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 水9～10 講義 4.5
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1001023002 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
山中　明[YAMANAKA Akira] ー
担当教員[ローマ字表記]
山中　明　[YAMANAKA Akira], 上野　秀一　[UENO Shuichi]
特定科目区分   対象学生 理(生物) 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 膨大なデータの収集と流通、計算機の処理能力の飛躍的な向上、そしてAIの非連続的進化によって、社会で起きている変化を解説する。その上で、数理・
データサイエンス・AIを学ぶことの意義を解説する。主に講義動画の視聴を行う。 		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。特に生物系のデータ活用に関する解説も行う。 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。主に講義動画の視聴を行う。今回までの講義のレポート課題を課す。 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。
Word等を用いたレポート課題を課す。 		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。主にPowerpointを用いて必要に応じてDATAの説明を含めたプレゼンテーションを行う。 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7回 データを説明する データの説明に必要な以下の項目について解説する。
データの可視化
データの比較
主にPowerpointを用いて必要に応じてDATAの説明を含めたプレゼンテーションを行う。 		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8回 データを扱う データの扱い方について解説する。前回までの内容が終わっていない場合、引き続きPowerpointを用いて必要に応じてDATAの説明を含めたプレゼンテーションを行う。 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）。
※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: 10%　C: --%　D: 35%
成績評価法
レポートおよび講義中のプレゼンテーションで評価を行う。
レポート50%
プレゼンテーション（質疑応答含む）50%
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
山中明　　yamanaka@yamaguchi-u.ac.jp
上野秀一　suenoscb@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
随時受付　事前にメール等で連絡（アポ）をとってください

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