2025年度 (最新) 学院等開講科目 工学院 機械系
人間中心情報学
- 開講元
- 機械系
- 担当教員
- 西田 佳史
- 授業形態
- 講義 (対面型)
- メディア利用科目
- -
- 曜日・時限
(講義室) - 不明
- クラス
- -
- 科目コード
- MEC.L311
- 単位数
- 100
- 開講時期
- 2025年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 2025年7月7日
- 使用言語
- 日本語
シラバス
授業の目的（ねらい）、概要
人間中心デザインのための情報処理技術とその多様な実践例について講義する．
1. 人間社会生活に関わるデータと代表的なデータサイエンス手法
2. データサイエンスを活用した人間中心システムデザインの進め方
3. データサイエンスの人間中心システムデザインへの多様な適用例
到達目標
1. 人間中心デザインのためのデータの活用方法を理解できる．
2. 人間中心デザインのためのデータ分析（データサイエンス）の代表的手法が理解できる．
3. 具体的人間中心システムを想定した情報処理システムを考案できる．
キーワード
人間中心デザイン，データサイエンス，IoT, 社会インパクト
学生が身につける力
- 専門力
- 教養力
- コミュニケーション力
- 展開力 (探究力又は設定力)
- 展開力 (実践力又は解決力)
授業の進め方
授業は講義形式（対面）で行います。授業内のレポート・演習と最終レポートで評価を行います。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 人間中心情報学の歴史 | 人間中心情報学の歴史 |
| 第2回 | データサイエンスを活用した人間中心システム設計の進め方 | データサイエンスを活用した人間中心システム設計の進め方 |
| 第3回 | 人間中心設計のためのデータサイエンスの基礎 | 人間中心設計のためのデータサイエンスの基礎 |
| 第4回 | 人間中心設計のためのデータサイエンスの演習 | 人間中心設計のためのデータサイエンスの演習 |
| 第5回 | データサイエンスを活用した人間中心システム例（生活支援システム） | データサイエンスを活用した人間中心システム例（生活支援システム） |
| 第6回 | データサイエンスを活用した人間中心システム例（社会的決定要因分析に基づくシステム） | データサイエンスを活用した人間中心システム例（社会的決定要因分析に基づくシステム） |
| 第7回 | 社会インパクトを生み出す人間中心システム創造の展望 | 社会インパクトを生み出す人間中心システム創造の展望 |
準備学修(事前学修・復習)等についての指示
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する 予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
講義に用いる資料は、LMSから配布します。
参考書、講義資料等
講義に用いる資料は、LMSから配布します。
成績評価の方法及び基準
各回のレポート 50%, 最終レポート 50%で評価します。
関連する科目
- MEC.B221 ： 統計データ解析
- MEC.B334 ： 時系列データ解析
履修の条件・注意事項
特になし。