| 開講学期／Course Start | 2022年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 7 , 火/Tue 8 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科 |
| 対象学年／Year | 2年 , 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 現代情報学概論（システム理化学科・Cクラス）／Introduction to Modern Informatics |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 鈴木 幸司 (その他) , 工藤 康生 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4035 |
| 連絡先／Contact |
鈴木 幸司((R308) 0143-46-5435 yuki(at)epsilon2.csse.muroran-it.ac.jp (at)を@に変更してメール) 工藤 康生(工藤康生(V408 0143-46-5469 kudo＠csse.muroran-it.ac.jp ＊＠を小文字に変更してください。) ) |
| オフィスアワー／Office hours |
鈴木 幸司(月曜日 13:30-14:30)
工藤 康生(工藤康生(水曜日 16:30-17:30) ) |
| 実務経験／Work experience |
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| 更新日／Date of renewal | 2022/06/15 |
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| 授業のねらい ／Learning Objectives |
新しい情報化社会への変化、さらに来るべき社会で必要となる技術や価値観などを社会的・国際的な視点から理解し、以下の3点を学ぶ。 (1)現代社会の中での技術者の責任と倫理。 (2)情報セキュリティとその枠組み。 (3)情報が関わる知的と著作権について。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1．現代社会における情報の関わりについて考え論じることができる。 2. 計算機ネットワークと情報セキュリティの関係を論述できる。 3. 情報倫理の観点から,著作権の仕組みを説明できる。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数（実時間）22.5時間 第１週 科目の概要と科学者・研究者の倫理 第２週 計算機の発展と現代社会の変化 第３週 現代の情報社会が抱える問題の考察 第４週 情報産業の現状 第５週 高度情報化社会の将来 第６週 情報が伴う著作権 第７週 著作権に関する演習(第9章) 第８週 計算機ネットワーク 第９週 センシングと情報 第１０週 ユビキタスと組み込み系 第１１週 情報処理システム 第１２週 データベースと暗号技術 第１３週 情報セキュリティーと現代社会 第１４週 現代の暗号技術 第１５週 情報倫理 定期試験 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。 各回の学修時の目安は、事前・事後合わせて4時間必要です。 |
| 教科書 ／Required Text |
現代社会と情報システム(ISBN:9784254) |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
到達度目標１：定期試験で成績を評価します。 到達度目標２：定期試験で成績を評価します。 到達度目標３：定期試験で成績を評価します。 定期試験により１００点満点の内、６０点以上を合格とします。 不合格の場合、次年度再履修すること。 講義15週の80％以上を出席した学生を成績評価の対象者とする。 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
1年時の情報科目について復習しておくこと。Moodleに自分を登録すること。 授業の変更や緊急時の連絡は授業中またはMoodle、電子メールなどで通知する。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
データサイエンス入門、情報セキュリティ入門 |
| 備考 ／Notes |
本科目は，文部科学省による数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）の認定に基づく，数理データサイエンス教育プログラムの教育科目として実施されます。情報基礎科目群に含まれ，情報関連の基盤的な内容を学びます。プログラム内容については，学生便覧の数理データサイエンス教育プログラムを参照してください。 DSポイント：2ポイント 授業中に適宜資料を配布する。 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |