「導入／1. 社会におけるデータ・AI利活用」について理解し、その概要を説明できる。
２）「基礎／2. データリテラシー」について理解し、その概要を説明できる。
３）「心得／3. データ・AI利活用における留意事項」について理解し、その概要を説明できる。
４）「選択／4. オプション」について理解し、その概要を説明できる。

履修上の注意

ここに記されていない事項や変更点等については、授業時間あるいは電子メールなどにより周知するので、各自、十分注意すること。

【重要】電子メールについては、LiveCampusを利用して配信する予定なので、各自で登録しておくこと。
具体的には、LiveCampusにログインした後、「学生情報関連」のカテゴリにある「学籍情報の更新」をクリックし、「メールアドレス1」の項目に自分のメールアドレスを入力する。

授業計画

回	内容	授業以外の学習本科目は、単位数×45時間の学修が必要な内容で構成されています。授業として実施する学修の他に、授業の内容を深めるために以下の事前・事後学修が必要です。
1	基本的に、以下の内容について行う予定であるが、やむを得ない理由などにより変更することもある。１週目［04/12］ガイダンス	シラバスの事前理解（熟読）授業内容の復習次回の予習
2	２週目［04/19］第01講　AIリテラシーとは	授業内容の復習次回の予習
3	３週目［04/26］第02講　社会でどのような変化が起きているか	授業内容の復習次回の予習
4	４週目［05/10］第03講　社会でどのようなデータが活用されているか	授業内容の復習次回の予習
5	５週目［05/17］第04講　データ・AIを何に使えるか	授業内容の復習次回の予習
6	６週目［05/24］第05講　データ・AIの技術	授業内容の復習次回の予習
7	７週目［05/31］第06講　データを読み，説明し，扱う	授業内容の復習次回の予習
8	８週目［06/07］第07講　データ・AIを扱うときに注意すること	授業内容の復習次回の予習
9	９週目［06/14］第08講　データ・AIにまつわるセキュリティ	授業内容の復習次回の予習
10	１０週目［06/21］第09講　統計と数学のきほん	授業内容の復習次回の予習
11	１１週目［06/28］第10講　アルゴリズムとは何か	授業内容の復習次回の予習
12	１２週目［07/05］第11講　データの構造とプログラミング	授業内容の復習次回の予習
13	１３週目［07/12］第12講　データを上手に扱うには	授業内容の復習次回の予習
14	１４週目［07/19］第13講　時系列データと文章データの分析	授業内容の復習次回の予習
15	１５週目［07/26］第14講　データ活用実践（教師あり学習と教師なし学習）総復習	授業内容の復習 -------------------- 上の『講義概要』の項目でも言及しているとおり、毎回の授業終了時に、次回の講義予定範囲を告知するので、事前に教科書を読むなど、自分が理解困難なところを明らかにしたうえで、当日の授業へ臨むこと。授業中の質問も歓迎する。また、授業中には理解したつもりでいても、いざとなると思い出せないのが常である。したがって、できるだけ早く授業を振り返り、取り上げた内容を思い出して整理するように努めること。

成績評価の方法と基準

到達目標１）～４）は授業中の参加状況、レポートによって評価する。

最終的な成績評価は、授業への出席状況とレポート課題の提出状況(50%)、レポート課題の内容(50%)と定め、それぞれが一定の基準に達した場合に「合格」とする。なお、①出席日数が全体の2/3未満（10回未満）、②レポート課題を提出しないのいずれかに該当する者は学習到達目標を達成していないと判断して「0点」と評価する。

開示する試験問題等

過去のレポート課題と解答例など。

開示方法

閲覧を希望する者(履修登録者に限る)は、開講学期の末日までに電子メールで授業担当教員・和久屋(ｗakuya＠cc.saga-u.ac.jp)へ申し込むこと。ただし、セキュリティの観点から、教育用システム(********＠edu.cc.saga-u.ac.jp)より発信された電子メールのみを受け付ける。

教科書

資料名		版
著者名	発行所名・発行者名	出版年
備考（巻冊：上下等）		ISBN
はじめてのAIリテラシー
岡嶋裕史，吉田雅裕	技術評論社	2021
		978-4-297-12038-2

リンク

簡易版ティーチング・ポートフォリオ

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム／モデルカリキュラム（リテラシーレベル）

自学自習支援システム「eラーニング(科目履修用)」のサイト

オフィスアワー

前期：木曜日／５限
後期：火曜日／５限

アクティブラーニング導入状況

アクティブラーニング導入状況
カテゴリー4	カテゴリー3	カテゴリー2	カテゴリー1	カテゴリー0
学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING	グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT	学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION	学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION	基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT
0	10	0	10	80

その他

佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）に対する学習到達目標：(1), (2), (3)

回	内容	授業以外の学習本科目は、単位数×45時間の学修が必要な内容で構成されています。授業として実施する学修の他に、授業の内容を深めるために以下の事前・事後学修が必要です。
1	基本的に、以下の内容について行う予定であるが、やむを得ない理由などにより変更することもある。１週目［04/12］ガイダンス	シラバスの事前理解（熟読）授業内容の復習次回の予習
2	２週目［04/19］第01講　AIリテラシーとは	授業内容の復習次回の予習
3	３週目［04/26］第02講　社会でどのような変化が起きているか	授業内容の復習次回の予習
4	４週目［05/10］第03講　社会でどのようなデータが活用されているか	授業内容の復習次回の予習
5	５週目［05/17］第04講　データ・AIを何に使えるか	授業内容の復習次回の予習
6	６週目［05/24］第05講　データ・AIの技術	授業内容の復習次回の予習
7	７週目［05/31］第06講　データを読み，説明し，扱う	授業内容の復習次回の予習
8	８週目［06/07］第07講　データ・AIを扱うときに注意すること	授業内容の復習次回の予習
9	９週目［06/14］第08講　データ・AIにまつわるセキュリティ	授業内容の復習次回の予習
10	１０週目［06/21］第09講　統計と数学のきほん	授業内容の復習次回の予習
11	１１週目［06/28］第10講　アルゴリズムとは何か	授業内容の復習次回の予習
12	１２週目［07/05］第11講　データの構造とプログラミング	授業内容の復習次回の予習
13	１３週目［07/12］第12講　データを上手に扱うには	授業内容の復習次回の予習
14	１４週目［07/19］第13講　時系列データと文章データの分析	授業内容の復習次回の予習
15	１５週目［07/26］第14講　データ活用実践（教師あり学習と教師なし学習）総復習	授業内容の復習 -------------------- 上の『講義概要』の項目でも言及しているとおり、毎回の授業終了時に、次回の講義予定範囲を告知するので、事前に教科書を読むなど、自分が理解困難なところを明らかにしたうえで、当日の授業へ臨むこと。授業中の質問も歓迎する。また、授業中には理解したつもりでいても、いざとなると思い出せないのが常である。したがって、できるだけ早く授業を振り返り、取り上げた内容を思い出して整理するように努めること。