基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	総合科学特殊研究（教養としてのデータサイエンス）／SPECIAL TOPICS ON INTEGRATED ARTS AND SCIENCES: DATA SCIENCE AS THE LIBERAL ARTS
開講所属 ／Course Offered by	国際教養学部言語文化学科／INTERNATIONAL LIBERAL ARTS INTERDISCIPLINARY STUDIES
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／2024 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	月2／Mon 2
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	和田　一郎
遠隔授業科目 ／Online Course	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
和田　一郎	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的・内容 ／Course Objectives	本講義では、第4次産業革命と言われ大きく社会を変えているデータサイエンスについての基礎的理解を目標とする。AIやDXについて、その概念や活用例を学ぶとともに、データサイエンスがもたらす社会的価値や、データサイエンスの技術が普及した社会における課題など、多面的に学べる機会を提供したい。
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	1.お知らせ、資料配信、課題の提出等はmanabaを利用する。 2.本授業は基本的に対面で実施する。授業内容によってオンライン/オンデマンドで実施することもある。 3. 講義も双方向的で能動的な参加がもとめられる。 初回授業の概要については第１回目授業の2日前までにmanabaで提示するので、必ず確認すること。
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	目安：事前学修2時間、事後学修2時間（各回の詳細は「授業計画詳細情報」を確認すること）
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 特になし（講義中に紹介します） 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 特になし（講義中に紹介します） 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業中の問題解答50％、学期最後の演習（またはテスト）50％により評価する。
関連科目 ／Related Subjects	数理データサイエンス
備考 ／Notes	データサイエンス全般のリテラシー科目として、学生がデータサイエンスに関連する課題に対する認識を深めるとともに、基礎的な知識の習得を図る。
到達目標 ／Learning Goal	「総合科学研究科目群」の他科目では触れることが難しい分野や領域にわたって人文・社会・自然科学を総合的に研究分析し、見解を提示できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	はじめに／社会で起きている変化	授業内容全体の説明 ビッグデータ 第4次産業革命 シンギュラリティ
2	社会で活用されているデータ	データの種類 データの所有者 構造化/非構造化データ	問題の予習 提出した課題の確認・復習
3	データとAIの活用領域	事業活動における活用	問題の予習 提出した課題の確認・復習
4	データ・AI利活用のための技術	予測 グルーピングとクラスタリング データ可視化・人工知能	問題の予習 提出した課題の確認・復習
5	データ・AI活用の現場	意思決定 自動化 組織的考慮点	問題の予習 提出した課題の確認・復習
6	データ・AI利活用の最新動向	ビジネスモデル 活用例	問題の予習 提出した課題の確認・復習
7	データリテラシー①/データを読む	データの種類や性質 統計学	問題の予習 提出した課題の確認・復習
8	データリテラシー②/データを説明する	表現方法 可視化 インフォグラフィック	問題の予習 提出した課題の確認・復習
9	データリテラシー③/データを扱う	データ解析ツール 利用データ	問題の予習 提出した課題の確認・復習
10	データリテラシー④/留意事項	ELSI・GDPR 倫理規範 セキュリティとプライバシー	問題の予習 提出した課題の確認・復習
11	データサイエンス社会の新たな課題	データサイエンスの限界	問題の予習 提出した課題の確認・復習
12	ゲスト講師による事例紹介	事例検討
13	ゲスト講師による事例紹介	事例検討
14	まとめ	期末課題（テスト）等については後日連絡