尚絅学院大学

尚絅学院大学 AIデータサイエンス教育プログラム

本プログラムは、全学類の初年次の学生を対象とし、AIやデータサイエンスの基礎を理解し、社会の変化、とりわけ AI技術とビックデータがもたらす可能性、適用事例、来たるべき社会に向け基盤となる必要な知識と能力を習得します。

MDASH

（認定期限：令和10年3月31日）

制度の概要について

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）

申請書の公開

取組概要

実施体制

統括（設計・改善）

教育開発推進委員会
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情報教育WG

授業運営

  • 人文社会学類
  • 心理学類
  • 子ども学類
  • 学校教育学類
  • 健康栄養学類

評価

  • 自己点検・評価委員会
  • 外部評価委員会
  • 全学的な情報教育の推進を目的として、各学類の担当委員から構成される教育開発推進委員会の情報教育WGにて、プログラムを統括する。
  • 情報教育WGにて、カリキュラムやシラバスの共通化・ルールや教材を整備して提供し、各学類の科目担当者が授業実施する。
  • 授業評価アンケートによる学生の自己評価および学習成果可視化システム（アセスメンター）や外部委員会等の意見を参考に、プログラムの評価を行い、授業改善につなげる。

※2023.5.1 申請時

プログラム構成

①AIやビックデータがもたらす社会の変化
  • コンピュータやICTの進展、ビックデータの時代
  • 第4次産業革命、Society 5.0とDX
②現代社会におけるAIの利活用
  • レコメンド機能、画像認識、音声認識
  • 機械翻訳、自動運転など
③AIと人類・技術
  • AIとはなにか、AIの歴史、強いAI／弱いAI、シンギュラリティ
  • AIの種類と特徴、探索、推論、知識工学、機械学習：教師あり／なし、深層学習など
④データサイエンス／演習
  • データサイエンスとは何か、情報とデータの違い
  • 記述統計学、相関関係と因果関係、統計学的判断、点推定と区間推定、予測を行うための分析手法、質的研究
  • 政府統計ポータルサイト e-Statの活用、統計解析の演習、統計 Dashboardの活用
⑤AIやデータ社会がもたらす諸問題・将来に向けて
  • AI社会にかかわる倫理的問題、AI社会での雇用の変化、SDGsにおけるAIやデータサイエンスの役割

※2022年度シラバスより抜粋

学習成果

  • ICTおよびAIがもたらす社会の変化を概観できるようになる。
  • AIの基本的仕組みに関する知識を習得する。
  • 多種多様なデータを扱うデータサイエンスの基礎を理解する。
  • 新たな社会変化に主体的に向き合える思考力および倫理観を身に付ける。

プログラムの位置づけ

大学で学ぶ学生に求められる、広く豊富な教養の修得、さらにさまざまな問題を抱えた現代社会の様相を広い視野で洞察する目を養い、総合的な判断力を培うことを重視する観点から、教養教育科目の尚絅STEAM区分において、情報科学科目（4単位以上）の履修を課しています。そのうち、1～2年次に設置した本教育プログラムの「AI社会とデータサイエンス」を、「情報リテラシー」とともに 全学必修科目として開講しています。

開設科目及び概要

開設科目 授業の方法 概要
AI社会とデータサイエンス 講義 本講義では、AIの基本的仕組みを知り、社会におよぼす影響を理解できるように解説します。また、大量のデータに埋もれることなく活用できるように､データサイエンスの基本的手法についても学びます。

※開設科目の詳細については科目名のリンクから、学生ポータルサイト（Campuamate-J）にアクセスの上、ログイン情報入力欄下の「大学・大学院シラバス検索」よりシラバス検索をご利用ください。

自己点検・評価の結果