修学案内

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

 近年、技術の進歩に伴い大量のデータがあふれるようになりました。大量のデータから意味のある情報を見つけ出し、分析・活用するデータサイエンスへのニーズも高まっています。この社会のニーズに応えるため、本学では、令和3年度より、全学部学生を対象とした、リテラシーレベルの「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を実施しています。

※数理・データサイエンス・AI: AI戦略2019に示されているように、デジタルトランスフォーメーション(DX)社会の「読み・書き・そろばん」のことです。

本プログラムは令和4年8月24日付で、文部科学省による「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」に認定されました。(認定の有効期限: 令和9年3月31日まで)




【参考】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・応用基礎レベル)認定制度(文部科学省)

【参考】本学のプログラム申請内容


本プログラムで身につけることができる能力

・なぜ、数理・データサイエンス・AIを学ぶことが重要なのかを理解する
・ビッグデータやAIが社会でどのように活用され新たな価値を生んでいるのかを理解する
・AIの得意なところ、苦手なところを理解し、人間中心の適切な判断が出来ることを理解する
・社会にあるデータや課題の事例を通して、データやAIの活用でどのような解決が図れるかを予測できる

プログラム授業科目と学習内容

授業科目

・情報処理科目 「情報処理入門T」 2単位
・教養科目群(生活と社会) 「数理・データサイエンス・AI」 1単位 (3年次以上対象)

学習内容

(1)数理・データサイエンス・AIは、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ること、また、それが自らの生活と密接に結びついているものであること。
(2)数理・データサイエンス・AIが対象とする「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こと。
(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、数理・データサイエンス・AIは様々な適用領域(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であること。
(4)ただし数理・データサイエンス・AIは万能ではなく、その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)を考慮することが重要であること。また、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が重要であること。
(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こと。



修了要件

授業科目「情報処理入門T」または「数理・データサイエンス・AI」を履修し、かつ理解度確認テストで60点以上を取得すること。プログラム修了者には「修了証」を授与する。



実施体制

役割委員会・組織等
プログラムの運営責任者副学長(教育担当)
プログラムの改善・進化教育計画室IT教育部門
プログラムの自己点検・評価教育計画室

プログラムの自己点検・評価報告書

  令和3年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」自己点検・評価結果



問い合わせ先

学務課学務係
TEL:0742-20-3233
Email:gakumukakari(at)jimu.nara-wu.ac.jp  ※ (at)は@に置き換えてください。