タイトル
2023 年度 第3学期
教養教育 昼間
日英区分: 日本語
数理・データサイエンスの基礎
Basic Mathematical and Data Sciences
 
講義番号 科目区分 学期
912911 教養教育科目 第3学期
ナンバリングコード 教室
ULAZ0LEHZ0001N 一般教育棟A41教室
必修・選択の別
必修
単位数 曜日・時限
1 月7〜8
担当教員(ローマ字表記)
石田 友梨 [ISHIDA Yuri]
持続可能な開発目標(SDGs)
  • 質の高い教育をみんなに
  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
対象学生
2023年度入学者:文
2022年度入学者:文
2021年度入学者:文
他学部学生の履修の可否
対象学生の項目を参照
連絡先
ishidayuri[@]okayama-u.ac.jp
オフィスアワー
メール等で要予約。
学部・研究科独自の項目
関連しない。
使用言語
日本語
授業の概要
情報科学技術の発展により、データが「新しい石油」と呼ばれるようにもなった。このデータを現代社会においてどのように活用していくべきか、データを扱う学問とその基本概念について概観する。
学習目的
数理・データサイエンス・AIの基本概念を習得する。
到達目標
(1) 現代社会におけるの数理・データサイエンス・AIの役割を理解する。
(2) データの基本的な分析方法を理解し、コンピュータを用いて実践することができる。
授業計画
1.現代社会における数理・データサイエンス・AI
2.データ分析の基礎概念
3.Excelを用いたデータ分析
4.画像処理技術と音声処理技術の概論
5.機械学習の基礎
6.ニューラルネットワークの概論
7.文学部における数理・データサイエンス・AIの研究事例
授業時間外の学習(予習・復習)方法(成績評価への反映についても含む)
授業において別途指示する。
授業形態
(1)授業形態-全授業時間に対する[講義形式]:[講義形式以外]の実施割合
70% : 30%
(2)授業全体中のアクティブ・ラーニング
協働的活動(ペア・グループワーク、ディスカッション、プレゼンテーションなど)
少ない
対話的活動(教員からの問いかけ、質疑応答など)
少ない
思考活動(クリティカル・シンキングの実行、問いを立てるなど)
少ない
理解の確認・促進(問題演習、小テスト、小レポート、授業の振り返りなど)
やや多い
(3)授業形態-実践型科目タイプ
該当しない
(4)授業形態-履修者への連絡事項
日本語のオンライン講座を視聴し、PCを使って作成した課題を提出する。
使用メディア・機器・人的支援の活用
視聴覚メディア(PowerPointのスライド、CD、DVDなど)
多い
学習管理システム(Moodleなど)
やや多い
人的支援(ゲストスピーカー、TA、ボランティアなど)
やや少ない
履修者への連絡事項
日本語のオンライン講座(字幕あり)を視聴し、PCを使って作成した課題を提出する。
教科書
備考
2023年頃出版の教科書を使用する予定である。
参考書
参考書1 ISBN 4822341305
書名 大学生のためのデータサイエンス1 : オフィシャルスタディノート
著者名 滋賀大学データサイエンス学部 編集,滋賀大学データサイエンス学部,
出版社 日本統計協会 出版年 2021
参考書2 ISBN 4822340538
書名 ビジネスにつながる「機械学習」の基礎知識から先進事例まで
著者名 滋賀大学データサイエンス学部編
出版社 日本統計協会 出版年 2019
参考書3 ISBN 4822341038
書名 事例で体験する価値創造のプロセス
著者名 滋賀大学データサイエンス学部編
出版社 日本統計協会 出版年 2020
参考書4 ISBN 490965884X
書名 人文学のためのテキストデータ構築入門 : TEIガイドラインに準拠した取り組みにむけて
著者名 石田友梨 [ほか] 編 ; 井上さやか [ほか] 執筆
出版社 文学通信 出版年 2022
備考
成績評価基準(授業評価方法)
オンライン講座の課題(50%)とMoodleで指示する課題(50%)により評価する。
受講要件
なし。
教職課程該当科目
この項目は当該科目には該当しない。
JABEEとの関連
関連しない。
持続可能な開発目標(SDGs)

(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱(レジリエント)なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
実務経験のある教員による授業科目
備考/履修上の注意
オンライン講座を利用するので、PCとインターネットに接続できる環境が必要になる。
学習成果(LCOs)
「学修成果(LCOs)」 関連するコア・コンピテンシー 評価の方法
豊かな教養の基礎となる人間性・倫理観を身につけている。 倫理観 小テスト/レポート
問題に対して論理的解決策を主体的に組み立てることができる。 論理的思考力 小テスト/レポート
自分の目指す専門領域以外の幅広い分野に対して関心を寄せることができる。 人類の文化、社会と自然に関する知識の理解 小テスト/レポート
自ら進んでエビデンスに基づいた情報を収集することができる。 情報リテラシー 小テスト/レポート
得られた情報を数量的に分析し、適切に活用することができる。 数量的スキル 小テスト/レポート
目的を達成するために、自らの持てる資質を管理し、適切に運用することができる。 自己管理力 小テスト/レポート
※コア・コンピテンシーに関する説明
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