シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2025/03/14 現在 |
| 科目名／Subject | 社会情報入門 |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 大津 晶 (商学部) , 佐山 公一 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 夜間主コース 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 | 金/Fri 7 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight 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 | 大津 晶(４２８（個人研究室）) |
| オフィスアワー／Office hours | 大津 晶(随時｜事前にメールで連絡をください) |
| 更新日／Date of renewal | 2025/03/05 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
（前半）人の心の働きを人工知能（AI）と比較しながら説明します。人の心の働きを模して作られているAIをどう利用するか、その判断基準を、一人ひとりの価値観の上に作ってもらうことを目的としています。さまざまなAIの示す結果を受け入れるかどうかは、個人によっても、また、同じ人でもAIの種類によって異なります。判断基準を作るには、私たち人間の心の働きを知る必要があります。AIのプログラムを作る人にとっては、数学や技術を知ることが必要ですが、AIの利用者として私たちに知る必要があるのは、数学や技術ではなく人の心の働きです。 （後半）「地方創生」政策の展開から１０年が経過し，この間の政策アウトカムの検証が進められています。国内複数地域におけるデータを活用した地域課題の解決の取組事例を参照しつつ，効果的な地域振興を通じた持続可能な地域経済について学びます。 |
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| 達成目標 ／Course Goals |
（前半）情報処理や人工知能の基礎について理解する。 （後半）ＥＢＰＭ（データや根拠に基づく政策の立案／実行／検証）の基本的な考え方を理解するとともに，事例を通じてそれらの有効性を評価できるようになる。 |
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| 授業内容 ／Course contents |
第1回目 人工知能，認知心理学，認知科学の歴史 第2回目 ものを見るしくみ：錯視 第3回目 顔を見るしくみ 第4回目 記憶のしくみ 第5回目 潜在記憶 第6回目 言葉を理解するしくみ① 第7回目 言葉を理解するしくみ② 第8回目 地域DX推進に向けた地域課題解決型データサイエンス 第9回目 自治体からみた人口減少社会の影響分析 第10回目 地域の観光DX推進に向けた消費者購買データの活用 第11回目 施策立案に役立つアンケート設計の考え方 第12回目 事例1 第13回目 事例2 第14回目 事例3 第15回目 補足 ※後半の内容は一部変更となる可能性があります |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
事後的に自ら情報収集し、わからないことがあれば、積極的に質問することが求められる。 | ||
| 使用教材 ／Teaching materials |
（前半）マナバ経由で講義資料を配布する （後半）地方創生カレッジおよびデータ分析セミナー（いずれも内閣府）を用いる |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
（前半）マナバの小テスト機能を使って期末試験を行います （後半）毎回演習またはレポートを課します |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
社会情報学科標準成績評価基準に従う | ||
| 履修上の注意事項 ／Remarks |
この科目は「時間割を指定しないオンデマンド形式」で実施しますので，受講生の自主的・能動的な姿勢と計画的な学修が求められます。 | ||
| 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 |
⑤遠隔授業（時間割を指定するオンデマンド）／Online class（asynchronous on-demand classes following class timetable） | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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