基礎ゼミナール (K3)

Basic Seminar (K3)

全学共通科目

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工学部

学年指定なし

IATBK1GCA7

2単位

講義・演習 (Lecture/Seminar)

2024年度前期

木村 真晃

工学研究科

日本語

目標4

授業終了後

mkimura@eng.u-hyogo.ac.jp

4◎／3〇

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4-2◎／3-1〇

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【講義目的】
大学での学修を始めるにあたって，現代社会におけるデータサイエンスに対する理解を深めると共に，PCを使った他人と自由に意思の疎通が行えるコミュニケーション能力を養うことを目的としている．理科系のコミュニケーション能力では，情報の収集技術の他，自分の考えや計画，成果を文書（報告書，論文など）にまとめる力やプレゼンテーション技術が特に重要視される．このような要請に応え，それらの方法論を学ぶと共にコース配属や将来の研究活動に必要な知識を修得していく．

【到達目標】
現代社会でのデータサイエンスの位置づけや応用事例を説明できる．また，理科系として必要な文章作成・プレゼンテーションが実践できる．

【キーワード】データサイエンス，理科系の文章，数の表現，プレゼンテーション

【科目の位置づけ、教育内容・方法】
社会におけるデータサイエンスの位置づけや応用事例などについて概説した後，論理的で伝わる文章を書くテクニックについて講義していく．さらに，グラフや表による数の表現や図による意思の伝達方法に対する理解を深めるとともに，プレゼンテーション技術の修得を目指す．プレゼンテーションについては，与えられたテーマについて取り組んでもらう．

【授業計画】
1.　現代社会におけるデータサイエンス
2.　社会・工学分野におけるデータ・AI利活用領域
3.　データ・AI利活用のための技術と応用事例
4.　理科系の文章Ⅰ（短文修正1）
5.　理科系の文章Ⅱ（文章の要約）
6.　数の表現方法Ⅰ，表の作成と計算
7.　数の表現方法Ⅱ，グラフの作成
8.　実験レポートの作成
9.　発表内容の検討，プレゼンテーションの準備Ⅰ
10.　効果的でわかりやすい図の作り方，プレゼンテーションの準備Ⅱ
11.　プレゼンテーションの準備Ⅲ
12.　プレゼンテーションの実施Ⅰ
13.　プレゼンテーションの実施Ⅱ
14.　プレゼンテーションの実施Ⅲ
15.　講評

⽣成系AIの利⽤：⽣成系AIの利⽤については教員の指⽰に従うこと．⽣成系AIによる出⼒結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない．⽣成系AIによる出⼒をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない，⼜は認定を取り消すことがある．

適宜，プリントを配付する．

天野明弘・太田勲・野津隆志編集（2008）『スタディ・スキル入門—大学でしっかりと学ぶために—』有斐閣

【予習】配布教材の指示された部分を事前読み込み，プレゼンテーションの準備
【復習】レポート作成，講義内容の理解を深め定着させるために教材の読み直し

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講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまでの成績を与える．
成績評価の内訳は，出席及び受講態度20点，レポート課題35点，プレゼンテーション45点とする．

【レポート】必要であれば，コメントを付して返す予定である．
【プレゼンテーション】最終の講義時間に、各グループの全体的な講評を行う．

該当しない．