酪農学園大学: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)

Date:2024.05.24

2024年6月18日更新

 

リテラシーレベル・プログラムについて

酪農学園大学では、デジタル社会の基盤である「数理・データサイエンス・AI」への関心を高め、当該分野に係る基礎的な能力の向上を図る【リテラシーレベル・プログラム】に2024年度から取り組んでいます。

 

本プログラムの特徴

本学の全学生を対象とした、数理・データサイエンス・AIに関する正規課程の教育プログラムです。
幅広い学生が履修可能となるよう、基盤教育の「自然科学教育」と「情報教育」にある1年次と2年次配当科目を対象としています。
本プログラムは、文部科学省のモデルカリキュラムに沿う形で、「情報科学の基礎」「情報処理基礎演習」の2科目に加え、農食環境学群では「統計学I」、獣医学群では「統計学II」のそれぞれ3科目にリテラシーレベルの教育内容を網羅しています。
プログラムの前半では講義形式を中心として、数理・データサイエンス・AIと実社会・実生活および農学、畜産学、環境科学、獣医学との結びつきに関する動向、課題、可能性について学び、後半では演習形式を中心として、スプレッドシート(表計算ソフト)および導入的な統計プログラミングにより、データの統計的処理、表現、分析のプロセスについて学びます。

 

リテラシーレベルのモデルカリキュラムと開講科目の対応表

リテラシープログラムを構成する4科目は、「数理・データサイエンス・AI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」の1-1から4-2の教育内容を含み、これらの授業を受講することでそれらを学修することができます。

 

モデルカリキュラムと開講科目の対応表.pdf

 

プログラムの履修方法

通常の科目履修の際に「情報科学の基礎」「情報処理基礎演習」「統計学I」、獣医学群では「情報科学の基礎」「情報処理基礎演習」「統計学Ⅱ」の履修登録を行い、単位修得をすることで、本プログラムを履修することになります。
※今後プログラムの充実に向けて、必要科目数の削減や必須化といったカリキュラムの見直しについて併せて検討を進める予定です。

 

プログラムの実施体制等

当該プログラムを適切に管理・運営するため、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム推進委員会」を設置し、プログラムの開発、情報公開、自己点検・評価等の実施を行っていきます。