中 京 学 院 大 学 Web ServiceHelp

シラバス参照講義名

情報処理概論B(副題)
開講責任部署講義開講時期

後期

講義区分

基準単位数

2

時間

0.00

代表曜日

火曜日

代表時限

3時限

校地
科目No

BIL104

科目分類・分野名

教養科目

対象学科・年次

1年次

コミュニケーション科目

情報リテラシ

実務家教員科目
担当教員

職種

氏名

准教授

◎ 大須賀

目的所属
元彦

経営学部経営学科

この授業は基礎的なデータサイエンスを体系的に学修していきます。そのために、Society 5.0や近年のデータサイエンスの動向を理解すると共に、データの利活用に必要不可欠な知識を順序立てて学修することで、データサイエンスのための基礎的なデータ分析能力及びデータ活用能力の修得を目指します。この授業で扱うデータは協定に基づき中津川市役所から提供された実際のデータ（生データ）です。これらのデータを分析し、その結果から中津川市が抱える課題に対して解決策等を検討できるようになることも授業の目的としています。
「AI戦略2022」で言及されているようにデータサイエンスは近年、文系理系を問わず大学生が学修すべき内容と言われています。その背景にはSociety 5.0が示すようにAIの技術等を活用した社会が今後さらに発展していくという考えがあるためです。また企業等も大量のデータを正しく分析できる人財であるデータサイエンティストを求めています。このような社会的な変化に対応していくために、この授業ではデータサイエンスを学ぶ過程で基礎的なデータ分析力及びデータ活用能力を身につけます。

概要
この授業では中津川市役所との協定に基づき提供された生データを活用しながら統計学を基盤としたデータ分析も学修していきます。最終的にデータの活用能力及び課題解決能力の獲得を同時に目指していきます。
必修科目でもありますが、文部科学省の「データサイエンスリテラシーレベル申請科目」であることから、この授業の重要性を理解した上で受講をしてください。
テキスト

特に使用しない。

参考書

授業中に適時紹介する。

履修に必要な予備知識や技能特になし。

学生が達成すべき行動目標

内容①

基礎的なデータサイエンスの知識を適切に理解し、説明することができる。

②

実データを分析し、その結果を適切に解釈できる。

③

分析結果から対応策などを検討することができる。

④

ICTツールを活用して課題の提出やレポートの作成ができる。

⑤
⑥
達成度評価

試験

成果発
表
小テス レポー(口作品
トト頭・実技)ポート
フォリ その他 合計オ総合評価割合4555

100

問題発見力・課題解決力

01515

実践力

01010

コミュニケーション力

05

5

地域社会に貢献する力

101020

専門的知識・技術力

35

15

50

評価の要点

①

②

③

④

⑤

⑥

内容

小テスト

✔

✔

✔

✔

原則毎回、その回の授業内容に関する小テストを実施します。フィードバックは次回の授業等で行います。

レポート

✔

✔

✔

✔

レポートの作成を通してこの授業で学んだことを評価します。フィードバックは授業中もしくは授業後に行います。

試験

成果発表（口頭・実技）
作品
ポートフォリオ
その他
授業計画表

回

第1回

年月日(曜日)時限

担当教員 学習内容

大須賀
令和 5年10月03日(火) 3時限
元彦

大須賀元彦

第2回

令和 5年10月10日(火) 3時限

第3回

令和 5年10月17日(火) 3時限 大須賀元彦

授業の運営方法 事前学習：内容/時間(分) 事後学習：内容/時間(分) 教室【ガイダンス】【Society5.0】【データサイエンス】
ガイダン
スを行っ
講義た後、Society
5.0とデー
タサイエ
ンスの定義等を解説します。

シラバスを熟読し、受講方法について理解すること。Society5.0及びデー
タサイエンスとは何かについて文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使って、Society5.0及びデータサイエンスとは何かを復習し、ノートを整理する（120分）。

第１コン
第２コン

【社会調査と統計資料】【データの種類と利活用】
社会調査について学修し、各種統計資料を取り上げます。またデータの種類や、AIを活用したビジネスの現場ではどのようにデータが扱われているのかを説明します。

社会調査とは何かや、AIを活用したビジネスの現場を含むデータの種類ついて文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使って、社会調査とは何かや、AIを活用したビジネスの現場を含むデータの種類について復習し、ノートを整理する（120分）。

第１コン
第２コン

データの取り扱いに関する著作権について文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使って、データの取り扱いに関する著作権等を復習し、ノートを整理する（120分）。

【データリテラシー】AIの利活用時も含めてデータを取り扱う際に注意しなけれ講義・演習講義・演習

第１コン
第２コン

ばならな
い著作権や倫理的視点及びセキュリティー等を解説します。

第4回

第5回

第6回

第7回

大須賀
令和 5年10月24日(火) 3時限
元彦【データベース】【アルゴリズム】【プログラミング】リレーショナルデータ
ベースの仕組みを解説します。またアルゴリ
ズムとは何かを説明した
後、プログラミングの活用方法等について説明します。

大須賀元彦【AIの活用領域とそのための技術】【統計学基礎：母集団と標本】身近なAIの利活用の現状とそのための技術について学びます。また
母集団と標本について説明していきます。

大須賀
令和 5年10月31日(火) 3時限
元彦【統計学基礎：中心とバラつきの特性値と確率】中心とバラつきの特性値等を解説します。確率分布や仮説検定及び推定の基本となる確率について学修していきます。

令和 5年10月24日(火) 3時限

令和 5年11月07日(火) 3時限 大須賀元彦【統計学基礎：データの集計とクロス集計】【データ解析ツール】デー
タの集計やクロス集計について解説します。
また一般的に活用されるデ講義・演習

データベースの仕組みやアルゴリズムとプログラミングについて文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使って、データベース、アルゴリズ
ム、プログラミングとは何かを復習し、ノートを整理する（120分）。

第１コン
第２コン

講義・演習

AIの活用領域とそのための技術、母集団と標本について文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使いAIの活用領域とそのための技術、母集団と標本について復習し、ノートを整理する（120分）。

第１コン
第２コン

講義・演習

中心とバラつきの特性値について文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使って、中心とバラつきの特性値とは何かを復習し、ノートを整理する（120分）。

第１コン
第２コン

クロス集計ついて文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使ってクロス集計とは何かを復習し、ノートを整理する（120分）。

講義・演習

第１コン
第２コン

ータ解析
ツールについても取り上げます。

大須賀元彦【統計学基礎：ヒストグラ
ム・散布図】データの可視化の手法であるヒストグラ
ム及び散布図について説明します。

講義・演習

ヒストグラム及び散布図について文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使って、ヒストグラム及び散布図を復習し、ノートを整理する（120分）。

第１コン
第２コン

大須賀
令和 5年11月21日(火) 3時限
元彦【統計学基礎：相関分析】
データを分析する際に活用される相関分析について説明します。

講義・演習

相関分析について文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使って、相関分析とは何かを復習し、ノートを整理する（120分）。

第１コン
第２コン

大須賀
元彦

【統計学基礎：回
帰分析】
データを分析する
際に活用される回帰分析について説明します。

講義・演習

回帰分析について文献等を使って調べ、ノートにまとめる（120分）。

授業資料を使って、回帰分析とは何かを復習し、ノートを整理する（120分）。

第１コン
第２コン

大須賀
第11回 令和 5年12月05日(火) 3時限
元彦【統計学基礎：母集団の推定】【協定に基づく実デー
タの活用】標本から母集団を予測する方法を説明します。協定に基づく実デー
タの内容を確認し、どのように分析すべきかや、分析上の注意点等を説明します。

講義・演習

母集団の推定についての方法と実データを扱う際の注意点などを文献を使って調べ、ノート等にまとめてくる（120）。

授業資料を振り返り、母集団の推定と実データの取り扱いの注意点を理解する（120）。

第１コン
第２コン

大須賀
第12回 令和 5年12月19日(火) 3時限
元彦【協定に基づく実データの分析①】
ここまで学修してきた内容（特性値の算出、データの可視化等）を活用し、協定に基づく実デー
タから課題の抽出等を行います。

講義・演習

ここまでの授業資料を振り返り、どのような分析ができるのかを検討してくる（120）。

次回の授業時に課題の抽出が明確化できるように分析を終わらせる（120）。

第１コン
第２コン

第8回

第9回

令和 5年11月14日(火) 3時限

第10回 令和 5年11月28日(火) 3時限

大須賀元彦【協定に基づく実データの分析②】
前回に引き続き、これまでの学修内容（相関分析、回帰分析、推定等）を活用し、課題の抽出を行い、どのような解決策等があるのかを検討し、議論します。

ここまでの分析結果から講義・ディスカ どのような課題が抽出さッションれたのかをノート等にまとめてくる（120）。

授業中のディスカッションを踏まえ、改善策等を検討する（120）。

第１コン
第２コン

大須賀
第14回 令和 6年01月23日(火) 3時限
元彦【協定に基づく実データの分析③】
前回の講義で検討した改善策等をレポートにまとめていきます。

講義・演習

前回に引き続き分析結果をまとめながら、改善策等が含まれているレポートの完成を目指す（120）。

授業資料を参考にしながら足りない分析がないかを確認し、レポートの見直しを行う（120分）。

第１コン
第２コン

大須賀
元彦

【データサイエンスの応用】【まとめ】データサイ
エンスの応用分野の紹介と授業全体のまとめを行います。

講義

これまでのノートやレポ レポートの完成に向けてートを振り返り、学修内 資料及びノートを振り返容を再確認する（120分） る（120分）。

第１コン
第２コン

第13回 令和 6年01月16日(火) 3時限

第15回 令和 6年01月30日(火) 3時限

オフィスアワー(授業相談)

月曜日1時限目、木曜日2時限目（事前にTeams等でアポイントメントをとってください）

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