東京家政大学
「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」
わたしたちは、あらゆる場面に種々のデジタルシステムが組み入れられた日常を生活しています。その生活は多種多様な情報があふれている一方で、2019年末からのコロナ禍以来これまでの知識や価値観、経験(成功体験も含む)が一旦リセットされるような予測困難な状況が続いています。このようなデジタル時代のなかで自分や社会にとって“価値”のあるものとは何なのか?について考え、見出せる力のひとつを本プログラムではデータリテラシーと捉えています。
データリテラシーは、IT、情報、メディアのほかに、本学で専門教育を行なってる健康管理、デザイン、教育、さらには産業界の現場におけるマーケティング、経済、金融など分野を問わず非常に幅広い領域と関連することから、“いま”を生きるために必要な教養です。
本学ではデジタル時代の教養を深めるため、新たに全学共通の「東京家政大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(MDACK:Mathematics、Data science、AI Certificate program in Kasei)」を開設し、その基幹科目として2022年度より「データサイエンス基礎」を開講しています。
プログラムの到達目標
(1)データサイエンスに関する基礎的な概念を理解し、社会における実際のデータ・課題を適切に読み解くことができる。(導入)
(2)データを利活用する上で必要な倫理面での留意事項を理解することができる。(心得)
(3)データの基礎的な分析方法を知り、活用することができる。(基礎)
当該プログラムにおいて身に付けることのできる能力
(1)数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な理解
(2)データ・情報の検索、収集に必要な基礎的なスキル
(3)データ・情報の基礎的な可視化スキル
(4)データ・情報から価値を読み取る基礎的なスキル
(5)データ・情報の活用にあたっての基礎的な留意点や倫理観
(6)誰一人取り残さない社会(SDGs) の実現化に必要なAI技術に関する基礎的な理解
(2)データ・情報の検索、収集に必要な基礎的なスキル
(3)データ・情報の基礎的な可視化スキル
(4)データ・情報から価値を読み取る基礎的なスキル
(5)データ・情報の活用にあたっての基礎的な留意点や倫理観
(6)誰一人取り残さない社会(SDGs)
(7)学科専門領域におけるデータサイエンス活用への橋渡し
科目構成と修了要件
2024年度版 | |
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科目 | データサイエンス基礎(リテラシーレベル,2単位) ※科目について詳しくはこちら |
修了要件 | 「データサイエンス基礎」2単位の修得 |
プログラム実施体制
プログラム実施組織 | 全学データサイエンス教育推進委員会 |
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運営責任者 | 全学データサイエンス教育推進委員会 委員長 |
自己点検・評価組織 | 全学データサイエンス教育推進委員会 |