科目情報
R2675100
データサイエンスリテラシー / Data Science Literacy
助教 原田 拓弥
教授 市川 学
准教授 持永 大
授業の概要
この授業では、データサイエンスの歴史や現在、社会や研究のどんな分野でデータサイエンスが利用されているか学ぶことが出来ます。また、データを取り扱う際に必要な倫理や法規についても学びます。
授業の目的
工学系の多くの研究においてデータを取り扱うことは必須といってもよいでしょう。また現在もしくは今後の工学においてデータサイエンスは切っても切れない関係にあります。この授業の目的は工学系の研究においてデータサイエンスの基礎となる歴史や現在を知ることで皆さんの卒業研究においてリテラシーを身に着けることです。
達成目標と学修・教育到達目標との対応

達成目標 電子情報システム学科 機械制御システム学科 環境システム学科 生命科学科 数理科学科
1. 社会におけるデータ活用とその活用による変化を学ぶことができる。
G-2
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C-2
G-2
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2. データ・AIの活用領域や活用のための技術を学ぶことができ
G-2
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C-2
G-2
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3. データ・AIの活用における現在を学ぶことができる。
G-2
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C-2
G-2
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4. データ・AIを扱う上でのルールを学ぶことができる。
G-2
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C-2
G-2
G-2
達成目標との対応・割合

レポートまたは小課題 合計
1. 30% 30%
2. 30% 30%
3. 25% 25%
4. 15% 15%
合計 100% -
授業で使用する言語
日本語
授業計画

授業計画 授業時間外課題(予習および復習を含む) 必要学習時間
1. 社会で起きている変化 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90分
復習と課題を行う 60分
2. 社会で活用されているデータ 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90分
復習と課題を行う 60分
3. データ・AIの活用領域 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90分
復習と課題を行う 60分
4. データ・AIの活用領域・AI利活用のための技術 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90分
復習と課題を行う 60分
5. データ・AI利活用の現場 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90分
復習と課題を行う 60分
6. データ・AI利活用の最新動向 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90分
復習と課題を行う 60分
7. データ・AIを扱う上での倫理と法規 復習としてコンソーシアムの資料を読む 90分
復習と課題を行う 335分
8. この科目は7回目まで。 なし 0分
9. この科目は7回目まで。 なし 0分
10. この科目は7回目まで。 なし 0分
11. この科目は7回目まで。 なし 0分
12. この科目は7回目まで。 なし 0分
13. この科目は7回目まで。 なし 0分
14. この科目は7回目まで。 なし 0分
合計 - - 1325分
評価方法と基準
毎回のレポートにより評価する。
試験・課題等のフィードバック
フィードバック方法 「その他」の具体的内容
授業外(ScombZ・メール等)でフィードバックを行います。
教科書・参考書
教科書:教養としてのデータサイエンス 内田誠一など著 講談社
参考資料:コンソーシアム教材資料
履修登録前の準備
特になし
オフィスアワー、質問・相談の方法
  • 各担当の教員に聞くこと
地域志向
地域志向ではない科目
社会的・職業的自立力の育成
  • 知識活用力を育成する科目
アクティブ・ラーニング科目
能動的な学修への参加による授業が概ね半数
実務経験のある教員による授業科目
実務経験 具体的内容
該当しない 該当しない
SDGs(持続可能な開発目標)関連項目
  • 1.貧困をなくそう
  • 2.飢餓をゼロに
  • 3.すべての人に健康と福祉を
  • 4.質の高い教育をみんなに
  • 5.ジェンダー平等を実現しよう
  • 6.安全な水とトイレを世界中に
  • 7.エネルギーをみんなにそしてクリーンに
  • 8.働きがいも経済成長も
  • 9.産業と技術革新の基盤をつくろう
  • 10.人や国の不平等をなくそう
  • 11.住み続けられるまちづくりを
  • 12.つくる責任 使う責任
  • 13.気候変動に具体的な対策を
  • 14.海の豊かさを守ろう
  • 15.陸の豊かさも守ろう
  • 16.平和と公正を全ての人に
  • 17.パートナーシップで目標を達成しよう
最終更新 : Tue Apr 09 04:04:58 JST 2024