シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2025/03/18 現在 |
| 科目名／Subject | 社会情報入門ＩＩ |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 片岡 駿 (商学部) , 沼澤 政信 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 昼間コース 学科別専門科目 |
| 開講学期／Semester | 2025年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 木/Thu 3 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部昼間コース／Faculty of CommerceDay School |
| 配当年次／Years | 1年 , 2年 , 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | 沼澤 政信(4号館451室) |
| オフィスアワー／Office hours | 沼澤 政信(事前にメールで連絡をしてください．) |
| 更新日／Date of renewal | 2025/03/18 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
本授業は，社会情報学科の専門領域への導入として，情報科学に関する基礎知識や応用事例などについて解説し，専門領域をより深く学ぶ上での基礎作りを目的とします． 前半（担当教員：沼澤）は，情報通信の現況を確認し，情報セキュリティやプログラミングの基礎知識について学び，AI と IoT の現在と未来を考えます． 後半（担当教員：片岡）は，データ分析やORといった情報の応用技術について扱う．得られた情報から意思決定を行う方法としてどのような方法があるのかを紹介する． |
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| 達成目標 ／Course Goals |
・社会情報学科のアドミッションポリシーを理解すること． ・2年次以降の社会情報学科開講科目の履修に必要な基礎知識を習得すること． |
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| 授業内容 ／Course contents |
前半(担当教員：沼澤) ・国内の情報通信の現況 ・情報セキュリティ ・情報系の学会と論文 ・プログラミング，アルゴリズム ・人工知能，IoT など 後半（担当教員：片岡） ・データ分析とは ・データと統計的方法 ・データの分析技術 ・オペレーションズリサーチ（OR）とは ・問題のモデル化とその解決方法 |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
基礎となる授業のため高い水準の予備知識を必要としませんが，事前学修としては情報系の雑誌やウェブ記事などを読んでおくと，より深く授業内容を学べます．事後学修としては講義資料や参考文献などに目を通して復習するように心がけて下さい． | ||
| 使用教材 ／Teaching materials |
本授業では特に教科書を定めません． | ||
| 成績評価の方法 ／Grading |
前半，後半の各評点（各50点満点）の合計点を成績評価点とします． 前半は各回の課題提出と最終回は別途レポートの提出を課し，その合計点を成績評価点とします． 後半はレポート課題（２回）によって評価し，その合計点を成績評価点とします． ． |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
成績評価の基準は，社会情報学科標準成績評価基準に従います． | ||
| 履修上の注意事項 ／Remarks |
● 本科目は，全１年生および社会情報学科所属の２〜４年生のみ履修を認めます（社会情報学科以外に所属する２〜４年生は履修できません）． ● 受講に関しての諸注意や評価方法の詳細などは，第一回講義日にて説明します． |
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| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない／No | ||
| 授業実施方法 ／Method of class |
①面接授業／Face-To-Face class | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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