香川大學では、令和2年度より、全學部1年生を対象とした、リテラシーレベルの數理?データサイエンス?AI教育プログラム「數理?データサイエンス?AIリテラシープログラム」を実施しています。

 本プログラムは、文部科學省「數理?データサイエンス?AI教育プログラム(リテラシーレベル)」に認定されています。(認定の有効期限:令和8年3月31日まで)?

【參考】文部科學省「數理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」?
【參考】數理?データサイエンス?AIリテラシープログラム 申請書 (7.02MB)

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実施體制

委員會等 役割
理事?副學長(教育擔當) 運営責任者
大學教育基盤センター プログラムの改善?進化
大學教育基盤センター(數理情報?遠隔教育部) プログラムの自己點検?評価

事業計畫

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本プログラムで身に著けることのできる能力

  1. 數理?データサイエンスの必要性を説明できる。
  2. 地域を含む実社會での數理?データサイエンスの事例を例示できる。
  3. どのような思考方法で數理?データサイエンスを扱うか、利用するアプリケーションも含めて説明できる。
  4. 代表的な數理?データサイエンスの技術とその利點?欠點を概説できる。
  5. 情報セキュリティ、情報モラルについて説明できる。

修了要件

 全學共通科目(全學必修科目)の情報リテラシーA(1単位)と情報リテラシーB(1単位)の計2単位を取得すること。

授業科目

授業科目名稱 概要 主な學習內容
情報リテラシーA 香川大學に入學する全學生が、早期に身に著けるべき情報リテラシーを學習するために、1年次生対象に開講される必修科目で、座學?演習を組み合わせた授業です。 情報社會に関わる基礎知識、情報セキュリティ、個人情報保護、匿名加工情報、暗號化、パスワード、データの集計?並び替え?ランキング?グラフ 等
情報リテラシーB 香川大學に入學する全學生が、文系理系を問わず初年次に身につけるべき數理?データサイエンスの基礎を學習するために、1年次生対象にeラーニングで開講される必修科目です。 データ?AIにおける心得、數理?データサイエンスを活用した地域活性、実社會のデータサイエンスの事例、データの確認と関數の使い方、正規分布、標準偏差、ヒストグラム、回帰分析、統計的仮説検定、機械學習(教師あり學習、教師なし學習) 等

 情報リテラシーとは、コンピュータが使えるというだけではなく、その技術を活用して、さまざまな情報を収集?分析し、適切に判斷する能力、それらをモラルに則って活用する能力のことです。

科目対応表

2021年度
學部 科目名 學年 必修?選択 単位數
教育學部 情報リテラシーA L(1)?[082101]
情報リテラシーA?L(2)?[082102]?
情報リテラシーA?L(3)?[082103]
1 必修 1
法學部 情報リテラシーA J(1)?[082201]
情報リテラシーA?J(2)?[082202]?
1 必修 1
経済學部 情報リテラシーA E(1)?[082301]
情報リテラシーA?E(2)?[082302]?
情報リテラシーA E(3)?[082303]
情報リテラシーA?E(4)?[082304]?
1 必修 1
醫學部 情報リテラシーA M(1)?[082401]
情報リテラシーA?M(2)?[082402]?
1 必修 1
創造工學部 情報リテラシーA T(1)?[082501]
情報リテラシーA?T(2)?[082502]?
情報リテラシーA T(3)?[082503]
情報リテラシーA?T(4)?[082504]?
情報リテラシーA T(5)?[082505]
1 必修 1
農學部 情報リテラシーA A?[082601]
1 必修 1
學部 科目名 學年 必修?選択 単位數
教育學部
法學部
経済學部
醫學部
創造工學部
農學部
情報リテラシーB?[083001]
1 必修 1
2020年度
學部 科目名 學年 必修?選択 単位數
教育學部 情報リテラシーA L(1) [082101]
情報リテラシーA?L(2)?[082102]?
情報リテラシーA?L(3)?[082103]
1 必修 1
法學部 情報リテラシーA J(1)?[082201]
情報リテラシーA?J(2)?[082202]?
1 必修 1
経済學部 情報リテラシーA E(1)?[082301]
情報リテラシーA?E(2)?[082302]?
情報リテラシーA E(3)?[082303]
情報リテラシーA?E(4)?[082304]?
1 必修 1
醫學部 情報リテラシーA M(1)?[082401]
情報リテラシーA?M(2)?[082402]?
1 必修 1
創造工學部 情報リテラシーA T(1)?[082501]
情報リテラシーA?T(2)?[082502]?
情報リテラシーA T(3)?[082503]
情報リテラシーA?T(4)?[082504]?
情報リテラシーA T(5)?[082505]
1 必修 1
農學部 情報リテラシーA A?[082601]
1 必修 1
學部 科目名 學年 必修?選択 単位數
教育學部
法學部
経済學部
醫學部
創造工學部
農學部
情報リテラシーB?[083001]
1 必修 1

モデルカリキュラム(リテラシーレベル)との対応

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モデルカリキュラム(リテラシーレベル)とは、分野を問わず、全ての大學?高専生(約50萬人卒/年)を対象にしたリテラシーレベルの教育の基本的考え方、學修目標?スキルセット、教育方法等を取りまとめたものです。

モデルカリキュラム(リテラシーレベル) ---數理?データサイエンス教育強化拠點コンソーシアム

プログラムを構成する授業の內容?概要(數理?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「導入」、「基礎」、「心得」に相當)
授業に含まれている內容?要素 授業概要 授業科目名稱

(1)現在進行中の社會変化(第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社會等)に深く寄與しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

※モデルカリキュラム導入1-1、導入1-6が該當

Society 5.0で実現する社會において、データ?AIによって、社會および日常生活が大きく変化していることをキーワードとなる知識を踏まえながら理解する。また、データ?AI活用領域の広がりを理解し、データ?AIを活用する価値を説明できる。さらに、AIを活用した新しいビジネス/サービスがどのように社會に浸透しているか理解する。

情報リテラシーA

情報リテラシーB

(2)「社會で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社會の課題を解決する有用なツールになり得るもの

※モデルカリキュラム導入1-2、導入1-3が該當

Society 5.0で実現する社會において、どんなデータが集められ、どう活用されているかを理解する。また、さまざまな領域でデータ?AIが活用されていることを理解する。これらを理解するために、地域(香川県域)における取り組みと、社會全般における取り組みの2つの観點から學習する。 情報リテラシーB

(3)様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域(流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等)の知見と組み合わせることで価値を創出するもの

※モデルカリキュラム導入1-4、導入1-5が該當

Society 5.0で実現する社會において、データ?AIを活用するために使われている技術の概要を理解する。また、データ?AI利活用の現場データ?AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを理解する。これらを理解するために、地域(香川県域)における取り組みと、社會全般における取り組みの2つの観點から學習する。 情報リテラシーB

(4)活用に當たっての様々な留意事項(ELSI、個人情報、データ倫理、AI社會原則等)を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする

※モデルカリキュラム心得3-1、心得3-2が該當

Society 5.0で実現する社會に生きる我々が、データ?AIを利活用する上で知っておくべきことやデータを守る上で知っておくべきことを理解する。個人情報保護法などの動向を理解し、データ?AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する。さらに、個人のデータを守るために留意すべき事項を理解する。

情報リテラシーA

情報リテラシーB

(5)実データ?実課題(學術データ等を含む)を用いた演習など、社會での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった數理?データサイエンス?AIの基本的な活用法に関するもの

※モデルカリキュラム基礎2-1、基礎2-2、基礎2-3が該當

數理?データサイエンス?AIの基本的な活用法について、データの特徴を読み解き、起きている事象の背景や意味合いを理解できる。また、適切な可視化手法を選択し、他者にデータを説明できるようになる。さらに、Microsoft Excelを用いた小規模データを集計?加工できるようになる。加えて、実際のAIサービスを利用して表形式のデータをどのように処理できるか理解する。

情報リテラシーA

情報リテラシーB

プログラムを構成する授業の內容?概要(數理?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「選択」に相當)
授業に含まれている內容?要素 授業科目名稱
統計及び數理基礎 情報リテラシーA、情報リテラシーB
アルゴリズム基礎 情報リテラシーA
時系列データ解析 情報リテラシーB
畫像解析 情報リテラシーB
データハンドリング 情報リテラシーB
データ活用実踐(教師あり學習) 情報リテラシーB
データ活用実踐(教師なし學習) 情報リテラシーB

プログラムの自己點検?評価

2020年度版

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