大学紹介 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
2022年8月24日、本学のデータサイエンス教育プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に、認定されました。
星槎道都大学では、Society 5.0をはじめとした情報技術の急速な発展（社会の変化）に対応するため、経営・社会福祉・デザイン・建築の専⾨分野における専⾨知識・技能を持ち、それらを⼈々と協働しながらICT・データサイエンス・AI・IoTなどの情報技術の知⾒で考え、利活⽤して表現することで、さらなる課題解決や社会貢献ができる⼈材を育成するため、学び合い・地域課題解決を軸とした「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を実施しています。
プログラム概要
本学の「数理・データサイエンス・AI教育」プログラムは、本学の共通教育科目の科目区分「情報・数理基礎教育科目～情報リテラシー」に9科目設定されているうちの、データサイエンス・AIに関する授業を行う「情報基礎演習Ⅱ」（全学必修・1年次開講）を対象としています。なお、「情報基礎演習Ⅱ」は、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム※1が取りまとめた「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム〜データ思考の涵養〜」※2に対応し、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（リテラシーレベル）」※3に、2022年8月24日に認定されました。
＜概要図＞
プログラムの取組概要（PDF）
＜対象＞
令和3年度（2021年度）以降の入学生（全学部・全学科）が対象
＜参考＞
※1 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
※2 数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム〜データ思考の涵養〜
※3 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）
身につけることができる能力
本プログラムの教育を通して、データサイエンス・AI活用領域の広がりを理解し、それらを活用する価値を説明できる能力を身に付けます。また、データサイエンス・AIを活用する際に求められるモラルや倫理、データ駆動型社会における脅威（リスク）について理解し、習得できます。さらに、コンピュータスキルの向上とともに、データを適切に加工・分析・考察し、プレゼンテーションツール等を用いて、表現することができるようになります。
プログラムの修了要件及び対象科目
全学で開講している共通教育科目の科目区分「情報・数理基礎教育科目～情報リテラシー」に設定されている「情報基礎演習Ⅱ」（1年次後期開講・必修・1単位）を履修し、修得すること。
関連科目一覧
| 科目群 | 科目名 | 選択・必修 | 開講年次 | 単位 | シラバス | |
|---|---|---|---|---|---|---|
情報・数理基礎教育科目 | 情報リテラシー | 情報基礎演習Ⅰ | ||||
| 情報基礎演習Ⅱ | ||||||
| 情報倫理※1 | ||||||
| データサイエンス論※1 | ||||||
数理基礎 | 数学入門 | |||||
| 統計学入門 | ||||||
| 基礎統計演習※2 | ||||||
| 環境学入門 | ||||||
| AI入門※1 | ||||||
※1 当年度より2年次配当科目として新規開設したため、令和4年度より開講となります。
※2 当年度は経営学科のみの開講となりますが、令和4年度より全学科で開講となります。
実施体制
| プログラムの運営責任者 | 学長 |
| プログラムを改善・進化させるための体制 | 学務委員会 |
| プログラムの自己点検・評価を行う体制 | データサイエンス教育担当者会議 |
＜体制図＞
プログラムの実施体制（PDF）
自己点検・評価
＜令和3年度＞
数理・データサイエンス・AI教育プログラム 自己点検・評価報告書（PDF）
自己点検・評価の概要（PDF）