2024年12月16日更新
2024年6月18日更新
2024年5月24日掲載

 

リテラシーレベル・プログラムの目的

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能力の向上を図るため、2024年度から全学群生を対象とした【リテラシーレベル・プログラム】を開始しました。

 

プログラム概要

本学の「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）」は、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年次の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。

■文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度について
（外部リンク）
　数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度：文部科学省
　※本学は2025年度（令和７年度）認定に申請予定です。

 

身に付けることのできる能力

①統計データを整理・解釈し、「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の基本的な活用法を身に付ける。
②数理・データサイエンス・AIがもたらす社会変化を理解する。
③データ・AIの利活用の現場や、そこで使用されている技術を理解する。
④データ・AIを利活用する際の留意事項を理解する。

履修科目

科目名	開講期	単位数	必修・選択の別
情報科学の基礎	１年前（後）学期	２単位	選択
情報処理基礎演習	１年後学期	１単位	必修
統計学Ⅰ（農食環境学群）	２年前学期	２単位	必修
統計学Ⅱ（獣医学群）	２年後学期	２単位	必修

履修科目のシラバスは こちら からご確認ください。

 

修了要件

通常の科目履修の際に、農食環境学群では「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、全ての対象科目の単位を修得することを要件とします。

 

実施体制

・運営責任者：教育センター長
・運営組織（委員会）：
　酪農学園大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム推進委員会
　※プログラムを適切に管理・運営するため、酪農学園大学教務委員会のもとに専門委員会を設置し、プログラムの開発、情報公開、自己点検・評価等を行う。

 

自己点検・評価

本プログラム修了者の状況に応じて適宜実施の上、公表する。