技術者入門

科目基礎情報

学校	広島商船高等専門学校	開講年度	令和05年度 (2023年度)
授業科目	技術者入門
科目番号	1923006	科目区分	専門 / 必修
授業形態	講義	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	電子制御工学科	対象学年	2
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	なし（必要に応じてプリントを配布する）
担当教員	浜崎 淳

到達目標

(1) 情報を収集・処理・発信するための基本的なハードウェア・ソフトウェア・ネットワークに関する知識を活用できる．
(2) 特定の課題に対し，アルゴリズムを考え，記述できる．
(3) 情報セキュリティに配慮して情報を正しく取り扱うことができる．
(4) 自らの専門分野に応じて情報技術の知識・技能を説明し，活用できる．
(5) 数理・データサイエンス・AIを使う素養を身につける．

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	情報処理のためのハードウェア・ソフトウェア・ネットワークを説明できる．	情報処理のためのハードウェア・ソフトウェア・ネットワークの概要を説明できる．	情報処理のためのハードウェア・ソフトウェア・ネットワークの概要を説明できない．
評価項目2	特定の課題に対するアルゴリズムを考えることができる．	特定の課題に対する与えられたアルゴリズムを理解できる．	特定の課題に対する与えられたアルゴリズムを理解できない．
評価項目3	自らの専門分野に関する情報技術の知識技能を活用できる．	自らの専門分野に関する情報技術の知識を説明できる．	自らの専門分野に関する情報技術の知識を説明できない．
評価項目4	数理・データサイエンス・AIの素養を身につけている．	数理・データサイエンス・AIの素養を理解している．	数理・データサイエンス・AIの素養を理解していない．

教育方法等

概要:

専門分野によらずセキュリティに配慮して情報を正しく取り扱い，情報技術を活用し，課題解決のための基本的なアルゴリズムを考えてプログラムを作成できることを目標とする．
また，数理データサイエンス・AIを日常の生活・仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身につけ，自らの専門分野に応じてこれらの知識・技能を説明し，活用できるようになることを目標とする．

授業の進め方・方法:

(1) 講義形式で実施する．
(2) 授業前後に確認テストをおこない，その点数を成績決定に使用する．
(3) すべての確認テストを必ず受験すること．

注意点:

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	情報基礎	社会の情報化の進展と課題について理解し説明できる．
		2週	情報基礎	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週	情報基礎	コンピュータの構成とオペレーティングシステムの役割を理解し，基本的な取り扱いができる． アナログ情報とデジタル情報のち外とコンピュータ内におけるデータの表現方法について説明できる．
		4週	情報基礎	情報と適切に収集・取得できる． データベースの意義と概要について説明できる．
		5週	プログラミングとアルゴリズム	基礎的なプログラムを作成できる． 計算機を用いて数学的な処理をおこなうことができる．
		6週	プログラミングとアルゴリズム	基礎的なアルゴリズムについて理解し，任意のプログラミング言語を用いて記述できる． 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．
		7週	メディア	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． 情報の適切な表現方法と伝達手段を選択し，情報の送受信をおこなうことができる．
		8週	ネットワーク	情報通信ネットワークの仕組みや構成および構成要素，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．
	2ndQ
		9週	情報セキュリティ	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．
		10週	情報セキュリティ	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． 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．
		11週	情報セキュリティ	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． 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．
		12週	情報セキュリティ/データサイエンス・AI	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． データサイエンス・AI技術の概要を説明できる．
		13週	データサイエンス・AI	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． 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．
		14週	データサイエンス・AI	データサイエンス・AI技術の利活用に必要な基本的なスキルを使うことができる． 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．
		15週	学年末試験
		16週	学年末試験の返却と解説

評価割合

	試験	発表	小テスト・課題	態度	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	0	0	100	0	0	0	100
基礎的能力	0	0	100	0	0	0	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