数理・データサイエンス・AI教育プログラム

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）について

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度は、文部科学省が策定した教育プログラムの認定制度です。
大学（大学院を除き、短期大学を含む。）及び高等専門学校（以下「大学等」という。）の正規の課程であって、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的としています。

本学でも、デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎を学修するため、「情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）」を開講しております。

本プログラムは、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）」に認定されています（認定期間：令和5年4月1日～令和10年3月31日）。

情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）

本学においては情報リテラシー（数理・データサイエンス入門）が対象の科目となります。

目的概要

データを見る・分析する方法を理解し、データの利活用方法について学ぶ
日常生活や社会の抱える課題を解決するため、収集されたデータを分析して活用する能力は誰もが必要になっています。データを扱う上では、個人情報などの倫理的な問題、責任が生じるため、活用にあたってはさまざま留意する事項があることを理解することも重要です。本講義では、データの見方、分析の仕方を理解し、データの利活用方法について学修することを目的としています。

達成目標

(1) 数理・データサイエンス・AIが実社会でさまざまに活用されていることを理解して、説明ができる。
(2) 数理・データサイエンス・AIの正しい利活用には倫理的問題、個人情報、セキュリティなどを考慮する必要があることを理解して、説明ができる。
(3) 表計算ソフトを用いてデータを適切に読み解き、扱い、図表を作成して説明できる。

学修内容

(1)社会で起きている変化(数理データサイエンス・AIを学ぶ意義、データ・AI利活用の実例)
(2)データ・AIを扱う上で留意する点(パスワードの管理、情報倫理、ELSI、個人情報、データ倫理、AI社会原則)
(3)データの収集の方法(データとは何か、オープンデータの利用方法)
(4)データを読む(データの種類、分布、統計情報)
(5)表計算の使い方(オープンデータの利活用、データの扱い方、データの説明方法）
(6)その他(各学科・学系に合わせた学修内容)

身につく知識・能力

データ・AIに関する知識（データ・AIの活用方法・事例、情報セキュリティ、情報倫理、ELSI、データ倫理、AI社会原則）
データを収集する能力
データを処理する能力
データを分析する能力
データを可視化する能力
ITスキル

修了要件

情報リテラシー(数理・データサイエンス入門)(2単位)の単位修得

自己点検・評価について

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