タイトル

開講年度 開講学部等
2025 共通教育
開講学期 曜日時限 授業形態 AL(アクティブ・ラーニング)ポイント
前期前半 木5~8 講義  
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1001020001 データ科学と社会Ⅰ(データ科学と社会Ⅰ)[Data Science and Society Ⅰ] 日本語 1
担当教員(責任)[ローマ字表記] メディア授業
吉田 航[YOSHIDA Wataru]
担当教員[ローマ字表記]
吉田 航 [YOSHIDA Wataru]
特定科目区分   対象学生 工(応化) 対象年次 1~
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
AIをはじめとする技術が急速に発展し、社会のあらゆる分野で利活用が進んでいる。
この授業では、これらの技術を支えるデータサイエンスを学ぶ意義を知るとともに、その基礎となるデータリテラシー(データを的確に理解し、解釈し、分析する能力)を身に着けることを目的とする。
授業の到達目標
「超スマート社会」の到来に備えて、それを支えるデータサイエンスの概要を理解するとともに、情報および情報手段を主体的に選択し、正しく安全に活用するための基礎的な知識・技能を身につける。
授業計画
【全体】
データサイエンスの概要、その基礎となるデータリテラシーを解説する。
授業では、講義(動画視聴を含む)およびパソコンを用いた演習を行う。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 はじめに 講義概要を説明し、必要な準備を行う。 授業内で指示した内容について、予習・復習を行うこと(学修時間の目安は4時間とする)。
第2回 社会で起きている変化 膨大なデータの生成と流通、計算機の進化、AIの発展が社会もたらす変化を解説し、データサイエンスを学ぶ意義を説明する。 授業内で指示した内容について、予習・復習を行うこと(学修時間の目安は4時間とする)。
第3回 社会で活用されているデータ 社会ではどのようなデータが収集され活用されているのかを解説する。 授業内で指示した内容について、予習・復習を行うこと(学修時間の目安は4時間とする)。
第4回 データ・AIの活用領域 データおよびAIは、研究開発、生産、マーケティング、文化活動など幅広い領域で活用されており、効率化や新たな価値の創出に貢献していることを解説する。 授業内で指示した内容について、予習・復習を行うこと(学修時間の目安は4時間とする)。
第5回 データリテラシーの概論、準備 データリテラシーの概要を解説し、演習に必要な準備を行う。 授業内で指示した内容について、予習・復習を行うこと(学修時間の目安は4時間とする)。
第6回 データを読む データを読み解く方法について解説する。 授業内で指示した内容について、予習・復習を行うこと(学修時間の目安は4時間とする)。
第7回 データを説明する データの可視化や比較など、データを適切に説明する方法を解説する。 授業内で指示した内容について、予習・復習を行うこと(学修時間の目安は4時間とする)。
第8回 データを扱う データの取得や集計、並び替えなど、データを扱う方法について解説する。 授業内で指示した内容について、予習・復習を行うこと(学修時間の目安は4時間とする)。
※AL(アクティブ・ラーニング)欄に関する注
・授業全体で、AL(アクティブ・ラーニング)が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A:グループワーク】、【B:ディスカッション・ディベート】、【C:フィールドワーク(実験・実習、演習を含む)】、【D:プレゼンテーション】
A: --% B: --% C: --% D: --%
成績評価法
レポートで評価を行う。
教科書にかかわる情報
備考
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
キーワード
持続可能な開発目標(SDGs)

関連科目
履修条件
連絡先
w-yoshida@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
毎週月曜日18:00~19:00

ページの先頭へ