シラバス詳細

タイトル「2022年度」、カテゴリ「理工学部」

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科目情報

コースナンバリング

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科目名

理工リテラシーS2

開講学期

前期

開講時期

1クォータ

曜日・校時

時間割外

単位数

1

授業担当教員

木下 武彦

講義情報

学士力番号

3-(3)

講義形式

実習,演習,講義

講義概要

初年次教育の一環として理工学部数理サイエンスコースでの学修,施設利用,IT利用に必要な各種ガイダンスを実施する。また,基礎的な情報セキュリティ教育,データサイエンス教育,専門導入教育といった理工系人材が共通して身につけておくべき事項をeラーニングを活用して通年で指導する。また,半期ごとの学修ポートフォリオ作成と面談を通して自身の学習状況の認識を促す。

開講意図

専門科目を学ぶにあたって理工系人材に要求される基礎的な情報セキュリティ・データサイエンス・専門導入教育および学修ポートフォリオの活用をチューター面談やeラーニングを通じて身につける。

到達目標

理工基礎科目に関する自身の学習到達度を理解している。
初歩的な情報セキュリティについて理解している。
初歩的なデータサイエンスについて理解している。
チューター面談や学修ポートフォリオの作成を通して自身の学修状況を理解する。

授業計画

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

以下の項目を年間を通じて実施する。

(2コマ) コースオリエンテーション
(1コマ) 学修ポートフォリオ入力(前年度後期分)
(1コマ) チューター面談(前年度後期分)
(1コマ) 学修ポートフォリオ入力(当年度前期分)
(1コマ) チューター面談(当年度前期分)
(1コマ) eラーニング(INFOSS情報倫理)
(4コマ) eラーニング(データサイエンスリテラシー)
(4コマ) 数理教員による入門的な講義

なお、データサイエンスリテラシーの内容は以下の通りである。
・データサイエンスリテラシー(データ・AIの活用の最新動向)
・データサイエンスリテラシー(データ・AIを扱う上での留意事項:ELSI,個人情報保護、データ倫理を中心に)
・データサイエンスリテラシー(データ・AIを扱う上での留意事項:AI社会原則、データバイアス、AIサービスの責任,データ・AI活用における負の事例紹介を中心に)
・データサイエンスリテラシー(データを守る上での留意事項)

各課題(演習および実習)に取り組む前に,情報収集等の十分な調査を行い疑問点を整理し,演習・実習後は取り組みが不十分であった事項を中心に,知識とスキルを身につけるための学習に取り組むこと。

成績評価の方法と基準

本科目は通常の成績標語による評価は実施しない。授業計画に記載された事項に対応する全課題の完了をもって
到達目標の達成とし,修了を認定する。

開示する試験問題等

提出課題等

開示方法

課題提出状況の閲覧を希望する者は各学期定期試験終了日から1週間の期間に授業担当教員に申し出ること。

教科書

資料名

著者名

発行所名・発行者名

出版年

備考(巻冊:上下等)

ISBN

教科書は使用しない。 必要に応じてプリント等を配布する

オフィスアワー

本学のホームページに掲載のオフィスアワー一覧を参照のこと.

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

10

60

20

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:(1-6), (3)