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講義名 MDASHリテラシーⅡ①
(副題)
開講責任部署 金沢星稜大学
講義開講時期 第２クォーター 講義区分 オンデマンド型授業
基準単位数 1 時間 16.00
代表曜日 代表時限
校地 本校地
学部 共通
配当年次 1年次
講義日 オンデマンド
単位数 1単位

担当教員
職種氏名所属
専任教員◎ 二口　聡金沢星稜大学教養教育部
専任教員佐々木　康成金沢星稜大学教養教育部
専任教員山本　輝太郎金沢星稜大学総合情報センター

授業意図 この授業は現代社会を取り巻く様々な問題を数理科学の知識を使って解き明かし、解決していくための手法や考え方を身につけることを目標としています。身の回りの小さな問題から社会問題を解決するための手掛かりになるデータの見方や扱い方などについて、科学的・実践的に捉えるための基本的な内容を学習します。
この授業で扱う内容は、文科省による「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」で扱う基本分野に基づいています（通称MDASH (Mathematics, Data science, and AI Smart Higher Education)）。MDASHで扱う内容は、これからの世界を生きるみなさんに文系理系といった枠を超えて求められるスキルの一つです。実際に利用されている各種の情報ツールなどを活用しながらスキルを習得していきましょう。
＜MDASH-L認定＞
本授業およびMDASHⅡをともに単位取得した場合、MDASHリテラシーレベルの認定として認定証が与えられます。
科目の具体目標 この授業では大きく分けて以下の４つを具体的な目標としています。
・AIの概念や開発の歴史、社会への広がりについて理解できる
・AI・データサイエンスの必要性を説明できる
・社会で活用されているAI・データの事例を例示できる
・AI・データを扱う上での留意事項を説明できる
履修条件 ・【MDASHリテラシーⅠを履修済】であることが履修条件です。
・コンピューターまたはタブレットなど動画視聴・デジタル教材を閲覧するための機材を準備してください。特に、dotCampusの操作、学生用Microsoft 365の利用ができるようにしておいてください。
授業計画表
回担当教員／予習・復習テーマ目標・教科書教室
第1回二口　聡
オンデマンド資料と課題を行い授業内容を復習する。dotCampus内の課題に取り組む。		ガイダンス、データ・AI利活用の現場・本授業のガイダンス
・データ分析の基本的な考え方
・データサイエンスのサイクル
キーワード：「データの取得・管理・加工」「データ解析と推論」
オンデマンド型授業
第2回二口　聡
オンデマンド資料と課題を行い授業内容を復習する。dotCampus内の課題に取り組む。		データリテラシー①（データを読む／データを説明する）・データの種類
・代表値とデータのばらつき
・データの表現
演習：学力偏差値の算出、相関分析・散布図
キーワード：「データの分布と代表値」「分散、標準偏差」「因果と相関」「散布図」「不適切なグラフ表現」「データの集計」「データ解析ツール」
オンデマンド型授業
第3回二口　聡
オンデマンド資料と課題を行い授業内容を復習する。dotCampus内の課題に取り組む。		データリテラシー②（データを読む／データを説明する）・データの種類
・代表値とデータのばらつき
・データの表現
演習：学力偏差値の算出、相関分析・散布図
キーワード：「データの分布と代表値」「分散、標準偏差」「因果と相関」「散布図」「不適切なグラフ表現」「データの集計」「データ解析ツール」
オンデマンド型授業
第4回二口　聡
オンデマンド資料と課題を行い授業内容を復習する。dotCampus内の課題に取り組む。		データリテラシー③（データを読む／データを説明する）・データの種類
・代表値とデータのばらつき
・データの表現
演習：学力偏差値の算出、相関分析・散布図
キーワード：「データの分布と代表値」「分散、標準偏差」「因果と相関」「散布図」「不適切なグラフ表現」「データの集計」「データ解析ツール」
オンデマンド型授業
第5回二口　聡
オンデマンド資料と課題を行い授業内容を復習する。dotCampus内の課題に取り組む。		データリテラシー④（データを読む／データを扱う）・データの収集
・データの分析
・データの読解
演習：データクレンジング、統計的検定
キーワード：「母集団と標本抽出」「ランダム化比較試験」「自然実験」「疑似相関」「バイアス」「欠損データ」「データの並び替え」
オンデマンド型授業
第6回二口　聡
オンデマンド資料と課題を行い授業内容を復習する。dotCampus内の課題に取り組む。		データリテラシー⑤（データを読む／データを扱う）・データの収集
・データの分析
・データの読解
演習：データクレンジング、統計的検定
キーワード：「母集団と標本抽出」「ランダム化比較試験」「自然実験」「疑似相関」「バイアス」「欠損データ」「データの並び替え」
オンデマンド型授業
第7回二口　聡
オンデマンド資料と課題を行い授業内容を復習する。dotCampus内の課題に取り組む。		データリテラシー⑥（データを読む／データを扱う）・データの収集
・データの分析
・データの読解
演習：データクレンジング、統計的検定
キーワード：「母集団と標本抽出」「ランダム化比較試験」「自然実験」「疑似相関」「バイアス」「欠損データ」「データの並び替え」
オンデマンド型授業
第8回二口　聡
オンデマンド資料と課題を行い授業内容を復習する。dotCampus内の課題に取り組む。		まとめ・全体の振り返り
・星稜におけるデータ活用事例を考える
オンデマンド型授業
成績評価１（方法・割合・留意事項） 授業内の教材学習状況と課題達成状況（70%）
成績評価２（方法・割合・留意事項） グループフォーラム内の発言やピアレビューへの参加度（30%）
成績評価のフィードバック オンデマンド教材内の課題は自動採点され提出状況が確認できます。
レポート課題などについては適宜内容をフィードバックします。
留意事項 本授業はdotCampusをメインとし、情報演習室のコンピューターやe生活文具（iPad）などを利用した演習課題を行います。
教科書・参考書 使用しません。

授業資料は基本的にdotCampus上で適宜公開します。
担当教員によって、各種データ分析用のソフトウェアを使用する場合があります。
事前事後学修の内容 dotCampusに公開された資料を視聴しながら、次回までの宿題として提示されるふりかえり課題を行なってください。
アクティブ・ラーニングの要素 学習の進行に合わせてオンラインディスカッション（フォーラム）やピアレビューを行います。
個人で取った授業メモや個人ワークを他の受講生の意見と比較して理解度を深めてください。
科目ナンバリング AL412B11
メールアドレス 5000012036@st.seiryo-u.ac.jp