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、本学でも、文部科学省「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)」に対応する数理・データサイエンス・AI教育プログラムを創設します。
 本プログラムでは、2021年度より、本学の授業科目「情報処理入門T」を受講、かつ理解度確認テストで60点以上を取得した学生へ「奈良女子大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム修了証書」を授与いたします。この証書は本学で数理・データサイエンス・AI教育プログラムを適切に修了したものとしてお渡ししますので、就職活動等に是非ご活用ください。

 ※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。  

本学「情報処理入門T」で身につけられる能力

数理・データサイエンス・AIを適切に理解し,それを活用するリテラシーレベルの能力。



授業方法・内容 

以下の内容について、講義する。

(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

本学の授業科目「情報処理入門T」を履修、かつ理解度確認テストで60点以上を取得した者。単位取得後、在学中に修了の認定を得られるプログラムとなっている。



修了証書授与までの流れ

「情報処理入門T」を履修
       ↓
 理解度確認テストの受験
 ※確認テスト60点以上の学生のみ
       ↓
「奈良女子大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム修了証書」授与



実施体制

運営責任者:教育計画室長
企画・実施:教育計画室IT教育部門

プログラムを改善・進化させるための体制

自己点検・評価を行う体制



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。