情報マネジメント特論 _ﾒﾃﾞｨｱ併用

情報マネジメント特論 _ﾒﾃﾞｨｱ併用

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コース応用科目データ科学コース

情報科学研究科

1年

KIIMD5MCA1

2.00単位

講義 (Lecture)

2024年度前期

大島 裕明、古隅 弘樹

情報科学研究科

日本語

目標9

大島：木曜日5時限・神戸商科キャンパスK422
古隅：火曜日4時限・神戸商科キャンパスK420

大島：ohshima@ai.u-hyogo.ac.jp
古隅：furuzumi@sis.u-hyogo.ac.jp

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2◎／1〇

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【講義目的】

本講義では、膨大な量の情報を蓄積する技術と、必要となる情報を蓄積された情報の中から取り出すことを効率的に行うための技術について理解することを目的とする。さらに、組織内における管理や利活用などについて理解することを目的とする。本講義で学ぶ技術は、情報を分析するための前提知識となる。
【到達目標】
データの記述方法（CSV、XML、JSONなど）、概念モデリング（ERモデル、オブジェクト指向など）、データベース技術（データベースシステム、関係データベースの設計理論、データベース問い合わせ言語、キーバリューストアなど）について自らの言葉で説明できるようになること。さらに、学術情報のマネジメントの現状について自らの言葉で説明できるようになること。

【講義内容】
本講義では、主に情報マネジメントの技術的側面と、組織内における管理や利活用などについて講義を行う。
【授業計画】
1. イントロダクション
2. 概念モデリング（1）
3. 概念モデリング（2）
4. データベース設計（1）
5. データベース設計（2）
6. データベース操作言語（1）
7. データベース操作言語（2）
8. データベース操作言語（3）
9. 情報マネジメント概論
10. 学術情報のマネジメント（1）図書館
11. 学術情報のマネジメント（2）個人情報
12. 学術情報のマネジメント（3）著作権
13. 学術情報のマネジメント（4）目録情報の管理
14. 学術情報のマネジメント（5）メタデータ
15. 学術情報のマネジメント（6）学術研究基盤

※パソコンの利用：毎回使用予定。

<<生成AIの利用について>>
・レポート，小論文，学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。

資料を配付する。

資料を配付する。

【予習】
講義内容の予習（15時間）
【復習】
授業資料やオンデマンド教材による復習（15時間）
レポートの作成（30時間）

学生からの質問について授業時間内で議論を行うことによって、活発な質問と議論を促す。
コミュニケーションツールを用いて受講生どうしやそれに教員を含めた議論をいつでも行えるようにする。

【成績評価の基準】
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】
提出されたミニッツレポートとレポート課題を基にして、受講態度（積極的な質問等）も含めて総合的に評価する。

レポート課題については、授業の中でフィードバックを行う。提出された中から優れたレポートや、陥りやすい間違いの例などを紹介しながら講評する。

該当しない。