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秋田大学地域におけるDX推進プログラム(リテラシー)

文部科学省 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) 

本プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)に認定されています(認定の有効期限:令和9年3月31日)。

プログラムの教育目標

現代社会における情報化の急速な進展により、多種多様で膨大なデータが身の回りにあふれている状態となりました。そしてこのようなデータを処理・分析し、そこから新たな知見を引き出す手法となるデータサイエンスが、大学生としての必修の知識となっています。本学では文系・理系を問わず、データサイエンスの基礎的知識・技法を身につけることを目標としています。

プログラムの概要

本プログラムは主に本学に在学する全学部生を対象として教養基礎教育科目において開講される必修の「データサイエンスリテラシー概論」と、学部等毎に開講する科目により、数理・データサイエンス・AI教育の基礎を学ぶことができるように構成されています。
全学委員会である学務系委員長会議が企画・実施するものです。

プログラムの修了要件と科目構成

本プログラムは本学に在学する全学部生を対象として開講する教養教育科目と、学部等の基礎教育科目・専門教育科目において、下記修了要件に沿って履修することでプログラム修了となります。

【修了要件】
教育プログラムを構成する授業科目「データサイエンスリテラシー概論:1単位」は必ず履修すること。
加えて、各学部等が定める科目1単位以上を履修し、合計2単位以上を修得すること。

なお、プログラムへの参加・修了認定に際し、申請等の手続きは不要です。単位取得完了をもって自動的に修了認定します。

区分 科目名 単位 履修(※)
全学共通 データサイエンスリテラシー概論
1単位
国際資源学部 情報処理の技法
1単位
教育文化学部 情報処理入門Ⅱ
1単位
医学部医学科 情報処理
1単位
医学部保健学科 応用統計Ⅰ
1単位
応用統計Ⅱ
1単位
疫学
1単位
理工学部 基礎情報学
1単位
基礎AI学
1単位

※履修方法:○は必修、△は選択

授業内容

授業科目「データサイエンスリテラシー概論」では、数理・データサイエンス・AIが、現在進行中の社会変化に深く寄与しているものであること、また、それが自らの生活と密接に結び付いているものであることを学びつつ、同時に、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があることを学習していきます。
また、その他の授業科目においては、実データ・実課題を用いた演習など、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の基本的な活用法を学んでいきます。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム 自己点検・評価