Information Management

Information Management

Major Courses

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School of Social Information Science

2Year

KCJBS2MCA1

2.00Credits

講義 (Lecture)

Fall semester 2026

大島 裕明

社会情報科学部

Japanese

9

木曜日5時限・K422

ohshima@ai.u-hyogo.ac.jp

3◎／1〇

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N/a

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【講義目的】
本講義では、大量の情報を蓄積し、蓄積された中から必要となる情報を取り出すことを効率的に行うための技術について学ぶ。本講義を通して、情報を分析するための前提知識を習得することを目的とする。
【到達目標】
実世界の状況を計算機でデータとして取り扱うために、適切なモデリングを行い、データベースのスキーマ設計を行うことができる。関係データベースを用いてデータベースの構築を行い、データの操作を行うことができる。

【講義内容】
関係データベースによるデータマネジメントを行うための知識と技術（データベースシステム、関係データベースの概要、データベース問い合わせ言語SQL）について学ぶ。関係データベースにおけるキーや正規形の概念を含む理論を学ぶとともに、実体関連モデルによる概念モデリング、関数従属性を用いた関係スキーマの分解などによる関係スキーマの設計を行う手法を学ぶ。さらに、SQLを利用して関係データベースを操作する方法を学ぶ。
【授業計画】
1. イントロダクション
2. 実体関連モデル（1）
3. 実体関連モデル（2）
4. 実体関連モデル（3）
5. データの関係モデル
6. キー
7. 整合性制約と関数従属性
8. 正規形・異常・分解法
9. SQL（1）
10. SQL（2）-1
11. SQL（2）-2
12. SQL（3）
13. ER図と関係スキーマ
14. トランザクション
15. まとめ
16. 期末試験（到達度の確認）

※パソコンの利用：毎回使用する。

In-person

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

Limited permission for use

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。
この授業においては、以下の範囲において、生成AIの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。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・レポートとして提出してはならない。

＜利用可の範囲＞
講義資料の要約、課題やレポートの文案作成や補正、SQLの案作成や補正

毎回資料を配付する。

『データベース入門［第2版］ 』（増永良文著，サイエンス社）
『データベースの基礎』（吉川正俊著，オーム社）
『データサイエンスのためのデータベース』（吉岡真治，村井哲也著，講談社）

【予習】
授業資料や参考文献を読むことによる予習（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）
レポート課題（30時間）

学生の提出したレポートについて授業時間内にフィードバック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。
オンデマンド教材を提供することで、自分のペースで自主的に学ぶことができる環境を作る。

【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）による成績評価の上、単位を付与する。
【成績評価の方法】
授業時間内課題10%、レポート課題20%、期末試験70%を基準として、総合的に評価する。

授業時間内課題とレポート課題については、授業時間内にフィードバックする。特に、どのような間違いをしやすいかということを重点的に扱う。
期末試験については、全体的な講評をユニバーサルパスポートで提供する。

すべての課題を提出すること。課題及びその提出方法は都度指示する。
授業中にPCを使って課題を行うため、毎回PCを持参すること。

該当しない。