授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2024年度/Academic Year   前期/First
開講曜限/Class period 火/Tue 1 , 火/Tue 2
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department 創造工学科
対象学年/Year 2年 , 3年 , 4年
授業科目区分/Category 教育課程 創造工学科
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(創造工学科・Bクラス)/Introduction to Modern Informatics
単位数/Number of Credits 2
担当教員名/Lecturer 永野 宏治 (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 J3036
連絡先/Contact 永野 宏治(46-5420
nagano(at)muroran-it.ac.jp
スパム対策のため@を(at)で表記しています。居室R204)
オフィスアワー/Office hours 永野 宏治(火曜日17:00-18:00)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2024/03/06
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(= 90分×15週)

第1週 授業の概要紹介,情報技術の重要性
第2週 コンピュータの発展と社会の変化(第1章)
第3週 現代の情報化社会(第2章)
第4週 コンピュータにおけるデータ表現(第3章) 数値,
第5週 コンピュータにおけるデータ表現(第3章) 文字,音声,画像
第6週 コンピュータのハードウェア(第4章)CPU
第7週 コンピュータのハードウェア(第4章)記憶装置,入出力装置
第8週 ソフトウェアとアルゴリズム(第5章)ソフトウェア
第9週 ソフトウェアとアルゴリズム(第5章)アルゴリズム
第10週 コンピュータネットワーク(第6章)
第11週 高度情報化の事例:ビッグデータと人工知能(第7章)
第12週 高度情報化の事例:バーチャルリアリティ(第7章)
第13週 情報セキュリティと現代社会(第9章)
第14週 情報倫理と知的財産(第10章)
第15週 授業のまとめ
定期試験

自己学習:
この授業では、情報技術が社会に与える影響とその結果を考察していきます。
社会の動きの背景にある情報技術を理解するために、新聞やインターネット上の話題を読んで日頃から読んで、授業に参加すること。
Moodleに教科書の対応するページを示します。そのページの中から2つのキーワードを選びだして、それについて自学で学んだ内容をミニットペパーとして授業後に提出してもらいます。ミニットペーパーを準備して授業に臨むこと。この自学のために毎週4時間は最低必要です。

教科書
/Required Text
現代社会と情報システム、朝倉書店、室蘭工業大学現代情報学研究会、2020(ISBN:9784254122)
教科書・参考書に関する備考 授業中に適宜資料を配布する。
成績評価方法
/Grading Guidelines
到達度目標1:試験で成績を評価します。
到達度目標2:試験で成績を評価します。
到達度目標3:試験で成績を評価します。

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。
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。


授業の変更や緊急時の連絡は授業中または掲示板または電子メールまたはMoodleで通知する。
教員メッセージ
/Message from Lecturer
情報学は、現代の技術者が誰もが理解が必要な分野です。毎週予習と復習をしっかりやってください。
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。

授業中に適宜資料を配布する。

DSポイント:2ポイント


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
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
日常の中で情報社会の影響について興味をもつように授業を行う。
事前に教科書を読んでキーワードを書き出させる。
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
15%未満
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
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)
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし