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
ビッグデータやAIといった情報に関するワードが私たちの生活の中でも身近なものになっている現在、情報サイエンスをよりよく理解し素養として身に着けること（情報リテラシー）は現代社会の一員として生活していく上で必要不可欠なこととなっています。また、学術分野においても国が薦めるSodiety.5.0（サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会）の知見に触れ、情報サイエンスを活用することができる基礎的能力の育成を目指した「数理･データサイエンス･AI教育プログラム」を令和5年度に整備しました。
開設される教育プログラムの科目は、「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）」の内容を含み、学科毎に専門教育科目へ繋げられるカリキュラムの位置づけになっています。
身につけられる能力
- データサイエンス・AIがもたらす社会の変化を知り，数理・データサイエンス・AIを学ぶ目的や意義を理解すること。
- 数理・データサイエンス・AI活用領域の広がりを理解し、データおよびAIの活用事例や最新動向について理解すること。
- データを適切に読み解く力、適切に説明する力を身に付けること。
- データおよびAIを利活用する際の倫理と法を理解すること。
- データを守るために留意すべき事項を理解すること。
開設科目と修了要件 ※学科指定の科目（単位）を修得すること。
- 教育･心理学科 「数理･データサイエンス･AI概論」選択２単位
- 看護学科 「情報処理」選択１単位
- 健康栄養学科 「基礎情報処理」必修１単位および「情報処理Ⅰ」選択１単位
授業概要
プログラム科目は、コンピュータや 通信通信・情報セキュリティに関する基礎知識や，AI社会に対応するために必要な数理データサイエンスの基礎知識を習得することを目的としています。数理データサイエンスAIによる分析が、社会活動の中で必要不可欠になっている現状やデータを活用し守る上での留意事項、またデータ・AI利活用のための技術をアクティブラーニングにより学修し、実際にデータ活用されている領域や現場について学びます。併せて実例による数理・データサイエンスの基本的な活用について学びます。
実施体制（評価結果と課題･改善点）
教育プログラムの点検･評価は、企画・FD・SD委員会において、履修状況、授業評価アンケート等から申請プログラムの教育内容について審査項目の点検･評価を行い、その改善・実施は、全学カリキュラム･教養教育検討委員会において、教育プログラムの整備を含め、社会の情報化ニーズへの教育の開発、改善を図ります。また、他大学等との連携によりプログラムの発展的活用を図っていきます。
〇授業評価
「数理･データサイエンス･AI概論」「情報処理」「基礎情報処理」「情報処理Ⅰ」
〇課題・改善点
科目の達成度は高かったが、選択科目のためか履修者数が伸び悩んでいる（まだ少ない）。時代のニーズや国の施策に沿った内容が授業計画に取り入れていることを、学生へ広く周知を図る。また、全体・各学科でカリキュラム改編のタイミングでプログラム科目の必修化を進めていく。