基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	情報と社会／Information and Society
授業コード ／Class Code	A000272002
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	共通教育科目／
年度 ／Year	2023年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	前期／SPRING
曜日・時限 ／Day, Period	金3(前期)／FRI3(SPR.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	木暮　衣里／kogure eri
科目区分 ／Course Group	【共通教育科目】　〈リベラルアーツ領域〉／*** GENERAL EDUCATION COURSE *** 〈LIBERAL ARTS〉
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
木暮　衣里／kogure eri	経済学部／Economics

授業の方法 ／Class Format	講義
授業の目的 ／Class Purpose	この講義では、私たちを取り巻く社会と情報の関係について、データサイエンス・AIの基本的事項と情報を活用した様々な活動について理解することを目的とします。また、今日までの情報化社会の発展についても学びます。 ＜神戸学院大学DPとの関係＞ ・幅広い知識を活用して問題を発見し、解決する方策を導くことができる ・学びを深め、協働して社会に役立てるようになる なお、担当者は1991年に中小企業診断士の資格を取得しており、コンサルティングや調査研究活動を通じた経験に基づき、実践的な観点からも解説を行います。
到　達　目　標 ／Class Objectives	・データサイエンス・AIに関する基本的事項を理解する ・情報を活用した社会の様々な活動について理解する
授業のキーワード ／Keywords	データサイエンス、AI、DX、ICT、情報化社会
授業の進め方 ／Method of Instruction	講義形式で進めますが、グループワークや発表などアクティブラーニングも多く取り入れます。　 履修者の習熟度、関心に応じて授業計画を変更する場合があります。
履修するにあたって ／Instruction to Students	頃より自分で広く情報を探索し、授業内で指示する課題についてグループワークや発表を通じて、授業に積極的に参画してください。
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	復習・予習・情報収集等90分程度
提出課題など ／Quiz,Report,etc	授業内で小課題を実施します。次回授業で解説し、皆の参考となるような提出物を紹介します。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	受講態度・質疑・発表・課題（50％）、期末テスト（50％）で評価します。
テキスト ／Required Texts
参考図書 ／Reference Books	授業内で適宜示します。

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	ガイダンス	講義の概要と進め方、評価について
2	第2回	データリテラシー①	データリテラシーとは何か
3	第3回	データリテラシー②	データ、AI活用と私たちの社会
4	第4回	情報社会のはじまり	1980年代～の情報と社会
5	第5回	情報社会の発展①	1990年代～の情報と社会
6	第6回	情報社会の発展②	2000年代～の情報と社会
7	第7回	情報社会の現在①	SNSの発展、Z世代の購買行動
8	第8回	情報社会の現在②	オムニチャネル、O2O
9	第9回	情報社会の現在③	エンデベッドファイナンス
10	第10回	データを読む①	少子高齢化の進展
11	第11回	データを読む②	所得の変化
12	第12回	データを読む③	消費の変化
13	第13回	データを集める①	一次情報と二次情報
14	第14回	データを集める②	一次情報の収集
15	第15回	まとめ	講義のまとめと振り返り