春/2

授業計画 / Course Content

教職科目（情報科）の必修科目として，専門高校（情報科）において職業観について指導できるための基礎的知識の習得を目指します．
１　　なぜ「数学と職業」という科目がないのか？
　イントロダクションとして，科目の性質について説明します．
２　　仕事の歴史（その壱）
　職業観を養うための基礎として，産業革命以前の職業観の歴史を概観します．
３　　仕事の歴史（その弐）
　職業観を養うための基礎として，産業革命を境に新たに生まれた職業観の歴史を概観します．
４　　仕事の歴史（その参）
　職業観を養うための基礎として，日本の職業観について網野史観を批判的に検討し，宮本常一先生の世界に触れたいと思います．
５　　情報時代の働き方
　トフラーの『第三の波』や増田米二『情報化社会』，あるいは今井賢一『情報ネットワーク社会』を中心に，梅棹忠夫の情報社会論などを紹介します．　
６　　産業社会の働き方
　業界や業態の違い，統計上の仕事の分類について簡単に紹介し，いわゆるメンバーシップ型における報酬制度の特徴について説明します．
７　　就職活動とキャリア
　シャイン（社員ではなく，研究者の名前です）のキャリア論，大卒一括採用，RJP（リアルジョブプレビュー）などについて説明します．
８　　ジョブ型雇用のデマと嘘
　　キャリアコンサルタントがまき散らす嘘とデマを質します．
９　　ダイバーシティとワークライフインテグレーション
　多様な働き方とワークライフインテグレーションについて説明します．
10　　情報を活用する仕事：データサイエンス入門
クォンツからデータサイエンティストに至るデータ経済の現状と課題を説明します．
11　　情報を活用する仕事
顧客関係マネジメントの考え方を中心にデータ活用の基礎を説明します．
12　　データ活用の実際（その壱）
簡単な計算問題に挑戦してもらいます．
13　　データ活用の実際（その弐）
ちょっと意地悪なベイズの計算問題に挑戦してもらいます．
14　　AIは仕事を奪うのか
　AIは仕事を奪うのか，ブリニョルフソンやオズボーンとフレイの議論，余裕があれば，ブルシットジョブとベーシックインカムについて説明します．
15　　まとめ
　全体の説明の補足をします．

授業時間外学習 / Expected work outside of class

授業資料、ノートを読み返し、授業内容の理解に努めるよう復習をすること。
データ分析入門については、中高の数学の教科書を自宅で復讐すること。

方法 / Grading Policies

定期試験（筆記試験）の成績と平常成績で総合評価する。
毎回のミニッツペーパー（20％），レポート（LMSの課題を含む）（20％）、定期試験（60％）

ただし、受講生が100名未満の場合は、定期試験を実施せずに平常点のみで成績評価を行うことがあります。

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

定期試験では、空欄補充問題、用語説明問題、論述問題などの形式で理解度を問う。きちんと回答していれば合格とする。

適宜，参考文献を紹介するので，本を読んで知見を広げてください．