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）

1. プログラム名称

データ科学と社会 

2. プログラムで身に付けることのできる能力

・データを読み解く基本的な能力。
・AIについてそのごく初歩的な動作原理を説明できる能力。
・社会におけるデータ・AIの適切な利用について、自然科学と社会科学の両面から検討する必要性を説明できる。
・学生の専門分野におけるデータサイエンスを学ぶ意義について理解できる。
・実社会でデータ・AIの利活用が進められていることを説明できる。

3. 修了要件

（国際総合科学部を除く学部・学科・学環）
「データ科学と社会Ⅰ」と「データ科学と社会Ⅱ」の単位を修得すること。

（国際総合科学部）
「データサイエンスと社会Ⅰ」と「データサイエンスと社会Ⅱ」の単位を修得すること。

4. プログラム構成科目

• データ科学と社会Ⅰ
• データ科学と社会Ⅱ
• データサイエンスと社会Ⅰ
• データサイエンスと社会Ⅱ

5. 授業の方法及び内容

学習内容	授業科目	【参考】モデルカリキュラム（リテラシーレベル）*¹との対応
（1）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り、それが 自らの生活と密接に結びついている	データ科学と社会Ⅰ・Ⅱ データサイエンスと社会Ⅰ・Ⅱ	1．社会におけるデータ・AI利活用 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
（2）「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もの	データ科学と社会Ⅰ データサイエンスと社会Ⅰ・Ⅱ	1．社会におけるデータ・AI利活用 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
（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、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	データ科学と社会Ⅱ データサイエンスと社会Ⅰ・Ⅱ	1．社会におけるデータ・AI利活用 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
（4）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）を考慮し、情報セキュリティや 情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする	データ科学と社会Ⅱ データサイエンスと社会Ⅰ	3．データ・AI利活用における留意事項 3-1．データ・AIを扱う上での留意事項 3-2．データを守る上での留意事項
（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もの	データ科学と社会Ⅰ データサイエンスと社会Ⅰ・Ⅱ	2．データリテラシー 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

*¹数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム～データ思考の涵養～」

6. 実施体制

情報・データ科学教育センターが本教育プログラムの計画・実施・評価・改善を担っている。

情報・データ科学教育センター組織図

7. 評価と改善

当該プログラムに関する諸活動の改善・進化サイクルを機能させるため、自己点検・評価委員会を組織し、継続的な活動を実施している。詳細は以下のページを参照されたい。

→　評価・改善活動