到達目標
・生成AI概要について説明ができる
・生成AIの有用性を説明ができる
・生成AIの活用事例を学び、適切な出力を生成する
・生成AIを活用したDXを実現するための提案ができる
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 生成AI概要について詳細に説明ができる | 生成AI概要について説明ができる | 生成AI概要について説明ができない |
評価項目2 | 生成AIの有用性を詳細に説明ができる | 生成AIの有用性を説明ができる | 生成AIの有用性を説明ができない |
評価項目3 | 生成AIの実践的な出力を生成できる | 生成AIの適切な出力を生成できる | 生成AIの適切な出力を生成できない |
評価項目4 | 生成AIを活用したDXを実現できる | 生成AIを活用したDXを企画・設計できる | 生成AIを活用したDXを企画・設計できない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
目的:生成AIの基礎、有用性などを、座学・演習を通して理解を深める
学科:全学科
学年:全学年
時間:90分×15回(水曜日14:30-16:00)
場所:情報処理センター 演習室
人数:学生40名+科目等履修生10名
授業の進め方・方法:
注意点:
本講座は、鈴鹿高専テクノプラザの寄付講座です。鈴鹿高専テクノプラザ会員企業の株式会社FIXERによる講義となります。演習はGaiXerを利用します。同時に鈴鹿高専テクノプラザ会員企業の方々が、科目等履修生として受講します。
<到達目標の評価方法と基準>
<学業成績の評価方法および評価基準>
原則として成果発表で評価する。
<単位修得要件>
学業成績で60点以上を取得すること。
<あらかじめ要求される基礎知識の範囲>
<レポート等>
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
生成AIとは (5/15予定) |
生成AIの構成要素や代表事例を学ぶ
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2週 |
生成AI強み、弱み (5/22予定) |
生成AIの持つ特性を理解する
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3週 |
プロンプト概論 (5/29予定) |
プロンプトの重要性を理解する
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4週 |
プロンプト演習 (6/19予定) |
GaiXerを使って生成AIの特性を理解する
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5週 |
高度なプロンプト解説 (7/3予定) |
プロンプトエンジニアリングの実例を学ぶ
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6週 |
高度なプロンプト演習 (7/17予定) |
プロンプトの重要性を理解する
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7週 |
6回までの講義のまとめ・振り返り (7/31予定) |
これまでに学習した内容を説明できる
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8週 |
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2ndQ |
9週 |
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10週 |
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11週 |
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12週 |
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13週 |
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14週 |
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15週 |
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16週 |
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後期 |
3rdQ |
1週 |
生成AIを活用して実現したい課題の抽出(企画) (10/2予定) |
生成AIを活用して実現したい課題を抽出する(企画)
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2週 |
生成AIを活用して実現したい課題の抽出(企画) (10/9予定) |
生成AIを活用して実現したい課題を抽出する(企画)
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3週 |
課題の改善策を創造する(設計) (10/30予定) |
課題の改善策を創造する(設計)
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4週 |
課題の改善策を創造する(設計) (11/13予定) |
課題の改善策を創造する(設計)
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5週 |
課題の改善策を創造する(設計) (12/4予定) |
課題の改善策を創造する(設計)
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6週 |
成果発表準備 (12/18予定) |
最終発表に向けた資料作成及び的確な説明ができるようにする
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7週 |
成果発表 (1/15予定) |
成果発表を実施する
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8週 |
成果発表の振り返り・評価 (1/22予定) |
成果発表での評価を振り返りをする
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4thQ |
9週 |
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10週 |
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11週 |
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12週 |
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13週 |
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14週 |
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15週 |
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16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 0 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50 |
専門的能力 | 0 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 |
分野横断的能力 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |