澳门金沙官网_澳门金沙赌城￥博彩平台は、文理を問わず、すべての学部の、すべての学生を対象に、文部科学省の「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) の認定に要する教育プログラムを設置しました。
本学の教育プログラムの特徴
専門性を探求する『データリテラシー』×『AI』の実践的基礎力を養う！
認定制度とは
政府の「AI戦略2019」に基づいて、文部科学省は、内閣府、経済産業省と連携し「数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度」を開始しました。この認定制度は、数理?データサイエンス?AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行う大学等の正規の課程（教育プログラム）を文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。主な教育プログラムであるリテラシーレベルでは、学生の数理?データサイエンス?AIへの関心を高め、それを適切に理解し活用する基礎的な能力を身につけることを目的に、すべての大学と短大?高専の学生が学修します。応用基礎レベルでは、課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的に学修します。
本学の「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）
本学の教育プログラムは、2024 (澳门金沙官网_澳门金沙赌城￥博彩平台6) 年度より、すべての学部（薬学部、食品栄養科学部、国際関係学部、経営情報学部、看護学部）の、すべての学生を対象に開始しました。
教育プログラムの目的
すべての学生が身につけるべき数理?データサイエンス?AIの基礎的な能力をアクティブラーニングで修得し、さらに、各学部の専門性を探求できるデータリテラシーを修得して、各々の専門分野において問題解決に向けた提案ができる実践的基礎力を養うことを目的としています。
到達目標
すべての学部の、すべての学生は、下記の学修成果 (知識?能力?技能) が得られると期待される。
- Society 5.0時代の礎である数理?データサイエンス?AIを学ぶことの意義を理解する。
- データ倫理、情報セキュリティ、AI社会原則などデータ?AI利活用の基礎を理解する。
- 目的に応じてPCでデータを分析?可視化 (図表化) し結果を説明する基礎的な能力を養う。
- データ利活用により、実課題解決に向けた提案ができる基礎力を養う。
教育プログラムの修了要件
全学共通科目「数理?データサイエンス?AI入門」と、下記の各学部のデータリテラシーに関するPC演習のある科目の合計2科目（2 ～ 3単位）を修得する。
1) 全学共通科目（卒業要件の必修科目）
数理?データサイエンス?AI入門（1年前期：1単位）
2) 各学部のデータリテラシーに関する科目（卒業要件の必修科目）
| 薬学部 | 科学演習（1年通年：1単位） | |
| 食品栄養科学部 | 食品生命科学科 | 情報科学演習（1年前期：1単位） |
| 栄養生命科学科 | 情報科学（栄養）（1年前期：2単位） | |
| 環境生命科学科 | 情報科学（環境）（1年前期：2単位） | |
| 国際関係学部 | コンピュータ?リテラシー#1, 2（1、2年前期?後期：2単位） | |
| 経営情報学部 | 情報リテラシ1（1年前期：2単位） | |
| 看護学部 | 情報処理演習（1年後期：1単位） | |
#1：2024 (澳门金沙官网_澳门金沙赌城￥博彩平台6) 年度の入学生まで卒業要件の選択科目、2025 (澳门金沙官网_澳门金沙赌城￥博彩平台7) 年度の入学生より卒業要件の必修科目に学則変更
#2：2024 (澳门金沙官网_澳门金沙赌城￥博彩平台6) 年度の入学生のみ、全学共通科目「情報検索実習」(卒業要件の選択科目) でも可
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学修のねらい
薬学部
Society 5.0の実現に向けて、数理?データサイエンス?AIの基礎を身につけ、データ収集?解析?可視化を通して、「データ+根拠」に基づく薬学的判断力および説明力を養うとともに、科学的根拠に基づいた医療（EBM）への理解を深め、研究や医療の場で活躍できる実践的基礎力を培う。
食品栄養科学部
Society 5.0時代に必要とされる数理?データサイエンス?AIの基礎を修得し、データの収集?分析?可視化を通じて、科学的根拠に基づいた課題解決の提案力を養い、「食」の知識を有する専門家として活躍できる実践的基礎力を培う。
国際関係学部
Society 5.0時代に不可欠な数理?データサイエンス?AIの基礎を理解し、データ収集?分析?可視化を通じて、実社会における国際的課題の解決に向けた提案力を養い、国際社会で活躍できる実践的基礎力を培う。
経営情報学部
Society 5.0時代に不可欠な数理?データサイエンス?AIの意義を理解し、データ収集?分析?可視化の能力を修得することで、現代社会でのイノベーションの担い手として課題を論理的に探求し克服していくための実践的基礎力を培う。
看護学部
Society 5.0時代に対応するため、数理?データサイエンス?AIの基礎を理解し、データの収集?分析?可視化する能力を修得することで、科学的根拠に基づいた課題解決の提案力を養い、看護職として活躍できる実践的基礎力を培う。
実施体制、教育プログラムの質保証に向けた取り組み、自己点検結果等
本学に「教務管理部 情報教育部会 MDASH推進部門」を設置し、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）の推進及び質向上を図るため、教育プログラムの開発、管理及び運営を行います。また、本学に「教務管理部 情報教育部会 MDASH自己点検?評価部門」を設置し、毎年度、教育プログラムの履修状況?修了状況、および、自己点検?評価を実施します。教育プログラムの学修成果について、シラバスで明示された各科目の到達目標を確認するため、客観的かつ厳格な成績評価を行います。また、各科目の授業評価アンケートなどを用いて多面的に学修成果の把握を実施します。
