概要:
コンピュータや情報システムの仕組み，情報セキュリティ及びAIや関連する法令に関する知識と共に，コンピュータの基礎的な利用技術を習得する．
今後さまざまな問題を解決するための基礎となる，情報の収集・整理・発信などの情報の活用法に関して実践的に学習する．
幅広い視点から自らの立場を理解し，情報化社会への関心を高め，関連するあらゆる分野への興味や学習意欲の向上を図る．
授業の進め方・方法:
【事前事後学習など】随時，目標到達度を確認するための演習課題を与える．
【関連科目】電子情報工学基礎Ⅰ，電子情報工学基礎Ⅱ，プログラミング基礎Ⅰ，プログラミング基礎Ⅱ，アルゴリズムとデータ構造，情報通信Ⅰ，情報通信Ⅱ，コンピュータアーキテクチャ，オペレーティングシステム
【MCC対応】Ⅳ-C 情報リテラシー
注意点:
【履修上の注意，学習上の助言】
授業時は各自のラップトップPCを持参すること．
平時よりPC等を適切に活用することでリテラシーを体得できる．また，インターネット・SNSの情報には注意し，情報セキュリティを意識する習慣を付けるとよい．
図書館にも多数の関連書籍があるので，自学に役立てること．
【評価方法・評価基準】前期中間試験，前期末試験，後期中間試験，学年末試験を実施する．また，小テスト・演習課題を課す．
前期末：前期中間試験（３５％），前期末試験（３５％），小テスト・演習課題（３０％）
学年末：前期中間試験（１７．５％），前期末試験（１７．５％），後期中間試験（１７．５％），学年末試験（１７．５％），小テスト・演習課題（３０％）総合成績の評価基準として50点以上を合格とする．
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
本校のネットワーク環境，e-Learning，メールアカウントの説明 |
本校のネットワーク環境，e-Learning，メールアカウントを理解し，扱うことができる．
|
| 2週 |
本校で利用できるWebシステム |
Microsoft365などのWebシステムを理解し，取り扱うことができ，情報発信に利用できる．
|
| 3週 |
情報を取り扱う上でのルール・マナー |
情報や通信に関連する法令や規則等と，その必要性を説明できる．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．
|
| 4週 |
情報社会のもたらす影響と課題 |
社会の情報化の進展と今後の展望を説明できる．
|
| 5週 |
情報システムとクラウドコンピューティング |
情報システムの課題と対応方法，クラウドコンピューティングの特徴と活用例を説明できる．
|
| 6週 |
PCの設定１ |
各自のラップトップPCを設定し，本学のネットワークに接続することができる．
|
| 7週 |
PCの設定2 |
各自のラップトップPCから，本学の各システムを適切に使用することができる．
|
| 8週 |
情報の収集・整理１ |
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．
|
| 2ndQ |
| 9週 |
情報の収集・整理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．
|
| 10週 |
情報の加工１ |
オフィスソフトの基本的な使い方が分かる．オフィスソフトを用いて文章の資料の作成や発表などを行うことができる．
|
| 11週 |
コンピュータのしくみ1 |
コンピュータの仕組み（5大装置，CPU, 記憶装置など）を理解し，説明できる．
|
| 12週 |
コンピュータのしくみ2 |
オペレーティングシステム(OS)とソフトウェアの役割を理解し，基本的な取扱いができる．
|
| 13週 |
情報のディジタル表現1 |
アナログ情報とデジタル情報の違いを説明できる．
|
| 14週 |
情報のディジタル表現2 |
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．
|
| 15週 |
前期復習 |
|
| 16週 |
|
|
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ネットワーク |
情報通信ネットワークの仕組みや構成及びプロトコルの役割や技術を理解し，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週 |
サイバーセキュリティ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．
|
| 3週 |
サイバーセキュリティ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．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．
|
| 4週 |
サイバーセキュリティ3 |
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．
|
| 5週 |
情報の加工２ |
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．
|
| 6週 |
データベース |
データベースの意義と概要について説明できる．
|
| 7週 |
アルゴリズム |
基礎的なアルゴリズムを理解し，1つの問題に対して複数の解き方があることを説明できる．
|
| 8週 |
データサイエンス・AI：概要 |
データサイエンスやAI技術の概要を説明できる．これらを活用する際に必要なモラルや倫理を理解し，データを守るために必要な事項を説明できる．
|
| 4thQ |
| 9週 |
データサイエンス・AI：活用事例 |
データサイエンスやAI技術が課題解決に役立ち，専門知識と組み合わせて価値を生み出すことを事例を通じて説明できる．
|
| 10週 |
データサイエンス・AI：データ分析 |
データ分析の進め⽅および仮説検証サイクルについて説明できる．
|
| 11週 |
データサイエンス・AI：機械学習 |
機械学習，教師あり学習，教師なし学習，強化学習について説明できる．
|
| 12週 |
データサイエンス・AI：深層学習 |
ディープニューラルネットワーク（深層学習）について説明できる．
|
| 13週 |
データサイエンス・AI：生成AI |
実世界で進む生成AIの応用と革新について説明できる．
|
| 14週 |
データサイエンス・AI：AIの学習と推論，評価 |
AIの学習と推論，評価を行うことができる．
|
| 15週 |
後期復習 |
|
| 16週 |
|
|
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 情報を適切に収集・取得できる。 | 3 | |
| データベースの意義と概要について説明できる。 | 3 | |
| 計算機を用いて数学的な処理を行うことができる。 | 3 | |
| 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。 | 3 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| データサイエンス・AI技術の概要を説明できる。 | 3 | |
| 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。 | 3 | |
| 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。 | 3 | |
| 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。 | 3 | |
| 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。 | 3 | |