三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2024 年度
開講区分	共通教育・教養基礎科目

受講対象学生	学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次, 5年次, 6年次データサイエンスⅠ・Ⅱを履修していること（単位を取得＝データサイエンス学修プログラムを修了していることが望ましい）。ただし、入学時にカリキュラム上にデータサイエンスⅠ・Ⅱの開講がない学年の方は受講対象とします。
授業科目名	現代科学理解特殊講義２
	げんだいかがくりかいとくしゅこうぎ　に
	Lecture Course in Understanding Modern Sciences 2
授業テーマ	データサイエンスAI
単位数	2 単位

受講対象学生	学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次, 5年次, 6年次データサイエンスⅠ・Ⅱを履修している方（単位を取得＝データサイエンス学修プログラムを修了していることが望ましい）。ただし、入学時にカリキュラム上にデータサイエンスⅠ・Ⅱの開講がない学年の方は受講対象とします。
授業科目名	現代科学理解特殊講義
	げんだいかがくりかいとくしゅこうぎ
	Lecture Course in Understanding Modern Sciences
授業テーマ	データサイエンスAI
単位数	2 単位
ナンバリングコード	gedu-libr-SLEC1122-001

開放科目	非開放科目
分野	環境・科学
分類・領域	教養統合科目・現代科学理解 (2022（令和4）年度〜2015（平成27）年度入学生対象)
開講学期	後期集中
開講時間
授業形態	対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所	数理・データサイエンス館（レクチャールーム、スタジオほか）、その他教室。
担当教員	奥原俊、森本尚之、杉浦徳宏、堀川慎一、末原憲一郎
	OKUHARA Shun, MORIMOTO Naoyuki, SUGIURA Tokuhiro, HORIKAWA Shin-ichi, SUEHARA Ken-ichiro
	末原：suehara@bio.mie-u.ac.jp、内線9596
SDGsの目標
連絡事項	本講義は、ビデオ教材を活用したオンデマンド６回（第2～5回および7～8回）と対面９回（うち体験型学習６回）で構成され、後者９回分は集中講義形式を想定（3日間の午後、ただし、連続した日程とは限らない）しています。 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要	近年、人工知能（AI）という言葉をよく耳にする。AIに関連した技術の進歩は、わたしたちの暮らしを便利にする一方で、AIに仕事を奪われるかもしれないなど、新たな社会問題となってきている。本講義では、まず初めにAIとそれを支える技術（データ収集・解析、機械学習など）との関係を整理し、AIが社会でどのように活用されているかを学ぶ。さらに、グループワークやPBL形式などの体験型学習を通じて、データサイエンスの活用事例や生成系AI利活用の基礎について学ぶ。
学修の目的	今後のデジタル社会において、データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付けること。そして、学修したデータサイエンス・AIに関する知識をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できるようになることを目的とする。学生が、急速に発展しグローバル化するAIを中心としたデジタル化社会において発生すると思われる科学的問題に関心を持ち、それらについて合理的・科学的に考える力を身に着けることができる。また、AIの普及に伴う社会構造の変化に対応するための方法を考えることができるようになる。
学修の到達目標	データサイエンスⅠ・Ⅱで学ぶ情報リテラシーとデータリテラシーに基づいて情報を収集・整理することを。また、データサイエンス・AIが実社会で活用されている事例やデータを扱う体験・生成系AIの利活用を通して、AIとそれに関連する技術の概要が理解できる。
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ 全学の教育目標感じる力　感性　共感 ○主体性考える力 ○幅広い教養　専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力 ○表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力　問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	講義・ビデオ内容の理解度（小テストなど）５０％、最終レポート５０％最終レポートとして体験型学習に関する動画（音声付きPPT）を作成してMoodle上で公開、相互で評価した結果を参考にします。
授業の方法	講義演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業グループ学習の要素を加えた授業 Moodleを活用する授業英語を用いた教育
授業アンケート結果を受けての改善点	オンデマンド・活用と体験型学習の充実とクラス分けなどを行う
教科書	資料などをMoodle上に掲載
参考書
オフィスアワー	末原：火曜日16:30～17:30
受講要件	データサイエンスⅡを履修していること（データサイエンスⅡがカリキュラム上にない学年は除く）。
予め履修が望ましい科目	データサイエンスⅠ、データサイエンスⅡ、その他情報系基礎教育科目
発展科目	データサイエンスⅢ（選択科目）
その他	本講義は、令和4年度より開講されるデータサイエンスⅡ（1年次後期、人文文化は2年次後期）の内容を一部含みますが、その発展形とする内容を含むほか、データサイエンスⅠ・Ⅱとは異なる視点での体験型学習（PBL的演習）を行います。したがって、データサイエンスⅡ単位取得者は体験型学習において発展的内容を学修することができます。データサイイエンスⅢ（選択）は発展科目として記載していますが、本講義とは学修内容が異なりますので、どちらか一方または両方を受講することができます。ただし、他のテーマの授業ですでに「現代科学理解特殊講義」の単位を取得している方は、既修と本講義どちらかは卒業要件単位の中に含めることができない場合がある（同一名の科目扱いになる）ので注意してください。

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	データサイエンス、人工知能（AI）、デジタル化社会
Key Word(s)	Data　Science、Artificial Intelligence (AI)、Digital Society
学修内容	第1回　イントロダクションデータサイエンスに関連した最新技術について整理し、なぜいまデータサイエンスやAIが注目されているのかを学びます。第2回　データ・AI利活用の最新動向現実の社会でデータがどのように活用されているのかについて、いくつかの事例を交えて説明します。第3回　AI利活用のためのデータ処理 AIを活用する時に行われているデータ処理について，具体例を中心に説明します。第4回　統計学基礎集団の特徴を統計的な数値として捉え，２つの集団の関係性を数値化する方法について学びます。第5回　データの見える化集団の特徴を捉えるための作図とその適切な示し方を学びます。第6回　統計解析基礎複数の集団の関係性をわかりやすく示す方法について学びます。第７回　表計算処理 EXCELやスプレッドシートを用いたデータ処理について学びます。第８回　データ倫理・データリテラシー収集したデータを扱う際の注意点（倫理面と社会的合意形成など）について学びます。第９回　画像・音声・テキストデータ画像・音声・テキストデータの取り扱いについて学びます。第10回　データサイエンス体験型学習１（質的データの収集）第11回　データサイエンス体験型学習２（質的データの解析）第12回　データサイエンス体験型学習３（質的データの活用）第13回　データサイエンス体験型学習４（量的データの収集）第14回　データサイエンス体験型学習５（量的データの解析）第15回　データサイエンス体験型学習６（量的データの活用）第10回～15回にPBL的な体験型学習を行います。クライアントからの依頼を想定した模擬データ・実データを用いた問題解決、生成系AIを用いた課題解決など、いくつかのメニューを用意します。
事前・事後学修の内容	事前学修として学修内容に関連したビデオ教材の視聴、事後学習として理解度チェックのための小テストや小課題と体験型学習に向けた事前学習が含まれます。体験型学習では、グループワーク・PBL的な活動のためのデータ収集・解析・活用に関する事前事後の調査（図書館やWebを活用した調査）、数分の報告ビデオ（音声付きPPT）作成などを行います。
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:90分/回　　　事後学修の時間:150分/回