授業科目名	AI・デジタル社会の歩み方（２）
分類
時間割番号	CKI023 A
担当教員名	岡村　康弘／坂田　信裕
開講学期・曜日・時限	3Q・火・V	単位数	1
＜対象学生＞
2025以降入学生(工・生)（最大50名）
＜授業の目的＞
世の中には多くのデータが存在しますが、それって具体的にどんなものでしょうか？どのようにして役に立つものに役立てることができるでしょうか？この講義ではデータドリブン時代の社会課題解決方法の理解を目的として、インターネットに接続されたデバイスからのデータ（IoTデータ）収集、AIによる処理、そして可視化の方法について体験・学習します。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
全学共通教育科目向け 記号 コンピテンシー（能力・資質） 説明   N-A 共通 情報を適切に活用する力（情報） 図書館やインターネットなどから多様な文献や資料を倫理的、合法的に収集し、収集した文献や資料から適切な情報を選択し、様々な情報を統計学的手法やAI技術なども活用して分析し、的確にまとめて活用できる力を備える ○ N-B 論理的かつ柔軟に思考する力（思考） 問題を細分化して多面的・客観的にとらえ、専門分野や文理を問わない幅広い知識に基づき様々な観点から考察し、結果を筋道立てて根拠を示しながら説明できるようにすることで、論理的かつ状況の変化に対して柔軟に対応できる思考力を備える ◎ N-C 共創により問題を解決する力（共創） 問題設定、多様な解決方法の案出と検討、実現可能な計画の立案、計画に従った問題解決、解決方法や計画の改善などを他者と共働して行う力を備える ○
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO 説明 コンピテンシーとの対応 共通 1 課題解決に必要なグラフをデザイン（グラフ種類選定、横軸・縦軸・表示範囲の設定）できる N-B 2 必要なデータ（IoTデータやオープンデータ）を探索し、取得できる N-A 3 AIモデルの構築から利用までの概要を説明できる N-A 4 他者と協力しながらAIやIoT技術などを用いた課題解決を検討し、まとめた結果を説明できる N-C
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 25% 提出された課題やレポート等の内容から評価 2 25% 提出された課題やレポート等の内容から評価 3 25% 提出された課題やレポート等の内容から評価 4 25% 提出された課題やレポート等の内容から評価 合計 100%
＜授業の方法＞
・「面接授業」として実施し、AIやデジタル技術（IoT）に触れる体験型学習とグループ学習を行います。 ・ノート型パソコンを毎回の授業の中で使用しますので必ず持参してください（無線LAN接続必須） ・学習管理システム（Moodle）を用いて授業資料の配布、事前・事後学修課題（レポート等）の提出などを行います。 ・授業で利用するソフトウェアとして、Microsoft Word、Excel、PowerPointを使用します。他に必要なものについては適宜紹介します。 ・授業の進み具合に応じて授業の内容や順序が変更になる場合があります。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
(未登録)
＜テキスト＞
(未登録)
＜参考書＞
(未登録)
＜授業計画の概要＞
1 タイトル ガイダンス：ビッグデータ時代の到来とAI・データサイエンスを活用したデータ駆動型社会 事前学習 事後学習 (事前学習)アンケートへの回答 (事後学習)授業の振り返りレポート 授業内容 ・シラバスを用いた本講義の進行方法と概要について説明 ・AI・デジタル社会におけるデータ駆動型の社会課題解決に関する概要説明 2 タイトル データの種類・収集・可視化の基礎 事前学習 事後学習 (事前学習)資料に基づいた環境確認・準備 (事後学習)課題やレポートの作成・提出 授業内容 ・可視化入門（グラフの種類、体裁） ・エクセルの基本的な使い方・データ形式の理解 ・データの種類について（質的データ、量的データ） 3 タイトル インターネットに接続されたデバイスとそのデータ（体験1） 事前学習 事後学習 (事前学習)資料に基づいた環境確認・準備 (事後学習)課題やレポートの作成・提出 授業内容 ・各種IoTデバイスの体験 ・データ抽出・取得とデータの可視化 4 タイトル インターネットに接続されたデバイスとそのデータ（体験2） 事前学習 事後学習 (事前学習)資料に基づいた環境確認・準備 (事後学習)課題やレポートの作成・提出 授業内容 ・各種IoTデバイスの体験（＊第3回にて体験できなかったデバイス） ・データ抽出・取得とデータの可視化 5 タイトル AIによるデータ処理（体験3） 事前学習 事後学習 (事前学習)資料に基づいた環境確認・準備 (事後学習)課題やレポートの作成・提出 授業内容 ・AI（機械学習）の基本と演習 ・AIによるデータ取扱いの課題 ・Teachable Machineによる画像判別AI体験 6 タイトル 社会課題とデジタル・AI技術 事前学習 事後学習 (事前学習)資料に基づいた環境確認・準備 (事後学習)課題やレポートの作成・提出 授業内容 ・社会課題の定義とデジタル技術による解決 ・プロポーザルの作成 7 タイトル 社会課題解決を目指したダッシュボード作成 事前学習 事後学習 (事前学習)資料に基づいた環境確認・準備 (事後学習)課題やレポートの作成・提出 授業内容 ・ダッシュボード（プロトタイプ）の作成 ・プロポーザル発表資料の作成 8 タイトル プロポーザルの発表・講義総括 事前学習 事後学習 (事前学習)発表資料の準備 (事後学習)授業の振り返り作成・提出 授業内容 ・各グループのプロポーザル発表 ・授業の振り返り 9 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 10 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 11 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 12 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 13 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 14 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 15 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜前年度授業に対する改善要望等への対応＞
『アンケート結果確認中』
＜備考＞
(未登録)