開講年度

授業コード(Year)2024

科目ナンバリング(Class Code)

シラバス番号(Syllabus NO.)

授業形態
(Style of Class)(Course Numbering Code)

10400000

621

講義・遠隔

EDU-15-10400000

単位数(Credit)

履修期間

曜日

(Semester)

(Day)

前期

水

2.00 単位
職名(Lecturer's Title)

科目区分(Classification)

開講学部(Department)

5

学部・2 部

教員名(Lecturer's Name)
林

科目名(Course Title)

時限(Period)

範彦、藤井 隆雄、森谷 文利、前村 奈央佳、関 陽介、芝 勝徳キャンパスライフ入門 (Introduction to Campus
Life)

授業名

全学共通科目（自然・人間科学領域）

履 修 制 限 (Registration
Restriction)
・本科目は、2024 年度の新⼊⽣全員を対象とする必履修授業です。また、「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（KCUFS DASH）」を修了したい 2～4 年生も履修する必要があります。
・2023 年度以前に入学された方も履修登録・受講していただくことが可能です。
主題と目標(Theme andObjectives of Class)

評価の方法・基準(Evaluation)

履修にあたっての注意(Information aboutClasswork)

教科書(Textbook)【主題】⼤学における学びを効果的に進めるためには、様々な知識や技術、さらにはものの見方や規範等を新しく修得してゆくことが必要になります。そのうち初年次から不可⽋になるもの、特に本年度から情報科学分野の基礎を中⼼に学修し、本学における学びの基礎的な資質を育んでゆきます。
なお各授業は本学の教職員が担当します。各回の授業タイトルのあとの（ ）内がその回の担当者です。
【到達目標】授業で扱われた本学での学びの基盤となる知識、技術、ものの見方や規範等を十分に理解し習得している。
・各授業への参加や指定された課題の提出状況から本授業の内容の理解度と習得度を総合的に判断し、合格した⼈に単位を認定します。
・原則として全 15 回の授業すべてに参加し、かつ、各回定められた提出物を提出した受講生を成績評価の対象とします。
・単位認定科目なので、単位を取得できた場合は「認定」となります。他の多くの科目のようにそれ以上の詳しい評価をすることはありません。
・以上の詳細は初回ガイダンスで説明します。
・2024 年度に入学した新⼊⽣全員の必履修科目です。
・受講生が多数に上るため、オンライン授業を活⽤する予定です。
・各回の実施⽇時、オンライン授業の場合の受講法等は、別途、GAIDAI PASS を通じ履修登録者に連絡します。
・2024 年度入学生への課題として、TOEIC IP の試験を受験していただきます。ス
コアは評価に加味しませんが、課題として取り扱いますので受験の有無は評価に影響します。また「各学科での学び」の動画を視聴いただき、レポート課題を提出していただきます。
・各回の内容はオンデマンドで提供されますが、GAIDAI PASS で指示される通り、指定された期間にかならず視聴してください。
特に使用しません。

指定図書(Reference Materials)

全体としては特にありません。各回の授業で紹介される書籍等を参照してください。
4/10（水） 第１回
4/17（水）ガイダンス(TOEIC IP の受験について／各学科での学びについて)（林 範彦）

第２回

コンピュータ・ネットワーク活⽤法
ィアの活⽤（芝第３回

論⽂・レポートに関するマナー教育 （林5/8（水）
5/15（水）5/22（水）5/29（水）

第４回
第５回
第６回
第７回

6/5（水）
5/12（水）第８回
第９回

就職活動等キャリア形成への⽀援 （中村 嘉孝）
社会における変化を捉える：データとは （前村 奈央佳）
データを使った研究法の基礎 （前村 奈央佳）
情報科学のための数学の基礎 (1) 1 変数の記述統計（森谷 文利）
情報科学のための数学の基礎 (2) 仮説検定 （森谷 文利）
情報科学のための数学の基礎 (3) ２変数の統計：共分散・相関係数 （藤井 隆雄）
経済学におけるデータ活用例 ２変数の統計：回帰分析（最小二乗法） （藤井 隆雄）
言語学におけるデータ活用例 （林 範彦）
データ・AI の活用領域 人文科学におけるデータ活用例（関 陽介、芝 勝徳）
社会における AI の利活用 データ・AI 利活用の最新動向（関 陽介）
データ・AI を扱う上での留意事項 （関 陽介）
データを守る上での留意事項（芝 勝徳）

6/19（水） 第 10 回

事前・事後学習(Preparation & Review)
使用言語(Classroom
Language)：講義(Lecture)勝徳）

4/24（水）講義内容(Descriptionand Schedule)

メール、ソーシャルメデ

6/26（水）
7/3（水）

第 11 回
第 12 回

7/10（水）第 13 回

7/17（水）7/24（水）第 14 回
第 15 回範彦）

各回で示される課題などを通じて、特に事後の復習に努めてください。
主として日本語。

使用言語(Classroom
主として日本語。
Language)：教材（Materials）
使用言語(ClassroomLanguage)：テスト・課題・レポート(Test, Assignment,Reports)
使用言語(ClassroomLanguage)：ディスカッショ
ン・プレゼン等(Presentations, etc.)
ディプロマ・ポリシーとの関係(Relationship to the
Diploma Policy)

備考(Others)

テスト・課題・レポートについては、授業時の指示に従ってください。

主として日本語。

DP1：能動的に学ぶ力

開講年度

授業コード

(Year)(Class Code)

シラバス番号(Syllabus NO.)

10170001～623～627

10170007

1429･1430

2024

単位数(Credit)(Course Numbering Code)

演習・対面

INF-10-10170001～7

履修期間

曜日

(Semester)(Day)

2.00 単位

教員名(Lecturer's Name)

准教授

関

科目区分
(Classification)

主題と目標(Theme andObjectives of Class)

評価の方法・基準(Evaluation)

時限(Period)

後期

職名(Lecturer's Title)

科目名(Course Title)

科目ナンバリング

授業形態(Style of Class)

開講学部(Department)
学部・2 部陽介

データサイエンス入門

Introduction to DataScience

授業名

Ａ～Ｇ

全学共通科目（自然・人間科学領域）
本科目は 2024 年度の新⼊⽣全員を対象とする必履修授業です。また、「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（KCUFS DASH）」を修了したい 2～4 年生も履修する必要があります。
【主題】
現代社会では専門分野を問わず、データを処理するための統計学や人工知能、プログラミング等の知識や技術が求められています。この授業では講義と実習を通してこれらの基礎知識や技術を身につけることを目的とします。
【到達目標】
・データサイエンスの基礎知識や技術に関して説明することができる。
・データサイエンスに関する実用的な手法を活用することができる。
１．課題作成：最大 35 点
２．授業への取り組み状況：最大 35 点
３．期末試験：最大 30 点
※上記の各項目における合計点で評価します。評価基準として合計点を 60 点以上取ることが単位取得として必要になります。

履修にあたっての注意

この授業では講義と実習（Excel・Python）を行い、プログラミング環境は Google(Information aboutColaboratory を使用します。生成 AI に触れるために無償のサービスも利用するClasswork)

予定です。

教科書(Textbook)
指定図書(Reference Materials)

教科書はありませんが講義で使用するスライドは履修者に限定して公開する予定です。
特に使用しません。
第１回 データサイエンスとは
第２回 データ処理の手法
第３回 データの要約

講義内容(Description

第４回 データの比較and Schedule)

第５回 確率と統計
第６回 データの可視化
第７回 データ分析
第８回 モデリング１

第９回 モデリング２
第 10 回 人工知能とその技術
第 11 回 プログラミング
第 12 回 自然言語処理
第 13 回 生成 AI
第 14 回 データ分析の応用
第 15 回 期末試験とまとめ・解説※状況により一部内容を変更する可能性があります。
事前・事後学習

事前学習は特に必要ありませんが、この授業で扱う内容の多くは研究活動や社会(Preparation & Review)

で必ず求められる知識や技術であるため、不明点があれば復習をしてください。

使用言語(ClassroomLanguage)：講義(Lecture)

日本語

使用言語(Classroom
日本語
Language)：教材（Materials）
使用言語(ClassroomLanguage)：テスト・課題・レポート(Test, Assignment,Reports)
使用言語(ClassroomLanguage)：ディスカッショ
ン・プレゼン等(Presentations, etc.)

授業に関する実務経験(Related WorkExperience)
ディプロマ・ポリシーとの関係(Relationship tothe Diploma Policy)
備考(Others)

テスト・課題・レポートについては、授業時の指示に従ってください。

日本語
プログラミングや人工知能の技術を用いてシステム開発や運用を長年行ってきたため、特に情報処理に関する実務経験が豊富です。
DP1：能動的に学ぶ力