山口大学教務システム - 1091011129-グローバルイヤー準備

開講年度	開講学部等
2025	国際総合科学部
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		10.0
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
1091011129	グローバルイヤー準備[Global Year Preparation]			日本語	1
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
CRUZ GUERRA CHRISTIAN FRANCISCO[Christian Francisco CRUZ GUERRA]					ー
担当教員[ローマ字表記]
CRUZ GUERRA CHRISTIAN FRANCISCO　[Christian Francisco CRUZ GUERRA]
特定科目区分		対象学生	f	対象年次	2～
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

このクラスでは、学生はAI生成画像を中心的な研究テーマとして、基礎的な研究方法論を学び、応用します。AI生成画像が文化、社会、デザイン関連のテーマにどのように反映され、影響を与えるかを探ることで、学生はグローバルイヤーの研究計画を立てます。留学先の国や地域、または日本（残る場合）に焦点を当てるかどうかにかかわらず、学生はAI生成画像をツールとして使用して、文化的表現、偏見、革新、社会的影響などのトピックを調査します。このプロセスを通じて、学生は研究方法の理解を深めながら、AI技術の影響に批判的に取り組みます。

選考方法：履修希望者が７名以上の場合、1年次の成績により選考を行う。

履修条件：特になし

授業の到達目標

1) 研究スキルの開発。AI生成画像 (作成、偏見、社会的影響、問題解決への応用など) を調査して、基礎的な研究方法論を学習して適用します。

2) AI技術による問題解決。文化的表現、イノベーション、社会的課題における役割など、AI生成画像に関連する研究テーマを特定して対処し、それらを使用してプロトタイプを作成またはソリューションを伝えます。

3) 研究計画の作成。方法論、タイムライン、予想される結果など、AI 生成画像に焦点を当てた詳細な研究計画を作成し、グローバルイヤー中に柔軟に対応します。

4) 報告と考察。研究結果をレポートまたはプレゼンテーションにまとめ、研究プロセスにおけるAI生成画像の役割とその幅広い影響について批判的に考察します。

授業計画

【全体】

このコースでは、AI 生成画像を主な研究テーマとして、研究方法論を学生に紹介します。学生は、主要な研究スキルを学びながら、AI 生成画像の作成、応用、社会的影響について探究します。コースは、AI 生成画像の紹介と、芸術、マーケティング、デザインなどの分野におけるその関連性から始まります。次に、学生は研究の質問を策定し、文献レビューを実施し、定性的、定量的、または混合手法を使用して研究を設計します。実践的な活動を通じて、偏見、倫理、文化的影響などのテーマを取り上げながら、データを収集して分析します。コースの最後に、学生は調査結果を発表し、AI 生成画像の役割を含む研究プロセスを振り返ります。学習をサポートするために、DALL·E、StableDiffusion、DeepSeekImageなどデータ分析ソフトウェアなどのツールが使用されます。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	オリエンテーション AI生成画像の紹介	学生に AI 生成画像の概念と研究におけるその関連性を紹介します。 AI 生成画像の例 (例: DALL·E、Stable Diffusion、DeepSeekImage など) を示し、アート、マーケティング、デザイン、ソーシャルメディアでのその応用について説明します。	AI生成画像に関連する潜在的な研究上の質問 (例: 倫理上の懸念、偏見、創造性、社会的影響) についてブレインストーミング。（目安時間：2時間）

第2回

研究質問の作成

明確で焦点を絞った研究上の質問を作成する方法を学生に教えます。
（人間が作成したアートと比較して、人々は AI 生成アートをどのように認識していますか?、ジャーナリズムで AI 生成画像を使用することの倫理的影響は何ですか?、トレーニングデータの偏りは、AI 生成画像の多様性にどのように影響しますか?など）

学生は独自の研究質問を開発する
（目安時間：3時間）

第3回

文献調査、先行研究

既存の研究を理解するために文献レビューを実施する方法を学生に教えます。
AI生成画像に関する学術論文、ブログ、またはレポートのショートリストを提供します。

学生に主要な調査結果を要約し、研究で対処できる文献のギャップを特定させます。
（目安時間：3時間）

第4回

研究設計

学生にさまざまな研究方法 (定性的、定量的、または混合方法) を紹介します。
AI 生成画像を研究するためにさまざまな方法をどのように適用できるかを話し合います。
量的: AI 生成アートに対する一般の認識を測定するための調査。
質的: AI が作品に与える影響についてアーティストにインタビューします。
実験的: AI 生成画像が消費者の行動にどのように影響するかをテストします。

学生に方法論を選択し、その選択を正当化させます。
（目安時間：3時間）

第5回

データ収集

倫理的かつ効果的にデータを収集する方法を学生に教えます。
AI 生成画像を使用する際やアンケート/インタビューを実施する際の倫理的考慮事項 (同意、プライバシー、偏見など) について話し合います。

AI生成画像の模擬データセットを提供するか、学生が AIツールを使用して独自のデータセットを作成できるように指導します。
（目安時間：3時間）

第6回

データ分析

基本的なデータ分析手法を指導します。
量的: アンケート結果を分析するための基本的な統計ツール (Excel や Google スプレッドシートなど) を紹介します。
質的: インタビューのトランスクリプト（写し）のコーディングとテーマ分析を指導します。

学生にデータを分析させ、予備的な結論を導き出させます。
（目安時間：3時間）

第7回

調査結果の発表

学生に調査結果を効果的に伝える方法を指導します。
研究レポートの構造 (導入、方法、結果、考察、結論) について話し合います。

学生に、調査結果をまとめた短いプレゼンテーションまたはレポートを作成させます。
（目安時間：3時間）

第8回

批判的考察

学生に、研究の長所と限界について考察するよう促します。
研究プロセスにおける潜在的な偏見、誤り、または倫理的懸念について話し合います。

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※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: 30%　B: 20%　C: 30%　D: 20%

成績評価法

授業後の演習はすべて復習と評価が行われ、最終スコアの 100% を占めます。
最終課題はなく、すべての演習は同じパーセンテージになります。

教科書にかかわる情報

備考

この授業では教科書は用いない。適宜、Moodle上で資料を提供する。

参考書にかかわる情報

備考

該当なし

メッセージ

グローバルイヤーの計画をしっかり立てましょう。

キーワード

グローバルイヤー、研究計画、AI生成画像

持続可能な開発目標（SDGs）

(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。

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