授業テーマ
Course
Theme
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データサイエンスおよびAIと社会に関する基礎的な概念の理解をした上で、データサイエンス用ソフトウェア（Exploratory）の操作方法を習得する。
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授業概要
Course
Outline
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本講義では、データサイエンスおよびAIと社会に関する基礎的な概念を理解すると共に、データを用いた判断や意思決定を行うための分析ツール（Exploratory）の基礎的な操作を習得することを目指していく。
講義は、統計的な知識を特に有さない学生でも到達目標をクリアできるように設計し、高度な数式などを用いることなく概念理解できるよう組み立てている。事前の前提知識は問われない。数字に対して「苦手意識」がある学生もいるかもしれないが、過度に構えることなく、「新しい言語（新しい外国語）」を習得するような気持ちで取り組んでもらいたい。
本講義は、いわゆる「反転授業」に近い形態で行われる。毎回の講義に際しては、事前にその週のテーマと課題について解説した詳細なスライドを用意している。講義前に、一通り、スライドを見ながら「予習」をし、データサイエンス用のソフトウェアも動かしながら課題に取り組んでもらう。
講義では、担当教員が、同じスライドを使いながら解説を行いつつ、TAの補助も得ながらもう一度同じ課題に取り組んでもらう。疑問点や理解が難しかった部分については、授業内にフォローしていく形態をとる。授業後には、各自の理解度を確認する意味も込めて、「事後課題」が提示される。理解を深め、定着させるためにも、積極的に取り組んでもらいたい。
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学生が授業内で
PCを使用する科目
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実務経験のある
教員による科目
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実務経験との関連
（経験ありの場合のみ）
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英語で授業を行う科目
Whether this class will be
conducted all in English (yes/no)
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課題解決型学習を取り入れている科目
Problem-solving learning method
is used in class (yes/no)
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討議（ディスカッション、ディベート）を取り入れている科目
There are discussions/debates
in class (yes/no)
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グループワークを取り入れている科目
There are group works in class
(yes/no)
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発表（プレゼンテーション）を取り入れている科目
There are presentations in class
(yes/no)
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フィールドワーク、実習、実験、実技を取り入れている科目
There are
fieldworks/training/experiments/
practices in class (yes/no)
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到達目標
Aim/goal
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・社会におけるデータやAIの利活用に関する事例を通して基礎的な理解を行った上で、これらが抱える課題について議論することができる。
・データリテラシー（情報や知識を活用する能力）の基礎を理解する。
・データサイエンスに関する基礎的な概念を理解する。
・データサイエンス用のソフトウェアを使い、データの可視化を理解し、テータの加工ができるようになる。
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授業計画
Course Plan
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第1回
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AIの基礎：学習の仕組み・社会の動向・Teachable Machineを使ったワーク
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第2回
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AI利活用の留意点：画像認識AIの概要・大規模画像テータ・倫理的問題・著作権上の問題・画像生成AIを使ったワーク
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第3回
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生成AIの利活用：生成AIの概要・生成AIに関する社会の動向・生成AIを使ったワーク
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第4回
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データを読むための基礎：平均値、中央値、分散、標準偏差、偏差値
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第5回
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ExcelからExploratoryへ：第4回で扱った内容をExploratoryを操作して可視化する
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第6回
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データ分析の流れ：なぜデータ分析なのか、また、どのように行っていくのか
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第7回
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データの基礎および可視化の基本：データの種類と可視化の基本を理解する
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第8回
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分布の可視化
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第9回
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相関の可視化
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第10回
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時系列の可視化
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第11回
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データの加工の基礎
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第12回
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テキストデータの可視化
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第13回
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エキササイズ：実データ（包括連携協定を結んでいる品川区に関する様々なデータ）を用いながら社会課題解決への糸口を探る
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授業以外の学修
What Students
are expected
to do
outside of the class
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本講義は、いわゆる「反転授業」の手法をベースに行われる。各回のテーマ解説と具体的なソフトウェアの操作方法などは、詳細なスライド（PDFファイル）にまとめてある。これらスライドは、Googleクラスルーム等を使って、事前にダウンロードできるように設定する。
履修学生は、授業開始までに、該当するスライドを用いて、「授業前の予習」（2時間）をしておくことが求められる。設定されている課題についても、ソフトウェアの操作方法スライドを活用して、一度自分で手を動かしておくこと。また、自習では理解が難しかった部分などを、メモしておくこと（授業時間中に教員やTAが解説を行う）。
授業後には、それぞれの回のテーマに則した「確認用課題」（1時間半）が用意してある。課題に取り組み、得られた回答や解釈を、Googleクラスルーム等を使って提出すること。
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評価方法
Evaluation
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事前課題への取り組み、授業内での課題への取り組み等の平常点（60％）、授業後に課せられる「確認用課題」への取り組み状況と理解度（40％）の総合評価とする。
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課題（試験やレポート等）に対する
フィードバックの方法
Feedback methods on assignments
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各課題へのフィードバックは、授業内及びGoogleクラスルーム等を通じて、適宜行われる。
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履修前提要件
Prerequisites
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履修者は、前期授業開始前に、指示に従って自分のPCにExploratoryのインストールと必要なデータセットを取り込んでおく必要がある。
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関連する
ディプロマポリシー
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使用テキスト
Textbook
to be used,
if any
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必ず読まなければならない本や文献（購入する必要はないが、図書館等で参照を要するテキスト）Required books or materials (No purchase necessary, but students need to refer to them at places like libraries.)
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読むことを推奨する本や文献（購入する必要はないが、図書館等で参照を要するテキスト）Recommended books or materials, if any. (No purchase nesessary, but students need to refer to them at places like libraries.)
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テキストに
関する
連絡事項
Remarks
concerning
the text book,
if any
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更新日付
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2024-03-19 16:30:35.785
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