シラバス参照／授業情報参照
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| 更新日時 | 2026/03/18 15:16:43 |
|---|---|
| 科目分類 | 全学基礎教育科目 |
| 時間割コード | SGB6301 |
| 授業科目名 | データサイエンスによるソーシャルイノベーション実践演習 |
| 授業科目名（英語） | Data Science Project for Social Innovation |
| 科目コード | SGB6300 |
| 科目ナンバー | |
| 主担当教員（所属） | 瀬戸 和希(数理・データサイエンス教育研究センター) |
| 単位数 | 2.0 |
| 時間数 | 0.0 |
| 履修年次 | 2年,3年 |
| 開講学期 | 2026年度 前期 |
| 曜日・時限 | 水9,水10 |
| 必修／選択／選択必修／自由 | 選択 |
| 履修資格 | 「数理・データサイエンスへの誘い」の単位を修得していること。 |
| 各種教育プログラム名称 | 数理・データサイエンス実践プログラム |
| 授業形態 | 講義・演習 | |||||||||||
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| 授業の目的 |
深層学習や生成AIの進展により、データサイエンスの重要性はかつてないほど高まっています。一方で、多くの企業では、データ活用が思うように進んでいない現状があります。その要因のひとつとして、解決すべき課題を適切に抽出し、言語化する力の不足が挙げられます。 本授業では、データサイエンスの基礎知識を活用しながら、課題の本質を見極め、妥当な形で表現し、解決につなげる思考力と実践力の育成を目指します。 |
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| 授業の到達目標 |
知徳（Data Science Literacy and Ethics）を兼ね備えること； 知：データや技術を正しく取り扱う力（知, Literacy） 徳：その行使が人や社会に及ぼす影響を深く洞察し、責任ある選択を追求し続ける姿勢（徳, Ethics） より具体的には、 （１）課題の本質を見抜き、正確に言語化する能力 （２）データサイエンスを活用して課題を解決する能力 （３）分析結果を分かりやすく表現する能力 （４）人のために汗を流す姿勢 |
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| 授業の内容および方法 |
1. 授業ガイダンス 2. キックオフミーティング、企業マッチング 3. ポータルサイトの作成1 4. ポータルサイトの作成2 5. 課題の抽出1（who） 6. 課題の抽出2（why） 7. 課題の抽出3（when, where, what, how） 8. 中間発表 9. 業務改善1；業務フローの可視化 10. 業務改善2；業務の自動化 11. 業務改善3；テストおよび自動化の精緻化 12. 業務改善4；生産性の分析 13. プレゼンテーション準備1；社内プレゼン向け 14. プレゼンテーション準備2；対外発表向け |
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| 授業の進め方 |
本授業では、学生4～5名と企業の社員1～2名程度で1つのグループを構成し、実際の企業課題に基づくPBL(Project-Based Learning)を行う。各グループには、ファシリテーターと学生ファシリテーターが配置され、原則として2グループに1名の割合で伴走支援を行う。 授業では以下のプロセスに従って進める： 1. 情報共有のためのポータルサイトを作成する。 2. 企業の担当者との対話を通じて業務内容を把握し、業務フォローの可視化や課題抽出を行う。 3. 業務フローの可視化、業務の自動化を行う。 4. 自動化による改善を記録し、評価・分析を行う。また、企業の経営陣向けに社内プレゼンを実施する。 5. 対外発表を行う。 |
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| 授業キーワード |
Project-Based Learning, データサイエンス, 生成AI, DX, 産学連携, 地域課題解決, データ分析 <SDGs17の目標との関連> 4. 質の高い教育をみんなに 8. 働きがいも経済成長も 9. 産業と技術革新の基盤をつくろう 17. パートナーシップで目標を達成しよう |
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| テキスト（図書） | ||||||||||||
| 参考文献（図書） | ||||||||||||
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| 参考文献（その他）・授業資料等 | 授業資料は適宜配布する。 | |||||||||||
| 成績評価の方法およびその基準 |
対外発表 60% レポート提出 40% とする。 |
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| 履修上の注意 |
下記の条件を満たし、授業の目的に賛同し、リスペクトをもって企業の社員やファシリテーターと接することができる者の履修を認める。 （１）授業は水曜日9・10時限に対面で実施され、8月7日（金）の成果発表会が実施される。これらに参加できること。 （２）企業訪問や社内プレゼン等、授業に付随する課外活動に参加できること。 |
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| オフィスアワー | 13:00～15:00の間は生物資源科学部棟3号館118室にて随時受け付けています。 | |||||||||||
| ディプロマポリシーとの関係区分 | ||||||||||||
| 使用言語区分 | 日本語のみ | |||||||||||
| その他 | ・授業の情報はポータルサイトに掲載しており、そのURLは第１回授業時に配布する。 【授業に関する問い合わせ】 数理・データサイエンス教育研究センター 瀬戸和希 setok@riko.shimane-u.ac.jp |
| 準備学修（予習・復習・宿題）に必要な学修の時間（１回の授業当たり） ／Time required for homework |
300 |
|---|---|
| 授業の実施方法 ／Types of classes |
面接授業（面接のみ）／In-person class (In-person only) |
| No. | 担当教員 | 担当教員所属 |
|---|---|---|
| 1 | 瀬戸 和希 | 数理・データサイエンス教育研究センター |
| 時間割所属 | 時間割コード | 授業科目名 |
|---|---|---|
| 教養教育・全学基礎教育 | G0B6301 | データサイエンスによるソーシャルイノベーション実践演習 |
| 教養教育・全学基礎教育 | SGB6301 | データサイエンスによるソーシャルイノベーション実践演習 |