Syllabus data

Course Title
Information Ethics and Law
Course Title in English
Information Ethics and Law
Course Type
Basic specialized courses (Specialization-related courses)

Eligible Students
School of Social Information Science
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KCJBS2MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
Instructor
中田 欽也,笹嶋 宗彦
Affiliation
情報科学研究科・社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
講義後
情報科学研究棟410研究室
Contact
sasajima@sis.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
3◎/1〇
Corresponding Graduate School DP
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
講義目的
本科目では、データを取り巻く倫理規範や法について講義します。加えて今後の職業選択にも役立つよう、企業についての基礎知識や現況を学びます。
到達目標
情報に携わる個人が持つべき情報倫理や健全な職業観を説明できるようになること。
現在の産業界を概観し、社会人として必要な基礎知識を説明できるようになること。
Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
講義内容
講師の住友電工グループでの40年以上の実務経験(プログラマーSE企画営業役員、ここ10年は人事総務部門の責任者)を活かし、事例を中心にしたわかり易く、かつ「社会人になって役立つ実践的授業」を行います。具体的には、下記授業計画の内容を、実際の企業で起きた事例や、最新の情報と合わせて講義します。

授業計画:下記内容を予定しています。授業の回については、前年度の実施状況であり、受講生の理解度や、ゲスト講師をお招きする場合にはその都合によって変わります。
第1回   オリエンテーション
第2回   コンプライアンス(法令遵守)、インテグリティ(モラルや道徳)
第3-4回  CSR(企業の社会的責任)、サステナビリティ、SDGs
第5-6回  サイバー防犯、情報セキュリティ、個人情報管理
第7回   最新のサイバー防犯:兵庫県警察サイバーセキュリティ・捜査高度化センターよりゲスト講師をお招きしての講義
第8-12回  知的財産管理:産業財産権(特許権,実用新案権,意匠権,商標権),著作権
      IT関連の新しい技術の活用事例:生成系AIと著作権
第13-14回 日本企業の現況と基礎知識:企業の形態,企業間取引の形態
第15回   仕事との向き合い方について
 時間配分は、皆さんの理解度や興味の大きさを見ながら進めていきたいと考えています。

In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用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。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポート・論文として提出してはならない。
Textbook
特になし。授業の都度、レジュメを配付します。
References
参考文献や推薦図書は授業の中で紹介します。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
毎回の講義で,次回のトピックを提示しますので,それについて調べておくことを推奨します.目安:各回前に1時間,計15時間
毎回の講義後に,学んだトピックについて復習することを推奨します.目安:各講義後に1時間,計15時間
情報倫理に関する時事問題を扱いますので,新聞などのニュースメディアを見るようにすることを推奨します.目安:講義の行われた週の間に合わせて2時間程度,計30時間
Contents of Active Learning
講義のトピックに応じて,グループディスカッションを行う場合があります.
Grading Criteria and Methods
平常点(30%)と定期試験(70%)で評価します。平常点は、受講時の講師との質疑応答、グループワークでの発言、提出課題の出来栄えなどで多角的に評価します。

How to Disclose Assignments and Exam Results
試験範囲となる練習課題については,講義中に数回実施し,その都度,正解を提示し,解説を行います.
期末試験については,質問があれば,個別に対応します.
Precautions and Requirements for Course Registration
・授業中の携帯電話、スマホ、PC等の通信ならびに情報機器の使用を禁じます。

Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.