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教員による説明だけでなく、パソコンを使った演習も行う。

【文系理系を問わずこれからの必須のスキル】データサイエンス力を身に付けよう！

日本政府は2018年6月に閣議決定した「未来投資戦略」で文系理系を問わず全ての大学生が数理・データサイエンスを履修できる環境の整備を目標に掲げました。

今の社会は、ビッグデータという言葉に象徴されるように、ビジネス、医療、教育、農業、工業など様々な分野で大量かつ多様なデータが得られるようになってきました。そのため、このデータを新しい資源ととらえ、データに基づいて様々な問題を解決していく能力、「データサイエンス力」を備えた人材があらゆる分野で求められています。

本講義では、数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事などの場で利活用できる基礎的素養を身に付け，これらを問題解決や他者との円滑なコミュニケーション等に正しく活用できる人材を育成することを目的として，授業計画に記した内容について学びます。

今後、「データサイエンス」は、文系、理系を問わず必須のスキルです。企業や自治体等もデータサイエンス力を身に付けた人材を求めています。

自分の将来のためにも、ぜひ本授業で、データサイエンスに興味をもってもらいたい、最低限のスキルを身に付けてもらいたいと思います。

データに基づいた課題解決の重要性を理解し、パソコンを使って簡単なデータ分析ができる。また、分析結果をもとに、課題に対する解決策を提案できる。

1.1 データ・AIがもたらす社会の変化やAIを活用したビジネス/サービスを知り，数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する．
1.2 収集されているデータの種類やその活用事例を知る．
1.3 データ・AI活用領域の広がりを理解し、データ・AIの活用事例を知る．
1.4 データ・AIの活用を支える技術の概要およびAIの可能性と限界を知る．
1.5 データ・AIの活用とそれによる価値創造の現状を知る．
1.6 データ・AIの利活用における最新動向を知る．
2.1 データを適切に読み解く力を身に付ける．
2.2 データを適切に説明する力を身に付ける．
2.3 データを扱うための基本的な能力を身に付ける．
3.1 データ・AIを利活用する際の倫理と法を理解する．
3.2 データ駆動型社会における脅威（リスク）を理解する.
3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する．

２０２１年度入学生については、教育学部および芸術地域デザイン学部の学生のみが履修可能である。

パソコンの基本的な操作（キーボードによる文字入力、マウス操作、ファイル操作など）が行えるのが望ましい。
数学の知識はあまり仮定しないが、高校「数学I」レベルの数学を知っているのが望ましい。

本授業ではWebclassを併用するので，ネットワーク環境とパソコンが必要である。


Webclassでテストを受験したり、課題に取り組む場合は、スマートフォンやタブレットなどを利用せず、パソコンと推奨ブラウザを利用すること。また、以下の点にも注意すること。
・⾼速の常時接続回線がある場所で取り組むこと。
・Webclassの操作中は、関係のないファイルやページを開かないこと。
・30分以上Webclassのボタンを何もクリックしなかった場合は、通信が途切れることがある。
・推奨ブラウザ
Firefox 73 / Firefox ESR 68 / Google Chrome 79 / Internet Explorer 11 (Windows 8 ～) / Microsoft Edge / Safari 13
※ WebClass ver.11.8.0 (2020 年 2 月現在)
※ Windows 8 および 8.1 の Internet Explorer 11 で WebClass を利用する場合、デスクトップモードでご利用ください。

到達目標1.1～3.3については，授業中の課題、宿題、定期試験により評価する。
また、授業中の課題３０％、宿題３０％、定期試験４０％とする。
ただし、原則として、欠席回数が5回に達した場合は、評価を「不可」とする。

課題、テスト。

課題やテストの開示を希望する人は、担当教員にメールで問い合わせること。

金曜日5校時および随時（ただし、メールで予約が必要）．