前期 火曜日 １講時 情報教育実習室 Ｍ１０５. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員(所属)/Instructor (Position): 青木 英恵 所属：工学研究科. 対象学部/Object: 工（6～10組）学籍番号偶数. 開講期/Term: １セメスター. 科目群/Categories: 全学教育科目先進科目-情報教育. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: ZAC-PRI101J. 使用言語/Language Used in Course: 日本語.
各学部の履修内規または学生便覧を参照。
情報とデータの基礎/Information and data literacy
(1） 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができるソーシャル・スキルを獲得すること.
(2） 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データを利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して実社会における課題を見出せるようになること.
(1） Acquire social skills to make appropriate decisions and actions,taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living intoday's information society.
(2） Understand the significance of learning problem-solving methods and data science, utilizing computers, become able to make human-centered understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies, and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.
・ 計算機科学的手法による論理的思考・問題解決ができるようになること.
・ データ駆動社会にあって, 大規模データと統計量の基本的な取扱いができるようになるとともに,データ科学に基づく技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになること.
・ Acquire appropriate knowledge on information technologies, such as the cyber security, to take appropriate action and decision in the information society.
・ Become able to resolve problems through the computer science skills.
・ Become able to handle large-scale data and basic statistic, and to make appropriate human-centered understanding and decision in regard to the data-science-related technologies in today's data-driven society.
1. オリエンテーション
講義内容に関する概要説明, 計算機の準備など
2. イントロダクション(情報システムの基礎）
代表的な情報サービス (認証システム, 電子メールなど） に関する基礎知識と操作法
3. ソーシャル・スキル（情報社会における責任（1））
サイバーセキュリティ: 情報技術の安全性と危険性
4. ソーシャル・スキル（情報社会における責任（2））
情報を活用した知的生産活動の基礎
5. サイエンス・スキル（計算機による問題解決の基礎（1））
計算機システムの導入と操作
6. サイエンス・スキル（計算機による問題解決の基礎（2））
Python初級プログラミング: 変数と代入文, 入出力
7. サイエンス・スキル（計算機による問題解決の基礎（3）
Python初級プログラミング: 代表的なデータ構造、反復処理、条件分岐 （1）
8. サイエンス・スキル（計算機による問題解決の基礎（4））
Python初級プログラミング: 代表的なデータ構造、反復処理、条件分岐 （2）
9. サイエンス・スキル（計算機による問題解決の基礎（5））
Python初級プログラミング: 関数と再帰構造（1）
10. サイエンス・スキル（計算機による問題解決の基礎（6））
Python初級プログラミング: 関数と再帰構造（2）
11. サイエンス・スキル（計算機による問題解決の基礎（7））
グラフ作成の基本
12. アカデミック・スキル（サイエンスライティング入門（1））
LaTeXによる文書作成（1）
13. アカデミック・スキル（サイエンスライティング入門（2））
LaTeXによる文書作成（2）
14. アカデミック・スキル（サイエンスライティング入門（3））
LaTeXによる文書作成（2）
15. データ科学の基礎
データ科学の倫理と社会の課題
1. Orientation
Introduction of class: general contents and computer setup
2. Introduction （Fundamental of information system）
Basic knowledge and manual for typical information services （Authentication system and E-mail）
3. Social skill （Responsibility in the information society（1））
Cyber security issues: Security and risk of information technology
4. Social skill （Responsibility in the information society（1））
Basics of intellectual production assisted by information technology
5. Science skill（Elementary computational methods of solving problem（1））
Introduction and operation of computer system
6. Science skill（Elementary computational methods of solving problem（2））
Elementary Python programming: variables, input-output
7. Science skill（Elementary computational methods of solving problem（3））
Elementary Python programming: data structure, loops and branches（1）
8. Science skill（Elementary computational methods of solving problem（4））
Elementary Python programming: data structure, loops and branches（2）
9. Science skill（Elementary computational methods of solving problem（5））
Elementary Python programming: functions and recursions（1）
10. Science skill（Elementary computational methods of solving problem（6））
Elementary Python programming: functions and recursions（2）
11. Science skill（Elementary computational methods of solving problem（7））
Plotting and visualization basics
12. Academic skill（Introduction of scientific writing（1））
Documentation via LaTeX（1）
13. Academic skill（Introduction of scientific writing（2））
Documentation via LaTeX（2）
14. Academic skill（Introduction of scientific writing（3））
Documentation via LaTeX（3）
15. Basics of data science
Ethics of data science and social business
課題に対するレポート（2回または3回程度）と授業への出席状況（最大20%）を基礎に評価する.
Evaluation will be made by the two-or-three term assignments. The attendance will be taken into consideration up to 20%.
「情報科目関連情報」
https://olg.cds.tohoku.ac.jp/jkisoforstudent
Information on the class can be found in https://olg.cds.tohoku.ac.jp/jkisoforstudent.
・ 授業で提示される課題に取り組み, 成果物を提出すること.
・ サイバーセキュリティやPythonプログラミング, データ科学や人工知能に関する補助教材を自習用資料として利用できる. 利用方法 は講義時間中に説明される.
・ Students are expected to engage themselves in works and exercises given in the class, and to submit papers.
・ Students can make use of various supplementary materials on the cyber security, python programming, data science and AI for the self-study purpose. Instructions will be given in the lectures.
〇
必要/Yes
・ 講義時間中に適宜資料を配布する. 配布資料はISTU/DCやGoogle Classroomなどを通して入手することができる.入手方法については講義時間中に説明する.
・ オフィスアワーは特に設けない. 質問はメール等で受け付ける.
・ 授業時間以外で技術的な質問がある場合は, マルチメディア教育研究棟1階に常駐するテクニカルアシスタントに相談することができる.
・ 各自の「東北大ID」および「東北大IDパスワード」を確認しておくこと（初回授業で利用する）.
・ Handouts will be given in the lectures if necessary. They are available also in ISTU/DC or Google Classroom, the instructions to obtain them will be given in the lectures.
・ No office hour is specified. Queries are accepted through emails.
・ Students can consult on the technical assistants on technical queries.
・ The technical assistants are available at the IT Help Desk, the first floor of the Multimedia Education and Research Complex.
・ Students are expected to know their Tohokudai-ID and the corresponding password,
which will be used in the first lecture.