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数学A1(線形代数)
数学A1(線形代数)
後期からレジュメがなくて困っているという声が多かったので、教材(赤ペンの書き込みありバージョン)を期間限定で掲載します。(リンク)
数学B1(微分積分)
数学B1(微分積分)
後期からレジュメがなくて困っているという声が多かったので、教材(赤ペンの書き込みありバージョン)を期間限定で掲載します。(リンク)
そのほか質問等の総まとめ⭐(編集済) (リンク)
回路理論
回路理論
来年も使うかもしれないので、掲載しません。
データ解析基礎(データサイエンス（基礎）)
データ解析基礎(データサイエンス（基礎）)
↑山形大学に赴任して最初に作った教材です。
生成AIの教材を生成AIで作るという個人的には挑戦的な試みをしました。
生成AIを使いながらも、"見る人が見れば浅井が作ったと分かる"、そんなスライドを目指したつもりです。(犬猫のあたりとか...)
「この用語がわかりずらい」、「いつもの授業スタイルに戻してほしい！」など何でもいいので、ご意見ありましたらインスタでDMください。
(特に上の微積, 線形の資料を使用した方はぜひ！)
AI・データサイエンス要論(データサイエンス（応用）)
AI・データサイエンス要論(データサイエンス（応用）)
生成AI時代に伴い、2026年度カリキュラム変更。
従来は、数学基礎→AI基礎→DS基礎 でしたが、AI基礎→数学基礎→DS基礎 とし、AIの体験から入るコースに。
改訂の概要はこちらの資料。
山形大学で基盤教育選択科目として2026年度後期から提供されるほか、近隣大学にも提供される予定。
また、高校生と社会人を対象に年度内の提供を検討中。
以下、AI基礎教材のベータ版を掲載するので、高校生, 大学生, 社会人 に伝わる内容か、アドバイスください。
- AI基礎01：AIの歴史と現在地
- AI基礎02：機械学習・深層学習の仕組みと構築
- AI基礎03：生成AIの基礎と技術
- AI基礎04：生成AIの未来と活用
- AI基礎05(最終課題)
【あとがき】
構造の工夫点として、AI基礎04はAI基礎01〜03の伏線回収、AI基礎05(最終課題)はAI基礎04の伏線回収にしています。
AIは、面白いことを話したり面白い絵を描くだけの"単なるおもちゃ"でなく、スライド作成を一つの題材とし、AIは"実務でも使える"ことを強調したいと思っています。一方でそのためのプロンプトスキルや倫理観も重視した内容です。
進化の速いAIを教材作成の「敵」と思いがちですが、その速度を「味方」にするという発想の転換をしました。
最終課題を通して、多様な学生や教員の視点を通して教材をアップデートしていければいいなと思います。
この教材でも、AIと作成したものの見る人が見れば浅井が作ったとわかる要素を散りばめておきました。探してみてください。
【謝辞】
改訂に協力していただいた方々を今後書かせていただくかも。
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