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7～8 講義 3.5
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1001020026 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
辻 多聞[TSUJI Tamon] ー
担当教員[ローマ字表記]
辻 多聞　[TSUJI Tamon]
特定科目区分   対象学生 人(051-095) 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。
期末の筆記試験は実施せず、第8回目も講義および演習を行う。
ただし、毎回授業後に、その回の内容に基づく宿題やレポートを課す。
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: 35%　D: --%
成績評価法
対面講義への出席状況は欠格条件の判定に用いる。
毎回の宿題と、講義に対するレポート（2～4回と8回）で評価する。
・対面講義の欠席が2回以上は欠格とする（ただし欠席届と宿題提出を条件として2回までなら認定を考慮する）
・宿題80％、レポート20％
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
・対面講義への出席確認はカードリーダーを使用する（学生証忘れは講義時間内に書面での出席届を提出すること）
・対面講義への欠席時には書面による欠席届を提出すること
・対面講義欠席時も配布資料の閲覧等で自習を行い、宿題を提出すること
・講義での説明には、OSはWindows、表計算ソフトはExcelを用いる
・宿題の提出は、テキスト形式またはExcelファイルとなる
キーワード
データ、AI、データリテラシー、代表値、相関、散布図、棒グラフ、2軸グラフ、予測、気象要素
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 質の高い教育をみんなに
  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
  • 気候変動に具体的な対策を
  • パートナーシップで目標を達成しよう
(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。
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
(気候変動)気候変動及びその影響を軽減するための緊急対策を講じる。
(実施手段)持続可能な開発のための実施手段を強化し、グローバル・パートナーシップを活性化する。
関連科目
履修条件
連絡先
共通教育棟３階辻研究室（ドアにポストあり）
Email：ttsuji@yamaguchi-u.ac.jp（辻，注：最初にtが2つ）
オフィスアワー
平日10時～17時（但し、他担当講義や会議にて対応できないことがあることはご了承下さい）

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