概要:
コンピュータのハードウェアとソフトウェアの基本的な構成および動作の概要を学習する．
情報リテラシー，情報セキュリティ社会を学ぶ．
コンピュータを活用した文書処理，データ処理，プレゼンテーションを学び，理解する．
コンピュータおよびネットワークを利用するために必要な基礎知識を学び，情報セキュリティポリシーに関して理解する．
授業の進め方・方法:
教科書を基にした座学による授業，PCを利用した演習ならびに課題を行う．
注意点:
100点満点で評価し，最終成績が60点以上の者を合格とする．
評価方法は評価割合を参照のこと．
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス
情報リテラシー |
シラバスを配布し，学習内容を理解する．
情報リテラシーを理解する．
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| 2週 |
総合情報処理センターの利用および多要素認証 |
総合情報処理センターの場所や利用方法を理解する．
多要素認証の必要性を理解し，導入する．
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| 3週 |
1-01 情報とその特性
1-02 メディアとその特性
1-03 問題を解決する方法
1-04 情報の収集と分析 |
情報の特性を理解する．
メディアの特性を理解し，適した活用をする．
問題解決の手順や方法を理解する．
情報を収集・分析し，問題の本質や解決法を見抜く．
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| 4週 |
1-05 解決方法の考案
1-06 知的財産
1-07 個人情報
1-08 情報セキュリティ |
考えを整理・図解し，論理的な最適解に収束させる．
知的財産を理解する．
個人情報を理解する．
不正アクセスの防止や情報セキュリティに関する取り組みを理解する．
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| 5週 |
1-09 情報モラルと個人の責任
1-10 情報技術の進歩と役割
1-11 情報技術が社会に与える光と影 |
情報モラルと情報機器を扱う際の責任を理解する．
具体的な情報技術とその役割を理解する．
情報化の進展による恩恵と弊害を理解する．
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| 6週 |
2-01 コミュニケーションとメディア
2-02 情報のデジタル化
2-03 数値の表現
2-04 2進法の計算 |
デジタルメディアの変遷を理解する．
アナログデータとデジタルデータの違いを理解する．
コンピュータ内での数値の表現方法を理解する．
数値データの計算方法を理解する．
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| 7週 |
2-05 文字のデジタル表現
2-06 音のデジタル表現
2-07 画像のデジタル表現 |
コンピュータ内での文字の表現方法を理解する．
音のデジタル化の方法や特徴，データ量の計算方法を理解する．
画像のデジタル化の方法や特徴，データ量の計算方法を理解する．
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| 8週 |
前期中間試験 |
前期中間試験を実施する．
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| 2ndQ |
| 9週 |
2-08 データの圧縮
2-09 デジタルデータの特徴
2-10 メディアと文化の発展
2-11 ネットコミュニケーションの特徴 |
データ圧縮の種類や特徴を理解する．
デジタルデータの特徴を理解する．
情報発信による社会の変化を理解する．
ネットコミュニケーションの特徴を理解する．
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| 10週 |
2-12 情報デザイン
2-13 操作性の向上と情報技術
2-14 全ての人に伝わるデザイン
2-15 コンテンツ設計 |
情報を分かりやすく効率的に伝えるための手法を理解する．
人間が機器を操作するうえで考えられている工夫を理解する．
全ての人が使いやすいようなデザインの工夫を理解する．
よりよい情報デザインを行うための工夫を理解する．
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| 11週 |
3-01 コンピュータの構成
3-02 ソフトウェア
3-03 処理の仕組み |
コンピュータの基本構成を理解する．
ソフトウェアの働きを理解する．
コンピュータによる計算処理の手順を理解する．
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| 12週 |
4-01 情報通信ネットワーク
4-02 デジタル通信の仕組み
4-03 インターネットの利用
4-04 安全安心を守る仕組み |
情報通信ネットワークを理解し，利用する．
デジタル通信の仕組みを理解する．
インターネットを理解する．
情報セキュリティの3つの要素を守る技術と仕組みを理解する．
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| 13週 |
4-05 情報システム
4-06 さまざまな情報システム
4-07 情報システムの信頼性 |
情報化の進展による生活や社会の変化を理解する．
具体的な情報システムを理解する．
情報システムの信頼性に対する工夫を理解する．
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| 14週 |
4-08 データの活用とデータベース
4-09 データの管理
4-10 データの収集と種類 |
身の回りのデータやその蓄積方法を理解する．
データの管理・整理方法を理解する．
データの種類を理解する．
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| 15週 |
4-11 データの分析
4-12 不確実な事象の解釈
4-13 2つのデータの関係 |
データを分析する方法を理解する．
不確実な事象の起こりやすさに着目し，結果の判断や妥当性の考察を行う．
2つの量的データ間の関係を探る方法を理解する．
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| 16週 |
前期期末試験 |
前期期末試験を実施する．
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
Microsoft Word (1) |
Microsoft Wordの基本的な操作方法を学ぶ．
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| 2週 |
Microsoft Word (2) |
文章を入力し，フォントの種類・サイズの変更方法などを学ぶ．
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| 3週 |
Microsoft Word (3) |
図表の挿入やレイアウトの修正方法などを学ぶ．
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| 4週 |
演習課題1 Microsoft Word |
Microsoft Wordに関する演習課題を実施する．
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| 5週 |
Microsoft Excel (1) |
Microsoft Excelの基本的な操作方法を学ぶ．
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| 6週 |
Microsoft Excel (2) |
表計算の方法などを学ぶ．
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| 7週 |
Microsoft Excel (3) |
グラフの作成方法などを学ぶ．
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| 8週 |
後期中間試験
演習課題2 Microsoft Excel |
後期中間試験は実施しない．
Microsoft Excelに関する演習課題を実施する．
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| 4thQ |
| 9週 |
データサイエンスとAI技術 (1) |
データサイエンスとAI技術の概要を学ぶ．
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| 10週 |
データサイエンスとAI技術 (2) |
データサイエンスとAI技術の活用事例を学ぶ．
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| 11週 |
データサイエンスとAI技術 (3) |
データサイエンスとAI技術を利用するうえで求められる倫理やモラルを学ぶ．
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| 12週 |
Microsoft PowerPoint (1) |
Microsoft PowerPointの基本的な操作方法を学ぶ．
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| 13週 |
Microsoft PowerPoint (2) |
プレゼンテーションの発表資料を作成する．
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| 14週 |
Microsoft PowerPoint (3) |
プレゼンテーションの発表資料の作成，発表練習を行う．
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| 15週 |
プレゼンテーション発表 |
Microsoft PowerPointを用いてプレゼンテーションを行う．
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| 16週 |
後期期末試験 |
後期期末試験は実施しない．
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| 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5 |
| 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13 |
| 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11 |
| 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6,前7 |
| 情報を適切に収集・取得できる。 | 3 | 前3 |
| データベースの意義と概要について説明できる。 | 3 | 前14 |
| 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15 |
| 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3,前6 |
| 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12 |
| 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4 |
| 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12 |
| 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12 |
| 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4,前5 |
| 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5 |
| 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4 |
| データサイエンス・AI技術の概要を説明できる。 | 3 | 後9,後10,後11 |
| 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 | 後9,後10,後11 |
| 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 | 後9,後10,後11 |
| 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 | 後9,後10,後11 |
| 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 | 後9,後10,後11 |