| 授業名 | 情報リテラシー 1 |
|---|---|
| Course Title | Information Literacy 1 |
| 担当教員 Instructor Name | 小嶋 知子（Tomoko Kojima） |
| コード Couse Code | NUC216_N24A |
| 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 | 教養教育科目100系 / Liberal Arts 100 |
| 学位 Degree | BSc |
| 開講情報 Terms / Location | 2024 UG Nisshin Term1 |
授業の概要 Course Overview
Misson 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
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、PowerPoint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。
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、PowerPoint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 PowerPoint, and deepen their understanding of ICT and AI that support the information society.
Specifically, they will learn the history and basic knowledge of computers and networks, how to operate Word and PowerPoint, and deepen their understanding of ICT and AI that support the information society.
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
・Wordを使用して、レポートを適切に書くことができる
・PowerPointを使用して、発表資料を適切に作成することができる
・効果的なプレゼンテーションをすることができる
・Wordを使用して、レポートを適切に書くことができる
・PowerPointを使用して、発表資料を適切に作成することができる
・効果的なプレゼンテーションをすることができる
Upon successful completion of this course, students will be able to:
-Have basic knowledge of computers, networks, data and AI
-Write reports in Word
-Use PowerPoint to create presentation materials appropriately
-Give effective presentations
-Have basic knowledge of computers, networks, data and AI
-Write reports in Word
-Use PowerPoint to create presentation materials appropriately
-Give effective presentations
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)
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
・レポート・論文を適切に書く力
・効果的なプレゼンテーション資料を作成する力
・説得力のあるプレゼンテーションをする力
・レポート・論文を適切に書く力
・効果的なプレゼンテーション資料を作成する力
・説得力のあるプレゼンテーションをする力
-Basic knowledge of computers, networks, data and AI
-Ability to write reports and papers appropriately
-Ability to prepare effective presentation materials
-Ability to give persuasive presentations
-Ability to write reports and papers appropriately
-Ability to prepare effective presentation materials
-Ability to give persuasive presentations
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（予習復習）
この演習で勉強したことをできるだけ自分なりに利用しようとすることが大切である。また、週に1回の演習の時間だけでは不十分なので、自宅においてもなるべくコンピュータを使うという姿勢が重要である。自宅学習でわからない点は、講義時間中またはメール等を用いて積極的に質問すること。また参考文献以外でも、本講義で扱うアプリケーションの解説書は多くあるので、自分に適したわかりやすい解説書を探すと効果的な学習ができる。
●課題（試験・レポート等）に対するフィードバック方法
レポートについては講義の中で解説する。
●中央情報センター（図書館）の活用について
自学習用に参考になる書籍が所蔵されているので、積極的に活用して欲しい。また、知識の修得や情報収集のためにオンラインデータベースを活用して欲しい。
この演習で勉強したことをできるだけ自分なりに利用しようとすることが大切である。また、週に1回の演習の時間だけでは不十分なので、自宅においてもなるべくコンピュータを使うという姿勢が重要である。自宅学習でわからない点は、講義時間中またはメール等を用いて積極的に質問すること。また参考文献以外でも、本講義で扱うアプリケーションの解説書は多くあるので、自分に適したわかりやすい解説書を探すと効果的な学習ができる。
●課題（試験・レポート等）に対するフィードバック方法
レポートについては講義の中で解説する。
●中央情報センター（図書館）の活用について
自学習用に参考になる書籍が所蔵されているので、積極的に活用して欲しい。また、知識の修得や情報収集のためにオンラインデータベースを活用して欲しい。
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）、データの可視化（4章）、ディープラーニング（6章）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
#上記、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」の章に対応している。
●使用するケース
「Society 5.0とは？（仮）」（山本裕子先生作成）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
●使用するケース
「Unix vs. Linux?」（山本裕子先生作成）第3日（Day3）
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
「狙われたミチカ」（山本裕子先生作成）第4日（Day4）
データサイエンスの応用事例（2章）、テキストマイニング（5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
●使用するケース
「ChatGPT2023」（山本裕子先生作成）第5日（Day5）
機械学習の基本とその精度評価（3章）、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）1) 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
●使用するケース
「イラスト自動生成AI（仮）」（山本裕子先生作成）第6日（Day6）
データと倫理（第9章）1) ELSI(Ethical, Legal and Social Issues）とは何か
●使用するケース
「自動運転技術からの問い2024（仮）」（山本裕子先生作成）#Day6（またはDay7）小テスト（情報セキュリティなどこれまでの復習問題）
第7日（Day7）
Mac基本操作・Word基礎1) 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
2) Mac基本操作・Word基礎：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、タッチタイピング、文字列の移動とカット・コピー・ペースト、ファイル保存と削除、レポート作成法など
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。
*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 % |
評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria
この科目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」が課される。また、授業のターム後半に「小テスト（筆記または実技）」、定期試験（筆記または実技）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、毎回の講義に欠かさず出席することが特に重要となる。教科書 Textbook
- 名古屋商科大学「Macintoshガイド 2024年度版」オリジナル（2024）
- 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
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 10/Office 2019対応版』オーム社,2019,ISBN:978-4-274-22444-7
［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 10/Office 2019対応版』オーム社,2019,ISBN:978-4-274-22444-7
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
授業調査の結果を受けとめ、よりよい授業を目指します。
担当教員のプロフィール About the Instructor
・学位と取得大学
修士（情報科学）大阪大学
博士（情報科学）大阪大学
・研究分野
応用数学（数値解析，計算機シミュレーション）
修士（情報科学）大阪大学
博士（情報科学）大阪大学
・研究分野
応用数学（数値解析，計算機シミュレーション）