数理?データ科学?AI教育プログラム
プログラム概要
取組概要
体制?自己点検等の概要
本プログラムで身に着けることのできる能力
社会におけるデータ活用の事例と、そのような活用を可能とする技術（機械学習やAIなど）のおおまかな仕組みが理解できる。
また、そのような理解を基礎にして、学校教育における情報教育や統計教育の重要性を説明できる。さらに専門とする教科内容において、情報機器を適切に利用し、データ分析などの活動を取り入れ指導することができる。
修了要件
英皇娱乐_英皇娱乐官网￥下载平台学校教育学部の学部1年次の必修科目「基礎情報教育」(2単位)を取得すること
授業科目
| 基礎情報教育 | 英皇娱乐_英皇娱乐官网￥下载平台に入学した全学生が、教員となるために必要な情報リテラシーやデータ科学の基礎を学習するために、1年次生対象に開講される必修科目です。 座学（木曜日15回）で学んだことを、演習（火曜日15回）を通して理解を深めます。 |
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プログラムを構成する授業に含まれる内容?概要
数理?データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの数理?データサイエンス?AIモデルカリキュラム（リテラシーレベル）との対応は次の通りです。
モデルカリキュラムの「導入」?「基礎」?「心得」
| 授業に含まれている内容?要素 | 授業内容 |
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(1) 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り、それが自らの生活と密接に結びついている
※モデルカリキュラム導入１－１、導入１－６が該当 |
1-1 社会で起きている変化
1-6 データ?AI 利活用の最新事例 |
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（２）「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もの
※モデルカリキュラム導入１－２、導入１－３が該当 |
1-2 社会で活用されているデータ
1-3 データ?AI の活用領域 |
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（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、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
※モデルカリキュラム導入１－４、導入１－５が該当 |
1-4 データ?AI の利活用のための技術
1-5 データ?AI の利活用の現場 |
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（４）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）を考慮し、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をする
※モデルカリキュラム心得３－１、心得３－２が該当 |
3-1 データ?AI の利活用における留意事項
3-2 データを守る上での留意事項 |
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（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もの
※モデルカリキュラム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当 |
2-1 データを読む
2-2 データを説明する
2-3 データを扱う |
モデルカリキュラムの「選択」
- 4-1統計および数理基礎
- 4-3データ構造とプログラミング基礎
- 4-8データ活用実践（教師あり学習）
申請資料
- 英皇娱乐_英皇娱乐官网￥下载平台申請資料一式.pdf(2MB)
※申請後、「プログラム改善体制規則」および「自己点検?評価体制規則」が改正されています。
→ 学部教務委員会規程（R4更新）.pdf(122KB)
