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
前期後半 月5~6 講義  
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1001020052 データ科学と社会Ⅱ(データ科学と社会Ⅱ)[Data Science and Society Ⅱ] 日本語 1
担当教員(責任)[ローマ字表記] メディア授業
末長 宏康
担当教員[ローマ字表記]
末長 宏康, 澄重 成記, 齊藤 智也 [SAITOH Tomoya], 木村 友久 [Tomohisa KIMURA]
特定科目区分   対象学生 経(1-180) 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

(1) データ・AIの利活用において留意すべきことを理解し、実践できるようになること。
情報セキュリティ、倫理、法規について解説する。

(2) データ科学と社会Ⅰの内容を踏まえて、データサイエンスについての理解を深めること。
データ・AI利活用のための技術や最新動向について解説する。また、業務や研究におけるデータサイエンスの活用事例を紹介する。
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・AIの利活用のために必須の留意事項(情報セキュリティ、倫理、法規)について解説する。また、データ科学と社会Ⅰの内容を踏まえて、データ・AI利活用のための技術とその最新動向について説明する。
授業は、講義形式(動画の視聴を含む)を主として実施する。
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 データを守る上での留意事項 情報セキュリティの考え方と具体的な対策方法について説明する。 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 データ・AIを扱う上での留意事項① データやAIを活用する上で留意すべきことについて、法規を中心に解説する。 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を扱う上での留意事項② データやAIを活用する上で留意すべきことについて、倫理を中心に解説する。 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・AI利活用のための技術 データサイエンスやAI利活用において、どのような技術が用いられているかについて解説する。 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6回 データ・AI利活用の最新動向 データ・AI利活用の最新動向について解説する。 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 産業分野におけるデータ・AI利活用の現場 企業等に在籍する学外講師が、業務におけるデータやAIの利活用事例を解説する。 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 学術分野におけるデータ・AI利活用の現場 学生が所属する学部専攻分野を担当する教員が、研究におけるデータやAIの利活用事例を解説する。 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)。
※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
レポートで評価する。
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
末長 hsuenaga@yamaguchi-u.ac.jp
澄重 ssumishige@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
毎週月曜日16:00-17:00
在室時は随時対応しますが、できるだけ事前連絡をお願いします。

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