シラバス Syllabus

授業名 情報リテラシー 1
Course Title Information Literacy 1
担当教員 Instructor Name 廣島　勉（Tsutomu Hiroshima）
科目ナンバリングコード Course Numbering Code LIN101
授業形態 Class Type 講義 Regular course
授業形式 Class Format On Campus
単位 Credits 2
言語 Language JP
科目区分 Course Category
学位 Degree BSc
開講情報 Terms / Location 2026 UG Nisshin Term1
コード Couse Code NUC208_N26A

授業の概要　Course Overview

Mission Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement

本講義は、本学のミッションであるビジネスリーダーの育成のため、情報社会において必須のICT・AIを有効に活用する能力を育成する。
This course is designed to develop the ability to effectively utilize ICT and AI, which are essential literacies in the information society, in order to fulfill NUCB's mission to nurture business leaders.

授業の目的（意義） / Importance of this course

本講義では、ICTが日々劇的に革新される現在、情報社会を支える数理・データサイエンスの考え方やAIの技術を知り、自らが道具として使いこなせるようになるために、学習の基盤となるコンピュータの使い方を習得する。その上で、情報社会を取り巻く技術とその課題について考える。
具体的には、コンピュータ、ネットワークなどの歴史及び基礎知識、Wordの操作方法を習得し、情報社会を支えるICTやAIについて理解を深める。
As ICT is dramatically innovated on a daily basis, students will learn how to use computers as a foundation for learning in class in order to become familiar with mathematical and data science concepts and AI technologies that support the information society and to be able to use them as tools themselves. They will then consider the technologies surrounding the information society and the challenges they face.

Specifically, they will learn the history and basic knowledge of computers and networks, how to operate Word, and deepen their understanding of ICT and AI that support the information society.

学修到達目標 / Achievement Goal

・コンピュータやネットワーク、データ及びAIに関する基礎知識を有している
・コンピュータやネットワークを適切に使用できる
・Wordを使用して、簡単なビジネス文書やレポートを適切に作成できる
・情報やAIを適切に活用するための判断力を有している

Upon successful completion of this course, students will be able to:
-Have basic knowledge of computers, networks, data and AI
-Use computers and networks appropriately
-Write reports in Word
-Use sound judgment when utilizing information and AI

本授業の該当ラーニングゴール　Learning Goals

*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。

LG1 Critical Thinking
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG7 International Perspectives (BA)

受講後得られる具体的スキルや知識　Learning Outcomes

・コンピュータやネットワーク、データ及びAIに関する基礎知識とスキル
・ビジネス文書を適切に作成する力
・レポート・論文を適切に書く力

-Basic knowledge and skills of computers, networks, data and AI
-Ability to properly prepare business documents
-Ability to write reports and papers appropriately

SDGsとの関連性　Relevance to Sustainable Development Goals

Goal 4 質の高い教育をみんなに（Quality Education）

教育手法　Teaching Method

教育手法 Teaching Method % of Course Time
インプット型 Traditional 40 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning ケースメソッド Case Method 60 %
フィールドメソッド Field Method 0 %
合計 Total 100 %

事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法　Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods

【事前学修と事後学修】
授業前は毎回90分程度以上の予習を行い、課題がある場合は必ず事前に提出すること。授業後も毎回90分程度の振返りを行って、復習することが望ましい。
本授業で学んだことは、日常生活において利用しようとすることが大切である。週1回の授業時間だけでは不十分なため、自宅でもできる限りコンピュータを使うことが重要である。自習でわからない点は、授業中/メール/クラスルームを通じて、教員もしくはチューターに積極的に質問して解決すること。

【中央情報センター（図書館）について】
毎回の課題/ケースアサインメント作成時に活用すること。

【アサインメント等に対するフィードバック方法】
毎回の授業またはグーグルクラスルーム（LMS）で適宜、フィードバックする。

授業スケジュール　Course Schedule

第1日（Day1）

データサイエンスとは？（第1章）、データサイエンスの応用事例（2章）#カッコ内の章番号は教科書「データサイエンスリテラシー」の章に対応。
1) 情報とは何か、データサイエンス・AIとは何か：情報、情報リテラシー、データサイエンス・AI、Society 5.0、第4次産業革命、ビッグデータ、ICT、IoT
2) スマートフォンを使用した、本学のLMS（Learning Management System：学習管理システム）のGoogle Classroom、キャンパス掲示板などの使用法

●使用するケース
「Society 5.0 の現在と未来」（山本裕子）

第2日（Day2）

コンピュータ・インターネットの仕組み
1) コンピュータ・インターネットの歴史的変遷
2) ネットワークの基礎：LAN、イントラネット、インターネットの違い
3) ネットワークサービスの活用：クラウドコンピューティング

インターネットセキュリティ、情報セキュリティ
1) 情報セキュリティ：セキュリティ動画視聴等とディスカッション
2) ソーシャルメディア（SNS）などの注意点

●使用するケース
「Unix vs. Linux?」（山本裕子）
「狙われたミチカ」（山本裕子）

第3日（Day3）

＜Mac基本操作＞
PCを使用した、本学LMSのGoogle Classroom、キャンパス掲示板、webブラウザ（Safariなど）、情報収集用サーチエンジン（Google）、大学のオンラインデータベースなどの使用法

機械学習の基本とその精度評価（3章）、テキストマイニング（5章）、ディープラーニング（6章）
1）インターネット、データ・AIの利活用とその注意点：情報倫理、データ倫理、著作権、個人情報保護、プライバシーの保護、AI社会原則

オープンデータとは（7章）、オープンデータの成り立ち（8章）、データと倫理（9章）
1）インターネット、データ・AIの利活用とその注意点：情報倫理、データ倫理、著作権、個人情報保護、プライバシーの保護、AI社会原則
2) ELSI(Ethical, Legal and Social Issues）とは何か

●使用するケース
「ChatGPT2023」（山本裕子）
「著作権は誰のもの？」（山本裕子）

第4日（Day4）

＜Word基礎＞
1) タッチタイピング、ファイル保存と削除、文書の新規作成、文字入力、フォントの装飾、文字や行の配置、文字列の移動とカット・コピー・ペースト

2) 文字入力の応用、表の挿入、大学指定レポート書式の設定、印刷プレビュー、印刷、テキスト開始位置の調整、ヘッダー・フッター、文字の検索と置換

第5日（Day5）

＜Word基礎＞
3) 画像の挿入、画像のサイズや位置の変更、図形の描画、ワードアート、Excelの表の張り付け、Excelのグラフの張り付けなど

4)ビジネス文書の作成、レポートの書き方、引用・脚注の方法、剽窃（盗用）行為の禁止

●使用するケース
#Day5〜Day7のいずれの回で小テスト（筆記/実技）1回実施（内容はこれまでの復習問題）

第6日（Day6）

＜インターネットによる情報発信、コンピュータ内部構造への理解＞
1) Webサイトの作成1：Webブラウザ上で閲覧可能なコンテンツを作成する手法について，HTMLを用いたWebサイトを作成する上での基礎知識の習得

2) Webサイトの作成2：HTMLの文法、ドキュメントの構成、イメージ表示、レイアウト、フレームの作り方などHTMLの基礎学習

第7日（Day7）

＜インターネットによる情報発信、コンピュータ内部構造への理解＞
3) ターミナルの活用（UNIXコマンド）：ターミナルとは何か、ターミナルの使い方、UNIXとは何か

4) 本学のWebでの定期試験の受け方や答案の提出方法について

成績評価方法　Evaluation Criteria

*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
講師用内規準拠 Method of Assessment Weights
コールドコール Cold Call 0 %
授業内での挙手発言 Class Contribution 60 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total 60 %
予習レポート Preparation Report 10 %
小テスト Quizzes / Tests 15 %
シミュレーション成績 Simulation 0 %
ケース試験 Case Exam 0 %
最終レポート Final Report 0 %
期末試験 Final Exam 15 %
参加者による相互評価 Peer Assessment 0 %
合計 Total 100 %

定期試験　Final Exam

あり

評価の留意事項　Notes on Evaluation Criteria

本授業はケースメソッドとコンピュータを用いた演習科目のため、ほぼ毎回の授業で「課題」（アサインメント）が課される。授業のターム中盤に「小テスト（筆記/実技）」が1回実施され、タームの最後に定期試験（筆記/実技）が実施されることにより、データサイエンス及びコンピュータに関する、知識とスキル両方の獲得と定着を目指す。そのため、毎回授業に欠かさず出席することが重要である。

使用ケース一覧　List of Cases

    ケースは使用しません。

配布教材と教室における電子機器の利用マナーについて Guidelines for Classroom Technology and Proper Use of Course Materials

  1. ケースメソッド教育の中核は、積極的な参加と知識の共有です。この教育を支えるため参加者は授業中の電子機器（例：スマートフォン、ノートパソコン）の使用を制限するよう求められます。許可を得た場合でも、教室内では電子機器は、ケース討議に資する目的でのみ使用してください。授業中は、たとえケース討議に関連していても、検索エンジンや生成AIの使用は避けて下さい。
  2. 配布教材（ケースを含む）は指定された授業への参加以外の目的で利用しないで下さい。著者の権利、著作権、特定情報の機密性を保護するため、許可なく教材を個人や組織（生成AI を含む）に提供することはできません。このルールは、印刷物・電子教材のいずれにも適用されます。
  1. Active participation and shared learning is at the core of the case method learning.Participants are asked to limit their use of electronic devices (e.g., laptops, smartphones) during classroom sessions in support of this model. Even with permission granted, devices should only be used in the classroom in service to the case discussion. Online searches and generative AI tools, even if related to the case discussion, are discouraged while class is in session.
  2. Students are prohibited from using the course materials (including cases) distributed by the university for any purpose other than participation in the designated class.Students must not input, process or test course materials with any artificial intelligence (AI) tools, bots, software, or platforms without the author’s permission. These actions violate the terms of use for the course materials and may also constitute copyright infringement.

教科書　Textbook

  • 髙橋弘毅 ほか「データサイエンスリテラシー」実教出版（2022）9784407352573
  • 名古屋商科大学「Macintoshガイド 2026年度版」名古屋商科大学（2026）

参考文献・資料　Additional Readings and Resource

［1］井村克也『macOS Big Sur パーフェクトマニュアル』ソーテック社,2020, ISBN:978-4800712783
［2］小枝 祐基『今日から使えるMacBook Air & Pro macOS Big Sur対応』ソシム,2021, ISBN:978-4802612852
［3］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Microsoft Word 2019 基礎 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN:978-4865103823
［4］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『Word 2019 応用 (よくわかる)』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN:978-4865103830
［5］『情報リテラシー 入門編 Windows 10/Office 2019対応』富士通エフ・オー・エム株式会社,2020. ISBN:978-4865104165
［6］『情報リテラシー 総合編 Windows 10/Office 2019対応』富士通エフ・オー・エム株式会社,2020. ISBN:978-4865104172
［7］『日本語ワープロ検定試験 模擬問題集 3・4級編』日本情報処理検定協会
［8］『日本語ワープロ検定試験 模擬問題集 2・準2級編』日本情報処理検定協会
［9］『実技で学ぶ情報モラル』日本情報処理検定協会,2019, ISBN: 978-4909086556
［10］富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) 『PowerPoint 2019 基礎 (よくわかる) 』富士通エフ・オー・エム株式会社 (FOM出版) ,2019, ISBN: 978-4865103847
［11］井上香緒里,できるシリーズ編集部『できるPowerPoint 2019 Office 2019/Office 365両対応 (できるシリーズ)』インプレス ,2019, ISBN: 978-4295005568
［12］松上 純一郎『PowerPoint資料作成 プロフェッショナルの大原則』技術評論社 ,2019, ISBN: 978-4297103088
［13］山﨑 紅『情報利活用 プレゼンテーション PowerPoint 2019対応』日経BP社 ,2019, ISBN: 978-4822286101
［14］『プレゼンテーション作成検定試験 模擬問題集 1・2級編』日本情報処理検定協会
［15］『プレゼンテーション作成検定試験 模擬問題集 3・4級編』日本情報処理検定協会
［16］矢野文彦監修『情報リテラシー教科書 Windows 11/Office 2021対応版』オーム社,2022,ISBN:978-4-274-22965-7

授業調査に対するコメント　Comment on Course Evaluation

授業評価に基づき、講義の仕方や指導方法の改善に取り組みます。

担当教員のプロフィール　About the Instructor　

学位と取得大学
修士（理学）京都大学
博士（理学）京都大学
研究分野
微分幾何学

Degree
Master(Science) Kyoto university
Ph. D (Schience) Kyoto University
Field of Study
Differential Geometry

Refereed Articles

  • (2019) Application of allotted analytic hierarchy process (aAHP) in group decision making problem - The evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event. Journal of Global Business Society 5(1): ISSN 2186-2117
  • (2018) A Case study on the evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event through Analytic Hierarchy Process. Journal of Global Business Society 4(1): 2186-2117
  • (2017) A NEW APPROACH TO REDUCE THE BURDEN OF PAIRWISE -COMPARISON ON THE AHP. SCIENTIAE MATHEMATICAE JAPONICAE e-2017(30): 1346-0447

Refereed Proceedings

  • (2019). A study on validity of shared pairwise comparison method in AHP. Global Business Society 10th Symposium Proceeding .Global Business Society. 1. 2. Osaka
  • (2018). A Case study on the evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event through Analytic Hierarchy Process. Global Business Society .Global Business Society 9th Symposium. 1. 3. Osaka city University






ページ上部へ戻る