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科目の基本情報
| 開講年度 | 2021 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 |
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| 選択・必修 | 選択必修 |
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| 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
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
前期集中 |
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| 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． |
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| 授業形態 |
オンライン授業 * 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 |
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| 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，地域拠点サテライト） | |
| 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指導を行う． | |
| SDGsの目標 |
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| 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 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 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． |
|---|---|
| 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． |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 期末試験の成績（50%），講義時の発表課題（50%）により評価する．（合計が60%以上で合格） |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 |
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 |
| 授業改善の工夫 | 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． |
| 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 |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=12124 |
|---|
| 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回予習：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回復習：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回予習：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回復習：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回予習：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回復習：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回予習：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回復習：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回予習：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回復習：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回予習：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回復習：質疑応答で挙がった内容をとりまとめる． 第7回予習：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回復習：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回予習：市民科学について調べる． 第8回復習：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回予習：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回復習：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回予習：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回復習：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回予習：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回復習：質疑応答で挙がった内容をとりまとめる． 第１2回予習：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回復習：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回予習：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回復習：水産業におけるAI活用の事例を調べる． 第１4回予習：個人情報に関する法やルールについて調べる． 第１4回復習：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回予習：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回復習：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 |