数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム「データサイエンス概論」
現代社会に必須の「データ」を理解する
（有効期限：令和8年3月31日）
現在は第4次産業革命の只中にあり、狩猟社会、工業社会、情報社会に続く、人間中心の超スマート社会Society 5.0に向けて大きく社会が変革しています。そのような変革に必要なデジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎をすべての大学生が学ぶことを目的に設立された文部科学省の数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度「MDASH-Literacy」に準拠したカリキュラムで学びます。
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） 申請様式 (4.63 MB)
全学共通科目「データサイエンス概論」の特徴
「データサイエンス概論」は現代社会における仕事や生活の中で、データがどのように利用されているか、どのような活用方法があるか、課題は何か、ということなどについて学生が理解することを目的として、2020年度に全学共通科目の選択科目として開講しました。2022年度からは全学必修科目となり、すべての1年生が受講しています。「データサイエンス概論」はデータサイエンス科目群の中の導入科目として位置づけられており、発展科目によってここで学んだ内容をさらなる学びにつなげていきます。
＜特徴1＞ 入門ではなく概論
入口となる基礎的な知識ではなく、データサイエンスの全体像を把握します。日常生活、ビジネス、公共政策など、さまざまなシーンでAI・データサイエンスが利用されていることを、実際にAI・データサイエンスを業務として活用している外部企業との連携で「データサイエンス概論」のために協働開発した動画教材を使って学びます。
＜特徴2＞ 高校数学の知識不要
統計学・データマイニング・機械学習で利用される手法を幅広く学びます。それぞれの手法の数理的な理解よりも、どのようなときに利用され、分析結果がどのように活用されるのかを学ぶことを目的としているため、「データサイエンス概論」の履修には高校数学の知識を前提としていません。文系の初学者にとっても学びやすい内容です。
＜特徴3＞ 文理の区別なし
「法と倫理」の問題など、学問分野によらず重要なデータサイエンスに対する考え方を深めます。個人情報保護法や、OECDガイドライン、EUデータ保護指令、消費者プライバシー権利章典、GDPRといったデータを取り巻く国際動向や、情報漏洩、データバイアス、アルゴリズムバイアスといった負の事例などについて学びます。
＜特徴4＞ 学修管理システムによる学修成果の可視化
学習管理システム（LMS; Learning Management System）を活用して、動画教材の視聴や講義資料の閲覧、授業に対するコメントや質問、課題の提出・フィードバックなどを行っています。これらはLMS上に蓄積され、自分の学修の成果をいつでも振り返ることができます。
プログラム対象科目と修了要件
※2021年度以降は、すべての学部において対象1科目2単位の単位修得がプログラムの修了要件です。
2023年度（令和5年度）対象科目
2022年度（令和4年度）対象科目
2021年度（令和3年度）対象科目
2020年度（令和2年度）対象科目
※すべての学部において、下記の2科目2単位の単位修得によってプログラムの修了要件とする。
検討・検証の体制および経緯と今後の予定
本学では長期計画「グランド・レイアウト2.1」の一環として、新しい時代に対応した教育体系の整備を目指し、全学共通科目の刷新を中心として2019年度から検討を開始しました。特に「データサイエンス」については、新しい全学共通教育体系の主要な柱の一つに設定し、科目内容等を検討しました。更に2022年度からの必修科目化に先立ち、パイロット科目を2020年度から開講し、内容や手法の精査などの検証を進めてきました。詳細については以下のリンクをご参照ください。
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けての取組等
「データサイエンス概論」の内容については、逐次検証（自己点検・評価）をしながら、改善しています。過年度の意見聴取や改善の状況など、詳細については以下のリンクをご参照ください。
このページの内容についての
お問い合わせ窓口
- 担当部署名
- 基盤教育センター
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