文部科学省「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)プラス」に選定

8月4日付けで「滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム」が文部科学省から「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)プラス」に選定されました。

この制度は、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、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。

今回認定された多くの大学等のリテラシーレベルの教育プログラムの中でも、本学の教育プログラムは先導的で独自の工夫・特色を有するものとして、特に「リテラシーレベル(プラス)」として選定されています。

文部科学省ホームページ(認定・選定結果)はこちら


(認定期限:令和8年3月31日)

 

申請書の公表について

本学の認定制度申請内容はこちらからご覧いただけます。

 

取組概要

プログラムの目的

内閣府・文部科学省・経済産業省の3府省が連携し、大学等における数理・データサイエンス・AI教育の取組みを奨励するため「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」が設けられています。
本学では令和2年度から「滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を開始しています。

滋賀大学では、全国に先駆けて設置したデータサイエンス学部で専門的な教育を行っているほか、教育学部・経済学部においても学部の副専攻プログラムを通じて数理・データサイエンス・AIを学ぶことができる体制を整えています。「滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム」は、所属する学部に関わらず、すべての学生が身に着けるべき基礎的な能力を養うことを目的に、全学部学生を対象として実施しています。「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが作成した「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」に対応した教育内容を提供し、学生が数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、学ぶことや活用することの楽しさを実感できることも重視しています。

 

修了要件

「滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム」は、「データサイエンス入門」及び「データサイエンスへの招待」という同じ内容の2科目から構成され、学生は所属する学部に応じていずれか1科目を履修することが当プログラムの修了要件です。同じ内容の授業をデータサイエンス学部では大学入門科目として位置付け、教育学部及び経済学部では全学共通教養科目として位置付けるというカリキュラム上の位置付けの相違により、学部により科目名が異なっています。

教育学部及び経済学部では、全学共通教養科目「データサイエンスへの招待」(2単位)を履修し、単位を修得することが修了要件です。データサイエンス学部では、大学入門科目である「データサイエンス入門」(2単位)を履修し、単位を修得することが修了要件です。(令和3年度から「データサイエンスへの招待」は「データサイエンス・AIへの招待」に科目名を変更しています。)

なお、学生の皆さんは当教育プログラムへの申込手続きは不要です。

 

授業内容

「データサイエンス入門」
データは21世紀の石油という言葉にも象徴されるように、データから価値を生み出すデータサイエンスの重要性は、近年、非常に大きくなっている。その背景には、ユビキタス・IoTなどの技術の進歩に伴うデータ収集のコストの低下や、通信回線、コンピュータの性能の向上など、大量のデータを収集、保持、分析できる技術の発展がある。データの収集・加工・処理、データの分析、分析結果の解釈とその活用というデータサイエンスの3要素について紹介する。

「データサイエンスへの招待」
データサイエンスの社会における重要性、データサイエンスのカリキュラムの全体像、データサイエンスに求められる基礎知識、学習方法などについて講義する。全体にわたる準備的な講義の後、様々な分野(経済、産業、医学、環境、気象、調査等)における活用例を、オムニバス的に紹介しながら、データサイエンスの重要性を講義する。

 

シラバスは以下のリンクから確認できます。
(又はSUCCESSから検索 https://success.shiga-u.ac.jp/Portal/Public/Syllabus/SearchMain.aspx )

令和2年度
「データサイエンス入門」
「データサイエンスへの招待」(春学期・岩山クラス)
「データサイエンスへの招待」(春学期・斎藤クラス)
「データサイエンスへの招待」(秋学期・岩山クラス)

令和3年度
「データサイエンス入門」
「データサイエンス・AIへの招待」(春学期・岩山クラス)
「データサイエンス・AIへの招待」(春学期・斎藤クラス)
「データサイエンス・AIへの招待」(秋学期・岩山クラス)

 

プログラムで身につけることができる知識・能力・技能(学修成果)

このプログラムを履修することで、学生はデータサイエンスの社会における重要性について理解することができます。そして、データサイエンスの体系の概要と、データサイエンスを習得するためにどのような学習が必要とされるのかについて理解することができます。また、データの収集・加工・処理、データの分析、分析結果の解釈とその活用というデータサイエンスの3要素について基本的な技術を身につけるとともに、 データサイエンスの応用事例について理解することができるようになります。

 

実施体制、プログラムの質保証に向けた取り組み、自己点検結果等

教育・学生支援機構教育推進部門に「滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育推進部会」を設置し、各学部の学務関係委員会と連携して実施する体制を構築しています。また、「滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育推進部会」が中心となって本学における数理・データサイエンス・AI教育の推進及び質向上を図ることを目的として、毎年度、 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの自己点検・評価を実施します。

プログラムの履修状況・修了状況については、データサイエンス学部学務委員会及び教育・学生支援機構が把握を行います。数理・データサイエンス・AI教育推進部会は、プログラムの開発、管理及び運営並びに質向上について全学的に連絡調整を行います。プログラムの学修成果については、「滋賀大学における成績評価のガイドライン」及び各学部で作成している成績評価のガイドラインに基づき、シラバスで各科目の到達目標を明示し、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や学生生活実態調査などを用いて多面的に学修成果の把握を実施するとともに、データサイエンスに関する外部コンペティション参加なども学修成果として評価することとしています。さらに、学部の外部評価や大学全体の自己点検・評価報告会などの機会に産業界からの意見を伺い、教育プログラムを改善する際の参考とします。同窓会とも定期的に意見交換を行い、教育プログラムへの要望・期待などを取り入れることとしています。

滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育推進部会要項

 

◆令和2年度 学部別履修者数・修了者数

こちらからご確認ください。

 

◆自己点検・評価の結果

毎年度、当プログラムについて自己点検・評価を実施し、概要をホームページで公表します。自己点検・評価結果に基づき、プログラムの改善・向上に努めてまいります。

令和2年度

 

◆授業評価アンケートの結果

令和2年度開講の「データサイエンスへの招待」(計3クラス)の授業評価アンケート結果では、「授業はよく理解できた」、「授業には総合的に満足である」の質問に対して5段階評価で「強くそう思う」、「そう思う」との回答が3クラスで6割~7割を占めました。

♦学生の声・産業界からのご意見

今後、プログラムを履修した学生の声や修了生の就職先をはじめとした産業界からのご意見などを公開する予定です。

 

参考情報

データサイエンスeラーニング教材
滋賀大学では、「文理融合型大学への転換」を実現させるため、本学の学生がいつでもどこでもデータサイエンスの基礎を学ぶことができるeラーニング教材を導入しています。
この教材は、データサイエンス教育の全学・全国への展開を目的に本学が開発した「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」、「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」、「大学生のためのデータサイエンス(Ⅲ)問題解決編」及びより基礎から学びたい学生のための「高校生のためのデータサイエンス入門」から構成されています。
文系・理系を問わず大学生として身につけておきたい基礎知識を自分のペースで学ぶことができますので、自習教材として利用してみましょう。
→詳細はこちらから

 

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