2025年度

インターネット
遠隔/Online

学則第9条の5対象
Article 9-5 of
the Undergraduate Regulations applies

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対象/Applicable

＜概要/Course Content Summary＞

　大企業の約半数が経営企画や製品企画，マーケティングにデータを活用し，約2割がさらに高度なAIや機械学習技術をビジネスに利用，加えて，大企業の約5割がデータ分析専門の部署をおいている現代社会において，文系だから，専門外だから関係ないという判断では時代に取り残されてしまう。データ分析に関する知識技能は，文系・理系の垣根なく現代の「読み・書き・そろばん」であり，これからの社会人基礎力として必須の能力である。　
　　
　本講義は，全学部の学生を対象とした数理・データサイエンス・AIに関する概論的なリテラシーレベルの講義であり，前提知識を必要とせず，当該テーマに関する基本的な知識を身に付けることを目標としている。なお，本講義はすべてオンデマンドで実施される。

＜到達目標/Goals,Aims＞

専門分野を問わず，数理・データサイエンス・AIを使いこなすことができる基礎的な素養を身に付ける。　
データをもとに事象を適切に捉え，分析，説明できる力を身に付ける。　
学習した知識・技能を適切に扱う能力を身に付ける。　

＜DO Week期間の初回動画等の配信/The delivery of the first video, etc. during the “DO Week”＞

＜授業計画/Schedule＞

＜授業実施時間数/Class Hours＞

15回の授業はいずれも専門分野を問わず必要となるリテラシーレベルの基礎的な素養習得を目指しており，理系でなくてもわかりやすい内容に留意しているが，理解しにくい点の解明やより理解を深めるために双方向性を担保したオンラインで実施する「質疑応答」の機会を適宜設定予定である（参加自由）。

アクティブラーニング/Active Learning

使用システム/System Tools

使用システムコメント/ Comment on the System tools

＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞

平常点，講義内課題，１０回程度実施する確認テスト（講義外課題）の点数，最終評価の点数を総合し「合格・不合格」の評価を行う。なお，得点率７割で合格とする。

＜テキスト/Textbook＞

＜参考文献/Reference Book＞

＜参照ＵＲＬ/URL＞

＜連絡方法 / Contact method＞

科目担当者への連絡方法/Contact method from student to instructor

科目担当者からの連絡方法/Contact method from instructor to students

＜備考/Remarks＞

本科目を履修中止せずに受講を続けた場合，「同志社データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に申請したものとみなす（当該科目の不合格者も含む）．各学期の履修中止期間の一週間程度後にDUETの「成績・履修状況」メニュー「その他教育プログラム」や，成績通知書の「学業に関する事項」欄に「同志社データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」（DDASH-L）履修中である旨表示される．また，DDASH-L修了要件である他の科目も全て単位修得した場合，卒業時には本プログラムの修了が表示される．なお，学習歴のデジタル証明「オープンバッジ」については卒業可否に関わらず，プログラムの必要単位を満たし，希望すれば発行する．　
　
本科目は，「教育・学習活動への生成AI活用実証事業」の対象科目になります．　
個人情報保護および学習への影響に配慮しながら，いくつかの取り組みに参加していただくことになります．　
その旨，ご了承いただき授業登録をお願いします．　
　
本科目では顔認証機能と不正行為防止機能を搭載したオンライン学習システムTestableを利用します。Testableの概要やマニュアルについては以下を参照してください。（参照URLにも同URLを掲載）　
https://doshishaacjp.sharepoint.com/sites/testable-s