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| 科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2025/09/09 現在/As of 2025/09/09 | 
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                  開講科目名 /Course  | 
                コンピュータと言語/COMPUTER AND LANGUAGE | 
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                  ナンバリングコード /Numbering Code  | 
                    41-1089 | 
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                  開講所属 /Course Offered by  | 
                国際教養学部言語文化学科/INTERNATIONAL LIBERAL ARTS INTERDISCIPLINARY STUDIES | 
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                  ターム・学期 /Term・Semester  | 
                2025年度/2025 Academic Year 春学期/SPRING SEMESTER | 
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                  曜限 /Day, Period  | 
                月2/Mon 2 | 
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                  開講区分 /semester offered  | 
                春学期/Spring | 
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                  単位数 /Credits  | 
                2.0 | 
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                  学年 /Year  | 
                1,2,3,4 | 
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                  主担当教員 /Main Instructor  | 
                呉 浩東 | 
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                  遠隔授業科目 /Online Course  | 
                - | 
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                    教員名 /Instructor  | 
                  
                    教員所属名 /Affiliation  | 
            
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| 呉 浩東 | 言語文化学科/INTERDISCIPLINARY STUDIES | 
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授業の目的・内容                         /Course Objectives  | 
                      
 高度化情報社会に生きる現在人として、情報処理に関する基本的な素養を修得することは必要不可欠になっています。とくに、文系の方にコンピュータ科学についての知識を深めることの重要性はますます増大しています。 本授業では、(1)コンピュータと情報処理に関する基礎知識(2)コンピュータのハードウェアとソフトウェアの仕組み(3)コンピュータによる多言語処理の技術とその応用法などについて知識の形成と応用力の育成は本授業の目標です。 21世紀型市民としてふさわしい実践的な知識を習得し、論理的かつ創造的思考を持って対応できるようにします。  | 
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授業の形式・方法と履修上の注意                         /Teaching method and Attention the course  | 
                      
 授業は講義と演習を組み合わせる形態で展開します。授業は履修者の学習意欲を引き出すために、情報処理に関する諸問題解決において考える力を高め、主体性を大事にします。履修者は配布する講義内容を読解するとともに、授業内容を深めるための演習問題を完成させます。その後、授業担当者は正解を提示しなから、履修者の理解度を向上させます。 授業の形態は対面授業です。授業資料はPDFで配布します。授業はPowerPointを用いて提示しながらしながら行います。授業連絡と授業資料、課題の提出にはmanabaを使用します。 「実践」に位置付けられる授業であり、主体的な授業参加が求められます。 なるべく受講者の関心に沿った資料を取り上げたいので、その都度、資料や課題を提示します。ディスカッション授業はPowerPointなどで資料を提示しながら行います。資料(テキスト含む)はPDFで配布します。受講者が復習に活用できるよう全員に共有します。ディスカッションやワークショップの時には特に積極的にほしいです。 正当な理由があって欠席した場合、授業資料を自習し、課題を完成し提出してください。 第一回を除いて概ね以下の順序で進む予定です。 1. 教員による前回授業の課題に対する解答と解説 2. 教員による当日の授業内容の概要説明 3. 教員による講義 4. 教員による課題の提示と説明 5. 受講者による課題の回答作成と提出  | 
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事前・事後学修の内容                         /Before After Study  | 
                      
 manabaに開示するテキストの指定される内容を予習し、前回出される課題を次回に提出し、前回の授業内容に復習します。 事前:当日の内容の予習(1時間程度) 事後:当日の内容と演習課題の復習(1時間半程度) 毎授業回の復習課題が必ず締め切り期日までに解答してください。  | 
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テキスト1                         /Textbooks1  | 
                      
                      
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テキスト2                         /Textbooks2  | 
                      
                      
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テキスト3                         /Textbooks3  | 
                      
                      
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参考文献等1                         /References1  | 
                      
                      
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参考文献等2                         /References2  | 
                      
                      
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参考文献等3                         /References3  | 
                      
                      
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評価方法                         /Evaluation  | 
                      期末試験50%、毎回の授業後の課題の完成度40%、授業への参加度10%を併せて評価します。 | ||||||||||
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関連科目                         /Related Subjects  | 
                      
本科目の関連科目として、自然言語処理a,b、コンピュータ構造論、データサイエンスを履修することが望ましいです。 | 
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備考                         /Notes  | 
                      前回出した課題の解答は、授業内で説明します。また、課外において個別の質問にも応じます。メール(kgo@dokkyo.ac.jp)へ連絡もしくはZoomにて直接面談をします。 | ||||||||||
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到達目標                   /Learning Goal  | 
                人間とコンピュータとの関わり、情報とコンピュータシステムの関係、コンピュータのハードウェアとソフトウェアの関係、コンピュータとインターネット技術を利用した多言語情報処理の仕組などを理解し、コンピュータ言語を処理できるようにする。 | ||||||||||
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                  DPとの関連 /Relation to DP  | 
              【19カリ】---------- ○:幅広い教養 ○:専門知識・技能 △:問題解決力 △:情報分析力 △:情報発信力 △:協働性 △:主体性 ○:倫理観 【24カリ】---------- △:幅広い教養 △:専門知識・技能 ○:問題解決力 ○:情報分析力 ○:情報発信力 ○:協働性 ○:主体性 ○:倫理観  | 
            
| 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 | 講義の概要と目標、情報のデジタル化 | 現代社会における情報処理のあり方、進数変換、アナログ情報からデジタル情報の変換についての知識の理解を深めることを目指します。 | 事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 2 | オペレーティングシステムとは | オペレーティングシステム(Operating System : OS)の目的、コンピュータシステムにおける役割等を説明し、履修者の理解を深めます。 | 事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 3 | データ構造入門 | データ構造の情報処理における役割を説明し、各種のデータ構造の形態を理解させます。 | 事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 4 | アルゴリズムの表現法、アルゴリズムの例 |  アルゴリズムとデータ構造の関連性を説明し、アルゴリズムの表現法とアルゴリズムの役割とその仕組みについて学びます。演習問題を完成させます。アルゴリズムの原理を習得させることを目指します。 | 
                事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 5 | プログラミング言語入門 | コンピュータの基礎構成を踏まえ、プログラミング言語を用いてプログラムを設計する方法を論じます。また、簡単なプログラムを作成させ。また、プログラムを作成し、レポートを課されます。 | 事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 6 | 言葉と言語処理の仕組み | 人間は日常使っている言語(自然言語という)処理の研究テーマを紹介します。言語における曖昧性をまとめます。また、言語処理のプロセスについての理解を深めます。 | 事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 7 | 言語処理ための構文解析と言語資源 | 言語処理について必要となる様々な言語資源とそれぞれの表現法を説明する上、構文処理の仕組みについて考察し、演習を実施します。 | 事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 8 | 言葉の意味解析 |  言葉の意味解析における単語と文全体の意味の曖昧性を取り除くためのメカニズムを概説します。また、意味解析の原理と知識表現法について理解させます。 | 
                事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 9 | 生成AIによる情報検索 |  情報検索を有効性と能率化を高めるため、生成AIを生かせることについての問題解決の方法の理解を深めます。 | 
                事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 10 | 大規模言語モデルの仕組み | BERT、ChatGPTの仕組みについて説明します。使用方法についての演習を実施することによって理解を深めます。ChatGPTの機能と原理を解析します。 | 事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 11 | 機械翻訳の原理と実践 |  機械翻訳の原理とその必要性について説明します。機械翻訳進化の歴史と最新の動態を踏まえて、機械翻訳ツールの活用法について体験させます。 | 
                事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 12 | 生成AIと言語処理の関連性 |  近年、生成AIの発展は目覚ましい。言語処理は人工知能の重要分野として変容し続けます。ここで、生成AI(ChatGRTやBingなど)の活用法について体験させます。 | 
                事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 13 | 総合演習 |  いままでの授業に関わる知識を深めるために、演習を実施し、知識の相関性を確認し、理解を深めることを目標とします。 | 
                事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。 | 
| 14 | 講義のまとめ(復習と演習課題の提出) |  授業のポイントを整理し、コンピュータと言語の関わりを整理し、情報処理の将来像を議論します。 | 
                事前に春学期の授業内容を予習し、授業について質問と応答を行います。 |