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科目 総合文化データサイエンス (1) クラス 
開講科目群 総文 
履修 必修 
年次 2年次 
単位
開講科目ID HSC20001 
開講期・曜日・時限 前期 月曜日 2時限
教職課程との対応  
教員氏名

木川 弘美(キガワ ヒロミ)

木村 琢也(キムラ タクヤ)

鈴木 卓(スズキ タカシ)

姫野 敦子(ヒメノ アツコ)

備考 (1) クラス 



授業テーマ
Course
Theme
社会や学術分野におけるデータ・AIの利活用の現状とその展開 
授業概要
Course
Outline
データ・AI利活用の技術は、個人生活や社会活動を支える情報基盤となるだけでなく、さまざまな学術分野においても近年いっそう進歩し一般化している。そうしたなかでデータ・AIを利活用していくためには、社会・学術に関わるどのような問いかけにどのような目的・方法でその利用がされているか、また有効なのかを学び考えていく必要がある。
この授業では、本学で学べる学術分野の中から、人文科学一般、言語、文学、文化史の分野におけるデータ・AI利活用の姿を学び検討していく。
この授業科目は「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」(リテラシーレベル)を構成する科目である。2022年度以後入学者が、この授業科目とあわせて2022年度以後開講の「情報科学入門2」「情報科学入門1b」の単位を修得することで、左記教育プログラムを修得したことを示すことができる。 
学生が授業内で
PCを使用する科目
yes 
実務経験のある
教員による科目
no 
実務経験との関連
(経験ありの場合のみ)
英語で授業を行う科目
Whether this class will be
conducted all in English (yes/no)
no 
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)
yes 
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)
yes 
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)
yes 
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)
yes 
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)
no 
到達目標
Aim/goal
社会・学術分野で活用されているデータの種類がどのようなものか説明できる
データ・AIに関わるどのような技術が社会・学術分野で活用されているか説明できる
データ・AIが社会・学術分野のどのような領域や目的で活用されているか説明できる
社会・学術分野で具体的にどのような場面・方法でデータ・AIが活用されているか説明できる
社会・学術分野でのデータ・AI利活用の最新の動向について説明できる
上記のデータ・AIの利用の一部を実際に自分でおこなうことができる 
授業計画
Course Plan
第1回 2年次生全員を、a~dの4つのグループに分け、それぞれ異なる分野を専門とする4名の教員が順次各グループを担当する。1教員の担当回数は各3回。最初の授業(イントロダクション「現代社会とデータ・AI」)のみ各教室でZoomを繋ぎ全クラス合同で授業をおこなう。各担当教員の授業内容は以下の通り。

【鈴木卓】
1 言語とデータ・AI「コーパスから何がわかる?」
2 言語とデータ・AI「テキストマイニングって何?」
3 言語とデータ・AI「AIを使いこなそう」

【木村琢也】
1 人文科学とデータ「偏差値って、どうやって計算してるの?」(基本統計量、分布)
2 人文科学とデータ「面倒なことはソフトウェアにやらせよう」(データの可視化、データ解析)
3 人文科学とデータ「私は本当に学力が向上したのか?」(相関、検定)

【姫野敦子】
1 文学とデータ・サイエンス「小説・新聞記事から見るAI」
2 文学とデータ・サイエンス「短歌・俳句を探す・作る」
3 文学とデータ・サイエンス「AIと歌謡曲」

【木川弘美】
1 文化史とデータ・サイエンス「データベース活用入門:VR美術館体験!」
2 文化史とデータ・サイエンス「AIやデータベースを使って美術史を学んでみよう」
3 文化史とデータ・サイエンス「デジタルとアナログを融合させて学びを深めてみよう」 
授業以外の学修
What Students
are expected
to do
outside of the class
各回の授業後にPCを活用した演習や情報検索、課題への取組が必要である 
評価方法
Evaluation
授業への出席と授業内学習活動への取り組み 50%、課題 50%を原則とし、総合的に判断する。 
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
教員が授業内または授業後(返却時)にコメントする。 
履修前提要件
Prerequisites
自分のPCの基本的操作に慣れていること
自分のPCでエクセルを使用できること
自分のPCにソフトウェア(エディター)をインストールできること 
関連する
ディプロマポリシー
使用テキスト
Textbook
to be used,
if any
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.)
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.)
テキストに
関する
連絡事項
Remarks
concerning
the text book,
if any
更新日付 2026-04-01 18:40:21.465


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