様式２
学校名： 亜細亜大学
プログラムを構成する授業科目について① 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 具体的な修了要件
プログラムを構成する下記授業科目から20単位以上を修得すること。
下記③における1、5、7は10の、10は9、11、12、14、15、16の履修前提科目であるため、20単位以上を修得しプログラムを修了するためには1、5、7、10を修得することが必須となる。
なお、1、5、7、10を「修了前提科目」と呼ぶ。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 情報と社会Ⅰ
2 自然科学入門Ⅱ
3 数学入門Ⅰ
4 数学入門Ⅱ
5 統計学入門Ⅰ
6 統計学入門Ⅱ
表計算の基礎と応用
7
表計算とデータサイエンス
8 プログラミング言語Ⅰ
9 プログラミング言語Ⅱ
10 データサイエンス入門
応用情報
11
データサイエンス応用プロジェクトⅠ
応用情報
12
データサイエンス応用プロジェクトⅡ
13 数理の世界探究
14 ウェブの世界探究
15 総合学術演習Ⅰ
16 総合学術演習Ⅱ

授業科目名称26
27282930
3132333435363738394041174218431944204521462247234824492550

様式４
学校名： 亜細亜大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・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」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要
20世紀後半から現在まで人類はITを駆使しそれまで不可能であったことを実現してきた。一方、環境・格差等の課題も生じITの負の影響も明らかになった。Society5.0ではこれを甘受するのではなく、賢く行動することが求められており、その基盤となる素養が数理・データサイエンス・AIである。ここでは以下の各点について学ぶ。
（1）現代の社会：20世紀後半からの情報社会との違い（2）データに基づくアプローチの重要性：データを知恵に変える（3）デジタル・トランスフォーメーション：ビジネスモデルの根本的見直し（4）人間の知的判断の補完・置換としてのAI技術の可能性（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society
5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであ
講義テーマ
授業科目名称り、それが自らの生
情報社会の特質（５）
情報と社会Ⅰ活と密接に結びつ
情報社会とは何か-産業社会論の視点から（６）情報と社会Ⅰ
いている
情報社会とは何か-メディア論の視点から（７）情報と社会Ⅰ※モデルカリキュラ
情報技術と労働（８）
情報と社会Ⅰ
ム導入１－１、導入
IoT とセキュリティの諸問題（９）情報と社会Ⅰ
１－６が該当人工知能の諸問題（１０）
情報と社会Ⅰ
ディープラーニング（９）データサイエンス入門
ディープラーニング(実データへの適用)（１０）
データサイエンス入門
ディープラーニング(画像への応用)（１１）
データサイエンス入門
情報学の発展/情報の不思議（１１）
自然科学入門Ⅱ
授業概要

デジタル化の進展に伴い、紙媒体やアナログメディアに記録されたデータの多くが電子化され、流通するようになった。そもそもデータとはある特定の目的から見たときの素材であり、目的をもたなければ無用の長物にすぎない。したがって、素材としてのデータを活用し、意味や知恵を導出できるかどうかはデータサイエンティストの素養に大きく依存している。
AIは大量のデータからの学習を必要とするため、適切なデータセットを与える必要があり、ここでは以下の各点について学ぶ。
(1)多様なデータ：データの種類、構造化されたデータ、非構造化データ、メタデータ(2)ライフサイクルから見たデータ：０次データ、１次データ、２次データ、３次データ(3)指標の値としてのデータ：指標を何で測るか、代替指標、データの質(4)データサイエンス・AIの活用分野：ビジネス、保健医療、セキュリティ等（２）「社会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、日常生活や社会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が該当

応用情報Ⅰデータサイエンス応用プロジェクトⅠ

講義テーマ
情報とは何か?（２）アナログ情報とは「写実画」である（３）デジタル情報とは「抽象画」である（４）
データ分析プログラミングの基礎（２）
分類問題（５）
回帰分析（６）
クラスタリング（７）
機械学習（８）
データ処理プログラミング（記号列データの処理、自然言語処理）（３～４）

応用情報Ⅰデータサイエンス応用プロジェクトⅠ

音楽処理プログラミング（メロディデータの処理、和音データの処理、歌詞の自然言語処理）（５～７）

授業科目名称
情報と社会Ⅰ
情報と社会Ⅰ
情報と社会Ⅰ
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門

授業概要

多種多様なデータのデジタル化に伴い、目的やデータの種類・特性に応じて様々な手法や技術が開発され、実用化されている。これらの手法や技術の背景となる理論を学ぶことは大切であるが、実際にデータを取得し、基本的な分析・認識・最適化等を実践する体験が不可欠である。多くの手法はパッケージ化、ライブラリ化された形で提供されており、対象データに合せた必要最小限のプログラミングで利用できる。
こうした点を踏まえ、授業では毎回、分野とテーマを設定し、経営学(マーケティング、流通等)、経済学(金融等)、その他の分野の実データを題材として取り上げ、学生たちはデータの取得から実習を行い、基本的かつ典型的な手法を用いて実践的に学ぶ。特に、汎用性のあるAI技術である機械学習やディープラーニングの活用方法に加え、自然言語処理、画像処理、音楽情報処理等、固有の知識が必要な分野も実習を通じて学ぶ。
（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が該当

授業科目名称
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門
プログラミング言語Ⅰ
プログラミング言語Ⅱ
プログラミング言語Ⅱ
プログラミング言語Ⅱ
数理の世界探究

講義テーマ
分類問題（５）
回帰分析（６）
クラスタリング（７）
機械学習（８）
ディープラーニング（９）ディープラーニング(実データへの適用)（１０）
ディープラーニング(画像への応用)（１１）
Pythonによるデータ分析プログラミングの基礎（２～１１）
Pythonのライブラリによる数値計算、データの入手・加工、データの可視化（４～６）
scikit-learnによる機械学習(決定枝、回帰分析と次元削減、クラスタリング)（７～９）
ウェブからのデータ収集、自然言語処理、画像処理の初歩（１０～１２）
AI(人工知能)の数理（７）

応用情報Ⅰデータサイエンス応用プロジェクトⅠ

音楽処理プログラミング（メロディデータの処理、和音データの処理、歌詞の自然言語処理）（５～７）

授業概要データサイエンスを実際に活用するためには単に技術や手法を使いこなせるだけでなく、データの取り扱いや手法を適切に利用するためのルールに関する知識が不可欠である。データが有用で役に立つほど、データの入手方法や利用が機微に触れる可能性が高く危ういため、授業の中でデータ倫理やコンプライアンスのマインドを育成していく必要がある。
AIの応用が実用化するにつれ生じている学習データの偏りに由来する差別等の問題について、結果だけでなく原理的なレベルからの理解をめざす。また、著作権、IoTとセキュリティの問題、AI技術の利用に伴う問題、ウェブサーバー運用の留意事項等について、具体的な事例に基づくケーススタディを取り入れ、ディスカッションを通じ、学生たちに考えさせる機会を与え、学んでいく。
（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）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が該当授業科目名称情報と社会Ⅰ
情報と社会Ⅰ
情報と社会Ⅰ
ウェブの世界探究
ウェブの世界探究
ウェブの世界探究

講義テーマ
IoT とセキュリティの諸問題（９）人工知能の諸問題（１０）
著作権（１２）
ウェブサーバの技術（４）ウェブサーバの運用（８）
ウェブの今後（１３）

授業概要データが果たして適切かどうか、データに高度な手法を適用する前にデータの統計的な性質を「見える化」することが必要である。この工程を経て初めて、データサイエンス・AIのどの手法を用いるべきか、手法の前提条件が満たされているかどうかが確認できる。
そこで授業では、経営学(マーケティング、流通等)、経済学(金融等)、その他の分野の実データを題材として取り上げ、表計算ソフトやフリーの統計ソフトを用い、統計学やデータ解析の入門的な知識について実習を通じて学び、理解する。具
体的には、表計算ソフトの基本的な操作方法とともに、データの尺度、基本統計量、ヒストグラム、相関、散布図、単回帰分析等について学ぶ。
（５）実データ・実課
題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「デー
タを読む、説明す授業科目名称
る、扱う」といった数
理・データサイエン 表計算の基礎と応用表計算とデータサイエンスス・ＡＩの基本的な活 表計算の基礎と応用表計算とデータサイエンス
用法に関するもの 表計算の基礎と応用表計算とデータサイエンス※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当

統計学入門Ⅰ
統計学入門Ⅰ
統計学入門Ⅰ
統計学入門Ⅰ
データサイエンス入門
データサイエンス入門
データサイエンス入門

講義テーマ
グラフの基本・編集・印刷（３）統計関数と数学関数（４）基本統計量、度数分布表とヒストグラム、相関係数、散布図（１１）
データの代表値の使い方と注意事項（２）
分散の公式、標準偏差、平均処理と分散処理の特性（３）相関関係（４）
回帰分析とは何か（５）
データ分析プログラミングの基礎（２）
数値計算ライブラリ（３）グラフ描画ライブラリ（４）② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・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」に相当）
授業に含まれている内容・要素

授業科目名称統計及び数理基礎 統計学入門Ⅰ、統計学入門Ⅱ、数学入門Ⅰ、数学入門Ⅱ
アルゴリズム基礎

データサイエンス入門、プログラミング言語Ⅱ

データ構造とプログ
プログラミング言語Ⅰ、プログラミング言語Ⅱ
ラミング基礎
時系列データ解析

データサイエンス入門、プログラミング言語Ⅱ

テキスト解析

データサイエンス入門、プログラミング言語Ⅱ、ウェブの世界探究

画像解析

データサイエンス入門、プログラミング言語Ⅱ

データハンドリング 表計算の基礎と応用表計算とデータサイエンス、データサイエンス入門、プログラミング言語Ⅱ
データ活用実践（教データサイエンス入門、プログラミング言語Ⅱ師あり学習）
その他

応用情報Ⅰ、Ⅱデータサイエンス応用プロジェクトⅠ、Ⅱ③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.asia-u.ac.jp/academics/minor/1/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・文理融合的な視点でデータを統計的に分析できるだけでなく、課題を分析し人工知能(AI)等の手法を用いて課題解決へと結びつけることができる。
・文系の学生が、データサイエンスをビジネスから環境問題にまで応用するための基礎力を身につけることができる。
・基本的なデータサイエンスの手法を習得し、与えられたデータセットに対して自分の判断で適切な分析手法やアルゴリズムを選択し、分析を行い、結果に解釈を与えられるようになる。
・人工知能、機械学習、ディープラーニングに関する基本的な手法を理解し、これを現実的な問題に応用できるようになる。
・データサイエンスの手法を使って未知の課題を解決するマインドを体得する。