| 開講学期／Course Start | 2025年度／Academic Year 後期／Second |
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| 開講曜限／Class period | 水/Wed 7 , 水/Wed 8 |
| 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 | 1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）（1年次用）／Introduction to Modern Informatics |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 桑田 喜隆 (学部) , 小林 洋介 (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 |
桑田 喜隆(A315/0143-46-5893/kuwata@muroran-it.ac.jp 社会情報システム特論（北見工業大学 升井洋志先生：hgmasui@mail.kitami-it.ac.jp）) 小林 洋介(V612 0143-46-5440 ykobayashi(at)muroran-it.ac.jp スパム対策のため@を(at)で表記しています。 緊急時を除き，極力E-mailで連絡ください)) |
| オフィスアワー／Office hours |
桑田 喜隆(部屋を開けることが多いので、基本的にメールで質問をお願いします。 社会情報システム特論については升井先生に直接メール等でお問い合わせください。 ) 小林 洋介(水曜日16:00-17:00) |
| 実務経験／Work experience |
桑田 喜隆(情報サービス事業を扱う企業でのシステム開発経験を有する)
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| 更新日／Date of renewal | 2025/08/05 |
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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4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。 (4)AIの基礎と生成AI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。 4. AIについて説明できる。また，AIを用いて課題を解決できる。 |
| 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，コンピュータの発展と社会の変化（第1章） ガイダンス、情報技術と社会の変化、情報技術と専門 技術の発展、コンピュータの誕生と発展、社会の変化、現代コンピュータの利用形態， クラウドサービス 第2週 現代の情報化社会（第2章，第9章） 情報の変化、情報通信機器の変化、身近な情報システム，バーチャルリアリティ 第3週 コンピュータにおけるデータ表現（第3章） デジタルデータ、情報のデータ表現、2進数とその計算、文字表現 第4週 コンピュータにおけるデータ表現（第3章） 音声，画像，動画 第5週 コンピュータのハードウェア（第4章、第5章） 論理回路（組合せ回路、加算器、フリップフロップ）、CPUのアーキテクチャ 第6週 コンピュータのハードウェア（第4章、第5章） 記憶装置(キャッシュ、仮想記憶）、入出力（BUS,GPU,ネットワーク） 第7週 ソフトウェアとアルゴリズム（第6章）ソフトウェア、アルゴリズム ソフトウエアの分類と構成、アルゴリズムの表現， 第8週 ソフトウェアとアルゴリズム（第6章）アルゴリズム 計算量､ソートアルゴリズム､サーチアルゴリズム、 第9週 コンピュータネットワーク（第7章） パケット交換、通信規約とOSI参照モデル、データリンク層、トランスポート層 第10週 AIの基礎 AIの歴史，機械学習の基礎，学習と推論・評価，強化学習，再学習 第11週 深層学習と生成AI （第8章） 深層学習・生成AIの基礎と展望，自然言語処理，ニューラルネットワーク，大規模言語モデル 第12週 AIを用いた課題解決PBL(1) プロンプトエンジニアリング，簡単なチャットボットの企画と設計，データ収集方法 第13週 AIを用いた課題解決PBL (2) データの加工とモデル学習，チャットボットプロトタイプの評価，評価結果の共有と再学習による改善 第14週 情報セキュリティと現代社会（第10章） セキュリティ基礎、セキュリティ技術（認証、暗号化）、セキュリティ管理、法規等 第15週 情報倫理と知的財産（第11章） プライバシーと個人情報保護、著作権、AIと倫理 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 第2版 室蘭工業大学現代情報学研究会著 朝倉書店 2025(ISBN:9784254123166) |
| 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。 到達度目標４：試験と演習のレポートで成績を評価する。 試験により１００点満点の内、６０点以上を合格とします。 定期試験と演習のレポートにより100点満点の内、60点以上を合格とする。 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 |
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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） |
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。 |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
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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 |