数理・データサイエンス・AI教育プログラム(申請予定)

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度は、社会においてどのようにデータが利活用されているかについて理解し、それを適切に活用する基礎的な能力(リテラシーレベル)や、データを正しく処理・活用して、課題を解決するための実践的な能力(応用基礎レベル)を育成することを目的としています。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大学等の正規の課程(教育プログラム)を文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。

プログラムの名称

椙山女学園大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム

方針

椙山女学園大学では、2024年度より「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」を開始します。また、その実績をもって、2025年度にMDASH認定制度に申請します。

プログラムの目的

Society5.0の基盤に係る数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な知識を身につけ、それらを業務に効果的に利活用できる人材を目指すための教育プログラムです。本プログラムはデータサイエンスやAIに関する基礎知識を身につけ、社会の様々な問題解決にアプローチする力を養うことを目的とします。

見につけることのできる能力

【リテラシーレベル】
  • 現代社会におけるデータサイエンスやAIの重要性について理解し、その利活用の現状について把握することができる
  • データやその分析結果を読み取るための基礎知識を身に付ける
  • データやAIを利活用するための留意事項を把握し、その重要性を理解すること
  • プログラミング、アルゴリズム、機械学習などAI・データサイエンス分野における技術的基礎を理解すること
  • 表計算ツールを活用して、適切にデータの収集・分析、グラフ作成、データベース操作が実行できる

  • 【応用基礎レベル】
  • 社会の様々な場面で、数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決するために、基礎となるデータ分析やプログラミング技術を習得する
  • データの基本統計量が求めることができ、基礎的な相関分析と回帰分析ができるようになる。また、データの可視化ができるようになる
  • 問題に対する適切な手法を選択し、基礎的なデータ分析ができるようになる


  • プログラムの構成(授業科目)

    【リテラシーレベル】
    各科目の授業の方法と内容については、各科目のシラバスを参照してください。
    学部・学科 科目名 開講年次
    全学部学科 AI・データと社会 1年次~

    【応用基礎レベル】
    各科目の授業の方法と内容については、各科目のシラバスを参照してください。
    学部・学科 科目名 開講年次
    情報社会学部
    情報デザイン学科
    AI・データと社会 1年次~
    情報基礎数学 1年次~
    データ分析入門 1年次~
    データサイエンス入門 2年次~
    情報社会学部
    現代社会学科
    AI・データと社会 1年次~
    社会調査入門 1年次~
    社会データ分析基礎 2年次~

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    修了要件

    【リテラシーレベル】
    学部・学科に関わらず、教養教育科目の「AI・データと社会」(2単位)を修得すること。

    【応用基礎レベル】
  • 情報社会学部/情報デザイン学科:教養教育科目の「AI・データと社会」(2単位)と専門教育科目の「情報基礎数学」(2単位)、「データサイエンス入門」(2単位)、「データ分析入門」(2単位)の4科目(8単位)を修得すること。
  • 情報社会学部/現代社会学科:教養教育科目の「AI・データと社会」(2単位)と専門教育科目の「社会調査入門」(2単位)、「社会データ分析基礎」(2単位)の3科目(6単位)を修得すること。


  • 取組概要

    椙山女学園大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム取組概要(リテラシーレベル)
    椙山女学園大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム取組概要(応用基礎レベル)

    実施体制

  • プログラムの実施責任者:大学情報教育開発センター長
  • プログラムを改善・進化させるための体制:大学情報教育開発センター
  • プログラムの自己点検・評価を行う体制:大学情報教育開発センター


  • 自己点検・評価

    令和6年度 自己点検・自己評価について(リテラシーレベル)
    令和6年度 自己点検・自己評価について(応用基礎レベル)
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