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データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム
Data Science & AI Literacy Curriculum

データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム

社会課題に挑む、
データ分析力とAIリテラシーを身につけます。

北海道武蔵女子大学では、令和6年度の開学と同時に「北海道武蔵女子大学データサイエンス・AIリテラシープログラム」をスタートさせ、データサイエンス・AIに通じた未来を担う人材の育成に取り組んでいます。

プログラムの概要

プログラムに開設される4つの科目の学修により、データサイエンス・AIに関する基礎知識やデータに基づく判断・課題解決の手法について、実際の活用事例なども参考にしながら学びます。さらにAIに関する課題や情報セキュリティについても学びを深め、変動する社会情勢の中でデータを駆使しAIと共存しながらビジネスで活躍する人材を養成します。

プログラムで身につけることができる能力

01

今後の社会において必要とされる
データを読み解く力

02

AIを利活用するために
必要な知識及びスキル

プログラムの認定条件

下記の4科目7単位の修得をプログラム認定要件とします。

データサイエンス・AI入門(1年前期・2単位)

社会での抱負な活用事例からデータサイエンス・AIで実現できる内容と課題の両面を学び、様々なビジネス・サービスの展開へとつなげていく基礎となる考え方を身に付ける。

情報基礎(1年前期・1単位)

コンピュータリテラシーおよび情報倫理・研究倫理の知識、情報セキュリティの知識を身に付ける。

データサイエンス基礎(1年後期・2単位)

データを読み取り、価値のある事実を導き出し、判断や問題解決に活かす統計学の基礎的な手法を、社会の事例をもとに学び、問題解決に活用する方法を身に付ける。

データエンジニアリング基礎(1年前期・2単位)

プログラミングの基礎からデータベースやWebアプリケーションとの連携までを学び、コンピュータでデータを利活用したサービスを社会に広く発信する方法を身に付ける。

プログラム修了者の声

授業で使っているスライドがとても凝っていて、特に画像がたくさん入っていたので解りやすかった。AIの技術的な説明だけではなく、AIが自分たちにとって身近な存在であると同時に、社会に与える問題まで学ぶことができた。授業もとても楽しかった。

パソコンの様々な操作方法や、これまで使ったことのなかったソフトの使い方について分かりやすく説明を受けることができて、基礎を学ぶ良い機会になった。AIを活用して必要な情報を瞬時に収集する方法や、ゲームの作成なども学んだので、今後も応用できるよう頑張っていきたい。

データから物語を読み解く統計的推定が興味深く、面白かった。ぱっと見は、ただ情報が書いてあるデータにしか見えないかもしれないが、集められたデータを詳しく見ることで、いろいろな情報から様々な想像をすることができ、限られた情報から全体像を描き出すこと、推定することの面白さを知った。

AIに頼ることは「ずるいこと」と考えていたが、この授業を通して、「すべてをAIまかせにするのではなく、自分でどんなものを作りたいか、どんなことをしたいのかを考え、AIを活用して実現していく」と考えるようになった。AIをいかに効果的に活用し、自分のしたいことを実現していくかが、これから社会に出て必要となってくる力だと感じた。

プログラムの特徴

01

社会動向、最新技術や知見を反映した実践的な演習や、プロジェクトベース学習

02

AIによるコード生成技術等を活用した実践と、理解のサイクルの加速

プログラムを改善・進化させるための体制

分科会会議

教育内容や体制の改善、外部連携を担う

  • カリキュラムやシラバスの見直し
  • 効果的な学習支援体制の構築
  • 教員の専門知識、教育スキル向上のための研修
  • 学習到達度の評価
  • 外部の意見聴取

関係者

  • 教育プログラム科目担当教員
  • 学部長
  • データサイエンス・AI分科会
  • 教学マネジメント推進会議
  • 産業界等、学外有識者

学びのサポート体制

学生の学修状況をサポートし、共有する

  • グループウェアや個人メッセージ等の活用による個別の学修指導
  • 学修状況の共有

関係者

  • 教育プログラム科目担当教員
  • 教務委員会
  • 初年次ゼミナール教員
  • プログラム履修者・ゼミナール生
  • 産業界等、学外有識者

自己点検・評価

令和6年度自己点検・評価

Information

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