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]
ー
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)
メディア授業
×
メディア授業とは,メディアを利用して遠隔方式により実施する授業の授業時数が,総授業時数の半数を超える授業をいいます。
メディア授業により取得した単位は,卒業要件として修得すべき単位のうち60単位を超えないものとされています。
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
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