データサイエンス基礎

科目基礎情報

学校 苫小牧工業高等専門学校 開講年度 令和06年度 (2024年度)
授業科目 データサイエンス基礎
科目番号 0006 科目区分 一般 / 必修
授業形態 授業 単位の種別と単位数 履修単位: 2
開設学科 創造工学科(一般科目) 対象学年 1
開設期 通年 週時間数 2
教科書/教材 教科書:情報Ⅰ Step Forward!(東京書籍)
担当教員 中村 庸郎,中村 嘉彦,三河 佳紀

到達目標

1.産業社会と情報技術の関り,情報のモラルについて理解し,技術者の社会的責任を認識できる。
2.コンピュータや情報技術で用いる数表現を理解し,計算ができる。
3.コンピュータ,OS,論理回路,情報通信ネットワーク,コンピュータ制御の基礎事項を理解し,その仕組みについて説明できる。
4.情報技術に関する用語を理解し説明できる。

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
産業社会と情報技術の関りおよび必要なモラル,情報セキュリティ管理について説明できる。産業社会と情報技術の関りおよび必要なモラル,情報セキュリティ管理について正確に説明できる。産業社会と情報技術の関りおよび必要なモラル,情報セキュリティ管理について説明できる。産業社会と情報技術の関りおよび必要なモラル,情報セキュリティ管理について説明することができない。
コンピュータや情報技術で用いる数表現を理解し,計算ができる。コンピュータや情報技術で用いる数表現を正確に理解し,計算ができる。コンピュータや情報技術で用いる数表現を理解し,計算ができる。コンピュータや情報技術で用いる数表現を理解し,計算することができない。
コンピュータ,OS,論理回路,情報通信ネットワーク,コンピュータ制御の基礎事項を理解し,その仕組みを説明できる。コンピュータ,OS,論理回路,情報通信ネットワーク,コンピュータ制御の基礎事項を正確に理解し,その仕組みを説明できる。コンピュータ,OS,論理回路,情報通信ネットワーク,コンピュータ制御の基礎事項を理解し,その仕組みを説明できる。コンピュータ,OS,論理回路,情報通信ネットワーク,コンピュータ制御の基礎事項を理解し,その仕組みを説明することができない。
情報技術に関する用語を理解し説明できる。情報技術に関する用語を理解し正確に説明できる。情報技術に関する用語を理解し説明できる。情報技術に関する用語を理解し説明することができない。。

学科の到達目標項目との関係

 Ⅰ 人間性  1 Ⅰ 人間性
 Ⅱ 実践性  2 Ⅱ 実践性
 Ⅲ 国際性  3 Ⅲ 国際性

教育方法等

概要:
高度情報化社会に対応するために,必要不可欠な基礎的情報技術を習得します。情報化の進展,情報の意義と役割,情報技術に関する基礎的な知識と技術の習得,情報および情報手段を活用する能力と態度の育成を行います
AI・数理・データサイエンス(リテラシーレベル)に関する内容を取り扱います.
授業の進め方・方法:
授業は座学を中心に適宜実習を交えて実施します。実習を交えて授業を行う場合は,事前に告知しますので各自ノートPCの準備を忘れずに行ってください。
授業の進度に伴い課題,レポート等により達成度を確認します。成績は学期末試験40%,達成度確認試験30%,到達目標に対する達成度の確認(課題,レポート)30%の割合で評価します。
学業成績の成績が60点未満のものに対して再試験を実施する場合があります。この場合,再試験の成績をもって再評価を行います。
注意点:
準備する用具は教科書,ノート,筆記用具,必要に応じて関数電卓,英和辞典などを用意してください。本科目では,多くの専門用語を使用します。その中には英語表記のものも多いので予習,復習時には英語表記についても学習してください。レポートを作成する際には,本校図書館に情報技術に関する参考文献が多数あるので参照してください。

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング
ICT 利用
遠隔授業対応
実務経験のある教員による授業

授業計画

授業内容 週ごとの到達目標
前期
1stQ
1週 ガイダンス ガイダンス,各種設定等
2週 情報とその特性,コンピュータの構成 情報とその特性,コンピュータの基本構成を理解し説明できる。
3週 ソフトウェア,処理の仕組み ハードウェアとソフトウェアの概要について理解し説明できる。
4週 メディアとその特性,情報の収集と分析,知的財産 情報化社会に必要なモラルや著作権,情報の収集と分析の概要について理解し説明できる。
5週 個人情報,情報セキュリティ 個人情報の保護,情報モラル,情報セキュリティの基本的な内容について理解し説明できる.
6週 情報のディジタル化 コンピュータの不正利用対策について理解し説明できる.暗号方式について理解し説明できる.
7週 基数と基数変換 2進数,16進数,n進法の表記法と基数変換を理解し活用できる。
8週 達成度試験 これまでに学習した内容について理解している
2ndQ
9週 基数変換 2進数,16進数,n進法の表記法と基数変換を理解し活用できる。
10週 文字・音のデジタル表現 文字,音のデジタル表現について理解し説明できる.
11週 音・画像のデジタル表現,データの圧縮 2進数,8進数,16進数の乗算と除算計算方法を理解し活用できる。
12週 2進数・16進数の小数点表現・計算,2進数の除算・乗算 2進数・16進数の小数点表現・計算,2進数の除算・乗算について理解し活用できる.
13週 論理回路 論理回路の概要を理解し,説明できる。
14週 論理演算 論理演算の基本事項を理解し,活用できる.
15週 論理演算 論理演算の式変形を理解し,活用できる.
16週 定期試験 学習した内容を理解している.
後期
3rdQ
1週 プログラミング(プログラミング言語の基礎) プログラミング言語の概要について説明できる。
2週 プログラミング(フローチャート) フローチャートの繰返し記述方法について理解し活用できる。
3週 プログラミング(初歩的なプログラミング) 初歩的なプログラミングの手順を理解し説明できる。
4週 プログラミング(アルゴリズム) プログラミングにおけるアルゴリズムの使い方を理解し説明できる
5週 プログラミング(演習1) 初歩的なプログラミングができる。(基本的な構文)
6週 プログラミング(演習2) 初歩的なプログラミングができる。(制御構造)
7週 達成度試験 これまでの学習内容を理解している.
8週 プログラミング(演習3) 初歩的なプログラミングができる。
4thQ
9週 プログラミング(演習4) 初歩的なプログラミングができる。
10週 プログラミング(演習5) 初歩的なプログラミングができる。
11週 問題のモデル化 問題のモデル化の概要を理解し説明できる
12週 シミュレーション コンピュータを用いたシミュレーションの概要について理解し説明できる.
13週 情報通信ネットワーク 情報通信ネットワークの概要を理解し説明できる。
14週 データベース データベース技術の概要について理解し説明できる。
15週 データサイエンスの基礎 データサイエンスの基礎について理解し説明できる。
16週 定期試験 学習した内容を理解している.

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技術者倫理技術者倫理工学や科学技術が人類に果たしてきた貢献、成果について説明できる。1
科学技術の発展動向を踏まえ、現代社会における工学や科学技術の役割、意義について説明できる。1
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。2前4
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。2前7
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。2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。2
情報を適切に収集・取得できる。1
データベースの意義と概要について説明できる。2
基礎的なプログラムを作成できる。2前2
計算機を用いて数学的な処理を行うことができる。2
基礎的なアルゴリズムについて理解し、任意のプログラミング言語を用いて記述できる。2
同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを説明できる。2
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。1
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。2前1
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。2
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。2
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。1
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。2
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。2
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。2
データサイエンス・AI技術の概要を説明できる。1
データサイエンス・AI技術が社会や日常生活における課題解決の有用なツールであり、様々な専門領域の知見と組み合わせることによって価値を創造するものであることを、活用事例をもとに説明できる。1
データサイエンス・AI技術を利活用する際に求められるモラルや倫理について理解し、データを守るために必要な事項を説明できる。 1
データサイエンス・AI技術の利活用に必要な基本的スキル(データの取得、可視化、分析)を使うことができる。 1
自らの専門分野において、データサイエンス・AI技術と社会や日常生活との関わり、活用方法について説明できる。 1

評価割合

定期試験達成度試験課題・レポート合計
総合評価割合403030100
基礎的能力20202060
専門的能力20101040