| 卒業/修了要件 | 授業形態 | 単位数 | 配当年次 | 開講期間 |
|---|---|---|---|---|
| 必修科目 | 講義 | １単位 | ２年 | 前期 |
学位授与の方針との関連
5 情報知識・技能、情報活用力
授業科目の目的・テーマ
人工知能（AI）の基本的な能力を理解して、社会で応用される分野を知る。
また、身近にAIツールがあることを理解する。
AI・データを活用できるようになる。
授業修了時の到達目標
AIの基礎的な能力、身の回りでどう活用されているのか理解して使用できるようになる。
統計を扱う上でのルールなど、基礎知識を体系的に理解する。
活用事例や演習課題を通じて、統計の使い方、必要性を体験的に理解する。
授業内容の全体計画
第1回 オリエンテーション・ウォームアップ
第2回 社会で起きている変化
第3回 データ活用を知る
第4回 分析方法①式と関数
第5回 分析方法②関数の応用
第6回 分析方法③グラフ活用
第7回 データの活用事例に学ぶ
第8回 データを表現する・まとめ
授業時間外の学習（予習・復習等）
事前学修：該当範囲のテキストを熟読（1時間）
事後学修：授業で学んだ範囲のテキストを熟読（1時間）
Excelの計算練習（毎回1時間以上）
単位認定に関わる評価方法
課題提出：70%
授業への参加度：30%
受講生に望むこと
『情報処理』と『情報リテラシー』を受講していることが望ましい。
フィードバックの方法
課題に対する模範解答を提示する。
質問などは講義中、またはオフィスアワーに受け付ける。
アクティブラーニング
出された課題や演習問題に対し、Excel等を用いて自分で課題を解決する。
テキスト
『基礎から始めるデータサイエンス』 著者/出版：noa出版
参考文献
『学生のためのデータリテラシー』 著者/出版：FOM出版
その他、適宜資料を配布する。
実務経験の有無
教職、塾講師などの社会経験から、社会人にとって必要なパソコンスキル、アプリケーション活用方法などを授業でお伝えできればと思います。
オフィスアワー
水・14：30～16：30
