タイトル

開講年度 開講学部等
2026 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 火7～8 講義 4.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1001020005 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
安田 哲也[YASUDA Tetsuya] ー
担当教員[ローマ字表記]
安田 哲也　[YASUDA Tetsuya]
特定科目区分   対象学生 情報　 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: 40%　D: --%
成績評価法
レポート（複数回）で評価を行う。
教科書にかかわる情報
備考
教科書備考：教科書は、必要に応じて講義の際に指示する。また，必要に応じて資料を配布する。
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
毎回の講義ではパソコンを持参してください。
一緒にデータとは何かを考えましょう。
キーワード
情報リテラシー、データサイエンス
持続可能な開発目標（SDGs）

  • すべての人に健康と福祉を
  • 質の高い教育をみんなに
(保健)あらゆる年齢のすべての人々の健康的な生活を確保し、福祉を促進する。
(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
関連科目
データ科学と社会Ⅱ
履修条件
連絡先
安田　哲也
TEL：0836-85-9515 (前期)
E-mail：tetsu-yasuda[at]yamaguchi-u.ac.jp
＊注意：[at]は, 記号表記半角(@)に変更してください。
オフィスアワー
研究室：工学部知能情報棟404
月曜日 16：30～18：00

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