様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル） 申請様式
静岡大学

① 学校名

情報学部

② 学部、学科等名

学部・学科単位のプログラム③ 申請単位

国立大学法人静岡大学④ 大学等の設置者

国立大学⑤ 設置形態静岡県静岡市駿河区大谷８３６⑥ 所在地

情報学部数理データサイエンスAI教育プログラム⑦ 申請するプログラム名称
令和３⑧ プログラムの開設年度

62

（常勤）

⑩ 教員数

年度

⑨リテラシーレベルの認定の有無

有

（非常勤）

23

人

53

人

人

⑪ プログラムの授業を教えている教員数
1,970⑫ 全学部・学科の入学定員⑬ 全学部・学科の学生数（学年別）

人
8,558

総数

１年次

2,019

人

２年次

2,044

人

３年次

2,072

人

４年次

2,423

人

人

６年次

５年次

人

人

⑭ プログラムの運営責任者（責任者名）

笹原 恵

（役職名）

情報学部長

⑮ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
情報学部 数理・データサイエンス・AI教育プロジェクトWG（責任者名）

小西 達裕

（役職名）

副学部長・教授⑯ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
情報学部 教育内部質保証委員会（責任者名）

（役職名）

高橋 晃

教授

認定教育プログラム⑰ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学務部教務課教育企画係

担当者名

池谷 修一郎gkyoumu2@adb.shizuoka.ac.jp

電話番号

054-238-4257

E-mail1

プログラムを構成する授業科目について

様式２

学部・学科単位のプログラム①具体的な修了要件②申請単位
以下に示す３つの修了要件のうちのいずれか１つを満たすこと。
【情報科学科：修了要件１】 34単位: 必修14科目25単位+選択9単位【必修科目: 下記の14科目25単位を全て修得すること。】
数理・データサイエンス入門(1)、情報学総論、データ処理演習(CS)(1)、コンピュータ入門、プログラミング入門(CS)(1)、プログラミング(CS)、
情報セキュリティと法制度、集合・確率、微分積分学I、線形代数学I、線形代数学II、アルゴリズムとデータ構造、人工知能概論、情報科学実験
A【選択科目: 下記の17科目30単位から9単位以上を修得すること。 】
微分積分学II、知能科学、認知科学、機械学習、データベースシステム論、応用プログラミングA(1)、応用プログラミングB(1)、
応用プログラミングC(1)、ネットワークプログラミング、統計学入門(CS)、知的情報システム開発I、多変量解析(CS)、人間情報活用論、
創造的プログラミング、ヒューマンインタフェース及び演習、分散並行アルゴリズム、Basic SecCap演習(1)【行動情報学科：修了要件２】 37単位：必修17科目31単位 + 選択必修1科目2単位 + 選択4単位【必修科目：下記の17科目31単位をすべて修得すること（かっこ付きの数字が付いていない科目はすべて2単位）】
情報学総論，数理・データサイエンス入門(1)，データ処理演習（BI）(1)，コンピュータ入門，プログラミング入門（BI）(1)，線形代数学I，
微分積分学I，プログラミング（BI），統計学入門（BI），アルゴリズムとデータ構造基礎，情報セキュリティと法制度，データ処理プログラミング，多変量解析（BI），情報システム基礎演習，データベース論，知的情報システム開発I，データアナリティクスI【選択必修科目：下記の2科目4単位から2単位以上を修得すること】
データアナリティクスII，知的情報システム開発II【選択科目：下記の5科目10単位から4単位以上を修得すること】
集合・確率，線形代数学II，微分積分学II，数理・統計モデリング，データマイニングと機械学習【情報社会学科：修了要件３】 25単位：必修9科目15単位＋選択5科目10単位【必修科目：下記の9科目15単位をすべて修得すること（かっこ付きの数字が付いていない科目はすべて2単位）】
数理・データサイエンス入門(1)、コンピュータ入門、情報学総論、データ処理演習(IA)(1)、プログラミング入門(IA)(1)、プログラミング(IA)、
統計学入門(IA)、情報セキュリティと法制度、社会調査法【選択科目：下記の14科目27単位から5科目10単位以上修得すること（かっこ付きの数字が付いていない科目はすべて2単位）】
社会調査論、ジャーナリズム論、都市環境デザイン、メディア文化論、ICT経済論、データとプログラミング、メディア分析、データベース論、
多変量解析(IA)、地理情報システム、Webデザイン、社会モデル、コミュニケーション・メディア史、公共政策演習(1)
注: 授業科目名末尾の（）内の数値は単位数。 ()書きがない授業科目は2単位。

2

③応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目【修了要件１】
必修 開講状況
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門 1 ○ 全学開講 ○微分積分学I
データ処理演習(CS)
微分積分学II
1 ○ 一部開講 ○ ○
集合・確率
一部開講
プログラミング(CS)2 ○○アルゴリズムとデータ構造
統計学入門(CS)2 一部開講 ○プログラミング入門(CS)
線形代数学I
2 ○ 一部開講 ○線形代数学II
情報学総論
一部開講
2 ○
○
コンピュータ入門
2 ○ 一部開講○【修了要件２】
必修 開講状況
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門 1 ○ 全学開講 ○微分積分学II
データ処理演習（BI）
統計学入門（BI）
1 ○ 一部開講 ○ ○アルゴリズムとデータ構造基礎
コンピュータ入門
2 ○ 一部開講○
プログラミング入門（BI）
1 ○ 一部開講○ ○ データ処理プログラミング
多変量解析（BI）
情報学総論
2 ○ 一部開講○
集合・確率
知的情報システム開発I
2 一部開講 ○線形代数学I
数理・統計モデリング
2 ○ 一部開講 ○微分積分学I
データアナリティクスI
2 ○ 一部開講 ○プログラミング（BI）
データアナリティクスII
2 ○ 一部開講○○
線形代数学II2 一部開講 ○【修了要件３】
必修 開講状況
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門 1 ○ 全学開講 ○都市環境デザイン
コンピュータ入門
データとプログラミング
2 ○ 一部開講○
データ処理演習(IA)
多変量解析(IA)
1 ○ 一部開講 ○ ○プログラミング入門(IA)
地理情報システム
1 ○ 一部開講○○
プログラミング(IA)Webデザイン
2 ○ 一部開講 ○ ○統計学入門(IA)
公共政策演習2 ○ 一部開講 ○
社会調査法
情報学総論
2 ○ 一部開講○
単位数

1-6 1-7 2-2 2-7

単位数

必修 開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7

単位数

1-6 1-7 2-2 2-7

単位数

必修 開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7

単位数

1-6 1-7 2-2 2-7

単位数

必修 開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7

3

2 ○ 一部開講 ○2 一部開講 ○2 ○ 一部開講 ○ ○ ○2 ○ 一部開講 ○ ○1 ○ 一部開講
○○
一部開講
2 ○
○
2 一部開講 ○2 ○ 一部開講 ○2 ○ 一部開講 ○ ○2 ○ 一部開講○○
2 ○ 一部開講 ○2 ○ 一部開講○
一部開講
2○
2 ○ 一部開講 ○2 一部開講○2 一部開講○2 一部開講 ○ ○ ○2 一部開講 ○2 一部開講○○2 一部開講○1 一部開講○2 ○ 一部開講○

④応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目【修了要件１】
必修 開講状況
必修 開講状況
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門 1 ○ 全学開講 ○ ○○ ○ ○ 知能科学
2 一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○情報学総論
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 認知科学
2 一部開講○
知的情報システム開発I
一部開講
一部開講
データ処理演習(CS) 1 ○○2○○○○○○○○
人間情報活用論
統計学入門(CS)2 一部開講 ○2 一部開講○情報セキュリティと法制度 2 ○ 一部開講
データベースシステム論 2 一部開講○○
人工知能概論
2 ○ 一部開講○ ○ ○ ○ 機械学習
2 一部開講○ ○○○【修了要件２】
必修 開講状況
必修 開講状況
授業科目
授業科目
知的情報システム開発I
一部開講
情報学総論
2 ○
○ ○○○○○○
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○数理・データサイエンス入門 1 ○ 全学開講 ○ ○○ ○ ○ 数理・統計モデリング 2 一部開講 ○データアナリティクスI 2 ○ 一部開講 ○データ処理演習（BI） 1 ○ 一部開講 ○○一部開講
データアナリティクスII
一部開講
プログラミング（BI） 2 ○○2○○○
知的情報システム開発II 2 一部開講
統計学入門（BI）
2 ○ 一部開講 ○○データマイニングと機械学習 2
情報セキュリティと法制度 2 ○ 一部開講
一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○○多変量解析（BI）
2 ○ 一部開講 ○○【修了要件３】
必修 開講状況
必修 開講状況
授業科目
授業科目
数理・データサイエンス入門 1 ○ 全学開講 ○ ○メディア文化論○○ ○2 一部開講○情報学総論
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ICT経済論
2 一部開講 ○ ○ ○ ○メディア分析
データ処理演習(IA) 1 ○ 一部開講 ○2 一部開講 ○一部開講
多変量解析(IA)
統計学入門(IA)2 ○○2 一部開講 ○○地理情報システム 2 一部開講 ○ ○ ○社会調査論
2 一部開講 ○ ○社会モデル
ジャーナリズム論 2 一部開講○○
2 一部開講 ○ ○情報セキュリティと法制度 2 ○ 一部開講○
2 一部開講○公共政策演習社会調査法
2 ○ 一部開講 ○ ○1 一部開講 ○ ○都市環境デザイン 2 一部開講 ○ ○ ○⑤応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目【修了要件１】
必修 開講状況
必修 開講状況
授業科目
授業科目
情報科学実験A
2 ○ 一部開講 創造的プログラミング
2 一部開講ネットワークプログラミング
一部開講
2 一部開講
データベースシステム論
一部開講
2
応用プログラミングC
1 一部開講単位数

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

コミュニケーション・メディア史

単位数

単位数

4

【修了要件２】
必修 開講状況
授業科目
授業科目
データ処理プログラミング
2 ○ 一部開講 データアナリティクスII
情報システム基礎演習
2 ○ 一部開講 知的情報システム開発II
データベース論2 ○ 一部開講 データマイニングと機械学習
データアナリティクスI
2 ○ 一部開講【修了要件３】
必修 開講状況
授業科目
授業科目
データ処理演習(IA)
一部開講
データとプログラミング
1 ○プログラミング入門(IA)
1 ○ 一部開講 メディア分析
プログラミング(IA)2 ○ 一部開講 地理情報システム
社会調査法
2 ○ 一部開講 Webデザイン
都市環境デザイン
2 一部開講 社会モデル
ICT経済論2 一部開講 公共政策演習⑥選択項目・その他の内容を含む授業科目【修了要件１】
授業科目
選択項目内容
授業科目
多変量解析(CS)
数学発展
Basic SecCap演習
ヒューマンインタフェース及び演習
AI応用基礎
分散並行アルゴリズム
データサイエンス応用基礎
応用プログラミングA
データサイエンス応用基礎
応用プログラミングB【修了要件２】
授業科目
選択項目
授業科目
多変量解析（BI）
数学発展
数理・統計モデリング
データベース論
データマイニングと機械学習
知的情報システム開発I【修了要件３】
授業科目
選択項目
授業科目
データベース論
多変量解析(IA)
数学発展
単位数

単位数

必修 開講状況

単位数

単位数

必修 開講状況

2
2
2
2
2
2
2
2
1

一部開講
一部開講
一部開講
一部開講
一部開講
一部開講
一部開講
一部開講
一部開講

選択項目内容データエンジニアリング応用基礎

データエンジニアリング応用基礎

データエンジニアリング応用基礎
データエンジニアリング応用基礎

データエンジニアリング応用基礎

5

選択項目
AI応用基礎

データサイエンス応用基礎

選択項目

⑦プログラムを構成する授業の内容【修了要件１】

講義内容

授業に含まれている内容・要素

重要なキーワード(太字)・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率 (「集合・確率」1-6回）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 (「集合・確率」7-8回）
・相関係数、相関関係と因果関係 (「データ処理演習(CS)」8-9回、「数理・データサイエンス入門」5回、「統計学入門(CS)」2-3回)
・ベクトルと行列 (「線形代数学I」1-11回)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 （「線形代数学I」4-6回）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積 (「線形代数学I」9-11回)
・多項式関数、指数関数、対数関数 (「微分積分学I」1-3回)・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 (「微分積分学I」4-15回)
・1変数関数の微分法、積分法 (「微分積分学I」4-15回)

1-6 一般のキーワード(細字)・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度 (「データ処理演習(CS)」1-2回、「統計学入門(CS)」2-3回)・確率分布、正規分布、独立同一分布 (「集合・確率」9-11回、「統計学入門(CS)」4-8回)
・逆行列 (「線形代数学I」12-15回、「線形代数学Ⅱ」1-4回)
オプション (高度な内容)
・ベイズの定理 (「統計学入門(CS)」4-8回)・点推定と区間推定 (「統計学入門(CS)」9-12回)
・帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定 (「数理・データサイエンス入門」6回、「統計学入門(CS)」13-15回)
・第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意水準 (「統計学入門(CS)」13-15回)・固有値と固有ベクトル (「線形代数学Ⅱ」5-10回)
・2変数関数の微分法、積分法 (「微分積分学Ⅱ」1-11回)（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、 重要なキーワード (太字)
微分積分）」に加え、ＡＩ ・アルゴリズムの表現（フローチャート） (「プログラミング(CS)」1-6回)を実現するための手段 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ） (「プログラミング(CS)」11-15回、「アルゴリズムとデータ構造」11-15回)
として「アルゴリズム」、(細字)「データ表現」、「プログ 1-7 一般のキーワード(「アルゴリズムとデータ構造」11-15回)
ラミング基礎」の概念や ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート
知識の習得を目指す。 ・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 (「アルゴリズムとデータ構造」1-9回)
オプション (高度な内容)
・計算量 (オーダー) (「アルゴリズムとデータ構造」1回)

6

重要なキーワード (太字)・コンピュータで扱うデータ (数値、文章、画像、音声、動画など) (「データ処理演習(CS)」1-3回、「情報学総論」4回)

2-2 一般のキーワード (細字)・構造化データ、非構造化データ (「プログラミング入門(CS)」5-6回)
・情報量の単位 (ビット、バイト）、2進数、文字コード (「コンピュータ入門」12回、「プログラミング入門(CS)」1-2回)
・配列、木構造（ツリー）、グラフ (「プログラミング(CS)」3回、「アルゴリズムとデータ構造」7-9回、「データ処理演習(CS)」4-5回)

重要なキーワード (太字)・文字型、整数型、浮動小数点型 (「プログラミング(CS)」1回、「プログラミング入門(CS)」7-10回)
・変数、代入、四則演算、論理演算 (「プログラミング(CS)」1&7&8回)
2-7 ・関数、引数、戻り値 (「プログラミング(CS)」5-6回)
一般のキーワード (細字)・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成 (「プログラミング(CS)」2-4回)
重要なキーワード (太字)・データ駆動型社会、Society5.0 (「数理・データサイエンス入門」1回、「情報学総論」9-10回)
・データサイエンス活用事例 (仮説検証、、 因、計画 定、、活動代替など) (「数理・データサイエンス入門」7回、「情報学総論」
情報シス ムI」1-3回)
1-1 9-10回、「

知的

テ 開発

知識発見 原 究明

策 判断支援一般のキーワード (細字)・データを活用
ビジ ス デル (「情報学総論」9回)

した新しい ネ モ

重要なキーワード (太字)・データ分 の進
、仮説検証サイクル(「データ処理演習(CS)」8-15回)

析

め方

一般のキーワード (細字)・分の 定(「データ処理演習(CS)」13-15回)
・なデータ分法 (回帰、分 、クラスタリングなど) (「統計学入門(CS)」2-3回、「数理データサイエンス入門」5回、「
情報シス ムI」2-11
1-2 回)
・なデータ
化 法 (比 、構成、分布、変化など) (「データ処理演習(CS)」4-5回、「統計学入門(CS)」2-3回、「数理データサイエンス入門」4回)
・データの 集、、分
統合 (「データ処理演習(CS)」13-15回)

析目的 設
様々
析手
類
様々
可視 手 較
収 加工 割/知的テ 開発

オプション (高度な内容)
・分
応
な
(標
・ランダム化比、計画法(「

析目的に じた適切 調査 本調査、標本誤差) (「統計学入門(CS)」9-12回)
較実験 実験
知能科学」6-9回)

重要なキーワード (太字)・IC (情報) の進 、ビッグデータ (「情報学総論」5&9-11回、「情報シス ムI」1&12回)
・ビッグデータの 集と 積、クラ ドサービス (「情報学総論」9-10回、データベースシス ム論8&14回、「情報シス ム・ビッグデータ活用事例 (「情報学総論」9-10回、データベースシス ム論8&14回、「情報シス ムI」1-3&12回)

T

2-1

通信技術 展収 蓄
ウテ

一般のキーワード (細字)・ の行動ログデータ、のログデータ (「情報学総論」9-10回)
・ソーシャルメディアデータ (「情報学総論」9-10回)

人

機械 稼働

7

知的

テ 開発
テ
知的
知的
テ 開発

テ 開発I」1&12回)

重要なキーワード (太字)・ Iの 史、推論、探索、トイプロブ ム、エキス ートシス ム (「・ 用 I化型 I (I
I) (「情報学総論」9-10回、「A 歴
汎 A /特A 強いA /弱いA

レ

パ

テ

人工知能概論」1-5回、「情報学総論」9-10回、「知的情報システム開発I」1&13回)
知能科学」2-3回)

一般のキーワード (細字)・フ ーム
、シン ルグラ ンディング
3-1 ・ 間の
活動と I
(学習、
、
・ I
の活用
の
り(
、 造、
10-14回)

レ 問題 ボ ウ
問題 (「人工知能議論」1-5回、「知的情報システム開発I」13回)
人 知的 A 技術
認識 予測・判断、知識・言語、身体・運動) (「知能科学」2-9&14回、「知的情報システム開発I」13-14回)
A 技術
領域 広が 流通 製 金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど) (「情報学総論」9-10回、「知的情報システム開発I」1-5回、「認知科学」（２）ＡＩの歴史から多岐 オプション (高度な内容)に渡る技術種類や応用 ・AIクラウドサービス、機械学習ライブラリ、ディープラーニングフレームワーク (「機械学習」8&10-13回、「知的情報システム開発I」12回)
分野、更には研究やビジネスの現場において(太字)
実際にＡＩを活用する際 重要なキーワード
AI倫理、AIの社会的受容性 (「情報学総論」11-15回、「知的情報システム開発I」12回、「人間情報活用論」3-4回、「知能科学」2-9回)の構築から運用までの ・・プライバシー
保護、個人情報の取り扱い (「情報セキュリティと法制度」10-15回、「情報学総論」9回)
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な 3-2 一般のキーワード (細字)ものに加え、「データサ ・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 (「数理・データサイエンス入門」1回、「情報学総論」9-10回、「知的情報システム開発I」12回)
イエンス基礎」、「機械学(高度な内容)習の基礎と展望」、及び オプション
・
A
Iと
知的財産権
(「情報学総論」9回、「情報セキュリティと法制度」12-14回)「深層学習の基礎と展望」から構成される。
3-3

重要なキーワード (太字)・で進学習の応用と( 要、
検論」9-10回、「情報シス ム
I」1回)
・
学習、
り学習、
な 学習、 化学習 (「実世界 む機械知的
機械 教師あ発展 需 予測 異常 知、商品推薦)など (「数理・データサイエンス入門」7回、「人工知能概論」6-14回、「情報学総テ 開発
教師 し 強
人工知能概論」6-14、「機械学習」1-13回、「知的情報システム開発I」6-7回)

一般のキーワード (細字)・学習データと検証データ (「論」9回、「情報シス ムI」6回)
・ ールドア ト法、 差検証法 (「学習」5回、「情報シス ムI」6回)
・過学習、バイアス (「学習」5回、「学」10-11回、「情報シス ム

ホ

ウ

交
機械

人工知能概
知的
テ 開発
機械
知的
テ 開発
知能科
知的
テ 開発I」6回)

重要なキーワード (太字)・で進学習の応用と報学総論」9-10回)
・ニューラル ットワークの 理 (「実世界 む深層ネ原

革新 (画像認識、自然言語処理、音声生成など) (「人工知能概論」6-15回、「機械学習」8回、「知能科学」10-13回、「情人工知能概論」14回、「機械学習」8回、「知能科学」10-13回)

一般のキーワード (細字)・ディープニューラル ットワーク (デル (「
3-4 ・学習用データと学習

ネ済みモDNN) (「機械学習」8&13回、「知能科学」10-13回)
人工知能概論」14回、「機械学習」5回、「知能科学」10-13回)

オプション (高度な内容)
・
ニューラル ットワーク (C ) (「情報シス ムI」10回)
・ 帰型ニューラル ットワーク () (「情報シス ムI」11回)・ 対
成 ットワーク () (「情報シス ムI」11回)
・化学習 (「学習」13回)・
学習と線形代数 微分積分との関係 (「学習」14-15回)

畳み込み
ネ
NN 知的
テ 開発
再
ネ
RNN 知的テ 開発
敵 的生 ネGAN 知的
テ 開発
深層強
機械
深層
/
性 機械
8

重要なキーワード (太字)
・ Iの学習と推論、、A

評価 再学習 (「人工知能概論」9回、「知能科学」10-13回、「機械学習」1&8&13回、「知的情報システム開発II」1-15回)

一般のキーワード (細字)
・ Iの
と 行
(「
学習」8&10-13回、「情報シス ムI」12回)
・ Iの社会、ビジ スの組(「情報学総論」5&9-10回、「情報シス ムI」1-2&12回)
・ 数の Iを活用
シス ム (ス ートスピーカー、 Iアシスタントなど) (「論」1&12&13回、「情報学総論」5&9-10回、「
3-9
I」2-5回)A 開発環境 実 環境 機械
A
実装 ネ /業務へ み込み
複 A 技術 した テ マ
開発

知的
A

テ 開発
知的
テ 開発
人工知能概

オプション (高度な内容)
・ Iシス ムの、 スト、 用(「情報学総論」9-10回 「情報シス ムI」4&12回)
・ Iシス ムの、（「数理・データサイエンス入門」1回、「情報学総論」9-10回、「情報シス ム・ Iの基 ( 規 並列シンなど) (「
学習」8&10-13回、「情報シス ムI」12回)
・ Iの計算デバイス (、など) (「学習」8&10-13回、「情報シス ムI」12回)A テ 開発 テ 運
A テ 品質 信頼性
A 開発 盤 大 模 GPUマAGPU FPGA

機械

機械

， 知的

テ 開発
知的
知的
テ 開発
知的
テ 開発

テ 開発I」12回)（３）本認定制度が育成 モデルカリキュラム学修項目1-6,1-7,2-2,2-7を扱う科目のうち，演習・実践の要素が強いもの
目標として掲げる「デー 1.7. アルゴリズム
タを人や社会にかかわ ・探索アルゴリズム (「応用プログラミングC」1-8回)
データ表現る課題の解決に活用で I 2.2.
・コンピュータで扱うデータ (「情報科学実験A」1-15回, 「創造的プログラミング」1-15回)
きる人材」に関する理解 2.7.
プログラミング基礎や認識の向上に資する ・順次、分岐、反復の構造を持つプログラミングの作成(「応用プログラミングC」1-8回)
実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。
応用基礎コアのなかで モデルカリキュラム学修項目1-1,1-2,2-1,3-1,3-2,3-3,3-4,3-9を扱う科目のうち，演習・実践の要素が強いもの
も特に重要な学修項目 1-2. 分析設計群であり、「データエンジ ・データの収集、加工、分割/統合 (「「ネットワークプログラミミング」13-15回、「データベースシステム論」8回」)
ニアリング基礎」、及び Ⅱ 2-1.ビッグデータとデータエンジニアリング「データ・ＡＩ活用 企画・ ・ビッグデータの収集と蓄積 (「情報科学実験A」1-15回)
AIの構築・運用実施・評価」から構成さ 3-9.
・AIの開発環境と実行環境 (「創造的プログラミング」1-15回)れる。

9

知的情報システム

【修了要件２】

講義内容授業に含まれている内容・要素

重要なキーワード（太字）・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率（「集合・確率」1-6回 「統計学入門（ I）」5-8回）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 （「集合・確率」7-8回 「統計学入門（ I）」2-3回 「多変量（ I）」1回 「データア リ ィクスI」5回）
・相関係数、相関関係と因果関係 （「数理・データサイエンス入門」5回 「データ処理演習（ I）」8-9回 「統計学入門（ I）」2-3回 「多変量（ I）」2回「データア リ ィクスI」4回）
・ベクトルと行列（「線形代数学I」1-11回）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積（「線形代数学I」4-6回）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積（「線形代数学I」9-11回）
・多項式関数、指数関数、対数関数（「微分積分学I」1-3回）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係（「微分積分学I」4-15回）
・1変数関数の微分法、積分法（「微分積分学I」4-15回）

，

，

ナテ

1-6 一般のキーワード

B

B

，

，
B

B
B

，
，

解析 B
B

，
，

ナテ
解析 B

B

，
モ

解析 B

，

ナテ

，

・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度（「データ処理演習（ I）」1-2回 「統計学入門（ I）」2-3回 「多変量（ I）」2&4回 「データア リ ィクスI」
3回）
・確率分布、正規分布、独立同一分布（「集合・確率」9-11回 「統計学入門（ I）」5-8回 「数理・統計 デリング」10&11回）
・逆行列（「線形代数学I」12-15回 「線形代数学II」1-4回）

，

，

，

オプション(高度な内容)
・ベイズの定理（「数理・統計 デリング」12-15回）
・点推定と区間推定 （「統計学入門（ I）」9-11回 「数理・統計 デリング」2回 「データア リ ィクスI」5回）
・帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、 第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意水準（「数理・データサイエンス入門」6回 「統計学入門（ I）」12-15回）・固有値と固有ベクトル（「線形代数学II」5 10回 「多変量（ I）」9回）
・2変数関数の微分法、積分法（「微分積分学II」1-11回）

モ

B

，

モ

，

ナテ

− ，
解析 B
（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する重要なキーワード（太字）知識である「数学基礎・アルゴリズムの表現（フローチャート）（「アルゴリズムとデータ構造基礎」1&6回）（統計数理、線形代数、 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）（「アルゴリズムとデータ構造基礎」9-11回）
微分積分）」に加え、ＡＩ 一般のキーワードを実現するための手段 1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿⼊ソート （「アルゴリズムとデータ構造基礎」9-11回）
として「アルゴリズム」、 ・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索（「アルゴリズムとデータ構造基礎」6-8回）「データ表現」、「プログラミング（BI）基礎」の概 オプション(高度な内容)
念や知識の習得を目指 ・計算量（オーダー）（「「アルゴリズムとデータ構造基礎」1回」）
す。

10

，

B

す。
重要なキーワード（太字）・コンピュータで扱うデータ （数値、文章、画像、音声、動画など） （「情報学総論」4回 「データ処理演習（ I）」1-3回 「プログラミング入門（ I）」6回 「情報シス ムI」4回 「データア リ ィクスII」1-15回）

テ 開発

，

，

ナテ

B

，

B

， 知的

一般のキーワード・構造化データ、非構造化データ （「プログラミング入門（ I）」6回 「プログラミング（ I）」4-6回 「データ処理プログラミング」4-10回 「情報シス ムI」4回 「データア リ ィクスII」1-15回）
2-2 ・情報量の単位（ビット、バイト）、 進数、 字コード（「コンピュータ入門」12回 「プログラミング（ I）」10回）
・配列、 構造（ツリー）、グラフ（「データ処理演習（ I）」4-5回 「プログラミング（ I）」1回 「アルゴリズムとデータ構造基礎」2-8回 「データ処理プログラミング」4-10回）

発

，
木

ナテ

二

⽂

B

，

B

，

，

B

，

B

，

， 知的

B

テ 開

，

オプション(高度な内容)・画像の化、画 （ピク ル）、 の3要 （）（「情報シス ム・音声の化、数、標 化、量 化（「
情報シス ム
I」8回）

符号 素
符号 周波

セ 色 素 RGB 知的
テ 開発I」10回）
本 子 知的テ 開発

重要なキーワード（太字）・文字型、整数型、浮動小数点型（「プログラミング入門（ I）」10回 「プログラミング（ I）」1回 「データ処理プログラミング」1回）
・変数、代入、四則演算、論理演算 （「プログラミング入門（ I）」10回 「プログラミング（ I）」1回 「データ処理プログラミング」1-2回）
2-7 ・関数、引数、戻り値 ・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成（「プログラミング（ I）」1&5回 「データ処理プログラミング」4-5回）

B

，

B

B

，

B

B

，

，

，

一般のキーワード
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成（「プログラミング（ I）」1回）

B

重要なキーワード（太字）・データ駆動型社会、Society 5.0 （「数理・データサイエンス入門」1回 「情報学総論」9-10回）
・データサイエンス活用事例 （仮説検証、、 因、計画 定、、活動代替など）（「数理・データサイエンス入門」7回 「情報学総論」
情報シス ムI」1-3回 「データ イニングと学習」1回）
1-1 9-10回 「

， 知的

テ 開発

，
知識発見 原 究明 策 判断支援
，
マ
機械

，

一般のキーワード・データを活用

した新しいビジネスモデル（「情報学総論」9回）

重要なキーワード（太字）・データ分 の進
、仮説検証サイクル （「データ処理演習（ I）」8-15回 「統計学入門（ I）」1-3回 「多変量回 「データア リ ィクスI」1-3回）

，

析

め方
ナテ

B

，

B

，

解析（BI）」1回，「数理・統計モデリング」2

一般のキーワード・分の 定 （「データ処理演習（ I）」13-15回 「データア リ ィクスII」1-15回）
・なデータ分法 （回帰、分 、クラスタリングなど） （「数理・データサイエンス入門」5回 「多変量（ I）」1-15回 「数理・統計 デリング」2-15
情報シス ムI」2-11回 「データ イニングと学習」1-15回 「データア リ ィクスII」1-15回）
1-2 回 「・なデータ化 法（比 、構成、分布、変化など）（「数理・データサイエンス入門」4回 「データ処理演習（ I）」4-5回 「統計学入門（ I）」2-3回「多変量（ I）」1-15回 「データア リ ィクスI」5回 「データア リ ィクスII」1-15回）
・データの 集、、分
統合（「データ処理演習（ I）」13-15回 「データア リ ィクスI」11-12回 「データア リ ィクスII」1-15回）

析目的 設
B
，
ナテ
様々
析手
類
， 知的
テ 開発
，
マ
機械
様々
可視 手 較
解析 B
，
ナテ
，
ナテ
収 加工 割/
B，

オプション(高度な内容)
・分
応
な
（標
、標
・ランダム化比、計画法（「多変量，

ナテ析目的に じた適切 調査 本調査 本誤差） （「統計学入門（BI）」1, 9-11回）
較試験 実験
解析（BI）」2回）
11

，
ナテ
，

解析 B

，

B
ナテ

，
，

モ

B

，

重要なキーワード（太字）・IC （情報）の進 、ビッグデータ （「情報学総論」5 9-11回 「情報シス ムI」1&12回）
・ビッグデータの 集と 積、クラ ドサービス （「情報学総論」9-10回 「情報シス ムI」1&12回）
・ビッグデータ活用事例 （「情報学総論」9-10回 「情報シス ムI」1-3 12回 「データア リ ィクスII」1-5回）

T

2-1

通信技術 展
収 蓄
ウ

,

， 知的

， 知的
， 知的
テ 開発 ,

テ 開発
テ 開発
，
ナテ

一般のキーワード・ の行動ログデータ、のログデータ（「情報学総論」9-10回 「データ イニングと・ソーシャルメディアデータ（「情報学総論」9-10回）

人

機械 稼働

，

マ

機械学習」8-15回，「データアナリティクスII」6-10回）

重要なキーワード（太字）・ Iの 史、推論、探索、 トイプロブ ム、エキス ートシス ム（「情報学総論」9-10回 「情報シス ム
習」1回）
・ 用 I
化型 I（
I
I） （「情報学総論」9-10回 「データ イニングと学習」1回）A 歴
汎 A /特A 強いA /弱いA

レ

パ

テ
，

マ

機械

， 知的

テ 開発I」1&13回，「データマイニングと機械学

一般のキーワード、シン ルグラ ンディング
・ 間の
活動と I
（学習、
、
・ I
の活用
の
り（
、 造、

レ 問題 ボ ウ
問題 （「知的情報システム開発I」13回）
人 知的 A 技術
認識 予測・判断、知識・言語、身体・運動） （「知的情報システム開発I」13-14回，「データマイニングと機械学習」1回）
A 技術
領域 広が 流通 製 金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど） （「情報学総論」9-10回，「知的情報システム開発I」1-5回）

3-1 ・フ ーム（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用 オプション(高度な内容)
分野、更には研究やビ ・AIクラウドサービス、機械学習ライブラリ、 ディープラーニングフレームワーク （「知的情報システム開発I」12回，「データマイニングと機械学習」1-7回）
ジネスの現場において実際にＡＩを活用する際 重要なキーワード（太字）の構築から運用までの ・AI倫理、AIの社会的受容性 （「情報学総論」9-10回，「知的情報システム開発I」12回）
一連の流れを知識とし ・プライバシー保護、個人情報の取り扱い （「情報セキュリティと法制度」10-15回，「情報学総論」9回）て習得するＡＩ基礎的な 3-2 一般のキーワード
ものに加え、「データサ ・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性（「数理・データサイエンス入門」1回，「情報学総論」9-10回，「知的情報システム開発I」12回）
イエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び オプション(高度な内容)
・AIと知的財産権（「情報学総論」9回，「情報セキュリティと法制度」12-14回）「深層学習の基礎と展望」から構成される。

重要なキーワード（太字）・で進学習の応用と（ 要、
検 、推 など）（「情報学総論」9-10回 「情報シス ムI」1回 「データ イニングと学習」1回）
・学習、り学習、な 学習、 化学習 （「多変量（ I）」5-9 14回 「プログラミング（ I）」14回 「情報シス ムI」6-7回 「データ
イニングと学習」1-7回 「データア リ ィクスI」6-9回 「データア リ ィクスII」5回）

実世界 む機械機械
機械 教師あマ
機械

3-3 一般のキーワード

発展 需 予測 異常 知 商品 薦
教師 し 強解析 B , ，
，
ナテ
，
ナテ

，

， 知的
テ 開発 ，
B
， 知的
テ 開発

B
，
解析 B
， 知的
テ 開発 ，
マ
ナテ
B
，
解析 B
， 知的
テ 開発 ，マナテ， 知的
テ 開発 ，
マ
機械

機械

マ
，

,

・学習データと検証データ（ 「プログラミング（ I）」14回 「多変量（ I）」5-6回 「情報シス ムI」6回 「データ イニングと学習」1 5-7
回 「データア リ ィクスI」6-7回 「データア リ ィクスII」5回）
・ ールドア ト法、 差検証法 （「プログラミング（ I）」14回 「多変量（ I）」5-6回 「情報シス ムI」6回 「データ イニングと学習」57回 「データア リ ィクスI」6-7回 「データア リ ィクスII」5回）
・過学習、バイアス（「多変量（ I）」5-6回 「情報シス ムI」6回 「データ イニングと学習」5-7回）

，
ホ
，

ナテ
ウ 交
ナテ

，
，
解析 B

12

機械

重要なキーワード（太字）・で進学習の応用と・ニューラル ットワークの 理 （「実世界 む深層ネ

3-4

原

革新 （画像認識、自然言語処理、音声生成など）（「情報学総論」9-10回，「データマイニングと機械学習」1回）
知的情報システム開発I」9回，「データマイニングと機械学習」7回）

一般のキーワード・ディープニューラル ットワーク（
・学習用データと学習
デル（「

ネ
済みモ

DNN）（「知的情報システム開発I」10&12回，「データマイニングと機械学習」7回）
知的情報システム開発I」10-12回，「データマイニングと機械学習」1,5-7回）

オプション(高度な内容)
・
ニューラル ットワーク（C ） （「情報シス ムI」10回）
・ 帰型ニューラル ットワーク（）（「
情報シス ムI」11回）・ 対
成 ットワーク（）（「
情報シス ムI」11回）
・化学習（「
情報シス ムI」7回）
・
学習と線形代数 微分積分との関係 （「情報シス ムI」9-10回 「データ イニングと

畳み込み
ネ
NN 知的
テ 開発
再
ネ
RNN 知的テ 開発
敵 的生 ネGAN 知的
テ 開発
深層強
知的
テ 開発
深層
/
性 知的
テ 開発

，

マ

機械学習」7回）

重要なキーワード（太字）・ Iの学習と推論、、A

評価 再学習（「知的情報システム開発I」1&6回，「知的情報システム開発II」1-15回，「データマイニングと機械学習」1, 5-7回）

一般のキーワード
・ Iの
と 行
（「
情報シス ムI」12回 「情報シス ムII」1-15回 「データ イニングと学習」1回）
・ Iの社会、ビジ スの組（「情報学総論」9-10回 「情報シス ムI」1-2 12回 「データ イニングと学習」1回）
・ 数の Iを活用
シス ム(ス ートスピーカー、 Iアシスタントなど)（「情報学総論」9-10回 「情報シス ムI」2-5回）A 開発環境 実 環境 知的
テ 開発 ， 知的
テ 開発
，
マ
A
実装 ネ /業務へ み込み， 知的
テ 開発 , ，複 A 技術 した テ マ
A
， 知的
3-9

機械
マ
機械
テ 開発

オプション(高度な内容)
・ Iシス ムの、 スト、 用（「情報学総論」9-10回 「情報シス ムI」4&12回 「情報シス ムII」1-15回）
・ Iシス ムの、（「数理・データサイエンス入門」1回 「情報学総論」9-10回 「情報シス ムI」12回 「情報シス ム回）
・ Iの基 ( 規 並列シンなど) （「情報シス ムI」12回 「データ イニングと学習」1&7回）
・ Iの計算デバイス(、など)（「
情報シス ムI」12回 「データ イニングと学習」1&7回）

A テ 開発 テ 運
A テ 品質 信頼性
A 開発 盤 大 模 GPUマAGPU FPGA

， 知的
テ 開発
， 知的
テ 開発
，
， 知的
テ 開発 ， 知的
知的テ 開発 ，マ機械
知的
テ 開発 ，
マ機械

テ 開発II」1-15（３）本認定制度が育成【モデルカリキュラム学修項目1-6, 1-7, 2-2, 2-7を扱う科目のうち，演習・実践の要素が強いもの】
目標として掲げる「デー ・1-6
ナリティクスI」10-15回）
タを人や社会にかかわ Ⅰ ・1-7 数学基礎（「データアアルゴリズム（「データ処理プログラミング」11-15回）
る課題の解決に活用で ・2-2 データ表現（「データ処理プログラミング」1-15回）
きる人材」に関する理解 ・2-7 プログラミング（BI）基礎（「プログラミング入門（BI）」1-15回，「プログラミング（BI）」1-15回，「データ処理プログラミング」1-15回）や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。
【モデルカリキュラム学修項目1-1, 1-2, 2-1, 3-1, 3-2, 3-3, 3-4, 3-9を扱う科目のうち，演習・実践の要素が強いもの】
応用基礎コアのなかで ・1-1
ナリティクスI」10-15回，「データアナリティクスII」1−15回，「知的情報システム開発II」1-15回）も特に重要な学修項目 ・1-2 分データ駆動型社会とデータサイエンス（「データア析設
計（「データアナリティクスI」10-15回，「データアナリティクスII」1−15回）群であり、「データエンジ ・2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング（「データアナリティクスII」1−5回）
ニアリング基礎」、及び Ⅱ ・3-1 AIの歴史と応用分野（「データ処理プログラミング」10回）「データ・ＡＩ活用 企画・ ・3-3 機械学習の基礎と展望（「データマイニングと機械学習」1-8回，「知的情報システム開発II」1-15回）
深層学習の基礎と展望（「データマイニングと機械学習」8回，「知的情報システム開発II」1-15回）
実施・評価」から構成さ ・3-4
・3-9 AIの構築・運用（「データマイニングと機械学習」1-8回，「知的情報システム開発II」1-15回）れる。
13【修了要件３】

授業に含まれている内容・要素

講義内容

重要なキーワード（太字）・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率（「統計学入門(I )」5-8回 ）・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 (「データ処理演習(I )」4-5回）
・相関係数、相関関係と因果関係 (「データ処理演習(I )」8-9回、「数理・データサイエンス入門」5回、「統計学入門(I )」2-3回)

A

A

目

A

A

一般のキーワード・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、 例尺度（「データ処理演習(I )」2-3回 「統計学入門(I )」2-3回 「多変量1-6 ・確率分布、正規分布、独 同 分布（「統計学入門(I )」5-8回）

⽴ ⼀

⽐

A

A

，

A

，

解析(IA)」2・4回目）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々 オプション（高度な内容）・点推定と区間推定 （「統計学入門(IA)」9-11回）
なデータ処理に関する・固有値と固有ベクトル（「多変量解析(IA)」9回）
知識である「数学基礎
⽴仮説、⽚側検定と両側検定、 第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意水準（「数理・データサイエンス入門」6回，「データ処理演習(IA)」8（統計数理、線形代数、 ・帰無仮説と対9回，「統計学入門(IA)」12-15回）
微分積分）」に加え、ＡＩ 重要なキーワード（太字）を実現するための手段 1-7 ・アルゴリズムの表現（「プログラミング(IA)」7-9回，「データとプログラミング」1-3回）
として「アルゴリズム」、 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）（「プログラミング(IA)」7-9回，「データとプログラミング」4-6回）「データ表現」、「プログ 重要なキーワード（太字）ラミング基礎」の概念や ・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など） (「データ処理演習(IA)」1-3回，「情報学総論」4回，「社会調査法」2-3回，「都市環境デザイ
知識の習得を目指す。 2-2 ン」3・10-12回，「Webデザイン」7-13回，「データとプログラミング」4-6回，「地理情報システム」1-3回，「公共政策演習」1-3回)
一般のキーワード・情報量の単位（ビット、バイト）、 進数、 字コード（「コンピュータ入門」12回 「 e デ イン」9-13回）
重要なキーワード（太字）・文字型、整数型、浮動小数点型（「プログラミング入門(I )」1-4回 「プログラミング(I )」1回 「データとプログラミング」1-3回 「 理情報シス ム」4-10
2-7 回）
・変数、代入、四則演算、論理演算（「プログラミング入門(I )」5-8回 「プログラミング(I )」2・3回 「データとプログラミング」4-6回）
・関数、引数、戻り値（「プログラミング入門(I )」9-12回 「プログラミング(I )」4-6回 「データとプログラミング」10-14回）
重要なキーワード（太字）・データ駆動型社会、Society5.0 (「数理・データサイエンス入門」1回 「情報学総論」9-10回 「IC論」11-15回 「デ イン」10回 「 理情報シス ム」15回 「演習」1-3回)
・データサイエンス活用事例 (仮説検証、、 因、計画 定、、 動代替など) (「数理・データサイエンス入門」7回 「情報学総論」
1-1 9-10回 「社会法」7-8回 「デ イン」11-13回 「社会論」15回 「社会 デル」2-10回 「 理情報シス ム」11-15回)

二

テ

，

⽂

，Wb ザ
A
，
A ，
A
，
A
，
A
，
A
，
，
， T経済
， 公共政策
知識発見 原 究明 策 判断支援 発
調査， 都市環境 ザ
， 調査
， モ
，地

一般のキーワード・データを活用

した新しいビジネスモデル (「情報学総論」9回)

14，地， 都市環境 ザ
テ

テ

，

，地

重要なキーワード（太字）・データ分 の進
、仮説検証サイクル(「データ処理演習(I )」8-15回 「統計学入門(I )」1-3回 「社会量(I )」1回)

解析 A

析

め方

A

，

A

，

調査法」2-8回，「社会調査論」13-15回，「多変一般のキーワード・分の 定（「データ処理演習(I )」13-15回 「社会法」2-3回）・なデータ分法 (回帰、分 、クラスタリングなど)(「数理データサイエンス入門」5回 「データ処理演習(I )」14-15回 「統計学入門(I )」2-3回
1-2 「社会法」2-7回 「多変量(I )」3-15回 「社会論」13-15回 「社会 デル」11-14回 「メディア分 」11-15)・なデータ化 法 (比 、構成、分布、変化など) (「数理データサイエンス入門」4回 「データ処理演習(I )」4-5・9・12-13回 「統計学入門(I )」23回 「社会法」7-8回 「デ イン」4・11-13回 「多変量(I )」3-15回 「 理情報シス ム」1-10回）
・データの 集、、分
統合 (「データ処理演習(I )」14-15回 「社会法」4-7回 「社会 デル」2・6・10回)

析目的 設
A
， 調査
様々
析手
類
，
調査
，
解析 A
， 調査
， モ
，
様々
可視 手 較
，， 調査， 都市環境 ザ，
解析 A，地
収 加工 割/
A
， 調査
， モ

テ

析

A
A

，

，

オプション（高度な内容）
・分
応
な

A

析目的に じた適切 調査 （標本調査、標本誤差） （「統計学入門(IA)」1, 9-11回，「社会調査論」12回，「地理情報システム」11-15回）
T 通信技術 展， T経済論」4-15回，「都市環境デザイン」8-10回，「公共政策演習」1-3回)
収 蓄
ウ

重要なキーワード（太字）・IC (情報) の進 、ビッグデータ (「情報学総論」5・9-11回 「IC・ビッグデータの 集と 積、クラ ドサービス (「情報学総論」9-10回)
・ビッグデータ活用事例 (「情報学総論」9-10回)（２）ＡＩの歴史から多岐 2-1に渡る技術種類や応用 一般のキーワード
分野、更には研究やビ ・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ (「情報学総論」9-10回，「都市環境デザイン」11-13回，「公共政策演習」1-7回)
ジネスの現場において ・ソーシャルメディアデータ (「情報学総論」9-10回)
実際にＡＩを活用する際 3-1 重要なキーワード（太字）の構築から運用までの ・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム (「情報学総論」9-10回，「コミュニケーション・メディア史」9回)
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な 一般のキーワード
ものに加え、「データサ ・人間の知的活動とAI技術 (「ジャーナリズム論」9回)
イエンス基礎」、「機械学 ・AI技術の活用領域の広がり (「情報学総論」9-10回，「ICT経済論」11-15回，「ジャーナリズム論」9回，「メディア文化論」7回)
習の基礎と展望」、及び 重要なキーワード（太字）・AI倫理、AIの社会的受容性（「情報学総論」9-10回，「ジャーナリズム論」9回）「深層学習の基礎と展
・プライバシー保護、個人情報の取り扱い（「情報学総論」9回，「ICT経済論」，「情報セキュリティと法制度」2-11回）
望」から構成される。
一般のキーワード
則 イドライン（「ジャー リズム論」9回）
・ Iの 平 、 Iの、 Iの説（「情報学総論」9-10回）

A に する原 /ガA 公 性 A 信頼性 A

3-2 ・ I 関

ナ
明可能性

オプション（高度な内容）
・ Iと（「情報学総論」9回 「情報 キュリ ィと法 度」12-14回）
重要なキーワード（太字）・で進学習の応用と( 要、
検 、推 )など (「数理・データサイエンス入門」7回 「情報学総論」9-10回)
・
学習、
り学習、
な 学習、 化学習 (「多変量(I )」5-9・14回)

A 知的財産権
実世界 む機械機械 教師あ， セ テ 制発展 需 予測 異常 知 商品 薦
教師 し 強解析 A

3-3 一般のキーワード

解析 A
解析 A
解析 A
重要なキーワード（太字）3-4 ・実世界で進む深層学習の応用と革新 （画像認識、自然言語処理、音声生成など）（「情報学総論」9-10回）
・学習データと検証データ (「多変量(I )」5-6回)
・ ールドア ト法、 差検証法 (「多変量(I )」5-6回)・過学習、バイアス (「多変量(I )」5-6回)

ホ

ウ

交

15

，

A

，

3-9

一般のキーワード・ Iの社会、ビジ スの組(「情報学総論」5・9-10回)
・ 数の Iを活用
シス ム (「情報学総論」5・9-10回)

A
複

実装
A 技術

ネ /業務へした テ

み込み

オプション（高度な内容）
・ Iシス ムの、 スト、 用（「情報学総論」9-10回）
・ Iシス ムの、（「数理・データサイエンス入門」1回、「情報学総論」9-10回)

A テ 開発 テ 運
A テ 品質 信頼性【モデルカリキュラム学修項目1-6, 1-7, 2-2, 2-7を扱う科目のうち，演習・実践の要素が強いもの】
・1-6. 数学基礎：代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 (「データ処理演習(IA)」4-5回）
・1-6. 数学基礎：相関係数、相関関係と因果関係 (「データ処理演習(IA)」8-9回)（３）本認定制度が育成 ・1-7. アルゴリズム：アルゴリズムの表現（「プログラミング(IA)」7-9回，「データとプログラミング」1-3回）
目標として掲げる「デー ・1-7. アルゴリズム：並び替え（ソート）、探索（サーチ）（「プログラミング(IA)」7-9回，「データとプログラミング」4-6回）
タを人や社会にかかわ Ⅰ ・2-2. データ表現： コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など） (「データ処理演習(IA)」3回，「社会調査法」2-3回，「都市環境デザイン」，「Webデザイン」7-13回，「データとプログラミング」4-6回，「地理情報システム」1-3回，「公共政策演習」1-3回)
る課題の解決に活用で 3・10-12回
・2-7.
プログラミング基礎：基礎文字型、整数型、浮動小数点型（「プログラミング入門(IA)」1-4回，「プログラミング(IA)」1回，「データとプログラミング」1-3
きる人材」に関する理解 回）や認識の向上に資する ・2-7. プログラミング基礎：変数、代入、四則演算、論理演算（「プログラミング入門(IA)」5-8回，「プログラミング(IA)」2・3回，「データとプログラミング」4-6
実践の場を通じた学習 回）体験を行う学修項目群。 ・2-7. プログラミング基礎：関数、引数、戻り値（「プログラミング入門(IA)」9-12回，「プログラミング(IA)」4-6回，「データとプログラミング」10-14回）
応用基礎コアのなかで 【モデルカリキュラム学修項目1-1, 1-2, 2-1, 3-1, 3-2, 3-3, 3-4, 3-9を扱う科目のうち，演習・実践の要素が強いもの】
も特に重要な学修項目 ・1-2. 分析設計：データ分析の進め方、仮説検証サイクル(「データ処理演習(IA)」8-15回，「社会調査法」5-7回，)・1-2. 分析設計：分析目的の設定・様々なデータ分析手法(「データ処理演習(IA)」14-15回，「社会調査法」2-4回，「社会モデル」2-14回，「メディア分析」
群であり、「データエンジ 11-15回)
ニアリング基礎」、及び ・1-2. 分析設計：様々なデータ可視化手法 (「データ処理演習(IA)」4-5・9・12-13回，「社会調査法」7-8回，「都市環境デザイン」4・11-13回，「多変量解析「データ・ＡＩ活用 企画・ Ⅱ (IA)」3-15回，「地理情報システム」1-10回）
実施・評価」から構成さ ・1-2. 分析設計：データの収集、加工、分割/統合 (「データ処理演習(IA)」14-15回，「社会調査法」4-7回，「社会モデル」6・10回)れる。
・2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング：ICT (情報通信技術) の進展、ビッグデータ (「ICT経済論」4-15回，「都市環境デザイン」8-10回，「公共政策演習」1-3回)
・2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング：人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ (「都市環境デザイン」11-13回，「公共政策演習」1-7回)⑧プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムが策定した応用基礎レベルの学習内容をカバーし、基礎力から実践的応用力までを身に付けられる。
・理工系から文科系まで幅広い分野の学生に、それぞれの興味関心や希望する将来像に沿った知識やスキルを身に付けられる。
⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.inf.shizuoka.ac.jp/approach/MDSAI/

16

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和３

年度

学部・学科単位のプログラム②申請単位③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
情報学部

合 計

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

入学
定員

収容
定員

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 合計

245

980

239

0

0

0

0

0

0

0

0

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0

0

245

980

239

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17

履修率

239
24%
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239
24%

様式４

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
情報学部数理・データサイエンス・AI教育プロジェクトWG規則② 体制の目的
情報学部における数理・データサイエンス・AI教育の企画および実践のための体制整備を行うことを目的とする。教務委員会と連携して学部カリキュラムの整備、電子教材を含む教材の構築、アクティブラーニングなどの学習教育方法に関する検討を行う。

③ 具体的な構成員
情報学部 教授（副学部長） 小西 達裕
情報学部 准教授 山本 泰生
情報学部 准教授 山本 祐輔
情報学部 准教授 藤岡 伸明④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績24%
令和４年度予定
45%
令和５年度予定
67%
令和６年度予定75%
令和７年度予定
75%
収容定員（名）980
具体的な計画
当プログラムは令和３年度開設であり、令和４年開始時点では１学年しか対象学生がいな
い。いっぽう、プログラム履修登録は運用上、全学共通科目である「数理・データサイエンス入門」を履修した者には基本的に全員プログラム履修資格があるものとして扱っているた
め、令和３年度の履修実績はほぼ１学年全員分となっている。
令和４年度以降は１年生については同様の理由でほぼ全員が履修者となるが、２年次以降、専門科目を履修する段階で本教育プログラムから離脱（履修取り消し）する学生も一定数出るものと予想している。そのため、学年進行に応じた履修者数増（令和６年度まで1年あたり約25%)と、離脱者の見込みを総合して上記の履修率となっている。
離脱率を低下させるために、令和４年度より教務ガイダンスや学生向け広報等で当教育プログラムの目的と学習内容の社会的有用性について学生に周知する。また指導教員や教務委員による履修指導においてもプログラム履修の勧奨や修了に困難を抱える学生のサポートなどを強化する。

18

⑤ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本学部は３学科から構成されるが、それぞれの学科向けに３通りのプログラム修了要件を定めており、他学部・他学科聴講のような学生に負担のかかる履修方法をとらずとも、所属学科の科目の単位を取得するだけで修了要件のいずれかを満たすことができるよう工夫している。３通りのプログラム修了要件は全てが数理データサイエンス教育コンソーシアムが定めた応用基礎レベルの学習内容を十分にカバーするようにカリキュラム設計をしている（様式２を参照）。

⑥ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
入学後のガイダンス、指導教員および教務委員による履修指導において十分な周知を行うとともに、１年次必修科目「コンピュータ入門」の中でも当教育プログラムのメリットを解説する。
今回の申請においてプログラム認定を受けた暁には、このことを学部Webページや各種大学広報誌、新聞社による大学紹介記事などで広報し、在学生のみならず受験生にも当プログラムのメリットを広く周知する予定である。

19

⑦ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
プログラム対象科目の一部については令和３年度に動画教材集を作成し、令和４年度以降学生が視聴できる体制を整える予定である。これを視聴するだけでは当該科目の単位の取得はできないが、重要な学習項目について、３学科いずれの学生・どの学年の学生でもいつでも学習・復習することが可能である。
教材集の内容は以下の通り。
・データサイエンス基礎（データサイエンス系） １５項目
・データサイエンス基礎（数学系）
１５項目
・データエンジニアリング基礎
１５項目
・AI基礎
１５項目

⑧ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
全ての授業についてシラバス中に質問を受け付ける方法や時間帯などの記載が義務付
けられており、また情報学部教員は全員がネットワークを介しての学生とのコミュニケーションに精通しているため、電子メール、オンライン会議室、SNSなどを通じて学習指導を行うことができる。
特に１年次入門科目である「数理・データサイエンス入門」（本プログラム修了要件において全学科共通の必修科目である）に対しては、ティーチングアシスタントを雇用してオンライ
ン・対面でのヘルプデスクを常設しており、疑問点などの相談をいつでも受け付けている。

20

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等
学内からの視点
情報学部専門科目については、情報学部教育内部質保証委員会にて授業科目の履修状況・単位取得状況を分析している。また全学共通科目については、全学数理データサイエンス教育プロジェクト研究所がこれを担当し、分析結果は情報学部数理・データサイエンス・AI教育プロジェクトWGと共有されている。なお全学共通科
目「数理・データサイエンス入門」はフルオンライン科目であるため、各授業回の受講状況を全て授業支援シス
テム上で把握している。
令和３年度の状況としては、開設が令和３年度のため対象科目は１年次科目のみであり、共通科目について
プログラムの履修・修得状 も学部専門科目においても総じて十分高い単位取得率となっている。
況

学修成果

学修成果については全学教育内部質保証委員会により成績分布がチェックされており、特に演習など同一科
目が複数の少人数クラスに分かれて開講される科目では、クラス間の成績分布の差異についてもチェックの対象となっている。
また全学共通科目「数理・データサイエンス入門」はフルオンライン科目であり学修成果の評価を定期的なオンラインテストで行っているため、学習項目毎の成績分布が詳細に把握できる。令和３年度は特段成績の低い
学習項目はなかったが、令和２年度には一部の学習内容について成績が低かったため、令和３年度に補足教材を作成して配布するなどの改善を行った。この評価改善サイクルは令和３年度以降も稼働している。

21

本学では全ての授業科目において受講生アンケートを実施しているが、令和３年度前期は新型コロナウイル
ス流行によりほとんどの授業がオンラインだったため、大規模な授業アンケートを行わなかった。同年度後期はアンケートを行い、情報学部教育内部質保証委員会による結果の分析を行った。数理DS・AI系科目について
は、理解度の自己評価の面では特段の問題はなかったが、授業満足度については他学部の授業の平均評価
値をやや下回る結果となった。いわゆる理数系科目については演習・レポートなどが厳しいことも原因のひとつ
学生アンケート等を通じた と思われるので、他学部の同様の科目との比較を行うなどより詳細な分析を予定している。
学生の内容の理解度

上述の受講生アンケートにおいて、他の学生への当該授業の推奨度について質問している。ただし、推奨の理由については詳しく記述させていないため、その授業の内容や方法が良いため推奨しているのか、努力せずに単位が取得できるからなどあまり芳しくない理由から推奨しているのかは明確にできていない。授業の質については授業方法等に対する満足度を別項目で記述させており、授業改善にはこちらを活用するほうが適切である、という意見もある。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨度

本教育プログラムは令和３年度開設であるため、現時点では１学年（令和３年度入学生）のみであり、また１
年次のプログラム必修科目はほぼ卒業のための必修科目でもあることから、現時点での履修率はこの学年内では高い。今後年次進行に伴い、収容定員に対する履修率は向上が見込まれるが、専門科目の単位取得に困難を感じてプログラムから離脱（履修取り消し）が生じることが予想される。離脱率を低下させるために、令和全学的な履修者数、履修 ４年度より教務ガイダンスや学生向け広報等で本教育プログラムの目的と学習内容の社会的有用性を学生に率向上に向けた計画の達 周知する。また指導教員等による履修指導でもプログラム履修の勧奨や修了に困難を抱える学生のサポートを強化する。
成・進捗状況

22

学外からの視点
本プログラムは令和３年度開設であり、まだ修了者はいない。全学生を対象とする全学的取り組みとしては、大学の自己評価・外部評価の時期に合わせて卒業生調査を実施しているため、本教育プログラムの修了者が出た後は学習成果の自己評価や所属機関からの評価を行うことができると思われる。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

情報学部では毎年「アドバイザリ会議」を開催している。これは、学識経験者や企業のトップの経験者を招いて学生の研究発表の聴講や教育内容に関する説明を受けた後、学部の教育の現状や将来構想について意見をお聞きするものである。本教育プログラムの設計においてもその基礎的段階からアドバイザリ会議を通じた産業界からの意見聴取を行っており、今後も継続する予定である。

産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見23

入学直後の１年生前期に全学必修で開講する「数理・データサイエンス入門」は、約５０本の動画教材を視聴することにより学ぶフルオンライン科目であるが、その教材集のはじめには「県内有力企業トップに対するイン
タビューで、企業におけるデータサイエンスの重要性を述べていただく」「学内および関連企業などから１年生にも理解しすい数理データサイエンスAI系の研究成果をわかりやすく紹介する」といったこの分野に興味を抱かせることを目的とした動画を配置しており、受講生アンケートの結果からもその効果をうかがうことができる。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

前述の通り全科目に対する受講生アンケートが全学的に実施されており、その結果は担当教員および教授会にて全構成員に共有され、個々の教員の授業内容の向上を促すことに寄与している。統計的データによる他の授業との評価点の比較や、自由記述からの授業内容の改善などに役立っており、また問題ある評価の授業については、情報学部内部質保証委員会による調査や担当教員への助言を行う体制が整っている。

内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること

https://www.inf.shizuoka.ac.jp/approach/MDSAI/tenkenR3.pdf②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス24

修了要件１
科目の並び順は、申請書様式２「①具体的な修了要件」に記載されている科目の順序に従う。

25

2021 年度 数理・データサイエンス入門

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

数理・データサイエンス入門
小西 達裕, 須藤 智, 滑田 明暢, 武田 将季
前期
曜日・時限
時間外
1年
単位数
1
数理・データサイエンス、統計学、情報技術
現代社会では多様で膨大なデータの利活用を通して、社会課題を解決したり、新しい価値を創出する人材が求められています。本授業では、数理・データサイエンスの基本的考え方、統計学の基礎、情報技術の基礎的知識を理解し、今後の学習で数理・授業の目標
データサイエンスを活用した学習ができるようになることを目標とします。また、
具体的な社会課題における数理・データサイエンスの具体的な事例を学び、数理・データサイエンスの必要性について理解し、将来社会で数理・データサイエンスを活用の必要性を説明できるようになることを目指します。
本授業では、数理・データサイエンス入門は、インターネット上の学習システムを使
学習内容ってすべてオンラインで学習します。具体的な学習内容は、数理・データサイエンスの活用事例、統計学基礎、情報技術基礎、情報倫理基礎です。
授業は 1 節から 8 節まで複数のオンライン動画で構成されています。
授業のスケジュールは配布されたパンフレットと Web 資料に掲載されています。
5 月中旬から学務情報システムで受講方法をアナウンスしますので、確認してください。
1．数理データサイエンスの基礎―事例紹介
2．情報技術基礎① ―データとは？プログラミングとは？
授業計画
3．情報技術基礎② ―データ処理のためのプログラミング
4．統計学基礎① ―基礎統計、データの可視化
5．統計学基礎② ―相関、回帰直線、主成分分析
6．統計学基礎③ ―確率、分布、検定
7．数理データサイエンスの応用―事例紹介
8．統計学基礎、情報倫理―データの収集、保存、取り扱い
受講要件
特になし
テキスト・参考 特になし
書
成 績 評 価 の 方 本授業は合否で成績評価を行います。
各単元に対応する小テストの結果をもとに合否を反映するので、学務情報システム、
法・基準
パンフレットに詳細が書かれているので確認すること。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

26

2021 年度 情報学総論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

情報学総論
西村 雅史, 湯浦 克彦, 山本 祐輔, 吉田 寛
前期
曜日・時限
水 1・2
1年
単位数
2
情報、情報学、コンピュータ、情報システム、情報社会「情報学」って何?情報学部ではどんなことを勉強するの?この講義はこれらの疑問に答えることが目的である。すなわ ち、皆さんがこれから学んでいく「情報学」とは何かについて、授業を展開していく。情報学の内容 と範囲は幅広い。この講義によって皆さんが情報学のイメージをつかみ、それがこの学部における今後の学習への鳥瞰図の 働きをすることを期待する。
第 1 部. 「情報とコンピュータ」:情報とは何か、コンピュータで情報を扱うとはど
ういうことかを基礎から学ぶ。
第 2 部. 「情報システム」:情報システムを利用したサービスや企業活動、および情報システムに関わる専門職種について学 ぶ。また、インターネットを介して得られるビッグデータを活用したイノベーションについて学ぶ。
第 3 部. 「情報社会」:情報化に伴う社会の動向と社会問題について幅広く見渡しな
がら、情報学の課題を考える。
第 1 部 情報とコンピュータ(担当 情報科学科，西村)
第 1 回 情報とは何か、「コンピュータで情報を扱う」とは
第 2 回 情報を処理する(1)- コンピュータの基本技術
第 3 回 情報を処理する(2)- コンピュータの関連技術
第 4 回 情報を活用する(1)- メディア情報処理:アナログとデジタル
第 5 回 情報を活用する(2)- ビッグデータと人工知能 :最近の技術動向
第 2 部 情報システム(担当 行動情報学科，6-8:湯浦 9-10: 山本)

授業計画

第 6 回 情報システムの役割
第 7 回 利用者中心のシステム
第 8 回 情報システムのプロフェッショナル
第 9 回 ビッグデータ × IT イノベーション
第 10 回 信頼性と情報システム

第 3 部 情報社会(担当 情報社会学科，吉田)第 11 回 コンピュータの発達と「情報社会」 :「近代社会」との対比
第 12 回 情報社会の光と影 リテラシーと情報倫理 :便利さと安心・安全
第 13 回 情報社会のメディアとコミュニケーション :情報化される個人
第 14 回 情報社会における公共性とコミュニティ :制度や場の情報化
第 15 回 情報社会を作る 情報社会の文化と思想 :人間的価値と社会批判
受講要件
特になし
テキスト・参考 各教員が必要に応じて資料を配布する。参考書も各教員が授業中に適宜指示する。

27

書
部は授業時に課す課題等による.提出には学務情報システムを使用する.
成 績 評 価 の 方 第第 12 部は授業時に課す課題等による．
法・基準
第 3 部は授業中に課すレポート等による.
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

28

2021 年度 データ処理演習(CS)

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

データ処理演習(CS)宮崎 佳典, 高橋 晃, 板口 典弘, 藤岡 伸明
前期
曜日・時限
火 9･10，金 9･10
1年
単位数
1
データ、表、関数、グラフ、統計、ピボットテーブル、検定、エクセル、R
受講⽣がデータの意味をきちんと理解した上で，基本的なデータ処理について学び，
図表やグラフの作成，ならびに検定などの統計処理の⼿法を体験することが本科目
授業の目標の目的である．講義と演習形式を組み合わせるといった⼯夫により，受講⽣の理解が深まる．また数理データサイエンス教育の初歩段階の技能と考え⽅も習得できる．
データを扱う前段階として，データとは何かを取り上げ，データの意味，種類（連続／離散など），尺度などについてきちんと理解させる．その上で，データ「処理」について，特に ①把握する，②整理する 能⼒の育成に重点を置く．その後，代表値・
学習内容
分布情報のグラフ化だけでなく，データを「魅せ」たり統計的に処理する能⼒も培う．外部との連携（ファイル⼊出⼒，レポートの書き⽅も含めたワードへの貼り付けなど）についても取り扱う．なお，データを「加⼯して解釈」のような本格的な処理は後続の関連科目に譲ることとする．
1 回 データとは何か（データの意味，データの取得，連続／離散データ，尺度など）
2 回 データとグラフ（グラフ化の意義，グラフの種類など）
3 回 エクセルの基礎（関数，番地指定，表の作成など）
4 回 グラフを作ってデータを理解する（1）（棒グラフ，折れ線グラフなど）
5 回 グラフを作ってデータを理解する（2）（散布図，ヒストグラムなど）
6 回 データを整理する・魅せる（フィルタ，条件付き書式設定，ユーザー定義表⽰
形式など）
7 回 データを保証する（⼊⼒規則，シート保護，ピボットテーブルなど）
授業計画
8 回 データを統計的に処理する（推測統計，T 検定，相関 ・回帰係数の検定など）
9 回 仮想データの分析（1）（データのインポート，整理，統計，図表の作成など）
10 回 仮想データの分析（2）（レポートの書き⽅，作成など）
11 回 統計ソフト R の導⼊（R プログラミングの基本）
12 回 統計ソフト R の処理（ファイル管理，統計データのグラフ化など）
13 回 データ処理総合演習（１）14 回 データ処理総合演習（２）15 回 データ処理総合演習（３）
受講要件
ノート PC を毎回持参すること
森 数⾺，「⼼理学統計⼊門 わかって使える検定法」，講談社（2017）
テキスト・参考 板板⼝⼝ 典弘,
典弘,
⼭本 健太郎，「⼼理学レポート・論⽂の書き⽅ 演習課題から卒論まで」，書
講談社（2017）
成 績 評 価 の 方 演習課題の出来を元に得点化して総和を求めたのち，総合的に決定します．
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 事前学習型授業、調査学習、双方向アンケート29

2021 年度 コンピュータ入門

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

コンピュータ入門
小西 達裕
前期
曜日・時限
木 1･2
1年
単位数
2
計算機の基本構成 、計算機の基本動作原理 、計算機の基礎概念
計算機一般に関する基礎概念を与え、計算機システムの基本構成をハードウェア・
ソフトウェアの両面から解説する。特に、日常的な計算機操作に関する概念的背景を与える。さらに、各人が購入したパーソナルコンピュータを、情報学部生としての活動に利用する方法についての示唆を与え、必要に応じて最新のトピックを扱う。
導入と基礎0）あなたの PC でできること
1）計算機システムの基本構成
2）OS・ウィンドウ環境とアプリケーションソフト
3）ファイル・ファイルの管理・ファイルの操作
コンピュータネットワーク
4）基本概念
5）WWW の基本概念
6）電子メールの基本概念
7）インターネット
8）セキュリティと情報モラル
計算機システムの基礎知識
9）計算機の基本動作原理
10）日本語処理のしくみ
11）ハードウェア・OS・アプリケーションソフト
12) 計算機内部の情報表現：デジタル化
13) 様々な種類のコンピュータ
14) 計測・制御とコンピュータ
15) コンピュータシステムの学習・教育へのお応用
コンピュータの基本操作に必要な概念、考え方を学ぶ。次いでネットワークへの接
続方法についての演習と並行して、コンピュータネットワークの基礎概念について学ぶ。演習の進行度に応じて、情報モラル・セキュリティなどその他のトピックを随時挿入する。ネットワークの利用法を学んだ後は、ネットワークを用いて講義資料を配布したり、電子掲示板を用いて学習者間のコミュニケーションの場を提供するなど、授業を受けながら自然にコンピュータの利用法が学べるような授業を行う。
新型コロナウィルスの流行状況に応じて、以下の授業形態から最適な方法で行う（学期中に授業形態を変更する場合もある。教員からの連絡に注意すること）。
A)教室での対面授業
B)教室での授業動画を動画配信システムにより自宅などで視聴（授業と同時）

30C)教室での授業動画を動画配信システムにより自宅などで視聴（後日任意の時間帯）
D) A)～C)を週毎に切り替えて受講
E) A)～C)を各自自由に選択して受講
F) 授業音声つきスライドファイルをダウンロードして視聴することにより受講受講要件
テキスト・参考 配布資料により講義を行う。
書成 績 評 価 の 方 上記学習内容について、他人に正しく説明できることを最低限の合格基準とする。
評価は期末試験によって行うが、新型コロナウィルス対策のために教室での試験実法・基準施が困難な場合にはレポートでこれに代える。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

31

2021 年度 プログラミング入門(CS)

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

受講要件

プログラミング入門(CS)
小暮 悟, 佐治 斉, 西村 雅史, 遠山 紗矢香
前期後半
火 5･6,火 9･10
曜日・時限
1年
1
単位数
HTML、コンピュータ、プログラミング、基礎リテラシー
学生が以下の力を身につけることを目標とする
1) プログラミング受講のための基礎リテラシーと基本的概念を理解する．
2) コンピュータ上での実際のプログラミングを体験し，簡単なプログラムを自身で作成，実行できる．
この授業では，後期に開講されるプログラミングを受講するのに必要となる基礎的なリテラシーとして，Linux 系 OS の端末や，エディタの利用等に関する知識を学ぶ．
また，それらの体験をしながら，プログラミングの基礎的知識を学ぶ．
本講義はクォーター制での実施である．
以下の内容を実施する．皆様の演習状況を見て調整することがある．
第 1 回・第 2 回：Linux の歴史，ファイル，エディタについて
講義・演習
第 3 回・第 4 回：プログラミングの歴史，scratch を用いたプログラミング言語体
験
講義・演習
第 5 回・第 6 回：サーバとクライアント，Web サーバとブラウザ，HTML 文法，HTML
と CSS
講義・演習
第 7 回・第 8 回：Java を用いたコンソール上でのプログラミング１（順次構造・条
件分岐）
講義・演習
第 9 回・第 10 回：Java を用いたコンソール上でのプログラミング２（繰り返し）
講義・演習
第 11 回・第 12 回：Java コーディング規約，インデントの重要性，Java を用いた
コンソール上でのプログラミング３（復習）
講義・演習
第 13 回・第 14 回：HTML を Java プログラムで生成する
講義・演習
自身のコンピュータを使いこなせること，データ処理入門を履修していること

32テキスト・参考 特になし. 講義中に適宜アナウンスする．
書
成 績 評 価 の 方 講義・演習中の課題提出レポートの採点結果で評価する．
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 双方向アンケート〔逐次授業中にアンケート等を実施〕

33

2021 年度 プログラミング(CS)

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

プログラミング(CS)小暮 悟, 佐治 斉, 西村 雅史, 遠山 紗矢香
後期
金 1･2,金 3･4
曜日・時限
1年
2
単位数
プログラミング、データ構造、問題解決、オブジェクト指向、プログラム言語
以下の 2 つを目標とする．
・プログラミングとは何か、どう役立つか、そのために他のどんな知識が必要かを理解する
・後続科目の受講に必要な初等的プログラミングスキルを習得する
また、プログラミング技術の習得の難しさや理解の個人差の存在、チームでのプロ
グラミングの必要性と難しさを理解し、小規模なプログラムを自身で作成できるス
キルを身につけることを期待する。
プログラミングとは何か、どう役立つか、そのために他のどんな知識が必要か、というプログラミングに関する基礎的な理解を、具体的なプログラム例に触れながら、それらを用いたプログラミングの過程を通じて、学び、深める。授業中には、授業計画に従い、与えられたプログラムの分析から具体的なプログラム作成までを自身で行うことにより、これらの点への理解を深め、後続科目の受講に必要な初等的プログラミングスキルを習得する。
また、グループで遂行する課題などを通じて、プログラミング技術の習得の難しさや理解の個人差の存在、チームでのプログラミングの必要性と難しさなどを、体験を通じて学ぶ。
主な学習項目は、プログラミングの概要、オブジェクト指向プログラム言語の持
つ基本的な構文やその用い方、およびそれらの応用方法などを中心とする。
なお、プログラミング言語としては Java 言語を用いるが、広くプログラミング
で共通に用いられる基本的な考え方や理解の習得を主眼とする。
基本的には以下の通りすすめるが，状況により変更することがある．
詳しくは初回授業のガイダンスで示す．
後期の通常枠では以下の 15 週分の内容を講義する。
第 1 ブロック（第 1 週-第 3 週）:
プログラミングの本来の目的に立ち返る
ごく簡単な物理シミュレーションなどから数値計算の基礎を学ぶ。
同時に、ループや条件分岐などの制御構造も、実例から学ぶ。
発展的なデータ可視化方法として、MS Excel や HTML+JavaScript を利用す

34

受講要件

る。
第 2 ブロック（第 4 週-第 6 週）：
コンピュータの新しい使い方から学ぶプログラミング(1)
感染症の拡散シミュレーションなどを題材に、多次元配列やメソッド(関数)とその再帰呼び出し概念を学ぶ。
また、プログラムによる簡単な画面表示方法に触れる。
第 3 ブロック（第 7 週-第 10 週）：
データの抽象化とオブジェクト指向プログラミングの基礎
オブジェクト指向の基本概念(データ抽象化とクラス、 インスタンス)
およびこの発展的内容として、GUI とイベントモデルなどを学ぶ。
第 4 ブロック（第 11 週-第 13 週）：
コンピュータの新しい使い方から学ぶプログラミング(2)クライアント-サーバモデルに基づいた、簡単なサーバサイドプログラミン
グを体験する。
上級者には、さらに発展的な内容として、JSP 等のアプリケーションフレー
ムワークの利用に触れる
最終ブロック（第 14 週-第 15 週）：
自由課題
これまでに学んだことを生かして、チームでプロジェクトを組んでアプリケーションを企画・実装する。
第１回：プログラミングの基礎(1)
第２回：プログラミングの基礎(2)
第３回：プログラミングの基礎(復習・口頭試問)
第４回：応用から学ぶプログラミング(1)
第５回：応用から学ぶプログラミング(2)
第６回：応用から学ぶプログラミング(復習・口頭試問)
第７回：オブジェクト指向プログラミング基礎(1)
第８回：オブジェクト指向プログラミング基礎(2)
第９回：オブジェクト指向プログラミング基礎(3)
第 10 回：オブジェクト指向プログラミング基礎(復習・発表会など)
第 11 回：発展的プログラミング(1)
第 12 回：発展的プログラミング(2)
第 13 回：発展的プログラミング(3)第 14 回：自由課題プログラミング
第 15 回：自由課題発表会
・データ処理入門，プログラミング入門を履修済みのこと

35

いずれか 1 冊を必ず購入すること
テキスト・参考 ・Joseph O'Neil, 独習 Java, 翔泳社 (第 4 版, 2008)
書・柴田 望洋, 新・明解 Java 入門, SB クリエイティブ (2016)
・中垣健志, 林満也 スラスラわかる Java, 翔泳社 (2014)
成 績 評 価 の 方 ・ほぼ毎回課される演習課題，および，グループ課題により達成度を評価する。
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ グループワーク、プレゼンテーション

36

2021 年度 情報セキュリティと法制度

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

受講要件

情報セキュリティと法制度
郭 薇, 西垣 正勝
前期
曜日・時限
金 1･2
2年
単位数
2
情報セキュリティ、共通鍵暗号、公開鍵暗号、ユーザ認証、表現の自由、プライバシ
ー権、知的財産権、サイバー犯罪、法と社会情報セキュリティを技術的側面と法政策という 2 つの観点から理解する。
第 1 回から第 8 回は、情報セキュリティの技術的側面を学ぶ。内容的には、暗号およびユーザ認証の基礎に重点が置かれる。後半（第９回から第１５回）は、人間的側面に関する講義を郭が担当する。法制度・政策の観点から講義することにより、情報技術の応用に伴う社会的リスクとその対策を学習させる。
１～２ 共通鍵暗号
３～４ 公開鍵暗号と電子署名
５ ユーザ認証
６ ネットワークセキュリティ
７ プライバシー保護と DRM
８ 中間テスト
９ 情報セキュリティにおける法制度の位置付け
１０ プライバシー権と個人情報保護①（公法的アプローチ）
１１ プライバシー権と個人情報保護②（私法的アプローチ）
１２ 知的財産権①（著作権入門）
１３ 知的財産権②（商標、職務発明と商業秘密）
１４ サイバー犯罪（不正アクセス、違法コンテンツと有害情報）
１５ 先端技術をめぐる規制の動向（データポータビリティ、AI 開発ガイドライン等）

アンドリュー・S・タネンバウム(著)、水野忠則(訳)『コンピュータネットワーク第テキスト・参考 ５版』日経 BP 社、2013 年
書
小向太郎『情報法入門：デジタル・ネットワークの法律』（第４版）、NTT 出版、2018年
成 績 評 価 の 方 中間テストおよびレポート
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

37

2021 年度 集合・確率

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

集合・確率
青木 徹

前期
1年

曜日・時限
単位数

月 3・4
2

集合，確率
集合論として、集合演算、関係、写像を学び、確率論として、平均値、期待値、二項分布、正規分布、ポアソン分布、大数の法則、中心極限定理などの概念の理解する。
授業の目標
これにより、情報の分析能力、およ び、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成すること。
全ての現代数学は集合論を基礎として構築されている。また、確率論は偶然性を含む現象を数学的に解析するための理論として体系化された学問であり、統計学、機械学
習、乱択アルゴリズムなど様々なの情報科学における分野・技術の基礎となっている。したがって、1 年前期に集合論と確率論を学ぶことにより、その後の様々な講義
学習内容の土台を築く。
本科目を前修科目とする講義としては、グラフ理論、数理論理１、数理論理２、線形代数学 II、統計学入門、多変量解析、オートマトンと言語理論、モデリング、応用
プログラミング A、符号理論が存在する。
1. 全体ガイダンス、集合・確率の概念
2. 数学的準備
3. 集合演算
4. 関係
5. 写像
6. 確率の基本的定理
7. 平均値
授業計画
8. 期待値
9. 二項分布10. 正規分布11. ポアソン分布12. 大数の法則
13. 確率変数・確率分布
14. 中心極限定理
15. まとめ
受講要件なし
テキスト・参考 なし。スライドを使って授業を進める。
書成 績 評 価 の 方 小テスト 20％、期末試験 80％として成績を評価する。
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

38

2021 年度 微分積分学 I

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

微分積分学 I
新谷 誠, 宮崎 佳典
金 1･2
前期
曜日・時限
1年
2
単位数
関数の極限、関数の連続、微分法、積分法、データサイエンス
微分積分学 I、II を通じ、極限、微分法、積分法、偏微分法、重積分などの概念を理解し、数学的な論理の展開や概念の抽象化に必要な基礎知識を修得する。これ
により、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成を行うことが本科目の目的である。
１ 関数と極限いろいろな関数、関数の極限、関数の連続性、平均変化率、微分係数、導関数
２ 微分法および応用
合成関数、陰関数、逆関数、三角関数、逆三角関数、対数関数、指数関数
おのおのの導関数、高次導関数、平均値の定理、ラグランジュの平均値の定理、コーシーの平均値の定理、ロピタルの定理、関数の増減と極値、曲線の凹凸、変曲点、テイラーの定理、マクローリンの定理
３ 積分法および応用
不定積分、定積分、置換積分法、部分積分法、有理関数の積分、無理関数の積分、広義積分、面積、表面積、体積、曲線の長さ
講義は教科書にそって進めます．基本的に毎回課題を出します．15 回の授業の後に期末試験を実施します．
1. 関数と極限
2. 関数と極限
3. 関数と極限
4. 微分法および応用
5. 微分法および応用
6. 微分法および応用
7. 微分法および応用
8. 中間試験
9. 微分法および応用
10. 微分法および応用
11. 積分法および応用
12. 積分法および応用
13. 積分法および応用
14. 積分法および応用
15. 積分法および応用【オンライン講義】

39

受講要件
テキスト・参考 飯島徹穂 著 「Ability 数学 微分積分」 共立出版
書
成 績 評 価 の 方 各回の課題の合計点を 60 点，試験（またはレポート）の成績を 40 点として評価し法・基準ます．それ以外にも，授業の出席状況，授業態度も加味することがあります．
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

40

2021 年度 線形代数学 I

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

線形代数学 I
新谷 誠
前期
曜日・時限
月 9･101年
単位数
2
ベクトル、行列、連立一次方程式
線形代数学 I、II を通じ、ベクトル、行列、連立一次方程式、行列式、固有値と固有ベクトル、線形空間などの概念を学習し、数学的な論理の展開や概念の抽象化に必要な基礎知識を修得する。これにより、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成を行うことが本科目の目的である。
学習内容の詳細は授業計画に示した通りである。授業内容の進行として、本科目では、ベクトル、行列、連立一次方程式の基本的事柄を学習する。
１ ユークリッド空間（４回）
・数直線と 1 次元ユークリッド空間
・平面と 2 次元ユークリッド空間
・ユークリッド空間の定義
・平面の直線
・平行な直線
・2 直線が垂直に交わる条件
・点の直線に対する対称移動
・点の回転移動・点と直線の距離
２ ベクトル(３回)・平面ベクトル・n 次元ベクトルの座標表現と大きさ
・ベクトルのスカラー倍，和，差・ベクトルの内積と大きさ，正規化
・ベクトルの線形独立性
３ 行列（４回）
・行列の例と定義
・正方行列と行列の和，差，スカラー倍・行列積・ブロック行列・単位行列と逆行列・行列の転置と対称行列，交代行列
４ 連立 1 次方程式（４回）
・ガウスの消去法
・階段行列
・係数行列と拡大係数行列41

・連立 1 次方程式の解の存在条件とランクの関連性
・掃き出し法による逆行列の計算

受講要件
テキスト・参考 松田健、菅沼義昇、幸谷智紀、服部知美、中田篤史：『基礎から身につける線形代数』
書
共立出版
成 績 評 価 の 方 課題等の結果を総合得点の満点を１００点に正規化し、９０点以上を秀、８０点か
ら８９点までを優、７０点から７９点までを良、６０点から６９点までを可、６０点
法・基準未満を不可とする
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

42

2021 年度 線形代数学 II

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

線形代数学 II
新谷 誠
後期
月 9･10
曜日・時限
1年
2
単位数
行列式、固有値と固有ベクトル、線形空間
線形代数学 I、II を通じ、ベクトル、行列、連立一次方程式、行列式、固有値と固有ベクトル、線形空間などの概念を学習し、数学的な論理の展開や概念の抽象化に必要な基礎知識を修得する。これにより、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成を行うことが本科目の目的である。
学習内容の詳細は授業計画に示した通りである。授業内容の進行として、本科目では、ベクトル、行列、連立一次方程式の基本的事柄を学習する。
１． 行列式（４回）
・3 次までの正方行列の行列式・置換・n 次の正方行列の行列式
・行列式の性質・逆行列の存在(9.4.1)
・余因子と逆行列(9.4.2)
２． 固有値と固有ベクトル（６回）
・線形変換
・固有値と固有ベクトル・固有値と固有ベクトルの性質とその応用
３． 線形空間とその応用（５回）
・線形空間の性質
・部分空間
・線形独立と線形従属
・基底と次元・部分空間の和集合
・部分空間の和空間
・共通部分
・直和・直交補空間・グラムシュミットの直交化法

受講要件
テキスト・参考 松田健、菅沼義昇、幸谷智紀、服部知美、中田篤史：『基礎から身につける線形代数』
共立出版
書

43

佐竹一郎『線型代数学』裳華房、齋藤正彦 『線型代数入門 』東京大学出版会
成 績 評 価 の 方 課題等の結果を総合得点の満点を１００点に正規化し、９０点以上を秀、８０点か
ら８９点までを優、７０点から７９点までを良、６０点から６９点までを可、６０点
法・基準未満を不可とする
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

44

2021 年度 アルゴリズムとデータ構造

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

アルゴリズムとデータ構造
小暮 悟, 桐山 伸也, 須藤 明人
前期
水 7･8, 水 9･10
曜日・時限
2年
2
単位数
アルゴリズム, データ構造, 計算量, リスト, 木, 探索, 整列
スタック，キュー，リスト，木，探索と整列，計算量などの概念について理解する．
上記概念に関する演習により，プログラミング能力を高める．
以上のことにより，情報システムの開発・設計・分析能力の基盤を身につけることが本科目の目的である．
この授業では，スタック・キュー・リスト・木などの基本的なデータ構造とそれを扱う基本的なアルゴリズム（具体的には授業計画を参照）を学ぶ．
アルゴリズム及びそれを実現するプログラムについて講義と演習を行う．
プログラミング言語は Java および C 言語を用いる．
下記の通りの内容で講義を行う予定である．受講者の理解状況や興味に応じて各回の構成や内容を調整する場合がある．
講義の進行に合わせて，毎回プログラミングの課題を与え，レポートを提出してもらう．
第 9 回までの演習では，Java を利用する．
第 1 回～第 5 回：基礎的アルゴリズム・データ構造
第 1 回：計算量，データ構造，アルゴリズム，線形探索と二分探索（担当：小暮）第 2 回：連結リスト，双方向リスト，循環リスト（担当：小暮）
第 3 回：スタック（担当：小暮）
第 4 回：待ち行列（担当：小暮）
第 5 回：ハッシュ法 （担当：小暮）
第 6 回：前半復習
第 7 回～第 9 回：複雑なアルゴリズム・データ構造
第 7 回：木構造（担当：須藤）
第 8 回：二分探索木（担当：須藤）
第 9 回：ALL 木，B 木（担当：小暮）
第 10 回：中間復習
第 11 回以降の演習では，C 言語を利用する．

45

第 11 回～第 15 回：整列アルゴリズム
第 11 回：C 言語チュートリアル１：ポインタ，連結リスト，二分探索（担当：小暮）第 12 回：C 言語チュートリアル２：オンラインジャッジシステムの体験（担当：桐山）
第 13 回：単純な整列法(バブルソート，選択ソート，挿入)（担当：小暮）
第 14 回：高度な整列法(クイックソート)（担当：小暮）
第 15 回：C 言語チュートリアル３：オンラインジャッジシステムによるアルゴリ
ズム学習（担当：小暮，桐山）
第 16 回：後半復習
1 年後期開講の「プログラミング」の受講とその学習内容の理解
受講要件
近藤嘉雪, ``定本 Java プログラマのためのアルゴリズムとデータ構造'', ソフト
バンク (2011)
テキスト・参考 近藤嘉雪, ``定本 C プログラマのためのアルゴリズムとデータ構造''，ソフトバン書
ク (1998)
柴田望洋，``新・明解 C 言語 入門編'', SB クリエイティブ (2014)
成 績 評 価 の 方 学習内容に記載した内容の理解度・達成度を評価する．
法・基準
毎回の講義・演習で課す，当日課題・レポート課題の評価で決まる
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 双方向アンケート〔適宜，授業中にアンケートを回収〕、Interactive Questions46

2021 年度 人工知能概論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

人工知能概論西村 雅史, 佐治 斉
後期
火 1･2
曜日・時限
2年
2
単位数
探索、知識表現、機械学習、パターン認識、ニューラルネットワーク、確率・統計モデル
人工知能（AI：Artificial Intelligence）という言葉が表す学問分野は幅広い。
授業の目標
ここでは黎明期から最新技術に至る AI の全体像を学ぶことを目標とする。
AI の誕生から発展，変貌までを視野に入れ，各年代を特徴付ける種々の手法を具体例に即して学習し，「AI とは何か」について，重要な概念や背景となる考え方を学
学習内容
習する。
第 1 部 (担当: 佐治)
第 1 回: ガイダンスと人工知能の概要
第 2 回: 問題の状態空間表現と探索①
第 3 回: 問題の状態空間表現と探索②
第 4 回: プロダクションシステム
第 5 回: 意味ネットワークとフレーム、および課題提示
第 2 部 (担当: 西村)
第 6 回: 動的計画法
第 7 回: ベイズ理論と確率モデル①
授業計画
第 8 回: ベイズ理論と確率モデル②＆機械学習の基礎
第 9 回: 学習と認識
第 10 回: 教師なし学習&強化学習①
第 11 回: 強化学習②&ベイズフィルタ
第 12 回: 音声認識①
第 13 回: 音声認識②＆自然言語処理
第 14 回: ニューラルネットワーク
第 15 回: 復習とレポート課題提示
特になし
受講要件
各教員が必要に応じて資料等を配布する。
テキスト・参考 第 1 回~5 回:荒屋真, 人工知能概論(第 2 版), 共立出版, 2004. ISBN 4320121164
書
第 6 回~15 回:谷口忠大, イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第２版, 講談社,
2020, ISBN-13 : 978-4065218846

47

第 1 部，第 2 部に分けて評価した上で，それぞれの講義回数(第 1 部 5 回，第 2 部
10 回)による配点の重み付けをして合計１００点になるよう換算したものを最終評
成 績 評 価 の 方 点とする。
法・基準
なお，第 2 部の講義では最終回に提示するレポート課題だけでなく，毎回適宜小テスト実施し，これらとの合計点で評価するので注意されたい。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

48

2021 年度 情報科学実験 A

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

情報科学実験 A
大木 哲史, 野口 靖浩, 峰野 博史
火 5･6,火 7･8,火 9･10
前期
曜日・時限
3年
2
単位数
Web システムアーキテクチャ、DBMS、OS、レスポンスタイム、遅延，ゆらぎ、パフォ
ーマンスチューニング、セキュリティ
本科目は CS プログラムにおける学生実験科目群に属し、コンピュータネットワー
ク，ネットワークプログラミング、オペレーティングシステム、データベースシステ
授業の目標 ム論等で習得した知識と技術を応用し、実際に多層構造の Web システムを構築することでシステム開発の側面からの各種ボトルネック要因等の理解を促し、対応できる能力を形成することを目標とする。
昨今のネットワークシステムは、バックエンドで動作しているプロトコルこそ大きく変化していないが、少なくともユーザインタフェースの多くは Web で統一されつつある。本実験では、インターネット時代に即したネットワークシステムを設計・構築する技術を体得するだけでなく、構築したシステムについて動作確認・性能評価・セキ
学習内容
ュリティ対策を行い、チューニングを施してシステム最適化を図ることで、ネットワ
ーク、データベース等の知識を統合させ、ネットワークシステム全体を見通せる能力を養ってもらいたい。
1. 第一部：ソケットプログラミング/環境構築とプロトコル解析
2. 通信性能の計測
3. 多対多接続の設計と実装
4. 第一部レポートピアレビュー
5. 第二部：Web サーバの実装 /個別レポートコメント、Simple HTTP サーバの構築
6. Web サーバの高機能化（1）7. Web サーバの高機能化（2）8. グループレビュー、第二部グループ発表会
授業計画
9. 第二部レポートピアレビュー
10. 第三部：Web システムの性能 /Web システム基礎
11. Web アプリケーションの設計と実装
12. ベンチマークと分析
13. パフォーマンスチューニング
14. 第三部グループ発表会
15. グループレビュー、総括
コンピュータネットワーク，アルゴリズムとデータ構造，応用プログラミング C，デ
受講要件
ータベースシステム論
テキスト・参考 講義資料は講義サイト（https://exp1.inf.shizuoka.ac.jp/Home）にて掲示します書49

・『パケットキャプチャの教科書』（みやたひろし，SB クリエイティブ，2017）
・『Linux ネットワークプログラミングバイブル』（秀和システム，2011）
・『ハイパフォーマンスブラウザネットワーキング ネットワークアプリケーションのためのパフォーマンス最適化』（オライリー・ジャパン，2014）
他、プログラミング、データベース等に関する参考資料等を講義サイトで紹介しています
課題プログラム 30%（完成度、理解度、オリジナリティ、コメント、主体性や熱意、等）
個人レポート 40%（完成度、理解度、オリジナリティ、深い考察、主体性や熱意、
成績評価の方 等）
法・基準
グループ発表プレゼンや質疑応答 30%※実験に遅刻したり、欠席したり、レポート提出期限に遅れたりした場合は減点していきます
事前学習型授業、グループワーク、プレゼンテーション、ＰＢＬ、Flipped Learning
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ by Course Material、Group Work、Presentations、Project or Problem Based
Learning

50

2021 年度 微分積分学 II

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

受講要件

微分積分学 II
新谷 誠, 宮崎 佳典
金 7･8
後期
曜日・時限
１年
2
単位数
極限、微分法、積分法、偏微分法、重積分、データサイエンス
微分積分学 I，II を通じ，極限，微分法，積分法，偏微分法，重積分などの概念を理解し，数学的な論理の展開や概念の抽象化に必要な基礎知識を修得する．これにより，論理的思考能力，理解力，表現力，問題解決能力の養成の基盤を形成を行う
ことが本科目の目的である．
１ 一変数の定積分
２ 偏導関数２変数関数とそのグラフ，極限と連続，偏導関数，高次偏導関数，合成関数，陰関
数の偏導関数，全微分，接平面
３ 二重積分２重積分の基本的な性質，累次積分，積分変数の変換，直交座標と極座標，立体の体積と曲面の表面積
４ スカラー場とベクトル場
勾配，発散，回転，その応用
講義は教科書にそって進めます．基本的に毎回課題を出します．15 回の授業の後に期末試験を実施します．
1. 一変数の定積分
2. 一変数の定積分
3. 偏導関数
4. 偏導関数
5. 偏導関数
6. 偏導関数7. ２重積分
8. ２重積分9. ２重積分
10. （中間試験）＃あるいはレポート
11. ２重積分
12. ２重積分
13. ２重積分
14. スカラー場とベクトル場
15. スカラー場とベクトル場
なし

51

中谷広正，新谷誠，宮崎佳典，松田健 共著「理工系のためのベクトル解析」東京図書
飯島徹穂 著 「Ability 数学 微分積分」 共立出版
テキスト・参考 神谷淳，生野壮一郎，仲田晋，宮崎佳典 共著「理工系のための解く！微分積分」
書
講談社
池辺信範，神崎正則，中村幹雄，緒方明夫 共著「微分積分学概説 改訂版」培風館
橋本洋志ほか著，「微分方程式＋モデルデザイン教本」，オーム社
成 績 評 価 の 方 各回の課題の合計点を 60 点，試験（またはレポート）の成績を 40 点として評価し法・基準ます．それ以外にも，授業の出席状況，授業態度も加味することがあります．
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ52

2021 年度 知能科学

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

知能科学
竹内 勇剛, 宮崎 真, 西田 昌史, 遠山 紗矢香
金 5･6
前期
曜日・時限
2年
2
単位数
適応，知覚・認知，行動，神経科学，学習，インタラクション
私たちヒトはアプリオリに知能を有しており，その行動や振る舞いは知的であるという前提のもとで自分たちの活動を理解しています．一方でヒト以外の生物や自然，あるいは人工物の振る舞いに対する知能についてはどのように理解しているで
しょうか．
授業の目標
この授業では，下記の学習内容を通して非記号的 (non-symbolic) な知的振る舞いを中心とした知能を支える身体と脳神経系機序の役割や機械学習に代表される統計数理的機構の理解，および哲学的議論に関して情報科学分野を学ぶ者がもつべき見識を涵養することを目指します．
哲学的議論から知能発達や人工知能研究，神経回路網，統計的パターンの学習な
学習内容
ど
1. ガイダンス （竹内・宮崎・西田・遠山）
2. 知能とは何か？（１）：ディスカッション（竹内・宮崎・西田・遠山）
3. 知能とは何か？（２）：認知科学・人工知能・脳科学（竹内）4. エージェントと行動（１）：人工生命とマルチエージェント（竹内）5. エージェントと行動（２）：身体性と認知（竹内）6. 脳の推論：自己と他者を区別する仕組み（宮崎）7. 脳のなかの時間と身体（宮崎）8. 脳と意識：統合情報理論（宮崎）
授業計画
9. ニューラルネットワークと学習(1)（西田）10. ニューラルネットワークと学習(2)（西田）
11. 機械学習入門（西田）12. 機械学習（２）：強化学習とマルチエージェント（竹内）13. インタラクションと協同性（１）：社会分散認知と創造性（遠山）14. インタラクションと協同性（２）：協調問題解決と理解（遠山）15. ディスカッション（竹内・宮崎・西田・遠山）
1 年後期開講科目「認知科学」（選択必修）を履修しておくことが望ましい．
受講要件
テキスト・参考 特になし
書
成 績 評 価 の 方 各授業担当者が出題したレポートの内容を総合的に評価する
法・基準

53

ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

グループワーク、対話・議論型授業、その他〔自主課題の設定と実習〕

54

2021 年度 認知科学

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

認知科学
竹内 勇剛

後期
曜日・時限
月 1･2
１年
単位数
2
心の働き、情報処理モデル、表象、記号性、問題解決、思考、知能ゲーム、人工知
能
人間の記憶や思考，問題解決といった「心のはたらき」を達成する能力に着目し，なぜ人間は高度な知性を身につけ，どのようなプロセスでそれを実践しているのかを自己の体験や簡単な実験を通して理解する．さらに人間の「心のはたらき」
をコンピュータによってシミュレートする方法とその科学的妥当性についても学ぶ．これらの学習を通して，人間の認知能力に対する理解と関心を得ると共に，情報科学と人間の認知能力の接点と融合点を発見する力を養うことを目的とする．
なお本講義を通して以下の概念については，情報学部の学生として適切な説明ができるようになることが求められる．
1 記号
2 情報処理モデル
3 思考
4 問題解決5 知能
この授業では，人間の認知的な情報処理活動について認知科学の観点から総合的に学んでいく．情報学部における文工融合のポリシーの中で，本科目ではさまざまな情報処理技術および社会システムの基本となる単位を「人間」であると位置づ
け，人間の認知的な情報処理活動を理解することによって広い視野に立った情報学の創造の礎とする．
この授業では，この授業では次の 3 つのトピックスを中心に学んでいく．
(1) 情報処理モデルと認知活動(2) 心の働きと情報処理過程（思考と問題解決）(3) 認知科学と情報科学
本科目は，単に人間の認知的情報処理について学ぶだけではなく，人間と情報処
理技術・社会システムとの相互作用系についても検討を行なう．したがって，人間の活動が介在する幅広い分野の知識と実践的な活動についての理解を要求する．本
科目を履修することによって，人工知能，知識工学，ヒューマンインタフェース等の工学分野への発展的展開が期待されると同時に，教育，コミュニケーション，ワークフローデザイン等への応用も期待される．

55

(1) ガイダンス （1 回）(2) 認知プロセスの情報処理的アプローチ （2 回）(3) 情報と知識の関係 （2 回）(4) 問題解決のプロセスと実践 （4 回）
授業計画(5) コンピュータシミュレーションと人工知能 （4 回）(6) 創造性（1 回）(7) まとめ （1 回）
特になし．
受講要件
「認知科学通論」N.A.スティングス他著，海保他訳，新曜社．「心のシミュレーシ
ョン」ジョンソン・レアード著，海保他訳，新曜社．「誰のためのデザイン？〜認
テキスト・参考 知科学者のデザイン原論」ドナルド・Ａ・ノーマン著，野島久雄訳，新曜社．など
書“心のはたらき”について述べている本を最低１冊は買って通読することを勧める．
成 績 評 価 の 方 数回の小レポート（授業中に行なうものも含む）と学期末の課題レポートによる成
法・基準
績評価．
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ グループワーク、対話・議論型授業、ＰＢＬ

56

2021 年度 機械学習

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

機械学習
西田 昌史, 須藤 明人
月 9･10
前期
曜日・時限
3年
2
単位数
サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、混合ガ
ウスモデル、主成分分析、線形識別モデル 、強化学習、深層学習 、統計的学習理論・サポートベクターマシン、隠れマルコフモデル、深層学習、強化学習などの機械学習の主要な手法について理解できるようになる。また、統計的学習理論の基礎的な概念を理解できるようになる。
・与えられたタスクを実行するためのモデルを経験（データ）から学習する機械学
習の基礎を理解し、さまざまな問題に適用する力を身につけられるようになる。
・統計的学習理論（STL）の基礎概念である PAC 学習、VC 次元、ラデマッハ複雑性等を学び、汎化誤差を評価するための理論的枠組みを理解できるようになる。
トレーニングデータから目的関数を最大にするパラメータを決定する機械学習はパターン認識、音声処理、画像処理、自然言語処理、データマイニング、データベー
ス、情報検索、情報システムの設計と管理などさまざまな分野において必須の基本技術となっている。ビッグデータの時代、ますます重要性が高まっている機械学習の基本的な考え方と主要な手法を体系的に学習する。
1. ガイダンスと基礎理論（担当：西田）
2. 線形識別モデル（担当：西田）
3. サポートベクターマシン（担当：西田）
4. 主成分分析（担当：西田）
5. 基礎理論、線形識別モデル、サポートベクターマシン、主成分分析のまとめ（レポート）（担当：西田）
6. 混合ガウスモデル（担当：西田）
7. 隠れマルコフモデル（担当：西田）
8. 深層学習（担当：西田）
9. 混合ガウスモデル、隠れマルコフモデル、深層学習のまとめ（レポート）（担当：西田）
10. 強化学習(1) Markov Decision Process、Value Function と Policy（担当：須藤）
11. 強化学習(2) Dynamic Programming（担当：須藤）
12. 強化学習(3) Monte Carlo 法（担当：須藤）
13. 強化学習(4) TD 学習、Approximation method、深層 Q 学習（担当：須藤）
14. 統計的学習理論（1）集中不等式、PAC 学習、No Free Lunch 定理（担当：須藤）
15. 統計的学習理論（2）VC 次元、ラデマッハ複雑性、深層学習の STL に向けて（担57

当：須藤）
確率および数理論理の基礎知識
受講要件
・フリーソフトではじめる機械学習入門，荒木雅弘著，森北出版，2018
・クリストファー M ビショップ著，元田浩ほか監訳，パターン認識と機械学習 上
テキスト・参考 ／下，丸善出版，2012
書・Sutton, Reinforce Learning: An Introduction
・Mohri, Mehryar, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar. Foundations ofmachine learning. MIT press, 2018.
成 績 評 価 の 方 前半 2 回のレポートと後半 3 回のレポートにて評価を行う
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

582021 年度 データベースシステム論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

データベースシステム論
山本 泰生
後期
木 3・4
曜日・時限
2年
2
単位数
関係データベース、SQL 言語、データベース設計、DBMS、ビッグデータと NoSQL
データベースは ICT を支える基盤であり，Society5.0 もしくは第４次産業革命とされる
今日において中心的役割を担う領域の一つである．本講義では，リレーショナルデ
ータベースを中心に，その基本的概念とモデリング手法ならびに情報システムとしてのデータベース管理技術を学ぶ．
本講義は，受講者にとって単にデータベースの理論を理解する場というだけでなく実践的な技術の習得の場となる事も目指す．
本科目の単位を取得した学生は以下の事項を達成できるようになる．
1. ER 図を用いて対象世界のデータモデリングが行える．
2. 概念モデルからリレーショナルデータモデルを適切に構築できる．
3. リレーショナルデータの形式的操作を代数を通して理解できる．
4. データベースの CRUD と各種の問い合わせを SQL により実装できる．
5. 標準アーキテクチャーを理解し，3 層スキーマを説明できる．
6. 問い合わせ最適化法を理解し，インデックスの効用を説明できる．
7. トランザクション処理を理解し，障害復旧と同時処理の仕組みを説明できる．
8. データベース分野の最近のトレンドを把握し，その概要を説明できる．
1. 導入
2. データのモデリング
3. リレーショナルデータモデルの基礎
4. リレーショナルデータベースの操作
5. ＳＱＬ導入
6. ＳＱＬ基礎演習１ 問い合わせ
7. ＳＱＬ基礎演習２ 集約その他
8. ＳＱＬ応用演習 Python Pandas DataFrame
9. リレーショナルデータベースの設計（基礎）10.リレーショナルデータベースの設計（発展）11. 標準アーキテクチャの構成
12. 問い合わせ処理と最適化
13. トランザクション処理
14. NoSQL とビッグデータ
15. 総復習

59

「集合・確率」「グラフ理論」「数理論理Ⅰ」「アルゴリズムとデータ構造」(先
行科目)
受講要件
「応用プログラミング A」「応用プログラミング B」「応用プログラミング C」(同時開講科目)
サイエンス社 増永良文著 リレーショナルデータベース入門[第 3 版](ISBN9784-7819-1390-2)
講義資料 (スライド) を電子ファイルとして所定の fs フォルダを通して配布すテキスト・参考 る書
オーム社 速水治夫, 宮崎収兄, 山崎晴明著 IT Text データベース
コロナ社 永田武著 データベースの基礎
A. Silberschatz, H. F. Korth, and S. Sudarshan: DATABASE SYSTEM CONCEPTS
sixth edition
成 績 評 価 の 方 講義中に出題するレポート (複数回) と期末試験の成績を総合して評価する．
法・基準
covid-19 感染状況によって期末試験をレポート形式に変更する可能性がある
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

60

2021 年度 応用プログラミング A

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

応用プログラミング A
青木 徹, 尾張 正樹, 木谷 友哉
後期前半
月 1･2,月 3･4
曜日・時限
2年
1
単位数
アルゴリズム、グラフ、乱数、待ち行列、シミュレーション
種々の乱数の作り方、モンテカルロ法、待ち行列、ダイクストラ法、最大流量アル
ゴリズムなどの概念を理解すると共に、これらに関するプログラミング能力を修得
授業の目標
することを目的とする本科目はプログラミング演習科目である。本科目では、シミュレーションへの応用
学習内容
を念頭において、乱数およびグラフを用いたアルゴリズムについての演習を行う。
本講義は、後期の前半 8 回のみに開講される。演習科目であるため、毎週 2 コマ連
続で行うが、1 単位講義である。
授業計画は下記の通り：
第 1 回目(尾張)：最短経路問題に対するグラフアルゴリズム
第 2 回目(尾張)：最大流量問題に関するグラフアルゴリズム
第 3 回目(木谷)：待ち行列モデル
授業計画
第 4 回目(木谷)：疑似乱数生成
第 5 回目(木谷)：ネットワークシミュレーション
第 6 回目(青木)：ランダムウォーク
第 7 回目(青木)：モンテカルロシミュレーション 1
第 8 回目(青木)：モンテカルロシミュレーション 2集合と確率、グラフ理論、微分積分 I、線形代数 I、モデリング、プログラミング
受講要件の内容を十分に理解していること。
ニューメリカルレシピ・イン・シー 日本語版, William H. Press, William T.
テキスト・参考 Vetterling, Saul A. Teukolsky 著, 技術評論社
書
グラフ理論入門, R.J.ウィルキンソン(著) 西関隆夫 西岡裕子(訳), 近代科学社
成 績 評 価 の 方 毎回演習問題を課題として与える。これらのレポート課題の平均点により、成績を
法・基準
決定する。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ その他〔プログラミング演習〕

61

2021 年度 応用プログラミング B

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

応用プログラミング B
新谷 誠, 宮崎 佳典, 尾張 正樹
火 5･6,火 7･8
後期前半
曜日・時限
2年
1
単位数
アルゴリズム、数値解析、プログラミング、オペレーションズ・リサーチ、数値最適化
数値解析における誤差の発生と伝搬、数値積分、微分方程式の数値解法、最急降下法、動的計画法、線型計画法などの概念を理解すると共に、これらに関するプログ
授業の目標
ラミング能力を修得することを目的とする。
本科目はプログラミング演習科目である。本科目では、シミュレーションや機械学習等への応用を念頭において、数値解析アルゴリズムと数理計画法に関する演習を学習内容行う。
本科目は、後期の前半 8 回のみに開講される。演習科目であるため、毎週 2 コマ連
続で行うが、1 単位講義である。授業計画は下記の通り：
第 1 回目(新谷)：数値解析の基礎
第 2 回目(新谷)：数値解析 1
第 3 回目(宮崎佳)：数値解析 2
授業計画
第 4 回目(宮崎佳)：数値解析 3
第 5 回目(尾張)：勾配を用いない最適化アルゴリズム
第 6 回目(尾張)：勾配を用いた最適化アルゴリズム
第 7 回目(尾張)：線形計画法
オンライン(新谷)：動的計画法の基礎
微分積分学 I、線形代数学 I、線形代数学 II、モデリングの内容を十分に理解して受講要件いること。また、微分積分学 II を履修していることが強く望まれる。
ニューメリカルレシピ・イン・シー 日本語版, William H. Press, William T.
Vetterling, Saul A. Teukolsky 著, 技術評論社
テキスト・参考 数値計算の常識, 伊理正夫, 藤野和建 著, 共立出版
書
基礎から身につける線形代数, 松田健 他著, 共立出版
Ability 数学 微分積分, 飯島徹穂 著, 共立出版
理工系のためのベクトル解析, 中谷広正 他著, 東京図書
成 績 評 価 の 方 演習問題を課題として与える。これらのレポート課題の総合点により成績を決定す
法・基準る。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ その他〔プログラミング演習〕

622021 年度 応用プログラミング C

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

応用プログラミング C
小暮 悟, 山本 泰生, 桐山 伸也
後期後半
火 5･6,火 7･8
曜日・時限
2年
1
単位数
ソフトウェア設計、アルゴリズム、データ構造、整列、探索
以下の内容を習得することが本講義の目的である．
・マージソート・ヒープソート、文字列検索、オートマトンと正規表現、バックト
ラックなどの概念を十分理解する
・上記概念をプログラミング言語で記述・実装できる能力を身につける
これらを実現することにより，情報システムの開発・設計・分析能力の基盤を形成する．
以下の内容について，「アルゴリズム」を理解し，プログラミング言語で実装して理解を確認する．
・マージソート，ヒープソート
・マルコフ決定過程，強化学習・オートマトン，正規表現
・スクレイピング・ナップサック問題, 動的計画法, 分枝限定法
・文字列照合アルゴリズム
本講義はクォータ制での実施となる．以下 8 回の開講を予定している．
プログラミング演習時に用いる言語は，C 言語もしくは C++を予定しているが別途別の言語を用いる場合もある（その場合は個別に指示する）
第 1 回～第 7 回においては，1 個ないしは 2 個の演習課題を設定する．
なお本講義は 2021 年度に初めて実施される新カリキュラム授業であり，皆様の受講状況等を考慮して内容および担当教員は適宜修正をする可能性がある．
第 1 回：マージソート・ヒープソート（担当：小暮教員）
講義および演習
第 2 回：マルコフ決定過程，強化学習（担当：小暮教員）
講義および演習
第 3 回：オートマトン・正規表現（担当：小暮教員）
講義および演習
第 4 回：スクレイピング（Web ページクローリング）およびグループ課題提示（担当：山本泰教員，桐山教員）

63

講義および演習
第 5 回：ナップサック問題１（担当：山本泰教員）
講義および演習
第 6 回：ナップサック問題２（担当：山本泰教員）
講義および演習
第 7 回：文字列照合 （担当：山本泰教員）
講義および演習
第 8 回：グループ課題発表会（担当：桐山教員）
発表会実施
前修科目：アルゴリズムとデータ構造を習得済みであることが望ましい．また，動的計画法（応用プログラミング B），オートマトンに関する講義を履修・習得済み
受講要件であることも望ましい．
定本 C プログラマのためのアルゴリズムとデータ構造（近藤 嘉雪 (著) ，ソフト
バンククリエイティブ）
定本 Java プログラマのためのアルゴリズムとデータ構造（近藤 嘉雪 (著) ，ソフ
テキスト・参考 トバンククリエイティブ）
書
データ構造とアルゴリズム (岩沼 宏治他(著), コロナ社 電子情報通信レクチャーシリーズ)
新 明解 C 言語 実践編 (柴田 望洋(著), ソフトバンククリエイティブ)
新 明解 C 言語 入門編 (柴田 望洋(著), ソフトバンククリエイティブ)
期末試験は実施しない．
成 績 評 価 の 方 第 1 回～第 7 回の各個人での演習課題の評価結果と，第 8 回のグループ課題発表の法・基準評価結果により成績が評価される．
事前学習型授業、グループワーク、Flipped Learning by Course Material、Groupｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ Work64

2021 年度 ネットワークプログラミング

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

ネットワークプログラミング
峰野 博史, 野口 靖浩, 大木 哲史
火 3･4
前期
曜日・時限
3年
2
単位数
通信プロトコル、クライアントサーバモデル、ソケットプログラミング、HTTP、
AJAX、Web アプリケーション、データベース、SQL、スクレイピング
本科目はプログラミング上級科目群に属し、ネットワーク通信を行うソフトウェアの構築技術について講義および演習を通じて学ぶ。ネットワーク基礎科目群で習得した計算機ネットワークの基礎事項を再確認し、サーバサイド・クライアントサイ
授業の目標
ドの両者において通信を行うアプリケーションの設計・開発の基盤を形成することを目標とする。
インターネット標準プロトコルの TCP/IP を取り上げる。C 言語にてソケットを用いたクライアント・サーバシステムの設計、及びプログラミングをはじめ、ネットワ
ークプログラミングの基礎から、パケットモニタリングや様々な Web 技術といった学習内容
応用までを学習し、オリジナルのネットワークプログラムを開発できる能力を身に付けることを目的とする。
1. ソケットプログラミング基礎
2. ソケットプログラミング（多重 I/O）
3. ソケットプログラミング（マルチスレッド）
4. ソケットプログラミング（マルチプロセス）
5. RAW ソケット（受信）6. RAW ソケット（送信）7. データベース & SQL
8. サーバサイドプログラミング基礎（PHP）
授業計画
9. サーバサイドプログラミング基礎（HTML/CSS/Form）
10. JavaScript & AJAX
11. WebAPI の活用
12. スクレイピング基礎（Headless Browsing）
13. スクレイピング演習（Headless Browsing）
14. 実践演習
15. 実践演習 & 振り返り
コンピュータネットワーク、アルゴリズムとデータ構造 I・II、データベースシス
テム論
受講要件
C 言語及びプログラミング言語一般に関して相応の知識とスキルを有すること。
テキスト・参考 教材を配布する。更にインターネット上の情報に加え、以下に示すような参考書も書購入して予習、復習すること。

65

・Linux ネットワークプログラミングバイブル（秀和システム）・基礎からわかる TCP/IP ネットワークコンピューティング入門 第３版（オーム社）
・基礎からわかる TCP/IP ネットワーク実践プログラミング 第２版（オーム社）
・C 言語による TCP/IP セキュリティプログラミング（ピアソン・エデュケーション）
・PHP7＋MariaDB／MySQL マスターブック （マイナビ出版）
・改訂新版 JavaScript 本格入門 ～モダンスタイルによる基礎から現場での応用まで（技術評論社）など
成 績 評 価 の 方 各演習課題及び最終レポートにより評価を行う。
法・基準
事前学習型授業、反転授業、双方向アンケート、Flipped Learning by Course
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ Material、Flipped Learning by Video、Interactive Questions

66

2021 年度 統計学入門(CS)

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

統計学入門(CS)
荒木 由布子
月 5･6
後期
曜日・時限
1年
2
単位数
統計学、確率、記述統計、統計的推測、回帰モデル、データ解析
統計理論に基づくデータ解析は、農学・工学・理学等の理系の分野はもとより、心理学・経済学・社会学等の文科系の分野でも予測、評価、管理等の目的で広く利用されている。本講義はデータ解析の場面で利用される基本的な統計的手法の考え方を身につける。講義では、ばらつきをとらえるための確率、得られたデータを解
授業の目標
析・整理・要約するための記述統計学、その解析結果から母集団における状況を推測するための推測統計学について学習する。なお、パソコン(R, エクセル) を利用した簡単な演習も行う。
データ解析に必要な基本的な確率・統計の理論と技法を紹介する統計入門コースであり、理論の理解とデータ分析初歩の実践力を促進する。
①確率: 基本的な確率の概念について学ぶ。
②記述統計: 得られたデータの分布を図示し、その特徴を各種の統計量で要約す
学習内容
るための技法について紹介する。１変数の分布、及び２変数間の関連の分析がその主要な内容である。
③推測統計学: 母集団からの無作為標本によって得られる標本統計量の分布と、その分布に基づく統計的推定、検定の基本的な考え方について学ぶ。
Lec 1: オリエンテーション, 事象と数理統計モデル, 研究の種類とデザイン
Lec 2～3: データ収集法, R の紹介, データの要約と可視化
Lec 5～8: 確率, 確率変数, 確率分布
授業計画
Lec 9～11: 標本と統計的推測 (中心極限定理, 推定)
Lec 12～15: 仮説検定
Lec16: 復習（振り返り）オンデマンド
特になし
受講要件
久保川達也 他, 「統計学」, 東京大学出版, 2016.
柳川堯, 荒木由布子, 「バイオ統計の基礎」, 近代科学社, 2021(第７刷）.
テキスト・参考 藤澤洋徳「確率と統計」, サイエンス社, 2013.
書篠崎信雄 他, 「統計解析入門」, サイエンス社, 2013.
「統計学入門」, 東京大学出版会, 2016.
Jared P.lander 著, 高柳慎一ら 訳, 「みんなの R」, マイナビ, 2015.
成 績 評 価 の 方 出席・課題提出（数回）60%, 期末試験（レポート）40%

67

法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

反転授業〔数回〕、双方向アンケート〔数回〕、グループワーク〔数回〕、対話・議論型授業〔数回〕

68

2021 年度 知的情報システム開発 I

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

知的情報システム開発 I
狩野 芳伸, 森田 純哉
後期
曜日・時限
火 9・102年
単位数2
人工知能、機械学習、ビッグデータ、自然言語処理、行動情報、知的システム
昨今、機械がどこまで人間の仕事を代替できるのかが一般にも話題になっているよ
うに、人間の知的行動にかかわるデータ を扱う知的情報システムの需要は高まっている。一方、そうしたデータは人間の知的な活動と密接に結びついており、表面 的にはわからない潜在的で複雑な構造が背後に存在するため、そのような知的情報処理を行うシステム全般を含む人工知能 分野の高度なデータ処理が必要になる。本講義ではさまざまな機械学習手法の各分野での応用事例を学び、個別の知的情報 シス
テムを構築する際に適切な手法の選択をし、その可能性と限界を判断できるようになることを目指す。
知的情報システムにおいてデータの解析や推測、サービスを実行するツールの作成には、機械学習に代表される汎用的な手 法の利用と同時に、各個のデータとそのデータの分野に応じた専門知識を踏まえた上での、人間の「知恵と工夫」が重要で ある。本講義では、最先端の研究・産業応用を事例に、他所では学ぶことの難しい、直観的な理解と応用までつながった実 用的な知識の使いこなしを学習する。人工知能
分野では、対象とする範囲が広いうえ進歩が激しく、教科書的な知識では不 足しがちである。講義を通じて、主要な手法や関連各分野の概要を学び、必要に応じ論文やウェブ上の情報から自ら学んで いくための基礎を身につける。
[狩野担当分]1. 導入 「人工知能」の現在 企業・研究の最先端では何が起きているか:人工知能は人類を滅ぼすのか?
2. テキストマイニング
産業界の事例を通じて:オンライン広告、文書分類、EC サイト
3. 自然言語処理の紹介
試験問題の自動解答を例に: 含意関係認識、推論、質問応答
4. 自然言語処理のツールと資源
構文・意味解析、質問応答、コーパス、オントロジ
5. 対話システム
対話、人間型ロボット、文章の自動生成
6. 機械学習の直感的な理解と評価手法 サポートベクトルマシン、様々な機械学習
手法、評価手法
7. 強化学習とゲーム
ゲームと AI、囲碁の自動プレイヤー
8. 音声処理
音声認識と音声合成、HMM
9. 脳と知能脳科学の現在、人工ニューラルネットワークの基礎
10. 画像処理と深層学習

69画像処理・認識、深層学習(deep learning)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
11. 系列データの学習、その他の学習手法
リカレントネットワークとその発展、GAN
12. 最近の深層学習手法と知的情報システムの将来 Attention、Transformer、大規模言語モデル、人工知能の未来[森田担当分]13. 知的情報システムに関わるトップダウンモデルとボトムアップモデル 記号推論と機械学習の統合、認知アーキテクチャの役割
14. インタラクションに関わる知的情報システムのモデル化とシミュレーション- エージェント間インタラクションのモデリングと学習
15. 行動データを活用したインタラクティブシステムの開発 生理行動データからのユーザ状態の推定、ユーザの行動変容を促す知的情報システムの開発
受講要件
インターネットに接続できるノートパソコンを持参すること。
テキスト・参考 必要に応じて講義中に指示する。
書
成 績 評 価 の 方 授業出席数、授業態度、レポートによって評価する。
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

70

2021 年度 多変量解析(CS)

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

多変量解析(CS)
荒木 由布子
前期
火 5･6
曜日・時限
2年
2
単位数
データ解析、多変量データ、重回帰分析、判別分析・クラスタリング、因子分析、主成分分析、構造方程式モデル、PLS、非線形回帰モデル
各個体や対象に対して、複数の特性について観測されたデータに基づき、各特性間の相互関連性を分析するための手法は多変量解析手法とよばれ、本講義はその入門と位置づけられる。本授業では統計学的理論と実際のデータへの適用例の両側面か
ら各手法を解説し演習を多く取り入れることで、 学生は多変量解析法の基本的な考え方について理解し、実践できるようになることを目標とする。
・多変量データ解析の概要
解析法の分類、変量間の関係の種類、研究の種類とデータ収集法、Ｒの基本的な使い方、データ解析の基本的事項
・2 変量のデータ分析
・重回帰分析, ロジスティック回帰・構造方程式モデル
・主成分分析・ＰLS・因子分析・対応分析
・判別・クラスタリング（上記全ての項目で、モデルの設定と推定、評価、可視化と適用、結果の解釈を行う）
・その他の話題提供（非線形回帰モデル）
講義と演習の形式で行う。演習には、統計ソフトＲを用いる。
（16 回：復習：オンデマンド）
1. オリエンテーション、記述統計・統計的推測の復習、多変量データ解析の概要
2. R の基礎、データ解析の基本的事項（データの変換、可視化、相関係数、交絡、偏相関係数、打ち切りや脱落、外れ値）
3. 2 変量のデータ分析(量的変数）
4. 2 変量のデータ分析（質的変数）
5. 重回帰分析（モデルの設定、推定、実行）
6. 重回帰分析（モデル評価・モデル選択、交互作用、質的変数）
7. 分散分析
8. ロジスティック回帰71

9. 主成分分析
10. PLS
11. 因子分析12. 構造方程式モデル
13. 判別14. クラスタリング（階層的クラスタリング、非階層的クラスタリング）
15. その他の話題：非線形回帰モデル
統計学入門を受講していることが望ましい。
受講要件
必要な資料は講義の際に配布する。
足立浩平著『多変量データ解析法』（ナカニシヤ出版）
小西貞則著『多変量解析入門』（岩波書店）
テキスト・参考 山田剛史 他『Ｒによるやさしい統計学』（Ohmsha)
書
JP Lander 他 『みんなの R』（マイナビ）
岩崎学 他 『統計学Ⅲ 多変量データ解析法』（日本統計協会）
林賢一, 下平英寿, 「R で学ぶ統計的データ解析」（講談社）
成 績 評 価 の 方 課題提出（70％）
法・基準
期末テスト（レポート）(30%)
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 事前学習型授業、調査学習、グループワーク、プレゼンテーション

722021 年度 人間情報活用論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

人間情報活用論
竹内 勇剛
水 7･8
前期
曜日・時限
3年
2
単位数
認知的合理性、ベイズ統計、認知バイアス、意思決定、ヒューマンエラー、知的イ
ンタラクション
人間の知的さ，賢さを，個体とその環境との相互作用（インタラクション）の中に位置づけられた存在という観点から考察し，次世代の情報科学の基盤となる人間がもつ認知能力と人工知能技術を応用した知的システム，あるいは人間同士のコラボ
レーション関係の構築のための指針を得ることを目指します．
人間は知的 （intellectual）であるというアプリオリな認識のもとで私たちは自分や他人の行動を理解し，それを疑うことはあ まりしません．しかし私たちの日常の中でのさまざまな判断は，論理的・数理的・理性的な視点から見ると，とても知的であ るとは言い難いことばかりです．この授業では，人間の認知と行動を個体としてではなく，環境と相互作用（インタラクション）する存在として捉えたと
き，人間の知性，知的さ，賢さとは一体どのように定義できるのかを探索的に考察し，実験や議論を通して「情報科学」的観 点から人間とは何かを明らかにしていきます．
[0] オリエンテーション[1] 人間という存在（2 回）
人間とはどういう存在であるかを再確認し，システムの振る舞いに対してどのよ
うな
認識と反応を示す行動特性をもつか を事例を通して理解する．
[2] ベイズ統計から見た人間の判断（5 回）
人間にとっての合理的な判断の数学的な妥当性から見た人間の認知過程を理解す
る．
[3] 認知バイアスを通した人間の理解と行動（2 回）
人間は無意識に非論理的，非数理的な判断を下したり，自己本位な捉え方やネガ
ティブなことから目を背けるような行動について，実証的に学ぶ．
[4] ヒューマンエラーとその背景（3 回）
人間が犯す間違い・事故の背後にある人間の認知と環境とのインタラクションとの関係

73

について事例と実験を通して理解 する．
[4] まとめ（1 回）
特になし．ただし「認知科学」等の認知系の授業を履修してくることが望ましい．
受講要件
テキスト・参考 指定しない．
書
成 績 評 価 の 方 数回の小レポート（授業中に行なうものも含む）と中間/学期末の課題レポートに
法・基準よる成績評価．
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ グループワーク、対話・議論型授業、プレゼンテーション、ＰＢＬ

742021 年度 創造的プログラミング

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

創造的プログラミング
木谷 友哉, 青木 徹, 西田 昌史, 桐山 伸也
金 9･10
前期
曜日・時限
3年
2
単位数
プログラミング応用、プログラミングパラダイム、実世界指向ソフトウェア開発、
価値創造
プログラミングの学習に意欲を持つ学生に、最先端のプログラミング技術を議論する場所を提供し、プログラミングに対する意欲をさらに高め、スキルを磨くことを目的とする。プログラミングを通して情報学の未来を予期し、実現する楽しみを体験することを通して、後に履修する実験演習・卒業研究等の科目において先導的な役割を担えるスキルの習得を目標とする。
実世界で価値を創造できるソフトウェア開発を行う。基本プログラミングは習得済
み（あるいは自力で学べること）を前提として、開発したプログラムがフリーソフトとして役立つレベルの応用的な課題を扱う。新しい言語・利用環境及びソフトウ
ェア開発環境において、ネットワークプログラミング、オブジェクト指向プログラ
ミング、並列プログラミング等の先端的プログラミングパラダイムを駆使したソフ
トウェア開発過程を体験する。
初回授業時にアナウンス[#01] 05/04 ガイダンス[#02] 05/15 音声処理プログラミング（西田）[#03] 05/22 Unity プログラミング#1（桐山）[#04] 05/29 Unity プログラミング#2（桐山）[#05] 06/05 フィジカルプログラミング#1（木谷）[#06] 06/12 フィジカルプログラミング#2（木谷）[#07] 06/19 センシングについての話題提供（青木）7 月頃構想発表会
夏休み明け作品発表会
1 年次のプログラミングを履修済みであること

受講要件
テキスト・参考書
成 績 評 価 の 方 プロジェクトごとのプログラム作品の評価を積算する
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

75

2021 年度 ヒューマンインタフェース及び演習

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

受講要件

ヒューマンインタフェース及び演習
桐山 伸也
後期
曜日・時限
３年
単位数

水 1･2,水 3･4
2

人間にとって望ましいヒューマンインタフェースを実現するための技術と実装方法を学ぶ。日進月歩の情報通信技術、ヒューマンサイエンス、システムデザインが融合的に関わっており、人間と機器システムの界面としてのインタフェースに加えて、ハードとソフトを融合した価値の創出を対象とする。人間という観点で情報技術を考える本講義と実践的演習を通じて、ヒューマンインタフェースの多面的な力を身に付ける。
ヒューマンインタフェースに関わる 3 つの分野の講義と演習が連携しており、(1)
人間の知覚や推論、(2)人間中心のヒューマンインタフェース実現のための各種要素技術、(3)マルチモーダルヒューマンインタらフェースのデザイン、について学べるよう構成されている。ヒューマンインタフェースは様々な情報学と関連しており、デバイスからメディア、知識、コンテンツまで幅広い分野と関わっている。その多面性と重要性とを認識し、今後の深化についての理解を深めるために密度の濃い調査や実践的作業を伴う課題を個人またはグループに出している。受講者が毎回時間をかけて試行錯誤を繰り返すことによって、実世界思考のヒューマンインタフ
ェースを実現するための実力がつくような構成とした。本授業科目では、講義と演習ともに実践的で作業量の多い内容を含み、人間社会指向のヒューマンインタフェースに関する知識と技能を併せて習得することを狙っている。
1. ヒューマンインタフェースとは何か、関連分野は何か
2. 人間について(1): 認知的特性、メタファ、概念モデル
3. 人間について(2): 知識、常識、推論
4. 人間について(3): 社会的側面、組織的側面、感情モデル
5. HI 要素技術(1): センサ、入力デバイス、信号処理技術
6. HI 要素技術(2): 音声メディア、音声認識、音声合成、音声情報処理、音声対話
7. HI 要素技術(3): 画像メディア、文字認識、画像認識
8. HI 要素技術(2): 知識メディア、ナレッジマネジメント
9. マルチモーダルインタフェース・デザイン(1)10. マルチモーダルインタフェース・デザイン(2)11. マルチモーダルインタフェース・デザイン(3)12. マルチモーダルインタフェース・デザイン(4)13. ヒューマンインタフェースの進化
14. まとめ76

教科書は指定しないが、ミンスキー博士の脳の探検の入手を勧める。
テキスト・参考 ミンスキー博士の脳の探検―常識・感情・自己とは―書
人工知能学事典
成 績 評 価 の 方 ヒューマンインタフェースの実習状況やレポートなどの提出物によって、ヒューマ法・基準
ンインタフェースのデザインについて実践力があるか評価する。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

772021 年度 分散並行アルゴリズム

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

分散並行アルゴリズム
山本 泰生, 太田 剛
前期
集中講義
曜日・時限
3年
2
単位数
並列、並行、分散、排他制御、RAM/PRAM、排他制御、Amdahl の法則・GustafsonBarsis の法則、MapReduce、並列ソート、OpenMP
分散処理，並行処理，並列処理の違い，通信量を考慮した部分問題への分割と計算ユニットへの割り当て戦略などの基本的概念を講義する．また代表的な並列アルゴ
リズム技法を学び，演習を通してより実践的なプログラミング能力を養成する．これによりアルゴリズムや割り当て戦略の違いが計算時間に及ぼす影響について実感を得ることを目標とする．
本科目の単位を取得した学生は以下の事項を達成できるようになる．
1. 分散処理，並行処理，並列処理の違いを説明できる．
2. インターリーブや競合，デッドロック，排他制御，クリティカルセクション，
Dekker アルゴリズムなど，分散・並行・並列処理に不可欠な OS の基本概念やアル
ゴリズム技法を説明できる．
3. RAM/PRAM，共有/分散メモリといった理論モデルを理解し，高速化を実現する基本的アイデアや法則を説明できる．
4. MapReduce の概念を説明できる．
5. スレッドライブラリを理解し，OpenMP を用いた簡単なプログラムを実装でき
る．
6. 並列ソートの各種アルゴリズムを学び，それらを OpenMP を用いて適切に実装できる．
7. マルチコア環境のマシンを用いて高速化を実現し，処理性能について適切に考
察できる．
1. 導入
2. 理論モデル
3. スレッドライブラリ
4. 実アルゴリズム例１（並列和）5. 実アルゴリズム例２（プレフィクススキャン）
6. MapReduce
7. 並列ソート１（バブルソート）
8. 並列ソート２（シェルソート）
9. 並列ソート３（クイックソート・奇数ソート）

78

10. コンテスト問題紹介
11. 並列サーチ
12. コンテスト演習１
13. コンテスト演習２
14. コンテスト演習３
15. 発表会「プログラミング」「計算機アーキテクチャ I」「アルゴリズムとデータ構造」（修得していない者は受講できない）「コンパイラ」「オペレーティングシステ
受講要件
ム」（修得済みを強く要請する）
オライリー・ジャパン Clay Breshears 著, 千住治郎訳 並行コンピューティング技法
テキスト・参考 実践マルチコア/マルチスレッドプログラミング(ISBN978-4-87311-435-4)
書東京大学出版 片桐孝洋著 並列プログラミング入門サンプルプログラムで学ぶ
OpenMP と OpenACC
成 績 評 価 の 方 講義中に出題するレポート（50％）とコンテストの成績（50%）を総合して評価す
法・基準
る．
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

792021 年度 Basic SecCap 演習

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

Basic SecCap 演習
西垣 正勝, 大木 哲史, 野口 靖浩, 峰野 博史
前期
集中講義
曜日・時限
3年
1
単位数
Web サーバ・DB サーバの構築法、Web セキュアプログラミング（PHP/MySQL 等）、
標的型メールの調査・分析、インシデントレスポンス
多岐にわたる Web システムへのサイバー攻撃の原因を理解し，インシデントに対する初動対応から再発防止策まで技術面だけでなく情報連絡系統についてもケースス
タディを通して体感し，実践で役立たせるための基礎能力を養うことを目標とす
る．
１．全体ガイダンス
２．Web サーバ，DB サーバの構築法
３．Web/DB サーバの脆弱性とその対策
４．脆弱なサーバに対する攻撃演習
５．メールの仕組み
６．メールを悪用した主な攻撃の概要と事例
７．不審なメールを見分ける，調査する
８．ケーススタディに基づく初動対応と再発防止策
９．テストベッド上に設けられた技術的な課題をクリアすることで基本的なインシデント解析技術を習得
１０．グループディスカッションと発表による実習のまとめ
１１．全体のまとめ
１．全体ガイダンス
２．Web システム基礎
３．Web システムの脆弱性
４．サイバー攻撃基礎演習
５．メールを悪用した攻撃と事例
６．不審メールの調査，分析
７．不審メールの事例研究
８．初動対応と再発防止策
９．テストベッド上での基礎実習
１０．グループディスカッション・発表
１１．全体のまとめ

80情報科学実験 A の履修を済ませていること（Basic SecCap 演習は夏季集中講義です。3 年生は前期に情報科学実験 A を受講した後、続けて Basic SecCap 演習を受講
受講要件
可能です）
テキスト・参考 適宜 PPT、配布資料、WEB 教材により講義を進める書成 績 評 価 の 方 課題達成度により評価する
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

81

修了要件２
科目の並び順は、申請書様式２「①具体的な修了要件」に記載されている科目の順序に従う。

822021 年度 情報学総論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

情報学総論
西村 雅史、湯浦 克彦、山本 祐輔、吉田 寛
前期
曜日・時限
水 1・2
1年
単位数
2
情報、情報学、コンピュータ、情報システム、情報社会「情報学」って何?情報学部ではどんなことを勉強するの?この講義はこれらの疑問に答えることが目的である。すなわ ち、皆さんがこれから学んでいく「情報学」とは何かについて、授業を展開していく。情報学の内容 と範囲は幅広い。この講義によって皆さんが情報学のイメージをつかみ、それがこの学部における今後の学習への鳥瞰図の 働きをすることを期待する。
第 1 部. 「情報とコンピュータ」:情報とは何か、コンピュータで情報を扱うとはど
ういうことかを基礎から学ぶ。
第 2 部. 「情報システム」:情報システムを利用したサービスや企業活動、および情報システムに関わる専門職種について学 ぶ。また、インターネットを介して得られるビッグデータを活用したイノベーションについて学ぶ。
第 3 部. 「情報社会」:情報化に伴う社会の動向と社会問題について幅広く見渡しな
がら、情報学の課題を考える。
第 1 部 情報とコンピュータ(担当 情報科学科，西村)
第 1 回 情報とは何か、「コンピュータで情報を扱う」とは
第 2 回 情報を処理する(1)- コンピュータの基本技術
第 3 回 情報を処理する(2)- コンピュータの関連技術
第 4 回 情報を活用する(1)- メディア情報処理:アナログとデジタル
第 5 回 情報を活用する(2)- ビッグデータと人工知能 :最近の技術動向
第 2 部 情報システム(担当 行動情報学科，6-8:湯浦 9-10: 山本)

授業計画

第 6 回 情報システムの役割
第 7 回 利用者中心のシステム
第 8 回 情報システムのプロフェッショナル
第 9 回 ビッグデータ × IT イノベーション
第 10 回 信頼性と情報システム

第 3 部 情報社会(担当 情報社会学科，吉田)第 11 回 コンピュータの発達と「情報社会」 :「近代社会」との対比
第 12 回 情報社会の光と影 リテラシーと情報倫理 :便利さと安心・安全
第 13 回 情報社会のメディアとコミュニケーション :情報化される個人
第 14 回 情報社会における公共性とコミュニティ :制度や場の情報化
第 15 回 情報社会を作る 情報社会の文化と思想 :人間的価値と社会批判
受講要件
特になし
テキスト・参考 各教員が必要に応じて資料を配布する。参考書も各教員が授業中に適宜指示する。

83

書
部は授業時に課す課題等による.提出には学務情報システムを使用する.
成 績 評 価 の 方 第第 12 部は授業時に課す課題等による．
法・基準
第 3 部は授業中に課すレポート等による.
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

842021 年度 数理・データサイエンス入門

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

数理・データサイエンス入門 (Introduction to Mathematical and Data Science)
小西 達裕、須藤 智、滑田 明暢、武田 将季
前期
曜日・時限
時間外
1年
単位数
1
数理・データサイエンス、統計学、情報技術
現代社会では多様で膨大なデータの利活用を通して、社会課題を解決したり、新しい価値を創出する人材が求められています。本授業では、数理・データサイエンスの基本的考え方、統計学の基礎、情報技術の基礎的知識を理解し、今後の学習で数理・授業の目標
データサイエンスを活用した学習ができるようになることを目標とします。また、
具体的な社会課題における数理・データサイエンスの具体的な事例を学び、数理・データサイエンスの必要性について理解し、将来社会で数理・データサイエンスを活用の必要性を説明できるようになることを目指します。
本授業では、数理・データサイエンス入門は、インターネット上の学習システムを使
学習内容ってすべてオンラインで学習します。具体的な学習内容は、数理・データサイエンスの活用事例、統計学基礎、情報技術基礎、情報倫理基礎です。
授業は 1 節から 8 節まで複数のオンライン動画で構成されています。
授業のスケジュールは配布されたパンフレットと Web 資料に掲載されています。
5 月中旬から学務情報システムで受講方法をアナウンスしますので、確認してください。
1．数理データサイエンスの基礎―事例紹介
2．情報技術基礎① ―データとは？プログラミングとは？
授業計画
3．情報技術基礎② ―データ処理のためのプログラミング
4．統計学基礎① ―基礎統計、データの可視化
5．統計学基礎② ―相関、回帰直線、主成分分析
6．統計学基礎③ ―確率、分布、検定
7．数理データサイエンスの応用―事例紹介
8．統計学基礎、情報倫理―データの収集、保存、取り扱い
受講要件
特になし
テキスト・参考 特になし
書
成 績 評 価 の 方 本授業は合否で成績評価を行います。
各単元に対応する小テストの結果をもとに合否を反映するので、学務情報システム、
法・基準
パンフレットに詳細が書かれているので確認すること。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ852021 年度 データ処理演習(IA)

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

データ処理演習 (Introduction to Data Processing)
宮崎 佳典、高橋 晃、板口 典弘、藤岡 伸明
前期
曜日・時限
火 9･10，金 9･10
1年
単位数
2
データ、表、関数、グラフ、統計、ピボットテーブル、検定、エクセル、R
受講⽣がデータの意味をきちんと理解した上で，基本的なデータ処理について学び，
図表やグラフの作成，ならびに検定などの統計処理の⼿法を体験することが本科目
授業の目標の目的である．講義と演習形式を組み合わせるといった⼯夫により，受講⽣の理解が深まる．また数理データサイエンス教育の初歩段階の技能と考え⽅も習得できる．
データを扱う前段階として，データとは何かを取り上げ，データの意味，種類（連続／離散など），尺度などについてきちんと理解させる．その上で，データ「処理」について，特に ①把握する，②整理する 能⼒の育成に重点を置く．その後，代表値・
学習内容
分布情報のグラフ化だけでなく，データを「魅せ」たり統計的に処理する能⼒も培う．外部との連携（ファイル⼊出⼒，レポートの書き⽅も含めたワードへの貼り付けなど）についても取り扱う．なお，データを「加⼯して解釈」のような本格的な処理は後続の関連科目に譲ることとする．
1 回 データとは何か（データの意味，データの取得，連続／離散データ，尺度など）
2 回 データとグラフ（グラフ化の意義，グラフの種類など）
3 回 エクセルの基礎（関数，番地指定，表の作成など）
4 回 グラフを作ってデータを理解する（1）（棒グラフ，折れ線グラフなど）
5 回 グラフを作ってデータを理解する（2）（散布図，ヒストグラムなど）
6 回 データを整理する・魅せる（フィルタ，条件付き書式設定，ユーザー定義表⽰
形式など）
7 回 データを保証する（⼊⼒規則，シート保護，ピボットテーブルなど）
授業計画
8 回 データを統計的に処理する（推測統計，T 検定，相関 ・回帰係数の検定など）
9 回 仮想データの分析（1）（データのインポート，整理，統計，図表の作成など）
10 回 仮想データの分析（2）（レポートの書き⽅，作成など）
11 回 統計ソフト R の導⼊（R プログラミングの基本）
12 回 統計ソフト R の処理（ファイル管理，統計データのグラフ化など）
13 回 データ処理総合演習（１）14 回 データ処理総合演習（２）15 回 データ処理総合演習（３）
受講要件
ノート PC を毎回持参すること
森 数⾺，「⼼理学統計⼊門 わかって使える検定法」，講談社（2017）
テキスト・参考 板板⼝⼝ 典弘,
典弘,
⼭本 健太郎，「⼼理学レポート・論⽂の書き⽅ 演習課題から卒論まで」，書
講談社（2017）
成 績 評 価 の 方 演習課題の出来を元に得点化して総和を求めたのち，総合的に決定します．
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 事前学習型授業、調査学習、双方向アンケート

86

2021 年度 コンピュータ入門

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

コンピュータ入門
小西達裕
前期
曜日・時限
木 1･2
1年
単位数
2
計算機の基本構成 、計算機の基本動作原理 、計算機の基礎概念
計算機一般に関する基礎概念を与え、計算機システムの基本構成をハードウェア・
ソフトウェアの両面から解説する。特に、日常的な計算機操作に関する概念的背景を与える。さらに、各人が購入したパーソナルコンピュータを、情報学部生としての活動に利用する方法についての示唆を与え、必要に応じて最新のトピックを扱う。
導入と基礎0）あなたの PC でできること
1）計算機システムの基本構成
2）OS・ウィンドウ環境とアプリケーションソフト
3）ファイル・ファイルの管理・ファイルの操作
コンピュータネットワーク
4）基本概念
5）WWW の基本概念
6）電子メールの基本概念
7）インターネット
8）セキュリティと情報モラル
計算機システムの基礎知識
9）計算機の基本動作原理
10）日本語処理のしくみ
11）ハードウェア・OS・アプリケーションソフト
12) 計算機内部の情報表現：デジタル化
13) 様々な種類のコンピュータ
14) 計測・制御とコンピュータ
15) コンピュータシステムの学習・教育へのお応用
コンピュータの基本操作に必要な概念、考え方を学ぶ。次いでネットワークへの接
続方法についての演習と並行して、コンピュータネットワークの基礎概念について学ぶ。演習の進行度に応じて、情報モラル・セキュリティなどその他のトピックを随時挿入する。ネットワークの利用法を学んだ後は、ネットワークを用いて講義資料を配布したり、電子掲示板を用いて学習者間のコミュニケーションの場を提供するなど、授業を受けながら自然にコンピュータの利用法が学べるような授業を行う。
新型コロナウィルスの流行状況に応じて、以下の授業形態から最適な方法で行う（学期中に授業形態を変更する場合もある。教員からの連絡に注意すること）。
A)教室での対面授業
B)教室での授業動画を動画配信システムにより自宅などで視聴（授業と同時）

87C)教室での授業動画を動画配信システムにより自宅などで視聴（後日任意の時間帯）
D) A)～C)を週毎に切り替えて受講
E) A)～C)を各自自由に選択して受講
F) 授業音声つきスライドファイルをダウンロードして視聴することにより受講受講要件
テキスト・参考 配布資料により講義を行う。
書成 績 評 価 の 方 上記学習内容について、他人に正しく説明できることを最低限の合格基準とする。
評価は期末試験によって行うが、新型コロナウィルス対策のために教室での試験実法・基準施が困難な場合にはレポートでこれに代える。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ882021 年度 プログラミング入門

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

プログラミング入門
福田 直樹
前期
曜日・時限
火 9・10，金 9・10
1年
単位数
2
プログラミング、Java、HTML、Linux、JavaScript、Web
以下の力を身につけることを目標とする
1) プログラムやマークアップ言語による記述をゼロからできずとも，他者のソースコードを参照できる基礎能力をある程 度身につけられるようになる.
2) プログラムが意図通りに稼働しない場合，あきらめるのではなく，問題同定・修
正にとりくむことができる.
3) プログラミングにおける過程や難しさを体験することを通じて，そうしたことに取り組むことの困難さを理解・共感で き，それをなしとげることへの敬意を払うことができる.
4) 自らプログラミング言語を必要に応じて学んでいくという力をつけようとする
ことができる
プログラミングとは何か，どう役立つか，そのために他のどんな知識が必要か，というプログラミングに関する基礎的な理 解を，マークアップ言語による記述や具体的なプログラム例に触れながら，それらを用いたプログラミングの過程を通じ て，学び，深める.授業中には，授業計画に従い，与えられた課題に基づいて問題の分析か
ら具体的なプログラム・マーク アップの作成までを自身で行うことにより，これらの点への理解を深め，後続科目の受講に必要な入門的プログラミングス キルおよびリテラシーを習得する.
また，グループで遂行する課題などを通じて，プログラミング技術の習得の難しさ
や理解の個人差の存在，チームでのプ ログラミングの必要性と難しさなどを，体験を通じて学ぶ.
主な学習項目は，プログラミングの初歩的入門内容と，それを生かし理解を深めるための端末操作の基礎リテラシーや マークアップ言語などとの連携もあわせた，オ
ブジェクト指向プログラミング言語の持つ基本的な構文やその用い方および それらの応用方法への入門内容などを中心とする.
なお，プログラミング言語としては主に Java 言語を用いるが，広くプログラミン
グで共通に用いられる基本的な考え方や 理解の習得を主眼とし，HTML や必要に応じて Javascript の扱いにも触れる.
以下を基本とし，必要に応じて受講生の状況に合わせて調整をする.
1) Linux の導入とその仕組み
2) Linux とターミナルへの文字入力による操作(CUI)の仕組み
3) Linux から OS の仕組みを知る(初級)4) マークアップ言語と HTML5) テキストエディタとその歴史に触れる(emacs/vi)
6) HTML とタグ
7) ボタンとデザイン(Javascript 超入門)
8) プログラミングに触れる(Java 言語でコンパイル)

899) かんたんな入出力に触れる
10) 少しだけ複雑な計算を行う
11) シェルスクリプトを少しだけ高度に使う
12) Web サーバの導入
13) Web アプリプログラミングに触れる
14) 自由課題の作成
15) 自由課題発表会!
16) 試験は行わない.これまでの学習内容およびレポート等の提出確認
受講要件
PC を扱うための基礎的操作(マウス・キーボード操作)ができること
テキスト・参考 授業時間内に指示する書
成 績 評 価 の 方 授業時に毎回当日課題レポートおよび宿題レポートの提出を求め，その達成度の合法・基準計により評価する.詳細な基準は授業時間内で説明する.
事前学習型授業〔当日課題・宿題が次回の事前学習の一部として構成される〕、グル
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ ープワーク〔演習をペアワーク等で構成する〕、プレゼンテーション〔最終回にて実
施予定〕

90

2021 年度 線形代数学 I

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

線形代数学 I
新谷 誠
前期
曜日・時限
月 9･101年
単位数
2
ベクトル、行列、連立一次方程式
線形代数学 I、II を通じ、ベクトル、行列、連立一次方程式、行列式、固有値と固有ベクトル、線形空間などの概念を学習し、数学的な論理の展開や概念の抽象化に必要な基礎知識を修得する。これにより、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成を行うことが本科目の目的である。
学習内容の詳細は授業計画に示した通りである。授業内容の進行として、本科目では、ベクトル、行列、連立一次方程式の基本的事柄を学習する。
１ ユークリッド空間（４回）
・数直線と 1 次元ユークリッド空間
・平面と 2 次元ユークリッド空間
・ユークリッド空間の定義
・平面の直線
・平行な直線
・2 直線が垂直に交わる条件
・点の直線に対する対称移動
・点の回転移動・点と直線の距離
２ ベクトル(３回)・平面ベクトル・n 次元ベクトルの座標表現と大きさ
・ベクトルのスカラー倍，和，差・ベクトルの内積と大きさ，正規化
・ベクトルの線形独立性
３ 行列（４回）
・行列の例と定義
・正方行列と行列の和，差，スカラー倍・行列積・ブロック行列・単位行列と逆行列・行列の転置と対称行列，交代行列
４ 連立 1 次方程式（４回）
・ガウスの消去法
・階段行列
・係数行列と拡大係数行列91

・連立 1 次方程式の解の存在条件とランクの関連性
・掃き出し法による逆行列の計算

受講要件
テキスト・参考 松田健、菅沼義昇、幸谷智紀、服部知美、中田篤史：『基礎から身につける線形代数』
書
共立出版
成 績 評 価 の 方 課題等の結果を総合得点の満点を１００点に正規化し、９０点以上を秀、８０点か
ら８９点までを優、７０点から７９点までを良、６０点から６９点までを可、６０点
法・基準未満を不可とする
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

922021 年度 微分積分学 I

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

微分積分学 I
新谷 誠
前期
曜日・時限
金 1・2
1年
単位数
2
関数の極限、関数の連続、微分法、積分法、データサイエンス
微分積分学 I、II を通じ、極限、微分法、積分法、偏微分法、重積分などの概念を理解し、数学的な論理の展開や概念の抽象化に必要な基礎知識を修得する。これにより、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成を行うこと
が本科目の目的である。
１ 関数と極限いろいろな関数、関数の極限、関数の連続性、平均変化率、微分係数、導関数
２ 微分法および応用
合成関数、陰関数、逆関数、三角関数、逆三角関数、対数関数、指数関数 おのおのの導関数、高次導関数、平均値の定理、ラグランジュの平均値の定理、コーシ
ーの平均値の定理、ロピタルの定理、関数の増減と極値、曲線の凹凸、変曲点、テイラーの定理、マクローリンの定理
３ 積分法および応用
不定積分、定積分、置換積分法、部分積分法、有理関数の積分、無理関数の積分、広義積分、面積、表面積、体積、曲線の長さ
1
関数と極限
2
関数と極限
3
関数と極限
4
微分法および応用
5
微分法および応用
6
微分法および応用
7
微分法および応用
8
微分法および応用
9
微分法および応用
10
微分法および応用
11
積分法および応用
12
積分法および応用
13
積分法および応用
14
積分法および応用
15
積分法および応用

受講要件
テキスト・参考 飯島徹穂 著 「Ability 数学 微分積分」 共立出版
書
成 績 評 価 の 方 課題等の点数を１００点に正規化し、９０点以上を秀、８０点から８９点までを優、
法・基準７０点から７９点までを良、６０点から６９点までを可、６０点未満を不可とする 。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

932021 年度 プログラミング（BI）

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

受講要件

プログラミング（BI）
狩野 芳伸、福田 直樹
後期
曜日・時限
木 1・2，木 3・4
1年
単位数
2
プログラミング、コマンド、Java
プログラミングができ理解しているかどうかは、機械を使う側にたつか、機械に使われる側になるかの分け目になる技能で あり、直接関連する職業でなくとも現在の、
そして今後の社会・企業においてはより大きく、個人の価値を上下させる。 本演習
は一年「プログラミング入門」の後に位置し、プログラミングの初歩として Java 言語を対象に基礎的な概念、代表的 な標準 API とその使いこなしを学び、個々のプロ
グラミングスキルを向上させる。また、コマンドラインの基本的な利用方 法についても学ぶ。作業を通じて、オープンソースツールやサードパーティーライブラリの利用を体験し、短期間で完成度 の高いシステムを完成させる方法の習得を目指す。また、いわゆるビッグデータの処理や人工知能関連技術において中核と なる機械学習の利用にも触れる。
この演習では、プログラミングの基礎を学ぶ。具体的には、コマンドラインの利用(ファイルシステムやシェルの基礎を含 む)、Java 言語の基礎的仕様(変数、メソッ
ド、クラス、配列、制御構文)と代表的な標準 API(ファイル入出力、コレク ション、
文字列処理)を学ぶ。プログラムの処理を理解し一歩一歩追えること、メンテナンス
しやすく読みやすいプログラ ミングができること、ファイルの読み込み書き出しとデータの変換ができること、がボトムラインになる。
1 変数、制御構文、配列
2 ファイルシステム、パス、環境変数、プロセス、シェル
3 小テスト
4 クラス、パッケージ、クラスパス、ファイル入出力
5 メソッド、引数、返り値、参照渡し
6 オブジェクト指向の基礎:継承、アクセサ修飾子、カプセル化、例外処理 7 小テ
スト
8 Collections フレームワーク
9 オープンソースソフトウェアのコンパイルと実行
10 外部プロセス、文字コード
11 文字列処理、正規表現
12 リスナー、並列処理、ラムダ式
13 統合開発環境、効率的なプログラミング、デバッグ
14 機械学習の紹介
15 最終試験
学習が早い受講者向けには、より進んだトピックも用意する。 A 正規表現
B XML パーザ
C JVM の基礎
D オープンソースライブラリ E オブジェクト指向
プログラミング入門を履修していること。

94テキスト・参考 人狼知能で学ぶ AI プログラミング ~ 欺瞞・推理・会話で不完全情報ゲームを戦う書
人工知能の作り方~
小テストおよび最終試験による。内容は、自分で隅々まで理解して基礎的なプログラ
成 績 評 価 の 方 ミングを行えるかどうかを問う。加えて、発展的なオプション課題を加点要素とす
法・基準る。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ95

2021 年度 統計学入門（BI）

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

統計学入門 (BI)
荒木 由布子
後期
曜日・時限
月 5・6
1年
単位数
2
統計学、確率、記述統計、統計的推測、回帰モデル、データ解析
統計理論に基づくデータ解析は、農学・工学・理学等の理系の分野はもとより、心理学・経済学・社会学等の文科系の分野でも予測、評価、管理等の目的で広く利用されている。本講義はデータ解析の場面で利用される基本的な統計的手法の考え方を身授業の目標につける。講義では、ばらつきをとらえるための確率、得られたデータを解析・整理・要約するための記述統計学、その解析結果から母集団における状況を推測するための推測統計学について学習する。なお、パソコン(R, エクセル) を利用した簡単な演習も行う。
データ解析に必要な基本的な確率・統計の理論と技法を紹介する統計入門コースであり、理論の理解とデータ分析初歩の実践力を促進する。
①確率: 基本的な確率の概念について学ぶ。
②記述統計: 得られたデータの分布を図示し、その特徴を各種の統計量で要約する
学習内容
ための技法について紹介する。１変数の分布、及び２変数間の関連の分析がその主要な内容である。
③推測統計学: 母集団からの無作為標本によって得られる標本統計量の分布と、その分布に基づく統計的推定、検定の基本的な考え方について学ぶ。
Lec 1: オリエンテーション, 事象と数理統計モデル, 研究の種類とデザイン
Lec 2～3: データ収集法, R の紹介, データの要約と可視化
Lec 5～8: 確率, 確率変数, 確率分布
授業計画
Lec 9～11: 標本と統計的推測 (中心極限定理, 推定)
Lec 12～15: 仮説検定
Lec16: 復習（振り返り）
受講要件
特になし
久保川達也 他, 「統計学」, 東京大学出版, 2016.
柳川堯, 荒木由布子, 「バイオ統計の基礎」, 近代科学社, 2021(第７刷）.
テキスト・参考 藤澤洋徳「確率と統計」, サイエンス社, 2013.
書篠崎信雄 他, 「統計解析入門」, サイエンス社, 2013.
「統計学入門」, 東京大学出版会, 2016.
Jared P.lander 著, 高柳慎一ら 訳, 「みんなの R」, マイナビ, 2015.
成 績 評 価 の 方 出席・課題提出（数回）60%, 期末試験（レポート）40%
法・基準
反転授業〔数回〕、双方向アンケート〔数回〕、グループワーク〔数回〕、対話・議
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 論型授業〔数回〕

962021 年度 アルゴリズムとデータ構造基礎

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

アルゴリズムとデータ構造基礎
福田 直樹
前期
曜日・時限
水 9・102年
単位数2
アルゴリズム、データ構造、ソート、探索、プログラミング
アルゴリズムとデータ構造は，コンピュータを基盤とした情報システムの構築における最も重要でかつそのコアとなる理論を構成するものである．本講義では，その基礎理論を習得し応用例に触れるとともに，連携して行われる演習も通じてその実践力を養いこれを学ぶことの意義を理解することを目標とする．
アルゴリズムとは何か？データ構造とは何か？なぜ学ぶのか？その背景にある計算量の概念とは何か？といった，情報システムの構築における基礎となる概念・理論の学習を，具体的なデータ構造やアルゴリズム，その実装となるプログラムにも触れながら，実践力やそれを学ぶ意義もあわせて学習する．
以下を基本とし，詳細は全体の進度などを勘案して調整を行う．

第 1 回：アルゴリズムとデータ構造とは？プログラムとの違いとは？計算量とは？
第 2 回：データ構造と計算機ハードウェアとの関連（スタックを題材に）
第 3 回：データ構造とプログラミング（キューを題材に）
第 4 回：データ構造とプログラミング（複雑なキュー）
第 5 回：データ構造と計算の組み合わせ（ハッシュ表を題材に）
第 6 回：木構造とアルゴリズム
第 7 回：木構造と探索（二分探索木を題材に）
第 8 回：高度な木構造に基づくアルゴリズムと情報システムへの応用
授業計画
第 9 回：整列法（ソート）とアルゴリズム・データ構造第 10 回：アルゴリズムにおけるトレードオフ（整列法を題材に）第 11 回：高度な整列法
第 12 回：複雑なアルゴリズムとデータ構造の組み合わせ・応用（ブルームフィルタを題材に）第 13 回：アルゴリズムと数学的な計算法との関連
第 14 回：アルゴリズムとデータ構造の応用・実践
第 15 回：ここまでのまとめ・これから学ぶべきこと
第 16 回：試験（注：COVID-19 の状況などを加味して，レポート等で代替する可能性がある)「プログラミング」の単位取得ができていることが前提のため，この条件を満たして受講要件いない人は事前または履修時に相談ください．
テキスト・参考 定本 Java プログラマのためのアルゴリズムとデータ構造 (近藤 嘉雪著)
書
成 績 評 価 の 方 詳細な情報は初回時に示すが，授業当日に課される演習等をすべて行うことを前提
法・基準とし，任意の追加課題および期末の試験結果もあわせて成績評価を行う．
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 調査学習〔該当するレポート課題内で詳細を指示〕、グループワーク〔ペアワーク・97

ペアプログラミング(進度に応じて回数は調整)〕

98

2021 年度 情報セキュリティと法制度

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

受講要件

情報セキュリティと法制度 (Information Security and Legal System)
郭 薇、西垣 正勝
前期
曜日・時限
金 1･2
2年
単位数
2
情報セキュリティ、共通鍵暗号、公開鍵暗号、ユーザ認証、表現の自由、プライバシ
ー権、知的財産権、サイバー犯罪、法と社会情報セキュリティを技術的側面と法政策という 2 つの観点から理解する。
第 1 回から第 8 回は、情報セキュリティの技術的側面を学ぶ。内容的には、暗号およびユーザ認証の基礎に重点が置かれる。後半（第９回から第１５回）は、人間的側面に関する講義を郭が担当する。法制度・政策の観点から講義することにより、情報技術の応用に伴う社会的リスクとその対策を学習させる。
１～２ 共通鍵暗号
３～４ 公開鍵暗号と電子署名
５ ユーザ認証
６ ネットワークセキュリティ
７ プライバシー保護と DRM
８ 中間テスト
９ 情報セキュリティにおける法制度の位置付け
１０ プライバシー権と個人情報保護①（公法的アプローチ）
１１ プライバシー権と個人情報保護②（私法的アプローチ）
１２ 知的財産権①（著作権入門）
１３ 知的財産権②（商標、職務発明と商業秘密）
１４ サイバー犯罪（不正アクセス、違法コンテンツと有害情報）
１５ 先端技術をめぐる規制の動向（データポータビリティ、AI 開発ガイドライン等）

アンドリュー・S・タネンバウム(著)、水野忠則(訳)『コンピュータネットワーク第テキスト・参考 ５版』日経 BP 社、2013 年
書
小向太郎『情報法入門：デジタル・ネットワークの法律』（第４版）、NTT 出版、2018年
成 績 評 価 の 方 中間テストおよびレポート
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ992021 年度 データ処理プログラミング

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

データ処理プログラミング
福田 直樹
前期
曜日・時限
水 7・8
2年
単位数
2
プログラミング、コマンドライン、Java、データ構造とアルゴリズム
探索と整列，計算量などの概念に基づくプログラミング能力を養成する.これにより，データ処理に基づく情報システムの 開発・設計・分析能力の基盤を形成する.
計算機のハードウェア構成と処理能力の特性に基づき、スタック・キュー・リスト・
学習内容
木などの基本的なデータ構造とそれを 扱う基本的なアルゴリズムを、プログラミン
グ演習を通して学ぶ.
詳細は初回に指示し，受講生の学習状況により調整を行う.以下はモデルケースである.
第 1 回 データ処理とアルゴリズム(導入編，計算機のハードウェア構成と処理能力の特性を踏まえたデータ処理とアルゴリズ ムの位置付け，プログラミング復習)
第 2 回 プログラムとデータの寿命(Web アプリでのデータの永続化を例に)
第 3 回 データの保管と取り出し(Web アプリからの DB アクセスに触れる)
第 4 回 データ処理とプログラミング導入編(データ構造基礎・配列とスタック)
第 5 回 データ処理とプログラミング(配列上のデータの検索を題材に)
第 6 回 まとめテスト
授業計画
第 7 回 効率的なデータ処理入門(ハッシュ関数と文字列一致照合を題材に)
第 8 回 効率的なデータ処理(ハッシュ関数の利用の実際)
第 9 回 効率的なデータ構造入門(木構造の処理を題材に)第 10 回 効率的なデータ構造(二分探索木と再帰処理)
第 11 回 ソートとプログラミング(かんたんなソートの実装)
第 12 回 アルゴリズムごとの計算量の違いに触れる(演習)第 13 回 クイックソートの作成
第 14 回 ソートとデータベース
第 15 回 総合演習(レポート)
第 16 回 試験は行わない.これまでの学習内容およびレポート提出物の確認
受講要件
1 年次のプログラミングを履修済みであること。
テキスト・参考 授業時間内に指示する。
書
成 績 評 価 の 方 試験・レポートで評価する.ただし，この年度では，COVID-19 対策により対面での試法・基準験を実施しない場合には，提出された レポートの合計点により代替する予定である
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

100

2021 年度 多変量解析（BI）

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年

多変量解析 (BI)
荒木 由布子
前期
曜日・時限
火 5･6
2年
単位数
2
データ解析、変量間の関係の種類、多変量データ、分散分析、重回帰分析、判別分析・
キーワード
クラスタリング、主成分分析、因子 分析、構造方程式モデル、PLS、非線形回帰モデ
ル
各個体や対象に対して、複数の特性について観測されたデータに基づき、各特性間の相互関連性を分析するための手法は多 変量解析手法とよばれ、本講義はその入門授業の目標と位置づけられる。本授業では統計学的理論と実際のデータへの適用例の両側面 から各手法を解説し演習を多く取り入れることで、 学生は多変量解析法の基本的な考え方について理解し、実践できるようになることを目標とする。
・多変量データ解析の概要 解析法の分類、変量間の関係の種類、研究の種類とデータ収集法、R の基本的な使い方、データ解析の基本的事項
・2 変量のデータ分析
・重回帰分析, ロジスティック回帰
学習内容
・構造方程式モデル
・主成分分析・PLS・因子分析・対応分析
・判別・クラスタリング(上記全ての項目で、モデルの設定と推定、評価、可視化と適用、結果の解釈を行う)
・その他の話題提供(非線形回帰モデル)
1 回 オリエンテーション、記述統計・統計的推測の復習、データ解析の基本的事項①
2 回 R の紹介、データ解析の基本的事項②
3 回 ２変量のデータ分析① 質的データの分析
4 回 ２変量のデータ分析② 量的データの分析
5 回 重回帰分析①
6 回 重回帰分析②
7 回 分散分析
授業計画
8 回 ロジスティック回帰
9 回 主成分分析
10 回 PLS
11 回 因子分析
12 回 構造方程式モデル
13 回 判別
14 回 クラスタリング（階層的クラスタリング、非階層的クラスタリング）
15 回 その他の話題
受講要件
統計学入門を受講していることが望ましい。
テキスト・参考 必要な資料は講義の際に配布する。
書101

成 績 評 価 の 方 講義内の演習・レポート（70％）
法・基準
期末レポート(30%)
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 事前学習型授業、調査学習、グループワーク、プレゼンテーション

1022021 年度 情報システム基礎演習

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

情報システム基礎演習
山本祐輔，白井靖人，森田純哉
前期
曜日・時限
月 3・4，月 5・6
2年
単位数2モデリング、オブジェクト指向、プロゼンテーション、データ設計、SQL、ER 図、UML（１）情報システム構築のための設計技術のなかで最も基本的な２つの技法、オブジ
ェクト指向に基づくビジネスモデリング技法および、データ設計および実装技法について、演習を行いながら理解する。
（２）情報システム構築の仕事の全般にわたって必要となる、グループでの検討・合
意形成、グループ間での討論や全体への発表・討論を有効に行うための基本的なスキルを身に付ける。
（１）オブジェクト指向に基づくビジネスモデリング（何を作るかを構造的に明らかにする）に関する演習（２）データ設計および実装に関する演習（１）オリエンテーションと演習準備 （1 回）（２）オブジェクト指向に基づくビジネスモデリング演習 （７回）主担当：山本（３）データ設計および実装に関する演習 （７回）主担当：白井はじめに（１）を実施したのち、（２）と（３）を週交替で実施していく。つまり最後の 2 週は連続して発表会となる。
また、全体を２つのクラスに分けて実施していく。
第一回のオリエンテーション時に演習グループを設定居ていく。
演習課題は、ガイドラインに沿って学生自身で設定する。

（２）の演習では、並行して開講する「問題分析とモデリング」の第 3 回までの講義
内容を参照する。
（３）の演習では、並行して開講する「データベース論」の講義内容を参照していく。
受講要件
問題分析とモデリング」および「データベース論」を受講すること。
テキスト・参考 授業スライドを印刷配付する。
書
Web 教材（開設や事例解説など）を提供する。
成 績 評 価 の 方 グループでの成果物や発表に対する評価のほか、個人別の活動状況や提出物に対す法・基準る評価を行う。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ グループワーク

1032021 年度 データベース論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

データベース論 (Databases)
白井 靖人
前期
曜日・時限
金 9･102年
単位数2
データモデル、正規化、データ独立、データベース言語 SQL、データベース管理シス
テム
社会には様々な情報が満ち溢れ、日々新たな情報が生成される。これら情報の多くは消耗されるが、ヒトが現在、未来において必要とされる情報は蓄積され、現在そして新たな活動を行う場合の基盤として利用され、そして新たな情報を生成してきている。
これら情報の集合群を IT と結びつけ、個人間、団体、社会で共有することによって活動のさらなる進展がはかられる。但し、ヒトが認識する“情報”は一般にアナログ信号が基本である。これら情報集合群を IT と結びつけるための変換理論がデー
タベース論である。この変換理論はコンピュータの社会的普及とともに発展してきている人類の知恵そのものであり、これについて学び、この基本理論を習得することを目的とする。
データベースとは社会･自然活動で生成される“情報”を、形式知として表出させ、新たな人間･社会活動に多面的かつ効果的に活用するための“情報”のダムであり、基地である。その仕組みや技術は人類の知恵であり、その方法論は社会の全ての分野で利用されており、情報化社会の根幹ともいえる。この方法論技術は多くの歴史と蓄積を経て、現在も多面的に社会応用するための研究開発が行われている。
本科目では、以下の事項を中心とした講義に加え、データベース操作に関する実習を行う。
１．データベース基礎理論とデータ分析
データベース技術の歴史的展開，データモデル，E-R モデル
２．リレーショナルデータベース
リレーショナルデータモデル，設計理論（正規化理論）
３．データベース言語（SQL）
４．データベース管理システム（DBMS）
三層スキーマモデル，情報管理の仕組み，検索技術
５．トランザクション処理
同時実行制御，障害回復第１回 導入，データベースとは
第２回 データモデリング
第３回 表とデータ
第４回 データベース言語 SQL（１）
第５回 データベース言語 SQL（２）
第６回 実習（１）
第７回 実習（２）
第８回 リレーショナルデータモデル（１）
第９回 リレーショナルデータモデル（２）104第 10 回 データベース設計論（１）
第 11 回 データベース設計論（２）
第 12 回 データベース管理システムの構成法
第 13 回 トランザクション：同時実行制御
第 14 回 トランザクション管理：障害回復
第 15 回 まとめ
受講要件無し
増永良文『リレーショナルデータベース入門[新訂版]』サイエンス社
テキスト・参考 飯澤篤志・白田由香利『データベース面白講座』共立出版
書
鈴木健司『データベースがわかる本』OHM 社
北川博之『データベースシステム』昭晃堂
成 績 評 価 の 方 試験：80％、レポート：20％
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

1052021 年度 知的情報システム開発 I

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

知的情報システム開発 I
狩野 芳伸，森田 純哉
後期
曜日・時限
火 9・102年
単位数2
人工知能、機械学習、ビッグデータ、自然言語処理、行動情報、知的システム
昨今、機械がどこまで人間の仕事を代替できるのかが一般にも話題になっているよ
うに、人間の知的行動にかかわるデータ を扱う知的情報システムの需要は高まっている。一方、そうしたデータは人間の知的な活動と密接に結びついており、表面 的にはわからない潜在的で複雑な構造が背後に存在するため、そのような知的情報処理を行うシステム全般を含む人工知能 分野の高度なデータ処理が必要になる。本講義ではさまざまな機械学習手法の各分野での応用事例を学び、個別の知的情報 シス
テムを構築する際に適切な手法の選択をし、その可能性と限界を判断できるようになることを目指す。
知的情報システムにおいてデータの解析や推測、サービスを実行するツールの作成には、機械学習に代表される汎用的な手 法の利用と同時に、各個のデータとそのデータの分野に応じた専門知識を踏まえた上での、人間の「知恵と工夫」が重要で ある。本講義では、最先端の研究・産業応用を事例に、他所では学ぶことの難しい、直観的な理解と応用までつながった実 用的な知識の使いこなしを学習する。人工知能
分野では、対象とする範囲が広いうえ進歩が激しく、教科書的な知識では不 足しがちである。講義を通じて、主要な手法や関連各分野の概要を学び、必要に応じ論文やウェブ上の情報から自ら学んで いくための基礎を身につける。
[狩野担当分]1. 導入 「人工知能」の現在 企業・研究の最先端では何が起きているか:人工知能は人類を滅ぼすのか?
2. テキストマイニング
産業界の事例を通じて:オンライン広告、文書分類、EC サイト
3. 自然言語処理の紹介
試験問題の自動解答を例に: 含意関係認識、推論、質問応答
4. 自然言語処理のツールと資源
構文・意味解析、質問応答、コーパス、オントロジ
5. 対話システム
対話、人間型ロボット、文章の自動生成
6. 機械学習の直感的な理解と評価手法 サポートベクトルマシン、様々な機械学習
手法、評価手法
7. 強化学習とゲーム
ゲームと AI、囲碁の自動プレイヤー
8. 音声処理
音声認識と音声合成、HMM
9. 脳と知能脳科学の現在、人工ニューラルネットワークの基礎
10. 画像処理と深層学習

106画像処理・認識、深層学習(deep learning)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
11. 系列データの学習、その他の学習手法
リカレントネットワークとその発展、GAN
12. 最近の深層学習手法と知的情報システムの将来 Attention、Transformer、大規模言語モデル、人工知能の未来[森田担当分]13. 知的情報システムに関わるトップダウンモデルとボトムアップモデル 記号推論と機械学習の統合、認知アーキテクチャの役割
14. インタラクションに関わる知的情報システムのモデル化とシミュレーション- エージェント間インタラクションのモデリングと学習
15. 行動データを活用したインタラクティブシステムの開発 生理行動データからのユーザ状態の推定、ユーザの行動変容を促す知的情報システムの開発
受講要件
インターネットに接続できるノートパソコンを持参すること。
テキスト・参考 必要に応じて講義中に指示する。
書
成 績 評 価 の 方 授業出席数、授業態度、レポートによって評価する。
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ1072021 年度 データアナリティクス I

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

データアナリティクス I
大本義正、荒木由布子、李皓
後期
曜日・時限
金 7・8
2年
単位数
2
データサイエンス、科学的推論、統計科学、機械学習
近年、データ取得のハードウェアの小型化や組み込みが進み、量的あるいは質的に多様なデータが実社会で活用されるようになる一方、計測データを扱うアルゴリズム
や分析手法も多種多様に存在し、目的に併せて柔軟な視点からデータを扱う能力が、人間に求められるようになってきている。本講義においては、具体的な事例の解析を
授業の目標
様々な角度から実施し、単に解析ソフトウェアを使えるというだけではなく、ビッグ
データ時代におけるデータ分析において重要な横断的・統合的な視点を、講義を中心とした理論と、データハンドリングや解析のための簡単なプログラミングを含む実践の双方から養うことを目的とする。
取り扱うデータの種類と分析手法ごとに、5 回で構成するモジュールで行う。各モジ
ュールは、データの意味の検討、分析手法の技術獲得、データ収集、データ分析、考学習内容
察と発表、の 5 つを含むステップからなる。分析目的に応じて解析手法を選択し、データから必要な情報を適切に読み取り、問題の解決のための解釈を行う、という、
データサイエンスの基礎となる一連の流れを経験してもらう。
第０１回：経時測定データ解析１：科学的推論、経時測定データ
第０２回：経時測定データ解析２：統計モデルの理解
第０３回：経時測定データ解析３：データ収集・前処理
第０４回：経時測定データ解析４：統計ソフトウェアを用いた分析
第０５回：経時測定データ解析５：発表会
第０６回：アンケートデータ分析１：調査計画の作成
第０７回：アンケートデータ分析２：調査実施によるデータ取得
第０８回：アンケートデータ分析３：プログラミングによる調査データの処理
授業計画
第０９回：アンケートデータ分析４：統計ソフトウェアを用いた分析
第１０回：アンケートデータ分析５：発表会
第１１回：運転シミュレーションデータ解析１：データの種類と仮説構築の基礎
第１２回：運転シミュレーションデータ解析２：統計的手法による分析方法
第１３回：運転シミュレーションデータ解析３：シミュレータによるデータ取得と仮説の検討
第１４回：運転シミュレーションデータ解析４：統計ソフトウェアを用いた機械学習
第１５回：運転シミュレーションデータ解析５：発表会
第１６回：講義のまとめ（ふりかえり）：オンデマンド
受講要件
統計ソフト R を動かすことができるパソコンを用意すること
学習内容に対して役立つ参考書には以下のようなものがある。
2014.
テキスト・参考 「みんなのＲ」,マイナビ,「経時データ解析」,朝倉書店,
2015.
書「臨床試験のデザインと解析」, バイオ統計シリーズ 2, 近代科学社, 2018.
「イラストで学ぶ人工知能概論」，谷口，講談社，2014．

108

「続・わかりやすいパターン認識 教師なし学習入門」，石井ら，オーム社，2014．
「わかりやすいパターン認識」，石井ら， オーム社，1998．
「AI 研究における評価のための実践的 Tips：研究計画から分析まで(1)-(5)」，三浦，人工知能学会誌.
成 績 評 価 の 方 各モジュールでの活動の様子と、レポート（口頭試問を含む）などで評価する。
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

1092021 年度 データアナリティクス II

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

データアナリティクス II
大島純、大島律子、KIM JIN HYUK、山本祐輔
前期
曜日・時限
月 7・8，月 9・10
3年
単位数
2
データサイエンス、社会調査、統計、テキストマイニング、機械学習
２１世紀に入ってから，ネットワーク技術の発達により、データ収集のコストが著し
く降下している。またここ数年では通信機器やセンサなどの情報技術の小型化，高性能化，遍在化，サービス化に伴い，量的かつ質的に多様なデータ（ビッグデータ，リ
授業の目標
ッチデータ）を取得できる環境が整いつつある．これらを踏まえて，データの情報化プロセスを通してバイアスにとらわれない合理的なリスク判断，意志決定，問題解決
方針の導出などは求められている。この講義では、実社会での行動生成につながる情
報分析力，情報活用力の習得及び実践を目標とする．
分析の目標設定，取得データ設計，データ取得，データ入力，データ洗浄，分析方式
選択，分析の一連の流れを体験し，データをもとにした判断，戦略適用に関わる分析
学習内容
方法論について理解するための演習を行う．演習においては，実際に使われるデータ分析技術を具体例に対して適用して実践することで，理解を深める．
1 回 バッドデータの取り扱い
2 回 ビッグデータ × SQL 処理（1）
3 回 ビッグデータ × SQL 処理（2）4 回 ビッグデータ × SQL 処理（3）5 回 データの可視化
6 回 生体ログデータ分析１
7 回 生体ログデータ分析２
授業計画
8 回 生体ログデータ分析３
9 回 生体ログデータ分析４
10 回 生体ログデータ分析５
11 回 対話データの意味分析 1
12 回 対話データの意味分析 2
13 回 対話データの意味分析 3
14 回 対話データの意味分析 4
15 回 対話データの意味分析 5
特になし。事前に統計学入門・多変量解析及びデータ処理プログラミングのトピック
受講要件
スを復習することが望ましい
テキスト・参考 特になし。講義前に教材を LiveCampus で配布する。
書
成 績 評 価 の 方 それぞれの結果発表に対して評価を行う。
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

1102021 年度 知的情報システム開発 II

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

知的情報システム開発 II
狩野 芳伸，福田 直樹
前期
曜日・時限
金 7・8，金 9・10
3年
単位数
2
システム開発、システム設計、機械学習、人工知能
機械学習が利用でき理解しているかどうかは、機械を使う側にたつか、機械に使われる側になるかの分け目になる技能であり、直接関連する職業でなくとも現在の、そして今後の社会・企業においてはより大きく、個人の価値を上下させる。 本演習では機械学習を用いた情報システムを設計・開発・評価するための基礎的な思考法を実践
授業の目標
し、現実の場面で活かすこと ができる能力の育成を目指す。具体的には、機械学習を用いた情報システムを開発することを通じ、個々のスキルレベルと興 味に応じた能力向上を目指す。設計開発すること以外に、スケジュール管理やドキュメント執筆・プレゼンテーションなどの演 習も含む。
この演習では、自由な発想で自ら機械学習を用いたシステム構築を行うことを通じて、各種スキルを向上させ、機械学習の利 用方法を学ぶ。題材は基本的に自由であるが、受講開始時の個々のスキルレベルに見合った見積もりに基づいて適切な計画を 立てる。 テーマ例として、言語処理(対話システムや文書分類、文章生成など)、
音声処理(音声認識や音声合成など)、画像処理 (画像分類や画像生成など)、データ処理(e-コマースサイトのログ分析や経済予測など)、ゲームシステム(自動プレイヤー の作成など)などがある。
実際の流れは、おおむね下記の五段階になる。 「調査」既存手法やライブラリの調
学習内容
査。世界には無償で利用可能なライブラリが無数にあり、うまく組み合わせれば短期間で 完成度の高いシステムを開発できる。
「習得」既存技術の利用方法を学ぶ。
「設計」システム構成を決め、必要日数を見積もる。 「開発」実装する。安定した実装を素早くコーディングするスキルを身に着ける。 「評価」機械学習技術の利用には、適切なデータセット構成とそれを用いた適切な評価尺度の選定・解釈が欠かせない。 「発表」作成したシステムの説明をする。よいアピールがわかりやすくでき
ないと、せっかく作ったものを使ってもらえない し、第三者が使うのによい技術文書は必須である。
おおよそ次のスケジュールを予定しているが、受講人数や担当者の状況、用意できる開発環境などによって変わることがある。
(1)ガイダンス: (1 週)
授業計画(2)構想発表: (2 週)(2)既存システムやライブラリの調査: (3~4 週) (3)中間発表 1: (5 週) (4)開発 1:(6~8 週) (5)中間発表 2: (9 週) (6)開発 2: (10~13 週) (7)成果報告会: (14 週) (8)最終ドキュメント作成 : (15 週)「知的情報システム開発 I」および「プログラミング」の単位を取得していること。
受講要件
プログラミングを自ら行いスキル向上の意 欲があること。なお希望人数によっては受講者数を制限することがある。
テキスト・参考 とくに指定しない

111

書
評価は、演習を通じた各種スキルの向上、できあがったシステムとそのプログラムコ
成 績 評 価 の 方 ード、機械学習技術とのその利用・評価
方法の理解、それらについてのプレゼンテ
法・基準
ーションおよび文書作成による。受講者間の評価も総合して評価とする。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

112

2021 年度 集合・確率

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

集合・確率
青木 徹

前期
1年

曜日・時限
単位数

月 3・4
2

集合，確率
集合論として、集合演算、関係、写像を学び、確率論として、平均値、期待値、二項分布、正規分布、ポアソン分布、大数の法則、中心極限定理などの概念の理解する。
授業の目標
これにより、情報の分析能力、およ び、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成すること。
全ての現代数学は集合論を基礎として構築されている。また、確率論は偶然性を含む現象を数学的に解析するための理論として体系化された学問であり、統計学、機械学
習、乱択アルゴリズムなど様々なの情報科学における分野・技術の基礎となっている。したがって、1 年前期に集合論と確率論を学ぶことにより、その後の様々な講義
学習内容の土台を築く。
本科目を前修科目とする講義としては、グラフ理論、数理論理１、数理論理２、線形代数学 II、統計学入門、多変量解析、オートマトンと言語理論、モデリング、応用
プログラミング A、符号理論が存在する。
1
全体ガイダンス、集合・確率の概念
2
数学的準備
3
集合演算
4
関係
5
写像
6
確率の基本的定理
7
平均値
授業計画
8
期待値
9
二項分布
10
正規分布
11
ポアソン分布12大数の法則
13確率変数・確率分布
14
中心極限定理
15
まとめ
受講要件
なし
テキスト・参考 なし。スライドを使って授業を進める。
書成 績 評 価 の 方 小テスト 20％、期末試験 80％として成績を評価する。
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

113

2021 年度 線形代数学 II

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

線形代数学 II
新谷 誠
後期
曜日・時限
月 9･101年
単位数
2
行列式、固有値と固有ベクトル、線形空間
線形代数学 I、II を通じ、ベクトル、行列、連立一次方程式、行列式、固有値と固有ベクトル、線形空間などの概念を学習し、数学的な論理の展開や概念の抽象化に必要な基礎知識を修得する。これにより、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成を行うことが本科目の目的である。
学習内容の詳細は授業計画に示した通りである。授業内容の進行として、本科目では、ベクトル、行列、連立一次方程式の基本的事柄を学習する。
１． 行列式（４回）
・3 次までの正方行列の行列式・置換・n 次の正方行列の行列式
・行列式の性質・逆行列の存在(9.4.1)
・余因子と逆行列(9.4.2)
２． 固有値と固有ベクトル（６回）
・線形変換
・固有値と固有ベクトル・固有値と固有ベクトルの性質とその応用
３． 線形空間とその応用（５回）
・線形空間の性質
・部分空間
・線形独立と線形従属
・基底と次元・直交補空間・グラムシュミットの直交化法

受講要件
テキスト・参考 松田健、菅沼義昇、幸谷智紀、服部知美、中田篤史：『基礎から身につける線形代数』
書
共立出版
成 績 評 価 の 方 課題等の結果を総合得点の満点を１００点に正規化し、９０点以上を秀、８０点か
ら８９点までを優、７０点から７９点までを良、６０点から６９点までを可、６０点
法・基準未満を不可とする
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

114

2021 年度 微分積分学 II

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

微分積分学 II
新谷 誠
後期
曜日・時限
金 7・8
1年
単位数
2
極限、微分法、積分法、偏微分法、重積分、微分方程式、データサイエンス
微分積分学 I、II を通じ、極限、微分法、積分法、偏微分法、重積分などの概念を理解し、数学的な論理の展開や概念の抽象化に必要な基礎知識を修得する。これにより、論理的思考能力、理解力、表現力、問題解決能力の養成の基盤を形成を行うこと
が本科目の目的である。
１ 偏導関数２変数関数とそのグラフ，極限と連続，偏導関数，高次偏導関数，合成関数，陰関数の偏導関数，全微分，接平面
２ ２重積分２重積分の基本的な性質，累次積分，積分変数の変換，直交座標と極座標，立体の体積と曲面の表面積
３ 微分方程式
常微分方程式，変数分離形，同次形，１階線形微分方程式，２階線形微分方程式
1
偏導関数
2
偏導関数
3
偏導関数
4
偏導関数
5
偏導関数
6
２重積分
7
２重積分
8
２重積分
9
２重積分
10
２重積分
11
２重積分
12
微分方程式
13
微分方程式
14
微分方程式
15
微分方程式

受講要件
テキスト・参考 中谷広正，新谷誠，宮崎佳典，松田健 共著「理工系のためのベクトル解析」東京図書
書
成 績 評 価 の 方 課題等の点数を１００点に正規化し、９０点以上を秀、８０点から８９点までを優、
法・基準７０点から７９点までを良、６０点から６９点までを可、６０点未満を不可とする 。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

115

2021 年度 数理・統計モデリング

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

数理・統計モデリング
KIM JIN HYUK
後期
曜日・時限
月 9・10
2年
単位数
2
数理・統計モデル、データ解析、構造方程式モデル、ベイズモデル、多変量解析、非線形モデル
ヒトの行動や社会・自然現象などを説明する様々な要因を数理・統計モデル化し要因
授業の目標間を定量化することで、それらの事象を理解するデータ分析の理論と適用例を学習・理解する。
データサイエンス系上級者向け選択科目として、「統計学入門」「多変量解析」の必須科目を履修した学生がより深化した数理・統計モデルについて理論と適用例を学
学習内容
習できる科目である。また、関連応用分野（例：機械学習）を学ぶ前段階として必要となりうる知識を習得する。
1 回 オリエンテーション
2 回 統計的推論とは, 統計モデルの設定・推定・評価
3 回 ノンパラメトリック回帰モデル I
4 回 ノンパラメトリック回帰モデル II
5 回 混合効果モデル I
6 回 混合効果モデル II
7 回 一般線形モデル
8 回 マルチレベル構造方程式モデル
授業計画
9 回 マルチレベル構造方程式モデル
10 回 マルチレベル構造方程式モデル
11 回 確立モデル
12 回 確立モデル
13 回 ベイズ統計モデル
14 回 ベイズ統計モデル
15 回 ベイズ統計モデル
16 回 振り返り（オンデマンド）
受講要件
情報学部授業「統計学⼊⼊」「多変量データ解析」を受講していることが望ましい。
テキスト・参考 特に指定しない。
書成 績 評 価 の 方 課題レポート（50％）
法・基準
テスト（50％）
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

1162021 年度 データマイニングと機械学習

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

データマイニングと機械学習
山本 祐輔，大本 義正
前期
曜日・時限
水 9・10
3年
単位数
2
機械学習、データマイニング、時系列解析
本科目では，大量のデータから有用な知見や仮説を自動抽出する「データマイニン
グ」技術，データに潜むパターンを学習 し未知のデータに対して予測を行う「機械学習」技術の理解と適用スキルの獲得を目的とする.具体的な目標は下記の通り である:・各種データマイニング，機械学習手法がどのような仕組みで動くか，直感的に理解する(数式による理解・説明は必須で はない)
・対象データや目的など，ケースに応じて適切なデータマイニング手法，機械学習手法を選択できる ・既存のデータマイニング，機械学習ライブラリを用いて，例題のような簡単なデータに代表的な手法を適用するコードが 書ける
本科目では，データマイニングや機械学習の分野で扱われるトピックのうち，発展的手法の学習の素地となり，かつデータ サイエンス案件において実用性が高い以下の4 種類のトピックについて学習する:(1) 大量のデータを類似した性質をもつグループに自動分割する「クラスタリング」(2) あらかじめラベル付けされたデータをもとに，未知データに対して自動的にラベルづけを行うための「分類のための教師 あり学習」(3) 状況に応じた最適な行動を自動的に学習を行う「強化学習」(4) 時間経過に伴い変化するデータの傾向を分析・予測する「時系列解析とモデリング」
本科目では，上記トピックに関する技術・理論を直感的に理解し，実践的に利用するためのスキルを学習するために，実 データや AI 教育用教材などを用いたプログラ
ミング体験演習を組み込む予定である.
本科目では，データマイニングや機械学習の分野で扱われるトピックのうち，発展的手法の学習の素地となり，かつデータ サイエンス案件において実用性が高いトピックの学習に焦点を当てる.本科目を受講することで，データマイニングや機械 学習を知らない人に対して各種手法の直感的な説明ができるようになること，例題レベ
ルであればライブラリを用いること で代表的なデータ分析手法を適用できるようになることが期待される.
第 1 部(担当:山本祐輔)
1. ガイダンス & ベクトル，距離(類似度)の概念，
2. クラスタリング:k-means & 階層的クラスタリング & 評価方法
3. クラスタリング:密度ベースクラスタリング & クラスタリングの評価方法 4.
次元圧縮:主成分分析
5. 分類:K 近傍法 & 機械学習のお作法(ML デザイン)
6. 分類:サポートベクタマシン(非線形分離問題)
7. 分類:ニューラルネットワーク & 確率的勾配法

117

第 2 部(担当:大本)8. 時系列データとモデリング(1):時系列データの統計的な扱い
9. 時系列データとモデリング(2):時系列データの解析
10. 時系列データとモデリング(3):シミュレーションによる時系列データの検討
11. 時系列データとモデリング(4):未知環境での時系列データ
12. 時系列データとモデリング(5):解析と学習モデル
第 3 部（担当：山本）
13-15. ゲスト講師による講演
受講要件
線形代数学に関する知識があることが望ましいが，その限りではない
テキスト・参考 加藤公一, 「機械学習のエッセンス: 実装しながら学ぶ Python、数学、アルゴリズ
書ム」，SB クリエイティブ(2018)
成 績 評 価 の 方 レポートによる成績評価を行う
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

118

修了要件３
科目の並び順は、申請書様式２「①具体的な修了要件」に記載されている科目の順序に従う。

1192021 年度 数理・データサイエンス入門

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

数理・データサイエンス入門 (Introduction to Mathematical and Data Science)
小西 達裕、須藤 智、滑田 明暢、武田 将季
前期
曜日・時限
時間外
1年
単位数
1
数理・データサイエンス、統計学、情報技術
現代社会では多様で膨大なデータの利活用を通して、社会課題を解決したり、新しい価値を創出する人材が求められています。本授業では、数理・データサイエンスの基本的考え方、統計学の基礎、情報技術の基礎的知識を理解し、今後の学習で数理・授業の目標
データサイエンスを活用した学習ができるようになることを目標とします。また、
具体的な社会課題における数理・データサイエンスの具体的な事例を学び、数理・データサイエンスの必要性について理解し、将来社会で数理・データサイエンスを活用の必要性を説明できるようになることを目指します。
本授業では、数理・データサイエンス入門は、インターネット上の学習システムを使
学習内容ってすべてオンラインで学習します。具体的な学習内容は、数理・データサイエンスの活用事例、統計学基礎、情報技術基礎、情報倫理基礎です。
授業は 1 節から 8 節まで複数のオンライン動画で構成されています。
授業のスケジュールは配布されたパンフレットと Web 資料に掲載されています。
5 月中旬から学務情報システムで受講方法をアナウンスしますので、確認してください。
1．数理データサイエンスの基礎―事例紹介
2．情報技術基礎① ―データとは？プログラミングとは？
授業計画
3．情報技術基礎② ―データ処理のためのプログラミング
4．統計学基礎① ―基礎統計、データの可視化
5．統計学基礎② ―相関、回帰直線、主成分分析
6．統計学基礎③ ―確率、分布、検定
7．数理データサイエンスの応用―事例紹介
8．統計学基礎、情報倫理―データの収集、保存、取り扱い
受講要件
特になし
テキスト・参考 特になし
書
成 績 評 価 の 方 本授業は合否で成績評価を行います。
各単元に対応する小テストの結果をもとに合否を反映するので、学務情報システム、
法・基準
パンフレットに詳細が書かれているので確認すること。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ120

2021 年度 コンピュータ入門

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

コンピュータ入門
小西達裕
前期
曜日・時限
木 1･2
1年
単位数
2
計算機の基本構成 、計算機の基本動作原理 、計算機の基礎概念
計算機一般に関する基礎概念を与え、計算機システムの基本構成をハードウェア・
ソフトウェアの両面から解説する。特に、日常的な計算機操作に関する概念的背景を与える。さらに、各人が購入したパーソナルコンピュータを、情報学部生としての活動に利用する方法についての示唆を与え、必要に応じて最新のトピックを扱う。
導入と基礎0）あなたの PC でできること
1）計算機システムの基本構成
2）OS・ウィンドウ環境とアプリケーションソフト
3）ファイル・ファイルの管理・ファイルの操作
コンピュータネットワーク
4）基本概念
5）WWW の基本概念
6）電子メールの基本概念
7）インターネット
8）セキュリティと情報モラル
計算機システムの基礎知識
9）計算機の基本動作原理
10）日本語処理のしくみ
11）ハードウェア・OS・アプリケーションソフト
12) 計算機内部の情報表現：デジタル化
13) 様々な種類のコンピュータ
14) 計測・制御とコンピュータ
15) コンピュータシステムの学習・教育へのお応用
コンピュータの基本操作に必要な概念、考え方を学ぶ。次いでネットワークへの接
続方法についての演習と並行して、コンピュータネットワークの基礎概念について学ぶ。演習の進行度に応じて、情報モラル・セキュリティなどその他のトピックを随時挿入する。ネットワークの利用法を学んだ後は、ネットワークを用いて講義資料を配布したり、電子掲示板を用いて学習者間のコミュニケーションの場を提供するなど、授業を受けながら自然にコンピュータの利用法が学べるような授業を行う。
新型コロナウィルスの流行状況に応じて、以下の授業形態から最適な方法で行う（学期中に授業形態を変更する場合もある。教員からの連絡に注意すること）。
A)教室での対面授業
B)教室での授業動画を動画配信システムにより自宅などで視聴（授業と同時）

121C)教室での授業動画を動画配信システムにより自宅などで視聴（後日任意の時間帯）
D) A)～C)を週毎に切り替えて受講
E) A)～C)を各自自由に選択して受講
F) 授業音声つきスライドファイルをダウンロードして視聴することにより受講受講要件
テキスト・参考 配布資料により講義を行う。
書成 績 評 価 の 方 上記学習内容について、他人に正しく説明できることを最低限の合格基準とする。
評価は期末試験によって行うが、新型コロナウィルス対策のために教室での試験実法・基準施が困難な場合にはレポートでこれに代える。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ1222021 年度 情報学総論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

情報学総論 (Introduction to Informatics)
西村 雅史、山本 祐輔、吉田 寛
前期
曜日・時限
水 1･2
1年
単位数
2
情報、情報学、コンピュータ、情報システム、情報社会
情報学の内容と範囲は幅広い。この講義では情報科学や情報社会学など，“情報”に関連した幅広い知識の提供を行う。この講義を通して皆さんが情報学のイメージをつかみ、それが今後の学習への鳥瞰図の働きをすることを期待している。
第１部の「情報とコンピュータ」では、情報とは何か、コンピュータで情報を扱うとはどういうことかを基礎から学ぶ。第２部では，新たな社会価値を創出するために、
日々蓄積される人々の行動データを分析・理解し、情報システム・サービスをデザインする方法や事例について俯瞰する。第３部では情報化に伴う社会の動向と社会問
題について幅広く見渡しながら、情報学の課題を考える。
第１部 情報とコンピュータ（担当 情報科学科，西村）
第１回 情報とは何か、「コンピュータで情報を扱う」とは第２回 情報を処理する（１）- コンピュータの基本技術
第３回 情報を処理する（２）- コンピュータの関連技術
第４回 情報を活用する（１）- メディア情報処理：アナログとデジタル
第５回 情報を活用する（２）- ビッグデータと人工知能 ：最近の技術動向
第２部 行動データ分析と情報・サービスのデザイン（担当 行動情報学科，山本）

授業計画

第６回 「行動を理解し，デザインする」とは第７回 行動情報学の切り口 1 - 情報システム
第８回 行動情報学の切り口 2 - データサイエンス
第９回 行動情報学の切り口 3 - ビジネスマネジメント
第１０回 行動データ分析と情報・サービスのデザインの事例
第３部 情報社会（担当 情報社会学科，吉田）

第１１回 コンピュータの発達と「情報社会」-「近代社会」との対比
第１２回 情報社会の光と影 リテラシーと情報倫理 - 便利さと安心・安全
第１３回 情報社会のメディアとコミュニケーション - 情報化される個人
第１４回 情報社会における公共性とコミュニティ - 制度や場の情報化
第１５回 情報社会を作る 情報社会の文化と思想 - 人間的価値と社会批判
受講要件
特になし
テキスト・参考 各教員が必要に応じて資料を配布する。参考書も各教員が授業中に適宜指示する。
書
成 績 評 価 の 方 第 1 部は授業時に課す課題等による．提出には学務情報システムを使用する．

123

法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

第 2 部は授業時に課す課題等による
第 3 部は授業中に課すレポート等による.

1242021 年度 データ処理演習(IA)

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

データ処理演習 (Introduction to Data Processing)
宮崎 佳典、高橋 晃、板口 典弘、藤岡 伸明
前期
曜日・時限
火 9･10，金 9･10
1年
単位数
2
データ、表、関数、グラフ、統計、ピボットテーブル、検定、エクセル、R
受講⽣がデータの意味をきちんと理解した上で，基本的なデータ処理について学び，
図表やグラフの作成，ならびに検定などの統計処理の⼿法を体験することが本科目
授業の目標の目的である．講義と演習形式を組み合わせるといった⼯夫により，受講⽣の理解が深まる．また数理データサイエンス教育の初歩段階の技能と考え⽅も習得できる．
データを扱う前段階として，データとは何かを取り上げ，データの意味，種類（連続／離散など），尺度などについてきちんと理解させる．その上で，データ「処理」について，特に ①把握する，②整理する 能⼒の育成に重点を置く．その後，代表値・
学習内容
分布情報のグラフ化だけでなく，データを「魅せ」たり統計的に処理する能⼒も培う．外部との連携（ファイル⼊出⼒，レポートの書き⽅も含めたワードへの貼り付けなど）についても取り扱う．なお，データを「加⼯して解釈」のような本格的な処理は後続の関連科目に譲ることとする．
1 回 データとは何か（データの意味，データの取得，連続／離散データ，尺度など）
2 回 データとグラフ（グラフ化の意義，グラフの種類など）
3 回 エクセルの基礎（関数，番地指定，表の作成など）
4 回 グラフを作ってデータを理解する（1）（棒グラフ，折れ線グラフなど）
5 回 グラフを作ってデータを理解する（2）（散布図，ヒストグラムなど）
6 回 データを整理する・魅せる（フィルタ，条件付き書式設定，ユーザー定義表⽰
形式など）
7 回 データを保証する（⼊⼒規則，シート保護，ピボットテーブルなど）
授業計画
8 回 データを統計的に処理する（推測統計，T 検定，相関 ・回帰係数の検定など）
9 回 仮想データの分析（1）（データのインポート，整理，統計，図表の作成など）
10 回 仮想データの分析（2）（レポートの書き⽅，作成など）
11 回 統計ソフト R の導⼊（R プログラミングの基本）
12 回 統計ソフト R の処理（ファイル管理，統計データのグラフ化など）
13 回 データ処理総合演習（１）14 回 データ処理総合演習（２）15 回 データ処理総合演習（３）
受講要件
ノート PC を毎回持参すること
森 数⾺，「⼼理学統計⼊門 わかって使える検定法」，講談社（2017）
テキスト・参考 板板⼝⼝ 典弘,
典弘,
⼭本 健太郎，「⼼理学レポート・論⽂の書き⽅ 演習課題から卒論まで」，書
講談社（2017）
成 績 評 価 の 方 演習課題の出来を元に得点化して総和を求めたのち，総合的に決定します．
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 事前学習型授業、調査学習、双方向アンケート125

2021 年度 プログラミング入門(IA)

授業科目名
プログラミング入門 (Introduction to Programming)
担当教員名 木谷 友哉、遠山 紗矢香、杉山 岳弘
学期
前期
曜日・時限
金 1･2,金 3･4
対象学年
1年
単位数
1
キーワード プログラミング、オブジェクト指向、プログラミング言語、Java、タートルプログラミン
グ
本授業のテーマは，ソフトウェアを構築するための手段としてのプログラミングを学ぶことである．本授業の到達目標は，コンピュータに意図した作業を行わせるためのプログラ
ミングの基礎を身に着けることである．「基本的なプログラミングができる」とは，ハー授業の目標 ドウェアとしてのノイマン型コンピュータを用いた手続き型プログラミング言語における情報処理の基本的な順序を理解したうえで，眼前のニーズに応えるために必要な手続きを整理し，その手続きをプログラミング言語で記述し，期待通りの結果が得られるようになるまでプログラムをデバッグすることを指す．
個人のパソコンにプログラミングができる環境を構築し，演習課題に沿ってプログラミン
グの基本的な考え方を学習する．プログラミングの学習項目として，基本的な制御構造，
学習内容 基本的なデータ構造，テスト・デバッグ技法が挙げられる．実装するプログラムとしては，幾何学模様の描画，アニメーションが挙げられる．また，自分で構想した作品を実装する機会もある．プログラミング言語は，主に Java を用いる．
1) プログラミングの概念を学ぶ
第 1・2 回 Java プログラミング開発環境の構築，ビブラス，アンケート
第 3・4 回 はじめての Java タートルプログラミング - 設計の基礎となるモデリングの概
念に触れる

授業計画

2) プログラミングの振る舞い方を学ぶ
第 5・6 回 コンピュータに情報を記憶させてみよう（変数），プログラムに知性を(条件
分岐)
第 7・8 回 コンピュータの得意な仕事(繰り返し)，ブロックの入れ子構造
3) プログラミングの考え方を確認する
第 9・10 回 たくさんのタートル，アニメーション入門（いままで作ったものを動かそう）
第 11・12 回 ぱらぱら漫画アニメーション，ゲームを作ろう！

4) 実際に実装可能な小さな作品を設計する
第 13・14 回 個人作品制作の構想と実装開始
第 15 回 後期のプログラミングの講義開始までに，作品を完成させる
受講要件 コンピュータの基礎的な使い方を十分学んでいること．
テキスト・ 講義・演習時に説明資料を必要に応じて提示する．
参考書
https://macc704.github.io/TurtleCafe/turtlecafe2/html4/index.html
成績評価の 授業毎の提出課題，レポート，発表会の作品の仕上がりなどを総合的に評価する．
方法・基準

126

ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆ 反転授業、グループワーク、プレゼンテーション
ﾝｸﾞ

127

2021 年度 プログラミング(IA)

授業科目名
プログラミング (Programming)
担当教員名 木谷 友哉、遠山 紗矢香、杉山 岳弘
学期
後期
曜日・時限
木 1･2,木 3･4
対象学年
1年
単位数
1
プログラミング、オブジェクト指向、プログラミング言語、Java、Javascript、ウェブプ
キーワード ログラミング
本授業のテーマは，ソフトウェアを構築するための手段としてのプログラミングを学ぶことである．本授業の到達目標は，コンピュータに意図した作業を行わせるための基本的なプログラミングができ，プログラミングの知見を用いて日常生活を取り巻くデジタル機器の挙動を見通すことができるようになることである．より具体的には，ハードウェアとし授業の目標 てのノイマン型コンピュータを用いた手続き型プログラミング言語における情報処理の基本的な順序を理解したうえで，眼前のニーズに応えるために必要な手続きを整理し，その手続きをプログラミング言語で記述し，期待通りの結果が得られるようになるまでプロ
グラムをデバッグすることや，人が頭の中で行っている情報処理過程をプログラムで実現するための見通しを持つことが挙げられる．
個人のパソコンにプログラミングができる環境を構築し，演習課題に沿ってプログラミン
グの基本的な考え方を学習する．プログラミングの学習項目として，基本的な制御構造やデータ構造を用いたシンプルなアルゴリズム，モジュール化技法，テスト・デバッグ技法
学習内容 が挙げられる．実装するプログラムとしては，実数の計算，リストによるデータ処理，ソート，シミュレーション，ファイル入出力，web スクレイピング等が挙げられる．また，自分で構想した作品を実装する機会もある．プログラミング言語は主に Java を用いるが，後半では JavaScript も紹介する．
1) プログラミング入門の復習と著作権・ソフトウェアライセンス
第 01 回 プログラミング入門で制作した個人作品の品評と著作権やソフトウェアライセ
ンスの学習
2) CUI 情報処理プログラミング
第 02-03 回 はじめての CUI プログラム

授業計画

3) 効果的・効率的なプログラミング手法を学ぶ
第 04 回 命令をつくる（１）：メソッド・引数付メソッド
第 05 回 命令をつくる（２）：戻り値付メソッド
第 06 回 再帰プログラムとその「美」
4) データ構造とアルゴリズムについて学ぶ
第 07 回 集合データ構造入門
第 08 回 集合データ構造とアルゴリズム（１）：並び替え
第 09 回 集合データ構造とアルゴリズム（２）：辞書，文字列とアルゴリズム
5) ウェブプログラミング
第 10 回 プログラムによる HTML，css ファイルの生成

128

第 11 回 web スクレイピング，web マッシュアップ
第 12 回 Javascript との比較 1―簡易 web スクレイピング・条件分岐
第 13 回 Javascript との比較 2―繰り返しと条件分岐
6) 実際に作品を設計し実装する
第 14 回 計算論的な考え方―ビーバーチャレンジへの再挑戦
第 15 回 最終作品発表会
受講要件 プログラミング入門を履修し終えていること．
テキスト・ 講義・演習時に説明資料を必要に応じて提示する．
参考書
https://macc704.github.io/TurtleCafe/turtlecafe2/html4/index.html
成績評価の 毎回の予習復習を必須とする．詳細は授業時間内で指示する．
方法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆ 反転授業、グループワーク、プレゼンテーション
ﾝｸﾞ

129

2021 年度 統計学入門(IA)

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

統計学入門 (Introduction to Statistics)
荒木 由布子
後期
曜日・時限
水 1･2
1年
単位数
2
統計学、確率、記述統計、統計的推測、回帰モデル、データ解析
統計理論に基づくデータ解析は、農学・工学・理学等の理系の分野はもとより、心理学・経済学・社会学等の文科系の分野でも予測、評価、管理等の目的で広く利用されている。本講義はデータ解析の場面で利用される基本的な統計的手法の考え方を身授業の目標につける。講義では、ばらつきをとらえるための確率、得られたデータを解析・整理・要約するための記述統計学、その解析結果から母集団における状況を推測するための推測統計学について学習する。なお、パソコン(R, エクセル) を利用した簡単な演習も行う。
データ解析に必要な基本的な確率・統計の理論と技法を紹介する統計入門コースであり、理論の理解とデータ分析初歩の実践力を促進する。
①確率: 基本的な確率の概念について学ぶ。
②記述統計: 得られたデータの分布を図示し、その特徴を各種の統計量で要約する
学習内容
ための技法について紹介する。１変数の分布、及び２変数間の関連の分析がその主要な内容である。
③推測統計学: 母集団からの無作為標本によって得られる標本統計量の分布と、その分布に基づく統計的推定、検定の基本的な考え方について学ぶ。
Lec 1: オリエンテーション, 事象と数理統計モデル, 研究の種類とデザイン
Lec 2～3: データ収集法, R の紹介, データの要約と可視化
Lec 5～8: 確率, 確率変数, 確率分布
授業計画
Lec 9～11: 標本と統計的推測 (中心極限定理, 推定)
Lec 12～15: 仮説検定
Lec16: 復習（振り返り）
受講要件
特になし
久保川達也 他, 「統計学」, 東京大学出版, 2016.
柳川堯, 荒木由布子, 「バイオ統計の基礎」, 近代科学社, 2021(第７刷）.
テキスト・参考 藤澤洋徳「確率と統計」, サイエンス社, 2013.
書篠崎信雄 他, 「統計解析入門」, サイエンス社, 2013.
「統計学入門」, 東京大学出版会, 2016.
Jared P.lander 著, 高柳慎一ら 訳, 「みんなの R」, マイナビ, 2015.
成 績 評 価 の 方 出席・課題提出（数回）60%, 期末試験（レポート）40%
法・基準
反転授業〔数回〕、双方向アンケート〔数回〕、グループワーク〔数回〕、対話・議
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 論型授業〔数回〕

1302021 年度 情報セキュリティと法制度

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

受講要件

情報セキュリティと法制度 (Information Security and Legal System)
郭 薇、西垣 正勝
前期
曜日・時限
金 1･2
2年
単位数
2
情報セキュリティ、共通鍵暗号、公開鍵暗号、ユーザ認証、表現の自由、プライバシ
ー権、知的財産権、サイバー犯罪、法と社会情報セキュリティを技術的側面と法政策という 2 つの観点から理解する。
第 1 回から第 8 回は、情報セキュリティの技術的側面を学ぶ。内容的には、暗号およびユーザ認証の基礎に重点が置かれる。後半（第９回から第１５回）は、人間的側面に関する講義を郭が担当する。法制度・政策の観点から講義することにより、情報技術の応用に伴う社会的リスクとその対策を学習させる。
１～２ 共通鍵暗号
３～４ 公開鍵暗号と電子署名
５ ユーザ認証
６ ネットワークセキュリティ
７ プライバシー保護と DRM
８ 中間テスト
９ 情報セキュリティにおける法制度の位置付け
１０ プライバシー権と個人情報保護①（公法的アプローチ）
１１ プライバシー権と個人情報保護②（私法的アプローチ）
１２ 知的財産権①（著作権入門）
１３ 知的財産権②（商標、職務発明と商業秘密）
１４ サイバー犯罪（不正アクセス、違法コンテンツと有害情報）
１５ 先端技術をめぐる規制の動向（データポータビリティ、AI 開発ガイドライン等）

アンドリュー・S・タネンバウム(著)、水野忠則(訳)『コンピュータネットワーク第テキスト・参考 ５版』日経 BP 社、2013 年
書
小向太郎『情報法入門：デジタル・ネットワークの法律』（第４版）、NTT 出版、2018年
成 績 評 価 の 方 中間テストおよびレポート
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ1312021 年度 社会調査法

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

社会調査法 (Social Research Method)
笹原 恵、中澤 高師
前期
曜日・時限
金 7･8
2年
単位数
2
社会調査、統計的調査、事例的調査、量的調査、質的調査
本授業は、①社会調査の概念、②量的調査の方法、③質的調査の方法について実習形
式で学ぶすることを通じて、学生の社会調査に対するリテラシーを養成することを目的とする。
授業の目標
以上の授業目的の達成を通じて、学生は社会調査に対する総合的な理解を深め、それについて説明できるリテラシーを身につけることを目標とする。加えて、量的調
査、質的調査という社会調査の方法を身につけ、社会調査の主体となるリテラシーを身につけることを目標とする。
社会調査は、社会のさまざまな領域で活用されている。社会の実態を知る上で、社会調査は必要不可欠のツールである。以上のような前提のもと、本授業では、社会調査の基本的な知識と方法論について実習形式で学ぶ。
学習内容
授業は 2 部構成で実施される。学生は 2 グループに分けられ、それぞれのグループによって「第 1 部→第 2 部」または「第 2 部→第 1 部」の順番で授業を受ける。第 1
部の授業では、量的調査の設計と実践に取り組む（担当：中澤）。第 2 部の授業では、質的調査の設計と実践に取り組む（担当：笹原）。
1 回 ガイダンス(全員） ２回め以降は、1 グループ：第１部 量的調査（２～８）→第２部 質的調査（９～１５）／２グループ 第２部 質的調査（９～１５）→
量的調査（２～８）の順に受講
2 回 第 1 部：量的調査 調査票調査（1） 仮説の設定
3 回 第 1 部：量的調査 調査票調査（2） 調査票の作成
4 回 第 1 部：量的調査 調査票調査（3） プリテストの実施
5 回 第 1 部：量的調査 調査票調査（4） 本調査の実施
6 回 第 1 部：量的調査 調査票調査（5） 集計と分析
授業計画
7 回 第 1 部：量的調査 調査票調査（6） 検証と考察
8 回 第 1 部：量的調査 調査票調査（7） 調査結果の発表
9 回 第 2 部：質的調査 インタビュー調査（1） 質的調査とは何か
10 回 第 2 部：質的調査 インタビュー調査（2） 調査の目的・技法と調査計画
11 回 第 2 部：質的調査 インタビュー調査（3） 技法とマナー
12 回 第 2 部：質的調査 インタビュー調査（4） 記録のまとめ方
13 回 第 2 部：質的調査 インタビュー調査（5） さまざまな質的調査
14 回 第 2 部：質的調査 インタビュー調査（6） 調査結果の発表（1）15 回 第 2 部：質的調査 インタビュー調査（7） 調査結果の発表（2）
受講要件
社会調査論を受講していることが望ましい。
大谷信介・木下英二・後藤範章・小松洋編『新・社会調査へのアプローチ』（ミネル
テキスト・参考 ヴァ書房、2013 年）
書島崎哲彦・大竹延幸『社会調査の実際』（学文社、2017 年）
佐藤郁哉『フィールドワーク増補版』（新曜社、2006 年）

132ほか、必要な場合には講義中に紹介する。
第 1 部（担当：中澤）における評価（50%）、第 2 部（担当：笹原）における課題（50%）
で総合的に判断する。また、評価においては授業への参加度を考慮する。第 1 部お成 績 評 価 の 方 よび第 2 部において、それぞれ 2 回以上の欠席をした学生には単位を与えない（２法・基準回の遅刻で１回の欠席とする）。この場合の遅刻の定義は「授業開始時刻に出席を確認できないこと」、欠席の定義は「授業に出席していない、もしくは授業開始時刻より 20 分以上遅れて出席した場合」とする。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ ン事前学習型授業、調査学習、グループワーク、対話・議論型授業、プレゼンテーショ

1332021 年度 社会調査論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

社会調査論 (Theory of Social Research)
藤岡 伸明、藤井 史朗
後期
曜日・時限
金 9･10
1年
単位数
2
社会調査、社会調査史、調査倫理、データ処理、データサイエンス
社会調査の意義、社会調査史、社会調査の目的、調査方法論、調査倫理、調査の種類と実例、量的調査と質的調査、統計的調査と事例研究法、国勢調査等の公的統計、学術調査、世論調査、マーケティング・リサーチ、調査票調査、フィールドワークなど
授業の目標に関する基本的事項について学ぶことを通じて、社会調査に関する基礎的な知識を習得する。さらに、具体的な社会調査の事例について学びながら、データ処理や統計処理に関する基礎的な知識を習得する。
第 1 部（社会調査の歴史）では、まず社会調査について基本的な知識を習得した後、その歴史について学ぶ。様々な領域で実施されている社会調査がどのような経緯で始まり、現在に⾄るのかについてその概要を学ぶ。第 2 部（調査票調査の基礎）で
学習内容
は、調査票調査の準備段階とデータ収集後に実施すべき基本的な作業について学ぶ。
以上の授業を通じて、社会調査とデータサイエンスに関する基礎的な知識を習得する。
1 回 ガイダンス
2 回 社会調査の歴史① 社会調査とは何か
3 回 社会調査の歴史② 社会調査のルーツ
4 回 社会調査の歴史③ イギリスの貧困調査
5 回 社会調査の歴史④ アメリカの地域調査
6 回 社会調査の歴史⑤ シカゴ学派
7 回 社会調査の歴史⑥ 明治・大正期の調査
授業計画
8 回 社会調査の歴史⑦ 大正・昭和期の調査
9 回 社会調査の歴史⑧ 戦後日本の調査
10 回 社会調査の歴史⑨ 世論調査の発展
11 回 調査票調査の基礎① 先行研究と既存の統計データを活用する
12 回 調査票調査の基礎② サンプリング
13 回 調査票調査の基礎③ データ整理
14 回 調査票調査の基礎④ データ分析(1)
15 回 調査票調査の基礎⑤ データ分析(2)
受講要件
特になし。
⼤⼤ 信介ほか編『新・社会調査へのアプローチ』ミネルヴァ書房、2013 年、ISBN9784623066544、2,500円＋税
テキスト・参考 ⼩林多寿⼦『系譜から学ぶ社会調査』嵯峨野書院、2018
年、ISBN9784782305690、1,600
書円＋税
上記以外の参考書については授業内で別途指示する。
成 績 評 価 の 方 複数回実施する小テスト（50％）と 2 回のレポート（50％）を総合して評価する。
法・基準

134

ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

135

2021 年度 ジャーナリズム論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

郭 善英

ジャーナリズム論 (Journalism)

後期
曜日・時限
水 7･8
1年
単位数
2
ジャーナリズム、マスメディア、新聞、テレビ、インターネット
ジャーナリズムに関する基本的概念・理論を学び、これを活⽤して実際のメディアの報道内容や注目すべきジャーナリズム現象などをより分析的・批判的に考察できる⼟台を築きます。
ジャーナリズムに関する⼀般的な理論や概念から始め、報道に影響を与える社会的要因やコミュニケーション技術の発展によるジャーナリズムの変化、世界のメディ
ア事情などを紹介します。これに基づいて実際のジャーナリズム現象について⾃らの観点で理解・議論し、学期末課題には映画・⼩説などのコンテンツで描かれたジャーナリズムの姿を授業で学習した理論を⽣かしながら分析を⾏います。
1. オリエンテーション：ジャーナリズムとは
2. ジャーナリズムの歴史
3. ジャーナリズムの役割と規範理論
4. ニュースの社会学
5. 報道の⾃由とジャーナリズム倫理
6. ニュースの社会学
7. ニュー・メディアとジャーナリズム
8. ポスト真実時代のジャーナリズム
9. AI とジャーナリズム
10. ジャーナリズムと⺠主主義11. 選挙とジャーナリズム
11.5 書評提出
12. 国際報道と他者の表象
13. メディア・イベントとジャーナリズム
14. ジャーナリズム倫理
15. まとめ：⽇本のジャーナリズムについて

受講要件
テキスト・参考 決まったテキストはありません。
書
授業参加・課題 30%
成 績 評 価 の 方 書評 20%
法・基準
グループ発表 20% (10%x2)
期末レポート 30%
調査学習、双⽅向アンケート、グループワーク、対話・議論型授業、プレゼンテーシ
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ ョン136

2021 年度 都市環境デザイン

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

都市環境デザイン (Urban Design on Environments)
秋元 菜摘
前期
曜日・時限
木 3･4
2年
単位数
2
都市構造・都市モデル、都市問題、都市計画・政策、生活環境／アメニティ、地理情報システム（GIS）
１．都市や地域に特徴的な諸問題について経済・社会的背景や情報化の側面から考えることができる．
２．コンパクトシティなどの都市モデルについて数理的側面も含めて多角的に理解することができる．
３．郊外化など都市の現状を地理情報システムにより可視化し，学習した知識やモデルを活用して，情報社会における今後の都市デザインの在り方や方向性を提案することができる．
都市は，人口や行政・経済など諸機能の集中により高度に発達した地域であり，集約化のメリットと共にデメリットも抱えている．例えば，都心に企業が集中して立地していることで取引きコストの低下が見込める一方で，過密な土地利用や地価の高騰などの問題が挙げられる．また，生活環境の側面から見れば，通勤や職住近接などを解決する都市の有り方も検討されなければならない．これまでも多様な課題を解決する理想的な都市モデルが探求され，計画的な都市として建造されてきた．現代では，コンパクトシティやスマートシティが政策的な目標とされることが多い．
本講義では，地理的条件や都市構造，都市問題について学習するとともに，社会の実態や複雑さ，情報化を含めた技術進歩などを議論しながら，今後の都市デザイン
について多角的に検討できるようになることを目指す．情報技術的側面として地理情報システム（GIS）に触れ，都市デザインにおける有効性を学習する機会も提供する．
１）ガイダンス： 授業スケジュールや成績評価基準の説明，導入など
都市環境デザインの観察 ※フィールドワーク
２）都市への地理学的視角： 地理的条件，自然環境，都市型災害［第Ⅰ部］
３）都市地理学の理論とアプローチ（1）： 都市モデル／システム［第Ⅱ部］ ※数
理・データサイエンス
４）都市地理学の理論とアプローチ（2）： 地理情報システム（GIS）［第Ⅱ部］ ※数理・データサイエンス
５）近代都市空間の形成： 都市交通，郊外化，都市計画［第Ⅲ部］
６）都市空間形成の社会的メカニズム（1）： 人口集中，都市内部構造［第Ⅳ部］
７）都市空間形成の社会的メカニズム（2）： 都市問題，商業・流通，都市政策［第Ⅳ部］
８）グローバル化の中の都市空間： 国際都市，エスニシティ，途上国・先進国の課
題［第Ⅴ部］
９）人口減少下の都市空間： 高齢化，人口回帰，まちづくり・再生［第Ⅵ部］
10）これからの都市ビジョン： 環境問題，コンパクトシティ，創造性［第Ⅶ部］

13711）GIS 演習（1）： 基礎 ※数理・データサイエンス，グループワーク12）GIS 演習（2）： 地域分析 ※数理・データサイエンス，グループワーク13）GIS 演習（3）： 発表・議論 ※数理・データサイエンス，グループワーク
14）総括： 理想の都市像を求めて「スマートシティとの接合」
15）期末試験： 授業内容を踏まえた理解度・論考を評価する
16）まとめと自習： 講義全体の講評，授業評価，GIS 演習の予復習
１．シラバスを読んで初回ガイダンスに出席し，授業方針を理解・了承すること．
受講要件
２．授業内での注意や「成績評価の方法・基準」，学則，一般常識などを守ること．
定められた下記のテキストを入手すること．
テキスト・参考 藤井 正・神谷浩夫編著 2014. 『よくわかる都市地理学』ミネルヴァ書房.
書※ 参考： 谷口 守 編 2019. 『世界のコンパクトシティ－都市を賢く縮退するしくみと効果』
１．初回ガイダンスに出席し，授業へ 10 回以上の出席が認められた場合に評価対象とする（文科省・大学の方針）．
２．受講状況（30%），GIS 演習の発表・レポート（20%），期末試験（50%）により成 績 評 価 の 方 評価する．
法・基準
３．成績に関する問合せは情報学部教務課を通して所定の様式で行うこと（「教養科目の成績評価に関する質問書」（別紙様式１） ※情報学部は全学教育科目の方式に従う）．
４．その他，授業中に提示する単位取得の要件を計画的に守ること．
事前学習型授業〔第 2～10 回〕、調査学習〔第 1・11～13 回〕、フィールドワーク
1・16 回〕、双方向アンケート〔毎回のコメントとリプライ〕、グループワーク
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 〔第〔第 11～13 回〕、対話・議論型授業〔毎回のコメント共有，グループ発表など〕、
プレゼンテーション〔第 11～13 回など〕

138

2021 年度 メディア文化論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

メディア⽂化論 (Media and Cultural Studies)
杉⼭ 茂、⾚尾 晃⼀、狩野 愛
前期
曜日・時限
火 5・6
2年
単位数
2
ドキュメンタリー、ビデオ・ジャーナリズム、動画コンテンツ、メディア・アクティヴィズム、パブリック・アクセス、サブカルチャー、AI
メディアと⽂化現象(社会)の関係の多様性・多元性を理解することを目的とする。
授業はワークショップ形式など、履修者の参加を前提とする。担当教員が個々の専門分野に応じたメディアやコンテンツ(例えば、さまざまな時代や地域で制作され授業の目標た広告、映画、ドキュメンタリー、⾳楽、雑誌、ウェブサイトなど)を分析の対象とし、それらが制作・発表された当時の社会、経済、⽂化をどのように反映し、またそれらにどのような影響を与えたのかを考察させる。
メディアの社会的・経済的・⽂化的機能を多⾯的に考察する科目である。メディアが⽣み出すコンテンツ、その影響を受ける⼈々のライフスタイル・欲望・消費など
学習内容
がどのように変化し、社会の空気や流⾏がどう作られているのかをメディアの観点から考える。
第 1 部: メディアのデザイン(⾚尾)1 回 (1) 抵抗のメディア――デモ:街頭から始まる⺠主主義2 回 (2) フラッシュモブ――デモとアートとの狭間で3 回 (3) 対抗のメディア――「Whole Earth Catalogue」：カタログという⽅法論
4 回 (4) パブリック・アクセス――マスメディアに我等の表現空間を
5 回 (5) メディア・アクティヴィズム――街おこし型のメディアのデザイン
第 2 部: アートとメディア(狩野愛)6 回 (1)情報資本主義とネット・アクティヴィズム
7 回 (2)アート、社会運動、AI：アートとメディアテクノロジーの交差
8 回 (3)メディアで広がるフェミニスト・ムーブメント
授業計画
9 回 (4) DIY カルチャー：⾃分たちで作るメディア
10 回 (5) 市⺠放送と⾃由ラジオ
第 3 部: ドキュメンタリーの歴史学(杉⼭茂)
11 回 (1)客観性 vs 素朴実証主義：暴⼒性・ラポート・コンティンジェンシー・沈黙・モノ
12 回 (2)ドキュメンタリー作品と社会、⽔俣病１：撮影するものとされるものとの相互性、視聴者との関係
13 回 (3)ドキュメンタリー作品と社会、⽔俣病２：社会の公正性に向かう⼒
14 回 (4)ドキュメンタリーと歴史学研究表象
15 回 (5)ドキュメンタリーの共時性と歴史性
受講要件「メディア⽂化論演習」とセットで受講することが望ましい。
⽩⽩草『メディアをつくる』岩波書店、2011 年
勉・津⽥正夫編『ネット時代のパブリック・アクセス』世界思想社、2011 年
テキスト・参考書 ⾦⼭
津野敬⼦『ビデオで世界を変えよう』草思社、2003 年
想⽥和弘『なぜ僕はドキュメンタリーを撮るのか』講談社、2011 年

139丹⽻美之『⽇本のテレビ・ドキュメンタリー』東京⼤学出版会、2020 年
阿武野 勝彦『さよならテレビ』平凡社新書、2021 年
⼩⼩ 純 （編著）『テレビ・ドキュメンタリーの真髄 制作者１６⼈の証⾔』藤原書店
森⽥正明『ドキュメンタリーのすすめ』扶桑社、2013 年など
成績評価の方法・ 3⼈の担当教員が 33.3%ずつの評点を持つ。基本は、レポートで評価する。
基準
⽅向アンケート〔「⼤福帳」と呼ぶコメントシートの記⼊のやりとり(⾚尾担当ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 双回)。〕1402021 年度 ICT 経済論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

高口 鉄平

ICT 経済論 (ICT economics)

前期
曜日・時限
火 7･8
2年
単位数
2
情報通信産業・IT 業界、情報財、ネットワーク型サービス、パーソナルデータ
現在のさまざまな経済活動において、情報やネットワークがどのような影響を与えているかについて理解すること。
この授業では、さまざまな経済活動において「情報」がどのような役割を果たしているかを考えるとともに、経済や競争における「モノ」と「情報」「ネットワーク」の違いを学びます。
この授業は、情報やネットワークを「経済」の観点から考える授業です。そこで、はじめに経済学の基本的な考え方を整理します。このことによって（モノの）経済の基礎を理解することができます。
そのうえで、つぎに「モノと情報・ネットワークはどう違うのか」を理解するた
めに、情報の経済理論、ネットワークの経済的特性について検討します。ここまで
で、モノと情報・ネットワークの理論的な違いを理解することができます。
理論を踏まえたうえで、その後は具体的に、現在実施されている国の関連施策や、注目されているビジネスモデルを示し、その是非を検討します。
国の関連施策に関しては、近年急速に進展している「個人情報（パーソナルデー
タ）の利活用」にとくに注目してみたいと考えています。パーソナルデータを巡る
さまざまな制度や、パーソナルデータの経済的価値について検討する予定です。
また、情報通信技術の発展や IT 業界について理解を深めるために、映画等を活用します。
さらに、情報学部では数少ない経済系の講義ですので、受講者から経済に関する希望のトピックを取り上げる、リクエスト講義も実施したいと考えています。

大まかな予定第 1～3 回 経済学の基本的な考え方
第 4～7 回 情報とモノの経済学的な違い
第 8～10 回 ネットワークとモノの経済学的な違い
第 11～12 回 パーソナルデータの経済価値
第 13～15 回 最新のトピック
受講要件
とくにありません。
テキスト・参考書 別途指示します。
成績評価の方法・ 基本的にはレポートで評価します。
基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

1412021 年度 データとプログラミング

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

杉⼭ 岳弘

データとプログラミング (Data and Programming)

前期
曜日・時限
⽔7･8
2年
単位数
2
データ、データ処理、段階的詳細化、Python、アンケート集計、Web ページ⽣成
情報社会学の学習に必要なデータの扱い⽅、計算機利⽤技術、及びプログラミング技
術の基礎を修得することを目標とする。
この授業では、既習の基本的なプログラミングの技術をベースに、情報社会学で扱うデータに対して、チェック・加⼯・集計・表⽰するためのプログラミングの⽅法を学習内容⾒につける。具体的に、アンケートの集計処理やデータベースからの Web ページ作
成などの数値やテキストなどのデータに対して、データの定義、ファイルの⼊出⼒、チェック、加⼯、編集、集計、グラフ化などをするプログラムを組む。
第１〜３週 導⼊
開発環境
Python 使ってみよう
データを扱うプログラミングの基本（型と演算）
段階的詳細化とアルゴリズムの表現
第４〜６週 アンケートの処理
データのファイルの⼊出⼒・チェック
データの加⼯・編集・集計処理
データの可視化
第７〜９週
データの Web 化
授業計画
データ表現、データ収集、データ設計・データベース
データの読み込み・加⼯
データの変換（HTML 化）
第１０〜１４週 データ処理に関する総合演習
プロジェクトの企画（グループワークもしくは単独）
課題設定と設計プログラムの実装
プログラムのチェック
第１５週 評価とプレゼンテーション
最終課題
受講要件
１年⽣の「プログラミング」を履修し、内容を理解していること。
テキスト・参考 随時教材資料を配布する。
書
成 績 評 価 の 方 個々の課題レポート（50％）、最終課題（30％）、最終レポート（20％）によって総法・基準合的に評価する。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ グループワーク、プレゼンテーション

1422021 年度 メディア分析

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

メディア分析 (Media Studies)
郭 善英、RAE SUTER、赤尾 晃一
前期
曜日・時限
水 9･102年
単位数
2
メディア、ネットメディア、メディア倫理、メディア産業、国際報道、メディア・イ
ベント、メディアの海外戦略
メディア環境・コンテンツの分析に関する多様な理論・概念・論点を学習し、周りのメディア現象・コンテンツについて批判的に考察し、自ら分析を行うことができる能力を身につけます。
３人の教員により、①メディアにおける倫理と分析 ②ネットメディアの分析 ③越境するメディアの分析という３つのアプローチからメディア理論と分析に必要な概念などを紹介し、議論と課題を通じて実際分析を行います。
<メディアにおける倫理と分析>（担当：スーター）
1. メディアコンテンツの種類
2. メディアの歴史
3. メディアのレトリック
4. メディアと検閲
5. メディア産業とお金<ネットメディアの分析＞（担当：赤尾）
6. ネットメディアと“ネタ”―『電車男』をめぐって
7. ネットメディアと二次創作―「東方 Project」をめぐって
8. ネットメディアと“カルト動画”―MAD をめぐって
9. ネットメディアとゲーム実況
10. ネットメディアと聖地巡礼<メディアコンテンツの量的分析＞（担当：郭ソンヨン）
11. 内容分析とは？
12. 内容分析実習(1)13. 内容分析実習(2)14. 内容分析実習(3)15. 結果発表及びレポート案内
決まったテキストはありません。

受講要件
テキスト・参考書
成 績 評 価 の 方 授業で課す課題 70%, レポート 30%
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 調査学習、対話・議論型授業

143

2021 年度 データベース論

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード

授業の目標

学習内容

授業計画

データベース論 (Databases)
白井 靖人
前期
曜日・時限
金 9･102年
単位数2
データモデル、正規化、データ独立、データベース言語 SQL、データベース管理シス
テム
社会には様々な情報が満ち溢れ、日々新たな情報が生成される。これら情報の多くは消耗されるが、ヒトが現在、未来において必要とされる情報は蓄積され、現在そして新たな活動を行う場合の基盤として利用され、そして新たな情報を生成してきている。
これら情報の集合群を IT と結びつけ、個人間、団体、社会で共有することによって活動のさらなる進展がはかられる。但し、ヒトが認識する“情報”は一般にアナログ信号が基本である。これら情報集合群を IT と結びつけるための変換理論がデー
タベース論である。この変換理論はコンピュータの社会的普及とともに発展してきている人類の知恵そのものであり、これについて学び、この基本理論を習得することを目的とする。
データベースとは社会･自然活動で生成される“情報”を、形式知として表出させ、新たな人間･社会活動に多面的かつ効果的に活用するための“情報”のダムであり、基地である。その仕組みや技術は人類の知恵であり、その方法論は社会の全ての分野で利用されており、情報化社会の根幹ともいえる。この方法論技術は多くの歴史と蓄積を経て、現在も多面的に社会応用するための研究開発が行われている。
本科目では、以下の事項を中心とした講義に加え、データベース操作に関する実習を行う。
１．データベース基礎理論とデータ分析
データベース技術の歴史的展開，データモデル，E-R モデル
２．リレーショナルデータベース
リレーショナルデータモデル，設計理論（正規化理論）
３．データベース言語（SQL）
４．データベース管理システム（DBMS）
三層スキーマモデル，情報管理の仕組み，検索技術
５．トランザクション処理
同時実行制御，障害回復第１回 導入，データベースとは
第２回 データモデリング
第３回 表とデータ
第４回 データベース言語 SQL（１）
第５回 データベース言語 SQL（２）
第６回 実習（１）
第７回 実習（２）
第８回 リレーショナルデータモデル（１）
第９回 リレーショナルデータモデル（２）144第 10 回 データベース設計論（１）
第 11 回 データベース設計論（２）
第 12 回 データベース管理システムの構成法
第 13 回 トランザクション：同時実行制御
第 14 回 トランザクション管理：障害回復
第 15 回 まとめ
受講要件無し
増永良文『リレーショナルデータベース入門[新訂版]』サイエンス社
テキスト・参考 飯澤篤志・白田由香利『データベース面白講座』共立出版
書
鈴木健司『データベースがわかる本』OHM 社
北川博之『データベースシステム』昭晃堂
成 績 評 価 の 方 試験：80％、レポート：20％
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ145

2021 年度 多変量解析（IA）

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

多変量解析（IA） (Multivariate Analysis)
荒木 由布子
前期
曜日・時限
水 5･6
2年
単位数
2
データ解析、分析の目的、研究の種類、多変量データ、分散分析、重回帰分析、構造方程式モデル、主成分分析・因子分析、判別分析・クラスタリング
各個体や対象に対して, 複数の特性について観測されたデータに基づき, 各特性間の相互関連性を分析するための手法は多変量解析手法とよばれ, 本講義はその入門と位置づけられる. 本授業では統計学的理論と実際のデータへの適用例の両側面か
ら各手法を解説し演習を多く取り入れることで, 学生は多変量解析法の基本的な考え方について理解し，実践できるようになることを目標とする.
データ解析の基本的事項：統計資料の整理（既存統計資料の収集と読み方）
解析法の分類、研究の種類とデータ収集法、実験計画法、変量間の関係の種類、
単純集計、度数分布、代表値、散布度、統計グラフによるデータ表現
２変量のデータ分析
相関関係、疑似相関の概念、因果関係、クロス集計、カイ２乗統計量, オ
ッズ比、ファイ係数、
回帰関係、回帰分析
データの分析：多変量解析手法（量的データ、質的データの予測と説明のための方法）
分散分析、重回帰分析、判別分析、クラスター分析、主成分分析、
対応分析、因子分析、共分散構造分析、可視化と適用、結果の解釈
講義と演習の形式で行う。演習には、統計ソフトＲを用いる。なお、以下の第 5 回～
第 15 回では毎回、統計資料の整理 （既存統計資料の収集と読み方）についても触れる。
1 回 オリエンテーション、記述統計・統計的推測の復習、データ解析の基本的事項①
2 回 R の紹介、データ解析の基本的事項②
3 回 ２変量のデータ分析① 質的データの分析
4 回 ２変量のデータ分析② 量的データの分析
5 回 重回帰分析①
6 回 重回帰分析②
7 回 分散分析
8 回 ロジスティック回帰
9 回 主成分分析
10 回 因子分析・対応分析
11 回 構造方程式モデル
12 回 判別①
13 回 判別②
14 回 クラスタリング（階層的クラスタリング、非階層的クラスタリング）

146

15 回 その他の話題
16 回 講義のまとめ（ふりかえり）：オンデマンド
受講要件
統計学入門を受講していることが望ましい。
テキスト・参考 必要な資料は講義の際に配布する。
書
成 績 評 価 の 方 講義内の演習・レポート（70％）
法・基準
期末レポート(30%)
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 事前学習型授業、調査学習、グループワーク、プレゼンテーション

1472021 年度 地理情報システム

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

地理情報システム (Geographical Information System)
秋元 菜摘
後期
曜日・時限
水 7･8
2年
単位数
2
地理情報システム (GIS)、空間・統計データ、空間分析、地理学、QGIS
本科目は地理情報システム（GIS）の基本的な理論・分析を中心として，それらを踏まえた技術的・社会的応用を考える．受講生は下記を目標とする．
（１）地理情報データを用いた空間分析の基礎的な知識・技能を習得する（２）空間的視点から社会的課題を解決するなど GIS の有効性を理解できる（３）高度情報社会における目的に照らして GIS の応用可能性を説明できる
地理情報システム（GIS）は，地理空間データの収集・構築・分析・出力・応用などを統合的に扱う情報システムである．高度情報社会では Open 形式のデータやソース，ソフトウェアの普及・公開が進み，目的に適した分析の実行や情報システムの設計・構築・管理が求められる．人文・社会科学や自然科学，情報学・工学・医学など
いずれの分野においても空間的視点や空間統計データ，空間分析は有用である（例
えば，適切な施設配置や自然現象の分布の解明，都市・地域デザインなど）．
授業では主に地理学に基づいて GIS の基本的な技能を養うとともに，他分野への応用性についても検討する．まず，地理情報データベースを構築し，情報検索や空間分析を複合的に用いて適切な分析結果を得られるよう知識・技能を習得する．次に，防災への応用事例により，社会的課題の理解・発見・解決について地理情報システムについて総合的に学習する．
情報社会学科においては，WebGIS や地図デザインなどメディア・コンテンツとしての特徴，地図という非言語的な媒体を通してのコミュニケーション，社会で自治体／企業などが提供している公共性／営利性の高い GIS，情報化した地域コミュニテ
ィの展開やスマートな生活環境の実現に至るまで幅広い応用可能性がある．
Society5.0 とともに位置データの利活用には更なる進展が予想され，ICT や IoT，AIなどとの連携にも視野を広げて発展性のあるテーマに取り組むことも期待される．
１）ガイダンス： 授業スケジュールや評価方法，グループの作成など
GIS の基礎（１）：地理情報システムと応用例［第 1・23 章：課題 01］
２）GIS の基礎（２）： 地理情報と測地系・座標系［第 2・20 章：課題 02
３）GIS の基礎（３）： 空間統計データの可視化［第 3 章：課題 03
４）空間分析（１）： 空間統計データの利活用［第 4 章：課題 04］
５）空間分析（２）： データの表現方法と地図デザイン［第 5 章：課題 05］
６）空間分析（３）： 地理情報データベースの編集・作成［第 6 章：課題 06］
７）空間分析（４）： データ形式と分析結果の判別［第 7-8 章：課題 07］
８）空間分析（５）： 基本的な空間分析の技法［第 9-10 章：課題 08］
９）空間分析（６）： 属性・空間による情報検索［第 11-13 章：課題 09］
10）空間分析（７）： 地理情報システムの設計・構築・管理［第 14・23 章：課題
10］
※ 第 15-19・21-22 章は中級者向けの参考資料とする
11）応用課題（１）： テーマと分析方法の構想

14812）応用課題（２）： データの収集やデータベースの作成
13）応用課題（３）： 空間分析の実行や地域調査等の実施
14）応用課題（４）： 分析結果の考察（有効性・課題）
15）応用課題（５）： 高度情報社会における意義・応用性
総括： 講義・実習全体のまとめと講評，授業評価など
16）期末試験： 口頭試問・レポート試験※ 応用課題の成果報告プレゼンテーション・質疑応答を踏まえて再検討する
１．シラバスを読んで初回ガイダンスに出席し，授業方針を理解・了承すること．
受講要件
２．授業内での注意や「成績評価の方法・基準」，学則，一般常識などを尊守すること．
下記のテキストを利用するため生協等で入手して授業に臨むこと．
テキスト・参考 橋本雄一編 2015. 『二訂版 QGIS の基本と防災活用』 古今書院.
書※ 参考： 愛知大学三遠南信地域連携研究センター編・蒋湧監修 2019. 『地域研究のための空間データ分析入門 ― QGIS と PostGIS を用いて』 古今書院.
１．初回ガイダンスに出席し，授業へ 10 回以上の出席が認められた場合に評価対象とする（文科省・大学の方針）．
２．受講状況・課題（50%），応用課題に基づいた期末試験・期末レポート試験（50%）
成 績 評 価 の 方 により評価する．
法・基準
３．成績に関する問合せは情報学部学務課を通して所定の様式で行うこと（「教養科目の成績評価に関する質問書」（別紙様式１））．
４．その他，授業中に提示する単位取得の要件を計画的に守ること．
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 事前学習型授業、調査学習、フィールドワーク、双方向アンケート、グループワー
ク、対話・議論型授業、プレゼンテーション

149

2021 年度 Web デザイン

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
教室
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

Web デザイン(Web Design)

杉⼭ 岳弘(SUGIYAMA Takahiro)
後期
曜日・時限
月 9・102年
単位数
2
共通講義棟５１
Web デザイン、情報メディア、Multimedia 表現
新しい情報メディアの出現が我々に何をもたらすか理解して、情報メディアの新しい利⽤形態と情報表現の様々な⼿法を⾝につけることを目的とする。そのために、
Web デザインを通して、さまざまなメディアの特性を実感・理解し、マルチメディ
ア情報の収集・編集・発信・評価を理解・取得することを目標とする。
近年、コンピュータとインターネットの進化によって、マルチメディアが広く深く⽣活の中に浸透し、我々の⽇常的な思考やコミュニケーションに⼤きな変化をもたらしている。このような新しい情報メディアの環境の出現が我々に何をもたらす
かその影響⼒について考える。
さらに、あらゆるデータ形式をディジタル表現化し、ディジタル編集し、ネットワークなどを介して伝送できるようになった。また、インターネットによって、あらゆる形式の情報メディアを統合し、公開できるようになった。このため、情報の⽣成・蓄積・表現・伝達の姿が根本から変化してきている。このような情報メディアの新しい利⽤形態と表現⼿法を⾝につけるために、Web デザインとマルチメディア
表現の実習を⾏う。
本クラスは、主として Web の基礎⼒を⾝につけたい学⽣を対象にし、Web の仕組み、制作、マルチメディア、オーサリングなどの内容を取り扱う。基本的には、各⾃所有のノートパソコンを活⽤して、必要に応じてマルチメディア教室の⾼機能なパソ
コン利⽤して講義・実習を⾏う。
第１週 情報メディア論
第２週 ハイパーテキストのアーキテクチャ
第３週 ハイパーメディアとユーザビリティ第４～６週 インターネットとハイパーメディア
World Wide Web のシステム
情報検索とナビゲーション
ハイパーメディアの活用事例
第７～８週 Web におけるデザイン
コンセプトデザイン
インタラクションデザイン
ビジュアルデザイン
第９～13 週 マルチメディアの表現と編集
文章処理：電子出版と電子テキスト
図形・画像処理：ディジタル写真と整形
コンピュータグラフィックス入門
ディジタルアニメーション入門

150

音楽・音声処理：ディジタルサウンド
映像処理：ディジタルビデオ
第 14～15 週 マルチメディアのオーサリング
評価とプレゼンテーション
受講要件
Web 制作に興味があり、積極的に取り組む姿勢を持っていること。
テキスト・参考書 授業で指⽰する。
成績評価の方法・ 個々の Web コンテンツの課題（50%）、プレゼンテーション（30%）、レポート（20%）
基準をもとに総合的に評価する。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ グループワーク、プレゼンテーション

151

2021 年度 社会モデル

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
教室
キーワード
授業の目標
学習内容

授業計画

社会モデル (Social Models)
高口 鉄平
後期
曜日・時限
2年
単位数

金 9･102

意思決定、個人の効用、WTP／WTA、生産性
社会や経済を分析するためにさまざまなモデルが使われていることを知り、それらのモデルの意味を理解すること。
社会や経済を分析しようとするとき、そのままではとても複雑なので、分析の目的に応じて社会や経済、また、個人を単純化（モデル化）することが有効な場合があります。
この講義では、とくに経済や個人に関するいくつかのモデルをについて学びます。
モデルを学ぶ際には、それらのモデルの意味を理解するだけでなく、実際のデータを使って、自身でモデルを利用できるようにします。
授業では、大きく「個人に関するモデル」「企業に関するモデル」を取り上げる予定です（進度や希望に応じて適宜調整します）。
それぞれのモデルについて、「モデルの理解」「モデルの推計（実践）」の授業をおこなう予定です。「モデルの理解」については講義形式、「モデルの推計（実践）」については演習形式で実施したいと考えています。全体としては、演習が中心になります。演習では、EXCEL や Google form（余裕のある方は R）を活用した統計的な分析を行います。【これまで統計分析を苦手と感じていた受講生】を前提に、【初歩から】始める予定です。すでに統計分析に慣れている方に対しても、少しでも意欲的に取り組める演習を用意したいとは思っています。
演習では、グループによる作業、発表を検討します。
各回の概要
第 1 回 オリエンテーション：モデルの概念
第 2 回 社会の分析に用いられるモデルの検討
第 3 回 AHP：階層分析法
第 4 回 演習：AHP に適したテーマの作成
第 5 回 演習：アンケートの作成
第 6 回 演習：アンケートの実施・分析
第 7 回 CVM：仮想評価法
第 8 回 演習：AHP に適したテーマの作成
第 9 回 演習：アンケートの作成
第 10 回 演習：アンケートの実施・分析
第 11 回 生産関数（回帰分析を用いた応用）
第 12 回 分析事例：AI・IoT の生産性分析
第 13 回 サンプルデータの理解
第 14 回 回帰分析による生産関数推計の実習
第 15 回 まとめ

152

受講要件
とくにありません（講義では各自ノート PC を使用します）
テキスト・参考 とくに指定しません。適宜資料等を配布します。
書
成 績 評 価 の 方 それぞれのモデルについての演習の成果発表、提出物で評価をおこないます。
法・基準
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ

153

2021 年度 コミュニケーション・メディア史

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

コミュニケーション・メディア史(History of Communication and Media)
許山 秀樹、郭 善英、赤尾 晃一、狩野 愛
後期
曜日・時限
水 5･6
2年
単位数
2
メディアと文明、口承文化・文字文化、活版印刷、新聞、知識・情報の商品化、ラジオ・テレビ、電信・電話、映画、レコード、公共圏
コミュニケーション・メディアの歴史を学ぶには、通史的な理解が不可欠である。
本授業は「コミュニケーション・メディア史Ⅰ」を受けて、日本という固有の文脈における古代から現代までのコミュニケーション・メディアの発展を講述する。ただし、比較メディア論の観点は不可欠なので、外国の状況も逐次参照する。そうした授業の展開のなかで、個々の受講生が、メディアと社会構造の因果関係について説明できるようになることが、授業の目標である。
コミュニケーション・メディアは地理的・⺠族的・⽂化的な影響を受けながら発展するものである。⺠族や国家は、⾃分たちに適した形でメディア技術を再編制しながら受容し発展させていく。そうしたメディア史の過程を、⽇本および⽇本⼈を題材に概観する。
⽇本⼈はメディアを「呪術性が⾼い社会的装置」「現実をベースとして再構成された〈物語〉の拡散装置」という観点から捉えていることを理解し、メディアの役割をさらに深く掘り下げて考えるようになってほしい。
1 回 ガイダンスと導⼊:「情報学」としてコミュニケーション・メディア史を学ぶ
意義 （許⼭）2 回 ■古代のメディア: ⽂字と記録媒体 （許⼭）
3 回 紙の始まりと形態、伝播 （許⼭）
4 回 ■中世のメディア: 絵巻物/『平家物語』/琵琶⾳楽/踊り念仏/『梁塵秘抄』など、宗教/⽣活とメディア。
歌舞⾳曲の世界と巫⼥(シャーマン)江⼾期の“メディア⾰命”――⽡版/貸本/草双紙/⻩表紙/浮世絵/和漢三才図会など （⾚尾）
5 回 ■近代とメディア: グーテンベルク活版印刷術と“活字を読む”デモクラシ
ー、そして郵便(Postal systems)
⾃由⺠権運動下での新聞の創刊と“多事争論”とスキャンダリズム （⾚尾）6 回 メディアが作る⼤衆社会
メディアの帝国主義(19 世紀イギリスの電信/20 世紀アメリカの電話)/鉄道と航路
映画・アニメ――⼤衆娯楽から国策へ（⾚尾）
7 回 ■現代のメディア
総動員体制とメディア―メディアの“1940 年”体制 （⾚尾）
8 回 3S 政策と戦後の放送体制/エロ・グロ・ナンセンスの百花⻫放
⾼度経済成⻑とメディア/とりわけ“テレビ・メディアと⽇本⼈”（⾚尾）
9 回 ニュー・メディアの発展 インターネットから AI まで（郭善英）
10 回 メディア、社会、オーディエンス（郭善英）:154

11 回 越境するメディアを⾒る観点（郭善英）
12 回 ミュージアムとメディア（狩野愛）
13 回 多様なメディアとアート（狩野愛）
14 回 消費社会とアート（狩野愛）
15 回 コミュニケーション・メディア史のまとめ（⾚尾）受講要件『コミュニケーション・メディア史Ⅰ』を履修済みであることが望ましい。
佐藤卓⼰(2018)『現代メディア史 新版』岩波書店、
加藤秀俊(2009/2015)『メディアの発⽣』『メディアの展開』中央公論新社、
⼭輝雄・⽵⼭昭⼦編(2004)『メディア史を学ぶ⼈のために』世界思想社
テキスト・参考 有ヨッヘン・ヘーリッシュ(川島建太郎ら訳、2017)『メディアの歴史:
ビッグバンから書
インターネットまで』法政⼤学出版局
ジェイムズ・グリック(楡井浩⼀訳、2013)『インフォメーション―情報技術の⼈類史』
新潮社
４⼈の教員がつけた点数を 100 点に換算して判定する。各教員は、レポート・筆記試
成 績 評 価 の 方 験・コメントペーパーの三つの要素をもとに判定する。詳しくは、最初の授業時に指
法・基準
⽰する。
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 双⽅向アンケート〔「⼤福帳」と呼ぶコメントシートの記⼊のやりとり。〕

1552021 年度 公共政策演習

授業科目名
担当教員名
学期
対象学年
キーワード
授業の目標

学習内容

授業計画

公共政策演習 (Studies on Public Policy)
高口 鉄平、秋元 菜摘
前期
曜日・時限
水 3･4
3年
単位数
1
公共政策、自治体・行政、オープンデータ、まちづくり、アイディアソン
１）オープンデータを活用して地域調査を計画・実施し，公共政策に関わる課題などを整理して報告することができる
２）オープンデータ等を活用した地域課題解決のアイデアやビジネスを考えることができる
３）公共政策やオープンデータ，現実社会について総合的な理解を深められる
本科目では公共政策について演習形式で学習する．特に，オープンデータをキー
ワードとして授業が構成されており，多様な分野や手法，目的で利活用することができるようになることを目標とする．
前半では，オープンデータを活用した地域調査について学ぶとともに，SDG's と関連して環境・観光・交通などを事例として公共政策の視点からまちづくりについて理解を深める．行政・地域・研究所等のオンライン公開資料に触れるほか，オープン
教材を利用して地理情報システム（GIS）や WebGIS の利活用などについても学習する．現地調査では観察やヒアリング等により，地域の現状を確認した上で地域開発や公共デザインについての課題や解決策を考えることができることを目指す．これ
らを総合的に整理して調査報告書としてまとめることも求められる．
後半では，オープンデータなどを活用した，課題解決のためのアイデア創出や，公共的な問題解決につながるビジネスモデルの検討を行う．具体的には，グループワークによるアイデアソンのような演習を行うことで，データ活用の意義について学
び，課題解決の提案力を養う．
１）ガイダンス： スケジュールや成績評価の説明など
オープンデータ（１）： 高度情報社会における公開と活用
２）オープンデータ（２）： 地理空間データと GIS の基礎
３）オープンデータ（３）： WebGIS による調査資料の作成
４）フィールド調査（１）： 都市・地域政策（環境・観光・交通）
５）フィールド調査（２）： 自然環境とグリーンインフラ
６）フィールド調査（３）： 地域開発と公共デザイン ※現地調査
７）フィールド調査（４）：調査結果の分析・考察 ※予備日８）小括： SDG's の時代におけるまちづくり ※期末レポート試験
９）データの利活用（１）：課題解決につながるデータの利活用
10）データの利活用（２）：データを利用したビジネス・政策
11）グループ演習（１）：テーマの設定
12）グループ演習（２）：対象となるデータの選定
13）グループ演習（３）：課題解決方策の検討
14）グループ演習（４）：プレゼンテーション資料の作成
15）小括：発表と議論
16）総括：全体のまとめ，授業評価など

156

受講要件
ガイダンスを受けて授業内容や成績評価方法などについて承諾すること．
テキスト・参考 ガイダンス等で各教員が指示する．
書
成 績 評 価 の 方 前半： 受講状況・課題（20%）と調査報告書（30%）により評価する
法・基準
後半： 受講状況と演習等の成果物（50%）
ｱｸﾃｨﾌﾞ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ 事前学習型授業、反転授業、調査学習、フィールドワーク、グループワーク、その他〔PC 実習〕

157

③令和３年度の「認定教育プログラム」が全学部等に開講されていることがわかる資料

以下は情報学部規則に定められた令和３年度入学生に対する授業科目を示す別表である、本申請教育プログラムの修了要件に含まれる科目にはマーキングしている。
本学部は情報科学科、行動情報学科、情報社会学科の３学科からなる。また各学科には一般
学生向けカリキュラムと、ABP（アジア・ブリッジ・プログラム）留学生コース生向けカリ
キュラムが設置されている。各カリキュラムは以下のページに示されている。
一般学生向けカリキュラム
情報科学科 P.２～４
行動情報学科 P.５～７
情報社会学科 P.８～１０
ABP 留学生コース生向けカリキュラム
情報科学科 P.１１～１３
行動情報学科 P.１４～１６
情報社会学科 P.１７～１９
授業科目表のマーク及び様式２より、どの学科・どのコースに属する学生も、自学科向けに開講されている授業科目および全学共通科目の単位を取得するだけで、様式２に示された本
申請教育プログラム修了要件（３種類）のいずれかを満たすことができる。すなわち、本申請教育プログラムは情報学部の全学生に開講されている。
―――
本申請プログラム修了要件に含まれる全学共通科目は以下の通りである。これは情報学部を含む本学の全学生が履修できる。
区分 授業科目
単位数 講義演習の別 年次
必修 数理・データサイエンス入門
１
講義
１

1

158

別表Ⅰ 授業科目及び単位数（静岡大学情報学部規則第６条関係）
授業科目及び単位数

情報科学科（ＡＢＰ留学生コースを除く。）
区分

必

修

選

択

授業科目

情報学総論
コンピュータ入門
プログラミング
データ処理演習
プログラミング入門
日本語表現法PBL 演習コミュニケーションスキルズⅠ-A
コミュニケーションスキルズⅠ-B
情報セキュリティと法制度
情報学方法論教養基礎科目
授業科目名
新入生セミナー
及び単位数は静岡大学
数理・データサイエンス
教 英語
全学教育科
養 キャリア形成科目
目規程別表
Ｉ情報学部
科 教養展開科目（ ABP 留学
目 教養領域 A
生コースを除く。）（教養
教養領域 B
科目）による
学際領域
A専
リーディングスキルズ
門
ライティングスキルズⅠ
科
目
アカデミックリーディング・学
情報学特別講義Ⅱ部
イングリッシュディスカッション
共通情報学特別講義Ⅰ科
ライティングスキルズⅡ目
アカデミックライティング
教養基礎科目
英語
教
初修外国語
養
健康体育
授業科目名及び単位
教養展開科目科
数は静岡大学全学教
教養領域
A・ B
育科目規程別表Ｉ情目
学際領域 A・B
報学部（ABP 留学生コ
留学生科目ースを除く。）（教養科
教職等資格科目
目）による
専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

2

159

単位数 講義・演
習の別 年次
講
2
1
講
2
1
講・演 1
2
演
1
1
演
1
1
講
2
1
演
2
1
演
1
1
演
1
1
講
2
2
講
1
3

単位必修
単位必修
1～2
単位必修
単位必修
1
1～3 2 単位必修
1～3 2 単位必修
1～3 2 単位必修
1
1～2
1
1

1
1
1
2
1
2
1
1

演
演
演
講
演
講
演
演

備考

2
3
3
1

2
2

～4
3
3～4
3～4
1～3
1
1～2
1～3
1～3
2

1
2

このうちから
13 単位選択

必
修

専

門

科
選
択
必
修

選
択

目

微分積分学Ⅰ
線形代数学Ⅰ
線形代数学Ⅱ
集合・確率
グラフ理論
数理論理Ⅰ
情報理論
アルゴリズムとデータ構造
論理回路
プログラミング方法論
計算機アーキテクチャⅠ
オートマトンと言語理論
コンピュータネットワーク
モデリング
人工知能概論信号処理基礎
情報科学実験 A
計算機アーキテクチャⅡ
機械語と計算機械
オペレーティングシステム
情報科学実験 B
情報科学実験 C
卒業研究
微分積分学Ⅱ
数理論理Ⅱ
認知科学
符号理論
データベースシステム論
ディジタル信号処理
応用プログラミング A
応用プログラミング B
応用プログラミング C
計算理論
コンパイラ
知能科学
ネットワークプログラミング
機械学習
統計学入門
多変量解析
先端情報学実習Ⅰ-a
先端情報学実習Ⅰ-b
知的情報システム開発Ⅰ
社会モデル
サイバーフィジカルシステム基礎
情報と法
創造的プログラミング
記号処理
経営管理
パターン認識システム要求分析設計
人間情報活用論先端情報学実習Ⅱ-a

2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
6
2
1
2
2
2
2
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2

3

160

講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
実
講
演
講
実
実
演
講
講
講
講
講
講
演
演
演
講
講
講・演
演
講
講
講
実
実
講
講
講
講
演
講
講
講
講
講
実

1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
4
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
1
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3

理系基礎科目
理系基礎科目
理系基礎科目
理系基礎科目

理系基礎科目
理系基礎科目

ら

科目か
16 単位
選択必修
14

選
択

情報科学演習ヒューマンインタフェース及び演習
先端情報学実習Ⅱ-b
分散並行アルゴリズム
インターンシップ CS-A
インターンシップ CS-B
ソフトウエア品質管理
Basic SecCap 演習
先端情報学実習Ⅲ-a
先端情報学実習Ⅲ-b
合計履修単位数

1
2
2
2
2
1
2
1
2
2

演
講・演
実
講
実
実
講
演
実
実

124

4

161

3
3
3
3
3
3
3
3
4
4

単位 以上

行動情報学科（ＡＢＰ留学生コースを除く。）
区分

必

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

修
教
養
科
目

選

択

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

教
養
科
目

授業科目

情報学総論
コンピュータ入門
プログラミング
データ処理演習
プログラミング入門
日本語表現法PBL 演習コミュニケーションスキルズⅠ-A
コミュニケーションスキルズⅠ-B
情報セキュリティと法制度
情報学方法論教養基礎科目
授業科目名
新入生セミナー
数理・データサイエンス 及び単位数
は静岡大学
全学教育科
英語
目規程別表
キャリア形成科目
Ｉ情報学部
教養展開科目（ ABP 留教養領域 A
学生コース
教養領域 Bを除く。）（教養科目）
学際領域 A
による
リーディングスキルズ
ライティングスキルズⅠ
アカデミックリーディング
情報学特別講義Ⅱ
イングリッシュディスカッション
情報学特別講義Ⅰ
ライティングスキルズⅡ
アカデミックライティング
教養基礎科目英語
初修外国語
授業科目名及び単位
健康体育
数は静岡大学全学教育科目規程別表Ⅰ情
教養展開科目報学部（ABP 留学生
教養領域 A・B
コースを除く。
）（教養
学際領域 A・B
科目）による
留学生科目
教職等資格科目5162

単位数 講義・演
習の別 年次
講
2
1
講
2
1
講・演 1
2
演
1
1
演
1
1
講
2
1
演
2
1
演
1
1
演
1
1
講
2
2
講
1
2

単位必修
単位必修
1～2
単位必修
単位必修
1
1～3 2 単位必修
1～3 2 単位必修
1～3 2 単位必修
1
1～2
1
1

1
1
1
2
1
2
1
1

演
演
演
講
演
講
演
演

備考

2
3
3
1

2
2

～4
3
3～4
3～4
1～3
1
1～2
1～3
1～3
2

1
2

このうちから
13 単位選択

必
修

専
門
選
択
必
修

選
択

科
目

マネジメント思考
認知科学と行動情報
マネジメントデザイン
ユーザビリティ論
統計学入門
コンピュータネットワーク基礎
経営管理
多変量解析
情報システム基礎演習
データベース論
アルゴリズムとデータ構造基礎
データ処理プログラミング
ビジネスプランニングⅠ
データアナリティクスⅠ
知的情報システム開発Ⅰ
Web システム設計演習
情報学方法論演習
行動情報学演習
卒業研究
線形代数学Ⅰ
微分積分学Ⅰ集合・確率
線形代数学Ⅱ
微分積分学Ⅱ
グラフ理論
数理論理Ⅰ
ビジネスプランニングⅡ
データアナリティクスⅡ
知的情報システム開発Ⅱ
情報社会論
社会公共システム論
メディア･リテラシー
社会調査論
情報理論
プログラミング方法論
ICT 経済論
社会調査法
情報社会思想経営ケース分析
数理・統計モデリング
サービス・イノベーション
データベースシステム論
人工知能概論社会モデル
情報管理社会論
情報と法
先端情報学実習Ⅰ-a
先端情報学実習Ⅰ-b
インターンシップ BI-A
インターンシップ BI-B
データマイニングと機械学習

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
6
2
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2

6

163

講
講
講
講
講
講
講
講
講・演
講
講
講
講
講
講
講・演
演
演
演
講
講
講
講
講
講
講
演
演
演
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
実
実
実
実
講

1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
4
1
1
1
1
1
1
1
3
3
3
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

～4
～4

2
2

3

理系基礎科目
理系基礎科目
理系基礎科目
理系基礎科目
理系基礎科目
3
4

科目から
単位
選択必修

7

4

科目から
単位選択必修

選 専
択

門
科
目

プロジェクトマネジメント
金融システム論
産業社会行動分析
組織科学
視聴覚教育メディア論
オペレーティングシステム
ネットワークプログラミング
ソフトウェア品質管理
人間情報活用論
機械学習
学習過程論
情報産業分析
オペレーション計画
ヒューマンインタフェース及び演習
先端情報学実習Ⅱ-a
先端情報学実習Ⅱ-b
行動情報学実践
行動情報学探究
先端情報学実習Ⅲ-a
先端情報学実習Ⅲ-b
合計履修単位数

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

講・演
講
講
講
講
講
演
講
講
講
講
講
講
講・演
実
実
講・演
講・演
実
実

124

7

164

3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4

単位 以上

情報社会学科（ＡＢＰ留学生コースを除く。）
区分

必

修

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

教
養
科
目

選

択

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

教
養
科
目

授業科目

情報学総論
コンピュータ入門
プログラミング
データ処理演習
プログラミング入門
日本語表現法PBL 演習コミュニケーションスキルズⅠ-A
コミュニケーションスキルズⅠ-B
情報セキュリティと法制度
情報学方法論教養基礎科目
授業科目名及新入生セミナー
び単位数は静数理・データサイエンス 岡大学全学教育科目規程別英語
表Ⅰ情報学部
キャリア形成科目（ABP 留学生
教養展開科目
コースを除く
教養領域 A。）（教養科目）による教養領域 B
学際領域 A
リーディングスキルズ
ライティングスキルズⅠ
アカデミックリーディング
情報学特別講義Ⅱ
イングリッシュディスカッション
情報学特別講義Ⅰ
ライティングスキルズⅡ
アカデミックライティング
教養基礎科目
授 業 科 目名 及
英語び 単 位 数は 静
初修外国語
岡 大 学 全学 教
健康体育
育 科 目 規程 別
教養展開科目
表 Ⅰ 情 報学 部
（ ABP 留学生
教養領域 A・B
コースを除く。
学際領域 A・B）（教養科目）
留学生科目
による教職等資格科目8165

単位数 講義・演
習の別 年次
講
2
1
講
2
1
講・演 1
2
演
1
1
演
1
1
講
2
1
演
2
1
演
1
1
演
1
1
講
2
2
講
1
2

単位必修
単位必修
1～2
単位必修
単位必修
1
1～3 2 単位必修
1～3 2 単位必修
1～3 2 単位必修
1
1～2
1
1

1
1
1
2
1
2
1
1

演
演
演
講
演
講
演
演

備考

2
3
3
1

2
2

～4
3
3～4
3～4
2

～3
1
1～2
1～3
1～3

1

1
2

このうちから
単位選択

13

必
修

選
択
必
修

選
択

メディア・コミュニケーション論
パブリック・コミュニティ論
メディア・リテラシー
統計学入門
社会調査法
情報学方法論演習
情報社会学演習Ⅰ
情報社会学演習Ⅱ
情報社会学演習Ⅲ
卒業研究
社会調査論
データとプログラミング
Web デザイン
都市環境デザイン
地理情報システム
社会モデル
メディア文化論
コミュニケーション・メディア史
言語コミュニケーション論
異文化コミュニケーション論
ICT 経済論専
情報管理社会論
地域コミュニティ論
情報・コミュニティ論門
メディア読解演習
言語コミュニケーション演習
情報倫理演習科
地域コミュニティ演習
メディア制作演習
目 異文化コミュニケーション演習
公共政策演習情報・コミュニティ演習
ジャーナリズム論
グローバリゼーションと社会
博物館概論
博物館展示論博物館情報・メディア論
認知科学と行動情報
社会公共システム論
マネジメント思考
コンピュータネットワーク基礎
メディア分析
グローバリゼーションと文化
情報社会思想パブリック・ガバナンス論
ジェンダー論
インタビュー・スキルズ
言語習得論
情報と法
地域環境政策論
民俗資料論

2
2
2
2
2
2
2
2
2
6
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
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1
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2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

9

166

講
講
講
講
講
演
演
演
演
演
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
演
演
演
演
演
演
演
演
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講

1
1
1
1
2
3
3
4
4
4
1
2
2
2
2
2
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2
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2
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2
2
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3
3
3
3
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1
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1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

科目から
単位
選択必修
6
6

科目から
単位
選択必修
8
8

科目から
単位
選択必修
8
2

選
択

生涯学習概論アーカイブ管理論
美術とメディア
考古資料論
データベース論
多変量解析
先端情報学実習Ⅰ-a
先端情報学実習Ⅰ-b
メディア・コンテンツ法
現代文化論
情報産業分析
フィールドリサーチ
家族福祉政策論
金融システム論
先端情報学実習Ⅱ-a
先端情報学実習Ⅱ-b
インターンシップ SIS-A
インターンシップ SIS-B
先端情報学実習Ⅲ-a
先端情報学実習Ⅲ-b
合計履修単位数

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2

10

167

講
講
講
講
講
講
実
実
講
講
講
実
講
講
実
実
実
実
実
実

2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4
4

124

単位 以上

情報科学科（ＡＢＰ留学生コース）
区分

必

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

修
教
養
科
目

選

択

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

教
養
科
目

授業科目

情報学総論
コンピュータ入門
プログラミング
データ処理演習
プログラミング入門
日本語表現法PBL 演習コミュニケーションスキルズⅠ-A
コミュニケーションスキルズⅠ-B
情報セキュリティと法制度
情報学方法論教養基礎科目
授業科目名及び
新入生セミナー
数理･データサイエンス 単位数は静岡大学全学教育科目
英語
規程別表Ｉ情報キャリア形成科目
学部（ABP 留学
教養展開科目生コース）（教養科目）による
教養領域 A・B
学際領域 A・B
留学生科目
リーディングスキルズ
ライティングスキルズⅠ
アカデミックリーディング
情報学特別講義Ⅱ
イングリッシュディスカッション
情報学特別講義Ⅰ
ライティングスキルズⅡ
アカデミックライティング
教養基礎科目英語
授業科目名及び単位
初修外国語
数は静岡大学全学教
健康体育
育科目規程別表Ｉ情
教養展開科目報学部（ABP 留学生コ
教養領域 A・B ース）（教養科目）に
学際領域 A・B よる
留学生科目

11

168

単位数 講義・演
習の別 年次
講
2
1
講
2
1
講・演 1
2
演
1
1
演
1
1
講
2
1
演
2
1
演
1
1
演
1
1
講
2
2
講
1
3

単位必修
単位必修
1～2
単位必修
1
単位必修
1～3 4 単位必修
1～3 4 単位必修
1～3 15 単位必修
1
1～2
1
1

1
1
1
2
1
2
1
1

演
演
演
講
演
講
演
演

備考

2
3
3
1

2
2

～4
3
3～4
3～4
1～4
1～2
1～3
1～3
1～3
1～2
2

このうちから
3 単位選択

必

修

専
門
科
選 目
択
必
修

選
択
専

微分積分学Ⅰ
線形代数学Ⅰ
線形代数学Ⅱ
集合・確率
グラフ理論
数理論理Ⅰ
情報理論
アルゴリズムとデータ構造
論理回路
プログラミング方法論
計算機アーキテクチャⅠ
オートマトンと言語理論
コンピュータネットワーク
モデリング
人工知能概論信号処理基礎
情報科学実験 A
計算機アーキテクチャⅡ
機械語と計算機械
オペレーティングシステム
情報科学実験 B
情報科学実験 C
卒業研究
微分積分学Ⅱ
数理論理Ⅱ
認知科学
符号理論
データベースシステム論
ディジタル信号処理
応用プログラミング A
応用プログラミング B
応用プログラミング C
計算理論
コンパイラ
知能科学
ネットワークプログラミング
機械学習
統計学入門
多変量解析
先端情報学実習Ⅰ-a
先端情報学実習Ⅰ-b
知的情報システム開発Ⅰ
社会モデル
サイバーフィジカルシステム基礎
情報と法
創造的プログラミング
記号処理
経営管理
パターン認識システム要求分析設計

2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
3
2
1
2
2
2
2
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2

12

169

講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
実
講
演
講
実
実
演
講
講
講
講
講
講
演
演
演
講
講
講・演
演
講
講
講
実
実
講
講
講
講
演
講
講
講
講

1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
4
1
1
1
2
2
2
2

理系基礎科目
理系基礎科目
理系基礎科目
理系基礎科目

理系基礎科目
理系基礎科目
ら

2
2
2
2
2
3
3
1
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3

修

科目か
16 単位
選択必
14

選

門
択 科
目

人間情報活用論先端情報学実習Ⅱ-a
情報科学演習ヒューマンインタフェース及び演習
先端情報学実習Ⅱ-b
分散並行アルゴリズム
インターンシップ CS-A
インターンシップ CS-B
ソフトウエア品質管理
Basic SecCap 演習
先端情報学実習Ⅲ-a
先端情報学実習Ⅲ-b
合計履修単位数

2
2
1
2
2
2
2
1
2
1
2
2

講
実
演
講・演
実
講
実
実
講
演
実
実

124

13

170

3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4
4

単位 以上

行動情報学科（ＡＢＰ留学生コース）
区分

必
修

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

教
養
科
目

選

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

択 教
養
科
目

授業科目

情報学総論
コンピュータ入門
プログラミング
データ処理演習
プログラミング入門
日本語表現法PBL 演習コミュニケーションスキルズⅠ-A
コミュニケーションスキルズⅠ-B
情報セキュリティと法制度
情報学方法論教養基礎科目
新入生セミナー
授業科目名及び
数理・データサイエンス 単位数は静岡大学全学教育科目
英語
規程別表Ｉ情報キャリア形成科目
学部（ABP 留学
教養展開科目生コース）（教養科目）による
教養領域 A・B
学際領域 A・B
留学生科目
リーディングスキルズ
ライティングスキルズⅠ
アカデミックリーディング
情報学特別講義Ⅱ
イングリッシュディスカッション
情報学特別講義Ⅰ
ライティングスキルズⅡ
アカデミックライティング
教養基礎科目英語
授業科目名及び単位
初修外国語
数は静岡大学全学教
健康体育
育科目規程別表Ⅰ情
教養展開科目ABP 留学生
教養領域 A・B 報学部（コース）（教養科目）
学際領域 A・B による
留学生科目

14

171

単位数 講義・演
習の別 年次
講
2
1
講
2
1
講・演 1
2
演
1
1
演
1
1
講
2
1
演
2
1
演
1
1
演
1
1
講
2
2
講
1
2

単位必修
単位必修
1～2
単位必修
単位必修
1
1～3 4 単位必修
1～3 4 単位必修
1～3 15 単位必修
1
1～2
1
1

1
1
1
2
1
2
1
1

演
演
演
講
演
講
演
演

備考

2
3
3
1

2
2

～4
3
3～4
3～4
1～4
1～2
1～3
1～3
1～3
1～2
2

このうちから
3 単位選択マネジメント思考
認知科学と行動情報
マネジメントデザイン
ユーザビリティ論
統計学入門
コンピュータネットワーク基礎
必
経営管理
多変量解析
情報システム基礎演習
データベース論
アルゴリズムとデータ構造基礎
データ処理プログラミング
修
ビジネスプランニングⅠ
データアナリティクスⅠ
知的情報システム開発Ⅰ
Web システム設計演習
情報学方法論演習
行動情報学演習
卒業研究
線形代数学Ⅰ
選 専 微分積分学Ⅰ
集合・確率択
線形代数学Ⅱ必 門
微分積分学Ⅱ修
グラフ理論
科 数理論理Ⅰ
ビジネスプランニングⅡ
目 データアナリティクスⅡ
知的情報システム開発Ⅱ
情報社会論
社会公共システム論
メディア・リテラシー
社会調査論
情報理論
プログラミング方法論
ICT 経済論
選
社会調査法
情報社会思想経営ケース分析
数理・統計モデリング択
サービス・イノベーション
データベースシステム論
人工知能概論社会モデル
情報管理社会論
情報と法
先端情報学実習Ⅰ-a
先端情報学実習Ⅰ-b
インターンシップ BI-A
専 インターンシップ BI-B

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
3
2
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1

15

172

講
講
講
講
講
講
講
講
講・演
講
講
講
講
講
講
講・演
演
演
演
講
講
講
講
講
講
講
演
演
演
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
実
実
実
実

1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
4
1
1
1
1
1
1
1
3
3
3
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

～4
～4

2
2

理系基礎科目
理系基礎科目

7 科目から
理系基礎科目 4 単位
理系基礎科目 選択必修
理系基礎科目3
4

科目から単位選択必修データマイニングと機械学習
プロジェクトマネジメント
門 金融システム論
産業社会行動分析科 組織科学
視聴覚教育メディア論
オペレーティングシステム
選目 ネットワークプログラミング
ソフトウエア品質管理
人間情報活用論
機械学習
学習過程論
情報産業分析
択
オペレーション計画
ヒューマンインタフェース及び演習
先端情報学実習Ⅱ-a
先端情報学実習Ⅱ-b
行動情報学実践
行動情報学探究
先端情報学実習Ⅲ-a
先端情報学実習Ⅲ-b
合計履修単位数

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

講
講・演
講
講
講
講
講
演
講
講
講
講
講
講
講・演
実
実
講・演
講・演
実
実

124

16

173

3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4

単位 以上

情報社会学科（ＡＢＰ留学生コース）
区分

必
修

選
択

専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

教
養
科
目
専
門
科
目
・
学
部
共
通
科
目

教
養
科
目

授業科目

情報学総論
コンピュータ入門
プログラミング
データ処理演習
プログラミング入門
日本語表現法PBL 演習コミュニケーションスキルズⅠ-A
コミュニケーションスキルズⅠ-B
情報セキュリティと法制度
情報学方法論教養基礎科目
授業科目名及び
新入生セミナー
数理・データサイエンス 単位数は静岡大学全学教育科目
規程別表Ⅰ情報英語
学部（ABP 留学
キャリア形成科目生コース）（教養教養展開科目科目）による
教養領域 A・B
学際領域 A・B
留学生科目
リーディングスキルズ
ライティングスキルズⅠ
アカデミックリーディング
情報学特別講義Ⅱ
イングリッシュディスカッション
情報学特別講義Ⅰ
ライティングスキルズⅡ
アカデミックライティング
教養基礎科目英語
授業科目名及び単位
初修外国語
数は静岡大学全学教
健康体育
育科目規程別表Ⅰ情
教養展開科目ABP 留学生
教養領域 A・B 報学部（コース）（教養科目）
学際領域 A・B による
留学生科目

17

174

単位数 講義・演
習の別 年次
講
2
1
講
2
1
講・演 1
2
演
1
1
演
1
1
講
2
1
演
2
1
演
1
1
演
1
1
講
2
2
講
1
2

単位必修
単位必修
1～2
単位必修
単位必修
1
1～3 4 単位必修
1～3 4 単位必修
1～3 15 単位必修
1
1～2
1
1

1
1
1
2
1
2
1
1

演
演
演
講
演
講
演
演

備考

2
3
3
1

2
2

～4
3
3～4
3～4
1～4
1～2
1～3
1～3
1～3
1 ～
2

2

このうちから
3 単位選択

必
修

専

選
択 門
必 科
修
目

選
択

メディア・コミュニケーション論
パブリック・コミュニティ論
メディア・リテラシー
統計学入門
社会調査法
情報学方法論演習
情報社会学演習Ⅰ
情報社会学演習Ⅱ
情報社会学演習Ⅲ
卒業研究
社会調査論
データとプログラミング
Web デザイン
都市環境デザイン
地理情報システム
社会モデル
メディア文化論
コミュニケーション・メディア史
言語コミュニケーション論
異文化コミュニケーション論
ICT 経済論
情報管理社会論
地域コミュニティ論
情報・コミュニティ論
メディア読解演習
言語コミュニケーション演習
情報倫理演習地域コミュニティ演習
メディア制作演習
異文化コミュニケーション演習
公共政策演習情報・コミュニティ演習
ジャーナリズム論
グローバリゼーションと社会
博物館概論
博物館展示論博物館情報・メディア論
認知科学と行動情報
社会公共システム論
マネジメント思考
コンピュータネットワーク基礎
メディア分析
グローバリゼーションと文化
情報社会思想パブリック・ガバナンス論
ジェンダー論
インタビュー・スキルズ
言語習得論
情報と法
地域環境政策論
民俗資料論

2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

18

175

講
講
講
講
講
演
演
演
演
演
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
演
演
演
演
演
演
演
演
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講
講

1
1
1
1
2
3
3
4
4
4
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

科目から
単位
選択必修
6
6

科目から
単位
選択必修
8
8

科目から
単位
選択必修
8
2

選

専
門

択

科
目

生涯学習概論アーカイブ管理論
美術とメディア
考古資料論
データベース論
多変量解析
先端情報学実習Ⅰ-a
先端情報学実習Ⅰ-b
メディア・コンテンツ法
現代文化論
情報産業分析
フィールドリサーチ
家族福祉政策論
金融システム論
先端情報学実習Ⅱ-a
先端情報学実習Ⅱ-b
インターンシップ SIS-A
インターンシップ SIS-B
先端情報学実習Ⅲ-a
先端情報学実習Ⅲ-b
合計履修単位数

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2

19

176

講
講
講
講
講
講
実
実
講
講
講
実
講
講
実
実
実
実
実
実

2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4
4

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単位 以上

○情報学部 数理・データサイエンス・AI 教育プロジェクト WG 規則(設置)
第 1 条 静岡大学情報学部に、情報学部 数理・データサイエンス・AI 教育プロジェクト
WG（以下「WG」という。）を置く。
(目的)
第 2 条 WG は、情報学部における数理・データサイエンス・AI 教育を企画し、また教材の開発や運用に関する授業担当教員へのサポートなどを通じて、同学部における数理・デー
タサイエンス・AI 教育を効果的かつ円滑に実施することを目的とする。
2 WG は、前項に規定するもののほか、情報学部における教育プロジェクト事業の成果の他
教育機関等へ普及発展に寄与することを目的とする。
(組織)
第３条 WG は、原則として次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1)学部責任者 1 人(2)各学科を担当とする委員各 1 人以上(3)その他学部で必要とする委員(WG ⻑)
第４条 WG に WG ⻑を置き、学部責任者をもって充てる。
2 委員⻑は、委員会を招集し、統括する。
（任期）
第５条 各委員の任期は原則として２年とし、再任を妨げない。
(補則)
第６条 この規則に定めるもののほか、数理・データサイエンス・AI 教育プロジェクトの実施に関し必要な事項は、WG が別に定める。
附則
この規則は、令和 4 年 4 月１日から適用する。

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○静岡大学情報学部教育内部質保証委員会規則(趣旨)
第 1 条 この規則は、静岡大学情報学部（以下「本学部」という。）ならびに静岡大学総合
科学技術研究科情報学専攻（以下「本専攻」という。）における教育内部質保証について必要な事項を定める。
(定義)
第 2 条 この規則において、「教育内部質保証」とは、本学部ならびに本専攻がその使命や目的を実現するため、自らが行う教育の状況について継続的に点検・評価し、質の保証を行うとともに、絶えず改善・向上に取り組むことについて、自らの責任において保証し、それらの取組及び結果を社会に示していくことをいう。
2 この規則において、「教育プログラム」とは、教育目的を達成するために体系的に編成された授業科目群（カリキュラム）及びその実施のための教育方法、学習成果の評価方法、教職員配置、教育環境等を計画的に設計した教育プロセス・環境を総合的に指し示したものをいう。
(実施責任者)
第 3 条 本学部ならびに本専攻に、教育内部質保証に責任を負う者として、学部・専攻実施
責任者、学科実施責任者、教育プログラム実施責任者を置く。
2 学部・専攻実施責任者は、当学部ならびに専攻における教育内部質保証の実施について最終責任を負う者をいい、情報学部教育内部質保証委員会委員⻑をもって充てる。
3 学科実施責任者は、学部・専攻実施責任者の指示の下、学科の教育内部質保証を実施し、各学科の教育内部質保証委員をもって充てる。
4 教育プログラム実施責任者（以下「プログラム責任者」という。）は、教育プログラムの質保証を実施する者をいい、当該教育プログラムの実施に責任を負う教員をもって充てる。
ただしこれを学科実施責任者と兼ねてもよいものとする。
(情報学部教育内部質保証委員会の設置)
第 4 条 本学部に、教育内部質保証に責任を負う組織として、静岡大学情報学部教育内部
質保証委員会（以下「委員会」という。）を置く。
(任務)
第 5 条 委員会は、次の各号に掲げる事項の審議及び実施に当たる。
(1)本学部ならびに本専攻の教育内部質保証に係る基本方針及び方策の策定に関する事項(2)前号に基づく点検・評価の実施の細目に関する事項

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(3)教育の質の更なる向上及び改善を図るために必要な措置に関する事項(4)本学部ならびに本専攻の教育内部質保証に関する研修会の企画・立案・実施に関する事
項(5)教育内部質保証に係る活動の学部内外への周知に関する事項(6)その他委員会が必要と認めた事項(組織)第 6 条 委員会は、原則として次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1)学部・専攻実施責任者 1 人(2)各学科を担当とする委員各 1 人以上(3)各教育プログラムを担当とする委員各 1 名以上(4)その他学部・専攻で必要とする委員
2 上記委員は各担当を兼ねることができる。
(委員⻑)
第 7 条 委員会に委員⻑を置き、学部・専攻実施責任者をもって充てる。
2 委員⻑は、委員会を招集し、統括する。
(教授会への報告)
第 8 条 委員会は、本学部の教育内部質保証に係る基本方針及び方策並びにそれらに関する点検・評価の結果を情報学部教授会に報告する。
2 教授会は、前項の報告を受けたときは、必要に応じて、委員会に対し、改善指示を行う
ものとする。
3 教授会は、必要に応じて、委員会に対して、自ら報告を求めることができる。
(補則)
第 9 条 この規則に定めるもののほか、教育内部質保証の実施に関し必要な事項は、委員会が別に定める。
附則
この規則は、令和 4 年 4 月１日から施行する。

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静岡大学

「情報学部数理データサイエンスAI教育プログラム」概要

本教育プログラムがねらいとする学習成果
・数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムが策定した応用基礎レベルの学習内容をカバーし、基礎力から
実践的応用力までを身に着けさせること。
・理工系から文科系まで幅広い分野の学生が、それぞれの興味
関心や希望する将来像に沿った知識やスキルを身に着けられること。

本教育プログラムの特色
・情報科学科（コンピュータサイエンス系）、行動情報学科（データサイエンス系）、情報社会学科（文系情報学系）の全ての学科の学生に、それぞれの指向に適した数理・データ
サイエンス・AIの応用基礎レベルの学習を行う多様な科目を提供していること。
（一例として、「プログラミングの基礎を学ぶ授業」を学科に３通り開講している。）
・学生が自らの指向に応じた科目選択のもとで修了できるよう、
３通りの修了要件を定めていること。
これらの修了要件は全てがコンソーシアム策定の応用基礎レベルの学習内容全体をカバーしている（申請様式２を参照）。
・アクティブラーニング・課題
解決型授業の手法を多くの科目で取り入れていること。
（写真は授業風景）

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静岡大学

「情報学部数理データサイエンスAI教育プログラム」補足事項（１）・全学数理・データサイエンス教育
プロジェクト研究所は、全学的立場
から本プログラムを支援する。
具体的には本プログラム中の全学教育科目の運営など。
・本プログラムは、R3年度にリテラシー
レベル認定を受けた全学データサイエンス
教育プログラムと接続される。学生は同プログラムの受講内容を踏まえて本プログラムを履修する。

全学 数理・データサイエンス
教育プロジェクト研究所

・本ブログラムは本学情報学部が主体となって実施する。
・本プログラムの改善・進化は
情報学部数理・データサイエンス・
教育プロジェクトWGが司る。
・本プログラムの自己点検・評価は情報学部内部質保証委員会が司る。

全学的立場から本教育プログラムをサポート【本教育プログラムの実施体制】

静岡大学データサイエンス教育プログラム（R３年度リテラシーレベル認定済）
接続

情報学部数理データサイエンスAI
教育プログラム

情報学部
本プログラム実施主体
情報学部
教育内部質保証委員会

情報学部 数理・データ
サイエンス・AI
教育プロジェクトWG

自己点検・評価
本プログラムの改善・進化

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静岡大学

「情報学部数理データサイエンスAI教育プログラム」補足事項（２）

令和３年度開設授業の評価
本教育プログラムの修了要件において必修科目である「数理データサイエンス入門」（１年次前期）の履修データをもとに、開講状況を分析評価した。次年度以降も同様の手法で評価を行う予定。
【受講生による動画教材難易度の総合評価】 【受講生による学習項目毎の動画教材難易度評価（抜粋）】（１：易しいー５：難しい）
動画教材難易度は難しすぎも易しすぎもしない水準に調整できていると評価できる。

【履修者の本科目合格率】 ９９.2%
全員が努力すれば合格できる難易度に設定しており、テストも複数回の受験機会を設けている。結果的に目標通りの合格率となっている。

（１：易しいー５：難しい）
学習項目によりばらつきがあり、確率分布（⻘枠）と応⽤例（⾚枠）は⽐較的難易度が高いと評価されている。補助教材の提供などで対処する。

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