到達目標
AI・データを活用するための技術を理解できる。
企業の実例を基に社会で活用されているデータの有用性を理解できる。
AI・データサイエンスが様々な分野の知見と組み合わせることで、新たな価値を創出できる可能性があることを理解できる。
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
(AI・データの活用技術) | AI・データの活用技術を十分に理解できる。 | AI・データの活用技術を理解できる。 | AI・データの活用技術を理解できない。 |
評価項目2
(社会におけるデータの有用性) | 社会で活用されるデータの有用性を十分に理解できる。 | 社会で活用されるデータの有用性を理解できる。 | 社会で活用されるデータの有用性を理解できない。 |
評価項目3
(新たな価値の創出) | AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを十分に理解できる。 | AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを理解できる。 | AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できる可能性があることを理解できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
AI・データを活用するための基礎技術を修得し、Society5.0を目指す社会変化の中で社会で活用される広範な領域のデータが日常生活や社会課題を解決するための有用なツールであることを実例から学ぶ。
企業現場におけるデータ活用事例より、AI・データサイエンスは様々な分野と組み合わさることで、新たな価値を創出できることを学ぶ。
授業の進め方・方法:
講義および演習を中心に授業を進める。
注意点:
レポートにより評価する。
到達目標の達成度を確認するために、提出レポートに対して質問することがある。
本科目では、60点以上の評価で単位を認定する。
評価が60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60点とする。
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。
(授業外学習・事後)授業内容に関する課題を解く。
授業計画は、進捗等により変更する可能性がある。
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 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
ガイダンス |
授業の到達目標について理解できる。
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2週 |
AI・データの活用事例と技術1 |
企業でのAI・データの活用事例とその技術について理解できる。
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3週 |
AI・データの活用事例と技術2 |
企業でのAI・データの活用事例とその技術について理解できる。
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4週 |
AI・データの活用事例と技術3 |
企業でのAI・データの活用事例とその技術について理解できる。
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5週 |
AI・データの技術1 |
AI・データの活用のための技術について理解できる。
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6週 |
AI・データの技術2 |
AI・データの活用のための技術について理解できる。
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7週 |
AI・データの技術3 |
AI・データの活用のための技術について理解できる。
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8週 |
レポート作成1 |
1-7週までの内容をレポートにまとめ、要点を理解できる。
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4thQ |
9週 |
AI・データの活用事例と演習1 |
AI・データの演習と、それを通して企業での活用事例について理解できる。
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10週 |
AI・データの活用事例と演習2 |
AI・データの演習と、それを通して企業での活用事例について理解できる。
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11週 |
AI・データの活用事例と演習3 |
AI・データの演習と、それを通して企業での活用事例について理解できる。
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12週 |
AI・データの応用・運用事例1 |
AI・データの応用事例、運用事例について理解する。
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13週 |
AI・データの応用・運用事例2 |
AI・データの応用事例、運用事例について理解する。
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14週 |
レポート作成2 |
9-13週までの内容をレポートにまとめ、要点を理解できる。
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15週 |
レポート作成3 |
この講義で学んだ内容をレポートにまとめ、理解できる。
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16週 |
成績評価・確認 |
成績評価・確認を実施する。
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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
| レポート | 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 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
分野横断的能力 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |