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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)。

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)」
本学の認定制度への申請内容

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、数理・データサイエンス・AI教育の基礎を教育する5つの科目から構成されています。
なお、本プログラムは各学部における専門教育で必要となる数理・データサイエンス・AI教育の基盤となるため、全学部学生が受講することを目標に、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

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基礎教育科目において、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「情報と知識・技術Ⅰ:1単位」は必ず履修すること。
授業科目「基礎情報学(情報学入門):1単位」・「基礎AI学(AI学入門):1単位」・「基礎データサイエンス学Ⅰ(データサイエンス学入門Ⅰ):1単位」・「基礎データサイエンス学Ⅱ(データサイエンス学入門Ⅱ):1単位」はいずれか1科目を必ず履修し、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。

科目名 単位 履修(※) 修了単位
情報と知識・技術Ⅰ
1単位
計2単位以上
基礎情報学(情報学入門)
1単位
基礎AI学(AI学入門)
1単位
基礎データサイエンス学Ⅰ
(データサイエンス学入門Ⅰ)
1単位
基礎データサイエンス学Ⅱ
(データサイエンス学入門Ⅱ)
1単位

※修了にあたっては、○を1つ、△を少なくとも1つ履修すること

プログラムの構成

  • 情報と知識・技術Ⅰ
    (教養教育科目・1単位)
  • 基礎情報学(情報学入門)
    (基礎教育科目・1単位)
  • 基礎AI学(AI学入門)
    (基礎教育科目・1単位)
  • 基礎データサイエンス学Ⅰ(データサイエンス学入門Ⅰ)
    (基礎教育科目・1単位)
  • 基礎データサイエンス学Ⅱ(データサイエンス学入門Ⅱ)
    (基礎教育科目・1単位)

※5科目とも卒業要件としては、選択科目に分類されます。
プログラムの修了要件となる科目の履修方法は、上記「プログラムの修了要件」に従って履修してください。
※5科目とも教養基礎教育科目で開講されます。履修登録の際は、所属学部のルールに従ってください。

授業内容

授業科目「情報と知識・技術Ⅰ」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

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