Readings in Humanities and Social Sciences (All Faculties, English)-E1 :Artificial Intelligence in Education
| Numbering Code | U-LAS03 10001 SB48 | Year/Term | 2022 ・ Second semester |
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| Number of Credits | 2 | Course Type | Seminar |
| Target Year | 2nd year students or above | Target Student | For all majors |
| Language | Japanese | Day/Period | Wed.3 |
| Instructor name | Hideki Mima (Academic Center for Computing and Media Studies Program-Specific Professor) | ||
| Outline and Purpose of the Course | ラーニングアナリティクス、データサイエンス、アダプテーション、リコメンデーション等のEdTech（Education× Technology）に関し、国外のOCW、 MOOCs等のオンライン教育メディアを視聴し、内容を読み解くと共に、グループディスカッションにより議論を進めることで、教育への人工知能応用に関する相互学習を進める。 | ||
| Course Goals | 外国語でのオンライン教育教材により学ぶ経験をするとともに、教材や学習方法による学びの違いを体現し、人工知能とその教育応用の意義や重要さを学ぶ。さらに、設定されたテーマやトピックに関し、他の学習者とディスカッションを行うことで、相補的に学習が進むことを理解する。 | ||
| Schedule and Contents |
この授業はフィードバックを含め全15回で行う。 設定したテーマやトピックに関し、指定されたオンライン講義や講義資料を題材として、数回のグループディスカッションを行い、グループ毎に発表、質疑応答を行う。 指定した講義の理解を促すための数回の基礎的事項の説明や小テストなども併用する。主なトピックとしては以下を想定している。 ・EdTech ・自然言語処理、人工知能（AI）、データサイエンス ・ラーニングアナリティクス ・リコメンデーション ・アダプテーション |
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| Evaluation Methods and Policy | 授業に取り組む積極性等の態度（20％）、小テスト、ミニッツレポート（50％）、グループディスカッションでの発表に対する評価（グループ毎に加点）（30％） | ||
| Course Requirements | None | ||
| Study outside of Class (preparation and review) | グループディスカッションを想定し、テーマに対して、講義の復習や関連する話題の予習を行い、各自が、ディスカッションを行えるだけの自分なりの理解を得、それを他に説明できるようにしておくこと。 | ||
