データサイエンスは身近に活用されています
データサイエンスは身近に活用されています
流通科学大学 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)
流通科学大学 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)
本プログラムは、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(リテラシーレベル)」に認定されています。
【認定有効期限:2028(令和10)年3月31日まで】
目的
学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育プログラムを設置しています。
プログラムを構成する授業の内容
現在を知り、過去を振り返り、ちょっと先の未来を見る
1回目 | イントロダクション
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2回目 | 社会とライフスタイルの変化(2)
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3回目 | 社会で活用されているデータ データ・AIの活用領域 |
4~7回目 | データを知る
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8~13回目 | データを読む
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14~15回目 | データを守る
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到達目標
- 数理、データサイエンス、AIが社会の中でどのように生かされ、われわれの生活にどのように結びついているかを知り、密接に関連しているものであることに気づく
- グループワークや個人ワークを通して、日常生活や社会の課題解決の糸口になり得ること、新たな価値を創出すること得ることを実感する
- 日常生活の中の疑問を統計の視点から見直すことで、データの基本的な扱い方を知り、新しい観点を養う
- 実データ、統計データ、社会での実例を題材とした演習を通して、データの活用方法を体験する
- 社会の変化とそれにともなうリスクや配慮事項を知り、理解する
身につけられる能力
課題発見・課題解決に必要な情報を見定め、適切な手段を用いて収集・調査、整理することができる情報を収集する力。
さらには、収集した個々の情報を多角的に分析し、現状を正確 に把握することができる情報の分析能力。
これらの収集、分析力を基に、現象や事実のなかに隠れている問題点やその要因を発見し、解決すべき課題を設定することができる課題発見力を養う。
加えて、さまざまな条件・制約を考慮して、解決策を吟味・選択し、課題の解決に向けた道筋や段取りを明らかにした上で、具体化することができる構想力を養い、
論理的思考力を持つことを目指す。