| 授業名 | コンピュータと情報化社会 |
|---|---|
| Course Title | Computer and Information Society |
| 担当教員 Instructor Name | 笹沼 克信（Katsunobu Sasanuma） |
| コード Couse Code | NUC300_N22A |
| 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 | 2022 UG Nisshin Term2 |
授業の概要 Course Overview
Misson Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement
ビジネス界や社会の発展をもたらす知識を創出するイノベーティブなリーダーの育成のために、本講義では情報化社会についての深い理解と問題を解決する能力の向上を最も重視しています。
This course teaches fundamentals of information society and problem-solving skills, aiming to educate innovative leaders who can develop knowledge that advances business and society.
授業の目的（意義） / Importance of this course
本講義ではアクティブラーニングを通して情報化社会の基礎を学びます。学生は出席する前にケースを読み、自分自身の考えをまとめた予習レポートを書き、グループの中で議論し、クラスで積極的に発言することによって、情報化社会に対する理解と問題に対する解決策を自分の頭で考える習慣を身に付けます。
Students learn various aspects of information through active learning in this course. Students acquire the habit of thinking for themselves by reading cases before attending class, writing preliminary reports summarizing their own thoughts, discussing these ideas in groups, and actively speaking up in class.
到達目標 / Achievement Goal
本科目を学ぶことで、学生は情報がビジネスや社会へ与える影響を理解し、高度な情報化社会に対応する力を身に付けることができます。
Students taking this course will learn how information impacts business and society in various ways, and will acquire a skill to develop strategies to help them cope with the constantly evolving information fields.
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
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes
この授業を通して、情報がビジネスや社会にもたらす様々な影響を理解し、効果的な情報戦略を策定できるようになることが期待されています。
Upon successful completion of this course, students are expected to be able to understand the various impacts of information on business and society. They are also expected to acquire the skill to develop an effective information strategy.
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
授業を理解し議論に参加するために、ケーススタディの予習が必須です。（準備にかかる時間の目安は2－3時間程度です。）予習レポート、挙手発言、インクラスクイズ、ミニテストで評価を行います。フィードバックはオフィスアワー、クラス内、提出物へのコメント等で対応します。
授業スケジュール Course Schedule
第1日（Day1）
授業の概要説明：授業の進め方、成績評価方法等について説明します情報の価値：Decision理論について学ぶ
●使用するケース
ケース作成中（仮題：その情報にいくら払いますか？）第2日（Day2）
情報の真偽：偽陽性と偽陰性の経済コストを理解する●使用するケース
ケース作成中（仮題：迅速検査の結果は正しい？）第3日（Day3）
情報の活用：未来を予測する●使用するケース
ケース作成中（仮題：統計調査は信用できる？）第4日（Day4）
ミニテスト１情報伝達の速度：効率的なオペレーションを実現する
●使用するケース
ケース作成中（仮題：ファストファッションで働く）第5日（Day5）
情報をあえて隠す：需要の平準化を目指す●使用するケース
ケース作成中（仮題：フードロスを減らそう）第6日（Day6）
情報の冗長化：データの信頼性を向上させる●使用するケース
ケース作成中（仮題：大切なデータを安全に保管していますか？）第7日（Day7）
ミニテスト２情報の分析：人工知能を用いてビッグデータを分析する
●使用するケース
GROW：人工知能を用いて人間知能をスクリーニングする CCJB-HBS-18009-01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。
・予習レポート
第一日目の授業を除いて、予習レポートのGoogle Classroomへの提出が必要となります。予習レポートは、正解か不正解かよりも自分の考えを述べているかどうかを重視して評価します。コピペで作成されたレポートは零点とします。
・挙手発言
発言回数だけでなく、発言内容も重視します。
・インクラスクイズ
授業で学んだ基本事項について、理解できているかどうかを確認するためのクイズを出題します。理解の確認が目的なので、参加すれば正解、不正解によらず得点できます。
・ミニテスト
インクラスクイズをベースにして、第4日目と第7日目の授業開始時に出します。
*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 | 40 % |
| クラス貢献度合計 Class Contribution Total | 40 % |
| 予習レポート Preparation Report | 20 % |
| 小テスト Quizzes / Tests | 40 % |
| 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 | 0 % |
| 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
予習レポート（6回）20％、挙手発言40％、インクラスクイズ10％、ミニテスト（2回）30％・予習レポート
第一日目の授業を除いて、予習レポートのGoogle Classroomへの提出が必要となります。予習レポートは、正解か不正解かよりも自分の考えを述べているかどうかを重視して評価します。コピペで作成されたレポートは零点とします。
・挙手発言
発言回数だけでなく、発言内容も重視します。
・インクラスクイズ
授業で学んだ基本事項について、理解できているかどうかを確認するためのクイズを出題します。理解の確認が目的なので、参加すれば正解、不正解によらず得点できます。
・ミニテスト
インクラスクイズをベースにして、第4日目と第7日目の授業開始時に出します。
教科書 Textbook
- 河本薫「データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考」ダイヤモンド社（2022）978-4478115114
参考文献・資料 Additional Readings and Resource
教科書は主に自学自習で使用するものであり、講義では直接用いません。参考図書は中央情報センター（図書館）に配架予定です。
(1) 斎藤昌義 最新ITトレンド 技術評論社 ISBN-13: 978-4297111458
(2) NHK取材班 暴走するネット広告: 1兆8000億円市場の落とし穴 NHK出版新書 ISBN-13: 978-4140885901
(3) 山口真一 正義を振りかざす「極端な人」の正体 光文社新書 ISBN-13: 978-4334044954
(4)アンデシュ・ハンセン スマホ脳 新潮新書 ISBN-13: 978-4106108822
(5) 藤代 裕之 ネットメディア覇権戦争～偽ニュースはなぜ生まれたか～ 光文社新書 ISBN-13: 978-4334039660
(6) 田中潤・松本健太郎 誤解だらけの人工知能：ディープラーニングの限界と可能性 光文社ISBN-13: 978-4334043384
(7) 松尾豊 人工知能は人間を超えるか: ディープラーニングの先にあるもの 角川EPUB選書
ISBN-13: 978-4040800202
(8) 宮田裕章 共鳴する未来: データ革命で生み出すこれからの世界 河出新書 ISBN-13: 978-4309631219
(9) 尾原和啓 ネットビジネス進化論: 何が「成功」をもたらすのか 2020 NHK出版 ISBN-13: 978-4140818213
(10) 藤代裕之編著 ソーシャルメディア論: つながりを再設計する 改訂版 2019 青弓社 ISBN-13: 978-4787234490
(1) 斎藤昌義 最新ITトレンド 技術評論社 ISBN-13: 978-4297111458
(2) NHK取材班 暴走するネット広告: 1兆8000億円市場の落とし穴 NHK出版新書 ISBN-13: 978-4140885901
(3) 山口真一 正義を振りかざす「極端な人」の正体 光文社新書 ISBN-13: 978-4334044954
(4)アンデシュ・ハンセン スマホ脳 新潮新書 ISBN-13: 978-4106108822
(5) 藤代 裕之 ネットメディア覇権戦争～偽ニュースはなぜ生まれたか～ 光文社新書 ISBN-13: 978-4334039660
(6) 田中潤・松本健太郎 誤解だらけの人工知能：ディープラーニングの限界と可能性 光文社ISBN-13: 978-4334043384
(7) 松尾豊 人工知能は人間を超えるか: ディープラーニングの先にあるもの 角川EPUB選書
ISBN-13: 978-4040800202
(8) 宮田裕章 共鳴する未来: データ革命で生み出すこれからの世界 河出新書 ISBN-13: 978-4309631219
(9) 尾原和啓 ネットビジネス進化論: 何が「成功」をもたらすのか 2020 NHK出版 ISBN-13: 978-4140818213
(10) 藤代裕之編著 ソーシャルメディア論: つながりを再設計する 改訂版 2019 青弓社 ISBN-13: 978-4787234490
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
初年度担当科目。皆さんの理解度に応じて授業内容と進み具合を調整したいと思っています。
担当教員のプロフィール About the Instructor
東京大学教養学部基礎科学科卒業後、東京大学大学院理学系研究科相関理化学修了（物性物理学専攻）。東芝研究開発センター（研究員）、アルメック（コンサルタント）を経てハーバード大学とマサチューセッツ工科大学において修士課程（公共政策及びオペレーションズリサーチ専攻）を修了した後、カーネギーメロン大学においてPh.D.取得（オペレーションズマネージメント専攻）。その後ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校アシスタントプロフェッサーを経て、現職。現在、名古屋商科大学経営学部教授、及び東北大学大学院経済学研究科客員教授。専門は確率モデル、待ち行列理論、在庫管理、交通システム、データアナリティクス等。これまでオペレーションズリサーチ、オペレーションズマネージメント、ビジネスアナリティクス等の各授業を担当し、研究成果は国際学会及び国際ジャーナルに発表されている。
Katsunobu Sasanuma is a professor at NUCB, Nagoya University of Commerce and Business. He also holds a visiting professor position at the Graduate School of Economics and Management at Tohoku University. Prior to joining the faculty at NUCB, Dr. Sasanuma was an assistant professor at College of Business at Stony Brook University, State University of New York.
His research areas include stochastic modeling, queueing theory, inventory management, transportation systems, and data analytics. He possesses an interdisciplinary background with a decade of accumulated consulting, business, and engineering experience including an R&D work at Toshiba focusing on LEDs and laser diodes. He has taught classes in Operations Research/Operations Management/Business Analytics. His work has been presented at various conferences and has appeared in professional journals.
BA and MS, University of Tokyo (1990 and 1992, resp.)
MPA, Harvard University (2005)
MS in Operations Research and Technlogy&Policy, MIT (2009)
PhD in Public Policy and Management (Operations Management), Carnegie Mellon University (2015)
Refereed Articles
- (2022) A marginal analysis framework to incorporate the externality effect of ordering perishables. Operations Research Perspectives (Elsevier) 9(100230): 2214-7160
- (2022) Controlling arrival and service rates to reduce sensitivity of queueing systems with customer abandonment. Results in Control and Optimization (Elsevier) 6(100089): 2666-7207
- (2022) An opaque selling scheme to reduce shortage and wastage in perishable inventory systems. Operations Research Perspectives (Elsevier) 9(100220): 2214-7160
- (2021) Evaluating the Dynamic Impact of Theater Performances and Sports Events on Parking Demand in Downtown Pittsburgh. Smart Cities 4(4): 2624-6511
- (2021) Asymptotic Analysis for Systems with Deferred Abandonment. Mathematics 9(18): 2227-7390