担当授業

情報リテラシー

データ・AIを適切に活用する基礎と、大学の情報環境を安全に使う力を、実際の制作や情報発信と結びつけて学びます。

情報メディア学部 1年前期学部科目
情報の授業で赤・緑・青の光を重ね、色の仕組みを確かめている様子
この授業について

大学で学び、つくり、発信するための情報活用

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（M-DASH）のリテラシーレベルを土台に、データとAIを社会で活用するための基礎を学びます。あわせて、学内サービス、アカウント、メール、ファイル共有など、大学で実際に必要となるITの使い方とルールを扱います。

授業設計の土台

M-DASHリテラシーレベルに沿って学ぶ

データやAIを知識として覚えるだけでなく、身近な場面で読み取り、利用し、その結果を確かめられることを目指します。

データ・AIと社会

社会や仕事の中でデータとAIがどのように使われ、判断やサービスに関わっているかを考えます。

データを読み、確かめる

表やグラフ、基本的な統計の見方を通して、データから分かることと、分からないことを区別します。

安全・公正に利用する

個人情報、情報セキュリティ、AIの出力の検証、偏りや権利への配慮など、利用時の留意点を扱います。

大学での実運用

情報環境を、安全に使い分ける

一般的な知識を、大学で毎日使う具体的なサービスと行動へ結びつけます。

大学のIT環境とルール

学内サービス、大学メール、クラウド、ファイル共有、アカウントの役割を確認し、目的に応じた使い分けを学びます。

現実のセキュリティ

パスワードと認証、不審なメール、共有範囲、端末とデータの扱いなど、大学生活で実際に起こり得る場面から考えます。

制作と応用

つくりながら情報活用を身につける

操作を練習するだけで終わらず、自分の考えや将来と結びつく制作物へ発展させます。

生成AIを使った制作

簡単なプログラミングや制作物づくりに生成AIを用い、出力を読み、動作を確かめ、修正する過程を経験します。

AIの仕組みを体験する

2年生の惠美さんが開発したAIインタラクティブ教材を授業で使用し、入力、重み、合計、判定基準、教師データとのずれを、操作と結果から考えます。

教材の画面を見る

データを動かして統計を確かめる

研究活動に参加する1年生の永井さんが開発に取り組む「試して考える」統計学習アプリです。平均・分散・標準偏差を、グラフを動かしながら考える教材として、情報リテラシーで扱うデータ・統計の学びにもつながっています。

開発・発表をみる 教員向け授業想定をみる

就職活動を見据えたポートフォリオ

1年次から将来の就職活動を見据え、大学での経験、身につけた力、制作物を継続して記録する準備を始めます。この授業では、後から振り返り、更新できるよう、最低限必要な情報を整理・蓄積する方法を学びます。

ピクトグラムと情報デザイン

ピクトグラムを題材に、情報を短く、分かりやすく、誤解なく伝えるための表現とデザインを考えます。

規則・規約と責任ある発信

サービスの利用規約、著作権、個人情報、公開範囲などを確認し、自分の制作物を安全に扱う判断力を養います。

2026年度シラバス

15回の授業計画

大学の情報環境を使う準備から始め、データ・AI、プログラミング、情報デザイン、セキュリティ、データ整理へ段階的に進みます。

授業順序について時代の変化や最新動向を授業へ取り入れるため、扱う順序は年度や授業の進行に応じて変更する場合があります。ただし、前後のつながりが学習上重要な内容は順序を保ち、理解を積み重ねられるよう配慮して提供します。実際の2026年度前期は、議論やサービスの変化が続く人工知能・データ分析を、最新動向と実用面まで授業に盛り込むため後半へ移しました。一方、基本概念が比較的変わりにくいデータベースは序盤に扱いました。

  1. 第1回

    ガイダンスと大学の情報環境

    コンピューター室、iPad、アカウント、大学メール、WebClassの使い方を確認し、構造化文書とデータサイエンスの流れに触れます。

  2. 第2回

    メール、研究リテラシー、情報デザイン

    メールのルールとマナー、iPadや学内Wi-Fiの利用を学び、個人情報、ELSI、ピクトグラムなど情報を扱う際の基礎を確認します。

  3. 第3回

    データ分析と基本統計量

    データの取得・集計、ビッグデータとオープンデータ、基本統計量、表計算ソフトを扱い、相関と因果の違いを考えます。

  4. 第4回

    人工知能概論

    現在利用できるAIサービスや生成AI、深層学習の概要を知り、AIの仕組みと、利用する側に求められる責任を考えます。

  5. 第5回

    AIを活用したデータ処理と最新動向

    社会や大学生活でのAI活用を取り上げ、ハルシネーションや利用上の問題点を含め、AIの出力を確かめながら使う方法を学びます。

  6. 第6回

    数理基礎と発想法

    実際のデータを使い、分散・標準偏差・外れ値を表計算ソフトで確かめます。あわせて、考えを広げ整理するための発想法を扱います。

  7. 第7回

    データ構造とプログラミング基礎

    数の表現、文字コード、変数、代入、繰り返し、条件分岐を学び、ビジュアルプログラミングでデータ処理を体験します。

  8. 第8回

    データ構造と表計算プログラミング

    Excelの関数、論理演算、集合の考え方を確認し、表計算ソフトを使って処理を組み立てます。

  9. 第9回

    情報デザイン

    JIS、ピクトグラム、色覚の多様性、規格、グラフィックデザインを取り上げ、伝わる表現とポートフォリオの準備を考えます。

  10. 第10回

    ピクトグラムデザイン

    ピクトグラムの歴史や統計表現、Web APIの概要を学び、オリジナルのピクトグラムを制作して相互に評価します。

  11. 第11回

    情報セキュリティ

    機密性・完全性・可用性、セキュリティポリシー、マルウェア、情報漏えいの事例を通して、具体的な対策を考えます。

  12. 第12回

    暗号化

    暗号化の考え方を学び、収集・分析したデータを安全に保存し、共有する方法を考えます。

  13. 第13回

    情報基礎理論

    情報の定義、基礎情報学、シャノンの情報理論を学び、SI、JIS、ISOなど、共通の基準が果たす役割を確認します。

  14. 第14回

    データベース

    データの収集と整理、リレーショナルデータベースの考え方を学び、SQLを使ったデータ操作を体験します。

  15. 第15回

    データの整理

    画像・動画・音声などのメディアデータを整理し、これまでに学んだ内容をポートフォリオの作成と活用へつなげます。

成績評価

提出課題40％・筆記試験60％

2026年度のシラバスでは、授業で取り組む提出課題と筆記試験を次の割合で評価します。

提出課題
40％
筆記試験
60％

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