共生社会とデータサイエンス

科目名	共生社会とデータサイエンス

単位数	学年配当	開講期間	担　当　教　員
2	3	後期開講	吉村　輝彦、佐藤　慎一

テーマ

データを通した社会の理解と意思決定のための「データサイエンス」入門

科目のねらい

＜キーワード＞
データサイエンス　　データリテラシー
メディアリテラシー　　情報通信技術
情報社会

＜内容の要約＞
・Society5.0の実現が提唱され、AI等の活用が進展する等、DX（Digital Transformation）が進んでいる。そんな中で、これからの社会においては、データやエビデンスを踏まえた社会の理解や意思決定、そして、課題解決や価値創造が求められている。・AI・データサイエンスに対する基礎的な理解はこれから社会をともに創っていく上では、必須のスキルとなっている。・ここでは、データサイエンスの役割、データリテラシー、メディアリテラシーをはじめとして、情報通信技術とこれからの情報社会のあり方を理解していく上での基礎的な知識や技法を習得する。

＜学習目標＞
データサイエンスの基礎・ワークフローを説明することができる。
データセットを用いて基本的な可視化や分析を行うことができる。
データ分析のために利用されている手法・技術の概要を説明することができる。
データを通して、社会を理解することができる。
データを使って、問題解決や価値創造のための基礎的情報を整理することができる。

授業のながれ

イントロダクション：なぜ今データサイエンスなのか。データサイエンスの役割。
共生社会におけるデータサイエンス：多様性や異質性を大事にしていく社会に向けてデータの活かし方。
データ・リテラシー・その１：データを通して、「思い込み」を捉え直す。
データ・リテラシー・その２：データをどのように読み解くか。
データ・リテラシー・その３：データはどのように作られるのか。
データ・リテラシー・その４：データはどこにあるのか。
データ・リテラシー・その５：データを作る、使いこなす。
中間まとめ
データ活用実践・その１：データの集計
データ活用実践・その２：データの可視化
AIの活用事例
ノーコードでのAI活用
データサイエンスを用いた企画の立案・その１：目的、課題、仮説の設定
データサイエンスを用いた企画の立案・その２：データ取得・分析方法の決定
まとめ

準備学習の内容・学ぶ上での注意

・対面形式での授業を実施する。適宜、パソコンを活用する。・授業に関わり、お知らせや配付資料の掲載、課題の提示や提出等で、nfu.jpのスタディを活用する。資料は適宜ダウンロードをすること。・授業内で、データの収集、理解、活用を含めて個人ワークやグループワーク等の演習を行うこともある。・毎回、「リアクションペーパー」を、nfu.jpのスタディやgoogle formsを通して提出する。・講義において適宜薦められる参考文献のうち、自分が関心を抱いたテーマに関するもの少なくとも１冊は、必ず通読すること。

事前事後	学習内容	時間数
事前	日頃から新聞記事やインターネット等で、今社会で何が起こっているかについて興味を持ち、授業につながる知識を得るようにする。	20
事後	授業での学びを振り返り、また、そこから関心を持ったことについて、知識を得るようにする。	20

本科目の関連科目

情報処理演習Ⅰ（1年次配当）、情報処理演習Ⅱ（1年次配当）、社会調査（2年次配当）、情報管理概論（2年次配当）、メディアデザイン（2年次配当）、ネットワークデザイン（3年次配当）

成績評価の方法

期末試験（筆記・Web・レポート・最終授業内）	40％
授業内でのレポート・課題等	30％
その他	30％

・日常の学習の積極性（毎回の授業における質問、「リアクションペーパー」の提出）と「最終レポート」の内容とを合わせて評価する。・対面授業への「出席」は、評価の中心的要素ではない。また、「リアクションペーパー」で書いた内容が重要な要素となる。・概ね、平常点30点、学習の積極性30点、レポート40点とする。

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）