| 授業コード | 00040100 | クラス | |
| 科目名 | 総合教養講義ａ（ＡＩ・データサイエンスと現代社会） | 単位数 | 2 |
| 担当者 | 野呂 正明 他 | 履修期 | 後期授業 |
| カリキュラム | ＊下表参考 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業題目 | 数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）Introduction to mathematics, data science and artifical interigence. |
| 授業の概要 | 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが発表したモデルカリキュラムのうち，「導入」の「社会におけるデータ・AI利活用」について，「基礎」の「データリテラシー」について，「心得」の「データ・AI利活用における留意事項」の3つの項目についてそれぞれ学修する。 本授業は2020年に数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが発表したモデルカリキュラムに沿って授業が行われます。 |
| 学習の到達目標 | 世界ではデジタル化とグローバル化が進み，社会・産業の転換が大きく進んでいる中で，今後のデジタル化社会の基礎知識として数理・データサイエンス・AIについての基礎的な知識を身に付けることを目標とする。また，これらの知識をもとに活用できるようになることも目標とします。 |
| 授業計画 | 第１回 | 社会におけるデータ・AI利活用(1) 1.1 社会で起きている変化 ・第4次産業革命，Society 5.0，データ駆動型社会等の社会の変化 ・デジタル化及び数理・データサイエンス・AIについて ・デジタル化による社会に対する影響 |
| 第２回 | 社会におけるデータ・AI利活用(2) 1.2 社会で活用されているデータ ・社会で活用されているデータの用途別の種類 ・データのオープン化及びビックデータ |
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| 第３回 | 社会におけるデータ・AI利活用(3) 1.3 データ・AIの活用領域 ・社会におけるデータ・AIの活用 |
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| 第４回 | 社会におけるデータ・AI利活用(4) 1.4 データ・AI利活用のための技術(1) ・データを用いた解析法（シミュレーション・最適化等） |
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| 第５回 | 社会におけるデータ・AI利活用(5) 1.4 データ・AI利活用のための技術(2) ・データの可視化法及びその種類 |
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| 第６回 | 社会におけるデータ・AI利活用(6) 1.4 データ・AI利活用のための技術(3) ・AIでできること（機械学習等） |
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| 第７回 | 社会におけるデータ・AI利活用(7) 1.5 データ・AI利活用の現場 ・社会におけるデータ・AIが使われている具体例 ・データ・AIによる問題解決の具体例 1.6 データ・AI活用の最新動向 ・データを用いた最新事例（商品のレコメンデーション等） ・AIを用いた最新事例（深層学習等） |
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| 第８回 | データリテラシー(1) 2.1 データを読む(1) ・量的変数及び質的変数並びにデータの処理 ・代表値としての平均値・中央値・最頻値及びそれらの違い ・ばらつきを示す分散・標準偏差・偏差値 |
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| 第９回 | データリテラシー(2) 2.1 データを読む(2) ・散布図と相関係数の関係 ・母集団と標本の説明 |
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| 第１０回 | データリテラシー(3) 2.2 データを説明する ・棒グラフ・折れ線グラフ・散布図等の様々なグラフ ・グラフを作成する際の注意 ・様々な比較方法 |
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| 第１１回 | データリテラシー(4) 2.3 データを扱う(1) ・Ｅｘｃｅｌの起動及び四則演算 ・基本関数としてのSUM，AVERAGE（オートSUMも含む） |
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| 第１２回 | データリテラシー(5) 2.3 データを扱う(2) ・データ解析ツール ・Ｅｘｃｅｌのデータの扱い方 |
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| 第１３回 | データ・AI利活用における留意事項(1) 3.1 データ・AIを扱う上での留意事項(1) ・個人情報保護 ・倫理や法 |
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| 第１４回 | データ・AI利活用における留意事項(2) 3.1 データ・AIを扱う上での留意事項(2) ・データ・AI利用の失敗例 |
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| 第１５回 | データ・AI利活用における留意事項(3) 3.2 データを守る上での留意事項 ・情報セキュリティの基礎（機密性・完全性・可用性） ・情報セキュリティ事故の具体例 |
| 授業外学習の課題 | 授業でマイクロソフトエクセルを利用するため、データ入力、合計や平均値の算出といった基本関数を使うことができ、棒グラフ等の基本的なグラフを作成できるよう、事前の練習を行ってください。 |
| 履修上の注意事項 | 復習をしっかり行うこと。演習課題は必ず自ら行うこと。 授業は対面で行う予定ですが、状況に応じてオンデマンド対応となる場合もあります。 授業で必要な資料は毎回、印刷物を配布予定であるが、オンライン配布となった場合は、タブレットやPCでの閲覧とせず、印刷して持参すること。 授業では、マイクロソフトエクセルを利用します。『授業外学習の課題』に従い、準備してください。 |
| 成績評価の方法・基準 | 毎回の授業の小テスト・演習（40％）及び期末テスト（60％）で評価する。 |
| テキスト | 北川，竹村編，内田他著，データサイエンス入門シリーズ 教養としてのデータサイエンス，講談社，2021年 |
| 参考文献 | 講義の中で紹介します。 |
| 主な関連科目 | |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
・授業終了後に質問に応じます。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
| 商学部商学科（教養科目） | － | 2011～2017 | 1･2･3･4 |
| 商学部商学科（教養科目） | WGEL13517 | 2018～2023 | 1･2･3･4 |
| 商学部経営学科（教養科目） | － | 2011～2016 | 1･2･3･4 |
| 商学部経営学科（教養科目） | WGEL13517 | 2017～2023 | 1･2･3･4 |
| 経済科学部現代経済学科（教養科目） | － | 2011～2016 | 1･2･3･4 |
| 経済科学部現代経済学科（教養科目） | WGEL13517 | 2017～2023 | 1･2･3･4 |
| 経済科学部経済情報学科（教養科目） | － | 2011～2015 | 1･2･3･4 |
| 経済科学部経済情報学科（教養科目） | WGEL13517 | 2016～2023 | 1･2･3･4 |
| 人文学部人間関係学科心理学専攻（教養科目） | － | 2011～2016 | 1･2･3･4 |
| 人文学部人間関係学科社会学専攻（教養科目） | － | 2011～2016 | 1･2･3･4 |
| 人文学部人間関係学科社会学専攻（教養科目） | WGEL13517 | 2017～2023 | 1･2･3･4 |
| 人文学部人間関係学科教育学専攻（教養科目） | － | 2011～2016 | 1･2･3･4 |
| 人文学部教育学科（教養科目） | WGEL13517 | 2017～2023 | 1･2･3･4 |
| 人文学部英語英文学科（教養科目） | － | 2011～2016 | 1･2･3･4 |
| 人文学部英語英文学科（教養科目） | WGEL13517 | 2017～2023 | 1･2･3･4 |
| 法学部法律学科（教養科目） | － | 2011～2016 | 1･2･3･4 |
| 法学部法律学科（教養科目） | WGEL13517 | 2017～2023 | 1･2･3･4 |
| 法学部国際政治学科（教養科目） | － | 2011～2013 | 1･2･3･4 |
| 法学部国際政治学科（教養科目） | WGEL13517 | 2014～2017 | 1･2･3･4 |
| 法学部国際政治学科（教養科目） | － | 2018～2023 | 1･2･3･4 |
| 人間環境学部人間環境学科（教養科目） | － | 2011～2016 | 1･2･3･4 |
| 人間環境学部人間環境学科（教養科目） | WGEL13517 | 2017～2023 | 1･2･3･4 |
| 健康科学部心理学科（教養科目） | WGEL13517 | 2017～2023 | 1･2･3･4 |
| 健康科学部健康栄養学科（教養科目） | － | 2017～2017 | 1･2･3･4 |
| 健康科学部健康栄養学科（教養科目） | WGEL13517 | 2018～2023 | 1･2･3･4 |
| 国際コミュニティ学部国際政治学科（教養科目） | WGEL13517 | 2018～2023 | 1･2･3･4 |
| 国際コミュニティ学部地域行政学科（教養科目） | WGEL13517 | 2018～2023 | 1･2･3･4 |