岩手大学 情報基礎A

　岩手大学の情報基礎で用いる，数理データサイエンス・ＡＩに関する講義資料（教材．２回分）を掲示しています．

　数理データサイエンス・ＡＩの基礎を情報基礎で取り扱う際にご利用下さい．なお，この講義資料（教材）に変更を加える／追加するなどして講義いただいてもかまいません．学部・学科の状況に合わせてご活用いただければと思います．

　情報基礎 ２回分 （相当）の講義資料（教材）があります．それぞれの講義資料は盛りだくさんですので，２回以上の講義時間で講義いただいてもかまいません（例：データ分析はExcelの演習とかねて複数回で実施する・内容を付加して演習する等）．データ分析で用いるデータに，他のデータを使うことも妨げません．

【教材の利用方法等について】

• 改変（や再利用）：問題ありません

  • ただし学生への配布は，印刷 または PDF としてください．

  • できれば原著者は残していただければと思います（最終ページやコメント等，どこかに記載いただく形で十分です）．

• 取り上げる内容（特にデータ分析）は，この講義資料（教材）に拘泥せずとも問題ありません．別のデータでデータ分析演習でも構いません．分析に用いるツールは，表計算ソフト（Excel等），R，Python，MATLAB，SPSS，SAS等適切なもので構いません．

• 他の科目との兼ね合いがある場合

  • 二つの資料の内容と，他の講義で被る部分を斟酌いただいて構いません，ただし，組み合わせる科目名などにつきましては，教務委員等を通じて情報を共有いただければと思います．

1. 数理データサイエンス入門

   • 数理データサイエンス・ＡＩの概要，Society 5.0，どのように利用されているか／されるようになるのか，データの取り扱い，機械学習・人工知能，など．特に全ての学部・学科での利用を意識し，なるべく幅広く・平易としつつ，高度な内容へのつなぎとなるような内容も盛り込んでいます．

   • 数理データサイエンス・ＡＩの入門として，広範な内容を平易な記述で盛り込んでいます．

   • すべての学部・学科で利用することを考えているため，過不足などがあり得ます．学部・学科，分野毎の特性にあわせて講義いただいてもかまいません．

2. データ分析入門

   • データの性質を捉えてグラフ化して議論できること，データの分析・解析につなげることが出来るように，３つの異なる例を示しました．

     • 周期性があるもの・抜けがあるデータの取り扱い

     • 対数で処理すべきもの（片対数グラフ）

     • 統計的な処理が必要なもの（検定）

   • 講義を解説だけで構成する場合と，実際にデータ処理をする場合を考え，教材は２種類作成しています．

     • それぞれの教材とデータセットを用意しました．

     • データ分析を講義だけで教授するとしてもかまいませんし，Excel等表計算を用いて実際に作業する（演習）としていただいてもかまいません．ただし，全てのデータセットを演習すると，考察まで考えると複数回必要になると思われます（表計算の操作の習熟度も影響する）．

   • １年生前期・必修の講義であること および すべての学部・学科を対象とした教材ですので，「できるだけ平易」「数式を使わない」で構成しています．このため，厳密性よりも理解しやすさ（受講生がなんとなくでも理解できるように）が最優先となっていること，ご理解下さい．

   • それぞれの分野につなげるために，データセット（例）の取捨選択や深掘り・他のデータセットの利用，取捨選択・差し替え等は適宜施していただいてかまいません．ただし，データ分析も必ず取り上げて下さい（数理データサイエンス・ＡＩの認定を受ける場合に必須のため）．

　岩手大学情報基礎教科書編集委員会編で，情報基礎の教科書を編集しております．この教科書では，情報基礎に盛り込まれるであろう内容を，有志が分担して執筆したものとなっています．

　数理データサイエンス・ＡＩについても，このウェブページに掲載している講義資料（教材）と対になるものを追加しております．

• 第５章　数理・データサイエンス・AI

• 第６章　ニューラルネットワーク

　この教科書の内容は，本学のＰＣ教室（端末室）の状況や，ネットワークセキュリティ・情報モラル・倫理，著作権等，現状に合わせた大幅なアップデートがされております．

情報基礎の教科書としてご利用いただければ幸いです．

書誌情報

• 岩手大学情報教育教科書編集委員会　編

• 情報基礎　コンピュータの基本操作と情報活用術　第５版

• 学術図書出版社

• 2022 年3 月30 日　第5版　発行

• ISBN978-4-7806-1002-4

目次（詳細）

　講義資料（教材）は，Google Driveに配置しております．

　ダウンロードはどなたでも可能ですが，ファイルにはパスワードをかけております．パスワードは，全学ＦＤや情報基礎担当者への連絡（メール等）で周知されたものとなります．

　講義資料は，年度毎にアップデートしております．

　パスワードが分からない場合は，学務部までお問い合わせ下さい．

教材へのリンク

• 教材１（PowerPoint）　講義資料 

• 教材２（PowerPoint）　講義資料：Excelで分析する版 　講義資料：分析結果（グラフ）を含む版 

• 教材２　データ（Excel．ダウンロードしてお使い下さい）　生データ 

• 教材３（追加）

  • 総務省統計局「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」，p.48 のデータに基づく演習．

  • Excel（ダウンロードしてお使い下さい）　Excelファイル

    • 演習する場合は，答えを削除するなどしてご利用下さい．

    • 一例とお考え下さい．

• 連絡先のメールアドレス表記では，@iwate-u.ac.jpを省略しています（迷惑メール対策）

• 講義資料（教材）の閲覧パスワードについて

  • 教学マネジメントセンター（学務部）　gkyotsu

• 講義資料（教材）について

  • 数理データサイエンス・AI問い合わせメールアドレス　dsai-iu

• このウェブサイトについて

  • 情報基盤センター　川村　kawamura

R4.2.21 FD研修

• 喜多理事（挨拶）の動画　https://vod.cc.iwate-u.ac.jp/auth/2021/FD/greeting.html 

  • 喜多理事の開会挨拶 （司会の平野先生動画含む）．

  • IDはds-aiを入力してください．パスワードは，講義資料（教材）閲覧用のパスワードと同じです．

• FD研修本編 配布したスライド　2022年２月21日 FD研修資料 

  • パスワードは，講義資料（教材）閲覧用のパスワードと同じです．

• FD研修本編 動画　https://vod.cc.iwate-u.ac.jp/auth/2021/FD/ 

  • IDはds-aiを入力してください．パスワードは，講義資料（教材）閲覧用のパスワードと同じです．