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:2024.12.16
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。