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情報リテラシー

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令和２年度以降入学者 情報リテラシー
教員名 田中絵里子
単位数    2 学年 1～4 開講区分 文理学部
科目群 コンピュータ科目
学期 後期 履修区分 必修
授業形態 対面授業（一部遠隔授業）
授業の形態 オンデマンド型動画配信を7回含む
Canvas LMSコースID・コース名称 407830A01　2024情報リテラシー（田中絵里子・後・火3）
授業概要 コンピュータ利用の基礎を学修する。
授業のねらい・到達目標 本学部のコンピュータ環境を利用するための基本的な技能，知識，マナーを学び，社会で求められる情報セキュリティやコンプライアンス等を身に付けるとともに，大学での学修に最低限必要なICT機器の基本操作ができるようになることを目標とする。

この科目は文理学部のディプロマポリシーDP1-6及びカリキュラムポリシーCP1-6に対応している。
経験や学修から得られた豊かな知識と教養に基づいて，倫理的な課題を理解し説明することができる。(A-1-1)
世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの現状を概説できる。(A-2-1)
仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察することの重要性を説明できる。(A-3-1)
事象を注意深く観察して，解決すべき問題を認識できる。(A-4-1)
新しいことに挑戦する気持ちを持つことができる。(A-5-1)
親しい人々とのコミュニケーションを通じて相互に意思を伝達することができる。(A-6-1)
授業の形式 講義、演習
授業の方法 対面授業8回とオンデマンド授業7回を行う。オンデマンド授業では，授業実施日までにCanvas LMSを通して教材一式を配信するので，受講生は動画を視聴し学修すること。また授業毎に「小テスト」または「課題」が出題されるので，期日までにLMSで提出すること。小テストや課題のフィードバックはLMSで行う。
デジタル教科書を使用した学修では，学修後に「修了テスト」を実施すること。学修の仕方は授業で案内する。
最終15回目は対面試験を実施するので，必ず受験すること。
本授業の事前・事後学習は，各2時間の学修を目安とする。
授業計画
1 授業概要（授業テーマや到達目標および授業の方法について説明）,各種サービスの利用方法(A-1,A-5)
　本学コンピュータシステムの利用方法，Canvas LMS の使い方，Office製品の利用方法，共通アンケート
【事前学習】各種アカウントを確認しCanvasLMSにログインできるようにする，教育用メールアカウントを用意する （1時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する，自宅および学内での受講環境を整える （1時間）
【授業形態】対面授業
2 データ・情報セキュリティ(A-1,A-2,A-4)
　情報セキュリティのCIA
　パスワード管理，暗号化と復号化，情報倫理
　サイバーセキュリティ事件の事例紹介
電子メールの利用とタイピングの基礎(A-5,A-6)
　教育用メールの設定と確認方法（アプリの利用），メールのセキュリティ対策，ビジネスメールの知識，文字入力
【事前学習】教科書p.54-74を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】課題および情報倫理修了テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】対面授業
3 デジタル文書作成の基礎(A-1,A-4,A-5)
　ページ設定，書式設定，ファイル保存と管理
【事前学習】教科書p.90-117を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】対面授業
4 データ・文献のアカデミック利用(A-1,A-3,A-5)
　ELSI，OPAC，ウェブサイトの文献検索，引用の仕方，脚注，著作権
　データ倫理，VPNの原理と利用方法
【事前学習】教科書p.83-85を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】対面授業
5 データ整理と集計(A-3,A-4)
　セル参照，書式設定，データの保護，関数による計算，統計データと時系列データの扱い
【事前学習】教科書p.122-135を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】対面授業
6 データの表現と可視化(A-3,A-4)
　グラフの作成と編集，別ファイルへの活用，データモデリング
【事前学習】教科書p.136-143を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】対面授業
7 プログラミング(A-3,A-4)
　プログラミング言語，アルゴリズム，フローチャート，VBA
【事前学習】授業資料を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
8 コンピュータの基礎：ハードウェア(A-1,A-4)
　コンピュータの歴史，5大要素，データの表し方，CPU，メモリ，デバイス，外部記憶装置
【事前学習】教科書p.2-9を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
9 コンピュータの基礎：ソフトウェア(A-1,A-4)
　情報の単位，OS，ファイル構造，フォルダ，拡張子，クラウド，データの符号化，データの圧縮
【事前学習】教科書p.12-19を予習し，要点・疑問点を整理しておく （3時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （3時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
10 情報の提示と発信(A-3,A-4,A-6)
　プレゼンテーションの基礎，課題提出，相互評価，データの暗号化
【事前学習】教科書p.146-162を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】課題を提出し，指定された期日内に相互評価を実施する （2時間）
【授業形態】対面授業
11 ウェブサービスの利用と情報管理(A-1,A-2,A-4)
　インターネット，情報検索，LAN，SNS，関連法規テム，社会基盤とネットワーク
【事前学習】教科書p.40-52を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
12 情報とネットワーク社会(A-1,A-4,A-5)
　現代社会におけるコンピュータの役割，情報シス
【事前学習】授業資料を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
13 データ・AIの基礎と留意事項（A-1,A-3,A-5）
　AI社会の原則，データバイアス，アルゴリズムバイアス
　AIサービスの留意事項
【事前学習】授業資料を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
14 社会におけるAIの活用
　テキストマイニング，画像処理，シミュレーション
【事前学習】授業資料を予習し，要点・疑問点を整理しておく （2時間）
【事後学習】小テストを実施し授業内容の理解度を確認する （2時間）
【授業形態】オンデマンド型授業
15 到達度の確認と解説(A-1,A-2,A-5)
　試験(1)：情報倫理とセキュリティの確認
　試験(2)：コンピュータの基礎および各種アプリケーションの基礎等の確認
　タイピング実技試験：速度と正確率の確認
【事前学習】授業内容確認テストに向けてこれまでの学習内容を復習する （3時間）
【事後学習】テストのフィードバックを確認するとともに，到達度の低かった分野を見直す （1時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 毒島雄二・小林貴之・田中絵里子 『デジタル情報の活用と技術』 共立出版 2017年
・教科書を使用するので，受講時に手元に用意すること
・教科書に記載のない講義資料はLMSで配布する
参考書 授業中に適宜紹介する
成績評価の方法及び基準 レポート:課題(30%)、授業内テスト(20%)、授業参画度(50%)
・授業参画度は毎時間実施する「小テスト」の回答状況等を総合的に評価する
・各DP, CPについての評価・判定も上記により総合的に測る
・成績評価に関する詳細は，初回ガイダンス時に説明する
オフィスアワー 教員への連絡方法は，初回授業時に説明するとともに，適宜LMSで受け付けます。
備考 ・履修希望者は，初回授業開始前に Canvas LMS のコースに自己登録してください。
・出席が2/3に満たない場合には，成績評価の対象としません。オンデマンドの場合には，小テスト等の解答をもって出席とします。
・受講人数および理解度に応じて，カリキュラムの順番を変更する場合があります。その際は必ずCanvas LMSの「アナウンスメント」にて事前に周知します。
・教員からの重要なお知らせは，Canvas LMSの「アナウンスメント」やメール（NU-MailG）でご連絡します。メールはいつでも受け取れる状態にしておいてください。

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