情報基礎Ⅱ

科目基礎情報

学校	米子工業高等専門学校	開講年度	令和07年度 (2025年度)
授業科目	情報基礎Ⅱ
科目番号	0022	科目区分	専門 / 必修
授業形態	演習	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	総合工学科（機械システムコース）	対象学年	2
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	実教出版 7実教 情I 705 最新情報I
担当教員	徳光 政弘,内田 雅人

到達目標

１．データの表現、データの性質を理解し、適切な方法で処理できる。
２．コンピュータネットワークのしくみとセキュリティを理解し、適切に活用できる。
３．情報システムの目的と構成要素を理解し、適切なシステム構成を説明できる。

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
評価項目1	データの表現、データの性質を理解し、適切な方法で処理できる。	データの表現、データの性質を理解し、適切な方法で概ね処理できる。	データの表現、データの性質を理解し、適切な方法で処理できない。
評価項目2	コンピュータネットワークのしくみとセキュリティを理解し、適切に活用できる。	コンピュータネットワークのしくみとセキュリティを理解し、概ね適切に活用できる。	コンピュータネットワークのしくみとセキュリティを理解し、適切に活用できない。
評価項目3	情報システムの目的と構成要素を理解し、適切なシステム構成を説明できる。	情報システムの目的と構成要素を理解し、概ね適切なシステム構成を説明できる。	情報システムの目的と構成要素を理解し、適切なシステム構成を説明できない。

学科の到達目標項目との関係

学習・教育到達度目標 B （持てる知識を使う応用力）

教育方法等

概要:

今日の高度情報化社会において、数理データサイエンス、情報システム、ネットワーク・セキュリティ等の情報通信技術に関する基礎知識は、社会人・技術者にとって必須である。本講義では、情報分野の視点からデータの利活用、人工知能技術を理解し、さまざまなデータの適切な処理と表現方法について理解する。また、企業や官公庁で使われている情報システムは高度化・複雑化しているため、これらシステムを理解・活用するために必要な基礎知識を学習し、情報システムの構成や評価方法、システムのセキュリティについて理解する。

授業の進め方・方法:

(1) 座学を中心に必要に応じて課題を実施（課題は成績に含める）
(2) 試験は前期中間と前期末の２回実施する
(3) 講義の内容に関して質問等がある場合は担当教官のところまで質問に来ること
(4) 本科目に関する諸連絡、課題、補足資料等についてはTeamsやLMSに掲載する

注意点:

・出席確認は担当教職員で行う
・原則、再テストは実施しない
・病気等の特別な事情がある場合に限り追試の実施を行うことがある

授業の属性・履修上の区分

ICT 利用

遠隔授業対応

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	ガイダンス	授業の実施方法、成績評価について理解する。
		2週	データの収集と整理	データの収集と整理について理解し、説明できる。
		3週	統計量とデータの尺度	統計量とデータの尺度について理解し、説明できる。
		4週	時系列分析と回帰分析	時系列分析と回帰分析について理解し、説明できる。
		5週	モデル化とシミュレーション	モデル化とシミュレーションについて理解し、説明できる。
		6週	人工知能	人工知能について理解する。
		7週	演習	これまの学習内容について理解を深める。
		8週	前期中間試験	これまでの学習内容を試験する。
	2ndQ
		9週	振り返り ネットワークのプロトコル	試験結果を確認し、復習する。 情報通信ネットワークの仕組みやプロトコルについて理解し、説明できる。
		10週	インターネットの仕組み	インターネットの仕組みについて理解し、説明できる。
		11週	データベース	データベースについて理解し、説明できる。
		12週	情報セキュリティ	情報セキュリティについて理解し、説明できる。
		13週	暗号化	情報の暗号化について理解し、説明できる。
		14週	演習	これまの学習内容について理解を深める。
		15週	前期期末試験	これまでの学習内容を試験する。
		16週	振り返り	試験結果を確認し、復習する。

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	情報リテラシー	情報リテラシー	情報を適切に収集・取得できる。	2
				データベースの意義と概要について説明できる。	2
				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
				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。	2
				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。	2
				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。	2
				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。	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。	2
				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。	2

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	80	0	0	0	0	20	100
基礎的能力	80	0	0	0	0	20	100
専門的能力	0	0	0	0	0	0	0
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0