認定プログラム「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)」
データサイエンス・AI入門【リテラシーレベル】
■概要、および当該教育プログラムにおいて身に付けることのできる能力
本プログラムは， Society5.0に描かれている目指すべき未来社会を実現するため，デジタル社会の「読み・書き・そろばん」にあたる「数理・データサイエンス・ＡＩ」の基礎力を身に付けられるように構成されている，文系・理系問わず全学学生が学修可能なプログラムです．
千葉科学大学の全ての学部・学科で受講することができる一般基礎科目の一つであり、「データサイエンス入門」と「人工知能基礎(旧科目名：メディア・人工知能リテラシー)」という必修の２科目から構成されています。両科目の全体を通して、モデルカリキュラムと対応した以下の５項目に関して学修します（カッコ内は関連するモデルカリキュラムの項目番号を表す）。
(1) 現在進行中の社会変化： AI最新技術の活用例や人間の知的活動とAIの関係性 [導入1-1, 1-6]
(2) 社会で活用されているデータ： オープンデータや仮説検証、データ・AI活用領域の広がり [導入1-2, 1-3]
(3) 様々な適応領域： データ可視化や地図上の可視化、今のAIで出来ることと出来ないこと、探索的データ解析、関係性の可視化 [導入1-4, 1-5]
(4) 活用に当たっての留意事項： 情報セキュリティ、データ倫理 [心得3-1, 3-2]
(5) 基本的な活用法： データの種類、代表値、データのばらつき、データの比較、データ解析ツール [基礎2-1, 2-2, 2-3]
すなわち、入門コースとして、数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを扱う能力を身に付けるのに必要な知識及び技術を体系的に習得する。
■修了要件：
以下の全学科共通の必修の２科目の単位を両方とも取得していること。
「 データサイエンス基礎（旧科目名：データ・情報リテラシー）」
「 人工知能基礎（旧科目名：メディア・人工知能リテラシー）」
■開設される授業科目、その授業の方法及び内容
・ 「データサイエンス基礎」（旧科目名：データ・情報リテラシー）
本授業では、社会に溢れているデータから価値を引き出すための基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、データ処理関数、情報セキュリティやインターネットにおける自己防衛法を学ぶ。また、目的に応じてデータを収集・管理・編集し、基本的なデータ処理関数を適用し、可視化・図式化し、その結果を読み取り、そして第三者に客観的エビデンスを示すスキルを、Google SpreadsheetやSlideなどのツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。
・ 「人工知能基礎」（旧科目名：メディア・人工知能リテラシー）
本授業では、ヒトが知能を使ってすることを機械ができるようにした仕組みを利活用するための基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、人工知能の基本的な能力や社会応用の可能性、情報社会の権利について学ぶ。また、人工知能ツールやサービスに触れることを通して人工知能が社会生活に及ぼす影響につ いて考察したり、他者の権利を尊重して社会発信したりするスキルを、Google ColaboratoryやDocumentなどのツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。
■実施体制
プログラムの運営責任者：Musashino University Smart Intelligence Center センター長
プログラムの改善・進化：Musashino University Smart Intelligence Center（MUSIC）
プログラムの自己点検・評価：自己点検・評価委員会
■開講状況
・令和２年度の修了者数： 2,313名
■自己点検・評価