様式１

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） 申請様式
新潟薬科大学① 学校名

学校法人新潟科学技術学園② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態新潟県新潟市秋葉区東島265-1④ 所在地

新潟薬科大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム⑤ 申請するプログラム名称

令和３年度 年度

⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

81 92

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

（非常勤）

57 114

人

30 10

人

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
360 435⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

1301 1347

総数

１年次

288 391人

２年次

241 225人

３年次

244 260

人

４年次

237

人

５年次

138 107人

６年次

153 127人

人⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

星名 賢之助（役職名）

数理データサイエンスAI教育推進委員会委員長 教授（薬学部、薬学研究科）⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
数理データサイエンスAI教育推進専門委員会（責任者名）

星名 賢之助（役職名） 数理データサイエンスAI教育推進委員会 委員長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
教育委員会（責任者名）（役職名）

杉原 多公通副学長・教育委員長

認定教育プログラム⑮ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 事務部教務第一課

担当者名

池田優花 齋藤 聡

kyoumu@nupals.ac.jp

電話番号0250-28-5302 1

E-mail1

様式２－1

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②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

本学（薬学部薬学科、応用生命科学部、医療技術学部、看護学部)では、プログラムを構成する 「4 2科目（下記1～4 2）」 4.54単位を取得することを修了要件とする。
1.情報リテラシ
2.フレッシャーズセミナー
3.データサイエンスⅠ
4.統計学
1.情報リテラシー基礎
2.情報リテラシー応用③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り、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
データサイエンスⅠ 情報リテラシー応用
1 2 ○ 全学開講 ○ ○情報リテラシ 情報リテラシー基礎
1.5 2 ○ 全学開講 ○単位数④「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
データサイエンスⅠ 情報リテラシー応用
1 2 ○ 全学開講 ○ ○単位数⑤「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
データサイエンスⅠ 情報リテラシー応用
1 2 ○ 全学開講 ○ ○単位数⑥「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
情報リテラシ 情報リテラシー基礎
2 ○ 全学開講 ○1.5 2 ○ 全学開講 ○ ○ 情報リテラシー応用
フレッシャーズセミナー
0.5 ○ 一部開講○
単位数⑦「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、説明する、扱う」といった数理・データサイ
エンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修
授業科目
授業科目
開講状況 2-1 2-2 2-3
統計学
一部開講 ○ ○情報リテラシー応用
1.5○
2 ○ 全学開講 ○ ○全学開講
データサイエンスⅠ 情報リテラシー基礎 1 2 ○○
単位数⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
統計学

単位数

選択項目
4-1統計および数理基礎

授業科目

選択項目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容「データサイエンスⅠ」では、1回目でビッグデータとその活用、情報処理やデジタル化の歴史、データ量の歴史について学ぶ。2回目でIoT、AI、ロボットについて学ぶ。
「情報リテラシ」では12回目でビッグデータについて解説する。

1-1（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り、それが自らの生活と密接に結びついている「情報リテラシー応用」では8回目でAIとはなにか、仕組みや概要について触れる。12・13回目では、ビックデータについて学ぶ。14回目ではAIを積極的に活用し、新たな価値を生み出す、これからのIT社会について学ぶ。
「情報リテラシー（基礎）」では、5回目でビックデータを理解するため、インターネットの概念やサービスの種類、ソーシャルメディアについて学ぶ。
「データサイエンスⅠ」では2回目でグループ単位で医療におけるAI活用の具体例と利用法について調査を行う。
3回目では調査した資料をもとに発表資料を作成し、4回目ではグループごとに発表を行う。また8回目にはデータ・AIの利活用やその最新動向、深層学習のためのソフトウエアの種類や活用方法について学ぶ。

1-6「情報リテラシー応用」では8回目でAIが実現する技術、利用例について学び、9回目～11回目でAI活用の具体的事例をグループ単位で調査し、発表ファイルを作成する。14回目ではデータ・AI利活用における最新の動向と技術について調査し、社会で起きている変化やこれからのIT社会について学ぶ。また15回目では最新のAIの活用
領域やその技術、深層学習のためのソフトウエアの種類や活用方法などについて学ぶ。
「データサイエンスⅠ」では6回目で調査データ・ログデータ・実験データ・観測データなどデータの種類とその特徴を学び、実際に医療統計を用いて、データ解析方法を学ぶ。

1-2（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「情報リテラシー応用」では1回目で社会におけるデータの役割、社会とデータとの関わりについて概説する。また3回目ではデータの種類について詳しく解説する。
「データサイエンスⅠ」では7回目でデータとAIの活用領域の広がりを学ぶ。また、クロス集計表を作成し仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定などを学ぶ。
1-3「情報リテラシー応用」では1回目で事業活動におけるデータ・AI活用の広がりについて概説する。また活用目的
ごとのデータ・AIの広がりを学ぶとともに、解決すべき問題をデータに基づいて解決するプロセスなどを学ぶ。
「データサイエンスⅠ」では5回目でデータの種類と特徴を学習した上で、Excelを用いたデータ処理方法・一次
データのグラフの作成などを学ぶ。6回目では医療統計やコフォート解析のデータを用い、データの相関性をクロス集計表をもとに解析する。
1-4「情報リテラシー応用」では12、13回目でグループワークの発表を行い、グループで調査した「今のAIでできることとできないこと」の具体的事例を共有したうえで、各データ解析の長所短所を理解したうえで分析データを利用する必要性があることを学ぶ。

（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「データサイエンスⅠ」では7回目で医療統計等を用い、仮説を立て、実際にクロス集計表を作成することで、仮説の検証や新たな知識の発見が可能であることを経験する。このことを通して、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、そのような価値を生むために何に気を付けるべきなのかを学ぶ。
1-5「情報リテラシー応用」では1回目で解決すべき問題をデータに基づいて解決するプロセスを学ぶため、意思決定に使われるデータ分析の局面について学習する。また2回目ではデータ分析を実施するためのプロセスとして、ビジネス理解、データ理解、データ準備、モデリング、評価等のステップが必要であることを学ぶ。

「情報リテラシ」では1～7回目でパソコンやインターネットを使う上での基礎知識を学ぶことで、データ・AIを扱う上での留意事項について身に付ける。
3-1（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「情報リテラシー基礎」では7～9回目でELSI（倫理的・法的・社会的な課題）やデータ倫理について解説し、国際社会や日本国内で提起されてきた様々な法令や指針について学ぶとともに、SNS利用上の注意点について学ぶ。
「情報リテラシー応用」では2回目でデータを扱う上での留意事項について学ぶ。

「情報リテラシ」では8～11回目で以降に個人情報保護、忘れられる権利、守秘義務、SNS利用上の注意、情報セ
キュリティ、匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取、情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介などを行い、データを守る上での留意事項について学習する。
「フレッシャーズセミナー」では4・5回目で薬局・病院・行政機関などに勤務する現役の薬剤師（OB・OG）を招聘し、医療における個人情報の取扱いについてなにが必要なのかをグループ討論し、理解を深める。また6～8回目に
3-2
は社会から求められる薬剤師像を考え、その中で医療の世界でのデータサイエンスの重要性を学ぶ。
「情報リテラシー基礎」では6、7回目でデータを守るための留意事項を学ぶ。具体的にはシステムやデータの安全性、ネット上の脅威とその対策などを学ぶ。また4回目にはネットワークの接続方法、無線LANのセキュリティーについても学ぶ。

「統計学」では「データを読み・説明する」ための基本事項として、１回目でデータの種類（量的変数、質的変数）、2回目でデータの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）、代表値の性質の違い、データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）、3回目で相関（相関係数）、11回目で母集団と標本抽出（全数調査、単純無作為抽出）について学習する。
2-1「情報リテラシー応用」では4回目で、基本統計量（平均値、中央値、最頻値、分散）、平均値の差の検定方法についても学ぶ。5回目では、データ分析の基本であるクロス集計表の作成方法について学ぶ。また集計結果に基づいた比率の検定、独立性（関連性）の検定方法についても学ぶ。6回目には、散布図、相関係数及び類似度を評価するための指標についても学ぶ。7回目では、回帰分析を学ぶ。
（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、「統計学」では「データを読み・説明する」ための基本事項として、１回目でデータの種類（量的変数、質的変数）、2
社会での実例を題材として、回目でデータの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）、代表値の性質の違い、データのばらつき「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエン（分散、標準偏差、偏差値）、データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図）、3回目で相関（相関係数）、11回目で母
2-2
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す集団と標本抽出（全数調査、単純無作為抽出）について学習する。
るもの「情報リテラシー応用」では3回目でデータのグラフ表現とその種類について学ぶ。
「データサイエンスⅠ」では5回目でデータの種類と特徴を学習した上で、Excelを用いたデータ処理方法・一次
データのグラフの作成などを学ぶ。6回目では医療統計やコフォート解析のデータを用い、データの相関性をクロス集計表をもとに解析する。7回目ではデータとAIを活用することによって、仮説の検証や新たな知識の発見が可2-3 能であることを概説し、グラフや表を含んだレポートを作成する。
「情報リテラシー基礎」では12,13回目でエクセルをデータ解析ツールとして取り上げ、「データを扱う」方法の基本を説明する。具体的にはエクセルを利用した基本的な表計算とグラフの作成を行う。
⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
人工知能（AI)の仕組み、社会におけるAIの利活用に関する知識
データセキュリティ、データ管理に関する基礎知識
データの基本的な統計解析、可視化を通じたデータの見方、データからの情報抽出の知識と実践スキル⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nupals.ac.jp/about/aiscience/様式２－2

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

応用生命科学部応用生命科学科ではプログラムを構成する 「4科目（下記1～4）」6単位を取得することを修了要件とする。
1.生命情報科学概論
2.フレッシャーズ・セミナー
3.生物学Ⅰ
4.データサイエンス入門③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り、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
1 ○ 一部開講 ○ ○
単位数

単位数

④「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
1 ○ 一部開講 ○ ○
単位数

単位数

⑤「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
1 ○ 一部開講 ○ ○
単位数

単位数

⑥「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
フレッシャーズ・セミナー
2 ○ 一部開講 ○ ○生命情報科学概論
1 ○ 一部開講
○
単位数

単位数

⑦「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、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データサイエンス入門
1 ○ 一部開講 ○ ○ ○生物学Ⅰ
2 ○ 一部開講
○
単位数

単位数

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

授業科目

選択項目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容「データサイエンス入門」では1回目で、社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶこと（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 の意義を理解する。AIを活用した新しいビジネスやサービスの概要とともに、どのようなデータが集められ、どう活用されているかについて学ぶ。
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り、それが自らの生活と密接に結びついてい「データサイエンス入門」では2回目で、様々な領域でデータ・AIが活用されていること、そのために使われてる
1-6 いる技術の概要、活用することによって生まれる新たな価値、利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）について学ぶ。

1-2「データサイエンス入門」では１回目で社会で活用されているデータにはどのようなものがあり、どう活用されているかについて学ぶ。

1-3「データサイエンス入門」では2回目で様々な領域でデータ・AIが活用されていることを生産・消費・文化活動の側面から解説する。

（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（３）様々なデータ利活用の現場「データサイエンス入門」では3回目でデータをまとめるにあたっての統計の基礎や分析手法を学ぶ。5回目でにおけるデータ利活用事例が示 1-4 は様々なグラフの特徴とどのような場合に用いるのが適切であるかについて学ぶ。
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「データサイエンス入門」では4,6,7回目で実践課題（「大学生の学習方法に関する調査」）を用いてデータ分析
組み合わせることで価値を創出
1-5するもの
やレポート作成に取組み、具体的な分析手法を経験し発表することで、データ解析と推論を経験する。

「フレッシャーズ・セミナー」では12回目でにELSI（倫理的・法的・社会的な課題）やデータ倫理について解説
3-1 し、国際社会や日本国内で提起されてきた様々な法令や指針について学んだうえで、13回目でデータ・AIが引き起こす課題についてグループで議論し、データ・AIを取り扱ううえでの留意事項を共有する。
（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「生命情報科学概論」では7～10回目でシステムやデータの安全性、ネット上の脅威とその対策、個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ。
3-2 「フレッシャーズ・セミナー」では14回目でAIが社会実装される際の適切な情報管理について学び、15回目でデジタル社会における情報漏洩について、その対策をグループで議論し、発表することで、データを守る上での留意事項への理解を深める。

「データサイエンス入門」では「データを読む」「データを説明する」ために、3回目でデータをまとめるにあたっ
2-1 ての簡易統計量、ならびにそれらを分析する際の手法を学んだのち、5回目で様々なグラフの特徴と、どのような場合に用いるのが適切であるかについて学ぶ。

（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、「データサイエンス入門」では「データを読む」「データを説明する」ために、3回目でデータをまとめるにあたっ
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」 2-2 ての簡易統計量、ならびにそれらを分析する際の手法を学んだのち、5回目で様々なグラフの特徴と、どのよといった数理・データサイエン
うな場合に用いるのが適切であるかについて学ぶ。
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの「データサイエンス入門」では4回目と6・7回目で「大学生の学習方法に関する調査」を用いてデータ処理を学
2-3

ぶ。
「生物学Ⅰ」では6回目で、生物学的な実験で得られるデータの解析法を学び、演習によってその処理法を身につける。

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
人工知能（AI)の仕組み、社会におけるAIの利活用に関する知識
データセキュリティ、データ管理に関する基礎知識
データの基本的な統計解析、可視化を通じたデータの見方、データからの情報抽出の知識と実践スキル⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nupals.ac.jp/about/aiscience/様式２－3

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

応用生命科学部生命産業創造学科ではプログラムを構成する「4科目（下記1～2)」4単位を取得することを修了要件とする。
1.情報リテラシー（基礎）2.情報リテラシー（応用）③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り、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
情報リテラシー（応用）2 ○ 一部開講 ○ ○情報リテラシー（基礎）2 ○ 一部開講 ○
単位数

単位数

④「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
情報リテラシー（応用）2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数

単位数

⑤「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
情報リテラシー（応用）2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数

単位数

⑥「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」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報リテラシー（基礎）2 ○ 一部開講 ○ ○情報リテラシー（応用）2 ○ 一部開講 ○
単位数

単位数

⑦「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、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
情報リテラシー（応用）2 ○ 一部開講 ○ ○情報リテラシー（基礎）2 ○ 一部開講○
単位数⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

選択項目

授業科目

選択項目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容「情報リテラシー（応用）」では8回目でAIとはなにか、仕組みや概要について触れる。12・13回目では、ビック
データについて学ぶ。14回目ではAIを積極的に活用し、新たな価値を生み出す、これからのIT社会について
1-1 学ぶ。
「情報リテラシー（基礎）」では、5回目でビックデータを理解するため、インターネットの概念やサービスの種
類、ソーシャルメディアについて学ぶ。
（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り、それが自らの生活と密接に結びついている
1-6「情報リテラシー（応用）」では8回目でAIが実現する技術、利用例について学び、9回目～11回目でAI活用の具体的事例をグループ単位で調査し、発表ファイルを作成する。14回目ではデータ・AI利活用における最新の動向と技術について調査し、社会で起きている変化やこれからのIT社会について学ぶ。また15回目では最新のAIの活用領域やその技術、深層学習のためのソフトウエアの種類や活用方法などについて学ぶ。

「情報リテラシー（応用）」では1回目で社会におけるデータの役割、社会とデータとの関わりについて概説す（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

1-2 る。また3回目ではデータの種類について詳しく解説する。

「情報リテラシー（応用）」では1回目で事業活動におけるデータ・AI活用の広がりについて概説する。また活1-3 用目的ごとのデータ・AIの広がりを学ぶとともに、解決すべき問題をデータに基づいて解決するプロセスなどを学ぶ。

「情報リテラシー（応用）」では12、13回目でグループワークの発表を行い、グループで調査した「今のAIでで1-4 きることとできないこと」の具体的事例を共有したうえで、各データ解析の長所短所を理解したうえで分析デー

タを利用する必要性があることを学ぶ。

（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「情報リテラシー（応用）」では1回目で解決すべき問題をデータに基づいて解決するプロセスを学ぶため、意1-5 思決定に使われるデータ分析の局面について学習する。また2回目ではデータ分析を実施するためのプロセスとして、ビジネス理解、データ理解、データ準備、モデリング、評価等のステップが必要であることを学ぶ。

3-1（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「情報リテラシー（基礎）」では7～9回目でELSI（倫理的・法的・社会的な課題）やデータ倫理について解説し、国際社会や日本国内で提起されてきた様々な法令や指針について学ぶとともに、SNS利用上の注意点について学ぶ。
「情報リテラシー（応用）」では2回目でデータを扱う上での留意事項について学ぶ。

「情報リテラシー（基礎）」では6、7回目でデータを守るための留意事項を学ぶ。具体的にはシステムやデータ
3-2 の安全性、ネット上の脅威とその対策などを学ぶ。また4回目にはネットワークの接続方法、無線LANのセ

キュリティーについても学ぶ。

2-1「情報リテラシー（応用）」では4回目で、基本統計量（平均値、中央値、最頻値、分散）、平均値の差の検定方法についても学ぶ。5回目では、データ分析の基本であるクロス集計表の作成方法について学ぶ。また集計
結果に基づいた比率の検定、独立性（関連性）の検定方法についても学ぶ。6回目には、散布図、相関係数
及び類似度を評価するための指標についても学ぶ。7回目では、回帰分析を学ぶ。

（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、説明する、扱う」
といった数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す
2-2 「情報リテラシー（応用）」では3回目でデータのグラフ表現とその種類について学ぶ。
るもの

2-3

「情報リテラシー（基礎）」では12,13回目でエクセルをデータ解析ツールとして取り上げ、「データを扱う」方法の基本を説明する。具体的にはエクセルを利用した基本的な表計算とグラフの作成を行う。

⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
人工知能（AI)の仕組み、社会におけるAIの利活用に関する知識
データセキュリティ、データ管理に関する基礎知識
データの基本的な統計解析、可視化を通じたデータの見方、データからの情報抽出の知識と実践スキル⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nupals.ac.jp/about/aiscience/薬学部薬学科
シラバス

情報リテラシー基礎

授業担当教員 高津 徳行・井坂 修久
補助担当教員 若栗 佳介
区分Basic Information Literacy

必修

年次・学期
薬学部
薬学科

薬学教育モデル・コアカリキュラム対応分野

1年次 前期

単位数

2単位

Cyber-Campus

J【授業概要】
医療・健康系分野において，コンピュータが果たす役割はますます大きくなっている。この授業では今後の学習や研究、卒業後の業務などで利用する、パソコンやインターネットを使う上での基本的な知識、セキュリティに対する対応策等について説明し、情報機器の基礎について講義する。また，基本的なソフトウェアを用いて文書作成、実験データ解析や情報収集，プレゼンテーションス
ライド作成などの実用的なPC活用スキルを指導する。本科目は、1年次後期開講科目「情報リテラシー応用」の基礎に位置付けられる。
【到達目標】
コンピュータそのものの知識を含む情報リテラシーに関する基礎的な知識を学習し、正しい知識・モラルをもって適切にコンピュータを利用することができる。
知識・理解：１）コンピュータを構成する装置の機能と接続方法を概説できる。２）ソフトウェアの基礎概念について概説できる。３）ネットワークの構成について概説できる。４）インターネッ
トについて概説できる。５）インターネット上でのサービスやソーシャルメディアについて概説できる。６）ネットワークなどのセキュリティについて概説できる。７）コンピュータウィルスや悪意あるソフトウェアなどの脅威について概説できる。８）著作権やその隣接権について概説できる。９）個人情報について概説できる。１０）SNSを利用する上での注意点を概説できる。
関心・意欲・態度：１）ネットワークを利用する上でのセキュリティに配慮することができる。２）情報システムを扱う上での、マルウェアやコンピュータウィルスなどの各種の脅威への注意点について配慮できる。３）ソーシャルメディア利用上の注意点について配慮できる。４）著作権やその隣接権を尊重することができる。５）個人情報に配慮・保護することができる。
技能・表現：１）Wordを使用してレポートを作成ができる。２）電子メールを使用してビジネスメールの様式となる文章を作成・送信できる。３）Excelを使用して実験データ処理ができる。
４）PowerPointを使用してプレゼンテーションのスライドが作成できる。
【授業計画】
回

授業項目

授業内容

授業方
式

授業外学習（予習・復習）

到達目標番号

担当教員

授業オリエンテーション（前 授業の概要・進め方等を理解する。データサイエンスとは何かを1 半）知る。ハードウェアとソフトウェア、ハードウェアとは何かを学コンピューターの構成（１） ぶ

講義

予習：シラバスの熟読。（80分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（180分）

NJ00080101

高津

2 コンピューターの構成（２） ハードウェアの種類と、その接続方法を学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

NJ00080101

高津

3 コンピューターの構成（３） ソフトウェアとは何か、ソフトウェアの種類について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

NJ00080204-05,51D・
NJ00080303

高津

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

NJ00080104-05・
NJ00080301

高津

NJ00080104・NJ00080306

高津

NJ00080301,08,51D

高津

NJ00080102・NJ0008030102,04,08

高津

NJ00080102・NJ0008030102,05-06

高津

NJ00080102・NJ0008030102,04-07

高津

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

NJ00080101,06・
NJ00080201-02・
NJ00090103・NJ00090201

井坂
若栗

4 通信とネットワーク（１）LANとWAN、ネットワークの接続方法、無線LANのセキュリティについて学ぶ。

5 通信とネットワーク（２）ドメインについて学ぶ，インターネット上でのサービスの種類、ソーシャルメディアについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

6 情報とセキュリティ（１）システムやデータの安全性について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

7 情報とセキュリティ（２）

ネット上の脅威とその対策、著作権の保護について学ぶ。

講義

8 情報とセキュリティ（３）

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（１）講義

インターネットの概念、インターネット接続に必須とされるIPと予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）
予習：授業資料を読んでくる。（1309 情報とセキュリティ（４）10

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（２）授業オリエンテーション（後コンピュータの基本操作と便利なツールや、電子メールの利用方
半）法とメールマナーについて学ぶ。また、Wordを使用して基本的
タイピング、電子メール、ワな文書の作成や飾り文字について学ぶ。
ープロソフトWord（１）講義分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）
予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

11 ワープロソフトWord（２）Wordを使用してパンフレットの作成について学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

NJ00080201-02・
NJ00090201-02井坂
若栗

12 表計算ソフトExcel（１）Excelを使用して基本的な表計算及びグラフについて学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

NJ00080201-02井坂
若栗

13 表計算ソフトExcel（２）Excelを使用して複雑なグラフの作成について学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

NJ00080201-02

井坂
若栗

NJ00080201-02・
NJ00090102-03・井坂

14

プレゼンテーション作成ソフ PowerPointを使用してプレゼンテーション用スライドの作成につ 演習・
ト PowerPoint（１）

いて学ぶ。

課題

予習：配布資料を読んでくる。（120分）
復習：提出課題を作成する。（120分）

NJ00090201-02

若栗

回

15

授業項目
プレゼンテーション作成ソフ
トPowerPoint（２）

授業方

授業内容

式
演習・

PowerPointを使用してアニメーションについて学ぶ。

課題

授業外学習（予習・復習）

担当教

到達目標番号

予習：配布資料を読んでくる。（120

NJ00080201-02・分）
復習：提出課題を作成する。（120分）

NJ00090102-03・
NJ00090201-02

員
井坂
若栗

【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

教科書 医療系のための情報リテラシー Windows11・Office2021対応

出版社

佐藤・川上編

共立出版【成績評価方法・基準】
評価方法

定期試験

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験

レポート

観察記録
授業態度

その他

授業への貢献度
割合

50%

30%

備考

10%

10%
前半9回は毎回確認テスト等を行う【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、Teams、メール等を利用して受付・回答をする。
【連絡先】
氏名
高津 徳行

オフィスアワー
月17:00～19:00

除：教授会開催日

研究室（部屋番号）
火～金

18:30～19:30

薬学教育センター（F棟B101a）

井坂 修久

月曜日〜金曜日（10:00〜17:00）

生体分子化学研究室（E403a）

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）【その他】
10回目以降の質疑応答は、配布された時間割に明記されている授業時間に、 Microsoft

teams上での当科目のチーム内でのチャット等を活用して受付実施する。

成績評価方法・基準に関する補足：「その他」は毎回確認テスト等を行って評価する。欠席はこの確認テスト等を受けていないものとして扱われる。成績表各順の詳細は、必要に応じて説明する。

授業担当教員 星名 賢之助・浅田 真一・富永 佳子・伊藤 美千代・島倉 宏典

情報リテラシー応用

補助担当教員 若栗 佳介・関川 由美
区分Advanced Information Literacy

年次・学期
薬学部
薬学科

必修
1年次 後期

単位数

薬学教育モデル・コアカリキュラム対応分野
J

2単位

Cyber-Campus
配布資料，フィードバック【授業概要】
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識とデータ解析の基本的な技能の習得が必要不可欠な社会となっている。「数理・データサイエンス・
AI」とは何か、実社会における数理・データサイエンス・AIがどのように利用されているかについての講義を行う。その上で、具体的にデータ収集とデータ処理が出来る能力および、社会における数値データを適切に解釈するためのスキルが身に付けられるように演習形式で指導する。生活や仕事場に急速な変化をもたらすAIに対して，私たちはどのように関わるべきなのか，自ら考える機会としてほしい．本科目は、1年次前期開講科目「情報リテラシー基礎」の基礎的な知識が必要とされる。
【実務経験】
富永：製薬会社（内資系・外資系）等において新薬開発およびマーケティングの業務に20年以上携わり、開発段階の臨床試験データの統計解析や製品戦略構築のための市場調査解析の実務経験を活かして、実践的な視点で講義を行う。
【到達目標】
1) 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主体的に身に着ける。
2) 人工知能（AI）の利活用，できること，できないことを理解し、説明できる。
3) グループとして様々な事業分野（医・薬・農業・経済・その他）における先進AI利活用事例の調査・発表に取り組み、協働・共調学修を通じて、さらに学びを深める。
4) 公的統計データ、実データを用いて、データの種類に応じた適切なまとめ方や分析手法について理解する。
5) 日常生活におけるデータサイエンスの応用事例とその意義を説明できる。
6) データの種類による違い、簡易統計量のそれぞれの意味、データの種類や目的に応じた分析・統計解析の手法を理解し、説明できる。
7) 様々なグラフ表現を理解し、その違いを説明できる。
8) 分析手法やグラフ表現の選択、結果の解釈など根拠を持った判断ができる。
9) 積極的に授業内容に対する質問や意見を提示し（Teamsでの質問提示を含む）、クラス全体としての協働・協調学修に貢献する。
10) Microsoft Excelを用いて集計・解析およびグラフ作成ができる。
11) Microsoft Powerpointを用いて、調査結果をまとめた発表資料が作成できる。
【授業計画】
回

授業項目

オリエンテーション
1 社会で起きている変化社会で活用されているデータ

2 AI（人工知能）とは3 AIの基礎：AI活用例の調査（１）

授業内容

人工知能の急速な進歩に代表される近未来に向けて，情報リテラシーを学ぶ意義について説明する
社会におけるデータの役割、社会とデータとのかかわりに関する概論。
解決すべき問題をデータに基づいて解決するプロセスなどを学ぶ。

AI（人工知能）とは何か、その仕組み、背景となる必要性、実現する技
術、利用例について学ぶ。

AIの活用方法（医・薬・農業・経済・その他）の具体的事例を１つ選び、それを課題として利用方法にいてグループ単位で調査を行う。

4 AIの基礎：AI活用例の調査（２） 調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（１）

授業方式

授業外学習（予習・復習）

講義

予習：シラバスの熟読（80分）
復習：復習：講義内容を整理し、まとめる。（180分）

講義

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

講義・発
表・グルー
プワーク

講義・発
表・グルー
プワーク

到達目標番号

担当教
員

NJ00210151D-55D

星名
浅田
富永
伊藤
島倉
若栗
関川

NJ00210156D-57D

伊藤
若栗
関川

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

NJ00210151D,56D

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名

NJ00210156D-57D

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永
浅田
島倉
伊藤
星名
若栗
関川
富永

5 AIの基礎：調査結果のまとめ調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（２）

講義・発
表・グルー
プワーク

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

NJ00210156D-57D

浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永

AIの基礎：調査結果の発表，討論
6（１）

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できな
いこと、活用方法、具体的事例を共有する。

講義・発
表・グルー
プワーク

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

NJ00210152D-57D

浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

回

授業項目

授業内容

授業方式

授業外学習（予習・復習）

担当教

到達目標番号員
富永

7

AIの基礎：調査結果の発表，討論

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できな（２）

いこと、活用方法、具体的事例を共有する。

講義・発
表・グルー
プワーク

データ分析の概要、データの表現や収集など、データを扱う上での留意

データ分析（１）：データ収集の8 心得とバイアス、尺度、データの事項について学ぶ。
データの種類と尺度、および、データの可視化の基本であるデータの集

可視化

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

浅田
島倉
NJ00210156D-57D

星名
伊藤
若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習

計、データのグラフ表現とその種類について学ぶ。

（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめ

富永
星名

NJ00210152D-57D

伊藤
若栗る。（130分）

関川

9

データを特徴つける基本統計量（平均値、中央値、最頻値、分散）、および、母集団と標本の関係について学ぶ。また、検定の考え方、検定方

データ分析（２）：基本統計量、平均値の比較、検定統計量

講義・演習

法について理解し、平均の検定や平均の差の検定などを学ぶ。

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

島倉
浅田
富永
星名

NJ00070501-03,0506,51D-52D

伊藤
若栗
関川
島倉
浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
10

データ分析（３）：確率、独立、

データの確率表現方法を学び、独立試行や排反事象について学ぶ。ま講義・演（130分）

NJ00070402,51D-

排反、二項分布と正規分布

た、基本的な確率分布である、二項分布と正規分布について学ぶ。

習・課題

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

52D

星名
伊藤
若栗
関川
島倉

11

質的データの分析の基本であるクロス集計表の作成方法について学ぶ。

データ分析（４）：クロス集計

また、集計結果に基づく比率の検定、質的データの独立性（関連性）の表、関連の強さ

検定方法について学ぶ。

浅田富永

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演（130分）

習・課題

復習：講義内容を整理し、まとめ

NJ00070553D

星名伊藤る。（130分）

若栗
関川
島倉

2つのデータセットの関係性を表すための基本となる散布図による可視化、指標となる相関係数を学ぶ。また、相関関係と因果関係の違いにつ12 データ分析（５）：相関

いて学ぶ。

講義・演

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）

習・課題

復習：講義内容を整理し、まとめ

浅田
富永
星名

NJ00070504

伊藤る。（130分）

若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
データ解析に基づいたデータの傾向分析、および、データ予測の基礎となる回帰分析を学ぶ。

13 データ分析（６）：回帰分析

講義・演
習・課題

（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめ

富永
NJ00070504

星名伊藤る。（130分）

若栗
関川

データ・AI利活用における最新の動向と技術、社会で起きている変化や

14 AIの最新動向と未来（１）

これからのIT社会について学ぶ。

講義・

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）

SGD・課題 復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

富永
NJ00210156D-57D

星名
伊藤
若栗
関川
島倉

最新のAIの活用領域やその技術、深層学習のためのツールや活用方法な

15 AIの最新動向と未来（２）どについて学ぶ。

講義・演
習・課題

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

NJ00210051D-

浅田
富永

NJ00210156D-57D

伊藤

52D・

星名
若栗
関川

【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

出版社

教科書 データサイエンス入門

上藤一郎、西川浩昭、朝倉真粧美、森本栄一

オーム社

参考書 AI・データサイエンスの基礎

吉原幸伸

アイテック

【成績評価方法・基準】
評価方法

定期試験

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験

割合
備考

レポート

70%
・講義時間内に確認試験を行います（1～7回【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、授業内・Teamsでフィードバックします。

観察記録
授業態度
授業への貢献度

その他
30%

20％，

８～15回

50％）

・成果発表

【連絡先】
氏名

オフィスアワー

研究室（部屋番号）

星名 賢之助月～木 15:00-18:00

薬品物理化学研究室（F棟302a）

浅田 真一

月曜日〜金曜日

18:30〜19:00時間外も随時可(事前にTeamsのchatで連絡をもらえると助かります：Teams chatはいつでも可）

薬学教育センター（FB101：F棟地下1階、センター受付で申し出てください）
ONLINE(Teams)では、@浅田に直接チャットで連絡願います

富永 佳子

月～金、8:30～19:00

社会薬学研究室（F棟508）

伊藤 美千代月〜金 13:00〜17:00

新津駅東キャンパス（NE214）

島倉 宏典

平日

16:00~18:00

薬学教育センター F棟地下fb101b

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）

関川 由美

月～金 10:00～18:00

薬学教育センター（F棟B101）【その他】※ 毎回，各自ノートパソコンを持参してください。
第１回～第7回ではインターネットによる調査およびPowerpointを用いた発表資料作成、第8回～第15回ではExcelを用いた演習を行います．

応用生命科学部
応用生命科学科
シラバス

授業担当教員 高津 徳行・井坂 修久

情報リテラシー基礎

補助担当教員 若栗 佳介

Basic Information Literacy

応用生命科学中学校教諭（理科）部
応用生命科学科

区分

教養必修科目

年次・学期

1年次 前期

単位数

高等学校教諭（理科）2単位

食品衛生監視員及び食品衛生管理者【授業概要】
医療・健康系分野において，コンピュータが果たす役割はますます大きくなっている。この授業では今後の学習や研究、卒業後の業務などで利用する、パソコンやインターネットを使う上での基本的な知識、セキュリティに対する対応策等について説明し、情報機器の基礎について講義する。また，基本的なソフトウェアを用いて文書作成、実験データ解析や情報収集，プレゼンテーションス
ライド作成などの実用的なPC活用スキルを指導する。本科目は、1年次後期開講科目「情報リテラシー応用」の基礎に位置付けられる。
【到達目標】
コンピュータそのものの知識を含む情報リテラシーに関する基礎的な知識を学習し、正しい知識・モラルをもって適切にコンピュータを利用することができる。
知識・理解：１）コンピュータを構成する装置の機能と接続方法を概説できる。２）ソフトウェアの基礎概念について概説できる。３）ネットワークの構成について概説できる。４）インターネッ
トについて概説できる。５）インターネット上でのサービスやソーシャルメディアについて概説できる。６）ネットワークなどのセキュリティについて概説できる。７）コンピュータウィルスや悪意あるソフトウェアなどの脅威について概説できる。８）著作権やその隣接権について概説できる。９）個人情報について概説できる。１０）SNSを利用する上での注意点を概説できる。
関心・意欲・態度：１）ネットワークを利用する上でのセキュリティに配慮することができる。２）情報システムを扱う上での、マルウェアやコンピュータウィルスなどの各種の脅威への注意点について配慮できる。３）ソーシャルメディア利用上の注意点について配慮できる。４）著作権やその隣接権を尊重することができる。５）個人情報に配慮・保護することができる。
技能・表現：１）Wordを使用してレポートを作成ができる。２）電子メールを使用してビジネスメールの様式となる文章を作成・送信できる。３）Excelを使用して実験データ処理ができる。
４）PowerPointを使用してプレゼンテーションのスライドが作成できる。
【授業計画】
回

1

授業項目

授業内容

授業オリエンテーション（前半） 授業の概要・進め方等を理解する。データサイエンスとは何かを知る。ハードウェアとコンピューターの構成（１）
ソフトウェア、ハードウェアとは何かを学ぶ

授業方
式

担当教
員

授業外学習（予習・復習）

講義

予習：シラバスの熟読。（80分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（180分）

高津

2 コンピューターの構成（２）ハードウェアの種類と、その接続方法を学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

高津

3 コンピューターの構成（３）ソフトウェアとは何か、ソフトウェアの種類について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

高津

4 通信とネットワーク（１）LANとWAN、ネットワークの接続方法、無線LANのセキュリティについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

高津

5 通信とネットワーク（２）インターネットの概念、インターネット接続に必須とされるIPとドメインについて学
ぶ，インターネット上でのサービスの種類、ソーシャルメディアについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

高津

6 情報とセキュリティ（１）システムやデータの安全性について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

高津

7 情報とセキュリティ（２）

ネット上の脅威とその対策、著作権の保護について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

高津

8 情報とセキュリティ（３）

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（１）講義

9 情報とセキュリティ（４）

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（２）講義コンピュータの基本操作と便利なツールや、電子メールの利用方法とメールマナーにつ演習・ 予習：配布資料を読んでくる。（120分）

井坂

11 ワープロソフトWord（２）Wordを使用してパンフレットの作成について学ぶ。

演習・ 予習：配布資料を読んでくる。（120分）
課題 復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

12 表計算ソフトExcel（１）Excelを使用して基本的な表計算及びグラフについて学ぶ。

演習・ 予習：配布資料を読んでくる。（120分）
課題 復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

13 表計算ソフトExcel（２）Excelを使用して複雑なグラフの作成について学ぶ。

演習・ 予習：配布資料を読んでくる。（120分）

井坂

PowerPointを使用してプレゼンテーション用スライドの作成について学ぶ。

演習・ 予習：配布資料を読んでくる。（120分）
課題 復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

PowerPointを使用してアニメーションについて学ぶ。

演習・ 予習：配布資料を読んでくる。（120分）
課題 復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

10

授業オリエンテーション（後半）

タイピング、電子メール、ワープ いて学ぶ。また、Wordを使用して基本的な文書の作成や飾り文字について学ぶ。
ロソフトWord（１）

プレゼンテーション作成ソフト
14
PowerPoint（１）15

プレゼンテーション作成ソフト
PowerPoint（２）課題

課題

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

高津

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

高津

復習：提出課題を作成する。（120分）

若栗

復習：提出課題を作成する。（120分）

若栗【教科書・参考書】
種別
教科書 医療系のための情報リテラシー Windows11・Office2021対応

書名

著者・編者
佐藤・川上編出版社
共立出版

【成績評価方法・基準】
評価方法

定期試験

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験

レポート

観察記録
授業態度

その他

授業への貢献度
割合

50%

30%

備考

10%

10%
前半9回は毎回確認テスト等を行う【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、Teams、メール等を利用して受付・回答をする。
【連絡先】
氏名
高津 徳行

オフィスアワー
月17:00～19:00

除：教授会開催日

研究室（部屋番号）
火～金

18:30～19:30

薬学教育センター（F棟B101a）

井坂 修久

月曜日〜金曜日（10:00〜17:00）

生体分子化学研究室（E403a）

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）【その他】
10回目以降の質疑応答は、配布された時間割に明記されている授業時間に、 Microsoft

teams上での当科目のチーム内でのチャット等を活用して受付実施する。

成績評価方法・基準に関する補足：「その他」は毎回確認テスト等を行って評価する。欠席はこの確認テスト等を受けていないものとして扱われる。成績表各順の詳細は、必要に応じて説明する。

授業担当教員 星名 賢之助・浅田 真一・富永 佳子・伊藤 美千代・島倉 宏典

情報リテラシー応用

補助担当教員 若栗 佳介・関川 由美

Advanced Information Literacy

応用生命科学中学校教諭（理科）部
応用生命科学科

区分

教養必修科目

年次・学期

1年次 後期

単位数

高等学校教諭（理科）2単位

食品衛生監視員及び食品衛生管理者【授業概要】
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識とデータ解析の基本的な技能の習得が必要不可欠な社会となっている。「数理・データサイエンス・
AI」とは何か、実社会における数理・データサイエンス・AIがどのように利用されているかについての講義を行う。その上で、具体的にデータ収集とデータ処理が出来る能力および、社会における数値データを適切に解釈するためのスキルが身に付けられるように演習形式で指導する。生活や仕事場に急速な変化をもたらすAIに対して，私たちはどのように関わるべきなのか，自ら考える機会としてほしい．本科目は、1年次前期開講科目「情報リテラシー基礎」の基礎的な知識が必要とされる。
【実務経験】
富永：製薬会社（内資系・外資系）等において新薬開発およびマーケティングの業務に20年以上携わり、開発段階の臨床試験データの統計解析や製品戦略構築のための市場調査解析の実務経験を活かして、実践的な視点で講義を行う。
【到達目標】
1) 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主体的に身に着ける。
2) 人工知能（AI）の利活用，できること，できないことを理解し、説明できる。
3) グループとして様々な事業分野（医・薬・農業・経済・その他）における先進AI利活用事例の調査・発表に取り組み、協働・共調学修を通じて、さらに学びを深める。
4) 公的統計データ、実データを用いて、データの種類に応じた適切なまとめ方や分析手法について理解する。
5) 日常生活におけるデータサイエンスの応用事例とその意義を説明できる。
6) データの種類による違い、簡易統計量のそれぞれの意味、データの種類や目的に応じた分析・統計解析の手法を理解し、説明できる。
7) 様々なグラフ表現を理解し、その違いを説明できる。
8) 分析手法やグラフ表現の選択、結果の解釈など根拠を持った判断ができる。
9) 積極的に授業内容に対する質問や意見を提示し（Teamsでの質問提示を含む）、クラス全体としての協働・協調学修に貢献する。
10) Microsoft Excelを用いて集計・解析およびグラフ作成ができる。
11) Microsoft Powerpointを用いて、調査結果をまとめた発表資料が作成できる。
【授業計画】
回

授業項目

オリエンテーション
1 社会で起きている変化社会で活用されているデータ2 AI（人工知能）とは

授業内容

人工知能の急速な進歩に代表される近未来に向けて，情報リテラシーを学ぶ意義について説明する
社会におけるデータの役割、社会とデータとのかかわりに関する概論。解決すべき問題
をデータに基づいて解決するプロセスなどを学ぶ。

AI（人工知能）とは何か、その仕組み、背景となる必要性、実現する技術、利用例について学ぶ。

授業外学習（予習・復習）

担当教
員

講義

予習：シラバスの熟読（80分）
復習：復習：講義内容を整理し、まとめる。（180分）

星名
浅田
富永
伊藤
島倉
若栗
関川

講義

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

授業方式

富永

3 AIの基礎：AI活用例の調査（１）AIの活用方法（医・薬・農業・経済・その他）の具体的事例を１つ選び、それを課題として利用方法にいてグループ単位で調査を行う。

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永

4 AIの基礎：AI活用例の調査（２）

調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（１）

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

浅田
島倉
伊藤
星名
若栗
関川

5 AIの基礎：調査結果のまとめ調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（２）予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

6

AIの基礎：調査結果の発表，討論（１）

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できないこと、活用方法、具体的事例を共有する。

講義・発表・

予習：授業資料を読んでくる。

（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

回

授業項目

授業内容

授業方式

担当教

授業外学習（予習・復習）

員
富永

7

AIの基礎：調査結果の発表，討論

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できないこと、活用方（２）法、具体的事例を共有する。

講義・発表・

グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

データ分析の概要、データの表現や収集など、データを扱う上での留意事項について学
8

データ分析（１）：データ収集の心得とバイアス、尺度、データの可視化

浅田島倉

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）

星名
伊藤
若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。

ぶ。
データの種類と尺度、および、データの可視化の基本であるデータの集計、データのグ

講義・演習

ラフ表現とその種類について学ぶ。

富永
星名（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤
若栗る。（130分）

関川

9

データ分析（２）：基本統計量、平均値の比較、検定統計量

データを特徴つける基本統計量（平均値、中央値、最頻値、分散）、および、母集団と標本の関係について学ぶ。また、検定の考え方、検定方法について理解し、平均の検定

講義・演習

や平均の差の検定などを学ぶ。

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）

富永
星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川
島倉
浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
10

データ分析（３）：確率、独立、排データの確率表現方法を学び、独立試行や排反事象について学ぶ。また、基本的な確率

反、二項分布と正規分布分布である、二項分布と正規分布について学ぶ。

講義・演習・ （130分）
課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川
島倉
浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
11

データ分析（４）：クロス集計表、関

質的データの分析の基本であるクロス集計表の作成方法について学ぶ。また、集計結果

連の強さに基づく比率の検定、質的データの独立性（関連性）の検定方法について学ぶ。

講義・演習・ （130分）
課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤る。（130分）

若栗
関川
島倉

12 データ分析（５）：相関

浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）

2つのデータセットの関係性を表すための基本となる散布図による可視化、指標となる相関係数を学ぶ。また、相関関係と因果関係の違いについて学ぶ。

課題

富永
星名

復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤る。（130分）

若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
データ解析に基づいたデータの傾向分析、および、データ予測の基礎となる回帰分析を学ぶ。

13 データ分析（６）：回帰分析

富永

講義・演習・ （130分）
課題
復習：講義内容を整理し、まとめ

星名伊藤る。（130分）

若栗
関川

データ・AI利活用における最新の動向と技術、社会で起きている変化やこれからのIT社

14 AIの最新動向と未来（１）会について学ぶ。

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。

富永

講義・SGD・ （130分）
課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川
島倉

最新のAIの活用領域やその技術、深層学習のためのツールや活用方法などについて学

15 AIの最新動向と未来（２）

ぶ。

浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）
課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

出版社

教科書 データサイエンス入門

上藤一郎、西川浩昭、朝倉真粧美、森本栄一

オーム社

参考書 AI・データサイエンスの基礎

吉原幸伸

アイテック

【成績評価方法・基準】
評価方法

定期試験

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験

割合
備考

レポート

70%
・講義時間内に確認試験を行います（1～7回【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、授業内・Teamsでフィードバックします。

観察記録
授業態度
授業への貢献度

その他
30%

20％，

８～15回

50％）

・成果発表

【連絡先】
氏名

オフィスアワー

研究室（部屋番号）

星名 賢之助月～木 15:00-18:00

薬品物理化学研究室（F棟302a）

浅田 真一

月曜日〜金曜日

18:30〜19:00時間外も随時可(事前にTeamsのchatで連絡をもらえると助かります：Teams chatはいつでも可）

薬学教育センター（FB101：F棟地下1階、センター受付で申し出てください）
ONLINE(Teams)では、@浅田に直接チャットで連絡願います

富永 佳子

月～金、8:30～19:00

社会薬学研究室（F棟508）

伊藤 美千代月〜金 13:00〜17:00

新津駅東キャンパス（NE214）

島倉 宏典

平日

16:00~18:00

薬学教育センター F棟地下fb101b

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）

関川 由美

月～金 10:00～18:00

薬学教育センター（F棟B101）【その他】※ 毎回，各自ノートパソコンを持参してください。
第１回～第7回ではインターネットによる調査およびPowerpointを用いた発表資料作成、第8回～第15回ではExcelを用いた演習を行います．

応用生命科学部
生命産業ビジネス学科
シラバス

授業担当教員 高津 徳行・井坂 修久

情報リテラシー基礎

補助担当教員 若栗 佳介
区分Basic Information Literacy

年次・学期

基礎分野・必修科目
1年次 前期

単位数

2単位【授業概要】
医療・健康系分野において，コンピュータが果たす役割はますます大きくなっている。この授業では今後の学習や研究、卒業後の業務などで利用する、パソコンやインターネットを使う上での基本的な知識、セキュリティに対する対応策等について説明し、情報機器の基礎について講義する。また，基本的なソフトウェアを用いて文書作成、実験データ解析や情報収集，プレゼンテーションス
ライド作成などの実用的なPC活用スキルを指導する。本科目は、1年次後期開講科目「情報リテラシー応用」の基礎に位置付けられる。
【到達目標】
コンピュータそのものの知識を含む情報リテラシーに関する基礎的な知識を学習し、正しい知識・モラルをもって適切にコンピュータを利用することができる。
知識・理解：１）コンピュータを構成する装置の機能と接続方法を概説できる。２）ソフトウェアの基礎概念について概説できる。３）ネットワークの構成について概説できる。４）インターネッ
トについて概説できる。５）インターネット上でのサービスやソーシャルメディアについて概説できる。６）ネットワークなどのセキュリティについて概説できる。７）コンピュータウィルスや悪意あるソフトウェアなどの脅威について概説できる。８）著作権やその隣接権について概説できる。９）個人情報について概説できる。１０）SNSを利用する上での注意点を概説できる。
関心・意欲・態度：１）ネットワークを利用する上でのセキュリティに配慮することができる。２）情報システムを扱う上での、マルウェアやコンピュータウィルスなどの各種の脅威への注意点について配慮できる。３）ソーシャルメディア利用上の注意点について配慮できる。４）著作権やその隣接権を尊重することができる。５）個人情報に配慮・保護することができる。
技能・表現：１）Wordを使用してレポートを作成ができる。２）電子メールを使用してビジネスメールの様式となる文章を作成・送信できる。３）Excelを使用して実験データ処理ができる。
４）PowerPointを使用してプレゼンテーションのスライドが作成できる。
【授業計画】
回

授業項目

授業内容

授業方
式

1

授業オリエンテーション（前半）コンピューターの構成（１）

授業の概要・進め方等を理解する。データサイエンスとは何かを知る。ハードウェアとソフ
トウェア、ハードウェアとは何かを学ぶ

講義

予習：シラバスの熟読。（80分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（180分）

高津

高津

授業外学習（予習・復習）

担当教員

2 コンピューターの構成（２）ハードウェアの種類と、その接続方法を学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

3 コンピューターの構成（３）ソフトウェアとは何か、ソフトウェアの種類について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

4 通信とネットワーク（１）LANとWAN、ネットワークの接続方法、無線LANのセキュリティについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

5 通信とネットワーク（２）インターネットの概念、インターネット接続に必須とされるIPとドメインについて学ぶ，インターネット上でのサービスの種類、ソーシャルメディアについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

6 情報とセキュリティ（１）システムやデータの安全性について学ぶ。

講義

7 情報とセキュリティ（２）

ネット上の脅威とその対策、著作権の保護について学ぶ。

講義

8 情報とセキュリティ（３）

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（１）講義

9 情報とセキュリティ（４）

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（２）講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

授業オリエンテーション（後半）コンピュータの基本操作と便利なツールや、電子メールの利用方法とメールマナーについて
10 タイピング、電子メール、ワープロ学ぶ。また、Wordを使用して基本的な文書の作成や飾り文字について学ぶ。
ソフトWord（１）

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

11 ワープロソフトWord（２）Wordを使用してパンフレットの作成について学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

12 表計算ソフトExcel（１）Excelを使用して基本的な表計算及びグラフについて学ぶ。

13 表計算ソフトExcel（２）Excelを使用して複雑なグラフの作成について学ぶ。

演習・
課題
演習・
課題

予習：配布資料を読んでくる。（120分）
復習：提出課題を作成する。（120分）
予習：配布資料を読んでくる。（120分）
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗
井坂
若栗

14

プレゼンテーション作成ソフト
PowerPoint（１）PowerPointを使用してプレゼンテーション用スライドの作成について学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

15

プレゼンテーション作成ソフト
PowerPoint（２）PowerPointを使用してアニメーションについて学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

教科書 医療系のための情報リテラシー Windows11・Office2021対応

出版社

佐藤・川上編

共立出版【成績評価方法・基準】
観察記録
評価方法

定期試験

割合

50%

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験
30%

備考

レポート

授業態度
授業への貢献度
10%

その他
10%
前半9回は毎回確認テスト等を行う【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、Teams、メール等を利用して受付・回答をする。
【連絡先】
氏名
高津 徳行

オフィスアワー
月17:00～19:00

除：教授会開催日

研究室（部屋番号）
火～金

18:30～19:30

薬学教育センター（F棟B101a）

井坂 修久

月曜日〜金曜日（10:00〜17:00）

生体分子化学研究室（E403a）

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）【その他】
10回目以降の質疑応答は、配布された時間割に明記されている授業時間に、 Microsoft teams上での当科目のチーム内でのチャット等を活用して受付実施する。
成績評価方法・基準に関する補足：「その他」は毎回確認テスト等を行って評価する。欠席はこの確認テスト等を受けていないものとして扱われる。成績表各順の詳細は、必要に応じて説明する。

授業担当教員 星名 賢之助・浅田 真一・富永 佳子・伊藤 美千代・島倉 宏典

情報リテラシー応用

補助担当教員 若栗 佳介・関川 由美
区分Advanced Information Literacy

年次・学期

基礎分野・必修科目
1年次 後期

単位数

2単位【授業概要】
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識とデータ解析の基本的な技能の習得が必要不可欠な社会となっている。「数理・データサイエンス・
AI」とは何か、実社会における数理・データサイエンス・AIがどのように利用されているかについての講義を行う。その上で、具体的にデータ収集とデータ処理が出来る能力および、社会における数値データを適切に解釈するためのスキルが身に付けられるように演習形式で指導する。生活や仕事場に急速な変化をもたらすAIに対して，私たちはどのように関わるべきなのか，自ら考える機会としてほしい．本科目は、1年次前期開講科目「情報リテラシー基礎」の基礎的な知識が必要とされる。
【実務経験】
富永：製薬会社（内資系・外資系）等において新薬開発およびマーケティングの業務に20年以上携わり、開発段階の臨床試験データの統計解析や製品戦略構築のための市場調査解析の実務経験を活かして、実践的な視点で講義を行う。
【到達目標】
1) 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主体的に身に着ける。
2) 人工知能（AI）の利活用，できること，できないことを理解し、説明できる。
3) グループとして様々な事業分野（医・薬・農業・経済・その他）における先進AI利活用事例の調査・発表に取り組み、協働・共調学修を通じて、さらに学びを深める。
4) 公的統計データ、実データを用いて、データの種類に応じた適切なまとめ方や分析手法について理解する。
5) 日常生活におけるデータサイエンスの応用事例とその意義を説明できる。
6) データの種類による違い、簡易統計量のそれぞれの意味、データの種類や目的に応じた分析・統計解析の手法を理解し、説明できる。
7) 様々なグラフ表現を理解し、その違いを説明できる。
8) 分析手法やグラフ表現の選択、結果の解釈など根拠を持った判断ができる。
9) 積極的に授業内容に対する質問や意見を提示し（Teamsでの質問提示を含む）、クラス全体としての協働・協調学修に貢献する。
10) Microsoft Excelを用いて集計・解析およびグラフ作成ができる。
11) Microsoft Powerpointを用いて、調査結果をまとめた発表資料が作成できる。
【授業計画】
回

授業項目

オリエンテーション
1 社会で起きている変化社会で活用されているデータ2 AI（人工知能）とは3 AIの基礎：AI活用例の調査（１）4 AIの基礎：AI活用例の調査（２）

授業内容

授業外学習（予習・復習）

担当教
員

講義

予習：シラバスの熟読（80分）
復習：復習：講義内容を整理し、まとめる。（180分）

星名
浅田
富永
伊藤
島倉
若栗
関川

講義

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

授業方式

人工知能の急速な進歩に代表される近未来に向けて，情報リテラシーを学ぶ意義について説明する
社会におけるデータの役割、社会とデータとのかかわりに関する概論。解決すべき問題
をデータに基づいて解決するプロセスなどを学ぶ。

AI（人工知能）とは何か、その仕組み、背景となる必要性、実現する技術、利用例について学ぶ。

AIの活用方法（医・薬・農業・経済・その他）の具体的事例を１つ選び、それを課題として利用方法にいてグループ単位で調査を行う。

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（１）

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（２）予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永
浅田
島倉
伊藤
星名
若栗
関川
富永

5 AIの基礎：調査結果のまとめ

6

AIの基礎：調査結果の発表，討論（１）

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できないこと、活用方法、具体的事例を共有する。

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

7

AIの基礎：調査結果の発表，討論（２）

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できないこと、活用方法、具体的事例を共有する。

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

回

授業項目

授業内容

授業方式

担当教

授業外学習（予習・復習）

員
島倉

8

9

データ分析（１）：データ収集の心得とバイアス、尺度、データの可視化

データ分析（２）：基本統計量、平均値の比較、検定統計量

データ分析の概要、データの表現や収集など、データを扱う上での留意事項について学
ぶ。

講義・演習

データの種類と尺度、および、データの可視化の基本であるデータの集計、データのグラフ表現とその種類について学ぶ。

浅田富永

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）

星名伊藤

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。

データを特徴つける基本統計量（平均値、中央値、最頻値、分散）、および、母集団と標本の関係について学ぶ。また、検定の考え方、検定方法について理解し、平均の検定

講義・演習

や平均の差の検定などを学ぶ。

富永
星名（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤
若栗る。（130分）

関川

10

データ分析（３）：確率、独立、排データの確率表現方法を学び、独立試行や排反事象について学ぶ。また、基本的な確率

反、二項分布と正規分布分布である、二項分布と正規分布について学ぶ。

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）
課題

富永
星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川
島倉
浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
11

データ分析（４）：クロス集計表、関

質的データの分析の基本であるクロス集計表の作成方法について学ぶ。また、集計結果

連の強さに基づく比率の検定、質的データの独立性（関連性）の検定方法について学ぶ。

講義・演習・ （130分）
課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川
島倉
浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
2つのデータセットの関係性を表すための基本となる散布図による可視化、指標となる

12 データ分析（５）：相関講義・演習・ （130分）

相関係数を学ぶ。また、相関関係と因果関係の違いについて学ぶ。

課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤る。（130分）

若栗
関川
島倉

13 データ分析（６）：回帰分析

浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）

データ解析に基づいたデータの傾向分析、および、データ予測の基礎となる回帰分析を
学ぶ。

課題

富永
星名

復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤る。（130分）

若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
データ・AI利活用における最新の動向と技術、社会で起きている変化やこれからのIT社
会について学ぶ。

14 AIの最新動向と未来（１）富永

講義・SGD・ （130分）
課題
復習：講義内容を整理し、まとめ

星名伊藤る。（130分）

若栗
関川

最新のAIの活用領域やその技術、深層学習のためのツールや活用方法などについて学

15 AIの最新動向と未来（２）

ぶ。

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。

富永

講義・演習・ （130分）
課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

出版社

教科書 データサイエンス入門

上藤一郎、西川浩昭、朝倉真粧美、森本栄一

オーム社

参考書 AI・データサイエンスの基礎

吉原幸伸

アイテック

【成績評価方法・基準】
評価方法

定期試験

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験

割合
備考

レポート

70%
・講義時間内に確認試験を行います（1～7回【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、授業内・Teamsでフィードバックします。

観察記録
授業態度
授業への貢献度

その他
30%

20％，

８～15回

50％）

・成果発表

【連絡先】
氏名

オフィスアワー

研究室（部屋番号）

星名 賢之助月～木 15:00-18:00

薬品物理化学研究室（F棟302a）

浅田 真一

月曜日〜金曜日

18:30〜19:00時間外も随時可(事前にTeamsのchatで連絡をもらえると助かります：Teams chatはいつでも可）

薬学教育センター（FB101：F棟地下1階、センター受付で申し出てください）
ONLINE(Teams)では、@浅田に直接チャットで連絡願います

富永 佳子

月～金、8:30～19:00

社会薬学研究室（F棟508）

伊藤 美千代月〜金 13:00〜17:00

新津駅東キャンパス（NE214）

島倉 宏典

平日

16:00~18:00

薬学教育センター F棟地下fb101b

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）

関川 由美

月～金 10:00～18:00

薬学教育センター（F棟B101）【その他】※ 毎回，各自ノートパソコンを持参してください。
第１回～第7回ではインターネットによる調査およびPowerpointを用いた発表資料作成、第8回～第15回ではExcelを用いた演習を行います．

医療技術学部
シラバス

授業担当教員 高津 徳行・井坂 修久

情報リテラシー基礎

補助担当教員 若栗 佳介
区分Basic Information Literacy

年次・学期

基礎分野・必修科目
1年次 前期

単位数

2単位【授業概要】
医療・健康系分野において，コンピュータが果たす役割はますます大きくなっている。この授業では今後の学習や研究、卒業後の業務などで利用する、パソコンやインターネットを使う上での基本的な知識、セキュリティに対する対応策等について説明し、情報機器の基礎について講義する。また，基本的なソフトウェアを用いて文書作成、実験データ解析や情報収集，プレゼンテーションス
ライド作成などの実用的なPC活用スキルを指導する。本科目は、1年次後期開講科目「情報リテラシー応用」の基礎に位置付けられる。
【到達目標】
コンピュータそのものの知識を含む情報リテラシーに関する基礎的な知識を学習し、正しい知識・モラルをもって適切にコンピュータを利用することができる。
知識・理解：１）コンピュータを構成する装置の機能と接続方法を概説できる。２）ソフトウェアの基礎概念について概説できる。３）ネットワークの構成について概説できる。４）インターネッ
トについて概説できる。５）インターネット上でのサービスやソーシャルメディアについて概説できる。６）ネットワークなどのセキュリティについて概説できる。７）コンピュータウィルスや悪意あるソフトウェアなどの脅威について概説できる。８）著作権やその隣接権について概説できる。９）個人情報について概説できる。１０）SNSを利用する上での注意点を概説できる。
関心・意欲・態度：１）ネットワークを利用する上でのセキュリティに配慮することができる。２）情報システムを扱う上での、マルウェアやコンピュータウィルスなどの各種の脅威への注意点について配慮できる。３）ソーシャルメディア利用上の注意点について配慮できる。４）著作権やその隣接権を尊重することができる。５）個人情報に配慮・保護することができる。
技能・表現：１）Wordを使用してレポートを作成ができる。２）電子メールを使用してビジネスメールの様式となる文章を作成・送信できる。３）Excelを使用して実験データ処理ができる。
４）PowerPointを使用してプレゼンテーションのスライドが作成できる。
【授業計画】
回

授業項目

授業内容

授業方
式

1

授業オリエンテーション（前半）コンピューターの構成（１）

授業の概要・進め方等を理解する。データサイエンスとは何かを知る。ハードウェアとソフ
トウェア、ハードウェアとは何かを学ぶ

講義

予習：シラバスの熟読。（80分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（180分）

高津

高津

授業外学習（予習・復習）

担当教員

2 コンピューターの構成（２）ハードウェアの種類と、その接続方法を学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

3 コンピューターの構成（３）ソフトウェアとは何か、ソフトウェアの種類について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

4 通信とネットワーク（１）LANとWAN、ネットワークの接続方法、無線LANのセキュリティについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

5 通信とネットワーク（２）インターネットの概念、インターネット接続に必須とされるIPとドメインについて学ぶ，インターネット上でのサービスの種類、ソーシャルメディアについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

6 情報とセキュリティ（１）システムやデータの安全性について学ぶ。

講義

7 情報とセキュリティ（２）

ネット上の脅威とその対策、著作権の保護について学ぶ。

講義

8 情報とセキュリティ（３）

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（１）講義

9 情報とセキュリティ（４）

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（２）講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

高津

授業オリエンテーション（後半）コンピュータの基本操作と便利なツールや、電子メールの利用方法とメールマナーについて
10 タイピング、電子メール、ワープロ学ぶ。また、Wordを使用して基本的な文書の作成や飾り文字について学ぶ。
ソフトWord（１）

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

11 ワープロソフトWord（２）Wordを使用してパンフレットの作成について学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

12 表計算ソフトExcel（１）Excelを使用して基本的な表計算及びグラフについて学ぶ。

13 表計算ソフトExcel（２）Excelを使用して複雑なグラフの作成について学ぶ。

演習・
課題
演習・
課題

予習：配布資料を読んでくる。（120分）
復習：提出課題を作成する。（120分）
予習：配布資料を読んでくる。（120分）
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗
井坂
若栗

14

プレゼンテーション作成ソフト
PowerPoint（１）PowerPointを使用してプレゼンテーション用スライドの作成について学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗

15

プレゼンテーション作成ソフト
PowerPoint（２）PowerPointを使用してアニメーションについて学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂
若栗【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

教科書 医療系のための情報リテラシー Windows11・Office2021対応

出版社

佐藤・川上編

共立出版【成績評価方法・基準】
観察記録
評価方法

定期試験

割合

50%

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験
30%

備考

レポート

授業態度
授業への貢献度
10%

その他
10%
前半9回は毎回確認テスト等を行う【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、Teams、メール等を利用して受付・回答をする。
【連絡先】
氏名
高津 徳行

オフィスアワー
月17:00～19:00

除：教授会開催日

研究室（部屋番号）
火～金

18:30～19:30

薬学教育センター（F棟B101a）

井坂 修久

月曜日〜金曜日（10:00〜17:00）

生体分子化学研究室（E403a）

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）【その他】
10回目以降の質疑応答は、配布された時間割に明記されている授業時間に、 Microsoft teams上での当科目のチーム内でのチャット等を活用して受付実施する。
成績評価方法・基準に関する補足：「その他」は毎回確認テスト等を行って評価する。欠席はこの確認テスト等を受けていないものとして扱われる。成績表各順の詳細は、必要に応じて説明する。

授業担当教員 星名 賢之助・浅田 真一・富永 佳子・伊藤 美千代・島倉 宏典

情報リテラシー応用

補助担当教員 若栗 佳介・関川 由美
区分Advanced Information Literacy

年次・学期

基礎分野・必修科目
1年次 後期

単位数

2単位【授業概要】
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識とデータ解析の基本的な技能の習得が必要不可欠な社会となっている。「数理・データサイエンス・
AI」とは何か、実社会における数理・データサイエンス・AIがどのように利用されているかについての講義を行う。その上で、具体的にデータ収集とデータ処理が出来る能力および、社会における数値データを適切に解釈するためのスキルが身に付けられるように演習形式で指導する。生活や仕事場に急速な変化をもたらすAIに対して，私たちはどのように関わるべきなのか，自ら考える機会としてほしい．本科目は、1年次前期開講科目「情報リテラシー基礎」の基礎的な知識が必要とされる。
【実務経験】
富永：製薬会社（内資系・外資系）等において新薬開発およびマーケティングの業務に20年以上携わり、開発段階の臨床試験データの統計解析や製品戦略構築のための市場調査解析の実務経験を活かして、実践的な視点で講義を行う。
【到達目標】
1) 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主体的に身に着ける。
2) 人工知能（AI）の利活用，できること，できないことを理解し、説明できる。
3) グループとして様々な事業分野（医・薬・農業・経済・その他）における先進AI利活用事例の調査・発表に取り組み、協働・共調学修を通じて、さらに学びを深める。
4) 公的統計データ、実データを用いて、データの種類に応じた適切なまとめ方や分析手法について理解する。
5) 日常生活におけるデータサイエンスの応用事例とその意義を説明できる。
6) データの種類による違い、簡易統計量のそれぞれの意味、データの種類や目的に応じた分析・統計解析の手法を理解し、説明できる。
7) 様々なグラフ表現を理解し、その違いを説明できる。
8) 分析手法やグラフ表現の選択、結果の解釈など根拠を持った判断ができる。
9) 積極的に授業内容に対する質問や意見を提示し（Teamsでの質問提示を含む）、クラス全体としての協働・協調学修に貢献する。
10) Microsoft Excelを用いて集計・解析およびグラフ作成ができる。
11) Microsoft Powerpointを用いて、調査結果をまとめた発表資料が作成できる。
【授業計画】
回

授業項目

オリエンテーション
1 社会で起きている変化社会で活用されているデータ2 AI（人工知能）とは3 AIの基礎：AI活用例の調査（１）4 AIの基礎：AI活用例の調査（２）

授業内容

授業外学習（予習・復習）

担当教
員

講義

予習：シラバスの熟読（80分）
復習：復習：講義内容を整理し、まとめる。（180分）

星名
浅田
富永
伊藤
島倉
若栗
関川

講義

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

授業方式

人工知能の急速な進歩に代表される近未来に向けて，情報リテラシーを学ぶ意義について説明する
社会におけるデータの役割、社会とデータとのかかわりに関する概論。解決すべき問題
をデータに基づいて解決するプロセスなどを学ぶ。

AI（人工知能）とは何か、その仕組み、背景となる必要性、実現する技術、利用例について学ぶ。

AIの活用方法（医・薬・農業・経済・その他）の具体的事例を１つ選び、それを課題として利用方法にいてグループ単位で調査を行う。

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（１）

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（２）予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永
浅田
島倉
伊藤
星名
若栗
関川
富永

5 AIの基礎：調査結果のまとめ

6

AIの基礎：調査結果の発表，討論（１）

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できないこと、活用方法、具体的事例を共有する。

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

7

AIの基礎：調査結果の発表，討論（２）

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できないこと、活用方法、具体的事例を共有する。

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

回

授業項目

授業内容

授業方式

担当教

授業外学習（予習・復習）

員
島倉

8

9

データ分析（１）：データ収集の心得とバイアス、尺度、データの可視化

データ分析（２）：基本統計量、平均値の比較、検定統計量

データ分析の概要、データの表現や収集など、データを扱う上での留意事項について学
ぶ。

講義・演習

データの種類と尺度、および、データの可視化の基本であるデータの集計、データのグラフ表現とその種類について学ぶ。

浅田富永

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）

星名伊藤

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。

データを特徴つける基本統計量（平均値、中央値、最頻値、分散）、および、母集団と標本の関係について学ぶ。また、検定の考え方、検定方法について理解し、平均の検定

講義・演習

や平均の差の検定などを学ぶ。

富永
星名（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤
若栗る。（130分）

関川

10

データ分析（３）：確率、独立、排データの確率表現方法を学び、独立試行や排反事象について学ぶ。また、基本的な確率

反、二項分布と正規分布分布である、二項分布と正規分布について学ぶ。

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）
課題

富永
星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川
島倉
浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
11

データ分析（４）：クロス集計表、関

質的データの分析の基本であるクロス集計表の作成方法について学ぶ。また、集計結果

連の強さに基づく比率の検定、質的データの独立性（関連性）の検定方法について学ぶ。

講義・演習・ （130分）
課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川
島倉
浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
2つのデータセットの関係性を表すための基本となる散布図による可視化、指標となる

12 データ分析（５）：相関講義・演習・ （130分）

相関係数を学ぶ。また、相関関係と因果関係の違いについて学ぶ。

課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤る。（130分）

若栗
関川
島倉

13 データ分析（６）：回帰分析

浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）

データ解析に基づいたデータの傾向分析、および、データ予測の基礎となる回帰分析を
学ぶ。

課題

富永
星名

復習：講義内容を整理し、まとめ伊藤る。（130分）

若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
データ・AI利活用における最新の動向と技術、社会で起きている変化やこれからのIT社
会について学ぶ。

14 AIの最新動向と未来（１）富永

講義・SGD・ （130分）
課題
復習：講義内容を整理し、まとめ

星名伊藤る。（130分）

若栗
関川

最新のAIの活用領域やその技術、深層学習のためのツールや活用方法などについて学

15 AIの最新動向と未来（２）

ぶ。

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。

富永

講義・演習・ （130分）
課題

星名

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

伊藤
若栗
関川【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

出版社

教科書 データサイエンス入門

上藤一郎、西川浩昭、朝倉真粧美、森本栄一

オーム社

参考書 AI・データサイエンスの基礎

吉原幸伸

アイテック

【成績評価方法・基準】
評価方法

定期試験

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験

割合
備考

レポート

70%
・講義時間内に確認試験を行います（1～7回【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、授業内・Teamsでフィードバックします。

観察記録
授業態度
授業への貢献度

その他
30%

20％，

８～15回

50％）

・成果発表

【連絡先】
氏名

オフィスアワー

研究室（部屋番号）

星名 賢之助月～木 15:00-18:00

薬品物理化学研究室（F棟302a）

浅田 真一

月曜日〜金曜日

18:30〜19:00時間外も随時可(事前にTeamsのchatで連絡をもらえると助かります：Teams chatはいつでも可）

薬学教育センター（FB101：F棟地下1階、センター受付で申し出てください）
ONLINE(Teams)では、@浅田に直接チャットで連絡願います

富永 佳子

月～金、8:30～19:00

社会薬学研究室（F棟508）

伊藤 美千代月〜金 13:00〜17:00

新津駅東キャンパス（NE214）

島倉 宏典

平日

16:00~18:00

薬学教育センター F棟地下fb101b

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）

関川 由美

月～金 10:00～18:00

薬学教育センター（F棟B101）【その他】※ 毎回，各自ノートパソコンを持参してください。
第１回～第7回ではインターネットによる調査およびPowerpointを用いた発表資料作成、第8回～第15回ではExcelを用いた演習を行います．

看護学部
シラバス

授業担当教員 高津 徳行・井坂 修久

情報リテラシー基礎

補助担当教員 若栗 佳介

Basic Information Literacy

看護学部
看護学科

区分

教養必修科目

年次・学期

1年次 前期

DP達成との関係/看護学教育モデル・コア・カリキュラム対応項目（中項目）

単位数

2単位

保健師課程

【授業概要】
医療・健康系分野において，コンピュータが果たす役割はますます大きくなっている。この授業では今後の学習や研究、卒業後の業務などで利用する、パソコンやインターネットを使う上での基本的な知識、セキュリティに対する対応策等について説明し、情報機器の基礎について講義する。また，基本的なソフトウェアを用いて文書作成、実験データ解析や情報収集，プレゼンテーションス
ライド作成などの実用的なPC活用スキルを指導する。本科目は、1年次後期開講科目「情報リテラシー応用」の基礎に位置付けられる。
【到達目標】
コンピュータそのものの知識を含む情報リテラシーに関する基礎的な知識を学習し、正しい知識・モラルをもって適切にコンピュータを利用することができる。
知識・理解：１）コンピュータを構成する装置の機能と接続方法を概説できる。２）ソフトウェアの基礎概念について概説できる。３）ネットワークの構成について概説できる。４）インターネッ
トについて概説できる。５）インターネット上でのサービスやソーシャルメディアについて概説できる。６）ネットワークなどのセキュリティについて概説できる。７）コンピュータウィルスや悪意あるソフトウェアなどの脅威について概説できる。８）著作権やその隣接権について概説できる。９）個人情報について概説できる。１０）SNSを利用する上での注意点を概説できる。
関心・意欲・態度：１）ネットワークを利用する上でのセキュリティに配慮することができる。２）情報システムを扱う上での、マルウェアやコンピュータウィルスなどの各種の脅威への注意点について配慮できる。３）ソーシャルメディア利用上の注意点について配慮できる。４）著作権やその隣接権を尊重することができる。５）個人情報に配慮・保護することができる。
技能・表現：１）Wordを使用してレポートを作成ができる。２）電子メールを使用してビジネスメールの様式となる文章を作成・送信できる。３）Excelを使用して実験データ処理ができる。
４）PowerPointを使用してプレゼンテーションのスライドが作成できる。
【授業計画】
授業内容

授業方
式

授業オリエンテーション（前1 半）コンピューターの構成（１）

授業の概要・進め方等を理解する。データサイエンスとは何かを知る。ハ
ードウェアとソフトウェア、ハードウェアとは何かを学ぶ

講義

2 コンピューターの構成（２）ハードウェアの種類と、その接続方法を学ぶ。

3 コンピューターの構成（３）4 通信とネットワーク（１）回

到達目標番号

担当教員

予習：シラバスの熟読。（80分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（180分）

知識・理解1）、2）

高津講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

知識・理解1）

高津

ソフトウェアとは何か、ソフトウェアの種類について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

知識・理解2)高津

LANとWAN、ネットワークの接続方法、無線LANのセキュリティについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

知識・理解3）、
4）、6）
関心・意欲・態度
1）高津

知識・理解4）、5）

高津

高津

授業項目

授業外学習（予習・復習）

5 通信とネットワーク（２）について学ぶ，インターネット上でのサービスの種類、ソーシャルメディ
アについて学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

6 情報とセキュリティ（１）システムやデータの安全性について学ぶ。

講義

予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

知識・理解6）、7）
関心・意欲・態度
1）、2）

予習：授業資料を読んでくる。（130

知識・理解6）、

7 情報とセキュリティ（２）

ネット上の脅威とその対策、著作権の保護について学ぶ。

講義

8 情報とセキュリティ（３）

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（１）講義

インターネットの概念、インターネット接続に必須とされるIPとドメイン分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）
予習：授業資料を読んでくる。（1309 情報とセキュリティ（４）10

個人情報の保護とSNS利用上の注意点について学ぶ（２）講義分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）
予習：授業資料を読んでくる。（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。
（130分）

授業オリエンテーション（後コンピュータの基本操作と便利なツールや、電子メールの利用方法とメー予習：配布資料を読んでくる。（120半）
演習・
ルマナーについて学ぶ。また、Wordを使用して基本的な文書の作成や飾り分）
タイピング、電子メール、ワー
課題
文字について学ぶ。
復習：提出課題を作成する。（120分）
プロソフトWord（１）7）、8）
関心・意欲・態度
1）、2）、4）

高津

知識・理解6）、
9）、10）
関心・意欲・態度
1）、3）、5）

高津

知識･理解6）、
9）、10）
関心・意欲・態度
1）、3）、5）

高津

技能・表現1）、2）

井坂
若栗

11 ワープロソフトWord（２）Wordを使用してパンフレットの作成について学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

技能・表現1）井坂
若栗

12 表計算ソフトExcel（１）Excelを使用して基本的な表計算及びグラフについて学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

技能・表現3）井坂
若栗

13 表計算ソフトExcel（２）Excelを使用して複雑なグラフの作成について学ぶ。

予習：配布資料を読んでくる。（120
演習・
分）
課題
復習：提出課題を作成する。（120分）

技能・表現3）

井坂
若栗

14

プレゼンテーション作成ソフト PowerPointを使用してプレゼンテーション用スライドの作成について学PowerPoint（１）

ぶ。

演習・
課題

予習：配布資料を読んでくる。（120分）
復習：提出課題を作成する。（120分）

技能・表現4）

井坂
若栗

回

15

授業項目
プレゼンテーション作成ソフト
PowerPoint（２）

授業方

授業内容

授業外学習（予習・復習）

式
演習・

PowerPointを使用してアニメーションについて学ぶ。

課題

担当教

到達目標番号員

予習：配布資料を読んでくる。（120分）
復習：提出課題を作成する。（120分）

井坂

技能・表現4）

若栗【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

教科書 医療系のための情報リテラシー Windows11・Office2021対応

出版社

佐藤・川上編

共立出版【成績評価方法・基準】
評価方法

定期試験

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験

レポート

観察記録
授業態度

その他

授業への貢献度
割合

50%

30%

備考

10%

10%
前半9回は毎回確認テスト等を行う【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、Teams、メール等を利用して受付・回答をする。
【連絡先】
氏名
高津 徳行

オフィスアワー
月17:00～19:00

除：教授会開催日

研究室（部屋番号）
火～金

18:30～19:30

薬学教育センター（F棟B101a）

井坂 修久

月曜日〜金曜日（10:00〜17:00）

生体分子化学研究室（E403a）

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）【その他】
10回目以降の質疑応答は、配布された時間割に明記されている授業時間に、 Microsoft

teams上での当科目のチーム内でのチャット等を活用して受付実施する。

成績評価方法・基準に関する補足：「その他」は毎回確認テスト等を行って評価する。欠席はこの確認テスト等を受けていないものとして扱われる。成績表各順の詳細は、必要に応じて説明する。

授業担当教員 星名 賢之助・浅田 真一・富永 佳子・伊藤 美千代・島倉 宏典

情報リテラシー応用

補助担当教員 若栗 佳介・関川 由美

Advanced Information Literacy

看護学部
看護学科

区分

教養必修科目

年次・学期

1年次 後期

単位数

DP達成との関係/看護学教育モデル・コア・カリキュラム対応項目（中項目）

2単位

保健師課程

【授業概要】
デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識とデータ解析の基本的な技能の習得が必要不可欠な社会となっている。「数理・データサイエンス・
AI」とは何か、実社会における数理・データサイエンス・AIがどのように利用されているかについての講義を行う。その上で、具体的にデータ収集とデータ処理が出来る能力および、社会における数値データを適切に解釈するためのスキルが身に付けられるように演習形式で指導する。生活や仕事場に急速な変化をもたらすAIに対して，私たちはどのように関わるべきなのか，自ら考える機会としてほしい．本科目は、1年次前期開講科目「情報リテラシー基礎」の基礎的な知識が必要とされる。
【実務経験】
富永：製薬会社（内資系・外資系）等において新薬開発およびマーケティングの業務に20年以上携わり、開発段階の臨床試験データの統計解析や製品戦略構築のための市場調査解析の実務経験を活かして、実践的な視点で講義を行う。
【到達目標】
1) 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主体的に身に着ける。
2) 人工知能（AI）の利活用，できること，できないことを理解し、説明できる。
3) グループとして様々な事業分野（医・薬・農業・経済・その他）における先進AI利活用事例の調査・発表に取り組み、協働・共調学修を通じて、さらに学びを深める。
4) 公的統計データ、実データを用いて、データの種類に応じた適切なまとめ方や分析手法について理解する。
5) 日常生活におけるデータサイエンスの応用事例とその意義を説明できる。
6) データの種類による違い、簡易統計量のそれぞれの意味、データの種類や目的に応じた分析・統計解析の手法を理解し、説明できる。
7) 様々なグラフ表現を理解し、その違いを説明できる。
8) 分析手法やグラフ表現の選択、結果の解釈など根拠を持った判断ができる。
9) 積極的に授業内容に対する質問や意見を提示し（Teamsでの質問提示を含む）、クラス全体としての協働・協調学修に貢献する。
10) Microsoft Excelを用いて集計・解析およびグラフ作成ができる。
11) Microsoft Powerpointを用いて、調査結果をまとめた発表資料が作成できる。
【授業計画】
回

授業項目

授業内容

人工知能の急速な進歩に代表される近未来に向けて，情報リテラシーを学ぶ意
オリエンテーション
義について説明する
1 社会で起きている変化社会で活用さ社会におけるデータの役割、社会とデータとのかかわりに関する概論。解決すれているデータべき問題をデータに基づいて解決するプロセスなどを学ぶ。

2 AI（人工知能）とは3 AIの基礎：AI活用例の調査（１）AI（人工知能）とは何か、その仕組み、背景となる必要性、実現する技術、利用例について学ぶ。

AIの活用方法（医・薬・農業・経済・その他）の具体的事例を１つ選び、それを課題として利用方法にいてグループ単位で調査を行う。

授業方式

授業外学習（予習・復習）

講義

予習：シラバスの熟読（80分）
復習：復習：講義内容を整理し、まとめる。（180分）

講義

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

講義・発表・

到達目標番号

担当教
員

1)

星名
浅田
富永
伊藤
島倉
若栗
関川

1), 2)

伊藤
若栗
関川

予習：授業資料を読んでくる。

（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

3)

予習：授業資料を読んでくる。

4 AIの基礎：AI活用例の調査（２）

調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（１）

講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

富永
浅田
島倉
星名

3)

富永
浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永
浅田
島倉
伊藤
星名
若栗
関川
富永

5 AIの基礎：調査結果のまとめ調査資料を元にパワーポイント発表ファイルとしてまとめる（２）予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

3)

浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川
富永

AIの基礎：調査結果の発表，討論
6（１）

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できないこと、活用方法、具体的事例を共有する。

予習：授業資料を読んでくる。
講義・発表・（130分）
グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

3),5)

浅田
島倉
星名
伊藤
若栗
関川

回

授業項目

授業内容

授業方式

授業外学習（予習・復習）

担当教

到達目標番号員
富永

7

AIの基礎：調査結果の発表，討論

グループワークの実施と発表、ビッグデータ、AIができること・できないこ（２）と、活用方法、具体的事例を共有する。

データ分析の概要、データの表現や収集など、データを扱う上での留意事項にデータ分析（１）：データ収集の心ついて学ぶ。
8 得とバイアス、尺度、データの可視データの種類と尺度、および、データの可視化の基本であるデータの集計、デ化
ータのグラフ表現とその種類について学ぶ。

講義・発表・

浅田
島倉

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）

グループワー
復習：講義内容を整理し、まとめクる。（130分）

3),5)

星名
伊藤
若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習（130分）
復習：講義内容を整理し、まとめ

富永
星名1),6), 7),8), 10)伊藤
若栗る。（130分）

関川

9

データ分析（２）：基本統計量、平均値の比較、検定統計量

データを特徴つける基本統計量（平均値、中央値、最頻値、分散）、および、
母集団と標本の関係について学ぶ。また、検定の考え方、検定方法について理

講義・演習

解し、平均の検定や平均の差の検定などを学ぶ。

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
（130分）

富永
星名4), 6), 8),

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

10)

伊藤
若栗
関川
島倉
浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
10

データ分析（３）：確率、独立、排 データの確率表現方法を学び、独立試行や排反事象について学ぶ。また、基本 講義・演習・ （130分）

4), 6), 8),

反、二項分布と正規分布

10)

的な確率分布である、二項分布と正規分布について学ぶ。

課題

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

星名
伊藤
若栗
関川
島倉

11

データ分析（４）：クロス集計表、
関連の強さ

質的データの分析の基本であるクロス集計表の作成方法について学ぶ。また、集計結果に基づく比率の検定、質的データの独立性（関連性）の検定方法につ
いて学ぶ。

浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）
課題4), 6), 8),

復習：講義内容を整理し、まとめ

星名

10)

伊藤

る。（130分）

若栗
関川
島倉

2つのデータセットの関係性を表すための基本となる散布図による可視化、指12 データ分析（５）：相関

標となる相関係数を学ぶ。また、相関関係と因果関係の違いについて学ぶ。

浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）
課題

富永
星名

4), 6), 8),

復習：講義内容を整理し、まとめ

10)

伊藤

る。（130分）

若栗
関川
島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
データ解析に基づいたデータの傾向分析、および、データ予測の基礎となる回 講義・演習・ （130分）
帰分析を学ぶ。
課題
復習：講義内容を整理し、まとめ

13 データ分析（６）：回帰分析

富永4), 6), 8),
10)

星名
伊藤

る。（130分）

若栗
関川

データ・AI利活用における最新の動向と技術、社会で起きている変化やこれ

14 AIの最新動向と未来（１）からのIT社会について学ぶ。

島倉
浅田

予習：授業資料を読んでくる。
講義・SGD・ （130分）
課題

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

富永
8), 9), 10)

星名
伊藤
若栗
関川
島倉

最新のAIの活用領域やその技術、深層学習のためのツールや活用方法などに

15 AIの最新動向と未来（２）ついて学ぶ。

浅田
富永

予習：授業資料を読んでくる。
講義・演習・ （130分）
課題

復習：講義内容を整理し、まとめる。（130分）

8), 9), 10)

星名
伊藤
若栗
関川

【教科書・参考書】
種別

書名

著者・編者

出版社

教科書 データサイエンス入門

上藤一郎、西川浩昭、朝倉真粧美、森本栄一

オーム社

参考書 AI・データサイエンスの基礎

吉原幸伸

アイテック

【成績評価方法・基準】
評価方法

定期試験

中間試験

シミュレーション試験

技能試験

その他の試験

割合
備考

レポート

70%
・講義時間内に確認試験を行います（1～7回【課題に対するフィードバック方法】
・授業に関して寄せられた要望・質問は、授業内・Teamsでフィードバックします。

観察記録
授業態度
授業への貢献度

その他
30%

20％，

８～15回

50％）

・成果発表

【連絡先】
氏名

オフィスアワー

研究室（部屋番号）

星名 賢之助月～木 15:00-18:00

薬品物理化学研究室（F棟302a）

浅田 真一

月曜日〜金曜日

18:30〜19:00時間外も随時可(事前にTeamsのchatで連絡をもらえると助かります：Teams chatはいつでも可）

薬学教育センター（FB101：F棟地下1階、センター受付で申し出てください）
ONLINE(Teams)では、@浅田に直接チャットで連絡願います

富永 佳子

月～金、8:30～19:00

社会薬学研究室（F棟508）

伊藤 美千代月〜金 13:00〜17:00

新津駅東キャンパス（NE214）

島倉 宏典

平日

16:00~18:00

薬学教育センター F棟地下fb101b

若栗 佳介

月〜金 11:00〜16:00

新津駅東キャンパス（NE215）

関川 由美

月～金 10:00～18:00

薬学教育センター（F棟B101）【その他】※ 毎回，各自ノートパソコンを持参してください。
第１回～第7回ではインターネットによる調査およびPowerpointを用いた発表資料作成、第8回～第15回ではExcelを用いた演習を行います．

新潟薬科大学 数理・データサイエンス・AI 教育リテラシープログラムの修了認定に関する要項
制定 2021 年 3 月 31 日
最新改正 2023 年 3 月 31 日
教育委員長裁定
第１ 趣旨
この要項は、新潟薬科大学における学生の数理・データサイエンス・ＡＩリテラシーへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩリテラシーを適切に理解し、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リテ
ラシーに関する知識及び技術について体系的な教育を行うため、数理・データサイエンス・AI リテラシー教育プログラム（以下「プログラム」という）の修了認定等に関し、必要な事項を定めるものとする。
第２ プログラムの認定対象
プログラムの認定対象は、学部学生とする。
第３ プログラムの認定要件
プログラムの認定は、次に掲げる科目の単位を取得した者に対し行うものとする。
【薬学部】
2021・2022 年度入学生（１）情報リテラシ（２）フレッシャーズセミナー（３）データサイエンスⅠ（４）統計学2023 年度入学生以降（１）情報リテラシー基礎（２）情報リテラシー応用【応用生命科学部 応用生命科学科】
2021・2022 年度入学生（１）生命情報科学概論（２）初年次セミナー（フレッシャーズ・セミナー）（３）生物学Ⅰ（４）データサイエンス入門
2023 年度入学生以降（１）情報リテラシー基礎（２）情報リテラシー応用【応用生命科学部 生命産業ビジネス学科】
2021 年度入学生（１）IT リテラシー基礎（２）初年次セミナー（３）データサイエンス入門（４）IT リテラシー応用
2022 年度入学生以降（１）情報リテラシー基礎（２）情報リテラシー応用【医療技術学部】（１）情報リテラシー基礎（２）情報リテラシー応用【看護学部】（１）情報リテラシー基礎（２）情報リテラシー応用
第４ プログラムの認定プログラムの認定は、教育委員会附置の数理データサイエンス教育推進専門委員会が確認したあと、教育委員会の議を経て、教育委員長が行う。
第５ プログラム認定証書の授与プログラムの認定を受けた者に対し、プログラム修了認定証（別記様式）を授与する。
第６ 雑則
この要項に定めるもののほか、プログラムに関し必要な事項は、別に定める。
附則
この要項は、2021 年４月１日から実施し、2021 年度入学生から適用する。
附則
この要項は、2022 年４月１日から実施する。2021 年度入学生については、なお従前の例による。
附則
この要項は、2023 年４月１日から実施する。2021 年度入学生及び 2022 年度入学生については、なお従前の例による。

プログラム修了認定証 様式

新潟薬科大学 数理・データサイエンス・AI 教育
リテラシープログラム
修了認定証

薬学部/応用生命科学部応用生命科学科/応用生命科学部生命産業創造学科/医療技術学部/看護学部〇〇〇〇 殿
貴殿は、新潟薬科大学 数理・データサイエンス・AI 教育リテラシープログラムの全課程を修了したことを証します。

発行日 〇〇〇〇年〇月〇日
新潟薬科大学 副学長 〇〇〇〇

数理・データサイエンス・AI教育リテラシープログラム
２．実施体制１．プログラム概要（2023年度以降）
医療・健康系大学として新プログラム構成
薬学部
応用生命科学部
看護学部
医療技術学部

全学部必修（２単位）
１年前期 情報リテラシー基礎
１年後期 情報リテラシー応用

プログラム修了要件：各学部全単位取得

プログラム概要（2021年度開始時）
各学部の特徴的な科目によるプログラム構成
薬学部薬学科

１年前期
１年前期
１年後期
１後後期

必修
必修
必修
選択

フレッシャーズセミナー
情報リテラシ
統計学
データサイエンスⅠ

応用生命科学部
応用生命科学科

１年前期
１年前期
１年前期
１年後期

必修
必修
必修
必修

初年次セミナー
生命情報科学概論
生物学Ⅰ
データサイエンス入門

応用生命科学部
生命産業創造学科

１年前期
１年後期
１年後期
１年後期

必修
必修
必修
必修

初年次セミナーITリテラシー基礎
ITリテラシー応用
データサイエンス入門

プログラム修了要件：各学部全単位取得

数理データサイエンス教育推進専門委員会
構成員：教員7名＋担当事務職員（プログラム編成）

内容の確認，履修・受講サポート（授業評価と改善）

実地検査，授業改善アンケート，
成績評価，授業評価・プログラ
ム内容・実施形態のチェック（学内外への周知）

オリエンテーション，履修ガイド掲載，HP掲載

・プログラム開始（2021.4～）
・プログラム修了認定（2022.3～）
・文部科学省認定（2022.8～）
・教育強化拠点コンソーシアム加盟（2022.12～）（学内向けFD活動：全教職員対象、学内AIリテラシ―向上）

・データサイエンス・AI 活用授業の他大学での先行実践事例の説明（2021.5）
・共通化科目「情報リテラシ（基礎・応用）」について、および、データ分析の一例から学ぶ研修会（2022.10）など（外部評価の解析）「就職先アンケート」実施（2022.9)
2021年度までの過去5年間で本学卒業生が2名以上就職した就職先120社中65社が回答（新潟県データサイエンス人材育成協議会への参加）

・数理・データサイエンス教育に関する情報共有及び意見交換
・データサイエンスに関するフォーラム、講演会の参加 ・産学連携取り組み状況の紹介

３．自己点検・評価
申請プログラムの自己点検・評価を行う体制

教育委員会（副学長,学部長,教務委員長,事務部長）
本プログラムWebページ https://www.nupals.ac.jp/about/aiscience/