プログラム概要
本学では、データやAIを利活用する基礎的な素養の修得、課題解決のための基礎能力、専門分野への応用能力を身に付けるための「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（以下、本教育プログラムという。）」を設置し、数理・データサイエンス・ＡＩの基礎的素養及び応用能力を持つ人材を育成することとしています。
令和６年度入学の学生より、本教育プログラムの修了要件を満たした学生には、修了を認定し、修了証を発行します。
令和７年度には、文部科学省の「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）」への申請を行う予定としております。更には、応用基礎レベルへの申請も予定しております。
■日本国際学園大学数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム
《リテラシーレベル》
●本プログラムにおいて身に着けることのできる能力
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける。数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できるようになる。
●本プログラムの対象者
令和６年度及び令和７年度入学生
●リテラシーレベルの開講科目と修了要件
【開講科目】
情報リテラシー（２単位） １年次春学期
情報と社会（２単位） １年次秋学期
ＡＩ・データサイエンス概論（２単位） ２年次春学期
※開講時期は、変更になる場合があるので、時間割を確認して履修登録をすること。
【修了要件】
上記、３科目６単位を修得すること
※令和６年度入学生については、「情報基礎Ａ」を「情報リテラシー」へ読み替えるので、注意してください。
●科目概要
「情報リテラシー」
・ 正しいタッチタイピングを身につけ、実社会で要求される様々な日本語文書の基礎知識および作成技能を習得する。
・ 情報化社会に必要な最低限のＩＴ・ネットワーク、セキュリティに関する知識や技術を学習する。
・ 実習に使用するワープロソフトはMicrosoft社のWordとし、授業内容に即した課題（テキストの練習問題やプリントで指示）を出すので演習を行う。
・ 近年、急速にAI（人工知能）を活用するシステムが増えており、情報技術の進化とともにスキルや知識を習得し、今まで以上に有益に活用することが望ましい。
・ 本講義では、急速に発展する情報化社会におけるスキルや知識を理解し、AIを活用したソフトやスキルの習得を目指していく。
「情報と社会」
・ 社会⼈として備えておくべき、情報通信技術（ICT）に関する共通的な基礎知識と、企業等における業務を遂⾏するために必要な経営全般に関する総合的知識を修得する。
・ 企業における担当業務を理解し、その業務における問題の把握及び必要な解決を図る⼒を養う。
・ 安全に情報収集や活⽤を⾏うことができるように、ネット上のリテラシーを理解する。
・ 担当業務において、業務内容の分析やシステム化の⽀援を⾏うことができ、新しい技術（AI，ビッグデータ，IoT など）や新しい⼿法（アジャイルなど）の活⽤を推進できるようにする。
・ 企業活動や関連業務の知識を持ち、問題把握及び必要な解決を図るために、システム的な考え⽅や論理的な思考⼒で、スタートアップ企業のマネジメントに関する知識を⾝につける。
「ＡＩ・データサイエンス概論」
・ データ・ＡＩ活用領域の広がりを理解し，それらを活用する価値や限界を知り，日常生活や社会，組織でどのように使われているかを学ぶ。そして、データ・ＡＩのモラル・倫理・リスク・脅威の理解を深め，適切に利用することを意識して、知識・スキルの重要性を理解できるようになる。また、データの特徴を読み解き、適切な可視化手法を選択し、他者にデータを説明でき、不適切に作成されたグラフや数字に騙されないスキルを身につける。
《応用基礎レベル》
※令和８年度に文部科学省の「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」へ申請する予定です。積極的に履修することを勧めます。
●本プログラムにおいて身に着けることのできる能力
SNS等により社会には利用可能な大量のデータが出現している。これらを利用するデータサイエンスを構成する要素分野である「情報学」、「統計学」及び「数理科学」を用いた基礎的なデータ活用を行うことができるようにする。
また、情報社会において、⾃らの情報リテラシーをもとに、正しい情報を取捨選択でき、被害者にも加害者にもなりうる意識をもって、正しい情報活⽤ができ、また説明することができる情報倫理を体系的に理解し、適切な活⽤ができる意識・スキル・能⼒を⾝につけていく。
●本プログラムの対象者
令和６年度及び令和７年度入学生
●リテラシーレベルの開講科目と修了要件
【開講科目】
データ分析と統計１（２単位） ２年次春学期
データ分析と統計２（２単位） ２年次秋学期
情報倫理・情報セキュリティ」（２単位） ２年次春学期
ビジネス数理（データサイエンス）（２単位） ３年次秋学期
アルゴリズム（２単位） ２年次秋学期
ＡＩの活用（２単位） ２年次秋学期
※開講時期は、変更になる場合があるので、時間割を確認して履修登録をすること。
【修了要件】
上記、６科目12単位を修得すること
●科目概要
「データ分析と統計１」
データ処理に関する次の事項を教授する：抽出、視覚化、特徴量の計算、相関、回帰分析と予測、確率分布。授業以外の身近な場面でデータ処理を行えるように、授業ではエクセルによる演習を行う。
「データ分析と統計２」
実データの背後にある確率的規則性を推定し、データを適切に分類するための次の事項を学ぶ：点推定、区間推定、最尤推定、仮説検定、主成分分析、クラスター分析等。授業以外の身近な場面でデータ処理を行えるように、授業ではエクセルとRによる演習を行う。
「情報倫理・情報セキュリティ」
本講義では、急速に発展する情報化社会におけるスキルや知識を理解し、ネット社会における情報倫理・情報セキュリティを⾃ら形成していく能⼒を養っていく。
情報化社会においては、ネット上のモラルやルールを理解し、相互に安⼼して暮らせる社会を築いていく考え⽅を⾝に付けることが不可⽋である。特に若年層では、情報倫理が未成熟なため、ふとした利⽤で、加害者にも被害者にもなり得るのが実情でもある。「ネットにおけるコミュニケーション」・「情報技術とセキュリティ」・「インターネットと犯罪」・「個⼈情報と知的財産」・「SNSと情報モラル」などインターネット社会を⽣きるための情報倫理に関連する諸問題を実例をもとに取り上げて、⾃⼰防衛や社会防衛の意識を持てるようにしていく。
「ビジネス数理（データサイエンス）」
数理・データサイエンス・AIを活用するための数学・統計学の土台となる基礎知識を学ぶ。演習はPythonを用いて行う。
「アルゴリズム」
情報処理技術者に必須なアルゴリズムとデータ構造に関する基礎事項を学び、代表的なアルゴリズムについて実際にプログラミング⾔語Pythonを⽤いてプログラムを作成しさらに理解を深める。
「ＡＩの活用」
サイバー・フィジカル空間において，人間と協力して共に進化するＡＩに関する技術が発展しており，Society 5.0を実現するための重要な要素となっている。この授業では，デジタルツインの時代における次世代ＡＩ技術について理解を深めるために必要となる，ＡＩの基本的なアルゴリズム・要素技術について学ぶ。さらに，社会シミュレーションや画像認識・生成の演習を行い，ＡＩの活用による社会課題の解決手法を体験する。
問い合わせ先
本教育プログラムについて、不明な点等があれば、授業担当教員または学務担当まで問い合わせてください。