三重大学ウェブシラバス


シラバス表示

 シラバスの詳細な内容を表示します。

→ 閉じる(シラバスの一覧にもどる)

科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 生物資源学研究科(博士前期課程)生物圏生命科学専攻
受講対象学生 大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次
選択・必修 選択必修
授業科目名 水産応用情報学特論
すいさんおうようじょうほうがくとくろん
Advanced Applied Marine Informatics
単位数 2 単位
ナンバリングコード
BIOR-Life-5371-015
開放科目 非開放科目    
開講学期

前期集中

開講時間
開講時間は,Moodle,掲示もしくはEメールにて受講者に連絡する.
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 開講場所は,Moodle,掲示もしくはEメールにて受講者に連絡する.

担当教員 岡辺拓巳(生物圏生命科学専攻)

OKABE, Takumi

実務経験のある教員 気象情報企業や情報通信企業にて,気海象情報システムの構築や運用に関する実務に従事した経験を活かして,ICTの実装とビッグデータが鍵を握るスマート水産業の実務的な情報も踏まえた講義を行う.

SDGsの目標
連絡事項

* 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 海洋環境や水産資源を持続可能なものにするためには,情報通信技術(ICT)とデータの活用が不可欠である.本講義では,海洋科学や海洋工学,水産学におけるICTやビッグデータの研究や利活用をテーマとする.国内外における漁業・養殖業へのICTの実装事例や,海洋モニタリング,ビッグデータ分析に関する学術論文・資料を調査・熟読し,考察を加えた概要を作成して発表するとともに,これらについて議論する.また,新しい情報技術と水産分野への応用や展望について解説を加える.

(DP,CPとの関連)
本講義では,生物資源学研究科DPのうち(1)幅広い教養・倫理観・国際感覚,(2)専門的な知識・技術・経験,の修得を目指す.
学修の目的 水産業や海洋分野における情報通信技術やビッグデータ,AIの活用に関する最新の情報や分析技術・理論について学び,スマート水産業やその社会実装における課題解決力を身につけることを目的とする.
学修の到達目標 水産業や海洋の諸問題における情報技術やビッグデータの役割を,理論だけでなく社会実装の実例も踏まえて理解し,説明や議論ができるようになる.そのために,以下の学修到達目標を設定する.

(知識)
水産業や海洋分野における情報通信技術やビッグデータ,AIの活用方法やデータ分析技術・理論のほか,データポリシーなどに関する知識を習得し,それぞれの特徴,メリットや課題を整理して説明できるようになる.

(態度)
グループ学習やプレゼンテーションを通じて,本講義に関する議論や情報を自身の意見とともに取りまとめるとともに,それを適切にプレゼンテーションして他者に理解してもらうことができる.

(技能)
事前事後学習やレポート・プレゼンテーション資料の作成を通じて,海洋環境や漁業におけるICT活用の課題について自ら論理的に考察し,文章で表現することができる.
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 最終レポート課題(40%),講義時の発表課題(40%),プレゼンテーション・議論のグループ相互評価(20%)より評価する
合計が60%以上で合格(単位取得)となる.

(知識)
講義中に実施するプレゼンテーションの内容を評価する(学術論文・資料を調査・熟読し,考察を加えて発表,40%).

(態度)
プレゼンテーションやその後に展開される議論を含め,受講生間での相互評価を実施する(20%).

(技能)
最終レポート課題に対する内容と論理展開により評価する(40%).
授業の方法 講義

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
地域理解・地域交流の要素を加えた授業

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 受講生が自ら調査・発表し,授業に参加する形態の講義を取り入れ,教員との双方向のやり取りによって学修の効果を高める.また,前年度の授業アンケートの結果を基に改善した講義を行う.
教科書 必要な資料を配布する.
参考書 水産業や海洋におけるビッグデータ利活用に係る学術論文や書籍.
例えば
・European Marine Board: Big Data in Marine Science, https://www.marineboard.eu/publications/big-data-marine-science
・Dongmei Huang et al.: Marine Big Data, ISBN 9811202486
オフィスアワー Eメールにて予約,日時を調整する.okabe@bio.mie-u.ac.jp
受講要件 なし
予め履修が望ましい科目 なし
発展科目 なし
その他

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード スマート水産業,ビッグデータ,AI,ICT
Key Word(s) ICTs in fisheries, maritime big data, artificial intelligence
学修内容 第1回:ガイダンス・イントロダクション:水産や海洋に情報通信技術を投入する意義とは
第2回:ビッグデータの歴史:ユビキタス,ITからICTへの変遷,IoTとクラウド技術の発展
第3回:1次産業における情報化とビッグデータ活用
第4回:日本におけるスマート水産業の動向調査:事例調査
第5回:日本におけるスマート水産業の動向調査のまとめ
第6回:日本におけるスマート水産業の動向に関する発表,議論
第7回:陸域のビッグデータとデジタルトランスフォーメーション
第8回:新しいセンシング技術:ユーザーと市民のセンシングへの参加(Citizen Science)
第9回:諸外国における海洋ビッグデータの動向調査:事例調査
第10回:諸外国における海洋ビッグデータの動向調査のまとめ
第11回:諸外国における海洋ビッグデータの動向に関する発表,議論
第12回:水産業と海洋環境の抱える課題と情報化による課題解決の展望
第13回:AIは漁業を救うのか?:データ解析技術
第14回:水産ビッグデータと所有権,プライバシー
第15回:ICTとビッグデータの水産業への利活用に対する議論
事前・事後学修の内容 第1回事前:スマート水産業や海洋ビッグデータとは何なのか?を調べておく.
第1回事後:海の様々な課題解決に,情報通信技術が必要なのか?意見をまとめておく.
第2回事前:情報技術や情報通信技術に関する歴史を事前調査する.
第2回事後:自身が恩恵を受けている情報通信技術をリストアップし,必要度合いを評価して順位付けして,どこに必要・不必要の基準があるかを検討してみる.
第3回事前:課題を抱える1次産業を調査し,それら産業と課題を整理する.
第3回事後:情報通信技術の投入で活性化された1次産業を詳細に調べる.
第4回事前:水産庁の水産白書を読み,スマート水産業に関する情報を得る.
第4回事後:講義で取り上げた事例以外のスマート水産業の実例について調べる.
第5回事前:スマート水産業で導入されているセンサや技術について調査してまとめる.
第5回事後:日本のスマート水産業が,今後どのように推移していくかを検討し,その予測の根拠も含めてまとめる.
第6回事前:スマート水産業の実例,将来予測,技術に関する発表資料を作成する.
第6回事後:質疑応答で挙がった内容をとりまとめる.
第7回事前:農業や交通など,陸域で実装されているビッグデータ活用の事例を複数個挙げ,概要をまとめる.
第7回事後:陸域のデジタルトランスフォーメーションに投入されている技術はどのようなものか,詳細を調べる.
第8回事前:市民科学について調べる.
第8回事後:市民との協働で成功している環境計測の実例を調査する.
第9回事前:外国での海洋ビッグデータに関する文献を少なくとも1編読む.
第9回事後:講義で取り上げた事例以外の海洋ビッグデータ(諸外国)実例について調べる.
第10回事前:海外の海洋ビッグデータで導入されているセンサや技術について調査してまとめる.
第10回事後:海洋分野でのデジタルトランスフォーメーションが,今後どのように推移していくかを検討し,その予測の根拠も含めてまとめる.
第11回事前:海洋ビッグデータの実例,将来的な動向,投入されている情報通信技術に関する発表資料を作成する.
第11回事後:質疑応答で挙がった内容をとりまとめる.
第12回事前:今一度,水産業や海洋環境で喫緊な課題を挙げ,情報化がどのように役立つかを紐付けて整理する.
第12回事後:環境課題の解決に対して情報通信技術の要不要を整理する.
第13回事前:AIの概要をまとめておく(どのような種類があるか,歴史など).
第13回事後:水産業におけるAI活用の事例を調べる.
第14回事前:個人情報に関する法やルールについて調べる.
第14回事後:ビッグデータとプライバシーに対する問題を整理する.海外での取り組みも取り入れるとよい.
第15回事前:講義を通じて得たスマート水産業やビッグデータに関する情報を整理し,1次産業と情報通信技術の関わりを体系的にとりまとめておく.
第15回事後:議論の内容をとりまとめ,自身の意見を整理する.
事前学修の時間:120分/回    事後学修の時間:120分/回

Copyright (c) Mie University