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科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2025/04/08 現在/As of 2025/04/08 |
開講科目名 /Course |
自然?環境?人間1(科学技術と社会Ⅱ)/NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY1(SCIENCE, TECHNOLOGY, AND SOCIETY Ⅱ) |
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開講所属 /Course Offered by |
大学全カリ総合科目/ |
ターム?学期 /Term?Semester |
2025年度/2025 Academic Year 秋学期/FALL SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
金2/Fri 2 |
開講区分 /semester offered |
秋学期/Fall |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
1,2,3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
野澤 聡 |
遠隔授業科目 /Online Course |
本科目は遠隔授業科目です。/ONLINE COURSE |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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野澤 聡 | 言語文化学科/INTERDISCIPLINARY STUDIES |
授業の目的?内容 /Course Objectives |
この講義では、主として情報に関する科学技術が内包する問題点と可能性を学ぶとともに、学術的な文献を精密かつ批判的に読み解く読解力を磨くことによって、科学技術との関わり方?向き合い方を深化させることを目的する。 AI(人工知能)の普及は、一人一人の特性に合わせた学習が可能なったり、知的活動の幅が広がったりするなど多くの期待が寄せられている一方で、AIの使い方によっては差別や偏見が強化されたり、フェイクニュースが拡散されたりというような懸念も指摘されている。これまで人間だけがおこなってきたさまざまな領域にAIが進出することによって、われわれ人間のあり方は大きな変容を受けることになる可能性がある。 授業では、科学技術が人間や自然などさまざまなアクターと相互作用するメカニズムを理解し、具体的事例を通して、科学技術の問題点と可能性を学ぶとともに、科学技術のあるべき姿を受講生とともに考える。 ChatGPTなどの生成AIの普及によって、文献をきちんと読まなくても、知識が簡単に得られると思われがちだが、そうではない。生成AIを使いこなすためにも、文献を精密かつ批判的に読み解く読解力の必要性は、ますます高まっているのである。 授業では、講義を聴講して内容の理解を深めるだけでなく、文献を読み解く課題に取り組むことを通じて、文献読解のスキルを能動的に高めることが求められる。 |
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授業の形式?方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
?授業は、対面、および、Zoomを利用した遠隔授業で実施される ?授業内容の確認のため、授業内に、簡単な小テストを毎回実施する ?授業動画の配信は、授業終了の1週間後を目途とする ?授業に関する告知、資料の配信、授業に関する質問の受付、授業へのフィードバック、および、期末レポートの提出などは、manabaを通じて行う ?文献読解の課題を、学期を通じて数回出題する ?いまや社会インフラであるPCやインターネットについてのリテラシーを自然に身に着け、スキル向上を図るために、Zoom、manabaなどのオンラインツールを積極的に活用した授業運営をおこなう |
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事前?事後学修の内容 /Before After Study |
?配布資料やノートを確認し、必要に応じて情報収集や文献読解をおこなう(毎回1時間程度) ?学期中に数回、文献読解の課題に取り組む(1題あたり、8-16時間程度) |
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テキスト1 /Textbooks1 |
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テキスト2 /Textbooks2 |
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テキスト3 /Textbooks3 |
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参考文献等1 /References1 |
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参考文献等2 /References2 |
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参考文献等3 /References3 |
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評価方法 /Evaluation |
小テスト(毎回)、フィードバック、文献読解の課題(学期を通じて数回)によって評価する。 配点や評価基準などの詳細は、授業内に説明する。 |
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関連科目 /Related Subjects |
科学技術と社会Ⅰ、 全学総合講座(大学における教養教育)、全学総合講座(社会の中の科学)、 科学史Ⅰ、科学史Ⅱ、 人文学特殊研究(科学を読み解くa)、人文学特殊研究(科学を読み解くb)、 データサイエンス特殊研究(AI?数理データサイエンスを読み解くa)、データサイエンス特殊研究(AI?数理データサイエンスを読み解くb) |
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備考 /Notes |
授業に関する連絡は、すべてmanabaを通じてをおこなう。 授業時間外に教員に連絡する必要がある場合は、manabaの個別指導(コレクション)を用いる。 電子メールを用いた問い合わせには応じないので、注意すること。 |
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到達目標 /Learning Goal |
自然、環境、人間に関する学問分野について、副題に示したテーマをもとに、21世紀型市民にふさわしい概括的な知識を習得し、今後の複雑な国内および国際情勢に対処していく方法について、論理的かつ創造的思考を持って対応できるようにする。 |
回 /Time |
授業計画(主題の設定) /Class schedule |
授業の内容 /Contents of class |
事前?事後学修の内容 /Before After Study |
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1 | イントロダクション、ジレンマについて | 授業全体の構成や履修する際の注意点、および、成績評価基準の概要を説明するとともに、この講義のキーワードである「ジレンマ」について考える。 | |
2 | 事故をめぐるジレンマ(1)事故と科学技術 | いくつかの代表的な事例を通して、事故の予測という点に注目して、科学技術の可能性と課題を考える。 | |
3 | 事故をめぐるジレンマ(2)製造物責任と科学技術 | 雪印集団食中毒事件などいくつかの代表的事例を取り上げて、製造物責任と科学技術との関わりを考える。 | |
4 | 事故をめぐるジレンマ(3)巨大科学技術と社会 | チェルノブイリ原発事故を事例として、巨大科学技術と社会との関係を考える。 | |
5 | 制度をめぐるジレンマ(1)知的財産と科学技術 | 青色発光ダイオード特許訴訟などいくつかの代表的事例を取り上げて、知的財産と科学技術との関わりについて考える。 | |
6 | 制度をめぐるジレンマ(2)研究不正を考える | 研究活動が巨大化するにつれて研究を巡る不正が社会問題化している。2000年代初頭に起きた事件を事例として、研究不正について考える。 | |
7 | 制度をめぐるジレンマ(3)専門家と市民 | 20世紀末から「市民科学」をキーワードとして科学のあり方を見直す動きが始まっている。「市民科学」を歴史的な視点で再検討した文献を読解することによって、専門家と市民との関係を考える。 | |
8 | リスクをめぐるジレンマ | 人間は、リスクのように確率や統計を含む事柄についての判断を誤りやすいことが知られている。身近な事例を取り上げて、リスクをめぐる問題を考える。 | |
9 | ネットワーク社会をめぐるジレンマ(1) フェイクニュース現象から考える | 2016年ごろから目立つようになったインターネットのフェイクニュース現象を事例として、ネットワーク社会をめぐる問題を考える。 | |
10 | ネットワーク社会をめぐるジレンマ(2) インターネット時代のプライバシー | 個人情報とプライバシー概念の違いに留意しつつ、インターネットが普及した現代のプライバシーをめぐる問題を考える。 | |
11 | AIをめぐるジレンマ(1) AIの起源から探る | AIの登場を歴史的に概観するとともに、AIに関するさまざまな言説の背景を検討する。 | |
12 | AIをめぐるジレンマ(2) 生成AI |
生成AIの大まかな仕組みと特徴を説明するとともに、生成AIに実際に触れながら、この技術をめぐる問題を考える。 | |
13 | AIをめぐるジレンマ(3) AIと社会問題 | AIの利用が差別を生み出す仕組みをおおまかに説明するとともに、差別や格差などの具体的問題を事例として、AIと社会問題との関わりについて考える。 | |
14 | AIをめぐるジレンマ(4) AIと人間の未来 | 「AIとは何かを考えることは、人間とは何かを考えることである」という視点から、これまで授業で扱った事例を振り返ることによって、AIと人間の未来を考える。 |