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至誠館大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム

本学では、全学的にデータサイエンス科目を設け、数理・データサイエンス・AI教育を実施しています。数理・データサイエンス・AI教育プログラムを行いながら、AIの基礎知識やデータの活用方法等、実社会で活かすことの出来るスキルを養っています。

 

 

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)

至誠館大学申請書類

 

1.プログラム内容

本プログラムは下記の通り、全8科目で構成されています。データサイエンスの基礎を1年次から修得することが出来る構成とすることで、2年次以降のデータ、AIに関する学びを充実させることが可能となります。

  講義名 修了要件 授業概要
データサイエンス科目 データサイエンス入門 必修 「データを読む力」、「データを説明する力」、「データを分類する力」、「データから法則をみつける力」を身につけます
データとAI 必修 実社会や生活の事象を中心に、AIやデータ等がどのような物か理解し、それらを活用するために必要な事柄を学びます。
情報処理演習Ⅰ 選択 学内ICTツールや必要なソフトウェアの利用方法、情報倫理、PCの使用方法などの情報リテラシーを学びます。さらに、文書作成技術の基本を身につけ、簡単なビジネス文書を作成できるようになることを目指します。
情報処理演習Ⅱ 選択 キーボードの基本操作を確認した後、表計算ソフト(Excel)の基本操作やデータ処理技術を習得し、集計処理、基本的な関数、グラフ作成、データベース機能などを利用できるようになります。
数学基礎 選択 連立方程式、ベクトル、行列、および行列式に関する理解を深めるために、座学と演習を通して学びます。
数学 選択 関数、微分係数・導関数の定義、および公式を理解し、計算できるようにします。その中で、経済学と微分・偏微分の関係を学びます。
統計学基礎 選択 統計学の基礎を学び、実際のデータを用いて計算や分析の方法を修得します。統計学の基礎概念を理解し、さまざまな分野での応用に備えます。
統計学 選択 統計学の基礎を学び、実際のデータを用いて計算と分析の方法を修得します。統計学の基礎概念を理解し、さまざまな分野での応用に備えます。具体的には、実際のデータを使用して相関分析や回帰分析の方法を解説し、分析結果を可視化して説明します。

2.シラバス

3.プログラムの修了要件

「データサイエンス入門」、「データとAI」を修得すること

4.プログラムの学習成果

・AIやデータがどのようなものか理解し、それらを活用するために必要な知識を身に付ける。

・「データを読む力」、「データを説明する力」、「データを分類する力」、「データから法則を見つける力」を身に付ける。

5.自己点検評価

  • 2023年度 自己点検評価(数理・データサイエンス・AI教育に係る科目)

6.実施体制

情報教育センター管理運営委員会(規定 PDF