高知大学リテラシーレベル数理・データサイエンス教育プログラム
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)
【参考】数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度:文部科学省
【参考】本学の認定制度への申請内容
1.高知大学リテラシーレベル「数理・データサイエンス教育プログラム」とは?
近年、急速なデジタルトランスフォーメーション(DX)の進展に伴い、データサイエンスを理解し、扱うことのできる素養を身につけた人材が社会に望まれています。本学においても、このような素養を身につけた人材を育成するため、令和3年度より、リテラシーレベルの数理・データサイエンス教育プログラムを実施しています。
2.プログラムの概要
本プログラムの対象は、令和2年度以降の初年次必修科目「情報処理」を履修した全学部生です。プログラム修了に必要な科目は全て、共通教育において開講し、希望する全学部生が受講可能となっています。
また、プログラム修了者を対象としたアンケートの回答内容、並びにプログラム構成科目の担当教員及び参加企業・自治体からの意見を基に自己点検・評価を行い、プログラムの改善・進化に努めています。
3.プログラムにおいて身に付けることのできる能力
実社会における行動決定にデータがどのように利用されているかを把握すると共に、そのデータの信頼性について検討できる能力
実社会において利活用されているAIの仕組みを理解する能力
4.プログラムの構成
区分 | 科目名 | 単位 | 項目① | 項目② | 項目③ | 項目④ | 項目⑤ |
必修 | 情報処理 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
選択A | DXとビジネス創出 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
さわってわかるAI講座 ~基礎理論からクラウド サービスを使った実践まで~ |
2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | ||
選択B | データ活用のためのプログラミング入門 | 2 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
データサイエンス実践課題演習 | 2 | 〇 |
≪各シラバスの検索はこちら≫
※項目①~⑤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)の審査項目です。
本プログラムの修了者は、5つの項目に示される内容・要素を全て満たすことができる構成となっています。
【参考】5つの審査項目と数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのモデルカリキュラム対応箇所
項目 | 審査項目 | モデルカリキュラム対応箇所 |
項目① | 数理・データサイエンス・AIは、現在進行中の社会変化(第4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等)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ついているものであること。 | 導入 1-1.社会で起きている変化 1-6.データ・AI 利活用の最新動向 |
項目② | 数理・データサイエンス・AIが対象とする「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得ること。 | 導入 1-2.社会で活用されているデータ 1-3.データ・AI の活用領域 |
項目③ | 様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、数理・データサイエンス・AIは様々な適用領域(流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等)の知見と組み合わせることで価値を創出するものであること。 | 導入 1-4.データ・AI 利活用のための技術 1-5.データ・AI 利活用の現場 |
項目④ | ただし、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(ELSI、個人情報、データ倫理、AI社会原則等)を考慮することが重要であること。 | 心得 3-1.データ・AI 利活用における留意事項 3-2.データを守る上での留意事項 |
項目⑤ | 実データ・実課題(学術データ等を含む)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の基本的な活用法に関すること。 | 基礎 2-1.データを読む 2-2.データを説明する 2-3.データを扱う |
5.修了要件
必修、選択A群及び選択B群からそれぞれ1科目以上(合計6単位以上)を修得すれば、本学の数理・データサイエンス(リテラシーレベル)修了者として認定されます。
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。単位修得をもって修了認定し、認定証を発行します。
6.実績
年度 |
修了者数 |
内訳 |
令和3年度 |
33名 |
人文社会科学部17名、理工学部6名 農林海洋科学部8名、地域協働学部2名 |
7.実施体制
委員会等 |
役割 |
教育担当理事 |
プログラムの運営責任者 |
教育情報委員会 |
プログラムの実施・改善 |
全学教育機構会議 |
プログラムの自己点検・評価 |
8.自己点検・評価