キーワード
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情報活用，情報社会，情報科学，プログラミング，データサイエンス
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授業の目標
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初等中等教育において習得した情報活用能力をもとに，より高度な情報活用能力を実践的に習得するとともに、情報活用に必須の情報社会・情報科学に関する基礎知識を習得する。
また、簡単なPythonプログラミングを行うことによりコンピュータで行う処理に関する理解を深め、データサイエンスに対する初等的な処理に関して学ぶ。
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到達目標
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1) 情報活用に必須の情報社会・情報科学に関する基礎知識を習得し、実践的に活用できる。
2) 情報システムおよび情報メディアを高度に活用し，共同で，問題の提起，解決，報告・評価を行うことで，より高度な情報活用能力を習得するとともに、能動的学習を協調的に行うことができる。
3) 簡単なPythonプログラミングを習得し、コンピュータにおける情報処理の基礎を理解できる。
4) データサイエンスで使われるいくつかの初等的な処理に関して理解し、実際のデータに対して実行できる。
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授業計画
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1)および2)が前半8週で、3)および4)が後半7週である。
1) 情報活用に必須である情報社会・情報科学の基礎知識について講義と実習を行う。
情報社会：情報倫理・情報セキュリティ等、情報社会に関わる基礎知識
※ビデオ教材等を用い、下記の内容について学ぶ。
パスワード・個人情報の管理、情報セキュリティ、プライバシー、地図情報、著作権、肖像権、剽窃とねつ造、クリティカル・シンキング、ブレーンストーミング、ネット依存、匿名性、SNSでの情報の受発信、ネット詐欺、ウェブ・アクセシビリティ、等
情報科学：色のデジタル表現、HTML文書、等
2) 情報活用能力の発展として，情報学の様々なテーマについて，課題を設定し，情報システムおよび情報メディアを高度に活用した実習を行う。
・討論：グループで行い、かつ、相互評価を伴う。
・問題解決の一環として、文書作成、表計算処理、等の課題を行う。
3) Pythonプログラミングについて学ぶ。4週中3週は反転学習とする。
4) データサイエンスで用いられる初等的なデータ処理・可視化手法を学ぶ。
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準備学習(予習・復習)等の内容と分量
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大学設置基準に従い，15回の授業時間（高々30時間）に，授業時間外の学修を考慮して，90時間の学修を必要とする内容をもって構成している。
資料・テキストの該当箇所を参照し，学習内容に応じた準備学習(予習・復習)を行うこと。
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成績評価の基準と方法
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成績評価は「学修成果の質」に応じて行うこととする。授業に毎回出席し，指示された課題を提出することを単位認定の条件とする。やむを得ず欠席する場合は指定された方法で届け出ること。ただし，いかにやむを得ない場合であっても，8回以上の出席及び累積評価60点以上を単位取得の最低要件とする。なお，「A+」の割合は履修上位の５%程度を目安とする。
[前半8週]
各課題の評価基準は資料に明示し，満たさない場合は原則不合格とする。
成績評価は，課題評価に授業への参加態度や積極性を加味し，下記割合と内容で，総合的に評価する。
・授業への参加態度と積極性(10%) グループ活動等での積極性，授業時間外の学修に対する取り組みの状況も含む
・課題の提出内容と小テスト(90%) 各学習項目についての理解の深まり等を評価する。学習項目における基礎的な知識内容を評価する。
[後半7週]
成績評価は各週の到達目標に関連したチェックテストの内容を基に総合的に評価する。
理解を助けるために補助的な課題が課される場合がある。
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有する実務経験と授業への活用
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他学部履修の条件
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テキスト・教科書
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情報学Ⅰテキスト2024（前半） : 学術図書出版社, 2024
ELMSのMoodle上に提示する．Lecture materials are provided online on the Moodle/ELMS website.
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講義指定図書
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参照ホームページ
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研究室のホームページ
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備考
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授業は初等中等教育で学んだ情報活用能力を前提とする。
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更新日時
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授業実施方式
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