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 |