社会情報科学概論 （社会情報・専門科目）

Introductionto Social Information Science （社会情報・専門科目）

専門基礎科目（専門関連科目）

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社会情報科学部

学年指定なし

KCJBS1MCA1

2単位

講義 (Lecture)

2024年度前期

川嶋 宏彰、東川 雄哉、笹嶋 宗彦、木村 真、竹村 匡正

情報科学研究科・社会情報科学部

日本語

目標9

講義後に教室、もしくはメールでアポを取り教員室にて

sasajima@sis.u-hyogo.ac.jp
kawashima@sis.u-hyogo.ac.jp
skimura@sim.u-hyogo.ac.jp
takemura@sis.u-hyogo.ac.jp

2◎／1〇

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講義目的
本講義は、新入生を対象として、情報科学、データ分析、社会科学等、各分野の専任教員がオムニバス形式で講義を行い、社会情報科学の全体像（ロードマップ）を把握することを目的とする。

到達目標
本講義を通じて、理論科目を学ぶことの大切さ、理論を実際の現場に応用することの難しさを学ぶとともに、卒業後どのような活躍が求められているのか説明できることを到達目標とする。

講義内容
本講義は各分野の教員によるオムニバス講義である。まず、社会情報科学の全体像を示し、続いて各分野の教員が、授業計画に掲げるテーマについて講義を行う。

授業計画
１〜４．イントロダクション（社会情報科学とはどういう学問か、この学部で何を学ぶか、の紹介。企業におけるデータ分析による意思決定事例の紹介をおこなう。また、どのような専門知識を得て、どのような仕事に就けるのかの紹介をおこなうことにより、新入生に対するオリエンテーションの役割を果たす）（笹嶋）
５．データの収集（川嶋）
６．データとプログラム（川嶋）
７．データと統計（川嶋）
８．データと機械学習（川嶋）
９． データ利用と科学（竹村）
１０．情報技術の社会適用の実際（竹村）
１１．データ利用の社会適用の実際（竹村）
１２．情報技術・データ利用の我が国の動向（竹村）
１３．社会科学の特徴と各学問分野の違い（木村）
１４．社会科学の分析アプローチ（木村）
１５．推定と検定、相関と因果（木村）

＜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。

事前に配布する教材を使用する。

必要に応じて紹介する。

【予習】事前に配布する教材の読み込み（0.5時間）
【復習】課題取り組み、教材の読み直し（3.5時間）

講師によっては，グループディスカッションやグループでの課題製作を行う場合がある．

成績評価の基準
社会情報科学の基本的な概念、社会情報科学の学問的な位置づけ、企業等でデータ科学の適用の実際、社会における情報技術の適用の実際を説明できるものに対し、講義目的・到達目標に記載する内容の到達度に基づき、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
レポートで評価を行う。
割合は、笹嶋 = 4/15, 川嶋 = 4/15, 竹村 = 4/15, 木村 = 3/15

期中の提出レポートについては，優秀なものを，講評し，模範解答として紹介する場合がある．
期末の提出物については，評価について質問があった場合に，個別に対応する．

・社会情報科学部の必修科目であり、全員受講しなければならない。レポート作成にあたり講義内容を十分に復習し、自ら考え理解を深めること。

該当しない。

講義でノートPCを利用することがある。