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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 小林貴之，田中絵里子，大川内隆朗，多田武丸
単位数    2 学年    1 開講区分 文理学部
科目群 コンピュータ科目
学期 前期 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
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。
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。
履修条件 前学期は教務課によるクラス指定とする。
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
情報リテラシーを学ぶ必要性（A-1，A-2，A-4）
　Society5.0社会，データの表し方（2進法，6進法），アナログとデジタル，符号化
【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，教科書第1章を予習し，要点・疑問点を整理しておく （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 電子メールの利用とタイピングの基礎(A-5,A-6)
　電子メールの仕組み，電子メールの構成要素，電子メールの利用
【事前学習】教育用メールアカウントを用意する，教科書第6章を予習し，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
3 アカデミックライティング(A-1,A-4,A-5)
　論文・レポートの書き方，論理的な文章を書くための手法（パラグラフライティング，トゥールミンモデル），Wordによる文書作成
【事前学習】教科書第8章を予習し，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 データリテラシー(A-3,A-4)
　データサイエンスとデータの関係（暮らしとデータサイエンス，ビッグデータ），統計の基礎（記述統計と推測統計，基本統計量，データの種類），データ活用のプロセス（データの収集，前処理），Excelによるデータの作成，基本統計量の計算
【事前学習】教科書第9章を予習し，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 データの可視化(A-3,A-4)
　可視化の手法，グラフの使い分け，表の作成と表現方法，グラフの作成と編集，チャートジャンク
【事前学習】教科書第10章を予習し，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 プレゼンテーション(A-3,A-4,A-6)
　プレゼンテーションの基礎，PowerPointによるプレゼンテーションの作成，見やすい表現の工夫（フォント，配色，グラフや表による可視化，図形による可視化）
【事前学習】教科書第11章を予習し，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，Pythonによるプログラミング（データ型と演算，変数，論理式，条件分岐，繰り返し処理），プログラムの設計と制御（フローチャート，コンパイラとインタプリタ）
【事前学習】教科書第12章を予習し，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
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，コンピュータのつくり（マザーボード，CPU，記憶装置），入力装置と出力装置，入出力インタフェース，通信規格，コンピュータの選び方
【事前学習】教科書第2章を予習し，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)
　OS，ファイルシステム（ファイル，フォルダ，ファイルの保存，エクスプローラー，クラウド，データの圧縮と展開），アプリケーションソフトウェア
【事前学習】教科書第3章を予習し，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 情報通信ネットワーク(A-1,A-3,A-4)
　ネットワーク，論理接続，物理接続，インターネットの歴史，インターネット上のサービス，インターネットの接続に必要な情報
【事前学習】教科書第4章を予習し，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
11 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重要性と現状，情報倫理，人的対策の基礎とID管理，フィッシング詐欺とソーシャルエンジニアリング，情報端末への脅威，データを守る暗号化，組織的管理
【事前学習】教科書第5章を予習し，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 知的財産権(A-1,A-2,A-3)
　著作権（著作財産権，著作者人格権，著作権の保護期間），産業財産権（特許権，実用新案権，意匠権，商標権），著作物の利用（引用，クリエイティブ・コモンズ・ライセンス）
【事前学習】教科書第7章を予習し，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 社会におけるデータ・AIの利活用（A-1,A-3,A-5）
　AIの基礎，AIの歴史と発展，AIに関わる技術（推論，探索，エキスパートシステム，機械学習，ニューラルネットワークとディープラーニング），データ・AIの活用事例
【事前学習】教科書第13章を予習し，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 データ・AI利活用時の留意事項（A-1,A-3,A-5）
　技術と倫理（ELSI，コンピュータの特性を利用した攻撃），AI時代が抱える問題点（個人情報の保護，バイアス，シンギュラリティ）
【事前学習】教科書第14章を予習し，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)
　授業内試験：学修内容に対する理解度の確認
　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 大川内隆朗・田中絵里子・毒島雄二・小林貴之 『データサイエンスのための情報リテラシー入門』 共立出版 2025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:小テスト(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 ・Canvas LMSへのコース登録は，クラスごとに指定された曜日時限で行うようにしてください。
・1年生以外で前学期の履修を希望する場合は，事前に学科事務室に相談し，指定された曜日時限でCanvas LMSに自己登録すること。
・CHIPSへの履修登録は各自で指定された曜日時限で登録してください。（特別な理由があり指定された曜日時限で履修できない場合には，ガイダンス期間中に学科事務室に申し出てください。）
・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みなします。

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