2026年度 (最新) 学院等開講科目教養科目群教職科目

情報と職業

開講元: 教職科目
担当教員: 髙橋等
授業形態: 講義/演習
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室)
クラス: -
科目コード: LAT.A212
単位数: 110
開講時期: 2026年度
開講クォーター: 3～4Q
シラバス更新日: 2026年3月5日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

情報化の進展により、企業活動のあらゆる場面で情報技術を持つ人材が求められている。しかし、企業が求める人材の能力は多種多様であり経営環境も常に変化している。本講では、情報関連産業の実態を概観し、求められる人材の育成と職業能力について理解を深めていく。また、また、近年急速に進展しているAI技術に着目し、職業におけるAI技術の利用についてプログラミングを体験しながら修得していく。さらに、情報に係わる職業人として必要なコミュニケーション能力、プロジェクトマネジメント能力、情報技術者としての倫理について理解を深める。なお、高校教員を目指す学生のために、高校生に対しての就職指導についても学習する。

到達目標

・情報関連産業の概要と特色を把握し、求められる職業能力について説明できる。
・様々な働き方と関連する制度や法律について説明できる。
・情報関連産業に携わる技術者としての職業倫理観を持つ。
・職業におけるAI技術の利用方法について基礎的な知識を修得する。
・高校生に対して企業選択のアドバイスができる。

実務経験のある教員等による授業科目等

実務経験と講義内容との関連 (又は実践的教育内容)

高校教員と県教育委員会指導主事の経験を有する者が、高校での就職指導の現状や関連官庁との連携について講義する。

キーワード

情報と職業，情報関連産業，職業指導，情報技術者，情報科教育、AI、機械学習

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

授業では，現在話題になっている事業をトピックとして取り上げながら展開しますので，日頃から報道や書籍等に関心を持つよう心掛けてください。職業でのAI利用については演習をしながら理解を深めていきます。
また，高校での授業実践を意識して，グループワークやプレゼンテーションを取り入れています。コミュニケーション能力やプロジェクトマネジメント能力の育成を意識しながらアクティブに楽しめる授業にしましょう。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	ガイダンス、情報通信産業の現状（情報通信白書から）	報道，書籍等からの，本授業に関連する情報の収集と内容の把握
第2回	雇用と職業指導に関する法律１（職業安定法）	報道，書籍等からの，本授業に関連する情報の収集と内容の把握
第3回	雇用と職業指導に関する法律２（労働者派遣法）	報道，書籍等からの，本授業に関連する情報の収集と内容の把握
第4回	Webサービス、Web広告、Webショップ、ディトレード	報道，書籍等からの，本授業に関連する情報の収集と内容の把握
第5回	プロジェクトマネジメント（理論編）	報道，書籍等からの，本授業に関連する情報の収集と内容の把握
第6回	プロジェクトマネジメント（体験ゲーム）	プロジェクトマネジメント体験ゲームから得た知見の振り返り
第7回	ICTベンチャー（企業研究とプレゼンテーション）	これまでに体験または取得した情報から、ICTベンチャー企業を紹介する
第8回	職業へのAI利用１（プログラミング環境）	AI機械学習を行うためのアプリケーションやプログラミング環境を準備する
第9回	職業へのAI利用２（多変量データによる識別）	教師あり機械学習、教師なし機械学習の利用アイデアを考案する
第10回	職業へのAI利用３（時系列データによる予測）	時系列データによる予測の利用アイデアを考案する
第11回	職業へのAI利用４（画像の識別）	画像識別機能を利用したアイデアを考案する
第12回	職業へのAI利用５（生成AIの利用）	生成AIを利用したアイデアを考案する
第13回	情報技術者の倫理とモラル	過去の事件から情報技術者の倫理とモラルを考える
第14回	高校における就職指導	高校における就職指導の資料調べ、実態を把握する

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

教科書

授業時に配布する。

参考書、講義資料等

『情報と職業 (IT Text)』駒谷昇一、楠本範明、辰己丈夫　オーム社
『情報と職業 (情報教育シリーズ) 』近藤勲　丸善
『情報と職業―高度情報社会におけるキャリア形成』豊田雄彦、鈴木和雄、加藤晃　日本教育訓練センター
『インターネットにかかわる仕事―ウェブデザイナーネットワークエンジニア情報セキ (知りたいなりたい職業ガイド)』ヴィットインターナショナル企画室 (編さん)　ほるぷ出版
『情報産業と社会』（高校教科書）　鎌田宗憲　他　実教出版
『スッキリわかるPythonによる機械学習入門第２版』須藤秋良　インプレス
『Python3年生　機械学習のしくみ　体験してわかる！会話でまなべる！』森巧尚　翔泳社

成績評価の方法及び基準

毎時間の課題または振り返りシート60%、演習課題（企業研究プレゼンテーション）20％、総合課題（レポート）20%の割合で成績を評価する。

履修の条件・注意事項

履修登録前に，受講申込み連絡が必要です。
詳細は，教職課程掲示板等を確認してください。
Google Colabが使用できるノートパソコン（カメラ付き）を持参してください。
画像処理ソフトを（GIMPなど）使用します。
※Pythonのプログラミング経験がある方が望ましいが、経験が無くても基本操作は授業の中で習得できます。
※PythonプログラミングはGoogle Colabを使用する予定ですが、一部Anacondaをインストールして使用する場合もあります。

連絡先 (メール、電話番号) ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

joho_shokugyo[at]te.ila.titech.ac.jp

オフィスアワー

メールで事前連絡すること。