到達目標
数理データサイエンス・AI, 情報リテラシー, セキュリティ等を学修し, 今後の情報化社会での日常生活や仕事等の場面で活用することができる基礎的素養を身につけること.
社会情勢や社会での実例を学ぶことにより, 人間中心の適切な判断ができ, 学修した知識やスキル等を説明, 活用できるようになること.
(1) 数理データサイエンス・AIと社会の関わり
(2) 情報リテラシー
(3) セキュリティ
(4) オフィススイート活用
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
(数理データサイエンス・AIと社会の関わり) | 数理データサイエンス・AIが社会変化および自らの生活に密接に結びつき, 広範にわたる課題解決に有用であることを実例を挙げて詳細に説明できる. | 数理データサイエンス・AIが社会変化および自らの生活に密接に結びつき, 広範にわたる課題解決に有用であることを説明できる. | 数理データサイエンス・AIが社会変化および自らの生活に密接に結びつき, 広範にわたる課題解決に有用であることを説明できない. |
| 評価項目2
(情報リテラシー) | コンピュータやネットワークについての基礎技術およびその役割を理解し, 詳細を説明できる. | コンピュータやネットワークについての基礎技術およびその役割を説明できる. | コンピュータやネットワークについての基礎技術およびその役割を説明できない. |
| 評価項目3
(セキュリティ) | セキュリティの重要性を理解し, 基礎技術について詳細に説明できる. | セキュリティの重要性, 基礎技術について説明できる. | セキュリティの重要性, 基礎技術について説明できない. |
| 評価項目4
(オフィススイート活用) | ワープロソフト, 表計算ソフト, プレゼンテーションソフトを自在に使用することができる. | ワープロソフト, 表計算ソフト, プレゼンテーションソフトを使用することができる. | ワープロソフト, 表計算ソフト, プレゼンテーションソフトを使用することができない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
「データサイエンスⅠ」「データサイエンスⅡ」を通して, 文理問わず高専生が学修すべき情報技術に関するリテラシー, 数理データサイエンス・AIやセキュリティを学ぶ.
知識だけではなく, 社会における重要性を実例を通して学んだり, 実データを用いた演習を実践することで, 現実社会の課題発見・解決力と適切な活用法の修得のための基礎素養を身につける.
授業の進め方・方法:
講義および実データを用いた演習を中心に授業を進める.
学修した知識の社会における重要性や利活用を学ぶ際には, 自らの考え等をまとめ, 他者と議論するため, グループワーク等を実施する.
事前に行う準備学習:前回の講義の復習および予習を行ってから授業に臨むこと
（授業外学習・事前）授業内容を予習しておくこと
（授業外学習・事後）授業内容の復習を行うこと
注意点:
本科目では，最終期末評価が50点以上の評価で単位を認定する．
最終期末評価が50点に満たない者は，願い出により追認試験を受けることができる．
追認試験の結果，単位の修得が認められた者にあっては，その評価を50点とする．
中間試験を実施する。中間試験の評価はタイピングテスト：20%、知識を問う試験：80%の割合で評価する。
期末試験を実施する。試験期間中にタイピングテストと知識を問う試験の両方を行う。
最終期末評価は［知識を問う試験の結果（中間・期末の平均）：40%］、［タイピングテスト（中間・期末の平均）：40%］、［発表課題：20%］とする。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス
情報システム利用 |
授業の進め方を理解できる.
情報システム利用の設定ができる.
|
| 2週 |
情報システム設定 |
パソコンやネットワークの設定ができる.
|
| 3週 |
社会情勢 |
情報化社会での数理データサイエンス・AIの学修の重要性について理解できる.
|
| 4週 |
数理データサイエンス・AIと社会 |
数理データサイエンス・AIと社会の変化の関わりについて理解できる.
|
| 5週 |
数理データサイエンス・AIの活用技術 |
数理データサイエンス・AIを実社会で活用する際の基礎技術について理解できる.
|
| 6週 |
数理データサイエンス・AIとビジネスの関係(実社会での活用例) |
数理データサイエンス・AIとビジネスとの関わりを学び, 実社会での活用について理解できる.
|
| 7週 |
情報モラルとセキュリティ(1)
- 情報の扱い, ポリシー, マナー - |
セキュリティの重要性や情報の取り扱い, 規則やポリシーを理解できる.
インターネット利用の危険性やマナーを理解できる.
|
| 8週 |
情報モラルとセキュリティ(2)
- サイバー攻撃, セキュリティ技術, マネジメント - |
サイバー攻撃と防御技術を学び, セキュリティの要素技術について理解できる.
リスク管理やマネジメント法について理解できる.
|
| 2ndQ |
| 9週 |
情報リテラシー(1)
- コンピュータの動作原理 - |
コンピュータの動作原理, 構成, ハードウェアとソフトウェアの役割を理解できる.
コンピュータの情報表現について理解できる.
|
| 10週 |
情報リテラシー(2)
- ネットワーク基礎 - |
情報ネットワークの役割, 構成や仕組みについて理解できる.
|
| 11週 |
情報リテラシー(3)
- フローチャート, アルゴリズム - |
フローチャートやアルゴリズムについて理解できる.
|
| 12週 |
Office Suite活用(1) |
ワープロソフト, 表計算ソフト, プレゼンテーションソフトの実習を通して活用法を理解できる.
|
| 13週 |
Office Suite活用(2) |
ワープロソフト, 表計算ソフト, プレゼンテーションソフトの実習を通して活用法を理解できる.
|
| 14週 |
Office Suite活用(3) |
ワープロソフト, 表計算ソフト, プレゼンテーションソフトの実習を通して活用法を理解できる.
|
| 15週 |
期末試験 |
各授業の理解度を測るため，試験を実施する．
|
| 16週 |
答案返却，解説，授業評価アンケート |
|
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 |
| 基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 社会の情報化の進展と課題について理解し説明できる。 | 3 | 前1,前3 |
| 代表的な情報システムとその利用形態について説明できる。 | 3 | 前2 |
| コンピュータの構成とオペレーティングシステム(OS)の役割を理解し、基本的な取扱いができる。 | 3 | 前2 |
| アナログ情報とデジタル情報の違いと、コンピュータ内におけるデータ(数値、文字等)の表現方法について説明できる。 | 3 | 前2 |
| 情報を適切に収集・取得できる。 | 3 | 前2 |
| データベースの意義と概要について説明できる。 | 3 | 前2 |
| 情報の真偽について、根拠に基づいて検討する方法を説明できる。 | 3 | 前8 |
| 情報の適切な表現方法と伝達手段を選択し、情報の送受信を行うことができる。 | 3 | 前8 |
| 情報通信ネットワークの仕組みや構成及び構成要素、プロトコルの役割や技術についての知識を持ち、社会における情報通信ネットワークの役割を説明できる。 | 3 | 前10 |
| 情報セキュリティの必要性を理解し、対策について説明できる。 | 3 | 前8 |
| 情報セキュリティを支える暗号技術の基礎を説明できる。 | 3 | 前8 |
| 情報セキュリティに基づいた情報へのアクセス方法を説明できる。 | 3 | 前8 |
| 情報や通信に関連する法令や規則等と、その必要性について説明できる。 | 3 | 前8 |
| 情報社会で生活する上でのマナー、モラルの重要性について説明できる。 | 3 | 前8 |
| 情報セキュリティを運用するための考え方と方法を説明できる。 | 3 | 前8 |
| 分野横断的能力 | 汎用的技能 | 情報収集・活用・発信力 | 情報収集・活用・発信力 | ディジタルツールを含む種々の手段や各種メディアを活用し、情報を収集できる。 | 3 | 前3 |
| 信頼性・妥当性・有効性などを考慮しながら情報を検証・評価できる。 | 3 | 前3 |
| 自己及び他者の権利に配慮し、適切な方法を用いて情報を活用し、効果的に情報発信できる。 | 3 | 前3 |
評価割合
| 試験 | 発表課題 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | 課題（タイピング） | 合計 |
| 総合評価割合 | 40 | 20 | 0 | 0 | 0 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 10 | 0 | 0 | 0 | 20 | 50 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 20 | 10 | 0 | 0 | 0 | 20 | 50 |