数理・データサイエンス・AI教育プログラム DX推進センター
数理・データサイエンス・AI教育プログラム
今、私たちの生きる世界は、気候変動や自然破壊、災害、紛争、貧困、食料や水不足、感染症、差別や格差など様々な問題が複雑に絡み合い、地球規模の課題となっています。2015年の国連サミットでは、すべての人が平和と豊かさを享受できる世界を実現する持続可能な開発目標（SDGs）が採択されました。これらの課題は相互に関係があり、様々な分野の人々が協同し取り組み、データやエビデンスから有益な情報を取り出し、合理的な分析と総合的な判断を行うことが必要とされています。
私たちには、地域の学校教育や医療・福祉、マーケティングや商品開発、企業経営の課題解決に、AIやデータサイエンスを活用することが、グローバルな課題の解決に結びつくことを強く意識して行動すること―"Act Locally, Act Globally"が求められています。
MDASHプログラム（数理・データサイエンス・AI教育プログラム）
全学部の必修科目として開講する「データサイエンス入門」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日まで)。
岐阜聖徳学園大学／岐阜聖徳学園大学短期大学部
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）プログラム
全学部の必修科目として開講する「データサイエンス入門」を含む、本学独自の「数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）プログラム」では、学生生活や卒業後の社会生活において、数理・データサイエンス・ＡＩを道具として活用し、社会に貢献できる人材を育成します。
特徴 01 身近な事例をもとに学生に興味・関心を持ってもらう授業を展開
日常生活やビジネス、教育や看護、福祉の現場など、様々なシーンでデータサイエンス・ＡＩが実際に利用されていることを知り、具体的な事例をもとに数理・データサイエンス・ＡＩを道具として活用する方法を学びます。
特徴 02 求められるのは発想力
文系の学生にとっても学びやすい内容で授業を展開するため、「データサイエンス入門」の履修には高校数学の知識は前提としていません。社会の様々な場面で問題に直面した時に、多様な解決策を提案できる発想力に重点を置き、問題解決のために人を説得する筋道を考えることや、説得の武器となるデータの活用手法を初歩から幅広く学びます。
特徴 03 卒業後に活用できるスキルの修得
各学部を卒業後、社会で活躍する場面を想定し、学部の特徴を活かして実データ（あるいは模擬データ）を用いた演習形式で授業を展開します。
＜2022(令和４)年度～＞
○岐阜聖徳学園大学
○岐阜聖徳学園大学短期大学部
2021(令和３)年度 プログラム構成科目と授業内容 ※大学のみ
修了要件
[ 大学 ]
- 教養基礎科目「数学（データサイエンス入門）（２単位）」又は「統計入門（２単位）」
計２単位を取得すること。
教育学部
| 授業科目 | 統計入門 |
|---|---|
| 概要 | データサイエンスの基礎的概念を理解し、表計算ソフトExcelを使いながら、記述統計を中心にデータリテラシーについて学ぶ。 |
| シラバス |
外国語学部
|
授業科目 |
数学（データサイエンス入門） |
|---|---|
| 概要 | データサイエンスの基礎的概念を理解し、表計算ソフトExcelを使いながら、記述統計を中心にデータリテラシーについて学ぶ。 |
| シラバス |
経済情報学部
| 授業科目 |
統計入門 |
|---|---|
| 概要 | データサイエンスの基礎的概念を理解し、表計算ソフトExcelを使いながら、記述統計を中心にデータリテラシーについて学ぶ。 |
| シラバス |
看護学部
|
授業科目 |
数学（データサイエンス入門） |
|---|---|
| 概要 | データサイエンスの基礎的概念を理解し、表計算ソフトExcelを使いながら、記述統計を中心にデータリテラシーについて学ぶ。 |
| シラバス |
- 2021(令和３)年度 数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）プログラム 取組概要
- 数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）プログラム 申請書
- 数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）プログラム 変更届
2022(令和４)年度以降 プログラム構成科目と授業内容
修了要件
[ 大学 ]
-
教養基礎科目「ＩＣＴ基礎（２単位）」又は専門科目「コンピュータ科学基礎（２単位）」
-
教養基礎科目「データサイエンス入門（２単位）」
-
教養基礎科目「データサイエンス基礎（１単位）」
-
専門科目「データサイエンス（教育活用論）（１単位）」又は
専門科目「データサイエンス（ことば）（１単位）」又は
専門科目「AI実践演習Ⅰ（２単位）」又は
専門科目「データサイエンス（DX看護）（１単位）」
を取得すること
[ 短期大学部 ]
- 教養基礎科目「情報処理（２単位）」
- 教養基礎科目「データサイエンス入門（２単位）」
- 教養基礎科目「データサイエンス基礎（１単位）」
を取得すること。
教育学部
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授業科目 |
ＩＣＴ基礎 |
|---|---|
| 概要 | 学校の校務や学習指導などを教材にICT（情報通信技術）の基礎的知識、スキルを身につける。たとえば、文書作成ソフトや表計算ソフト、ウェブアンケート調査を活用して学級通信を作成したり、小学生向けのビデオ教材づくりやプログラミングなどの実習を通じてICT活用を学ぶ。 |
| シラバス |
|
授業科目 |
データサイエンス入門 |
|---|---|
| 概要 | 現代社会のあらゆる分野で重要視されている、数理・データサイエンス、およびデータについての基礎的な事項について学ぶ。AIが社会実装されている実例をもとに、データサイエンスの是非や方法論についてグループディスカッションやPCでの実習など、アクティブラーニングを多用して習得する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス基礎 |
|---|---|
| 概要 | ICTと人間の共通言語であるプログラミング言語の基礎を理解する。実際にプログラムをGoogle Colaboratory上で動作させる実習や、スクラッチやPython等を用いたプログラミングを体験しながらアルゴリズムや統計学の基本的な概念を理解する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス（教育活用論） |
|---|---|
| 概要 | 「データサイエンス入門」、「データサイエンス基礎」で習得した知識・技術をさらに発展させ、データサイエンス・AIを自分で活用できるための演習を行う。学部の専攻内容を交えつつ社会の様々な場面で利活用されている事例をもとに実際のデータ（模擬データ含む）を利用し、データサイエンスの実際を理解する。クラウドサービス等を利用した実践的な学習を行う。 |
| シラバス |
外国語学部
| 授業科目 | ＩＣＴ基礎 |
|---|---|
| 概要 | コンピュータを活用するための基礎的な知識や技術を身につけ、文書作成、情報検索、電子メール利用などについて適切にできるようになることが目標とした授業を展開する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス入門 |
|---|---|
| 概要 | 現代社会のあらゆる分野で重要視されている、数理・データサイエンス、およびデータについての基礎的な事項について学ぶ。AIが社会実装されている実例をもとに、データサイエンスの是非や方法論についてグループディスカッションやPCでの実習など、アクティブラーニングを多用して習得する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス基礎 |
|---|---|
| 概要 | ICTと人間の共通言語であるプログラミング言語の基礎を理解する。実際にプログラムをGoogle Colaboratory上で動作させる実習や、スクラッチやPython等を用いたプログラミングを体験しながらアルゴリズムや統計学の基本的な概念を理解する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス（ことば） |
|---|---|
| 概要 | 「データサイエンス入門」、「データサイエンス基礎」で習得した知識・技術をさらに発展させ、データサイエンス・AIを自分で活用できるための演習を行う。学部の専攻内容を交えつつ社会の様々な場面で利活用されている事例をもとに実際のデータ（模擬データ含む）を利用し、データサイエンスの実際を理解する。クラウドサービス等を利用した実践的な学習を行う。 |
| シラバス |
経済情報学部
|
授業科目 |
コンピュータ科学基礎 |
|---|---|
| 概要 | 教養として備えてもらいたい情報リテラシー、コンピュータに関する基礎的な原理、プログラミングの基礎を講義する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス入門 |
|---|---|
| 概要 | 現代社会のあらゆる分野で重要視されている、数理・データサイエンス、およびデータについての基礎的な事項について学ぶ。AIが社会実装されている実例をもとに、データサイエンスの是非や方法論についてグループディスカッションやPCでの実習など、アクティブラーニングを多用して習得する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス基礎 |
|---|---|
| 概要 | ICTと人間の共通言語であるプログラミング言語の基礎を理解する。実際にプログラムをGoogle Colaboratory上で動作させる実習や、スクラッチやPython等を用いたプログラミングを体験しながらアルゴリズムや統計学の基本的な概念を理解する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | AI実践演習Ⅰ |
|---|---|
| 概要 | 演習を通じてAI（人工知能）技術を用いたシステムやサービスの実践的な利用方法について学ぶ。さらに、内閣府が公開する経済関係の公開データを用いた景気動向分析や経済成長分析へのデータサイエンス・AI手法の応用についても取り扱う。 |
| シラバス |
看護学部
| 授業科目 | ＩＣＴ基礎 |
|---|---|
| 概要 | コンピュータを活用するための基礎的な知識や技術を身につけ、文書作成、情報検索、電子メール利用などについて適切にできるようになることが目標とした授業を展開する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス入門 |
|---|---|
| 概要 | 現代社会のあらゆる分野で重要視されている、数理・データサイエンス、およびデータについての基礎的な事項について学ぶ。AIが社会実装されている実例をもとに、データサイエンスの是非や方法論についてグループディスカッションやPCでの実習など、アクティブラーニングを多用して習得する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス基礎 |
|---|---|
| 概要 | ICTと人間の共通言語であるプログラミング言語の基礎を理解する。実際にプログラムをGoogle Colaboratory上で動作させる実習や、スクラッチやPython等を用いたプログラミングを体験しながらアルゴリズムや統計学の基本的な概念を理解する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス（DX看護） |
|---|---|
| 概要 | 「データサイエンス入門」、「データサイエンス基礎」で習得した知識・技術をさらに発展させ、データサイエンス・AIを自分で活用できるための演習を行う。学部の専攻内容を交えつつ社会の様々な場面で利活用されている事例をもとに実際のデータ（模擬データ含む）を利用し、データサイエンスの実際を理解する。クラウドサービス等を利用した実践的な学習を行う。 |
| シラバス |
短期大学部
| 授業科目 | 情報処理 |
|---|---|
| 概要 | 情報システムの社会利用について、現状を知ると同時に各自で問題点について意見を持てるよう情報システムを使用し、情報を収集・検討する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス入門 |
|---|---|
| 概要 | 現代社会のあらゆる分野で重要視されている、数理・データサイエンス、およびデータについての基礎的な事項について学ぶ。AIが社会実装されている実例をもとに、データサイエンスの是非や方法論についてグループディスカッションやPCでの実習など、アクティブラーニングを多用して習得する。 |
| シラバス |
| 授業科目 | データサイエンス基礎 |
|---|---|
| 概要 | ICTと人間の共通言語であるプログラミング言語の基礎を理解する。実際にプログラムをGoogle Colaboratory上で動作させる実習や、スクラッチやPython等を用いたプログラミングを体験しながらアルゴリズムや統計学の基本的な概念を理解する。なお本講義は、データサイエンス基礎（大学）と共通の内容であるが、一部を短期大学部専用プログラムとして、より実践的な内容とする。 |
| シラバス |
○モデルカリキュラム対応表
岐阜聖徳学園大学 数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）プログラム
モデルカリキュラム対応表
岐阜聖徳学園大学短期大学部 数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）プログラム
モデルカリキュラム対応表
○修了証明書 ※2022(令和４)年度～
修了者には「岐阜聖徳学園大学 数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）認定証」又は「岐阜聖徳学園大学短期大学部 数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）認定証」を交付し、数理・データサイエンス・ＡＩ教育（リテラシーレベル）スキルを証明します。
○実施体制
2021（令和3）年度
| 委員会等 | 役割 |
|---|---|
| 教養教育委員長 | プログラムの運営責任者 |
| 教養教育委員会 | プログラムの改善・進化 |
| 全学教務委員会 | プログラムの自己点検・評価 |
2022（令和4）年度
| 委員会等 | 役割 |
|---|---|
| デジタルトランスフォーメーション（DX） 推進センター長 |
プログラムの運営責任者 |
| デジタルトランスフォーメーション（DX） 推進センター運営委員会 |
プログラムの改善・進化 |
| 全学教務委員会 | プログラムの自己点検・評価 |