数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）

ページID：0037106 更新日：2025年5月9日更新印刷ページ表示

１．数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）
　IT・デジタル技術が先行する現在のネット社会において、正確な情報リテラシーと公正な情報判断力、高度な情報セキュリティが求められており、本学学生が「数理・データサイエンス・AI」を適切に理解し、これらを活用するための基礎的な能力を育成することを目的としています。

２．プログラムにおいて身につけることのできる能力

社会の情報化とネットワーク化に関する理解を深めることができる
情報化社会に対する批判的思考能力と主体性を育成することができる
将来の情報化社会を構想する力を養うことができる
データサイエンス的思考を習得することができる
確率と統計学の基礎を理解することができる
データ要約と視覚化を理解することができる
基礎的・発展的なデータ解析を実践することができる

３．対象学生
　令和４年度以降入学の全学部生

４．プログラムの修了要件
　「リテラシー（２単位）」「データサイエンス入門（１単位）」の科目（合計３単位）を修得すること。
　※各科目のシラバス検索はコチラ

５．プログラムの構成

科目名	項目(1)	項目(2)	項目(3)	項目(4)	項目(5)
ITリテラシー	〇	〇	〇	〇
データサイエンス入門	〇	〇	〇		〇

【参考】数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム（PDFファイル：1.45MB）対応箇所

項目	授業に含まれている内容・要素	モデルカリキュラム対応箇所
（１）	現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている	1-1.社会で起きている変化 1-6.データ・AI 利活用の最新動向
（２）	「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの	1-2.社会で活用されているデータ 1-3.データ・AI の活用領域
（３）	様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの	1-4.データ・AI 利活用のための技術 1-5.データ・AI 利活用の現場
（４）	活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、AI社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする	3-1.データ・AI 利活用における留意事項 3-2.データを守る上での留意事項
（５）	実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・AIの基本的な活用法に関するもの	2-1.データを読む 2-2.データを説明する 2-3.データを扱う

６．プログラムの実施体制

対応組織	役割
総合情報研究センター	プログラムの運営責任
共通教育専門委員会	プログラムの改善・進化
共通教育専門委員会	プログラムの自己点検・評価

７．プログラムの実績（修了者数）

学部名	令和６年度	令和５年度	令和４年度
文化学部	3	19	7
看護学部	1	4	2
社会福祉学部	26	16	10
健康栄養学部	10	0	0
合計	40	39	19

８．プログラムの自己点検・評価
　令和４年度　自己点検・評価（PDFファイル：91KB）
　令和５年度　自己点検・評価（PDFファイル：94KB）
　令和６年度　自己点検・評価（PDFファイル：93KB）

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