教務関連

データサイエンス・AI教育プログラム

１．目的

本学では、学生のデータサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、データサイエンス・AＩを適切に理解し、それらを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、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ことにより、学生のデータサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力の向上を図ります。

 

２．概要

次の５つの到達目標（コアカリキュラム）に基づいて、構成されたデータサイエンス・AIに関する科目を、全学部・全学科共通で開講します。それらの科目の単位を修得することにより、プログラム修了となります。

 

①数理・データサイエンス・AIは、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ものであること。

 

②数理・データサイエンス・AIが対象とする「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こと。

 

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、数理・データサイエンス・AIは様々な適用領域（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であること。

 

④ただし数理・データサイエンス・AIは万能ではなく、その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）を考慮することが重要であること。

 

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こと。

 

３．プログラム構成科目及び修了要件等

 

（１）プログラム構成科目

科目名	単位数	開講年次	科目区分
コンピュータ利用技術Ⅰ	２単位	１年次	経済学部専門科目
統計学	２単位	１年次	総合科目
社会調査の仕方	２単位	１年次	総合政策学部国際学科専門科目

各科目のシラバスはこちら

コンピュータ利用技術Ⅰ

統計学

社会調査の仕方

 

（２）プログラム修了要件

プログラム修了要件

「コンピュータ利用技術Ⅰ」の単位を修得し（必修）、「統計学」または「社会調査の仕方」のいずれかの科目の単位を修得すること。（合計４単位） ※「学部間履修願」の提出により、他学部の科目が履修できます。 ・「コンピュータ利用技術Ⅰ」を総合政策学部の学生が履修する場合 ・「社会調査の仕方」を経済学部の学生が履修する場合

 

４．プログラムを修了するメリット

 

（１）身に付けることができる能力

データサイエンスやAIに関する基礎的な知識や技術を学び、実社会における様々な場面で活かすことができます。

 

（２）学修成果（修了証の発行）

プログラム修了者には「修了証」を発行します。

学修成果の１つとして、今後の科目履修や就職活動等（履歴書への記載等）で活用できます。　

 

５．プログラムの実施体制

運営責任者の統率の下、データサイエンス・AI教育プログラム推進会議を軸として、各関係部署で連携し、データサイエンス・AI教育プログラムを実施します。　

・プログラムの運営責任者：副学長

・プログラムを改善・進化させるための組織・委員会等：ノースアジア大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議

※各学科会議、FD委員会、キャリアセンター、教務課と適宜連携しながら実施します。

 

６．プログラムの自己点検・評価

毎年度、自己点検・評価を行い、次年度に向けた計画・実施・評価・改善の仕組み（ＰＤＣＡサイクル）を確立します。　　　　

・プログラムの自己点検・評価を行う組織・委員会等：ノースアジア大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議

「令和５年度 データサイエンス・AI教育プログラム」自己点検・評価結果