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中国語情報処理３

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令和２年度以降入学者 中国語情報処理３
教員名 温浩邦
単位数    1 学年 3･4 開講区分 文理学部
科目群 中国語中国文化学科
学期 前期 履修区分 選択
授業形態 対面授業
授業概要 本授業では、ジェネラル生成AI（ChatGPT・Geminiなど）とGoogleアプリ（フォーム、スプレッドシート、ドキュメント、Gmail）を組み合わせ、情報収集・整理・活用を体験的に学ぶ。序盤ではAIの基本機能や「幻覚」問題への対応を確認し、ニュース記事の翻訳・要約・分類を通じて基礎スキルを習得する。中盤では企画書やメールの自動化、経費管理や非定型テキストの構造化など、実務に直結する応用課題を実践する。後半は中国・台湾・日本の電子リソース（図書館、電子書籍、公文書、歴史新聞）を取り上げ、AIを用いた情報管理・引用整理の方法を学ぶ。最終回では文献管理ツールを紹介し、学期全体を総括する。AIを研究や就職活動にどう生かせるかを意識しながら、実習と考察を繰り返すことが目標である。
授業のねらい・到達目標 ・学修において、専門知識および実践力を身につけ、新たな領域に立ち向かうことができる。(A-5-3)
・この科目は文理学部の（学士（文学））のDP及びCPの5に対応しています。
・各種オンラインリソース（データベース、図書館リソース、公文書・アーカイブ、ニュース雑誌など）を効果的に利用できる。
・実際の検索操作を通して、必要な情報や文献を自ら収集・整理できる。
・生成型AIの特性と使用原則を理解し、適切なツールとして活用できる。
・学生は、文献管理ツール（EndNote、Zoteroなど）を使って効率的に資料整理および論文作成ができる。
授業の形式 実習
授業の方法 ・授業のテーマや背景、概念を講義形式で説明し、全体像を把握させます。
・実習（画面操作・検索演習）：各種オンラインツールやサービスへの実際のログイン、検索操作、シミュレーションを通じて、実践的なスキルを習得します。
・質疑応答・フィードバック：授業後半や各セッションの最後に質疑応答の時間を設け、学生の疑問や意見に対して講師がフィードバックを行います。
授業計画
1 ガイダンス：今学期の概要・流れ・ツールの利用・評価方法・成績基準の説明＋生成AIとは何か（社会・研究・仕事との関係）。
【事前学習】特になし （0.5時間）
【事後学習】授業で使用するGoogleアカウントや各種ツールのログイン状況を確認する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
2 生成AI概論Ⅰ：生成AIの仕組みとプロンプトの基礎
【事前学習】 普段AIに質問する際、どのような聞き方をしているか振り返っておく。 （0.2時間）
【事後学習】授業で使用した複数のAIサービスに同じ質問を投げ、回答の違いを自分の言葉で整理する。 （0.8時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
3 生成AI概論Ⅱ：AIリテラシー（情報信頼性・著作権・利用倫理）
【事前学習】AI利用に関するニュース記事（誤情報・著作権問題等）を1件読んでおく。 （0.5時間）
【事後学習】AI利用時に注意すべき点を整理する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
4 生成AIで情報収集：【v1】カスタム検索エンジンを作る （A-5-3）
【事前学習】関心のある中国語圏テーマを1つ決める。 （0.5時間）
【事後学習】作成したカスタム検索エンジンで実際に検索を行い、想定通りの結果が出るかテストする。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
5 生成AIで情報収集：【v1→v2】検索結果をスプレッドシートに自動記録する （A-5-3）
【事前学習】前回取得した各APIキーとカスタム検索エンジンIDを確認しておく。 （0.5時間）
【事後学習】スクリプトを実行し、スプレッドシートに検索結果が記録されるか確認する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
6 生成AIで情報収集：【v2の安定化】トラブルシューティング＋定期実行の設定 （A-5-3）
【事前学習】前回作成した検索環境を確認する。 （0.5時間）
【事後学習】自動取得結果が正しく記録されているか確認する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
7 生成AIで情報収集：【v2→v3】翻訳機能を追加する （A-5-3）
【事前学習】v2のシステムが正常動作しているか確認し、翻訳したい列の内容を把握しておく （0.5時間）
【事後学習】翻訳精度を確認し、改善指示を試す。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
8 生成AIで情報収集：【v3→v4】要約機能を追加する （A-5-3）
【事前学習】v3のシステムが正常動作しているか確認しておく。 （0.5時間）
【事後学習】翻訳・要約の両方が正常動作しているか確認し、出力品質を点検する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
9 生成AIで情報収集：【v4→v5】分類・タグ付けを追加する＋全体の安定化 （A-5-3）
【事前学習】 自分が使いたい分類項目を考える。 （0.5時間）
【事後学習】完成したシステム（v5）の全機能が正常動作しているか確認し、1週間分の自動収集結果を観察する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
10 生成AIで情報加工：【v5を使う】蓄積データの分析 （A-5-3）
【事前学習】蓄積データをスプレッドシートで確認し、気になる傾向をメモしておく。 （0.5時間）
【事後学習】授業で作成したグラフと分析メモを見直し、レポートに使えるデータを整理する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
11 生成AIで情報加工：【v5を使う】AIと共同でレポート下書きを作成 （A-5-3）
【事前学習】レポートのテーマと使用するデータを決め、主張したいポイントを考えておく。 （0.5時間）
【事後学習】AI生成の下書きに自分の分析と意見を加筆し、レポートの完成度を高める。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
12 生成AIで情報加工：レポート完成＋相互フィードバック （A-5-3）
【事前学習】前回のレポート下書きを見直し、挿入したい図表を準備しておく。 （0.5時間）
【事後学習】フィードバックを反映した最終版レポートを完成させ、提出フォルダに保存する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
13 自分専用AIのカスタマイズ（就活・研究・関心分野） （A-5-3）
【事前学習】自分のシステムに追加したい機能や改善点をリストアップしておく。 （0.5時間）
【事後学習】カスタマイズしたシステムの動作を確認し、安定稼働するよう調整する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
14 ゲスト講演
【事前学習】特になし （0.5時間）
【事後学習】アンケート回答 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
15 総括：AIと情報処理の基礎整理
【事前学習】前期内容を振り返る。 （0.5時間）
【事後学習】後期に向けて関心テーマを整理する。 （0.5時間）
【担当教員】温　浩邦
【授業形態】対面授業
その他
教科書 使用しない
参考書 授業時に提示する。
成績評価の方法及び基準 授業参画度:実習の状況および質問状況によ評価する。(100%)
オフィスアワー Canvas LMSなどを通して連絡すること。

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