講義概要（総合教養科目用）
授業科目

IT 技術Ⅱ（サブタイトル）

AI・デジタル社会と活用区分

必修分野
資格区分

人間教育の基礎

幼二科目区分

情報機器の操作

保育士系列

教養科目

担当者名

授業形態

演習

実習

栄徳

担当形態

単独

複数

科目ナンバー

100040

学科

全学科

実務経験の有無選択

幼二種：必/保育士：選

講義

馬場

実技

単位

2

2 単位：事前 30ｈ/授業 30ｈ/事後 30ｈ

オムニバス

1 回生
授業
回数

15 回
（30 時間）

開講
時期

前期

クラス分け

2 回生
後期

前期

後期

○
アクティブ
ラーニング
（〇印）
テーマ
（授業目的）

授業概要(授業内容/方法)

到達目標

ﾃﾞｨｽｶｯｼｮﾝ
ﾌﾟﾚｾﾞﾝﾃｰｼｮﾝ○
ｸﾞﾙｰﾌﾟﾜｰｸ
○
実習、ﾌｨｰﾙﾄﾞﾜｰｸ
○
ICT
その他
○
これからのデジタル社会において，数理・データサイエンス・AI を適切に理解しそれを活用する能力は，読み・書き・そろばんの技能と同様に，必須となる能力である。
この授業では，データサイエンスや AI が社会にもたらした変化や活用事例の紹介，実データを用いた演習やグループワークを通して，社会でデータ・AI を利活用するための基礎的な能力を涵養することを目的とする。
授業は大きく次の 3 部で構成される。第 1 部（第 1 回～第 5 回）
「社会におけるデータ・AI の利活用」では，データ・AI が社会にもたらした変化や活用事例について，講義およびグループワークを行う。第 2 部（第 6 回～第 14 回）「データを読む，説明する，扱う」では，身近なデータを用いたコンピュータ演習を通してデータを適切に読み解き分析する能力を身につける。第 3 部（第 15 回）「データ・AI 利活用における留意事項」では，データ・AI 利活用における負の事例の紹介およびグループディスカッションを行い，デジタル社会におけるリスクについて考える。
1．データサイエンス・AI が社会にもたらした変化について説明できる。
2．データ・AI の活用事例について説明できる。
3．データ・AI の利活用に当たり留意すべき事項について説明できる。
4．データが持つ意味を理解し，適切に処理・分析を行うことができる。
1.自立のために目標を明確にし、自らの意思で努力できる。

〇

2.コミュニケーションにより互いに理解し、力を合わせることができる。

〇

3.高い倫理観をもち、真心をもって誠実に行動することができる。

全学ＤＰ（関連性〇印）〇

4.倫理・道徳的な教養と専門的知識を身につけている。（知識・理解）〇

5.社会の進展に対応した専門的知識を身につけている。（思考・判断）生
活環
境学
学科ＤＰ 科（関連性〇印）

幼児教
育保育学
科

コンピテンシー（身につける能力）（◎〇△印）〇

6.適切な情報を選択し、自ら考え、他者に提示できるとともに、新たな価値を創造し発信することができる。（技能・表現）
1.生活を取り巻く社会・環境・健康に関する知識と技術を身につけ、生活実践に役立てるとともに、情報技術を活用できる。（知識・理解）
2.人を思いやる心を持って、豊かで安全・快適な生活を創造するため、主体的に行動できる。
（思考・判断）〇〇〇3.多様な職種の役割を理解するとともに、円滑なコミュニケーションを図り、他者と連携し協同することができる。（技能・表現）〇

1.幼児教育・保育に関する専門知識と技能を身につけ実践に役立てるとともに、幼児教育に新たな情報技術を活用できる。（知識・理解）〇

2.子どもの個性と発達の多様性を理解し、保育者として主体的・多面的・客観的に考察し、適切に行動できる。（思考・判断）
3.子どもの多様な立場を理解するとともに、保護者や地域社会と連携し円滑なコミュニケーションを図り、専門的知識や技能を就学前施設において活用できる。（技能・表現）
2345678
910
11
1
自立力
将来

自立力
継続

ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ力
相互ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ力
協同社会貢
献力
模範

社会貢
献力
社会

〇

展開力
実践

展開力
主体

ﾌﾟﾚｾﾞﾝﾃｰ
ｼｮﾝ力情報

ﾌﾟﾚｾﾞ
ﾝﾃｰｼｮ
ﾝ力新

専門的な展開力実践12
専門的な展開
力主体

△

△○○

◎

◎

講義概要（総合教養科目用）
授業計画
№
12
345678910111213
1415

テーマ
イントロダクション、社会で起きている変化－データサイエンスや AI が社会にもたらした変化
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
データと非構造化データ
データ・AI の活用領域－データ・AI の活用領域の広がり
データ・AI 利活用のための技術－データ解析、データ可視化
データ・AI 利活用の現場と最新動向－データサイエンスのサイクル、データ・AI 活用事例、AI を活用した新しいビジネ
スモデル
データを読む－データの種類、データの分布、データの代表値、データのばらつき
データを読む－分割表とクロス集計表、データ分析上の注意
データを読む－散布図と相関係数、相関と因果データを読む－母集団と標本抽出、統計情報の正しい理解
データを扱う－データ解析ツール、表形式のデータ
データを扱う－データの集計・並び替え・ランキング
データを説明する－データの可視化（グラフ・チャート化）
データを説明する－データの比較
データを説明する－不適切なグラフ表現、可視化による気づき
データ・AI 利活用における留意事項－情報セキュリティ、個人情報保護、データ倫理

成績評価の基準（ＧＰＡ）

予習（事前学習）

復習（事後学習）

シラバスを読み科目内容を把握しておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

授業テーマについて調べておく

授業中に学んだ内容を復習する

評価区分

100～90 点

89～80 点

79～70 点

69～60 点

59 点～0 点

本学評価

ＳＡＢ

ＣＤ

付加するＧＰ

43

2

10

次回の授業でフィードバックする。
課題等のフィードバック
試験期間中に定期試験を実施しない。
定期試験に関する事項

成績評価の方法及び基準

授業中の取り組み態度 20％
授業時の課題・レポート 80％以上から総合的に評価する。
学修達成状況を評価表により担任へ報告する。

学修ポートフォリオ<教科書>
教科書/参考文献等『AI データサイエンスリテラシー入門』吉岡剛志・森倉悠介・小林領・<教科書及び参考文献>著者名『書名』（出版社名）
照屋健作(著)、2022、技術評論社