通信教育部（スクーリング）School of Correspondence Education (Schooling)
BSP100TF（初年次教育、学部導入教育及びリテラシー教育 / Basic study practice 100）総合特講（ゴールデンウィークスクーリング）Common Study for all Majors
齋藤 経史Keiji SAITO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 通信教育部（スクーリング）School of Correspondence Education (Schooling) |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | 70004 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 担当教員（自由記述）Instructor name | |
| 科目種別Class Type | スクーリング |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory | ゴールデンウィーク |
| 期間Period | |
| 定員Capacity | |
| 予備登録の有無Presence or Absence of Preliminary Registration | |
| 受講可能な学科・学年Eligible Courses / Grade | 『法政通信』受講申込関連頁を参照 |
すべて開くShow all
すべて閉じるHide All
Outline (in English)
[Course outline] This lecture shows the overall picture of data utilization related to "Information and Communication Technology". Students comprehensively learn "data collection by IoT", "data accumulation by cloud service", and "data analysis by programming and AI".
[Learning Objectives] The purpose of this course is to understand the overview of IoT and cloud services along with case studies, and to comprehend the basic techniques of data analysis using RESAS and Excel.
[Learning activities outside of classroom] The "Ministry of Internal Affairs and Communications ICT Skills Comprehensive Acquisition Program," which forms the basis of the course materials, is no longer available on the Ministry's website. However, students can grasp the outline of the materials and prepare for the course through web archives such as the National Diet Library's WARP. (Short link: https://lead.to/soict) The standard time allocated for preparation and review for this course is 2 hours each.
[Grading Criteria/Policy] An exam will be conducted during the 12th session of the final day to assess understanding, and grades will be evaluated based on this exam. Additionally, participation in the class may also be reflected in the grade as attendance points. (1) Understanding assessment exam: 90–100% (2) attendance points: 0–10%
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
ICT［Information and Communication Technology（情報通信技術）］の発達・普及により、IoT［Internet of Things（モノのインターネット）］、クラウド、AI［Artificial Intelligence（人工知能）］の活用に注目が集まっています。本講座では、これらのICTを利用するデータ活用を包括的に学習します。受講者はIoTによるデータ収集・クラウドへのデータ蓄積・プログラミングやAIによるデータ分析の全体像と各論を学ぶことができます。
到達目標Goal
受講⽣は「IoTによるデータ収集」「クラウドによるデータ蓄積」「プログラミングやAIによるデータ分析」の全体像と各論を総合的に理解することができます。IoTやクラウドサービスに関する概要を事例とともに理解できます。また、データ活⽤の概要に加えて、RESAS、Excelを活⽤したデータ分析の基礎技術を理解できます。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「法律学科：DP3，DP5」「日本文学科：DP1，DP2」「史学科：DP1」「地理学科：DP1，DP2，DP3」「経済学科：DP1」「商業学科：経済学」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
講義を主体とする授業を行いますが、講師が実際のPC画面を投影してRESASやExcelの操作を実演することで受講生はツールの使い方や分析手順を習得することができます。質問は授業時間内、リアクションペーパーで受け付けます。また、最後の第12回においては、受講生の理解度や習得技能を確認する試験を実施します。なお、試験後には試験に対する講評や解説を行います。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[対面/face to face]：IoTとデータ収集技術［講義］
IoTの概論とデータ利活⽤の全体像を⽰します。また、IoTのデータ収集技術を紹介します。
第2回[対面/face to face]：xRとロボット［講義］
xR(AR、MR、VR)の概要と利⽤事例を紹介します。また、IoTの⼀種としてロボット・ドローンを⽰します。
第3回[対面/face to face]：ビッグデータとオープンデータ［講義］
ビッグデータとオープンデータのそれぞれの特徴と利⽤例を紹介します。
第4回[対面/face to face]：RESAS（地域経済分析システム）の活⽤［実演］
ウェブブラウザを使って地域データを可視化するRESAS（地域経済分析システム）の実演を⾏います。
第5回[対面/face to face]：クラウドの定義と分類［講義］
クラウドの意味と出⾃を説明し、クラウドのサービスモデル、実装モデルの概要と事例を⽰します。
第6回[対面/face to face]：クラウドの特性と新たな利⽤⽅法［講義］
クラウドに関連する特性やデータ分析などに利⽤するクラウドの使い⽅を⽰します。
第7回[対面/face to face]：基本統計量の作成［実演］
代表的な基本統計量の意味を⽰し、Excel使った統計量の作成を実演します。
第8回[対面/face to face]：相関と回帰分析［実演］
相関分析、回帰分析の特性、⽤途、出⼒をExcelの分析ツールを利⽤して実演します。
第9回[対面/face to face]：APIと改正個⼈情報保護法［講義］
API（Application Programming Interface）の概要と利⽤例を⽰します。また、デジタル技術と関連する個⼈情報保護法の概要を⽰します。
第10回[対面/face to face]：⼈⼯知能とICT利活⽤事例［講義］
近年の⼈⼯知能に関する技術の進展を⽰し、ICTの活⽤事例を分野別に紹介します。
第11回[対面/face to face]：プログラミング、RPA、BIツール［実演］
プログラミングによるデータ活用の実演を行い、RPA（Robotic Process Automation）、BI (Business Intelligence)ツールの特性を示します
第12回[対面/face to face]：試験・まとめと解説
授業の理解度を確認するための試験を⾏います。また試験時間終了後、参加希望者に対して試験の解説を行います。
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
講師が2017年度に教材作成に携わり、総務省のウェブサイトにオープンデータとして公表していた「総務省ICTスキル総合習得プログラム」を可能な限り直近の状況や事例にアップデートした教材を配布して講座を実施します。総務省のウェブサイトにおける「総務省ICTスキル総合習得プログラム」の公開は2023年1月で終了しましたが、国立国会図書館のWARP等のウェブアーカイブから教材の概要把握や予習を行うことができます。（短縮リンク：https://lead.to/soict ) なお、本授業の準備・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
各授業での教材投影・プリント配付を⾏うため、教科書は使⽤しません。
参考書References
必要に応じて、ICTスキル総合習得プログラムの参考⽂献リスト（https://keijisaito.info/pdf/hosei_ict_ref.pdf ）を参照してください。
成績評価の方法と基準Grading criteria
最終⽇の12コマ⽬に理解度を確認する試験を⾏い、成績評価を行います。また、授業への参加度を平常点として成績に反映することもあり得ます。(1)理解度確認試験：90～100％ (2)平常点：0～10％
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
ChatGPT等の新しい製品・サービスの事例が豊富で分かり安かったという意見が多かったため、可能な限り、授業実施時の最新の状況や事例にアップデートした教材で講義を行います。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
RESASやExcelの実演は、講師が操作するPC画面を投影する形で行うので、学生が準備すべき機器はありません。ただし、学生自身でPCを持参し、電源/ネットワーク環境を用意すれば、講座時間内にも操作再現が可能です。
その他の重要事項Others
PCのウェブブラウザを使ってインターネット閲覧、Microsoft Excelを使っての表やグラフの作成ができる程度の基本的なPCスキルを前提とします。