担当授業
担当予定の授業/担当した授業
■2024年度
table:東京都立大学（学部）
機械学習Ⅰ（副専攻） 数理・データサイエンス副専攻専門科目 前期・火曜5限
機械学習Ⅱ（副専攻） 数理・データサイエンス副専攻専門科目 後期・月曜3限
データサイエンスPBL（副専攻） 数理・データサイエンス副専攻専門科目 後期・火曜5限
教養としてのデータリテラシー 教養科目（科学・技術・産業） 後期・月曜2限
総合ゼミナール キャリア科目 後期・月曜4限
table:東京都立大学（大学院）
データサイエンス概論 経営学研究科 前期・金曜5・6限（隔週）
経営学特別演習（データサイエンス） 経営学研究科 後期・水曜5限
経営科学特殊研究・経営科学特別研究 経営学研究科 前期・火曜4限
経営科学特殊演習・経営科学特別演習 経営学研究科 後期・火曜4限
研究指導 経営学研究科 前期・後期
table:東京都立大学（オープンユニバーシティ）
現代的教養としてのデータリテラシー 社会人向けデータサイエンス入門プログラム 2024年秋開講予定（全4回）
table:非常勤
資料分析学 大手前大学現代社会学部通信教育課程 通年・通信科目（eラーニング）
ビッグデータ解析論 神田外語大学グローバル・リベラルアーツ学部　基礎教養科目 前期・月曜3限
■2023年度
table:東京都立大学（学部）
機械学習Ⅰ（副専攻） 数理・データサイエンス副専攻専門科目 前期・火曜5限
機械学習Ⅱ（副専攻） 数理・データサイエンス副専攻専門科目 後期・月曜3限
データサイエンスPBL（副専攻） 数理・データサイエンス副専攻専門科目 後期・火曜5限
教養としてのデータサイエンス 教養科目（科学・技術・産業） 後期・月曜2限
総合ゼミナール キャリア科目 後期・月曜4限
table:東京都立大学（大学院）
データサイエンス概論 経営学研究科 前期・金曜5・6限（隔週）
経営学特別演習（データサイエンス） 経営学研究科 後期・水曜5限
研究指導 経営学研究科 前期・後期
table:東京都立大学（オープンユニバーシティ）
現代的教養としてのデータリテラシー 社会人向けデータサイエンス入門プログラム 10/19, 26, 11/2, 9（全4回）
table:非常勤
資料分析学 大手前大学現代社会学部通信教育課程 通年・通信科目（eラーニング）
ビッグデータ解析論 神田外語大学グローバル・リベラルアーツ学部　基礎教養科目 前期・月曜3限
■2022年度
「基礎ゼミナール」（2022年度前期）
東京都立大学　基礎科目　火曜5限
テーマ【「記録」を通してよりよく学ぶ】
「データサイエンス概論」（2022年度前期II）
東京都立大学大学院経営学研究科　金曜5・6限
「教養としてのデータサイエンス」（2022年度後期）
東京都立大学　教養科目（科学・技術・産業）　月曜2限
「機械学習II（副専攻）」（2022年度後期）
東京都立大学　数理・データサイエンス副専攻専門科目　月曜3限
「経営学特別演習（データサイエンス）」（2022年度後期）
東京都立大学大学院経営学研究科　水曜6限
「資料分析学」（2022年度通期）
大手前大学現代社会学部通信教育課程　通信科目（eラーニング）
■2021年度
「基礎ゼミナール」（2021年度前期）
東京都立大学　基礎科目　水曜4限
テーマ【生活・学習のプロセスと成果を記録・分析・可視化してみよう】
「教養としてのデータサイエンス」（2021年度後期）
東京都立大学　教養科目（科学・技術・産業）
「資料分析学」（2021年度通期）
大手前大学現代社会学部通信教育課程　通信科目（eラーニング）
「計算知能入門」（2021年度第2学期）
放送大学　面接授業　専門科目（情報）
■2020年度
「基礎ゼミナール」（2020年度前期）
東京都立大学　基礎科目　水曜4限
テーマ【データをもとに生活・学習のプロセスと成果を分析・可視化してみよう】
「教養としてのデータサイエンス」（2020年度後期）
東京都立大学　教養科目（科学・技術・産業）
「資料分析学」（2020年度通期）
大手前大学現代社会学部通信教育課程　通信科目（eラーニング）
■2019年度
「基礎ゼミナール」（2019年度前期）（→2019年度までの内容は「基礎ゼミナール（2019年度までの内容）」にて）
東京都立大学　基礎科目　水曜4限
テーマ【データをもとに生活・学習のプロセスを分析・可視化してみよう】
「教養としてのデータサイエンス」（2019年度後期）
首都大学東京　教養科目（科学・技術・産業）
「資料分析学」（2019年度通期）
大手前大学現代社会学部通信教育課程　通信科目（eラーニング）
「計算知能入門」（2019年度第2学期）
放送大学　面接授業　専門科目（情報）
■2018年度
「基礎ゼミナール」（2019年度前期）（→2019年度までの内容は「基礎ゼミナール（2019年度までの内容）」にて）
首都大学東京　基礎科目　水曜4限
テーマ【データをもとに学びのプロセスを分析・可視化してみよう】
「教養としてのデータサイエンス」（2018年度後期）
首都大学東京　教養科目（科学・技術・産業）
「資料分析学」（2018年度通期）
大手前大学現代社会学部通信教育課程　通信科目（eラーニング）
「計算知能入門」（2018年度第2学期）
放送大学　面接授業　専門科目（情報）
■2017年度
「基礎ゼミナール」（2019年度前期）（→2019年度までの内容は「基礎ゼミナール（2019年度までの内容）」にて）
首都大学東京　基礎科目　水曜4限
Webシラバス（首都大シラバスシステムへのリンク）
テーマ【学びのプロセスを可視化してみよう】
「計算知能入門」（2017年度第2学期）
放送大学　面接授業　専門科目（情報）
■2016年度まで
「情報活用II（応用）」（2014～2016年度）
大手前大学現代社会学部通信教育課程　スクーリング科目
非常勤講師
「情報活用I（基礎）」（2012～2013, 2015～2016年度）
大手前大学現代社会学部通信教育課程　スクーリング科目
非常勤講師
「キャリアデザインI」「キャリアデザインII」（2011年度）
大手前大学　初年次必修科目
科目サブコーディネーターも担当
「フレッシュマンセミナーI」「フレッシュマンセミナーII」（2010年度）
大手前大学　初年次必修科目
「情報活用I」「情報活用II」（2010～2011年度）
大手前大学　初年次必修科目
科目コーディネーターも担当
「情報活用100SP」「情報活用100AU」（2008～2009年度）
大手前大学　初年次必修科目
2009年度は科目コーディネーターも担当
2008年度は非常勤講師
https://gyazo.com/179c178b7004ab9144e2b646abc79d03