到達目標
IoT、機械学習、人工知能など情報技術の概要と適用事例を説明できる。
計算機やネットワークの概要を説明できる。
情報セキュリティの概要、サイバー攻撃と防御の事例を説明できる。
ビッグデータ、IoTが出すデータ活用、分析を、データ処理言語(Python)を用いて実行できる。
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 | IoT、機械学習、人工知能など情報技術の概要と適用事例について十分説明できる | IoT、機械学習、人工知能など情報技術の概要と適用事例について説明できる | IoT、機械学習、人工知能など情報技術の概要と適用事例について説明できない |
評価項目2 | 計算機やネットワークの概要について十分説明できる | 計算機やネットワークの概要について説明できる | 計算機やネットワークの概要について説明できない |
評価項目3 | 情報セキュリティの概要、サイバー攻撃と防御の事例について十分説明できる | 情報セキュリティの概要、サイバー攻撃と防御の事例について説明できる | 情報セキュリティの概要、サイバー攻撃と防御の事例について説明できない |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 (D)
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学習・教育到達度目標 (F)
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学習・教育到達度目標 (G)
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教育方法等
概要:
情報と情報技術を適切かつ効果的に活用するための知識及び技能を身に付け、実際に活用する力を養うとともに、情報社会に主体的に参画する態度を養うことを目的とする。「数理/データサイエンス/AI」に関する知識の習得を経て、「IoT」「ビッグデータ」「AI」等の実データを活用、分析、評価ができる人材となるための初期導入教育としての位置づけで本科目を開講する。実データ、実課題を用いた演習など、社会での実例を題材に数理・データサイエンス・AIを活用することを通じ、現実の課題と適切な活用法を学ぶ。本講義は、企業にてミドルウェア(データベース)の研究開発に従事した経験を持つ教員が担当する。
授業の進め方・方法:
情報技術のリテラシー(座学による知識、実例の学習)を学ぶ。毎回の授業の中で理解確認のための小試験を行う。小試験および提出物を確認テストの位置づけで評価を行う。
注意点:
合格の対象としない欠席条件(割合) 1/3以上の欠課
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 |
前期 |
1stQ |
1週 |
情報技術と各学科の関わり、情報技術の構成要素 |
学内情報システムを使用するための規則を説明できる。各学科(MECA)でのIoT、機械学習、人工知能など情報技術の適用事例を説明できる。情報技術の構成要素や法規を説明できる。
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2週 |
MECAでの情報技術の適用例と、使用されている情報技術の概要(1) |
M科(自動運転関係技術:交通標識の認識)、E科(ディープラーニングを使った囲碁)などの事例と、使用されている情報技術の概要が説明できる
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3週 |
MECAでの情報技術の適用例と、使用されている情報技術の概要(2) |
C科(IoTを使ったインフラメンテナンス:高速道路のタービン、GIS),A科(ビルセキュリティ、現代アート)などの事例と、使用されている情報技術の概要が説明できる
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4週 |
MECAでの情報技術の適用例と、使用されている情報技術の概要(3) |
MECA事例で使用されている情報技術の詳細が説明できる
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5週 |
教師有学習と教師無し学習 |
正解データが有る場合と無い場合の機械学習について説明できる
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6週 |
回帰分析 |
回帰分析の説明ができる
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7週 |
復習 |
これまでの振り返り
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8週 |
中間試験 |
実施しない
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2ndQ |
9週 |
計算機基礎(1) |
計算機の構造、コンピュータによる「計算」とは何かを理解する。
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10週 |
計算機基礎(2) |
オペレーティングシステムの役割を理解する。
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11週 |
ネットワーク基礎(1) |
社会における情報通信ネットワークの役割を理解する。
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12週 |
ネットワーク基礎(2) |
ネットワークの構成と仕組みを理解する。
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13週 |
情報セキュリティ基礎 |
情報セキュリティの必要性について理解する。
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14週 |
サイバー攻撃と防御(1) |
主要な攻撃手法について理解する。
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15週 |
サイバー攻撃と防御(2) |
攻撃に対する防御手法について理解する。
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16週 |
期末試験 |
実施しない
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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
| 試験 | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 40 |
専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 40 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 20 |