情報処理演習

科目名	情報処理演習

単位数	学年配当	開講期間	担　当　教　員
2	1	前期開講	鈴木　敬子、村川　弘城、榎本　明美、小林　信子

テーマ

情報発信力強化のためのソフトウェアの統合的活用スキルの習得

科目のねらい

＜キーワード＞
ソフトウェアの統合的活用　　数理・データサイエンス・AI
情報発信力　　ICTリテラシ
協働学習

＜内容の要約＞
あらゆる場面において、人に自分の考えをわかりやすく伝えることは重要である。図やグラフによるわかりやすい資料作成、論理的で説得力のある資料作成は、そのためにも必須となるもの、これらを数理・データサイエンス・AIに関する話題とともに体験的・統合的に学習していく。大学の情報環境、インターネット環境についての理解も深め、学習や各種活動のためのリソースとして活用していくための基礎を築く。

＜学習目標＞
文書作成、表計算などのソフトウェアを統合的に扱うことができる。
インターネットを駆使して、意図する内容を表現することができる。
大学の情報環境を活用し、グループで協働して効果的・効率的に作業を進めることができる。
数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な知識を自らの経験や将来と繋げることができる。

授業のながれ

学内環境(1)：ガイダンス、履修登録、nfu.jp、Zoom
学内環境(2)：情報環境の確認
スキルチェック：Officeスキルのチェック
情報活用(1)：学内情報サービスの正しい利用、メールのルール
数理・データサイエンス・A I(1)：社会で起きている変化とデータの活用
情報活用(2)：ファイル添付、データの共有と共同編集
数理・データサイエンス・A I(2)：データの読み方
数理・データサイエンス・A I(3)：データ・A Iの活用領域と現場
情報活用(3)：AI利活用の調査及び共有
数理・データサイエンス・A I(4)：データ・AIを扱う上での留意事項と身の守り方
情報活用(4)：情報セキュリティの最新情報の調査及び共有
数理・データサイエンス・A I(5)：データの説明方法、複合グラフ
情報活用(5)：グラフの作成
数理・データサイエンス・A I(6)：アクセシビリティとAI
まとめ

準備学習の内容・学ぶ上での注意

操作を覚えることではなく、学んだスキルをどのように活用できるかが重要である。活用場面をイメージできるよう、教員からも情報提供を行うが、自分自身でも活用場面を常に意識するようにしてほしい。授業時間中は、話を聞くべき時には集中して聞き、パソコンを利用して作業をすべき時にはしっかりと作業するというように、その時々で自分が何をすべきかをしっかりと考えながら、メリハリを付けて取り組んで欲しい。学習内容の定着を図るため、課題（宿題）の実施を含め、授業時間と同程度の復習をすることが求められる。グループワーク時等には、授業時にスムーズに作業に入れるよう、指示に従って事前の検討（予習）もしておくこと。なお、状況により開講形態が変更になることがあります。その場合「科目のお知らせ」などで告示します。

事前事後	学習内容	時間数
事前	個人PCの環境設定	2
事前	Officeスキルの確認	3
事後	復習課題・発展課題への取り組み	15
事後	授業内演習課題・確認テストの復習・振り返り	10

本科目の関連科目

情報処理演習Ⅱ

成績評価の方法

期末試験（筆記・Web・レポート・最終授業内）	0％
授業内でのレポート・課題等	70％
その他(演習・グループワークへの取り組み姿勢など)	30％

適宜行う課題の達成状況等によって評価する。欠席が1/3を超える場合は棄権とみなし、単位を与えない。演習・グループワークへの取り組み姿勢も考慮する。定期試験は行わない。

テキスト

■テキストを使用する
□レジュメを使用する
□未定（最初の授業で指示する）

＜著者＞富士通ラーニングメディア　＜テキスト名＞情報リテラシーアプリ編　Windows11/Office2021対応　＜出版社＞富士通ラーニングメディア

科目属性

地域志向科目