シラバス参照

科目ナンバリングについて
こちらを参照してください。  
講義コード
0B30035-1 
授業科目名
知プラe科目 データ利活用とオープンイノベーションで創る未来のまちづくり 
授業科目名(英字)
Data driven and Open innovative solutions for future community creation 
時間割
後期集中 その他 集中
対象年次及び学年
1年次 
担当教員

米谷 雄介

ナンバリングコード・水準
B2 
ナンバリングコード・分野
THM 
ナンバリングコード・ディプロマ・ ポリシー(DP)
cea 
ナンバリングコード・提供部局
ナンバリングコード・対象学生
ナンバリングコード・特定プログラムとの対応
ナンバリングコード・授業形態
Le 
ナンバリングコード・単位数

関連授業科目
履修推奨科目
学習時間
講義90分 × 8回 + 自学自習(準備学習 15時間 + 事後学習 15時間) 
授業の概要
【キーワード】データ活用
スマートシティは新たなまちづくりのモデルである.従来のインフラ中心からICT・IoTに基づくデータ利活用中心,言い換えるとハードウェア/サプライヤ中心からソフトウェア/ユーザ中心のまちづくりへの転換である.この新たなまちづくりのモデルの特徴は,異業種・異分野の協働を基本(分野横断型)とし,社会課題の解決を中心に据え(課題解決型),サービスの利用実績によりサービスは進化していき(進化型),そし自分たちの使う公共サービスは自分たちで創るというDIY思想(市民中心設計)となっている.近年様々な基礎自治体においてスマートシティに向けた動きがあるが,スマートシティの推進を担う人材の育成が課題となっている.そこで,本授業は,スマートシティの推進に必要な素養の獲得を支援する.受講者は,データ利活用技術やオープンイノベーションの考え方を知り,活用することを経験する.香川におけるケーススタディを通じて自分たちの地域のあり方を見直し,地域の課題解決に資するデータ利活用サービスを考案する態度を獲得する. 
授業の目的
本授業の目的は,スマートシティを担う人材に必要とされるデータ利活用技術およびオープンイノベーションの考え方を理解し,体得することを目的とする. 
到達目標
以下の知識を説明できる.
1. スマートシティとは何であり,なぜ必要であるか?(共通教育スタンダードの「21世紀社会の諸課題に対する探求能力」に対応)
2. オープンイノベーションとは何であり,なぜ必要であるか?(共通教育スタンダードの「課題解決のための汎用的スキル」に対応)
以下の行動ができる.
1. 香川大学が開発したICT・IoTツールを用いてデータ利活用サービスのプロトタイプを作成できる(共通教育スタンダードの「21世紀社会の諸課題に対する探求能力」に対応)
2. 異業種・異分野の他者とのアイデア交換を通じて自分なりにデータ利活用サービスを考案できる(共通教育スタンダードの「課題解決のための汎用的スキル」に対応)
3. 地域のニーズを理解し、本当に必要とするサービスを考案できる(共通教育スタンダードの「地域に関する関心と理解力」に対応) 
成績評価の方法
1~6回の小レポート(70点)と、7回~8回の期末レポート(30点)により評価し、合計60点以上を合格とします。なお、小レポートを未提出の場合は、期末レポートの提出資格を与えません. 
成績評価の基準
成績の評価は、100点をもって満点とし、秀、優、良及び可を合格とする。各評価基準は次のとおりとする。
 秀(90点以上100点まで)到達目標を極めて高い水準で達成している。
 優(80点以上90点未満)到達目標を高い水準で達成している。
 良(70点以上80点未満)到達目標を標準的な水準で達成している。
 可(60点以上70点未満)到達目標を最低限の水準で達成している。
 不可(60点未満)到達目標を達成していない。
ただし、必要と認める場合は、合格、了及び不合格の評語を用いることができる。その場合の評価基準は次のとおりとする。
 合格又は了 到達目標を達成している。
 不合格  到達目標を達成していない。 
授業計画並びに授業及び学習の方法
【授業計画】
※授業内容は変更になる可能性があります。
第1回 ガイダンス,開発環境の準備(クラウド開発環境、APIの理解)
第2回 オープンデータの可視化、APIインテグレーション
第3回 移動体データの可視化
第4回 物理センサーデータの可視化
第5回 AIカメラ・センサーデータの可視化
第6回 IoT(Internet of Things)の構築
第7回 オープンイノベーションとデータ利活用サービスデザイン
第8回 期末レポート(アイデアソン)

【e-Learning科目の履修登録に際して】
本講義はフルオンデマンドで実施されるため講義室での授業は行わない。また、科目によって受講制限をかける場合がある。なお、教務システム(ドリームキャンパス)の履修登録とは別にe-Learningシステム(Moodle)の登録が必要なので、大学連携e-Learning教育支援センター四国ウェブページに掲載している香川大学学生向け履修案内をよく読んで、期限内に登録手続きを済ませること。期限内に登録を完了できなかった場合は履修を許可しない。
https://chipla-e.ucel.kagawa-u.ac.jp/

【自主学習のためのアドバイス】
■ 第1回 ガイダンス,開発環境の準備(クラウド開発環境、APIの理解)
準備学習(1時間):シラバスに登場する専門用語を調べる、事後学習(2時間):授業に従いクラウド開発環境を準備する
第2回 オープンデータの可視化、APIインテグレーション
準備学習(2時間):オープンデータ、APIの目的や具体例を調べる、事後学習(2時間):授業に従いオープンデータを可視化する
第3回 移動体データの可視化
準備学習(2時間):Mobility as a Serviceなど移動体データを利用したサービスを調べる、事後学習(2時間):授業に従い、移動体データを可視化する
第4回 物理センサーデータの可視化
準備学習(2時間):温度センサー、光センサーなどセンサーの具体的な活用例を調べる、事後学習(2時間):授業に従い、センサーに遠隔からアクセスしてみる
第5回 AIカメラ・センサーデータの可視化
準備学習(2時間):AIカメラセンサーの具体的な活用例を調べる、事後学習(2時間):授業に従い、センサーに遠隔からアクセスしてみる
第6回 IoT(Internet of Things)の構築
準備学習(2時間):IoTの具体的な活用事例を調べる、事後学習(2時間):授業に従い、IoTを構築してみる
第7回 オープンイノベーションとデータ利活用サービスデザイン
準備学習(2時間):オープンイノベーションやサービスデザインという用語を調べる、事後学習(2時間):授業に従い、これまでのデータ取集/可視化手段を振り返り、サービスのアイデアを考える
第8回 期末レポート(アイデアソン)
準備学習(2時間):サービスのアイデアをレポートの形にまとめる、事後学習(1時間):これまでの授業を振り返り、自分の関心のある地域課題について考え、今後受講する授業を決める 
教科書・参考書等
指定教科書はありません。
適宜PDF等で資料を配布します。 
オフィスアワー
担当回教員の電子メールを利用し,随時問い合わせてください.
連絡先:kometani.yusuke@kagawa-u.ac.jp 
履修上の注意・担当教員からのメッセージ
第1回目から第8回目までの受講はすべて、インターネットに接続できるパソコンからMoodleとよばれるLMS(Learning Management System)にアクセスしてe-Learningコンテンツを視聴する形態となる。動画コンテンツを視聴する際は、話のポイントをノートに書き取るなど、主体的な学習態度を心がけること。その他受講方法の詳細については、第1回(ガイダンス)を参照されたい。 
参照ホームページ
https://chipla-e.ucel.kagawa-u.ac.jp/subject_kagawa.html#subject_kagawa にある「香川大学のLMSへ移動」ボタンから辿ることができます。

大学連携e-Learning教育支援センター四国(知プラ)ウェブサイト
https://chipla-e.ucel.kagawa-u.ac.jp/ 
メールアドレス
kometani.yusuke@kagawa-u.ac.jp 
教員の実務経験との関連
本科目は,データ利活用プラットフォームやデータ可視化技術に係る実務経験を有する教員が,専門分野の知見を活用した講義コンテンツを使用して実践的教育を実施するものである。