NBU日本文理大学

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

【背景】

政府の「AI戦略2019」においては、日常生活ではAIに関するリテラシーを高め、各々の人が、不安なく自らの意思でAIの恩恵を享受・活用することを目指し、デジタル社会の基礎知識である「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能などを全ての国民が育み、社会のあらゆる分野で人材が活躍するために、高等教育段階のリテラシー教育として「文理を問わず、全ての大学・高専生(約50万人卒/年)が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」することを具体目標に設定しています。
本学も連携校として加盟する「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」において制定された「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~データ思考の涵養~」においては、数理・データサイエンス・AI教育が、「全ての学⽣が、今後の社会で活躍するにあたって学び、⾝に付けるべき新たな時代の教養教育(リベラルアーツ)」と位置づけられており、「産学⼀致」を建学の精神とする本学が⽬指す教育⽅針とも合致しています。

【目的】

本学における「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」は、デジタル社会を生きるための必須の基礎知識であるとともに、「リテラシーレベル」の学びを契機として数理・データサイエンス・AI に対する興味・才能を芽生えさせ、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。

【取組み概要】

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」におけるリテラシーレベル相当に準拠する教育プログラムとして、2020年度入学生より本プログラムを開講しています。

1年生
関連科目(2科目)
  • 情報リテラシー1(必修)

    修得する知識・スキル
    • 情報倫理
    • 情報の収集・処理・発信
    • 文書の作成,表計算ソフトの活用
  • 情報リテラシー2(選択)

    修得する知識・スキル
    • プレゼンテーションの作成・発表
    • 自己表現能力
    • 基本統計量の計算
2年生
本教育プログラム(1科目)

社会人になるためのデータサイエンス入門(選択)

目標現代の社会人に求められる「数理・データサイエンス・AI」の基礎的素養の獲得

修得する知識・スキル
  • 社会で起きている変化やデータ・AIの活用事例を認識
  • データ活用プロセスの基礎技術
  • 社会におけるデータ・AI利活用
  • データリテラシー(データを読む,説明する・扱う能力)の基礎能力
  • データ・AIを扱う・守る上での留意事項への理解
3年生
4年生
学部ごとの専門教育科目を通じて地域課題の解決に必要となる専門性を深め、ゼミ活動や卒業研究では、実際に生じている地域課題の解決などに取り組む

「人間力」あふれた“グローカリスト”として社会を支える人材へと成長

【身に付けることのできる能力】

  • 社会の問題・課題に対してデータ・AIの積極的な活用に関心を持ち、データ・AI利活用のための基本的な考え方と知識を身に付けることができます。
  • データ活用プロセスの基礎技術としてExcel等を用いてデータを集計・加工し、表やグラフで表現する能力を身に付けることができます。
  • データを扱う際にデータ倫理や情報セキュリティを意識して行動ができるようになります。

【修了要件】

  • プログラムを構成する全学教養基礎科目「社会人になるためのデータサイエンス入門」(2年後期・2単位)を修得すること。科目の到達目標や成績評価基準等はシラバスを参照してください。

【開設科目及び概要】

開設科目 授業の方法 概要
社会人になるためのデータサイエンス入門 講義及び演習 今日の世界では、デジタル化やグローバル化が急速に進み、社会・産業が大きく変化しています。データサイエンスは、今後のデジタル社会の基礎知識として捉えられ、社会に出る上で身に付けておくべき素養です。この授業では、現代の社会人に求められるデータサイエンスの基礎的素養を修得することを目的とします。

【実施体制】

  • 本プログラムは、教育推進センター教育支援部門によって推進されます。
  • 自己点検・評価は、本学 自己点検・評価委員会によって実施されます。

【自己点検・評価の結果(2022年5月)】