- 作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム
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本学のプログラムが、文部科学省より「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）」に認定されました。
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（認定の有効期間：令和12年3月31日まで）
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「作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」について
▶ プログラムの概要
本学では「作新学院大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」として、全学的な基盤教育として数理・データサイエンス・AIに関する内容を学べる科目群を設置しています。同プログラムでは、データサイエンス及び AI の基礎的な知識を習得し、数理・データサイエンス・AI を日常の生活、仕事等の場で使いこなすことが出来る基礎的な素養を身に付け、Society 5.0 の社会に必要とされる人材を育成します。プログラム修了者には、修了証を交付します。
▶ プログラムで身に付けることのできる能力（学修成果）
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AI を日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること。そして、学修した知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志で AI 等の恩恵を享受し、これらを説明・活用できるようになること。
▶ プログラムの修了要件
本学では、1 年次に「コンピュータリテラシー1（2単位）」、「統計学 1（2単位）」、「情報と社会（2単位）」を開講しています。これらの科目を受講し、単位を取得することで、数理・データサイエンス・AI に関する教育プログラムを履修したことになります。
▶ 授業科目と内容 及び モデルカリキュラムとの対応 -
１．社会におけるデータ・AI 利活用 講義内容 1-1 社会で起きている変化 ・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット（「情報と社会」第2回）1-2 社会で活用されているデータ ・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど
・1次データ、2次データ、データのメタ化
・構造化データ、非構造化データ
・オープンデータ（「情報と社会」第3回）1-3 データ・AI の活用領域 ・データ・AI活用領域の広がり（「情報と社会」第5回）1-4 データ・AI 利活用のための技術 ・非構造化データ/特化型AIと汎用AI/生成AI（「情報と社会」第5回）
・データ解析/データ可視化（「情報と社会」第7回）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)(「情報と社会」第7回)1-5 データ・AI 利活用の現場 ・課題抽出/データの管理/共有/課題解決
・AI利活用/事例紹介（「情報と社会」第8回）1-6 データ・AI 利活用の最新動向 ・生成AI
・大規模言語モデル、拡散モデル（「情報と社会」第5回）２．データリテラシー＜スキルセット＞ 講義内容 2-1 データを読む ・データの種類（量的変数、質的変数）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）
・外れ値（「統計学1」第2回）
・分散、標準偏差（「統計学1」第3回）
・代表値の性質の違い（「統計学」第６回）
・相関係数（「統計学」第11回,第13回）
・ヒストグラム（「統計学」第15回）2-2 データを説明する ・箱ひげ図（「統計学1」第4回）
・散布図（「統計学1」第11回）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ（「コンピュータリテラシー1」第13回）2-3 データを扱う ・データの集計（和、平均）（「コンピュータリテラシー1」第10回）
・データの並び替え、ランキング（「コンピュータリテラシー1」第15回）３．データ・AI 利活用における留意事項＜スキルセット＞ 講義内容 3-1 データ・AI を扱う上での留意事項 ・データ倫理
・データ・AI活用における負の事例紹介
・ハルシネーション（「情報と社会」第6回）
・プライバシー保護
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト（「情報と社会」第9回）
・データの捏造、改ざん（「情報と社会」第11回）
・倫理的・法的・社会的課題（「情報と社会」第13回,第14回）3-2 データを守る上での留意事項 ・パスワード、アクセス制御
・セキュリティ事故の事例紹介（「情報と社会」第11回）
・暗号化と復号
・情報セキュリティの3要素（機密性、完全性、可用性）（「情報と社会」第12回） -
▶ 実施体制
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委員会等 役割 大学教育センター長 運営責任者 作新学院大学 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム委員会 プログラムの改善・進化等
自己点検・評価
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▶ 自己点検結果
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