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（リテラシーレベル） 申請様式
① 学校名

日本女子大学② 大学等の設置者

学校法人日本女子大学③ 設置形態私立大学
東京都文京区目白台２－８－１④ 所在地⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称 数理・AI・データサイエンスに関する教育プログラム
H30年度⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑦ 教員数

255

（非常勤）

人

721

人

19

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
1,498⑨ 全学部・学科の入学定員人⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

6,338

総数

１年次

1,542

人

２年次

1,535

人

３年次

1,612

人

４年次

1,649

人

５年次

0

人

６年次

0

人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

小川賀代（役職名） 基盤教育センター情報処理委員会委員長⑫ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
基盤教育センター 情報処理委員会及びメディアセンター（責任者名） 小川賀代、長谷川治久（役職名） 情報処理委員会委員長、メディアセンター所長⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
情報処理委員会自己点検・評価委員会、メディアセンター自己点検・評価委員会（責任者名） 小川賀代、長谷川治久（役職名）

情報処理委員会自己点検・評価委員長、メディアセンター自己点検・評価委員会委員長

認定教育プログラム⑭ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学務部 社会連携室
E-mailshakairenkei@atlas.jwu.ac.jp

1

担当者名

三石 裕輔

電話番号

03-5981-3749

様式２－１
学校名： 日本女子大学
プログラムを構成する授業科目について①教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する②具体的な修了要件
家政学部、文学部、理学部では、プログラムを構成する授業科目「基礎情報処理」の２単位を取得すること。ただし、初年次の履修においては、各学科向けに開講されているクラスを履修すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称1 基礎情報処理
2 応用情報処理
3
4
5
6
7
8
9

授業科目名称
26
27
28
29
30
31
32
33
34

10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

2

様式２－２
学校名： 日本女子大学
プログラムを構成する授業科目について①教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する②具体的な修了要件
人間社会学部では、プログラムを構成する授業科目「基礎情報処理」の２単位を取得すること。
ただし、西生田キャンパス（人間社会学部）向けに開講されるクラスから履修すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称26
1 基礎情報処理
27
2 ICT活用とプロジェクト演習
28
3 情報科学基礎Ⅰ
29
4 情報科学基礎Ⅱ30
5 情報科学基礎Ⅲ
31
6 情報科学基礎Ⅳ
7 コンピュータライゼイションと現代の諸問題 32
33
8
34
9
10

35

11

36

12

37

13

38

14

39

15

40

16

41

17

42

18

43

19

44

20

45

21

46

22

47

23

48

24

49

25

50

3

授業科目名称様式３
学校名： 日本女子大学
プログラムの履修者数等の実績について
学部・学科名称
家政学部（家政）
文学部（人文科学）
人間社会学部（社会科学）
理学部（理学）

合 計

収容
定員

1750
1472
1895
738

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 平成27年度 履修者数
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 履修者数 修了者数

473
382
451
185

437
363
436
179

451
389
458
198

432
364
433
192

455
447
492
186

439
421
457
179

5855 1,491 1,415 1,496 1,421 1,580 1,496

4

0

0

0

0

0

合計

履修率

1,379
79%
1,218
83%
1,401
74%
569
77%
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0 4,56778%

様式４－１
学校名： 日本女子大学
プログラムの授業内容・概要①プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
我が国が目指すSociety 5.0、第4次産業革命ならびに、世界各国でデジタル戦略が盛んに進められていることを第12、13回において理解する。それらの中心にはAI、ビッグデータ、IoT、CPSがあり、それらの活用により社会や生活がどのよ（１）現在進行中の うに変化するのかを考える機会を提供する。履修生には政府、産総研、経団連などが提供しているSociety 5.0が実現し社会変化（第４次産 ようとする世界に関する動画を視聴し、その中から特に重要と考えるサービスを抽出して解説することを求めている。さら業革命、Societyに、Society 5.0として理想的な社会を構築していくことに積極的に参加することの重要性を理解させるため、各学生に5.0、データ駆動型 サービスやビジネスの提案を課題として提出させている。
社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生
講義テーマ
授業科目名称活と密接に結びついている
ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、CPS（第12回）※モデルカリキュラ
第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会（第12回）
ム導入１－１、導入 基礎情報処理
計算機の処理性能の向上（第5回）
１－６が該当AIを活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例（第12、13回）
授業概要
第7～9回における各演習でオープンデータや日常生活・各学科の専門教育で現れるケースを想定したデータを活用した分析を実施する。データサイエンスを実践的に理解するため、データ分析を演習形式で行う。オープンデータとして都道（２）「社会で活用さ 府県別の出生数に関するデータを利用し、我が国における出生率などを可視化する。また、日常生活で現れるテキスト
れているデータ」や データを検索して目的の情報を抽出するなどの演習を行う。これらを通じて、人の生活の中からデータが生み出され、そ「データの活用領 れを利用することで課題への気づきを得て、効率的な問題解決ができることを、各学生が分析しながら理解していく。さら域」は非常に広範 に、第12、13回ではニューラルネットワーク、機械学習の仕組みとその用途を理解する。AI、データサイエンスの活用領囲であって、日常生 域の広がりを政府、産総研、経団連の描くSociety 5.0に関する動画などにより学修し、特に重要と考える技術を抽出して活や社会の課題を 考えることで理解を深める。
解決する有用な
ツールになり得るもの
講義テーマ
授業科目名称※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当基礎情報処理データのオープン化（オープンデータ）（第7、8回）
構造化データ、非構造化データ（第7～9回）
データ・AI活用領域の広がり（第12、13回）

5

授業概要
第6～11回において、専門教育や社会において現れうるケースを想定しながら様々なデータ解析の事例を演習する。提供したデータを対象に各学生が統計的なデータ集約、グラフによる可視化を行う。数値データだけでなく氏名や商品名、問題に対する聞き取り情報などの非構造化情報が収容されているデータを用いて検索的に扱う演習も行う。学科ごとの（３）様々なデータ利 クラス編成とすることで、専門教育との連続性をもってデータサイエンスの活用を考える授業を展開している。例えば、学活用の現場におけ 科の専門教育で現れるケースを想定したデータ分析を実施する。これによりデータの利活用が各学生の進路とも関係しるデータ利活用事 ていることを理解する。
例が示され、様々な適用領域（流通、製講義テーマ
授業科目名称
造、金融、サービス、インフラ、公共、
ヘルスケア等）の知見と組み合わせる
ことで価値を創出す
データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、関係性の可視化（第6、9回）
るもの
非構造化データ処理：言語処理など（第9回）
認識技術、ルールベース、自動化技術（第12、13回）※モデルカリキュラ 基礎情報処理
データ解析と推論、結果の共有、伝達（第6～11回）
ム導入１－４、導入
流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹１－５が該当介（第12、13回）（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
データ倫理、ＡＩ社会
原則等）を考慮し、
情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする

授業概要
第1、2回において、大学における学修者および研究者として活動するにあたり理解しておくべき留意事項を学修する。ビ
デオコンテンツも併用して想定される場面と問題について具体的に理解する。情報セキュリティ／情報社会における権利／社会生活における注意点について情報システムのユーザと情報を活用する立場の両面での理解を促す。

講義テーマ

授業科目名称※モデルカリキュラ 基礎情報処理ム心得３－１、心得
３－２が該当個人情報保護、データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護（第1、2回）
情報セキュリティ、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取（第1、2回）
情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（第1回）

6

（５）実データ・実課
授業概要
題（学術データ等を データを読み解き、理解し、説明するために、データ解析用のツールとしてスプレッドシートを活用しながら、統計的分含む）を用いた演習 析、データ集約方法、チャートやグラフによる可視化について演習を行いながら理解する。第3～5回においてデータを読など、社会での実例 み解き、理解するための基本的な統計分析処理について理解する。第6回にはチャートやグラフによる可視化法についを題材として、て演習を行いながら理解する。また、第7～9回では大きなデータを対象にキー情報による並び替え、ランク付け、データ「データを読む、説 抽出をはじめとする様々なデータの集計や解析の方法を理解する。
明する、扱う」といった数理・データサイ
エンス・ＡＩの基本的な活用法に関する
講義テーマ
授業科目名称もの※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３ 基礎情報処理が該当

データの分布（ヒストグラム）（第6回）、代表値（平均値、中央値、最頻値）（第3、8、9回）、
データのばらつき（第8回）、データ表現（棒グラフ、折れ線グラフ）(第6回)、データの図表表現（第5、6、9回）、データの集計（和、平均）（第3～5回）、データの並び替え、ランキング（第7～9回）、データ解析ツール（スプレッドシート）（第9回）

7

②プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 応用情報処理アルゴリズム基礎

基礎情報処理、応用情報処理

データ構造とプログ
基礎情報処理、応用情報処理
ラミング基礎
時系列データ解析応用情報処理テキスト解析

応用情報処理画像解析

応用情報処理データハンドリング 応用情報処理
データ活用実践（教基礎情報処理師あり学習）
その他③プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ai.html④プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
AI、データサイエンスを含む情報科学に関する基礎的知識とSociety5.0の動向
データを統計的に分析、可視化する能力
課題に関するデータを収集分析し、解決に必要な知見を抽出する能力
AIなども含めたプログラミングの基礎的知識

8様式４－２
学校名： 日本女子大学
プログラムの授業内容・概要①プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
我が国が目指すSociety 5.0、第4次産業革命ならびに、世界各国でデジタル戦略が盛んに進められていることを理解する。それらの中心にはAI、ビッグデータ、IoT、CPSがあり、それらの活用により社会や生活がどのように変化するのかを（１）現在進行中の 考える機会を提供する。第９回においてデータサイエンスとは何かを理解するため、ビッグデータの収集と統計的な処理
社会変化（第４次産 などのデータサイエンスを支える技術とその活用について学修する。第12、13回では人工知能AI、IoT、CPSを活用することで新たな社会が拓かれつつあることを理解する。ロボットプログラミングを利用して体験的に学修を進める。具体的な動業革命、Society
5.0、データ駆動型 作を体験することで、社会や生活がどのように変化するのかを実感をもって考える機会を提供する。第14回では、それら社会等）に深く寄与 を組み合わせて実現されるSociety 5.0について総括を行う。
しているものであり、それが自らの生
講義テーマ
授業科目名称活と密接に結びついている※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当基礎情報処理ビッグデータ（第9回）、IoT、AI、ロボット（第12、13回）
第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会（第12～14回）
計算機の処理性能の向上（第5回）
AIを活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例（第12～14回）

授業概要
第9～11回における各演習でオープンデータや日常生活・各学科の専門教育で現れるケースを想定したデータを活用し（２）「社会で活用さ た分析を実施する。データサイエンスを実践的に理解するため、データ分析を演習形式で行う。オープンデータとして人れているデータ」や 口分布に関するデータを利用して各都道府県別の特徴を可視化する。また、履修する学生同志でアンケートを企画し、「データの活用領 得られた調査結果をもとに、自分たちの特徴づける情報を抽出する。これらを通じて、人の生活の中からデータが生み出域」は非常に広範 され、それを利用することで課題への気づきを得て、効率的な問題解決ができることを、各学生が実感しながら理解して囲であって、日常生 いく。さらに、第12、13回ではニューラルネットワーク、機械学習の仕組みとその用途を理解する。第9、14回にはAI、デー
活や社会の課題を タサイエンスの活用領域の広がりを政府・内閣府がまとめるSociety 5.0に関するコンテンツを用いて学修する。
解決する有用な
ツールになり得るも
講義テーマ
授業科目名称の※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入 基礎情報処理
１－３が該当調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど(第9～11回)
データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）（第9～11回、第12、13回）
仮説検証、知識発見、原因究明（第9～11回）

9

授業概要
専門教育や社会において現れうるケースを想定しながら様々なデータ解析の事例を実践的に身につけるする。第6回では統計的なデータ集約の方法について理解する。第10回にはグラフを用いたデータの可視化を演習する。第11回には（３）様々なデータ利 数値データだけでなく氏名や商品名、問題に対する聞き取り情報などの非構造化情報が収容されているデータを用いて活用の現場におけ データの並び替えや検索、抽出、探索的な分析を理解する。第9回ではデータサイエンスの利用範囲と課題解決のためるデータ利活用事 の進め方について講義を通じて理解する。また、第12、13回には、小型のロボット製品（ロボホン）を利用して人工知能、例が示され、様々な プログラミングの応用について理解する。製品として提供され、サービスとして利用されているものを対象にその利活用
適用領域（流通、製 事例について考える。また、プログラミングによって人工知能が提供する機能を体験する。
造、金融、サービス、インフラ、公共、
講義テーマ
授業科目名称
ヘルスケア等）の知見と組み合わせる
ことで価値を創出するもの
データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、関係性の可視化（第6、10回）
データサイエンスのサイクル（第9回）※モデルカリキュラ 基礎情報処理
探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有、伝達（第10、11回）
ム導入１－４、導入
流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹１－５が該当介（第12、13回）、認識技術、ルールベース、自動化技術（第12、13回）

授業概要
大学における学修者および研究者として活動するにあたり理解しておくべき留意事項を学修する。第1回において、ビデ（４）活用に当たって オコンテンツも併用して想定される場面と問題について具体的に理解する。情報セキュリティ／情報社会における権利／の様々な留意事項 社会生活における注意点について情報システムのユーザと情報を活用する立場の両面で理解する。
（ELSI、個人情報、
データ倫理、ＡＩ社会
原則等）を考慮し、
情報セキュリティや
講義テーマ
授業科目名称
情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする
個人情報保護、データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護（第1回）※モデルカリキュラ 基礎情報処理
情報セキュリティ、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取（第1回）
ム心得３－１、心得
情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（第1回）
３－２が該当10授業概要（５）実データ・実課
題（学術データ等を
データを読み解き、理解し、説明するために、データ解析用のツールとしてスプレッドシートを活用しながら、統計的分含む）を用いた演習
析、データ集約方法、チャートやグラフによる可視化について演習を行いながら理解する。第６、９回においてデータを読など、社会での実例
み解き、理解するための基本的な統計分析処理について理解する。第9回にはチャートやグラフにより、データを説明すを題材として、るためのスキルを身につける。第10、11回には、大きなデータをキー情報によって並び替えたり、ランク付け、データ抽出「データを読む、説などの操作について読み解いていくことについて演習を通じて学ぶ。
明する、扱う」といった数理・データサイ
エンス・ＡＩの基本的
講義テーマ
授業科目名称な活用法に関するもの※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３ 基礎情報処理が該当

データの分布（ヒストグラム）（第6、10回）、代表値（平均値、中央値、最頻値）（第6回）、デー
タのばらつき（第9回）、データ表現（棒グラフ、折れ線グラフ）(第６回)、データの図表表現（第9、10回）、データの集計（和、平均）（第6回）、データの並び替え、ランキング（第10、11回）

11②プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎
アルゴリズム基礎

情報科学基礎Ⅲ
情報科学基礎Ⅰ

データ構造とプログ 情報科学基礎Ⅰ
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
データハンドリング

情報科学基礎Ⅰ、情報科学基礎Ⅱ
情報科学基礎Ⅲ

データ活用実践（教 基礎情報処理
師あり学習）
その他

ICT活用とプロジェクト演習
コンピュータライゼイションと現代の諸問題③プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ai.html④プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
AI、データサイエンスを含む情報科学に関する基礎的知識とSociety5.0の動向
データを統計的に分析、可視化する能力
課題に関するデータを収集分析し、解決に必要な知見を抽出する能力
AIなども含めたプログラミングの基礎的知識

12

様式５
学校名： 日本女子大学
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
基盤教育センター 情報処理委員会内規② 体制の目的
情報処理委員会は、大学執行部会議下の基盤教育センターの下に設置され、全学的な情報処理科目のカリキュラム編成等、本学の情報処理教育の長期的な基本方針の策定を行う。

③ 具体的な構成員【専門委員３名】
理学部・小川賀代 理学部数物科学科 教授（情報処理委員会委員長）
・長谷川治久 理学部数物科学科 教授（メディアセンター所長）
人間社会学部
・藤崎和香 心理学科 教授【学部委員３名】
家政学部
・原ひろみ 家政経済学科 准教授
文学部・林悠子 日本文学科 准教授
通信教育課程・浅見美穂 特任教授
④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする（（ ）内は履修率）。
令和3年度 5,855名（100%）
令和4年度 5,855名（100%）
令和5年度 5,855名（100%）
令和6年度 5,855名（100%）
令和7年度 5,855名（100%）
上記の目標を実現するために、以下の取組を実施している。
・令和3年度より人間社会学部において基礎情報処理2単位を必修化し、全ての学部での必修化を実現している。実際には令和2年度以前も人間社会学部の履修率は高く、令和3年度には100％達成・維持する見込みである。

13

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
基礎情報処理は家政、文学、理学部で必修であったが、平成30年度に人間社会学部でも開講し、全学生が履修できるように整備した。令和2年度のシラバス見直しによりAI、データサイ
エンス教育の強化を行い、令和3年度には受講制度を統一して全学部で初年次の必修科目と改めた。
異なるキャンパスの選択科目が履修困難であったが、キャンパス統合に伴い全学生が履修しやすく整備した。以上により、学生全員が受講可能となる制度が整備できた状況にある。
令和３年度より一定の情報科目の単位を修得すると修了証が発行される「AI、データサイエ
ンス、ICT教育認定プログラム」を開始し、学生への周知および履修の促進を進めている。
ホームページ：https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/dataeducation.html⑥ 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
全ての学部で基礎情報処理2単位を初年次の必修科目となっており、「履修の手引き」にて周知している。さらに応用科目の履修促進のため、紹介パンフレットと小冊子を作成し、全対象学生にLMSを通じて配布している。今年度「データサイエンス入門」の受講アンケートでは、パンフレットにより興味をもって履修した学生が57％となっている。
令和3年度より定められた科目群の単位を修得すると修了証が発行される「AI、データサイエ
ンス、ICT教育認定プログラム」を開始している。このプログラムについては、公式ホームペー
ジに紹介するとともに、学生に対してはプログラム履修促進動画の作成、パンフレットの配付、新学期履修ガイダンスの説明など多様な手法で学生に周知及び履修を促している。
ホームページ：https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/dataeducation.html

14

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
令和2年度まで２キャンパスでの体制時には、各キャンパスに情報科学に関する共通科目を運用・支援する組織（目白キャンパスは基礎科目情報処理研究室、西生田キャンパスは情報
教育研究室）を設置し、学生からの授業履修に関する相談に対応してきた。令和3年度キャン
パス統合後は、基礎科目情報処理研究室を中心に一元的にこれらの支援を実施している。
また、メディアセンターではICT環境の利活用に関する幅広いサポートを行っている。また、学内での自習環境や自宅から遠隔で学内情報環境に接続して利用できる環境などを整備し、自分のパソコンやソフトウエアが学修上のネックとならないようにサポートしている。

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
オフィスアワー制度により、専任教員が質問対応や履修上の相談に対応できる体制が整備されている。また、情報科目の支援組織（キャンパス統合前は基礎科目情報処理研究室と情報教育研究室）が授業時間内外の学習指導、質問対応などの支援を行っている。授業時間
内にはサポート者（1~3名）が教室（遠隔授業の場合はリモート会議）に助手及びＴＡが参加
し、個々の学生の躓きや疑問点に即応しつつ、全体の授業の進度に支障がでないように運営している。また、当該組織の研究室を設置し、開室時間内であれば随時情報処理科目全般に関する質問、相談を受け付けている。
さらに、学内の情報環境の利用に関するサポートをメディアセンターにおいて行っている。さらに同センターでは、授業外に資格試験を受験することに対する支援として、IPA情報技術者試験、マイクロソフト社MOS検定、SPSS講座などに関するコンテンツや講座を提供している。

15

様式６
学校名： 日本女子大学
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
自己点検・評価委員会において、令和2年度は、「Society5.0に対応できる情報基盤教育の構築」を到達目標の一つに掲げ、取り組んだ。令和2年度から家政学部、文学部および理学部必修である「基礎情報処理」において、新たに人工知能、データサイエンスの講義及びプログラミングの実習を追加する授業計画を立案し、全てのクラスで実施した。また、本学では令和3年度より人間社会学部も「基礎情報処理」を必修化し、全学部において必修の扱いとしている。
プログラムの履修・修得状
況

学修成果

家政学部、文学部、理学部に設置されている基礎情報処理については、授業時において随時アンケートを実施して学生の理解度を測定している。その結果を基礎科目情報処理研究室で分析し、分析結果を各授業担当者で共有している。
例えば、人工知能に関するプログラミング実習のアンケート（2020年度後期実施）では、次のような結果が得られた。
・機械学習のイメージがつかめた はい71％、いいえ10%、どちらとも言えない18％
・今後もプログラミングを学習したいか はい73％、いいえ16%、どちらとも言えない11％
このような調査結果を踏まえて、より高い学修成果の創出に取り組んでいる。

16

全学的に「学生と授業改善について考えるアンケート」を各期末に実施し、集計結果を授業担当教員及び当該授業を履修している学生に公開している。情報科学に関する共通科目においても実施し、各授業担当者はこれらを参考にして、授業内容や水準を維持・向上しつつも、より分かりやすい授業を展開するよう改善を行っている。また、上記の学修成果の項にも記載したように、各情報科目においても個別に随時アンケートを実施して学生アンケート等を通じた 学生の理解度を測定している。これらの結果を各担当者が把握し、必要に応じ情報処理科目授業担当者全体
学生の内容の理解度で共有をしている。これらの内容をもとに、今後のカリキュラムのあり方などにおける検討資料の一部としている。

令和3年度において基礎情報処理2単位は全学部で必修であり、先輩等からの推奨に関わらず全学生が履修する。
応用を学ぶ選択科目では、文理を問わず情報産業への就職や自分の可能性を広げるために受講している学
生の意識が、アンケートの自由記述から伺える。以下は、アンケートの結果の抜粋である。これら先輩達の感
学生アンケート等を通じた 想は、科目紹介用のパンフレットを通じて後輩に伝えられる。
後輩等他の学生への推奨 【自由記述抜粋】
・被服学科 2年人工知能がどのような仕組みなのか知ることができて良かったです。
度・史学科 3年 IT業界に興味を持てた。就職活動の視野が広がった。
・食物学科 4年 プログラミングの経験ができたのでSE研修も落ち着いて受けられそう。

基礎情報処理は家政学部、文学部及び理学部において必修であるが、2021年度からは人間社会学部も必修化することにより、履修率の向上を実現させる。
全学的な履修者数、履修 また、令和3年度より定められた科目群の単位を修得すると修了証が発行される「AI、データサイエンス、ICT教
率向上に向けた計画の達 育認定プログラム」を開始し、ホームページでの案内、履修促進動画の視聴、パンフレットの配付、新学期履修
ガイダンスでの説明などにより、学生にプログラムの周知及び履修を促している。
成・進捗状況

17

学外からの視点
本学は家政学部、文学部、人間社会学部、理学部を擁する女子総合大学であるが、学部を問わず情報通信業
界への就職者が一定数存在する。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価【業種別就職状況】
情報通信関係への就職率：家政学部8.2%、文学部16.4%、人間社会学部14.8%、理学部36.6%（合計15.6%）【職種別就職状況】
SEへの就職率：家政学部4.5%、文学部9.1%、人間社会学部8.9%、理学部42.3%（合計11.2%）

日本女子大学外部評価委員会規程に基づき設置されている外部評価委員会（産業界、自治体等の有識者で構成）から、データサイエンスの推進について提言をいただいた（2019年度）。この提言を踏まえ、文系・理系に関わらず、社会で実践的なICT活用ができる人材育成を目指して、2021年度より全学共通の「AI・データサイエ
産業界からの視点を含め ンス・ICT教育認定プログラム」を開設した。より深く実践的にAI、データサイエンス、ICTの活用を学ぶ選択科目
た教育プログラム内容・手 の履修を要件とし、企業と連携し、情報処理技術を社会で活用することについて学ぶ科目も要件に含むこと
法等への意見で、より高度で実践的な学びを実現することを目的としている。

Society5.0の実現する世界をイメージできるように、政府や研究機関、経済団体が提供している動画を視聴させている。多くの動画がドラマ仕立てになっていることから、自分たちの生活が変わっていくことを具体的に理解できるようである。課題として、動画の中で強く意義を感じたサービスとそれを実現する技術についてレポート
数理・データサイエンス・ＡＩを させ、さらにＡＩ、データサイエンスを活用して、実現したいと思う技術やサービスを提案させることを考えさせて「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 いる。それぞれの専門分野との関係も含めて考えさせることで学ぶ意義が理解できるように工夫している。
義」を理解させること「学生と授業改善について考えるアンケート」を各期末に実施し、参考にして分かりやすい授業のための改善を続けている。また、データサイエンスに関する演習テキストは、アンケートから学生が難しいと感じたところを毎年修正している。AIに関する実習資料は、わかりやすい77%、いいえ7%、どちらともいえない16%と良好なアン
内容・水準を維持・向上しつ
ケート結果（令和2年度後期）を得ている。演習テキストでは、各学生の専門分野での利用を想定したデータをつ、より「分かりやすい」授業
設定している。例えば、食物学科ではカロリー計算、児童学科では男性の育児にかかわる時間の調査などでとすることある。これによりデータサイエンスが自分自身の専門を生かすにも重要であることを認識させている。

18

※公表している場合のアドレス①数理・ＡＩ・データサイエンスに関する教育プログラムに関する自己点検・評価② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ai.html②2020年度基礎科目委員会 自己点検・評価委員会報告書（29ページ）

https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/sr/ilcp490000000ausatt/houkokusho_2020.pdf

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ａ（数）Course Title

COMPUTER LITERACY Ａ（数）

担当者名

⻑⾕川治久

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③

授業の概要/Course Summary②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000501

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
理学部（数物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラ
シーとして、専⾨教育に向けたプログラミングの初歩およびデータサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
今年度は遠隔授業形式を基本とし、コンピュータを操作しながら実践的にリテラシーを⾝につけていく。毎回の授業では、授業教材に従い実習を⾏うことで知識と技能を修得する。また、⼩テストや課題提出による理解度確認を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。学習に関するフィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④

28項⽬ 回数毎の内容含⑦

成績評価の⽅法/Methods ofむ）/Course Plan

Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学のコンピュータ環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの初歩的事項を理解し、基本的なデータ処理が⾏える。
4. プログラミングの初歩的スキルを修得している
1. イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. 情報倫理
3. データサイエンス⼊⾨１ 表計算の基礎（セル、参照⽅式、基本的な関数）
4. データサイエンス⼊⾨２ ⼤規模なデータの統計処理と可視化
5. プログラミング⼊⾨１ プログラミング⾔語、標準出⼒、簡単な計算処理
6. プログラミング⼊⾨２ プログラムの書き⽅と実⾏、⽂字列の操作
7. プログラミング⼊⾨３ 順次処理、タートルグラフィックスの利⽤
8. プログラミング⼊⾨４ 変数を利⽤した計算、⾼度な関数の利⽤
9. プログラミング⼊⾨５ 条件分岐
10.プログラミング⼊⾨６ 反復処理
11.プログラミング⼊⾨７ 描画処理、グラフ
12.＊⼈⼯知能技術の発展と活⽤例 ＊ディープラーニングにおける学習と判断
13.まとめ（実技試験）＊印は別途50分に相当する課題研究の時間を含む

期末試験70% 課題30%

情報倫理やインターネットの利⽤上の注意については、履修前の確認として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。表計算、プログラミング⼊⾨については、最低でも授業時間と同じ程度の時間、実際にコンピュータを使っての復習ある
いは練習をしておく。課題は期⽇までに提出できるように、しっかり計画を⽴てて取り組むこと。これらの学修に60時間以上を要する。
授業教材をmanabaで配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

必ず全員が前期に履修してください。後期の開講はありません。
PCまたはスマートフォンで実習を⾏えるように⼯夫します。
授業内容に関する質問は、manabaの掲⽰板で受け付けます。
プライバシーのある質問や相談は、教員にメールしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf

照⽤）
第1〜12回 A. 講義資料・課題提⽰の遠隔授業 または、B. オンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）
第13回 C. 同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）
授業形態の種類 ※必須
ただし、状況に応じて、A、B、Cのいずれかに変更して⾏う場合がある。
その場合は事前にLMS（manaba）上で指⽰する

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｂ（英）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｂ（英）

担当者名

⼩川賀代

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

162000514

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｃ（英）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｃ（英）

担当者名

渡邉洋平

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

162000509

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④

28項⽬ 回数毎の内容含⑦

成績評価の⽅法/Methods ofむ）/Course Plan

Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｄ（物）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｄ（物）

担当者名

尺⻑健

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

162000504

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2③

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④⑦

28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

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学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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授業科⽬名

基礎情報処理 Ｅ（経）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｅ（経）

担当者名

藤⽥智⼦

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

162000505

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2③

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

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学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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授業科⽬名

基礎情報処理 Ｆ（住）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｆ（住）

担当者名

藤⽥智⼦

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

162000506

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2③

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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授業科⽬名

基礎情報処理 Ｇ（数）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｇ（数）

担当者名

兼⼦裕⼤

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

授業の概要/Course Summary

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000507

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
理学部（数物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝につけることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラ
シーとして、専⾨教育に向けたプログラミングの初歩およびデータサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
今年度は遠隔授業形式を基本とし、コンピュータを操作しながら実践的にリテラシーを⾝につけていく。毎回の授業では、授業教材に従い実習を⾏うことで知識と技能を修得する。また、⼩テストや課題提出による理解度確認を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。学習に関するフィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの初歩的事項を理解し、基本的なデータ処理が⾏える
4. プログラミングの初歩的スキルを修得している
1. イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. 情報倫理
3. データサイエンス⼊⾨１ 表計算の基礎（セル、参照⽅式、基本的な関数）
4. データサイエンス⼊⾨２ ⼤規模なデータの統計処理と可視化
5. プログラミング⼊⾨１ プログラミング⾔語、標準出⼒、簡単な計算処理
6. プログラミング⼊⾨２ プログラムの書き⽅と実⾏、⽂字列の操作
7. プログラミング⼊⾨３ 順次処理、タートルグラフィックスの利⽤
8. プログラミング⼊⾨４ 変数を利⽤した計算、⾼度な関数の利⽤
9. プログラミング⼊⾨５ 条件分岐
10.プログラミング⼊⾨６ 反復処理
11.プログラミング⼊⾨７ 描画処理、グラフ
12.＊⼈⼯知能技術の発展と活⽤例 ＊ディープラーニングにおける学習と判断
13.まとめ（実技試験）＊印は別途50分に相当する課題研究の時間を含む

期末試験70% 課題30%

情報倫理やインターネットの利⽤上の注意については、履修前の確認として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。表計算、プログラミング⼊⾨については、最低でも授業時間と同じ程度の時間、実際にコンピュータを使っての復習ある
いは練習をしておく。課題は期⽇までに提出できるように、しっかり計画を⽴てて取り組むこと。これらの学修に60時間以上を要する。
授業教材をmanabaで配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

必ず全員が前期に履修してください。後期の開講はありません。
PCまたはスマートフォンで実習を⾏えるように⼯夫します。
授業内容に関する質問は、manabaの掲⽰板で受け付けます。
プライバシーのある質問や相談は、教員にメールしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf

照⽤）

授業形態の種類 ※必須

第1〜12回 A. 講義資料・課題提⽰の遠隔授業
または、B. オンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）
第13回 C. 同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）
ただし、状況に応じて、A、B、Cのいずれかに変更して⾏う場合がある。
その場合は事前にLMS（manaba）上で指⽰する。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｈ（物）

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｈ（物）

担当者名

横⽥裕介

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

162000508

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2③

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④

28項⽬ 回数毎の内容含⑦

成績評価の⽅法/Methods ofむ）/Course Plan

Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｊ（⽇）

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｊ（⽇）

担当者名

⼩柴健史

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

162000502

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

37

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｋ（史）

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｋ（史）

担当者名

⼩柴健史

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

162000510

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

38

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

39

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｌ（児）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｌ（児）

担当者名

⻑⾕川治久

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

162000511

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

40

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

41

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｍ（⾷・管）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｍ（⾷・管）

担当者名

杉岡幸次

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

162000512

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

42

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

43

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｎ（⽇・住）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｎ（⽇・住）

担当者名

倉光君郎

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

162000513

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2③

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理，[実習]データサイエンス⼊⾨１：表計算の基礎
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
5. [講義]情報科学概論3：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
7. [講義]情報科学概論5：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
9. [講義]情報科学概論7：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成11.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
12.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
13.試験（筆記）

原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。
⾃宅において、PCの実習が難しい場合は、後期に履修すること。

44

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜12回[講義] B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習] A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第13回
試験 C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

45

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 1 of 2

⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｐ（英）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｐ（英）

担当者名

⼤野慶祐

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

授業の概要/Course Summary

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000503

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class

2020年度後期

Category

2.0単位

年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリ
テラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④⑦

28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理[実習] 実習環境の準備と基本操作の確認
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習] データサイエンス⼊⾨1：表計算の基礎
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習] データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
5. [講義]情報科学概論3：コンピュータのハードウェア3[実習] データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
7. [講義]情報科学概論5：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
9. [講義]情報科学概論7：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成11.[講義]情報科学概論9：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成12.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
13.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
14.まとめ原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。

望）/Notes, Message toStudents

46

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜13回[講義]B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習]A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第14回 まとめ C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

47

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｑ（史）

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｑ（史）

担当者名

渡邉洋平

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

授業の概要/Course Summary

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000515

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class

2020年度後期

Category

2.0単位

年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリ
テラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理[実習] 実習環境の準備と基本操作の確認
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習] データサイエンス⼊⾨1：表計算の基礎
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習] データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
5. [講義]情報科学概論3：コンピュータのハードウェア3[実習] データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
7. [講義]情報科学概論5：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
9. [講義]情報科学概論7：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成11.[講義]情報科学概論9：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成12.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
13.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
14.まとめ原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。

望）/Notes, Message toStudents

48

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜13回[講義]B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習]A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第14回 まとめ C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

49

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｒ（被・経）

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｒ（被・経）

担当者名

藤⽥智⼦

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③

授業の概要/Course Summary②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000516

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class

2020年度後期

Category

2.0単位

年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリ
テラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理[実習] 実習環境の準備と基本操作の確認
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習] データサイエンス⼊⾨1：表計算の基礎
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習] データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
5. [講義]情報科学概論3：コンピュータのハードウェア3[実習] データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
7. [講義]情報科学概論5：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
9. [講義]情報科学概論7：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成11.[講義]情報科学概論9：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成12.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
13.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
14.まとめ原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。

望）/Notes, Message toStudents

50

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜13回[講義]B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習]A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第14回 まとめ C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

51

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｓ（住・経）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｓ（住・経）

担当者名

藤⽥智⼦

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③

授業の概要/Course Summary②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000517

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class

2020年度後期

Category

2.0単位

年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリ
テラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理[実習] 実習環境の準備と基本操作の確認
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習] データサイエンス⼊⾨1：表計算の基礎
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習] データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
5. [講義]情報科学概論3：コンピュータのハードウェア3[実習] データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
7. [講義]情報科学概論5：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
9. [講義]情報科学概論7：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成11.[講義]情報科学概論9：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成12.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
13.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
14.まとめ原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。

望）/Notes, Message toStudents

52

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜13回[講義]B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習]A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第14回 まとめ C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

53

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｔ（児）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｔ（児）

担当者名

⻑⾕川治久

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

授業の概要/Course Summary

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000518

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class

2020年度後期

Category

2.0単位

年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリ
テラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④⑦

28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理[実習] 実習環境の準備と基本操作の確認
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習] データサイエンス⼊⾨1：表計算の基礎
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習] データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
5. [講義]情報科学概論3：コンピュータのハードウェア3[実習] データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
7. [講義]情報科学概論5：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
9. [講義]情報科学概論7：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成11.[講義]情報科学概論9：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成12.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
13.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
14.まとめ原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。

望）/Notes, Message toStudents

54

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜13回[講義]B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習]A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第14回 まとめ C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

55

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｕ（被）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｕ（被）

担当者名

中島徹

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

162000519

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2

⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリテラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリ
授業の概要/Course Summary テラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

講義形式を基本としつつ、コンピュータ演習室で操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。また、⼀部の内容でアクティブラーニングを⾏う。反転授業の場合、テキストに沿って予習し、授業内では各⾃が課題を進める。グループワークの場合、テーマについて議論、発表を⾏うので、積極的に参加すること。また、学習に関するフィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学のコンピュータ環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. ⼤学の情報環境、情報倫理、サイバーセキュリティ
2. ⽂書作成１︓⽂書の作成と編集、整形
3. ⽂書作成２︓表や図表の扱い、総合演習
4. データサイエンス⼊⾨１︓表計算の基礎、基本的な関数
5. データサイエンス⼊⾨２︓参照⽅式、発展的な関数
6. データサイエンス⼊⾨３︓条件分岐、論理的な表現
7. データサイエンス⼊⾨４︓データのグラフ化
8. データサイエンス⼊⾨５︓⼤規模なデータのソートと抽出
9. データサイエンス⼊⾨６︓データの統計処理
10.データサイエンス⼊⾨７︓データの集計と可視化
11.情報科学概論１︓コンピュータのハードウェア、ソフトウェア、プログラム
12.情報科学概論２︓マルチメディア情報、インターネット
13.情報科学概論３︓情報処理の発展、機械学習とディープラーニング
14.まとめ原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、最低でも授業時間と同じ程度の時間、演習室や⾃宅等で実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題が出された場合は次週の授業までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。
これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストを配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message to

授業時間だけでなく、コンピュータ演習室や⾃宅でできるだけコンピュータに触れ、習熟しておくこと

Students
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）56

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2

https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf

B. オンデマンド型遠隔授業 manaba利⽤

57

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｗ（管）Course Title

COMPUTER LITERACY Ｗ（管）

担当者名

杉岡幸次

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③

授業の概要/Course Summary②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000520

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class

2020年度後期

Category

2.0単位

年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリ
テラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理[実習] 実習環境の準備と基本操作の確認
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習] データサイエンス⼊⾨1：表計算の基礎
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習] データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
5. [講義]情報科学概論3：コンピュータのハードウェア3[実習] データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
7. [講義]情報科学概論5：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
9. [講義]情報科学概論7：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成11.[講義]情報科学概論9：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成12.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
13.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
14.まとめ原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。

望）/Notes, Message toStudents

58

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜13回[講義]B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習]A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第14回 まとめ C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

59

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｘ（⽇）

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｘ（⽇）

担当者名

倉光君郎

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③

授業の概要/Course Summary②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

162000521

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class

2020年度後期

Category

2.0単位

年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
1年

POI-A1-2-1-01-2
⽂学部、家政学部、理学部（物質⽣物科学科）の１年次学⽣を対象とする必修科⽬として、インターネット／コンピュータリ
テラシーを⾝に着けることをねらいとする。インターネットリテラシーとして、情報倫理とサイバーセキュリティを理解する。コンピュータリテラシーとして、専⾨教育に向けた⽂書作成、データサイエンス、⼈⼯知能技術の概要について学修することを⽬的とする。
遠隔講義形式を基本とし、コンピュータを操作しながら具体的にリテラシーを⾝に着けていく。知識の習得については、オン
デマンドの講義で学び、実習については、テキストに従って課題を⾏う。学習に関する質疑応答は、manabaの掲⽰板で⾏う。フィードバックとして、授業最終回に授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④⑦

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

1. 情報倫理やインターネットを利⽤する上での注意すべき点について説明できる
2. ⼤学の情報環境を有効に活⽤し、専⾨教育に必要な資料を作成できる
3. ⽂書作成、表計算を中⼼とするアプリケーションソフトを活⽤できる
4. ⼈⼯知能を含むデータサイエンスの役割を理解し、説明できる担当教員によって若⼲内容や進度が異なるが、以下を基本として授業を⾏う。
1. [講義]イントロダクション、⼤学の情報環境の習得
2. [講義]情報倫理[実習] 実習環境の準備と基本操作の確認
3. [講義]情報科学概論１：コンピュータのハードウェア1[実習] データサイエンス⼊⾨1：表計算の基礎
4. [講義]情報科学概論2：コンピュータのハードウェア2[実習] データサイエンス⼊⾨2：表計算の参照⽅式
5. [講義]情報科学概論3：コンピュータのハードウェア3[実習] データサイエンス⼊⾨3：表計算の条件分岐，論理関数
6. [講義]情報科学概論4：ソフトウェア1[実習]データサイエンス⼊⾨4：データのグラフ化
7. [講義]情報科学概論5：ソフトウェア2[実習]データサイエンス⼊⾨5：データの処理
8. [講義]情報科学概論6：マルチメディアの情報1[実習]データサイエンス⼊⾨6：データの統計処理
9. [講義]情報科学概論7：マルチメディアの情報2[実習]データサイエンス⼊⾨7：データ集計と可視化
10.[講義]情報科学概論8：コンピュータネットワークとインターネット1[実習]⽂書の作成：Word基本⽂書作成11.[講義]情報科学概論9：コンピュータネットワークとインターネット2[実習]⽂書の作成：Word⻑⽂作成12.[講義]情報処理の発展，[実習]総合演習
13.[講義]機械学習とディープラーニング，[実習]プログラミング実習
14.まとめ原則として課題レポートや試験（筆記と実技）、受講状況などを総合的に勘案して決める。

情報科学の基本的な知識については、予習として⾼等学校の情報科の教科書の該当項⽬を読んでおく。授業内で扱うアプリ
ケーションソフトウェアは、実際にコンピュータを使っての復習あるいは練習をしておく。課題は期⽇までに⾃⼒でしっかり仕上げるよう努⼒すること。これらの学修には60時間以上要する。
実習⽤のテキストをmanaba上で配布予定。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要

質問は、manabaの掲⽰板で受け付ける。

望）/Notes, Message toStudents

60

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）

授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
第1〜13回[講義]B.manabaでのオンデマンド型遠隔授業（manaba利⽤）[実習]A.課題提⽰の遠隔授業（manaba利⽤）
第14回 まとめ C.同時双⽅向型遠隔授業（manaba利⽤）

61

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

応⽤情報処理 Ａ

Course Title

COMPUTER APPLICATIONS Ａ

担当者名

望⽉義彦

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤ 単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

162000601

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
2年

POI-A1-2-2-01-2③

基礎情報処理の既修者を対象に、⾝近な情報とその処理の例を挙げ、その表現や扱いコンピュータのハードやソフトへの理解をさらに深める。具体的には次の四つのテーマを取り上げる。
(1) ⽂字や数値情報の表現や、実験結果を解析するための基本的な統計処理を理解する。
EXCEL に⼊っているアドイン「分析ツール」を⽤いて、統計処理を⾏う⽅法を実習を通して学ぶ。
授業の概要/Course Summary(2) 画像を通して情報を明確に伝達できるように、 レタッチソフトウェアの基本と、画像編集・処理の実習を⾏う。
(3) 情報処理のプログラミングによる⾃動化の実習。変数、条件分岐、繰り返しといった基礎概念を⾝につける。
(4) プレゼンテーションの必要性、および効率的な情報機器やソフトの利⽤⽅法など、プレゼンテーションを⾏う上で必要な知識を実習を通して学ぶ。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

講義と演習を交互に繰り返しながら進める。
PowerPoint によるプレゼンテーション資料の作成と発表を⾏う。
授業最終回に、授業全体に対する講評を⾏う。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1) データ表現と情報の種類を理解し、基本的な情報処理を体系的に理解する(2) 基本的な情報処理プログラムを書けるようになる(3) プレゼンテーションではどのようなことに⼒点を置けば良いかを理解し⾝につける
1. イントロダクション（情報とは何か、処理とは何か）；ファイルと圧縮
2. ⽂字・数値のデータ表現、Excel によるデータ処理の基礎
3. 統計処理 (1) 基本統計量、測定値の頻度分布図 (ヒストグラム)
4. 統計処理 (2) 2つの処理平均値の差の検定 (t検定)
5. 統計処理 (3) 相関と回帰
6. プログラミング⼊⾨ (1) 概要；Windows の VBScript
7. プログラミング⼊⾨ (2) Excel VBA の基本
8. プログラミング⼊⾨ (3) 制御構⽂ (条件分岐・繰り返し)
9. 画像のデータ表現；解像度とファイルサイズ
10. ラスター画像・ベクター画像の編集と処理
11. レタッチソフトウェア
12. Powerpoint によるプレゼンテーション資料の作成
13: プレゼンテーションの実践とまとめ（発表および質疑）
最終課題（レポート）⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused

期末試験は⾏わず、課題レポートおよび授業時間内の発表により評価する。
課題レポート： 70%
発表および質疑： 30%

授業内では技術の紹介にとどまるため、提⽰した資料などを参照し各⾃空き時間や⾃宅で実践すること。これらの学修に60 時間以上を要する。

担当者が作成したプリント資料や、参考資料を配布して⽤いる。

参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message to

演習は Windows パソコンを想定しているため、 Mac やタブレットなどでの受講は避けること。

Students
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html

62https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⼤学院
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
１〜１ 回すべて C 同時双⽅向型遠隔授業（資料配布は manaba, 授業は oom を利⽤）を予定

63

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

応⽤情報処理 Ｂ

Course Title

COMPUTER APPLICATIONS Ｂ

担当者名

横⽥裕介

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

162000702

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year

⽬⽩キャンパス

週間授業
2年

POI-A1-2-2-01-2

基礎情報処理の既修者を対象とし、より⾼度なコンピュータの利⽤法について学ぶ。具体的には、次の三つのテーマを取り上げる。
(1) プレゼンテーションの必要性、および効率的な情報機器やソフトの利⽤法など、プレゼンテーションを⾏う上で必要な知識を実習を通して学ぶ。PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成と発表を⾏う。
授業の概要/Course Summary (2) Processing⾔語を⽤いてプログラミングの基礎を学ぶ。変数、条件分岐、繰り返しといったプログラミングの基礎概念を⾝につける。また、グラフィクスの描画と外部⼊⼒機器を⽤いたユーザインタラクションについて学ぶ。最終課題としてグラフィクスとユーザインタラクションを取り⼊れたプログラムを作成する。
(3) Webコンテンツを記述するために⽤いられるマークアップ⾔語であるHTML5の基礎を学び、簡単なWebコンテンツの作成を⾏う。関連技術であるCSSやJavaScriptについても取り上げる。
授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

授業は通常の講義形式と実習形式を組み合わせて実施する。
授業中に発表を⾏う課題についてはその場で議論および講評を⾏う。
実習を⾏うため、WindowsまたはmacOSがインストールされたノートPCまたはデスクトップPCを⽤意しておくこと。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

到達⽬標
(1) プレゼンテーションではどのようなことに⼒点を置けばよいかを理解し⾝につける(2) PowerPointを⽤いてプレゼンテーション資料を作成できる(3) プログラミング⾔語を⽤いて基本的なインタラクティブ性のあるプログラムを書くことができる(4) HTMLおよび関連技術を⽤いて基本的なWebコンテンツを作成できる
受講⽣の理解度を⾒て若⼲変更する可能性があるが、概ね以下の内容で授業を⾏う。
1．イントロダクション、プレゼンテーションについての⼀般論
2．PowerPointによるプレゼンテーション資料の作成法（基本技術の学習）
3．具体的なプレゼンテーション資料の作成
4．プレゼンテーションの実践（課題発表）

授業計画（半期14項⽬、通年④

28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

5. Processingプログラミング(1): 開発環境の使い⽅、プログラムの書き⽅
6. Processingプログラミング(2): グラフィクスの基本(点、線、多⾓形、円、円弧、曲線、⾊)、コメント⽂
7. Processingプログラミング(3): 図形の性質、描画モード、⾊、変数、システム変数、データ型、計算、プログラムの基本構
成要素、繰り返し処理(for⽂、while⽂)、関係演算⼦、乱数
8. Processingプログラミング(4): ⼆重ループ、setup()とdraw()、マウス操作
9. Processingプログラミング(5): 条件と分岐(if⽂、switch⽂)、キーボード操作、⽂字の表⽰、map()関数、座標系の移動・回転・伸縮、画像の表⽰、出⼒結果の保存(画像ファイル、PDFファイル)
10. Processingプログラミング(6): 配列、関数、ユーザインタラクション、応⽤プログラムの作成
11. Processingプログラミング(7): 応⽤プログラムの発表
12. HTML⽂書の書き⽅の基本、画像の扱い、ハイパーリンクの設定、表の作成、スタイルシート
13. HTML⽂書内でのJavaScriptの利⽤、イベントハンドラ、⼊⼒フォームの作成、FTPサーバへのアップロード、HTMLコン
テンツ作成
14. HTMLコンテンツ作成と発表⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review

使⽤テキスト/Text to beused

期末試験は⾏わず、毎回の提出課題の成績で評価する。なお、三つのテーマそれぞれにおける最終課題については通常時の課
題より重みを⼤きくする。それぞれの最終課題は、成果物の提出と発表から構成される。

基本的な技術は授業時間中に教えるが、実際の応⽤や実践、課題制作は授業時間だけでは不⾜するため、各⾃で授業時間外に⾏うこと。
予習として、配布資料にあらかじめ⽬を通しておき、どのような実習を⾏うのかをあらかじめ理解しておくこと。
課題が出された場合は次週の授業までに⼗分な時間をかけて仕上げるよう努⼒すること。
特にプログラミングに関しては、授業時間中の実習だけで⼗分に理解することは困難なので、予習に加え復習として作成したプログラムの意味をしっかりと理解すること。
以上の予習、復習、課題作成に計60時間以上を要する。
担当者が作成したプリント資料や、参考資料を配布して⽤いる。

64

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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参考書（参考資料
等）/Reference Books

プレ ンテーション⼀ ：[1],
発表のためのスライドデ イン, 講
ルーバックス, ISBN：978-4-06-257813-4, URL:
http://bookclub.kodansha.co.jp/product isbn 9784062578134
TML & CSS:
[2]
， 本
, TML5 & CSS3ポケットリフ レンス
http://gihyo.jp/book/2018/978-4-7741-9610-7, 技術評論 , ISBN 978-4-7741-9610-7, URL:

avaScript:[3] 式
アンク , avaScript
第4 [ TML5対応],, ISBN 9784798131603, URL:
http://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798131603[4] David lanagan， 上， avaScript 第6 ，オライリー ャパン，ISBN: 978-4-87311-573-3，URL:
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873115733/[5] David lanagan， 上， avaScriptリフ レンス 第6 ，オライリー ャパン，ISBN: 978-4-87311-553-5，
URL: https://www.oreilly.co.jp/books/9784873115535/[6] Ethan Brown，，
る， めての avaScript 第3ES2015以 の最 ウェ 開発，オライリー
ャパン，ISBN: 978-4-87311-783-6, URL: https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117836/
Processing プログラミング：[7] Casey Reas, Ben ry/, Processingをは めよう 第2 , オライリー・ ャパン, ISBN 978-4-87311-773-7,
URL: https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117737/
上記の他、 当な書 がある場合には授業中にその他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

する。

授業中の学習だけでは分であるので、コンピュータを実際に使いながら復習することを⼼がけて しい。 にプログラミ
ングについては、実際に を かしてプログラムを作成して ることが 可 である。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C

授業形態の種類 ※必須

同時双⽅向型遠隔授業 manaba, oom

は Microsoft Teams 等利⽤ （注）注: Microsoft Teamsを⽤いた同時双⽅向型遠隔授業として実 する予定です。ただし、実習を中⼼として⾏う回では、「B⽅式」のオンデマンド⽅式を ⽤する可能 があります。あらか め⽤意した講義 画を各⾃で視 して らい、教員は授業時
間中はMicrosoft Teamsを⽤いた実習サポートに集中するという形式です。

65

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ａ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ａ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

久東光代

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015301

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④

28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
※ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、
manaba上で、その都度、伝達します。
※授業を⾏う⼤学のコンピューター演習室のパソコンは、OSがWindows10で、Office2016（Word,Excel,PowerPoint）が搭載されているため、前期の遠隔授業でもこの環境に準拠して進めていきます。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

66

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修としては、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピン
グの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
B67

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｂ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｂ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

久東光代

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015302

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
※ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、
manaba上で、その都度、伝達します。
※授業を⾏う⼤学のコンピューター演習室のパソコンは、OSがWindows10で、Office2016（Word, Excel, PowerPoint）が搭載されているため、前期の遠隔授業でもこの環境に準拠して進めていきます。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修としては、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
B69

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｃ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｃ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

星名由美

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015303

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
※ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、
manaba上で、その都度、伝達します。
※授業を⾏う⼤学のコンピューター演習室のパソコンは、OSがWindows10で、Office2016（Word, Excel, PowerPoint）が搭載されているため、前期の遠隔授業でもこの環境に準拠して進めていきます。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

70

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修として、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
B71

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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授業科⽬名

基礎情報処理 Ｄ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｄ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

星名由美

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015304

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
※ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、
manaba上で、その都度、伝達します。
※授業を⾏う⼤学のコンピューター演習室のパソコンは、OSがWindows10で、Office2016（Word, Excel, PowerPoint）が搭載されているため、前期の遠隔授業でもこの環境に準拠して進めていきます。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修として、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
B73

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｅ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｅ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

佐藤夏⽉

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015305

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary 能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
・「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
・ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、
manaba上で、その都度、伝達します。

④

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

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成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation
授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。
準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修としては、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｆ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｆ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

佐藤夏⽉

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015306

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary 能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
・「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
・ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、
manaba上で、その都度、伝達します。

④

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

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2021/05/13

Page 2 of 2⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation
授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。
準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修としては、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
B77

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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授業科⽬名

基礎情報処理 Ｇ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｇ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

⾼橋まどか

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015307

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manaba という Web 上でアクセスする LMS(学習管理 システム Learning
Management System)を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況 を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manaba が使えるパソコ ンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンラインで利⽤できる他のシステムも活⽤し ますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※授業を⾏うコンピューター演習室のパソコンには、OSはWindows10、Word,Excel,PowerPointなどはOffice2016が搭載されている。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。
・「授業の⽅法」にあるように manaba を活⽤して遠隔型で授業を進めます。

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・ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可能性がありますが、manaba 上で、その都度、伝達します。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の 60% 以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修として、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期 8 コマ(遠隔型授業)、後期 6 コマ(対⾯型授業を予定)とも、履修⽅法は、4 ⽉ 13⽇(⽉)より、JASMINE-Navi か各学科の manaba のオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履 修のしかた」の資料をよく読み、希望する曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録 してください。なお、2 年⽣以上のみなさんは、
以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、 注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員(46 名)を超えたクラスは、2 年⽣以上を優先 して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期 間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
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授業科⽬名

基礎情報処理 Ｈ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｈ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

⾼橋まどか

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015308

2020年度前期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manaba という Web 上でアクセスする LMS(学習管理 システム Learning
Management System)を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況 を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manaba が使えるパソコ ンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンラインで利⽤できる他のシステムも活⽤し ますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※授業を⾏うコンピューター演習室のパソコンには、OSはWindows10、Word,Excel,PowerPointなどはOffice2016が搭載されている。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。
・「授業の⽅法」にあるように manaba を活⽤して遠隔型で授業を進めます。

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・ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可能性がありますが、
manaba 上で、その都度、伝達します。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の 60% 以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修として、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期 8 コマ(遠隔型授業)、後期 6 コマ(対⾯型授業を予定)とも、履修⽅法は、4 ⽉ 13⽇(⽉)より、JASMINE-Navi か各学科の manaba のオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履 修のしかた」の資料をよく読み、希望する曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録 してください。なお、2 年⽣以上のみなさんは、
以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、 注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員(46 名)を超えたクラスは、2 年⽣以上を優先 して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期 間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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授業科⽬名

基礎情報処理 Ｉ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｉ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

久東光代

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015309

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

後期の授業も⾃宅学習主体の遠隔型となったため、前期同様、LMS（学習管理システムLearning Management System）
manabaを活⽤します。また、授業の説明や⼀部グループワークにオンライン会議システムZoomを⽤います。初⼼者でも理解しやすいよう丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。Office2016（またはOffice2019）がインストールされたWindowsパソコンおよびネット環境を整えてください。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※授業を⾏うコンピューター演習室のパソコンには、OSはWindows10、Word,Excel,PowerPointなどはOffice2016が搭載されている。

④

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

演習課題、⼩テストと定期試験の得点、平常点で総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修としては、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C83

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｊ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｊ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

星名由美

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015310

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④

28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
※ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、
manaba上で、その都度、伝達します。
※授業を⾏う⼤学のコンピューター演習室のパソコンは、OSがWindows10で、Office2016（Word, Excel, PowerPoint）が搭載されているため、後期の遠隔授業でもこの環境に準拠して進めていきます。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題、⼩テストと定期試験の得点、平常点で総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修としては、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C85

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｋ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｋ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

星名由美

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015311

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
※ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、
manaba上で、その都度、伝達します。
※授業を⾏う⼤学のコンピューター演習室のパソコンは、OSがWindows10で、Office2016（Word, Excel, PowerPoint）が搭載されているため、後期の遠隔授業でもこの環境に準拠して進めていきます。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題、⼩テストと定期試験の得点、平常点で総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修としては、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C87

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｌ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｌ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

久東光代

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015312

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

後期の授業も⾃宅学習主体の遠隔型となったため、前期同様、LMS（学習管理システムLearning Management System）
manabaを活⽤します。また、授業の説明や⼀部グループワークにオンライン会議システムZoomを⽤います。初⼼者でも理解しやすいよう丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。Office2016（またはOffice2019）がインストールされたWindowsパソコンおよびネット環境を整えてください。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※授業を⾏うコンピューター演習室のパソコンには、OSはWindows10、Word,Excel,PowerPointなどはOffice2016が搭載されている。

④

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

演習課題、⼩テストと定期試験の得点、平常点で総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

88

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

Page 2 of 2

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修としては、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期8コマ（遠隔型授業）、後期6コマ（対⾯型授業を予定）とも、履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履修のしかた」の資料をよく読み、希望す
る曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録してください。なお、2年⽣以上のみなさんは、以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員（46名）を超えたクラスは、2年⽣以上を優先して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C89

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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⑥

授業科⽬名

基礎情報処理 Ｍ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｍ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

⾼橋まどか

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015313

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年④

28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※授業を⾏うコンピューター演習室のパソコンには、OSはWindows10、Word,Excel,PowerPointなどはOffice2016が搭載されている。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。
※「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
※ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

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manaba上で、その都度、伝達します。
※授業を⾏う⼤学のコンピューター演習室のパソコンは、OSがWindows10で、Office2016（Word, Excel, PowerPoint）が搭載されているため、前期の遠隔授業でもこの環境に準拠して進めていきます。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修として、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期 8 コマ(遠隔型授業)、後期 6 コマ(対⾯型授業を予定)とも、履修⽅法は、4 ⽉ 13⽇(⽉)より、JASMINE-Navi か各学科の manaba のオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履 修のしかた」の資料をよく読み、希望する曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録 してください。なお、2 年⽣以上のみなさんは、
以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、 注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員(46 名)を超えたクラスは、2 年⽣以上を優先 して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期 間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達 される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C91

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授業科⽬名

基礎情報処理 Ｎ

Course Title

COMPUTER LITERACY Ｎ

サブタイトル（任意）

パソコンの基礎・基本

担当者名

⾼橋まどか

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134015314

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-01-2
できるだけ多くの学⽣の皆さんが、学業や就職活動、将来の社会⽣活に必須の情報関連の知識と技能、情報活⽤能⼒を学べるよう、今年度も１年次の全学⽣の履修を推奨する。また、2021年4⽉より、全学年が⽬⽩キャンパスへ⼀⻫移転することに伴い、カリキュラムの変更が予想されるため、この授業の履修を希望する２年次以上の学⽣も、今年度履修することが望ましい。

③

授業では、まず、情報処理の基礎知識とインターネット社会を安全に⽣きるためのWebやメールの活⽤法および情報倫理とセキュリティ、学業や将来の社会⽣活に必要な⽂書作成・表現技能の基本を習得する。
次に、データサイエンスについて理解するために、表計算ツールを活⽤して、各種データの収集、効果的な集計・分析と結果を読み取るための統計の基礎、グラフ化など適切な表現について実習主体で学修する。
さらに、昨今の情報化社会の進展に対応するため、⼩型ロボットを⽤いた初歩的なプログラミングの体験を通して、⼈⼯知
授業の概要/Course Summary
能(Artificial Intelligence, A.I.)とは何かについて触れる。
以上を通して、現実場⾯で情報のより良い表現・伝達に有効な情報技術およびデータを適切に分析・活⽤する⼒、問題解決⼒を⾝に着けるとともに、最新トピックスであるデータサイエンスおよび⼈⼯知能について理解を着実に深めてほしい。また、在学中に、情報関連の資格試験（MOS試験、ITパスポート試験など）に、ぜひ、チャレンジしてほしい。
なお、授業実施教室のコンピューター演習室１はPCの台数(45台）が限られており、前後期14科⽬とも、前期授業開始前の所定の期間に⽅法で履修希望の曜⽇時限の申込作業が必要である。詳細は、履修ガイダンス時に配布される「履修のしかた」のプリント、学務課掲⽰板、および情報関連授業のWeb http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ などに掲載されている内容をよく読んで確認すること。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

⾃宅学習主体の遠隔型の授業のため、主に、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）を活⽤します。初⼼者のみなさんでも分かり易いよう状況を⾒ながら丁寧に説明したり質問対応しながら授業を進めていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。必要があれば、オンライ
ンで利⽤できる他のシステムも活⽤しますが、その場合は授業の中で⽅法などを説明します。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

(1)情報機器（ハードウェア）およびソフトウェアの仕組み、情報処理の基礎概念を説明できる。
(2)⽂書の作成・編集法を習得し、レポートやポスターなどの⽂書を円滑により良く作成できる。
(3)インターネットの特性や情報倫理、セキュリティについて理解し、安全に効率よく情報検索や情報発信を実⾏できる。
(4)表計算ツールを活⽤して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実⾏できる。
(5)⽇常のさまざまな課題解決に情報技術を活⽤できる⾒⽅・考え⽅と問題解決⼒を⾝に着ける。
(6)情報化社会の進展に対応し、データサイエンスや⼈⼯知能などの基本概念について説明できる。
※授業を⾏うコンピューター演習室のパソコンには、OSはWindows10、Word,Excel,PowerPointなどはOffice2016が搭載されている。
1.⼤学の情報環境の理解と機器の基本操作、ネットの活⽤（Web、メール）と情報倫理、セキュリティ
2.⽂書作成の基礎(1)-レイアウトの設定、編集と整形、⾃⼰アピール⽂作成3.⽂書作成の基礎(2)-図表の挿⼊、イベント企画と告知⽂（ポスター）作成4.⽂書作成の応⽤-総合課題、学業に役⽴つレポート作成5.情報科学基礎-コンピューターによる情報処理、ハードウェアとソフトウェア6.表計算の基本(1)-表の作成・編集とグラフ作成、計算式と基本的な関数(SUM,AVERAGE)7.表計算の基本(2)-式のコピーと相対・絶対セル番地参照、よく使う関数①(IF、RANK.EQ、COUNTIF)8.表計算の基本(3)-よく使う関数②(VLOOKUP、SUMIF、⽂字列関数など)9.データサイエンス⼊⾨(1)-データサイエンスとは何か？データの収集と統計処理10.データサイエンス⼊⾨(2) -表計算を活⽤したデータの分析・表現11.データサイエンス⼊⾨(3)-データベースの活⽤、並べ替え・抽出12.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える①13.⼈⼯知能とは何か？-ロボホンによるプログラミング体験を通して考える②14.まとめ※なお、この科⽬は前期8クラス（A-H）、後期6クラス（I-N）の計14コマ開講しているが、内容は同⼀である。ただし、課
題と配布教材、指導の順序は、担当教員によって、多少異なる場合がある。
※「授業の⽅法」にあるようにmanabaを活⽤して遠隔型で授業を進めます。
※ここにある授業計画は、当初の対⾯型を想定して⽴てた計画です。今回、この計画に変更が⽣じる可 能性がありますが、

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manaba上で、その都度、伝達します。
※授業を⾏う⼤学のコンピューター演習室のパソコンは、OSがWindows10で、Office2016（Word, Excel, PowerPoint）が搭載されているため、前期の遠隔授業でもこの環境に準拠して進めていきます。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

演習課題の提出・実施状況、⼩テストや実技課題、レポートの得点などで総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

準備学修としては、教科書や配布資料をしっかり読み、授業内容の⽬的や達成⽬標をよく理解すること。また、事後学修として、授業で出題された教科書や配布資料にある課題を必ず実施し指定された期⽇に提出すること。また、タッチタイピングの速度が１分間で⽇本語⽂字100⽂字以下の⼈は練習ソフトで練習すること。
(1)教科書「30時間アカデミック 情報リテラシー Office2016」 実教出版 1,238円＋税※⽣協で購⼊すること。
(2)随時配布する教材プリント(3)情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/ と各担当者別Web
授業中に、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
この科⽬は、前期 8 コマ(遠隔型授業)、後期 6 コマ(対⾯型授業を予定)とも、履修⽅法は、4 ⽉ 13⽇(⽉)より、JASMINE-Navi か各学科の manaba のオリエンテーション・ガイダンスの画⾯の「履 修のしかた」の資料をよく読み、希望する曜⽇時限を選択して、所定の履修登録期間に、必ず履修登録 してください。なお、2 年⽣以上のみなさんは、
以上のように、昨年度までと⽅法が異なりますので、 注意してください。
なお、みなさんが履修登録した後、履修希望者が定員(46 名)を超えたクラスは、2 年⽣以上を優先 して抽選により履修者を決定します。なお、この時点で履修に漏れた場合は、その後の履修登録訂正期 間で、空きクラスに再登録することができます。
以上について、履修のしかたの詳細および履修許可者の決定などについては、すべて学務課から伝達 される情報やお知らせをよく確認し、間違いの無いようにしてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C93

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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授業科⽬名

ＩＣＴ活⽤とプロジェクト演習

Course Title

PROJECT BASED EXERCISE BY GOOD USE OFINFORMATION & COMMUNICATION TECHNOLOGY

サブタイトル（任意）⑥

担当者名
授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

久東光代、星名由美
134017201

2020年度前期、2020年度後期
4.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-03-2③

プロジェクトというと、オリンピック開催や地球温暖化対策など国や企業が⾏う⼤きな計画が思い浮かびますが、「友⼈と映画に⾏く」のような⾝近な計画も条件を満たせばプロジェクトとして成⽴します。その成⽴条件とは、⼀体、何でしょうか？また、社会に出ると、プロジェクトに携わり、⽬標達成に向けて問題を解決し実現する⼒、ICTスキルやコミュニケー
ション⼒、チームで円滑に活動できる⼒が求められます。これらの⼒は、経済産業省が提唱する「社会⼈基礎⼒」として企業も注⽬しています。これらの⼒をどのように⾝につけたらよいでしょうか？
授業の概要/Course Summary
この科⽬では、社会に出てから求められる実践⼒を⾝につける⽬的で、教室内での知識・技能の習得だけでなく、実際の地
域社会に出て、イベント企画や商品開発などのプロジェクト活動を通して実践的に学びます。また、どのような問題や課題にも適⽤できる問題解決モデルに基づいたプロジェクトの進め⽅を学ぶことで、実践的な問題解決⼒が⾝につき、さまざまな場
⾯で応⽤できるようになることを⽬指しています。
プロジェクトは、ひとりではなくチームで協⼒し考え⼯夫することで、達成と成功が可能になります。学んだ問題解決⼒を発揮しつつ、ICTを効率よく活⽤し、失敗からも学び、成功した達成感や楽しさを体験し⼒にしてください。

②

この授業は年間科⽬で、前期、後期を通して学習します。
前期の授業は⾃宅学習主体の遠隔型で、manabaというWeb上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning
Management System）とオンラインミーティングシステム(Zoomなど）を活⽤します。初⼼者の⽅でも履修者のみなさんが安⼼して学習できるよう丁寧に説明し質問対応もしていきます。まず、manabaが使えるパソコンおよびネット環境を整えてください。問題解決のモデルやプロジェクトについて学んだり、ICTを活⽤した企画書・ポスターなどの⽂書作成、manabaの掲⽰板やオンラインのコミュニケーションツールでグループワークにもチャレンジしていきます。
後期の授業は⼤学キャンパスにおける対⾯型で、教室での学習（個⼈学習、グループ・チームでアクティブラーニング）と、実際に地域に出てチームで企画したプロジェクトを具体的に企画し準備および実⾏する予定ですが、状況に合わせて課題
内容を考えます。成果発表会および報告書の作成も⾏います。
今まさに、新しい働き⽅やコミュニケーションのあり⽅について変⾰が求められています。みなさんで、様々な⽅法を体験しながら、⼀緒に問題解決的に学んでいきましょう！

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3 ⼤学 DP4

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

次のような実践⼒を⾝に着けることと関連する知識・技能を習得することを本授業の到達⽬標とする。
Ⅰ プロジェクトを進めるための⼿順・⾏動に関わる次の⼒を⾝に着ける(1)企画する⼒(2)情報を収集・分析する⼒(3)情報を発信・表現する⼒(4)プロジェクトをマネージメント（管理）する⼒(5)プロジェクトを実⾏する⼒
Ⅱ プロジェクトを円滑に進めるための次のスキル・⾒⽅・考え⽅を⾝に着ける(6)⼈とコミュニケーションや交渉する⼒(7)プレゼンテーションする⼒(8)チームで円滑に活動する⼒(9)プロジェクトを前へ動かしていく⼒(10)ICTを活⽤する⼒(11)⾃ら考えチームで協⼒して課題を解決する⼒※ここにある授業計画は、すべて対⾯での学習を想定して⽴てられています。今回、前期が遠隔授業になったこと、社会情勢を考え、授業内容を変更することがありますのでご了承ください。変更については、manabaで、随時、お知らせします。
≪前 期≫ manaba主体で遠隔授業 ※プロジェクト活動に関する基礎演習
第1回 プロジェクトを推進するICT活⽤(1)・オリエンテーション、プロジェクトとは何か？
第2回 プロジェクトを推進するICT活⽤(2)・⾃⼰＆グループ紹介⽂の作成
第3回 ⾝近なテーマで学ぶ問題解決(1) ゲーミング
・問題解決の基本学習、ICTを活⽤した情報収集
第4回 ⾝近なテーマで学ぶ問題解決(2)・情報収集結果のグループプレゼンテーション
第5回 地域活動の事例で学ぶ問題解決(1)・シミュレーション教材で企画⽴案とより良い⼿順を学習
第6回 地域活動の事例で学ぶ問題解決(2)・シミュレーション教材で企画推進のためのICT活⽤を学習

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第7回 模擬イベントの企画と実践(1)・⽬標と制約条件の設定、情報収集（グループ）
第8回 模擬イベントの企画と実践(2)・アイデア出しとブレインストーミング、企画書の作成
第9回 模擬イベントの企画と実践(3)・時間管理・⼯程表、役割分担の決定
・効果的なポスター作成
第10回 模擬イベントの企画と実践(4)・効果的なポスターの評価・改善
・試作、タイムスケジュール調整
第11回 模擬イベントの企画と実践(5)・模擬イベント準備・スタッフマニュアルと参加者⼿順書の作成
第12回 模擬イベントの企画と実践(6)・模擬イベントの実施
第13回 模擬イベントの企画と実践(7)・模擬イベントのふり返り、報告書の作成
第14回 模擬イベントの企画と実践(7)・模擬イベントのふり返り、報告書の作成≪後 期≫ ⼤学で対⾯学習 ※チームによる地域プロジェクト活動の実践
第1回 地域プロジェクトを始める前に・地域プロジェクト活動の進め⽅と問題解決モデルの復習
第2回 地域プロジェクトを始める(1)・⽬標達成に向けたチームづくり
第3回 地域プロジェクトを始める(2)・地域に関する情報収集と分析
第4回 地域プロジェクトを推進する(1)・アイデア出しと企画の検討
第5回 地域プロジェクトを推進する(2)
・不確定要素を含む企画の決定と企画書の作成
第6回 地域プロジェクトを推進する(3)・⼯程表と作業⼀覧の作成、役割分担の決定
・対外的なコミュニケーションと交渉
第7回 地域プロジェクトを推進する(4)・交渉後の計画の調整
・チーム内の問題解決と地域との合意形成
第8回 地域プロジェクトを推進する(5)・広報・宣伝の⽅略の⼯夫と情報発信
第9回 地域プロジェクトを推進する(6)
第10回 地域プロジェクトを推進する(7)
第11回 地域プロジェクトを達成する(1)・地域連携プロジェクトを実施する
第12回 地域プロジェクトを達成する(2)・ふり返りとまとめ、会計報告・報告書作成準備
第13回 地域プロジェクトを達成する(3)・チーム報告書と個⼈報告書の作成
第14回 成果発表会の実施※実際の授業では、履修者の希望や学びの状況をみながら柔軟に進めていく。
★全体を通じて★
a.個⼈・チームで実施した各課題・演習結果、成果は各⾃で保管し、最後に全体報告書を作成する。
b.授業時限（⾦４）以外の時間にも、必要に応じてチームで準備活動を⾏う。各⾃の都合を適切に調整し全員が協⼒してプロ
ジェクトの達成を⽬指して主体的に活動すること。
c.学外連携先での活動：⽣⽥緑地、地域の⼩学校などでイベント開催を12⽉上旬の⼟⽇に予定⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

実施した課題や演習で提出したワークシート、企画書、報告書などの成果物の評価結果、課題や実習への取り組みの度合い
やコミュニケーションの回数などを総合し、60％以上を、合格とする。

この授業で⾏うプロジェクト活動は、週1回の授業時間の活動だけでは達成が難しい。常にプロジェクト全体を⾒通し、授業時間外も、グループ・チーム内の連絡、学外連携先とのこまめな連絡やコミュニケーションおよび担当教員への報告・連絡・相談を維持し、プロジェクトを円滑に進⾏させ達成に導くこと。
教員が作成する教材プリント、および、情報関連授業Web

http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/

授業内で、適宜、紹介する。
この科⽬は年間科⽬ですが、前期は遠隔型で授業を実施します。5⽉7⽇（⽔）の遠隔授業開始時までに、⾃宅にパソコンおよびネット接続環境を準備できる⽅が履修してください。
履修⽅法は、4⽉13⽇（⽉）より、JASMINE-Naviか、各学科のmanabaのオリエンテーション・ガイダンスの画⾯より閲覧できますので、よく読んで履修申込をしてください。
授業の詳しい様⼦は、ここで配布した「20情報関連授業履修ガイド.pdf」をご覧ください。また、履修前に質問のある⼈

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は、担当の久東 kuto@fc.jwu.ac.jp 宛に、メールで気軽に質問してください。
頭で考えるだけでなく実践し⾏動することからも学び、チーム活動でしか得られない楽しさや魅⼒を、ぜひ体験し、⼒にしてほしいと思います。
パソコン操作を含むICTスキルやグループワークに苦⼿意識がある⼈こそ、ぜひ履修し、⼀緒にゼロから学んで⾃信をつけてください。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
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授業科⽬名

情報科学基礎I

Course Title

FOUNDATIONS OF INFORMATION SCIENCE 1

サブタイトル（任意）グラフィックプログラミングの理論と実際

担当者名

⿃海有紀

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134016501

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-02-1
この授業はコンピュータ演習を含む授業ですが、2020年度後期では遠隔授業で⾏います。
授業形態を確認してください。
コンピュータ演習の部分はコンピュータ演習室へのリモート接続を前提に⾏います。各⾃接続できる環境を整えて授業に臨んでください。
リモート接続はメディアセンターの指⽰に従って⾏ってください。

③

授業の概要/Course Summary

昨今はWebでの情報発信があたりまえとなり、その内容や質が問われるようになってきた。質を向上させるための⼀つの⼿段として、スクリプトやプログラムによるWebページの作成があげられる。プログラムやスクリプトを使⽤すればマウスやキーボードなどからの⼊⼒操作で画⾯を変化させたり、絵を動かすことに始まり、Webページからの様々な発信が可能になる。
この授業では、グラフィック表現が可能な開発ツールを使⽤して、プログラムを使⽤したグラフィック表現から始まり、プ
ログラムによってしか実現できないインタラクティブな操作⽅法など、⼀歩踏み込んだ知識や表現のための基礎を講義と演習を通して⾝につける。
具体的には、Windows環境で動作するプログラム⾔語JAVAをベースにしたprocessingというプログラム作成⽤のツールを使⽤する。processingを使いグラフィックスの基本やインタラクティブな操作の実現⽅法などを解説していく。processingに
は⾳声、ビデオの取り込み機能も付属しているので、様々な制作活動のの⼀歩となるはずである。

②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

プログラムを作成し、それを実⾏することを⽬的としているので、毎回の授業でコンピュータでの演習を取り⼊れる。理論の重要な部分は、丁寧な解説を⾏い、理論を理解することに⼒をいれる。
遠隔授業では、
１）manabaによるPDF資料や動画による教材コンテンツの配布
２）リモート接続による各⾃の演習
３）毎回の授業課題提出の⽅法で⾏う。
授業形態の種類も参考にしてください。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

1：コンピュータでのグラフィック表⽰の⽅法を理解する
2：プログラムによるインタラクティブな操作や動画の原理を理解する
3：Webで使⽤される画像の種類を理解し、適切な画像の使⽤ができる
4：プログラミングやスクリプトの基礎を⾝につける
第1回 オリエンテーション 開発ツールprocessingについて
第2回 processingを使って図形を表⽰する
第3回 プログラムの作成、編集、実⾏
第4回 基本図形の定義（顔を描く）
第5回 プログラムを使った画像の表⽰。画像ファイルの種類、取り扱い
第6回 画像加⼯のツールの取り扱い
第7回 イベント駆動型のプログラム（マウス、キーボード⼊⼒を受け付けるプログラム）
第8回 インタラクティブな操作の⼿法 マウス、キーボードから⼊⼒
第9回 プログラムの制御⽂
第10回 動画の原理とプログラムへの応⽤
第11回 種々の動画表現
第12回 画像に含まれる画素情報
第13回 画像の加⼯
第14回 まとめ
受講⽣の理解度により必ずしもこの順にならないことがある。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

平常点及び作成課題による採点とする。

授業で提⽰される課題への取り組み

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授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

教科書なし。講 中にプリントを配布する。

講

中に必要な場合は随時指⽰する。

遠隔授業ではコンピュータ演習室環境へのリ ート
ターからの指⽰に って各⾃が⾏ってください。

を⾏うことを前提に授業を進めます。リ ート

はメディアセンプログラムに関する知識は 要です。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
A:講 資料・課題提⽰による遠隔授業

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授業科⽬名

情報科学基礎II

Course Title

FOUNDATIONS OF INFORMATION SCIENCE 2

サブタイトル（任意）静⽌画・動画の編集技法

担当者名

佐藤夏⽉

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134016701

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
2年

POI-D4-4-2-07-2【授業ではPCに必要なソフトウェアをインストールしてもらうため、必ず新たなソフトウェアをインストールすることのできるPCを持っていることが履修条件となるので注意すること】
この科⽬の展開科⽬名および副専攻「情報メディアコース」の科⽬名は、＜静⽌画・動画の編集技法＞である。

③②

授業の概要/Course Summary

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

昨今、⾼機能なカメラを内蔵したスマホの普及や、インスタグラムやFacebookなど、動画像を⼿軽に扱うSNSの流⾏により、写真や動画の撮影は⾮常に⾝近なものとなっている。画像や動画など視聴覚に直接訴えるような媒体を使いこなす技術
は、インターネット上だけではなく、企業や研究の場など多くの場⾯で様々な応⽤が期待できる。
本授業はAdobe社のPhotoshopとPremiereにを使い、画像や動画の編集を⾏う。これまでこれらのソフトに触れたことのない⼈を受講者として想定している。受講希望者は必ず初回の授業に参加してください。
＊遠隔授業化に伴い、⼀部Adobe社製以外の画像・動画編集ソフトウェアに変更する可能性があり、授業内容を変更する場合がある。
本授業では、講義と演習を交互に⾏い、実際にソフトウェアを操作しながら、動画像の編集スキルの習得を⽬指す。また、技術習得と演習のみでなく、実際に画像や動画などのデジタルコンテンツを扱う為のリテラシーに関しても理解を深めることを⽬指す。
本授業の前半では、Adobe Photoshopを活⽤し、画像編集について学び、後半ではAdobe Premiereを活⽤した動画編集について学ぶ。資料は各講義の中で配布を⾏うが、受講者には編集⽤の写真画像や動画の撮影等を課すことがある。受講者の習熟度によって授業内容等を調節する可能性がある。

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学DP3

Policy①④

授業の到達⽬標/Course
Goals

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

本授業では、画像や動画の編集技術を学ぶことで、卒業研究などに活⽤できる技術の習得を⽬指す。同時に、普段気軽に利⽤するスマートフォンなどで⾏われている操作が、どのような技術的背景に基づくのかを理解することを⽬指す。具体的な到達⽬標は以下の通り。
１．スマートフォンやデジタルカメラで撮影した写真や動画を、Adobe PhotoshopとAdobe Premiereを使い編集することができる。
２．画像・動画を編集する技術を習得し、卒業研究やレポートの作成など、実際の場⾯で活⽤できるようになることを⽬指す。
３．わからないことを⾃分で調べ、静⽌画・動画の作品を完成させることができる。
本授業では以下14回の授業を予定している。ただし、課題の進捗状況等によりスケジュールは変更する可能性がある。
1. オリエンテーション、画像と動画の基本知識に関する講義
2. 画像編集ソフトの基本操作① レイヤー機能の理解とマスクの作成
3. 画像編集ソフトの基本操作② ⾃動選択機能とフィルタ機能の理解
4. 画像編集ソフトを活⽤した実践的な画像編集① 写真のレタッチ
5. 画像編集ソフトを活⽤した実践的な画像編集② 画像の合成
6. スマートフォンカバーのデザイン作成課題、動画編集ソフトの基本設定と準備
7. 動画編集ソフトの基本操作① 素材の取り込みからタイトル画⾯の作成
8. 動画編集ソフトの基本操作② 動画の連結と、動画の書き出し
9. 動画編集ソフトの基本操作③ ⾳声の変更と削除
10. 動画編集ソフトの基本操作④ 特殊効果の挿⼊
11. 動画編集ソフトを活⽤した動画編集 スマホカバー制作過程紹介課題（2分以内）の作成の実演と実習、リテラシーに関する講義
12. 課題２ ⾃由作成課題（2分以内）の作成
13. 課題２ ⾃由作成課題（2分以内）の作成
14. 課題２の発表および批評会
授業の前半では、フリーソフトやPhotoshopなどの画像編集ソフトを活⽤した画像編集技術および、デジタルコンテンツとして静⽌画像を扱う上で必要な基本的な知識と技術を学習する。最終課題として、スマートフォンカバーのデザイン作成に挑戦する。
授業の後半では、フリーソフトやPremiereなどの動画編集ソフトを活⽤した動画像編集技術および、動画像を扱う上で必要な知識や、リテラシーを学習し、動画作品を作成する。テーマに沿った内容を紹介する2分以内の紹介動画の作成や、受講者⾃⾝のスマートフォンで撮影した動画・写真素材を使った⾃由課題に取り組む。
課題を通して作成した作品を発表し、受講者相互に評価を⾏ってもらう。⾃⼰評価と他者評価を⾏い、良い点と改善すべき点を具体的に報告するレポートを作成する。
（受講者の習熟度によって授業内容の⼀部が変更となる可能性がある。）

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成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

授業内で適宜課す課題の提出状況・内容および、および相互評価を含むレポートを得点化し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

１．翌週までに、必ず資料を⾒返して授業内容を復習すること。
２．課題作業中は、個⼈のペースに合わせて授業中に個別指導を⾏うので、事前事後に作業を進め、質問事項がある場合にはまとめておくこと。
３．受講者には編集⽤の写真画像や動画の撮影等を課すことがあります。

（１）随時配布する教材プリント（２）情報関連授業専⽤Web http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/
資料は適宜、授業内で配布する。

コンピュータ演習室2の利⽤可能席数には限りがあるため、履修登録希望者は、必ず第１回授業に出席すること。万が⼀、席数を超えた履修希望があると、第1回⽬未受講の場合は受講を許可できないことがあります。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
B100

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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授業科⽬名

情報科学基礎III

Course Title

FOUNDATIONS OF INFORMATION SCIENCE 3

サブタイトル（任意）

データの分析とリレーショナルデータベース

担当者名

久東光代

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering③②

134016801

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
2年

POI-D4-4-2-08-2

現代社会は、ビッグデータ、すなわち⼤量で複雑多岐にわたる情報にあふれているが、これらの情報は、効率よく収集、取捨選択、保管、検索や共有、集計・分析、可視化・表現が⾏われてはじめて価値を持ち利⽤可能になる。⼤規模データを効率よく集計・分析するツールとしてコンピューターが必要不可⽋である。この授業では、これらのビッグデータを扱うデータサ
イエンスの分野の基礎として、前半はExcelとSPSSを活⽤してデータの集計・分析法、後半はAccessを⽤いてリレーショナル
データベースの基本について学ぶ。
授業前半では、簡易なサンプルデータを⽤いてSPSSの基本技能を習得するとともに、Excelとの違いを理解し、それぞれの利点を⽣かして、どちらをどのように活⽤したらよいかについても触れていく。SPSSは広く使われる統計解析ソフトで⼀⾒
授業の概要/Course Summary 難しそうだが、基本的な操作スキルを習得しコツをつかめば、データの有効な集計・分析が可能になる。学業だけでなく就活や社会に出るためのひとつの強みとなるはずである。
授業後半では、業務などに広く利⽤されているMS Accessの操作を学びながらリレーショナルデータベースの概念と考え⽅を理解する。また、その基礎となるSQL（Structured Query Language）についても触れていく。データベースの学習では、新しい概念や考え⽅、⽤語や操作法などがたくさん出てくるが、できるだけイメージし易いように⼯夫して、初歩から平易にゆっくり授業を進める予定である。
多くの学⽣が、卒業論⽂作成や将来の就業で多種多岐なデータの収集、集計や分析、表現が求められる現状を踏まえ、どの
学科・学年の学⽣の履修も推奨する。

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

後期も⾃宅学習主体の遠隔型となったため、LMS（学習管理システムLearning Management System）manabaとオンライ
ン会議システムZoomを活⽤します。Office（Word, Excel, PowerPoint, Access)がインストールされネットに接続された
Windowsパソコンの環境を整えてください。
また、⼤学のパソコンに搭載されているSPSSは、⾃宅のパソコンからリモートで接続して利⽤することがあります。⽅法
は授業が始まってから説明します。
授業は、１コマの中で、適宜、時間を配分して、次のような⽅法で⾏います。
(1)知識や⽅法伝達のための講義(2)教科書の例題や配布資料にある課題などによる技能習得のための実習

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals(1)ExcelデータをSPSSに読み込み、データの定義および編集・加⼯ができる(2)ExcelでもSPSSでも、データの基本的な集計と統計量の計算ができる(3)SPSSで、度数分布の算出や基本統計量の計算、平均値の差の⽐較、相関分析、クロス集計ができる(4)SPSSで出⼒した集計結果の表をExcelで加⼯し、⽬的に合わせて適切な表やグラフが作成できる(5)リレーショナルデータベースとは何かについて説明することができる(6)Accessを⽤いて、データベースを作成したり編集したりすることができる(7)Accessを⽤いて、データベースの基本操作（クエリー設定による並べ替えや抽出、リレーションの作成など）ができる※遠隔授業となったため、SPSSは⼤学のコンピュータ演習室のパソコンにリモート接続して学びます。また、授業開始までに、⼤学のOffice365にサインインして「Officeのインストール」により、Microsoft Accessを
⾃宅のパソコンにインストールしてください。

④

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

第１回
第２回
第３回
第４回
第５回
第６回
第７回
第８回
第９回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回

オリエンテーション
調査法およびデータ収集・分析の実際、統計技法の基礎知識
Excel・SPSSによるデータ分析① 〜データ⼊⼒と定義、編集・加⼯
Excel・SPSSによるデータ分析② 〜質的・量的データの記述統計〜
Excel・SPSSによるデータ分析③ 〜平均値の⽐較と相関分析〜
Excel・SPSSによるデータ分析④ 〜クロス集計とカイ２乗検定〜
リレーショナルデータベースとは何か？
Accessの基本① 〜テーブル、検索、選択フィルター〜
Accessの基本② 〜フォームフィルタ、レコードの並べ替え、データの印刷〜
Accessの基本③ 〜レコード・フィールドの追加、画像データの挿⼊、フォームの活⽤〜
Accessの基本④ 〜テーブルの操作、選択クエリー、集計、さまざまなクエリー
Accessの基本⑤ 〜レポートの印刷、マクロ、SQLとは？など〜
総合演習 〜テーブルの作成、フォームの設計、グラフ、レポートのデザイン〜
まとめ

演習課題、⼩テストと定期試験の得点、平常点で総合的に評価し、全体の60%以上達成を合格ラインとする。

101

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授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

事前学習としては、配布資料と教科書をよく読み次の授業の予習を必ず⾏うこと。事後学修としては、授業内で理解できなかった点を 習して解決し、さらに授業で出題された実習課題を実施して所定の期間で提出すること。新しい分 を学 た
め、しっかり予習と 習を⾏い、定着を⼼ けてほしい。
・教科書 30時間でマスター Access 2010 実教出版 1,143円＋税
・ 随時配布する教材プリント
授業において、適宜、紹介する。
【履修のしかた】 ▲重要▲ 履修希望者は、下記をよく読むこと。
（１）基礎情報処理レベルの情報機器の基本操作技能を習得していることが望ましい。
（２）この授業は、実習主体のため、的な授業参 を望む。
共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf

学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C102

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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授業科⽬名

情報科学基礎IV

Course Title

FOUNDATIONS OF INFORMATION SCIENCE 4

サブタイトル（任意）Webデザインの基礎

担当者名

久保進次

授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

134016901

2020年度後期
2.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
2年

POI-D4-4-2-09-2
この科⽬の展開科⽬名および副専攻「情報メディアコース」の科⽬名は、＜Webデザインの基礎 ＞である。
インターネットはデスクトップコンピュータ、タブレット、携帯電話端末等を通じ、様々な情報の伝達に使われ⽇常の⽣活に根ざしている。情報を受け取る形でインターネットを利⽤する事だけでなく、情報を発信する事もまたインターネットの利⽤の⽅法である。

③

授業の概要/Course Summary

本授業は、インターネットの情報発信技術を学び、またwebページの企画・デザイン・制作を通じ、公開可能なwebページを作成し、インターネットで価値のある情報発信を経験する事を⽬的とする。
（希望により、グループでも個⼈でも、制作可能。）※授業で製作した作品は、基本的にはwebで公開します。学校や学部のプロモーションに使⽤されることもありますので、その点についてあらかじめご了承ください。
（「実務経験のある教員等による授業科⽬」対象科⽬）②

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

Zoomを使⽤し、遠隔授業を実施します。
最新のHTML5CSS3を使⽤してwebの製作を⾏います。
今年の授業ではhtmlの作成にはVisual Studio Codeを主に使います。
各⾃ダウンロードインストールして準備しておいてください。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/
授業中に演習室のPCに全員が⼀⻫にログインして作業することは難しいですが、別時間に個別にログインしてもらい、インストールされているソフトを使⽤し、素材の加⼯を⾏う事が可能です。
Manabaの掲⽰板を使い、作業の疑問点や質問に答えていきます。
詳しくは授業で説明します。
(1)ManabaのコースニュースでZoomの招待コードを配布。
(2)授業時間内でZoomによる講義・説明(3)サイト企画・作成

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals
授業計画（半期14項⽬、通年④

28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

・WEBサイトを⾃ら企画し、また、XHTML・CSS技術を利⽤しサイト作成ができる。
・企画に従った情報の収集、整理、発信内容にそった、サイト構成・デザイン・制作ができる。
・また製作したサイトの公開を通じて、企画した情報を発信する事ができる。
【新型コロナ感染防⽌のため本実習授業は後期に変更されました】
第1回：ガイダンス・基礎知識
・Webサイトをつくろう！サイト企画作成ガイダンス
・情報発信とは？何か⽬的を持ったサイトを作ろう！
・インターネットについて。それぞれの技術について・ドリームウィーバーについて※ドリームウィーバーについて説明はしますが、2020年度の授業ではメインでは使⽤しません。
第2回 基礎知識・実習(01)
第3回 基礎知識・実習(02)・HTMLタグ、⽂法について（⽂書情報、⽂字、画像、リンク）
・基本的なスタイルシート機能（セレクタ・フォント・⾊）・構造タグ、スタイルシート、⽂字列、背景、リスト要素、⾓を丸くする、グラデーション
第4回 チュートリアル・実習(01)
第5回 チュートリアル・実習(02)・Photoshopのスライス画像を使った作成チュートリアル。
・基本構造要素、、疑似セレクタ、ナビゲーション・インライン要素、ブロック要素、インラインブロック要素
・幅と⾼さ、マージン、パディング、ブロックのフロート、クリアフィックス
第6回 サイト制作実習
・企画、サイトマップ、スケルトン作成・グループ
・スケジュールについて：プロダクトのリリースのための⼯程、ガントチャート、チケット
第7回 サイト制作実習
第8回 サイト制作実習・振り返り103

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第9回 サイト制作実習
第10回 サイト制作実習
第11回 サイト制作実習
第12回 サイト制作実習・振り返り
第13回 サイト制作実習
第14回 まとめ・サイトリリース【概要】
初回ガイダンスから５回⽬までの実習でPhotoshopとDreamweaverを使ってHTMLを勉強する予定です。また、制作に⼊るまでのこの期間は、どのようなサイトを作るか企画するため下調べをする時期でもあります。
６回以降は実際の制作に⼊ります。
取材等を通じて素材をそろえ、原稿の執筆やデザインを作成し、制作を開始します。
制作はそれぞれの企画やスケジューリングによって、各々に⼯夫して⾏います。
制作の他にweb制作に役⽴つ情報をトピックとして少しずつ技術や知識の説明をしていきます。
期間中アジャイルによる「振り返り」を数回⾏い、それに従ってサイトリリースまでの作業のガイドとします。
授業では企画、デザイン、コーディング、サイト制作の為の学習や実作業を体験しますが「情報発信と⾔う⽬的」を持った「プロダクト」⽣み出す過程を通じて、社会と⾃分との関わりを体験する事も⽬的の⼀つです。
【キーワード】制作期間中に進⾏状況に応じ、知識や技術について説明を⾏います。
内容は以下のようなものです。
◆サイト作成のための知識
・何を伝えるか、誰に伝えるか、UXデザイン、ユーザビリティー・サーチエンジン、SEOについて◆webサービス他
・Blog、SNS、Twitter等
・コマースサイトについて（アマゾン、楽天、カラーミーショップ）・アクセス解析（ページがどのように⾒られているのか）◆技術応⽤知識・JavaScript
・CMSについてWordPress等 ・pukiwikiのセッティング・利⽤法◆振り返り
振り返りはアジャイルと⾔われる、プロジェクトマネージメントで使われるメソッドの⼀つです。
現状のK・P・T（keep、problem、try ＝ よい事、問題、やってみる事）を挙げ、今後の作業について考えます。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation

授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books

その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

主として提出物（制作したwebページ）を採点対象とする。

サイトマップ、スケルトン、スケジュールの作成（宿題）
作品の企画や素材収集など
以下のページを参考にしてください。
また必要に応じて各時間⽤にプリントを配ります。
Webデザインの基礎http://jwu-web.i-elements.net/
授業制作ページhttp://jwu3.i-elements.net/
プリントを渡しますが、制作の必要に応じて⼀般的なhtmlの本を持っていても良いです。各種有るので書店で⾃分の制作に合ったものを選ぶのが良いです。
・「情報と⽂化演習Ⅰ」等を既に受講している事が望ましい。あるいは、画像関係のソフト（フォトショップ・イラストレー
ター等のいずれか）の使⽤経験があること（Webデザインについては、初⼼者でもよい）。
・webページ作成に興味があること。
・フリー素材（イラスト・写真・⾳）などの利⽤を可能とする。各素材の著作権が⽰す内容と条件をよく理解し、著作権法を必ず守って利⽤すること。使⽤したフリー素材の配布元のサイトのリストを作品と同時に提出するが、サイトリストの公開⽅法については教員が提供する。
・写真、イラスト、⾳声、フォント、⽂章などで、使⽤したい素材がある場合は各⾃で⽤意する。フリー素材の使⽤も可能だ
が作者のオリジナリティーを出す事ができればなお良い。
・⼀般公開可能な価値のあるwebサイトの作成を⽬指してほしい。
・履修登録希望者は、第１回授業に、必ず出席すること。

「副専攻：情報メディアコースについて」
1)本科⽬は、⼼理学科科⽬であるとともに、「副専攻：情報メディアコース - Webデザインの基礎」でもある。
2)本科⽬の他に「副専攻：情報メディアコース」の「基礎領域」「システム・メディア領域」の各科⽬を履修することで、総合的なWebや画像処理技術が、履修者の学科を問わず習得可能である。
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html

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https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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⼤学院
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C105

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

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授業科⽬名

コンピュータライゼイションと現代の諸問題

Course Title

COMPUTERIZATION AND CURRENT TOPICS

サブタイトル（任意）⑥

担当者名
授業コード/Registration
Code
開講年度学期/Academic
Year, Semester⑤

単位数/Credits
ナンバリング/Course
Numbering

久東光代
134017001

2020年度後期
1.0単位

開講キャンパス/Campus
開講期・授業区分/Class
Category
年次/Year⻄⽣⽥キャンパス

週間授業
1年

POI-D4-4-1-05-1③

この科⽬は、３年⽣以上で副専攻「情報メディアコース」の履修者には必修科⽬であるが、展開科⽬として、1年⽣以上の誰でも履修することができる。2020年度は、後期⽉曜３限に開講する。
現代社会は情報化が進み、現代⼈の活動は、政治、経済、科学、⽂化・芸術、そして⽇常⽣活にいたるまで、「ICT（情報通信技術）」「デジタル」「情報メディア」という⾔葉抜きで語ることはできない。これらはすでに、私たちの⾏動だけでなく思考の奥深くまで⼊り込んでいる。また、⼈間の活動を⽀援するために⽣まれてきたものであるが、その半⾯、われわれ⼈間がICTに使われ、⽀配されてしまう可能性も少なくない。
授業の概要/Course Summary
この授業では、情報化の進展がもたらすさまざまな成果と課題に正⾯から向き合い、議論を重ねて、多様な視点で掘り下げる機会を持ちたいと思う。
この授業は後期１単位の科⽬で、計７回実施する。他の授業と異なる特徴として、学外から４名のゲストスピーカーをお迎えし、各１回ずつ計３回、ご講演いただき、ご講演後は質疑応答を⾏う。コーディネーターを務める久東光代（⼼理学科）が残りの３回で、オリエンテーションと講演に関する事前学習、最後の授業では、それぞれの講演内容を踏まえ、履修者同⼠、学び取った成果を発表する。
以上の授業形態で進めるが、単に学術的な知識を⾝につけるだけでなく、実践的な⽣の体験に接することを⽬指している。

②

⾃宅学習主体の遠隔型授業のため、ゲストスピーカーによる講演は、Zoomで⾏う予定である。また、Web上でアクセスするLMS（学習管理システムLearning Management System）manabaを活⽤し、事前学習（ご講演に対する質問を考えるなど）と講演の成果や感想の共有を⾏う。
また、授業の最後（第７回）では、Zoonにより、受講者全員にご講演の振り返りと成果発表を⽬的としたプレゼンテーショ
ンを実施する。

授業の⽅法/Course
Approaches or Methods

学位授与⽅針との関係/Relations with Diploma

⼤学 DP3

Policy①

授業の到達⽬標/Course
Goals(1)情報化社会、ICT（情報通信技術）、ネット、情報メディア、⼈⼯知能などに関する現状と問題点を把握することができる。
(2)講演内容を、各⾃の学業、キャリア形成、将来の社会⽣活の希望や展望に結び付けて聞き、理解することができる。
(3)事前学習やレポート課題、発表活動などを通じて、⾃分の理解内容や考えを⼈に分かるよう適切に表現できる。
この授業では、情報メディア関連で各界で活躍しているゲストスピーカーをお招きし、講演会を４回（うち２回は⼈間社会
学部卒業⽣）、⾏う。また、その他に、授業担当者による講演に関わる事前・事後学習を３回、実施する。
2020年度は、企業からは異なる視点でロボット開発に従事している⽅々、卒業⽣からは少⼥漫画家の⽅とゲームのキャラク
タデザイナーの⽅を予定している。

④

授業計画（半期14項⽬、通年
28項⽬ 回数毎の内容含む）/Course Plan

１．９⽉２１⽇（⽉） オリエンテーション 担当：久東
２．１０⽉5⽇（⽉） ゲストスピーカーによる講演 第１回（株）シャープ・ロボホン開発企画・開発チームリーダー 景井美帆⽒「（仮）ロボホンはどのように⽣まれたか？」
３．１０⽉２６⽇（⽉） ゲストスピーカーによる講演 第２回
少⼥漫画家・⼈間社会学部卒業⽣ ⽴⽊⿇耶（⽴樹まや）⽒「⼈間社会学部を謳歌した結果、少⼥漫画家になりました」
４．ゲストスピーカーによる講演 第３回
株）１１⽉１６⽇（⽉） オリィ研究所 常⽥剛⽣⽒「仮）分⾝ロボットによる社会参加」
５．１２⽉７⽇（⽉） ゲストスピーカーによる講演 第４回（株）ミクシー・「モンスターストライク」イラストチーム・⽂化学科卒業⽣ 内藤真代⽒「（仮）仕事と趣味をとことん極める！〜モンストイラストチームから趣味のアメコミまで〜」
６．１２⽉１４⽇（⽉） 成果に関するグループ討議・成果報告会の準備 担当：久東
７．１２⽉２１⽇（⽉） まとめ（成果報告会を予定） 担当:久東※講演の正式なタイトルと内容の詳細、３〜６のゲストスピーカーの講演⽇程などについては、次のWebに掲載するので確認すること。
・この授業のWebhttp://mcn-www.jwu.ac.jp/~kuto/2020/comp/※詳細は９⽉２１⽇（⽉）の第１回の授業のオリエンテーションでも説明する。

⑦

成績評価の⽅法/Methods of
Evaluation(1)講演毎に、Web上のLMS manaba に提出した⼩レポートの提出状況 40%(2)Web学習管理システム上でのディスカッションへ参加の度合い 30%(3)最終課題（発表プレゼンを予定） 30%

106

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授業外学修（準備・事後学習等に必要な時間・具体的な内容）/Prep&Review
使⽤テキスト/Text to beused
参考書（参考資料
等）/Reference Books
その他（受講⽣への要
望）/Notes, Message toStudents

事前準備としては、各 講演者の情報を紹介するWebや書 などで べ、⼩レポートを提出する。また、事後学習としては、
それ れの 講演内容から得た成果を、毎回、⼩レポートを作成し提出し、最 課題の発表資料作成時にまとめられるようにする。
(1)講演者より指定された資料(2)情報関連授業専⽤Web
http://mcn-www.jwu.ac.jp/~info-edu/(3)manabaのこの授業のコース ュース
各講演者から紹介される資料・Web(１）１回⽬の授業で、この授業のオリエンテーションを⾏うので、授業予定（計 回）、授業⽬的などをよく（２）この授業は出 を重 する。また、的な授業参 と講演者への質問などの発 を望む。

すること。

共通科⽬（学科科⽬以外）
https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000ayo-att/syllabus̲DP̲code̲unv.pdf
学位授与⽅針（※参照⽤）/Diploma Policy

学科科⽬（各学科カリキュラム・ツリーより参照してください）https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/curriculum.html
⼤学院https://unv.jwu.ac.jp/unv/about/information/ilcp490000000b0m-att/syllabus̲DP̲code̲grd.pdf「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表（※参照⽤）
授業形態の種類 ※必須「実務経験のある教員等による授業科⽬」の⼀覧表
https://unv.jwu.ac.jp/unv/academics/curriculum/ilcp4900000082x1-att/kyoin̲kamoku.pdf
C107

https://www6.jwu.ac.jp/uprx/up/pk/pky001/Pky00101.xhtml

2021/05/13

2020

履修の手引き

家

政

学

部

文

学

部

理

学

部

108

基礎科目

情報処理

家政学部、文学部、理学部の１年次学生を対象とする必修科目として、情報科学および情報処理に関する基礎的な知識を講義と実習を組み合わせて習得します。Windows の環境でデータ処理を行える能力を養うとともに、情報処理やコンピュータのハード・ソフト、ネットワーク、情報セキュリティ－等の基礎的な概念と情報倫理も合わせて学習し、情報化時代に必要な知識を身につけます。
情報処理は、2015 年度以前入学の理学部の学生は履修できません。
基礎情報処理は家政学部、文学部、2016 年度以降入学の理学部の必修科目です。反復履修不可。
１クラスしか履修できません。前期・後期を問わず前期始業時にクラス指定を行います。
ただし、４年次前期に必修単位分を修得できなかった場合に限り、後期に追加登録できます。
人数調整することがあるので、掲示等に注意してください。
理学部の学生は、所属学科のクラスを履修しなければなりません。
家政学部、文学部の学生は、理学部のクラスを履修できません。

情報処理 授業科目表
期

系列

授 業 科 目 名

単位数

開講
年次

担 当 者

基礎情報処理

必2

前(後)

1

小川賀代
中島徹
横田裕介
大野慶祐
杉岡幸次
渡邉洋平
尺長健

応用情報処理

選2

前(後)

2～

横田裕介

－79－

109

倉光君郎
長谷川治久
赤澤紀子
小柴健史
藤田智子
兼子裕大
望月義彦

備

考

「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可☆

履修の手引き

人間社会学部

110

展 開 科 目
１

ねらい人間社会学部における学びの特徴は、５つの学科が有機的にむすびついていることにより、人間・社会・文化を総合的に学べるところにあります。その特徴を最大限にいかすためには、入学時点から学部学生共通の基盤となるような基本的知識や技術を身につける必要があります。展
開科目はそのような共通基盤を身につけると共に、自己の教養をさらに深め発展させることを目的とした科目です。この科目の修得を通じて、「人間社会学部で学ぶとは何か」を感じとってもらえればと思います。

２

特

徴

人間社会学部の展開科目は学部で学ぶ特徴を最大限いかすため、入門的位置づけにとどまることなく、今日的話題について、専門領域から複眼的に見つめることができるよう整えられています。ここでは、グローバルな見方を身につける一方で、生活に密着した知識の展開も要求されます。また、学問を理性的枠組みだけからとらえるのではなくて、自己の感性を磨くことで、まったく新しい「知」の確立を目指してもらいたいという願いがあります。そのために、３つの領域に実践的な科目が設けられているのが特徴です。

３

３つの領 域

展開科目は以下の３つの領域に分かれ、人文科学、社会科学、自然科学にまたがる最近の学問領域をバランスよく学べるように構成されています。また、それぞれの領域には講義科目だけでなく、領域で得られた知識をさらに深めるための体験的な科目が設けられています。

＜地球市民をめざして‐人間と社会＞
政治・経済・宗教・教育・環境・文化・歴史、これらの人間と社会の営みを考えるとき、地球規模で出来事が進む現代という次元においては、
自分の周りを眺めるというよりは、時間的にも空間的にも俯瞰できるような視点が必要となるでしょう。一市民であると同時に地球市民でありたいという自覚で学んでみたら見えることも変わってくるかもしれません。

＜よき生を求めて‐人間と生活＞
私たちの知識は、生きる営みと無関係ではありえません。知識は単に集積されるだけではなく、生活と結びついてはじめて教養というものになります。法律、福祉、人権、こころとからだ、そしてその健康、あらゆる「知識」は「からだ」を通してさらに大きな生きる力になるでしょう。

＜知と感性を磨く‐人間と知＞
人間はその歴史の中で、哲学と科学をとおして世界を論理的に組み立てなおしてきました。そして、それを人間の「知」の対象としてきたのです。生命科学の進歩はヒトと動物の境界を取りはらい、コンピュータの精緻化と小型化は脳と機械の併存を可能にしてしまいました。人間中
心の合理性を超えて理解しなければならなくなった現代の人間の知は、理性的、論理的な枠組みだけでなく、感性的、直感的世界から組み直される必要が出てきたといえます。ここでは、科学も数学も文学も演劇も美学も音楽もフォークロアの世界も融合して、人間の知を探求し
ます。

展
開

－109－

111

2020 年度 ＜知と感性を磨く－人間と知＞授業科目表
提供
学科

展開科目

授業科目名

単位
数

期

開講
年次

担当者名

関根崇泰
1～ 茂木健一郎
石川 哲朗
恩蔵絢子
1～ 茂木健一郎
小俣圭

科学の歴史Ⅰ

科学Ⅰ

2

前期

科学の歴史Ⅱ

科学Ⅱ

2

後期

生命を科学するⅠ

生命科学Ⅰ

2

前期

1～ 齋藤 理佳

生命を科学するⅡ

生命科学Ⅱ

2

後期

1～ 齋藤 理佳

コンピュータと人間

情報と倫理

2

前期

1～ 久東 光代コンピュータのしくみ

情報科学基礎Ⅰ2

後期

1～ 鳥海 有紀

1

後期

1～ 久東 光代☆

知覚・認知心理学Ⅰ2

前期

2～ 竹内 龍人2018 年度入学者より履修可

コンピュータライゼイシ コンピュータライゼイシ
ョンと現代の諸問題
ョンと現代の諸問題

講義科目

色の世界・形の世界Ⅰ
色の世界・形の世界Ⅱ
こころの行動学
こころの進化子どもの発達心理

子どものことば
精神分析学
ことばとひとパソコンの基礎・基本

体験科目

コンピュータと情報活用

プレゼン理論と実際

展開科目にならない学科備 考

隔年 2020 年度休講

心理基礎心理学概説・２－Ⅰ2

前期

2～ 竹内 龍人2017 年度入学者まで履修可

視覚心理学

2

後期

2～ 竹内 龍人2018 年度入学者より履修可ⓕ

心理基礎心理学概説・２－Ⅱ

2

後期

2～ 竹内 龍人2017 年度入学者まで履修可ⓕ

心理

学習・言語心理学Ⅰ2

前期

2～ 伊村 知子

2018 年度入学者より履修可

心理基礎心理学概説・３－Ⅰ2

前期

2～ 伊村 知子

2017 年度入学者まで履修可

心理

比較発達心理学2

後期

2～ 伊村 知子

2018 年度入学者より履修可

心理基礎心理学概説・５－Ⅱ

2

後期

2～ 伊村 知子

2017 年度入学者まで履修可

心理発達心理学Ⅰ2

前期

2～ 麦谷 綾子

2018 年度入学者より履修可

ⓕ

心理

心理

基礎心理学概説・６－Ⅰ2

前期

2～ 麦谷 綾子

2017 年度入学者まで履修可ⓕ

心理

学習・言語心理学Ⅱ2

後期

2～ 麦谷 綾子

2018 年度入学者より履修可ⓕ

心理基礎心理学概説・８2

後期

2～ 麦谷 綾子

2017 年度入学者まで履修可ⓕ

心理教育・学校心理学

2

前期

3･4

青木 みのり2018 年度入学者より履修可ⓕ心理青木 みのり2017 年度入学者まで履修可ⓕ

心理臨床心理学・Ⅳ

2

前期

3･4

神経・生理心理学Ⅱ2

後期

2～ 金沢 創2018 年度入学者より履修可ⓕ

心理基礎心理学概説・１－Ⅱ

2

後期

2～ 金沢 創2017 年度入学者まで履修可ⓕ

心理情報処理基礎Ⅰ2

1～

閉講

基礎情報処理2

情報処理基礎Ⅱ

2

情報科学基礎Ⅱ

データ分析とレポート
情報科学基礎Ⅲ
表現

2

2

前期：
久東 光代
佐藤 夏月
高橋 まどか前（後） 1～ 星名 由美
後期：
久東 光代
渡辺 美紀
高橋 まどか

後期

前期

－116－

112

△ ○
「情報処理基礎Ⅰ」または「情報処理基礎Ⅱ」の単位取得者
は履修不可

1～

閉講

2～ 佐藤 夏月△2017 年度入学者までは「情報処理基礎Ⅰ」または「情報処理基礎Ⅱ」の単位取得者が望ましい

2～ 久東 光代△2017 年度入学者までは「情報処理基礎Ⅰ」または「情報処理基礎Ⅱ」の単位取得者が望
ましい

提供
学科

展開科目

授業科目名

単位
数

期

開講
年次

担当者名

展開科目に
ならない学科

備 考

体験科目

心理

△
2017 年度入学者までは「情報処理基礎Ⅰ」または「情報処理基礎Ⅱ」の単位取得者が
望ましい

講義科目

文化

2

前期

2～ 久保 進次

ＩＣＴ活用とプロジェクト ＩＣＴ活用とプロジェクト
演習
演習

4

通年

1～

教養実践演習教養実践演習

2

後期

1～ 清水 将吾

○ 目白地区開講

人間と知Ⅰ

哲学の探求Ⅰ2

前期

1～ 田中 久文

☆ ○

人間と知Ⅱ

哲学の探求Ⅱ

2

後期

1～ 田中 久文☆ ○文学を楽しむⅠ

文学を楽しむⅠ2

前期

1～ 鈴木 貴子

文学を楽しむⅡ

文学を楽しむⅡ2

後期

1～ 鈴木 貴子

文学を考えるⅠ

文芸論Ⅰ

2

前期

1～

隔年 2020 年度休講

文学を考えるⅡ

文芸論Ⅱ

2

後期

1～ 武藤 純子

☆ 隔年

美学Ⅰ

美学Ⅰ

2

前期

1～ 木村 覚

美学Ⅱ

美学Ⅱ

2

後期

1～ 木村 覚映像と文化Ⅰ

映像と文化Ⅰ2

前期

1～ 川崎 公平

映像と文化Ⅱ

映像と文化Ⅱ

2

後期

1～ 川崎 公平

フォークロアの世界

民俗学Ⅰ

2

前期

2～ 室井 康成

音楽とは何かⅠ

音楽論Ⅰ

2

前期

2～ 奥波 一秀ⓕ文化

音楽とは何かⅡ

音楽論Ⅱ

2

後期

2～ 奥波 一秀ⓕ

文化

文化交流史Ⅰ

文化交流史Ⅰ2

後期

2～ 粂 和沙文化

文化交流史Ⅱ

文化交流史Ⅱ

2

後期

2～ 手塚 恵美子

文化Web と CGI

情報科学基礎Ⅳ

久東 光代
星名 由美

△

文化

展
開

－117－

113

2021

履修の手引き

家
文

政

学
学

部
部

人間社会学部
理

学
114

部

基礎科目

情 報 処 理（2021 年度入学者より）１年次学生を対象とする必修科目として、情報科学および情報処理に関する基礎的な知識を講義と実習を組み合わせて習得します。Windows の環境でデータ処理、簡単なプログラミングを行える能力を養うとともに、コンピュータのハード・ソフト、ネット
ワーク、情報セキュリティ等の基礎的な概念と情報倫理も併せて学習し、情報化時代に必要な AI、IoT などの知識も身につけます。

基礎情報処理は全学部の必修科目です。反復履修不可。１クラスしか履修できません。
前期・後期を問わず前期始業時にクラス指定を行います。ただし、４年次前期に必修単位分を修得できなかった場合に限り、後期に追加登録できます。
人数調整することがあるので、掲示等に注意してください。
理学部の学生は、所属学科のクラスを履修しなければなりません。
家政学部、文学部、人間社会学部の学生は、理学部のクラスを履修できません。

情報処理 授業科目表
単位
数

期

系列

授 業 科 目 名

開講
年次

必修科目
選択科目

基礎情報処理

必2

前(後)

1～

データサイエンス入門

選2

前期

2～

ＡＩ入門

選2

後期

2～

ＩＣＴ活用Ⅰ

選2

前期

2～

ＩＣＴ活用Ⅱ

選2

前期

2～

ＩＣＴ活用Ⅲ

選2

前期

2～

ＩＣＴ活用Ⅳ

選2

後期

2～

ＩＣＴ活用Ⅴ

選2

前期

2～

ＩＣＴ活用Ⅵ

選2

前期

2～

担 当 者
小川賀代
尺長健
横田裕介
佐藤夏月
小柴健史
藤田智子
渡辺美紀
向井香瑛

長谷川治久
倉光君郎
中島徹
兼子裕大
大野慶祐
杉岡幸次
渡邉洋平
星名由美

備

考

前期 1 ｸﾗｽは 2021 年度休講

2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可

－82－

115

基礎科目

情 報 処 理（家政・文・理学部 2020 年度入学者まで）

2020 年度までに入学した家政学部、文学部、理学部の学生を対象とする必修科目として、情報科学および情報処理に関する基礎的な知識を講義と実習を組み合わせて習得します。Windows の環境でデータ処理を行える能力を養うとともに、情報処理やコンピ
ュータのハード・ソフト、ネットワーク、情報セキュリティ－等の基礎的な概念と情報倫理も合わせて学習し、情報化時代に必要な知識を身につけます。

情報処理は、2015 年度以前入学の理学部の学生は履修できません。
基礎情報処理は家政学部、文学部、2016 年度以降入学の理学部の必修科目です。反復履修不可。
１クラスしか履修できません。前期・後期を問わず前期始業時にクラス指定を行います。
ただし、４年次前期に必修単位分を修得できなかった場合に限り、後期に追加登録できます。
人数調整することがあるので、掲示等に注意してください。
理学部の学生は、所属学科のクラスを履修しなければなりません。
家政学部、文学部の学生は、理学部のクラスを履修できません。
2020 年度まで開講の「応用情報処理」で扱っていたテーマは、2021 年度開講の新設科目に含まれています。応用情報処理の履修を希望されていた方は、それぞれのシラバス内容を確認した上で、以下の新設科目を履修してください。
「データサイエンス入門」、「AI 入門」、「ICT 活用Ⅰ」、「ICT 活用Ⅱ」、「ICT 活用Ⅲ」、「ICT 活用Ⅳ」、「ICT 活用Ⅴ」、「ICT 活用Ⅵ」

情報処理 授業科目表
期

系列

授 業 科 目 名

単位数

開講
年次

担 当 者

必修科目
選択科目

基礎情報処理

必2

前(後)

1～

小川賀代
尺長健
横田裕介
佐藤夏月
小柴健史
藤田智子
渡辺美紀
向井香瑛

データサイエンス入門

選2

前期

2～

望月義彦

ＡＩ入門

選2

後期

2～

倉光君郎

ＩＣＴ活用Ⅰ

選2

前期

2～

久保進次

ＩＣＴ活用Ⅱ

選2

前期

2～

佐藤夏月

ＩＣＴ活用Ⅲ

選2

前期

2～

鳥海有紀

ＩＣＴ活用Ⅳ

選2

後期

2～

星名由美

ＩＣＴ活用Ⅴ

選2

前期

2～

ＩＣＴ活用Ⅵ

選2

前期

2～

－124－

116

長谷川治久
倉光君郎
中島徹
兼子裕大
大野慶祐
杉岡幸次
渡邉洋平
星名由美

備

考

前期 1 ｸﾗｽは 2021 年度休講

「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可

展 開 科 目
１(人間社会学部 2020 年度入学者まで)ねらい

人間社会学部における学びの特徴は、５つの学科が有機的にむすびついていることにより、人間・社会・文化を総合的に学べるところにあります。その特徴を最大限にいかすためには、入学時点から学部学生共通の基盤となるような基本的知識や技術を身につける必要があります。展開科目はそのような共通基盤を身につけると共に、自己の教養をさらに深め発展させることを目的とした科目です。この科目の修得を通じて、「人間社会学部で学ぶとは何か」を感じとってもらえればと思います。

２

特徴

人間社会学部の展開科目は学部で学ぶ特徴を最大限いかすため、入門的位置づけにとどまることなく、今日的話題について、専門領域から複眼的に見つめることができるよう整えられています。ここでは、グローバルな見方を身につける一方で、生活に密着した知識の展開も要求されます。また、学問を理性的枠組みだけからとらえるのではなくて、自己の感性を磨くことで、まったく新しい「知」の確立を目指してもらいたいという願いがあります。そのために、３つの領域に実践的な科目が設けられているのが
特徴です。

３

３つの領域

展開科目は以下の３つの領域に分かれ、人文科学、社会科学、自然科学にまたがる最近の学問領域をバランスよく学べるように構成されています。また、それぞれの領域には講義科目だけでなく、領域で得られた知識をさらに深めるための体験的な科目が設けられています。

＜地球市民をめざして‐人間と社会＞
政治・経済・宗教・教育・環境・文化・歴史、これらの人間と社会の営みを考えるとき、地球規模で出来事が進む現代という次元においては、自分の周りを眺めるというよりは、時間的にも空間的にも俯瞰できるような視点が必要となるでしょう。一市民であると同時に地球市民でありたいという自覚で学んでみたら見えることも変わってくるかもしれません。

＜よき生を求めて‐人間と生活＞
私たちの知識は、生きる営みと無関係ではありえません。知識は単に集積されるだけではなく、生活と結びついてはじめて教養というものになります。法律、福祉、人権、こころとからだ、そしてその健康、あらゆる「知識」は「からだ」を通してさらに大きな生きる力になるでしょう。

＜知と感性を磨く‐人間と知＞
人間はその歴史の中で、哲学と科学をとおして世界を論理的に組み立てなおしてきました。そして、それを人間の「知」の対象としてきたのです。生命科学の進歩はヒトと動物の境界を取りはらい、コンピュータの精緻化と小型化は脳と機械の併存を可能にしてしまいました。人間中心の合理性を超えて理解しなければならなくなった現代の人間の知は、理性的、論理的な枠組みだけでなく、感性的、直感的世界から組み直される必要が出てきたといえます。ここでは、科学も数学も文学も演劇も美学も音楽もフォークロアの世界も融合して、人間の知を探求します。

－173－

117

４

履修方法

各学科の履修方法はつぎのとおりです。
学 科

単位数

履 修 方 法現代社会学科

２６単位

３つの領域から自由に選択 ただし＜よき生を求めて－人間と生活＞領域の社会スポーツ実習
２単位を必ず含めること。

社会福祉学科

２２単位

３つの領域からそれぞれ３科目以上６単位を履修。残りの４単位はすべての領域から自由に選択。

教 育 学 科

２２単位

＜よき生を求めて－人間と生活＞領域の社会スポーツ実習２単位を含め、３つの領域からそれぞれ６単位を履修。残りの４単位はすべての領域から自由に選択。

心 理 学 科

３０単位

＜よき生を求めて－人間と生活＞領域の社会スポーツ実習２単位を含め、３つの領域からそれぞれ６単位を履修。残りの１２単位はすべての領域から自由に選択。

文 化 学 科

２２単位

体験科目を除き３つの領域からそれぞれ６単位を履修。
残りの４単位は３つの領域から自由に選択（体験科目を含めてもよい）。

注意点“展開科目にならない学科欄”に学科名が入っている場合、その学科の学生は展開科目として履修できません。学科専門科目として履修することになります。

※2021 年度以降の注意点
2021 年度以降に展開科目を履修する場合は、以下の点に注意して履修してください。展開科目を履修する場合は、各展開科目表を確認するとともに、必ず欄外の注意事項を確認した上で履修してください。

① 展開科目（人間社会学部共通）
2020 年度までに開講されていた展開科目のうち、2020 年度までに入学した人間社会学部の学生のうちほぼ全員が、展開科目として共通して履修することができた科目です。2020 年度以降は、原則として閉講となりますが、一部の科目は引き続き開講される科目があります。
2020 年度までに入学した人間社会学部の学生が、2021 年度以降開講される科目を履修する場合、引き続き展開科目として履修することができます。

② 展開科目（学科専門提供科目）
2020 年度までに開講されていた展開科目のうち、各学科専門科目から提供された展開科目です。各科目の開講状況・履修方
法等は、提供学科の授業科目表等に従ってください。
2020 年度までに入学した人間社会学部の学生が、2021 年度以降に開講されている科目を履修する場合、引き続き展開科目として履修することができます。履修にあたっては、必ず提供学科の授業科目表・時間割・講義概要（シラバス）等を確認した上で履修してください。
授業科目表のうち、「展開科目にならない学科欄」に学科名が入っている場合、その学科の学生は展開科目として履修できず、学科専門科目として履修することになりますので注意してください。

③展開科目（教養） （2021 年度以降開講の教養科目と共通）
2020 年度までに入学した人間社会学部の学生が、2021 年度以降に展開科目として履修できる科目です。2021 年度以降開講の「教養科目」と原則として共通となります。2021 年度以降に履修した場合は、次のとおり展開科目として参入されます。

－174－

118

・2020 年度までに入学した人間社会学部の学生が、2021 年度入学者より適用の教養科目Ａ系列「多様な社会と人間の尊厳」の科目を履修した場合、展開科目＜地球市民をめざして－人間と社会＞の科目を履修したものとみなします。
・2020 年度までに入学した人間社会学部の学生が、2021 年度入学者より適用の教養科目Ｂ系列「自然の摂理の探求」の科目を履修した場合、展開科目＜よき生を求めて－人間と生活＞の科目を履修したものとみなします。
・2020 年度までに入学した人間社会学部の学生が、2021 年度入学者より適用の教養科目Ｃ系列「知性と文化の系譜」の科目履修した場合、展開科目＜知と感性を磨く－人間と知＞の科目を履修したものとみなします。
なお、2020 年度までの単位修得状況により、一部の科目を履修できない場合があります（科目表の欄外の注意事項を必ず確認すること）。

④ 展開科目（身体運動） （2021 年度以降開講の身体運動科目と一部共通）
身体運動関連科目のうち、2020 年度までに入学した人間社会学部の学生が、2021 年度以降に展開科目（一部除外あり）として履修できる科目です。
ただし、「身体運動 Ⅱa」
「身体運動 Ⅱb」
「身体運動 Ⅱc」
「身体運動論」「身体運動演習ａ」「身体運動演習ｂ」を履修した場
合は、各学科が定める範囲において自由選択科目に算入されます（詳細は卒業要件単位の項を参照）。
なお、履修については履修上の注意事項等を必ず確認すること。

⑤ 展開科目（情報処理） （2021 年度以降開講の情報処理科目と一部共通）
情報処理関連科目のうち、2020 年度までに入学した人間社会学部の学生が、2021 年度以降に展開科目（一部除外あり）として履修できる科目です。
ただし、「データサイエンス入門」「ＡＩ入門」「ICT 活用Ⅰ」「ICT 活用Ⅱ」「ICT 活用Ⅲ」「ICT 活用Ⅳ」「ICT 活用Ⅴ」「ICT 活用Ⅵ」を履修した場合、各学科が定める範囲において自由選択科目に算入されます（詳細は卒業要件単位の項を参照）
。

－175－

119

展開科目（情報処理） 授業科目表（人間社会部 2020 年度入学者まで）
期

系列

授 業 科 目 名

単位数

選択科目

選2

情報科学基礎Ⅰ

選2

1～

情報科学基礎Ⅱ

選2

2～

情報科学基礎Ⅲ選2

2～

情報科学基礎Ⅳ

選2

2～

ＩＣＴ活用とプロジェクト演
習

選2

1～

情報と倫理

選2

1～

コンピュータライゼイションと現代の諸問題選2

1～

データサイエンス入門

選2

前期

2～

望月義彦

ＡＩ入門

選2

後期

2～

倉光君郎

ICT 活用Ⅰ

選2

前期

2～

久保進次

ICT 活用Ⅲ

ICT 活用Ⅳ

選2

選2

選2

前期

前期

後期

1～

担 当 者

基礎情報処理ICT 活用Ⅱ

前期

開講
年次

2～

2～

2～

星名由美

備

考

2020 年度人間社会学部
入学者まで展開科目
2017 年度まで開講の「情（展）
報処理基礎Ⅰ」または「情報処理基礎Ⅱ」の単位取得者は履修不可
閉講
2020 年度人間社会学部入学者まで展開科目閉講
2020 年度人間社会学部入学者まで展開科目閉講
2020 年度人間社会学部入学者まで展開科目閉講
2020 年度人間社会学部入学者まで展開科目閉講
2020 年度人間社会学部入学者まで展開科目閉講
2020 年度人間社会学部入学者まで展開科目閉講
2020 年度人間社会学部入学者まで展開科目「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
家政・文・理学部 2020 年度入学者まで適用の「データサイエンス入門（仮）」と共通「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
家政・文・理学部 2020 年度入学者まで適用の「ＡＩ入門（仮）」と共通「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
家政・文・理学部 2020 年度入学者まで適用の「ICT 活用Ⅰ」と共通

佐藤夏月「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
家政・文・理学部 2020 年度入学者まで適用の「ICT 活用Ⅱ」と共通

鳥海有紀「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
家政・文・理学部 2020 年度入学者まで適用の「ICT 活用Ⅲ」と共通

星名由美「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
家政・文・理学部 2020 年度入学者まで適用の「ICT 活用Ⅳ」と共通

－187－

120

期

系列

授 業 科 目 名

単位数

開講
年次

選択科目

ICT 活用Ⅴ

選2

2～

ICT 活用Ⅵ

選2

2～

担 当 者

備

考

2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
家政・文・理学部 2020 年度入学者まで適用の「ICT 活用Ⅴ」と共通
2021 年度休講「基礎情報処理」履修後でなければ履修不可
家政・文・理学部 2020 年度入学者まで適用の「ICT 活用Ⅵ」と共通

履修上の注意「基礎情報処理」は展開科目＜知と感性を磨くー人間と知＞の科目として算入される。
2017 年度まで開講の「情報処理基礎Ⅰ」または「情報処理基礎Ⅱ」を履修した場合は、展開科目＜知と感性を磨くー人間と知＞の科目として算入される。
「基礎情報処理」以外の科目を履修した場合は、各学科が定める範囲において、卒業要件単位の自由選択科目として算入する。
人数調整することがあるので、掲示等に注意してください。

－188－

121

情報処理委員会内規
（職掌）
第１条

大学執行部会議の下に基盤教育センター（以下「センター」という。）を置き、センターの下に情報処理委員会（以下「委員会」という。）を置く。
２

委員会は、執行部の方針を踏まえた次の運営を行う。

（１）委員会は、情報処理科目の新設・改廃・授業科目表の編成について立案し、大学執行部会議に提案する。
（２）委員会は、情報処理科目の教員人事について立案し、大学執行部会議に提案する。
（３）情報処理科目予算の執行については、情報処理委員会において審議決定する。
（４）必要に応じて、他の委員会と連絡を取り、授業科目の内容等についての検討・調整を行う。
３

委員会は、執行部の方針を踏まえ、全学的な視野に立って、本学の情報処理教育の⻑期的な基本方針の策定を行う。

（委員⻑）
第２条
２

委員⻑は、専任教員の中からセンター⻑が指名し、大学執行部会議で決定する。

委員⻑は、専門委員又は学部委員となる。

（構成）
第３条

委員会は、大学執行部会議で決定した委員構成、人数に基づき、専門委員及び学部委員又はそのいずれかで構成する。
２

専門委員は、センター⻑及び委員⻑によって選出される。

３

学部委員は、学部⻑によって選出される。

４

委員会には、センター⻑も出席することができる。

５

委員⻑は、必要に応じて委員以外の教職員に対して委員会への出席を要請することができる。

（委員の任期）第４条
２

委員の任期は、原則として専門委員３年、学部委員は２年とする。ただし、再任を妨げない。

委員の任期の途中で交代が生じた場合は、センター⻑と委員⻑で相談の上、後任委員を選出する。後任委員の任期は、前任者の残任任期とする。また、再任は妨げない。

（委員会の招集と運営）
第5条

委員⻑は、委員会を招集し議⻑となる。

２

委員会は、過半数(委任状を含む。)の出席をもって成立する。

３

委員会の議事は、出席委員の過半数で決する。可否同数の場合は、議⻑の決するところによる。

(報告)
第6条

委員会の審議結果は、センター⻑へ報告する。

122

（事務）
第7条

委員会に関する事務は、学務部学修支援課が行う。

（改廃）
第8条

この内規の改廃は、大学執行部会議の議を経て、学⻑が決定する。

附則
この内規は、2021 年 4 月１日から施行する。

1232021.3.17現在
２０２１年度委員会体制について
２０２１年度体制

２０２１年度以降案

委員会名

カテゴリー

委員⻑
和賀祥教授（物生）【ＦＤ推進担当】JWU女子高等教育センター【センター⻑：和賀祥教授（物生）】

ＦＤ推進、
ＩＲ推進、
ＩＣＴ教育

佐藤克志教授（住居）【ＩＲ推進担当】

等

専 門 委 員
家

文

佐藤克志
（住居）
額田春華
（家経）

学 部 委 員

理

人社

附属機関等

家

文

理

人社

通信教育課程

人数

備考

和賀祥
（物生）
加藤玄
（史）

黒岩亮子
（社福）

専門委員

６名

長谷川治久
（数物）

長谷川治久教授（数物）【ＩＣＴ教育担当】
２０２１年度以降案

委員⻑

委員会名

カテゴリー

自校教育委員会（教特１、教特２）齋藤慶子准教授（教育）外国語委員会家

文

専 門 委 員
理

人社

松梨久仁子
（被服）

渡部麻実
（日文）

小川賀代
（数物）

齋藤慶子
（教育）

鈴木喜和
（英文）
馬場聡
（英文）
黒子康弘
（史）

鈴木喜和准教授（英文）（英語・初修外国語）

情報処理委員会

小川賀代教授（数物）

身体運動委員会

杉山哲司准教授（児童）

教養教育委員会

福田安典教授（日文）

教職課程委員会

清水睦美教授（教育）基盤教育センター

小川賀代
（数物）
長谷川治久
（数物）
杉山哲司
（児童）
佐古隆之
（食物）

附属機関等

家

杉山直子
（文化）
朴倍暎
（文化）

鈴木礼子
（食物）

藤崎和香
（心理）

原ひろみ
(家経)

大沼義彦
（現社）

文

学 部 委 員
理

人社

武村裕之
（物生）

林悠子
（日文）

通信教育課程

人数

備考

専門委員

４名

柿原文子*
（通・生）

専門委員
学部委員

５名
３名

浅見美穂*
（通・生）

専門委員
学部委員

３名
３名

鳴海伸一
（日文）

上田実希
（物生）

浅野雅子*
（通・食）

専門委員
学部委員

３名
３名

伊藤寿和
（史）

中島徹
（数物）

佐々木雄大 浅野雅子*（文化） （通・食）

専門委員
学部委員

２名
５名

軽井沢セミナー
担当者会議【センター⻑：佐藤和哉教授（英文）】

資格教育課程委員会

古川元也教授（史）

福田安典
（日文）

阿部秀樹
（物生）

請川滋大
（児童）
稲葉秀哉*
（児童）
羽中田彩記子*
（児童）

北村暁夫
（史）

愛木豊彦
（数物）

後藤敏行
（家経）

古川元也
（史）
衣川隆生
（日文）
木村麻衣子
（日文）

伊ヶ崎大理
（家経）

清水睦美
（教育）
瀬尾美紀子
（教育）
野田不二夫*
（教育）
宮井和惠*
（教育）

坂田仰
（教職教育開発
センター）

田中雅文
（教育）

尾﨑啓子*
（通・児）

専門委員 １０名
学部委員
１名

教育実習
担当者会議
教職課程担当者

内村理奈
（被服）

（前）
佐藤達郎
（英文）
（後）
大場昌子
（英文）

倉光君郎
（数物）

上田誠二
（現社）
水野僚子
（文化）

柿原文子*
（通・生）

専門委員
学部委員

５名
６名

（*は特任教授）
２０２１年度以降案

文

澤田美砂子准教授（児童）

澤田美砂子
（児童）

藤井洋子
（英文）

星野由美
（物生）

→大沢先生後任

今城尚志教授（物生）

薬袋奈美子
（住居）

近藤光博
（史）

今城尚志
（物生）

麦谷綾子
（心理）

家

文

委員会名

カテゴリー

社会連携教育センター

家

専 門 委 員理

キャリア委員会

人社

附属機関等

家

文

学 部 委 員
理人社

通信教育課程

人数

備考

周燕飛
専門委員

４名

専門委員

４名

（現社）

【センター⻑：横井孝志教授（被服）】※2020年４⽉〜任期２年

社会連携教育委員会

２０２１年度以降案

専 門 委 員

委員会名

カテゴリー

理

学 部 委 員
人社

附属機関等

備考

文

理

人社

藤井雅子
（史）

村岡梓
（数物）

川﨑直樹
（心理）

学部委員

４名

通信教育課程奨学委員会

村岡梓准教授（数物）

新藤一敏
（食物）

学生委員会

西村一之准教授（現社）

片山伸也
（住居）

高梨博子
（英文）

横田裕介
（数物）

西村一之
（現社）

学部委員

４名

学寮委員会

藤井恵子教授（食物）

藤井恵子
（食物）

久保田静香
（史）

今野良彦
（数物）

川崎公平
（文化）

学部委員

４名

家

文

理

人社

浅野由子
（児童）

杉村安幾子
(史）

秋本晃一
（数物）

沈潔
（社福）

8

8

8

7

学生支援センター【センター⻑：学生生活部⻑

人数

家

坂田薫子教授（英文）】２０２１年度以降案

カテゴリー

専 門 委 員

委員会名家

国際交流委員会

田中有美准教授（文化）宮崎あかね教授（物生）】

計

理

派遣：
早野薫（英文）受入：
田辺和子（日文）衣川隆生（日文）

国際交流センター【センター⻑：国際化推進担当理事

文

11

15

学 部 委 員
人社

附属機関等

派遣：
田中有美
（文化）

9

14

124

1

通信教育課程

人数
専門委員
学部委員

6

備考
４名
４名

８７名

日本女子大学自己点検・評価規則
平成８年２月１日
改正

平成 10 年４月１日

平成 15 年３月 12 日

平成 17 年４月１日

平成 18 年４月１日

平成 19 年４月１日

平成 22 年４月１日

平成 24 年４月１日

平成 26 年４月１日

平成 27 年４月１日

平成 29 年４月１日

平成 30 年４月１日

平成 30 年６月１日

平成 31 年４月１日

2019 年６月１日

制定

2021 年４月１日
（目的）
第１条

この規則は、日本女子大学学則第２条、日本女子大学大学院学則第２条及び日本女子大

学家政学部通信教育課程規程第２条の規定に基づき、大学及び大学院の目的並びに社会的使命を達成するために、教育研究水準の向上を図り、教育研究活動の状況及び管理運営等について、自己点検及び評価を行うために必要な事項を定めることを目的とする。
（自己点検・評価の組織）
第２条
２

前条の目的を達成するために、内部質保証推進組織として自己点検・評価委員会を置く。

自己点検・評価委員会は、統括するための自己点検・評価委員会幹事会（以下「幹事会」という。）と点検・評価を行うための部門からなる。
（点検・評価項目）

第３条

自己点検・評価は、別表１に定める項目を基準とし、その細目については、自己点検・評価委員会の示す基本方針及び実施基準等に基づく。
（各種方針）
第４条

自己点検・評価委員会は、前条に定める別表１の項目ごとに方針を定め、日本女子大学

各種方針として公表する。
（目標策定及び実行指示）
第５条

大学改⾰運営会議は、中・⻑期計画に基づいた事業計画に則り、自己点検・評価委員会の示す基本方針及び実施基準に基づき、該当する教学部門の委員会に年度ごとに目標の策定及び実行を指示する。
２

常任理事会は、中・⻑期計画に基づいた事業計画に則り、自己点検・評価委員会の示す基本
方針及び実施基準に基づき、該当する部局等に年度ごとに目標の策定及び実行を指示する。
（自己点検・評価委員会幹事会）

第６条

幹事会は、次の事項を決定する。

(１)

自己点検・評価の基本方針、実施基準及び評価指標の策定(２)

各部門から報告された点検・評価結果の検証(３)

自己点検・評価報告書の作成及び報告
1

125

2

(４)

認証評価及び外部評価の実施に関する事項(５)

その他幹事会が必要と認める事項

幹事会は、次の委員をもって構成する。
(１)

副学⻑

(２)

大学改⾰推進室⻑

(３)

事務局⻑

(４)

総務部⻑

(５)

各部門の部門⻑(６)

その他幹事会が必要と認める者

３

委員⻑は副学⻑が当たり、副委員⻑は委員⻑によって指名された委員が当たる。

４

委員⻑は、委員会を招集しその議⻑となり、副委員⻑はこれを補佐する。

５

幹事会が必要と認めたときは、委員以外の者の出席を求め、意見を聴くことができる。

６

幹事会は、委員の３分の２以上の出席をもって成立し、出席委員の過半数をもって決する。
（部門）

第７条

各部門は、基本方針と実施基準に基づき、該当委員会及び部局の自己点検・評価結果を検証し、幹事会に報告する。
２

各部門及び構成員は、次のとおりとする。
(１)教学部門

教員３名、学務部⻑、学務部事務部⻑

(２)教育研究等環境部門(３)入試部門

教員３名、入学・広報部⻑

(４)学生部門

教員３名、学生生活部⻑、学生生活部事務部⻑

(５)社会連携部門

教員３名、社会連携教育センター所⻑、通信教育・生涯学習事務部⻑

(６)大学運営・財政部門
３

教員３名、管理部⻑、学務部⻑、学務部事務部⻑、図書館事務部⻑

教員３名、財務部⻑

部門担当となる教員は、専門性が必要な部分は幹事会委員⻑が指名し、それ以外は各学部から選出する。

４

各部門の委員の任期は２年とし、再任を妨げない。

５

各部門の構成員のうち１名を部門⻑とする。
（自己点検・評価におけるＩＲの活用）

第８条

自己点検・評価は、客観的な根拠資料又はデータに基づき実施するよう努める。なお、

データの取り扱いについては、別に定める。
（点検・評価結果の活用）第９条

自己点検・評価委員会は、大学執行部会議に自己点検・評価報告書及び検証結果を提出しなければならない。
２

大学執行部会議は、自己点検・評価報告書の精査、決定を行い、日本女子大学における教育研究活動の状況及び管理運営等の改善・改⾰方策の策定を行う。

３

学⻑及び理事⻑は、自己点検・評価の結果、改善が必要と認められた事項について、有効か
つ具体的な措置を講ずる。

４

本学の構成員は、自己点検・評価の結果、改善が必要と認められた事項について、改善に努
2

126

めなければならない。
（点検・評価の公表）
第 10 条

自己点検・評価の結果は、学⻑及び理事⻑の責任において公表する。

（事務局）
第 11 条

自己点検・評価委員会の事務は、総合企画部大学改⾰推進室が行う。

（改廃）
第 12 条附

この規則の改廃は、自己点検・評価委員会の議を経て、理事⻑が行う。
則

この規則は、平成８年４月１日から施行する。
附則

この規則は、平成 10 年４月１日から施行する。
附則

この規則は、平成 15 年３月 12 日から施行する。
附則（事務組織改編に伴う改正）

この規則は、平成 17 年４月１日から施行する。
附則

この規則は、平成 18 年４月１日から施行する。
附則

この規則は、平成 19 年４月１日から施行する。
附則

この規則は、平成 22 年４月１日から施行する。
附則（役職新設等による委員の追加に伴う改正）

この規則は、平成 24 年４月１日から施行する。
附則（事務組織変更に伴う改正）

この規則は、平成 26 年４月１日から施行する。
附則（事務組織変更等に伴う改正）

この規則は、平成 27 年４月１日から施行する。
附則（各委員会の役割の明確化等に伴う改正）

この規則は、平成 29 年４月１日から施行する。
附則（大学基準への対応及び内部質保証体制の見直しに伴う改正）

この規則は、平成 30 年４月１日から施行する。
附則（事務組織改編等に伴う改正）

この規則は、平成 30 年６月１日から施行する。
附則（各種方針及び到達目標策定事項の追加に伴う改正）

この規則は、平成 31 年４月１日から施行する。
附則（ＪＷＵ女子高等教育センター設置に伴う改正）

この規則は、2019 年６月１日から施行する。
附則（自己点検・評価体制変更及び事務組織変更に伴う改正）
3

127

１

この規則は、2021 年４月１日から施行する。

２

日本女子大学各機関等自己点検・評価委員会規程及び自己点検・評価プロジェクトチームに関する内規は廃止する。

別表１
１

大学・学部（通信教育課程を含む）・大学院等の理念・目的

２

内部質保証

３

教育研究組織４

教育課程・学習成果

５

学生の受け入れ６

教員・教員組織

７

学生支援

８

教育研究等環境

９

社会連携・社会貢献

10

大学運営・財務

11

その他

4

128

日本女子大学における内部質保証に関する体制図

２０１９（平成３１）年４月１日施行（2020年4月１日更新）※項目に付記している条番号は、改正「日本女子大学自己点検・評価規則」に基づくものです。

全学的な観点による検証 （大学レベル）

Ａ｜

検証結果をもとにした改善・向上のための行動計画の作成、運用へ

教育状況の検証・達成度評価｜

ＤＰの検証・達成度評価

Ｃ

事
会
（

外部評価委員会・自己点検・評価の結果について、検証及び評価の実施・教育研究等の向上に
資する提言

法
人
）

【全学内部質保証推進組織】

大学改革運営会議（教学マネジメント）
自己点検・評価報告の精査・決定及び改善・改革方策の策定・実行

教学マネジメントの適切性、有効性の検証

第９条第１項第５号

ＤＰ

大学の3つの方針「Ｐ」
ＤＰ計画（策定）｜

ＣＰ計画（策定）

第７条第２項｜ＡＰ計画（策定）

大学改革推進室大学の3つの方針［Ｄ］
学位授与－教育実施－入試実施

自己点検・評価結果のとりまとめ
改善計画に対する進捗状況の報告各種の情報収集、連絡調整 など各種方針第４条

自己点検・評価委員会

自己点検・評価報告書の作成及び検証
事業計画

第７条第１項
第１１条第２・５・６項

第９条第６項

到 達 目 標 策 定

認証評価第９条第６項

自己点検・評価法人委員会

重点目標

自己点検・評価プロジェクトチーム

第１０条第２・５・６項

第１２条

自己点検・評価教学委員会

事務局
自己点検･評価委員会

学部・大学院等 自己点検･評価委員会＜該当部局＞
学園企画室
大学改革推進室
総務部
財務部
管理部
入学・広報部
学務部
学生生活部
通信教育・生涯学習事務部
図書館事務部
第２条第２項第２号（第１３条）担当事務局：大学改革推進室

大学
大学院
家政学部
家政学研究科
通信教育課程 人間生活学研究科
文学部
文学研究科
人間社会学部 人間社会研究科
理学部
理学研究科
※第５条第１項及び第２項に基づき点検・評価を行う。

附属各機関
自己点検・評価委員会
図書館
成瀬記念館
総合研究所
現代女性キャリア研究所
JWU女子高等教育センター
社会連携教育センター
教職教育開発センター
生涯学習センター
メディアセンター
カウンセリングセンター
保健管理センター
さくらナースリー
第２条第２項第３号（第１３条）担当事務局：大学改革推進室

第
７
条
第
３
項

第９条第１項第５号

到達目標策定、自己点検・評価結果、改善状況の報告
第１１条第２・５・６項

（
具
体
的
な
措
置
）

第１０条第２・５・６項

到達目標策定、自己点検・評価実施の依頼
事業計画

各
学
部
・
研
究
科
等
へ
の
改
善
指
示
及
び
支
援

内部質保証のための全学的方針・手続に基づく教学マネジメントに関わる目標・計画等の設定

各学部・研究科その他の組織に対する教学マネジメント

重点目標

第８条

学 長

大学の3つの方針「Ａ」
方針見直し－教育改善－入試改善

大学の3つの方針「Ｃ」
入試状況の検証・達成度評価

理

社会に公表

（執行部）

「全学内部質保証推進組織」は、大学全体の取り組み状況を常に把握しながら、学部、研究科その他の組織に対し必要な指示を与え調整を図るなど、学内の取り組みを促進させる中心的役割を担うことが必要である。

全学委員会
学部委員会（目白）学部委員会
ＦＤ委員会（学部／大学院） 教務委員会
日本語教員養成講座委員会
予算委員会
学科目委員会（家文理）
留学生科目委員会
入学委員会
学生委員会
国際交流委員会
教職課程委員会
図書委員会
基礎科目委員会
奨学委員会（学部／大学院） 教養教育委員会
学寮委員会
紀要委員会（学部・院／家文理）
教養特別講義１委員会
学部委員会（西生田）
教養特別講義２委員会
教務学科目委員会
資格教育課程委員会
学生委員会
キャリア委員会
教職課程委員会
社会教育主事委員会
紀要委員会（学部・院／人）※第５条第２項に基づき点検・評価を行う。
※重点目標に関係ない場合も、全学委員会報告、学部委員会報告は毎年実施
第２条第２項第１号（第１３条）担当事務局：研究・学修支援課

学部・大学院等による検証 （プログラムレベル）
自己点検・評価の結果を踏まえた学部等の課題や第三者評価等の指摘に対する改善の実施など

・ＤＰに基づく学習
成果の測定とその評価
・自己点検・評価
報告書の作成・分野別評価の実施など

教育内容や教育方法等の自己点検・評価
改善策の策定と実施
学部長等への自己点検・評価の報告
シラバスと授業内容の整合性など
厳格な成績評価
個々の教員によるＦＤの実施
授業評価アンケートや
検証 （授業レベル）
学修ポートフォリオ等の活用による検証など

・３つの方針の設定

シラバス
研究指導計画書など

シラバスに提示した授業や研究指導の実施
単位に見合った授業や研究指導の実施など

学部等の理念、３つの方針に基づく教育活動の展開
ＣＰに基づく体系化した教育プログラムの実施
ＣＰに基づく教育方法・教育内容の実施など

129

学位授与方針【DP】
教育課程の編成・実施方針【CP】
入学者受け入れ方針【AP】

・教育目標や学習
成果の明確化・体系的な教育課
程の編成
・事業計画の策定など

日本女子大学におけるAI・データサイエンス・ICT教育の取組み概要
本学では情報科学に関する全学的な基盤教育のため初年次に「基礎情報処理」を設置している。それに引き続きより発展的な内容を履修する
選択科目を複数設置している。これらの選択科目は全学部全学科の学生履修可能となっている。2020年度に「基礎情報処理」のカリキュラ
ムにおいて、 AI・データサイエンスならびにICTに関する内容を強化した。教養を高めるだけでなく、機械学習やマイコンプログラミングの実習を含めた実践的教育を展開している。発展的科目には統計解析、データベース、プログラミング、画像処理など学生の興味に応じて情報科学の応用を広く学べる科目を設置している。また、ICTを軸とした企業や地域との連携を特徴としている。

Ⅰ. 教育プログラムの構成

Ⅲ.発展的科目の特徴

卒業するため履修すべき授業科目内に情報科学に関する科目を設置し、単位の取得を学生に求めている。初年次科目「基礎情報処理」は家政学部、文学部、理学部で必修としている。人間社会学部では選択履修としているが、90%以上の学生が履修している。なお、2021年度に全学必修化して運用を継続している。さらに、発展的内容を学ぶ科目を設置している。

14

コンピュータライゼイションと現代の諸問題企業・社会で活躍するICT人材との連携授業

クラス数

ICT活用とプロジェクト演習

ICTを軸とした地域連携プロジェクト活動3

Ⅳ. 情報科目の運用・支援体制

クラス数

初年次科目
（基礎情報処理）

家政学部、文学部、理学部

21

人間社会学部

科目の位置づけ

科目名

情報科学基礎Ⅰ～Ⅳ

各1クラス

ICT活用とプロジェクト演習

2

コンピュータライゼイションと現代の諸問題

1

情報科学に関する全学教育のため、基礎科目委員会内に情報処理主任を置き、全体を統括したシラバスの作成実施を行ってきた。また、具体的な科目運用のため、各キャンパスに支援組織を設置し、教材開発、授業運用支援、学生への質問対応などの業務を行っている。

Ⅱ.基礎情報処理の特徴
全クラスのカリキュラムにおいて、AI、データサイエンスの実践的内容を含めるように統一して教育を実施している。ただし、理学部数物科学科のみ専門科目と一部重複するため内容を変更している。学部／学科ごとのクラス編成を基本とし、専門教育の要請に応えやすい運用体制としている。
情報処理の発展（Society5.0、産業構造の変化、世界のデジタル戦略、AI、ビッグデータ、IoT、CPS）
科目内で取り上げる内容

内容等
統計解析、プログラミング、画像処理、リレー
ショナルデータベース、WEB技術など、興味や伸ばしたいスキルに応じた多様なICTスキル科目

対象学部

発展的科目

科目名
応用情報処理情報科学基礎Ⅰ～Ⅳ

科目の位置づけ

応用情報処理発展的科目として、データサイエンスやICTの応用に関する科目を設置している。また、企業や社会で活躍するICT人材と連携した授業や、ICTを軸とした地域連携プロジェクト活動を含む科目を設置している。

キャンパス

科目運用支援体制

主な支援対象学部

目白キャンパス

基礎科目情報処理研究室

家政学部、文学部、理学部

西生田キャンパス

情報教育研究室

人間社会学部

Ⅴ. AI、データサイエンス、ICT教育の強化施策
本学は2021年度に全学部が目白キャンパスに集結するキャンパス統合を実施した。これに伴い、情報科学に関する全学教育も統合化し、初年次の基礎情報処理は全学で必修とした。また、2021年度入学生から、学内に『AI、データサイエンス、ICT教育認定プログラム』を開始し、情報科学に関する科目ならびに情報科学に関連する社会連携科目を一定の条件を満たして履修した学生に対して認定証を発行することとしている 。

学修者および研究者として活動するにあたり、ICTを利用していくうえで理解しておくべき留意事項
AI、データサイエンスの実践的内容
プログラミングに関する初歩的内容

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補足資料１

実践的な人工知能（AI）、データサイエンス教育

初年次科目「基礎情報処理」では、人工知能の概要を講義で理解するだけではなく、実際に学習器による画像認識処理を利用することで、実践的な教育を行っている。
Ⅰ. AIに関する学修について（１）人工知能の概要

人工知能の概要に関する授業コンテンツ例

人工知能技術の発展と分類から、発展と普及の目覚ましい機械学
習とディープラーニングの概要について講義形式で学修する。

（２）プログラミング基礎• マイコンプログラミングを取り上げ、プログラミングの基礎的な内容と、IoTやCPSおよびビッグデータの収集において重要となるセンサデータの扱いやアクチュエータの動作、通信処理について初歩的な内容を学ぶ。
• マイコンはエミュレーション環境を用意し、各自が学内、学外
でWEB画面を通じて演習できるように工夫を行っている。

プログラミング基礎の授業コンテンツ例（３）ディープラーニング入門
プログラミング基礎で利用したマイコンプログラミング環境を利用してディープラーニングによる画像認識を演習する。授業では画像データによる「学習」と「認識」のプロセスを演習する。

Ⅱ. データサイエンスに関する学修
ディープラーニング入門の授業コンテンツ例

初年次科目では、初学者向けにデータの可視化や統計的手法
を表計算を中心に演習を行う。しかし、さらに発展的内容に意欲のある学生向けにデータサイエンス関連の発展科目を提供している。
• 情報科学基礎Ⅲ データ解析、SPSS、SQLなど• 応用情報処理Ａ 統計分析、VBによるプログラミングなど

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補足資料２ 産学・社会・大学間連携と人工知能、データサイエンス教育の活性化
人工知能、データサイエンスを含むICTを社会で活用することを実践的に学び、また活用できる人材として育成していくため、産学・社会・大学間連携（Ⅰ～Ⅲ、Ⅴ）を進めている。また、これらの教育の活性化のため、学内認定プログラム（Ⅳ）を開始している。
※ ⅣとⅤは参考として2021年に開始した事業を紹介したものである。
Ⅲ.大学間連携

Ⅰ. 産業界との連携
データサイエンスや人工知能など情報科学を応用して新たな価値創造に努めている産業界と連携した学修を実施• 基礎情報処理A～Kの取り組みの例
ロボホンによる人工知能、プログラミング体験• コンピュータライゼイションと現代の諸問題のゲストスピーカの例

お茶の水女子大学と本学は、 2020年３月に文理融合・データ
サイエンス教育の普及に資するための事業を円滑に実施するた
めに、文理融合データサイエンス教育に関する覚書を締結。
データサイエンス教育の充実のため、知見やコンテンツの交換を進めている。

富士通株式会社様、株式会社 内田洋行様、株式会社 ユーディット様

プレスリリースより抜粋（2020年３月23日）

ロボホンによる人工知能の学修（2020年度実施例）

Ⅳ. 学内におけるAI、データサイエンス学修の活性化※

Ⅱ. 社会連携

地域連携例（2018、2019)

企画力、発信、プロジェクトマネジメン
ト、ICTを活用する力を育むPBL形式の学修を実施• ICT活用とプロジェクト演習
情報技術・情報活用能力を地域連携活動
を通して学ぶPBL型授業。プロジェクト
マネージメント力、企画力、コミュニ
ケーション力の向上を目指す。地域情報を収集分析して、地域コラボ商品を企画開発し、発信していく。

2021年度より全学部、全学科の学生を対象に『AI・データサイエンス・ICT
教育認定プログラム』を開始し、情報科学に関する基盤科目、社会連携科目を一定の条件で履修した学生に修了証を発行する。
学生配布パンフレット（2021年4月）

Ⅴ. ICT分野における女性の活躍への貢献※
2021年2月Society 5.0時代を牽引する女性人材を産学一体で育成していく
取り組みとして、「女子大学生ICT駆動ソーシャルイノベーションコンソー
シアム（WUSIC）」津田塾大学、富士通株式会社、アシアル株式会社、富士通クラウドテクノロジーズ株式会社と発足、活動を開始。

PBLの流れ132

プレスリリースより抜粋（2021年2月22日）