概要:
「情報」が重要な価値を持つ現代において、データから様々問題を解決する能力は高専生として普遍的に身に付けるべき能力の一つである。本講義では、データの特徴や性質を重視し、それらを具体的な問題解決の手法として活用できるようになることを目的とする。
授業の進め方・方法:
1) 提示する課題に自宅等や演習室等で取り組むこと。
2) 特に復習に重点をおいて学習すること。
3) 中学校での勉強を前提にせず情報について何も知らないという前提で授業を始めるが、一度説明した言葉は以降遠慮なく使用する。また、試験では説明や用語記述の設問も多いので、課題以外にも、普段から教材に目を通すなど復習をすること。
注意点:
課題は期限までに実施すること。授業日は配布プリントも持参すること。演習には積極的に取り組むこと。用語や概念の理解は筆記試験で試すので普段から振り返りをすること。
総合評価の内訳は、課題が60%(情報セキュリティに関する提出物と高専統一CBTへの対応を含む)、小テストが10%、試験が30%である。
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
授業計画の説明、遠隔授業システムに関して |
本校の遠隔授業システムで用いるMicrosoft Teamsについて理解し、多様な環境でログインできるようになる
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| 2週 |
遠隔授業システムに関して |
学内無線LANにアクセスし、パスワードの変更方法について理解する
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| 3週 |
遠隔授業システムに関して |
Teamsで出された課題について、Word/Excel等を使って解答を作成し、PDFに変換して提出できるようになる。また、手書きの解答を写真で撮影して、PDFに変換して提出できるようになる。
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| 4週 |
情報技術と社会 |
情報技術は進展が速いということを理解し、それに伴う社会の変化と課題について理解する。代表的な情報システムとその利用形態について理解する。
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| 5週 |
コンピュータとネットワークの概要 |
コンピュータの構成、データ(数値、文字)のディジタル表現、基礎的なネットワークの構成を理解する。
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| 6週 |
情報セキュリティ |
情報セキュリティの必要性、対策、機密性、完全性、可用性を説明できる。インシデント発生時にとるべき行動を説明できる。脅威を理解し対策方法を理解する。
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| 7週 |
情報セキュリティ |
情報セキュリティの必要性、対策、機密性、完全性、可用性を説明できる。インシデント発生時にとるべき行動を説明できる。脅威を理解し対策方法を理解する。
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| 8週 |
前期中間試験代替課題あり
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ふりかえり課題
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| 2ndQ |
| 9週 |
データサイエンスとは |
データサイエンスとは何かについて理解する
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| 10週 |
データの収集 |
データの作り方・収集方法・変換方法について理解する
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| 11週 |
データの整理 |
統計学の手法に基づいて得られたアンケート調査結果から、全体の結果を推測できるしくみについて理解する
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| 12週 |
データの集計（１） |
アンケート調査などで集められた回答をデータ化し、回答者全体の傾向を把握する単純集計の方法について理解する。ここまでの復讐。
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| 13週 |
データの集計（１）
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アンケート調査などで集められた回答をデータ化し、回答者全体の傾向を把握する単純集計の方法について理解する。ここまでの復讐。
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| 14週 |
データの集計（２） |
属性や回答ごとによる解答傾向を読み取るためのクロス集計の方法について理解する
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| 15週 |
データの集計（２） |
属性や回答ごとによる解答傾向を読み取るためのクロス集計の方法について理解する
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| 16週 |
前期末試験（１７週目は試験答案の返却・解説及びポートフォリオの記入） |
前期末試験。試験問題の解説及びポートフォリオの記入.。
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
データの可視化 |
集計した結果から統計グラフを作成する方法を理解する
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| 2週 |
データの分析 |
基本的な統計学を使って量的データを数値によりまとめる方法を理解する
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| 3週 |
質的データの分析 |
質的データから情報を読み解くために、クロス集計表の分析方法を理解する
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| 4週 |
量的データの分析 |
相関係数や回帰分析などを用いて、データの結びつきや予測方法を理解する
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| 5週 |
量的データの分析 |
相関係数や回帰分析などを用いて、データの結びつきや予測方法を理解する
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| 6週 |
オープンデータの活用 |
公的機関などが公表している統計データを利用して、簡単な分析を体験する
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| 7週 |
データ分析の問題点 |
データ分析を行う場合の問題点や注意点について理解する
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| 8週 |
（後期中間試験は実施せず） |
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| 4thQ |
| 9週 |
Python（１） |
Pythonを使った簡単なプログラムの書き方を理解する
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| 10週 |
Python（２） |
Pythonを使ってcsvデータの読み込み、統計量の確認、グラフを書く方法を理解する
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| 11週 |
Python（２） |
Pythonを使ってcsvデータの読み込み、統計量の確認、グラフを書く方法を理解する
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| 12週 |
AIリテラシーとは |
AIの定義とその必要性について理解する。
グループワークにより活用事例を理解する。
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| 13週 |
データ・AIを何に使えるか |
データ・AIを具体的にどのように使えば良いのかについて理解する
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| 14週 |
AIを構成する技術について |
機械学習・強化学習・深層学習について理解する
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| 15週 |
データ・AIにまつわる倫理及びセキュリティ |
グループディスカッションによりデータ・AIが引き起こす課題について理解する。
データ・AIを活用するうえで、必要となる倫理やセキュリティについて理解する。
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| 16週 |
学年末試験（１７週目は試験答案の返却・解説及びポートフォリオの記入） |
学年末試験。試験問題の解説及びポートフォリオの記入.。
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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1,前2,前3,前8,前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15,後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後9,後10,後11,後12,後13,後14 |
| 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。 | 1 | 前5 |
| 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。 | 1 | |
| 情報を適切に収集・取得できる。 | 1 | |
| データベースの意義と概要について説明できる。 | 1 | |
| 基礎的なプログラムを作成できる。 | 1 | 前5 |
| 計算機を用いて数学的な処理を行うことができる。 | 1 | |
| 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。 | 1 | |
| 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。 | 1 | |
| 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。 | 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。 | 1 | |
| 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。 | 1 | 前6,前7,後15 |
| 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。 | 1 | |
| 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。 | 1 | |
| 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。 | 1 | |
| 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 | |
| 分野横断的能力 | 汎用的技能 | 情報収集・活用・発信力 | 情報収集・活用・発信力 | ディジタルツールを含む種々の手段や各種メディアを活用し、情報を収集できる。 | 1 | |
| 信頼性・妥当性・有効性などを考慮しながら情報を検証・評価できる。 | 1 | |
| 自己及び他者の権利に配慮し、適切な方法を用いて情報を活用し、効果的に情報発信できる。 | 1 | |
| 基盤的資質・能力 | 倫理観 | 倫理観 | 自分の判断や行動、及びそれらがもたらす結果や影響について、倫理的観点から検討、評価できる。 | 1 | |