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】
様式１
大学等名プログラム名杏林大学
杏林大学データサイエンス標準教育プログラム（応用基礎）

プログラムを構成する授業科目について① 申請単位

学部・学科単位のプログラム③ 教育プログラムの修了要件② 対象となる学部・学科名称
総合政策学部④ 修了要件プログラムを構成する認定科目（情報社会論、情報リテラシーA、情報リテラシーB、データデザイナー概論、データサイエンス基礎、データ
サイエンス応用）について、全ての科目の単位を修得すること。

必要最低単位数10

履修必須の有無 令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
データサイエンス基礎
2 ○ ○○データサイエンス応用
2 ○○○⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
データサイエンス基礎
2 ○○ ○ ○ ○
データサイエンス応用
2 ○ ○ ○
○ ○ ○ ○

⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
データサイエンス応用
2 ○⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
データエンジニアリング応用基礎
情報社会論
情報リテラシーA
その他
情報リテラシーB
その他
データデザイナー概論
その他
データサイエンス応用基礎
データサイエンス基礎
データサイエンス応用
AI応用基礎

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授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

授業科目

授業科目

単位数

選択項目

必須

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】⑨ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「データサイエンス基礎」（３回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「データサイエンス基礎」（３・５・６回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「データサイエンス基礎」（１回目）
1-6・確率分布、正規分布、独立同一分布「データサイエンス基礎」（７回目）（１）データサイエンスと・ベクトルと行列「データサイエンス応用」（２・４回目）
して、統計学を始め様々・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「データサイエンス応用」（４回目）
なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、 1-7 ・アルゴリズムの表現（フローチャート） 「データサイエンス応用」(3回目)・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「データサイエンス応用」 (3回目)微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、
・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「データサイエンス基礎」（２回目）「データ表現」、「プログ 2-2 ・構造化データ、非構造化データ「データサイエンス基礎」（１回目）
ラミング基礎」の概念や・配列、木構造（ツリー）、グラフ「データサイエンス基礎」（１回目）
知識の習得を目指す。

・文字型、整数型、浮動小数点型「データサイエンス応用」（３回目）
2-7 ・変数、代入、四則演算、論理演算「データサイエンス応用」（３回目）

・関数、引数、戻り値「データサイエンス応用」（３回目）

1-1

・データ駆動型社会、Society 5.0「データサイエンス応用」（１回目）
・データサイエンス活用事例（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「データサイ
エンス応用」（１回目）
・データを活用した新しいビジネスモデル「データサイエンス応用」（１回目）

・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「データサイエンス応用」（１２回目）
・分析目的の設定「データサイエンス応用」（１２回目）
・様々なデータ分析手法（回帰、分類、クラスタリングなど）「データサイエンス基礎」（３・４回目）；「データサイエン
1-2ス応用」（４～10回目）
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「データサイエンス基礎」（３・４回目）；「データサイエンス
応用」（２・３・４・５回目）
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「データサイエンス基礎」（１回目）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「データサイエンス基礎」（１回目）
2-1 ・ビッグデータ活用事例「データサイエンス基礎」（１回目）
・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ「データサイエンス基礎」（１回目）（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用
・ソーシャルメディアデータ「データサイエンス基礎」（１回目）
分野、更には研究やビ・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム「データサイエンス基礎」（１５回目）
ジネスの現場において・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）「データサイエンス基礎」（１５回目）
実際にＡＩを活用する際 3-1
・AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）「データサイエンス基礎」（１５の構築から運用までの回目）
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・AI倫理、AIの社会的受容性「データサイエンス基礎」（１５回目）；「データサイエンス応用」（１１回目）
ものに加え、「データサ・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「データサイエンス基礎」（１５回目）；「データサイエンス応用」（１１回目）
イエンス基礎」、「機械学3-2 ・AIに関する原則/ガイドライン「データサイエンス基礎」（１５回目）；「データサイエンス応用」（１１回目）
習の基礎と展望」、及び・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性「データサイエンス基礎」（１５回目）；「データサイエンス応用」（１１回「深層学習の基礎と展目）望」から構成される。
・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）「データサイエンス応用」（９回目）
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「データサイエンス応用」（４～１１回目）
3-3 ・学習データと検証データ「データサイエンス応用」（９回目）
・ホールドアウト法、交差検証法「データサイエンス応用」（９回目）
・過学習、バイアス「データサイエンス応用」（９・１０回目）
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）「データサイエンス応用」（１０回目）
3-4 ・ニューラルネットワークの原理「データサイエンス応用」（１０回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN）「データサイエンス応用」（１０回目）
・学習用データと学習済みモデル「データサイエンス応用」（１０回目）
・AIの学習と推論、評価、再学習「データサイエンス応用」（１１回目）
3-9 ・AIの開発環境と実行環境「データサイエンス応用」（１１回目）

・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「データサイエンス応用」（１１回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「データサイエンス基礎」（３回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「データサイエンス基礎」（３・５・６回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「データサイエンス基礎」（１回目）
・確率分布、正規分布、独立同一分布「データサイエンス基礎」（７回目）
・ベクトルと行列「データサイエンス応用」（２・４回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「データサイエンス応用」（４回目）
・アルゴリズムの表現（フローチャート） 「データサイエンス応用」(3回目)
Ⅰ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「データサイエンス応用」 (3回目)・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「データサイエンス基礎」（２回目）
・構造化データ、非構造化データ「データサイエンス基礎」（１回目）
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「データサイエンス基礎」（１回目）
・文字型、整数型、浮動小数点型「データサイエンス応用」（３回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「データサイエンス応用」（３回目）
・関数、引数、戻り値「データサイエンス応用」（３回目）

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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】（３）本認定制度が育成目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目
群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修
項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」から構成される。

・データ駆動型社会、Society 5.0「データサイエンス応用」（１回目）
・データサイエンス活用事例（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「データサイエンス応用」（１回目）
・データを活用した新しいビジネスモデル「データサイエンス応用」（１回目）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「データサイエンス応用」（１２回目）
・分析目的の設定「データサイエンス応用」（１２回目）
・様々なデータ分析手法（回帰、分類、クラスタリングなど）「データサイエンス基礎」（３・４回目）；「データサイエンス応用」（４～10回目）
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「データサイエンス基礎」（３・４回目）；「データサイエンス応用」（２・３・４・５回目）
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「データサイエンス基礎」（１回目）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「データサイエンス基礎」（１回目）
・ビッグデータ活用事例「データサイエンス基礎」（１回目）
・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ「データサイエンス基礎」（１回目）
・ソーシャルメディアデータ「データサイエンス基礎」（１回目）
・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム「データサイエンス基礎」（１５回目）
・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）「データサイエンス基礎」（１５回目）
・AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）「データサイエンス基礎」（１５回目）
Ⅱ ・AI倫理、AIの社会的受容性「データサイエンス基礎」（１５回目）；「データサイエンス応用」（１１回目）
・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「データサイエンス基礎」（１５回目）；「データサイエンス応用」（１１回目）
・AIに関する原則/ガイドライン「データサイエンス基礎」（１５回目）；「データサイエンス応用」（１１回目）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性「データサイエンス基礎」（１５回目）；「データサイエンス応用」（１１回目）
・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）「データサイエンス応用」（９回目）
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「データサイエンス応用」（４～１１回目）
・学習データと検証データ「データサイエンス応用」（９回目）
・ホールドアウト法、交差検証法「データサイエンス応用」（９回目）
・過学習、バイアス「データサイエンス応用」（９・１０回目）
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）「データサイエンス応用」（１０回目）
・ニューラルネットワークの原理「データサイエンス応用」（１０回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN）「データサイエンス応用」（１０回目）
・学習用データと学習済みモデル「データサイエンス応用」（１０回目）
・AIの学習と推論、評価、再学習「データサイエンス応用」（１１回目）
・AIの開発環境と実行環境「データサイエンス応用」（１１回目）
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「データサイエンス応用」（１１回目）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）
令和４年度の新カリキュラムより、特色のある教育としてデータデザインプログラム（以降、DDP）を設けた。DDPは、急速に進むデジタル化社会に対応できる人材の養成を目的とし、データの意味を創り出す「データ・デザイン」という考え方に基づき、データから新しいビジネスを発見し創造する力や、データを用いて課題を解決する力を身につけられる科目構成となっている。この中で、特にデータサイエンスに関連する科目で構成された「杏林大学
データサイエンス標準教育プログラム（応用基礎）」 （以降、本教育プログラム）を設けており、指定された科目を修得することで、修了認定を受けることができる。本教育プログラムは、「入門」、「応用基礎」、「発展」で構成されており、「入門」と「応用基礎」の科目を必修とし、学生の修学目的に応じて「発展」の科目を選ぶことができる。また、本教育プログラムは、DDPに参加していない学生においても、該当科目を修得することにより、修了認定を受けることができる。

3/96

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合 計

総合政策学部

学部・学科名称②履修者・修了者の実績①プログラム開設年度

1,029

1,029

学生
数

230

230

入学
定員

令和４

合計

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合計

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修了者数

令和4年度

履修者数

932 246 140 106
0
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0
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0
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932 246 140 106

収容
定員

年度

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0
0
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合計

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男性

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女性

修了者数

令和3年度
履修者数

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合計

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男性

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修了者数

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合計

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男性

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合計

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男性

0

女性

修了者数

令和元年度
履修者数

プログラムの履修者数等の実績について

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】

0
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合計

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合計

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0

女性

修了者数

平成30年度
履修者数

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合計

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男性

履修率

様式２

246
26%
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0 246
26%

女性

履修者
数
合計

杏林大学

修了者数

平成29年度

大学等名

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⑤
⑤
⑤
⑤

⑤
⑤

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授業の到達⽬標：
⾼度情報化社会における法的・社会的問題を理解し、このような問題を解決するためにどのような法的知識が要求されるかを把握できるようにする。情報法に関する基本的な知識を理解した上で、現在の法制度によっては解決が困難となるような問題にも焦点を当て、将来、社会で直⾯し得る問題を解決するための能⼒を⾝に付ける。

①②④

必要な標準的な時間

習等）の具体的内容と授業外学習（予習・復

授業計画

到達⽬標

1.予習:新聞等を利⽤し、現代社会の諸問題を把握しておくこと。
復習:社会問題の背景にどのような法律が存在するかを考察すること。
2.予習:次回配布資料を読んでおくこと。

第１回： イントロダクション：冒頭において、授業の進め⽅、テキストの紹介、成績評価の⽅法を説明する。〔講義・質疑応答〕
第２回： AIと法をめぐる動き①：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第３回： AIと法をめぐる動き②：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第４回： AIと法をめぐる動き③：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第５回： AIと法をめぐる動き④：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第６回： AIと法をめぐる動き⑤：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第７回： AIと法政策の国際的動向①：AIと法政策の国際的動向を学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第８回： AIと法政策の国際的動向②：AIと法政策の国際的動向を学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第９回： AIと刑事責任①：AIの刑事責任のあり⽅について把握する。〔講義・質疑応答〕
第１０回： AIと刑事責任②：AIの刑事責任のあり⽅について把握する。〔講義・質疑応答〕
第１１回： AIと刑事司法①：刑事司法におけるAIの可能性について検討する。〔講義・質疑応答〕
第１２回： AIと刑事司法②：刑事司法におけるAIの可能性について検討する。〔講義・質疑応答〕
第１３回： AIと知的財産権①：判例の検討を中⼼に知的財産法全体の理解を⾏う。〔講義・質疑応答〕
第１４回： AIと知的財産権②：AIの知財問題について学ぶ。［講義・質疑応答］
第１５回：全体のまとめ：⾼度情報化社会における法的・社会的問題を理解する。［アクティブラーニング］※時事的な問題を取り上げるため、授業内容を変更することがあります。

学位授与⽅針の関連：（1）多⾓的な視野
社会が内包する諸問題を、多⾓的視点から発⾒・理解・分析・考察できる。
（2）地域・国際社会に通じる実践⼒
地域・国際社会の⼀員として⾃⼰の役割を、実践的な学びを通して、理解できる。
（3）幅広い教養
⾼い倫理観を持ち、ある特定の分野のみに限定されない、偏りのない、幅広い教養と知的好奇⼼とを⾝につけ、社会で活躍できる。

これまで、⼈類は、新聞・電話・ラジオ・テレビジョンといった様々な⽅法で情報を発信してきました。情報技術の発展は、そのままメディアの発展の歴史と重なります。しかし、このような発展に伴い、様々な法的課題もまた、⽣み出されることとなりました。この授業では、メディアの発展の歴史を追いつつ、社会がこれらの課題に対してどのように対処してきたかを学びます。そして、現代では、インターネットとIoT（Internet of Things：モノのインターネット）の普及により、⼤量のデジタルデータ（Big Data：ビッグデータ）を⽣成・収集・蓄積できるようになり、これらのデータをAI（Artiﬁcial Intelligence：⼈⼯知能）を⽤いて分析することが容易となりました。このような変化は⾰命的なものであり、現代は「第4次産業⾰命」の時代とも⾔われています。そこで、この授業では、第4次産業⾰命を迎えて新たに浮かび上がった法的・社会的課題について検討します。さらに、新たな情報技術やイノベーション、そして、それらに関わる様々な企業の動向を探ることにより、学⽣の皆さんが⾼度情報化社会にどのように参画していくべきかを学んでいきます。

情報社会論

③

学位授与⽅針の関連

授業概要

科⽬

尾崎

担当教員

愛美

3H0001

授業コード⑥

2022年度

開講開始年度

8/96

宍⼾常寿編著『新・判例ハンドブック情報法』（⽇本評論社 、2018年）
弥永真⽣ ・宍⼾常寿編著『ロボット・AIと法』（有斐閣、2018年）

参考書

備考

ＵＲＬ

成績評価の⽅法・基準

詳細については、第1回⽬の授業時に説明する。

⑦ 確認テスト40％、平常点（⼩レポート、授業参加の姿勢等）60％により総合的に評価する。

⼩向太郎著『情報法⼊⾨〔第4版〕』（エヌティティ出版、2018年）

テキスト

復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
3.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
4.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
5.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
6.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
7.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:⼩テストを⾒直し、疑問点があれば整理しておくこと。
8.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
9.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
10.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
11.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
12.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
13.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:⼩テストを⾒直し、疑問点があれば整理しておくこと。
14.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
15.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:これまでの配布資料を読み返し、法の必要性を理解しておくこと※全ての回、予習は45分、復習は45分必要とする。
※授業外学習時間は60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して復習すること。

開講開始年度

2023年度

授業コード

3J0001

担当教員⑥ 尾崎 愛美
情報社会論

科⽬③ これまで、⼈類は、新聞・電話・ラジオ・テレビジョンといった様々な⽅法で情報を発信してきました。情報技術の発展は、そのままメディアの発展の歴史と重なります。しかし、このような発展に伴い、様々な法的課題もまた、⽣み出されることとなりました。この授業
では、メディアの発展の歴史を追いつつ、社会がこれらの課題に対してどのように対処してきたかを学びます。そして、現代では、インターネットとIoT（Internet of Things：モノのインターネット）の普及により、⼤量のデジタルデータ（Big Data：ビッグデータ）を⽣
成・収集・蓄積できるようになり、これらのデータをAI（Artiﬁcial Intelligence：⼈⼯知能）を⽤いて分析することが容易となりました。
このような変化は⾰命的なものであり、現代は「第4次産業⾰命」の時代とも⾔われています。そこで、この授業では、第4次産業⾰命を迎えて新たに浮かび上がった法的・社会的課題について検討します。さらに、新たな情報技術やイノベーション、そして、それらに関わる様々な企業の動向を探ることにより、学⽣の皆さんが⾼度情報化社会にどのように参画していくべきかを学んでいきます。

授業概要① 授業の到達⽬標：

⾼度情報化社会における法的・社会的問題を理解し、このような問題を解決するためにどのような法的知識が要求されるかを把握できるようにする。情報法に関する基本的な知識を理解した上で、現在の法制度によっては解決が困難となるような問題にも焦点を当て、将来、社会で直⾯し得る問題を解決するための能⼒を⾝に付ける。

学位授与⽅針の関連 到達⽬標

学位授与⽅針の関連：（1）多⾓的な視野
社会が内包する諸問題を、多⾓的視点から発⾒・理解・分析・考察できる。
（2）地域・国際社会に通じる実践⼒
地域・国際社会の⼀員として⾃⼰の役割を、実践的な学びを通して、理解できる。
（3）幅広い教養
⾼い倫理観を持ち、ある特定の分野のみに限定されない、偏りのない、幅広い教養と知的好奇⼼とを⾝につけ、社会で活躍できる。

② 第１回： イントロダクション：冒頭において、授業の進め⽅、テキストの紹介、成績評価の⽅法を説明する。〔講義・質疑応答〕④ 第２回： AIと法をめぐる動き①：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕

授業計画

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第３回： AIと法をめぐる動き②：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第４回： AIと法をめぐる動き③：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第５回： AIと法をめぐる動き④：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第６回： AIと法をめぐる動き⑤：AIと法をめぐる動きについて学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第７回： AIと法政策の国際的動向①：AIと法政策の国際的動向を学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第８回： AIと法政策の国際的動向②：AIと法政策の国際的動向を学ぶ。〔講義・質疑応答〕
第９回： AIと刑事責任①：AIの刑事責任のあり⽅について把握する。〔講義・質疑応答〕
第１０回： AIと刑事責任②：AIの刑事責任のあり⽅について把握する。〔講義・質疑応答〕
第１１回： AIと刑事司法①：刑事司法におけるAIの可能性について検討する。〔講義・質疑応答〕
第１２回： AIと刑事司法②：刑事司法におけるAIの可能性について検討する。〔講義・質疑応答〕
第１３回： AIと知的財産権①：判例の検討を中⼼に知的財産法全体の理解を⾏う。〔講義・質疑応答〕
第１４回： AIと知的財産権②：AIの知財問題について学ぶ。［講義・質疑応答］
第１５回：全体のまとめ：⾼度情報化社会における法的・社会的問題を理解する。［アクティブラーニング］※時事的な問題を取り上げるため、授業内容を変更することがあります。
1.予習:新聞等を利⽤し、現代社会の諸問題を把握しておくこと。
復習:社会問題の背景にどのような法律が存在するかを考察すること。
2.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
3.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
4.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
5.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
6.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
7.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:⼩テストを⾒直し、疑問点があれば整理しておくこと。
8.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
9.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
10.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
11.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
12.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。
13.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:⼩テストを⾒直し、疑問点があれば整理しておくこと。
14.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:配布資料を読み返し、不明点を解消すること。

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15.予習:次回配布資料を読んでおくこと。
復習:これまでの配布資料を読み返し、法の必要性を理解しておくこと※全ての回、予習は45分、復習は45分必要とする。
※授業外学習時間は60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して復習すること。
テキスト

⼩向太郎著『情報法⼊⾨〔第4版〕』（エヌティティ出版、2018年）

参考書

宍⼾常寿編著『新・判例ハンドブック情報法』（⽇本評論社 、2018年）
弥永真⽣ ・宍⼾常寿編著『ロボット・AIと法』（有斐閣、2018年）

成績評価の⽅ ⑦ 確認テスト40％、平常点（⼩レポート、授業参加の姿勢等）60％により総合的に評価する。
詳細については、第1回⽬の授業時に説明する。
法・基準
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備考

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開講開始年度

2022年度

授業コード

3H0003

担当教員⑥ ⼤森 拓哉
情報リテラシーA [1]科⽬③ 社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、

Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Excelの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒を養います。さらに、データ駆動型社会への転換の中で必須となっているデータサイエンスの基
礎知識の習得を⾏います。

授業概要① この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養う
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

ことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
⼀般的なEcxelの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。
Excelを⽤いて、与えられたデータに応じた適切なグラフが作図できるようになる。
社会におけるデータやAI利活⽤および留意事項について概説できる。
＜推奨到達⽬標＞
機械学習や深層学習の利活⽤について概説できる。

② 授業形態 〔講義・演習・質疑応答〕（第1回〜第8回）④

第1回：Excel＜表の作成１＞
内容：Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法および、表計算ソフトの利点、Excelの概念、データの⼊⼒と修正を学ぶ。
第2回：Excel＜表の作成２＞
内容： フォント、表⽰形式、枠線、罫線、⾏の⾼さや列の幅、印刷などについて学ぶ。
第3回：Excel＜計算式＞
内容： ビジネスで⽤いられる計算式を中⼼に、その設定と利⽤⽅法を学ぶ。
第4回：Excel＜関数＞
内容： 基本的な関数と扱い⽅について学ぶ。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
内容：様々なデータについて、適したグラフの選択と作成⽅法について学ぶ。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
内容：社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。また、AIを活⽤した新しいビジネスやサービスについて概説する。さらに、どのようなデータが集められ、活⽤されているかを解説する。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
内容: [2]データの解析や可視化技術。⾔語や画像、⾳声などの⾮構造化データの処理技術。AIの適応について解説する。[3]データの読解について解説する。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
内容：[4]データの取り扱いと活⽤⽅法について解説する。 [5]新たなデータの利活⽤から⽣じる留意事項について学ぶ。

授業計画

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第1回：Excel＜表の作成１＞
予習：テキスト（p99〜）を読み、値の⼊⼒について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Excel＜表の作成２＞
予習：テキスト（p107〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Excel＜計算式＞
予習：テキスト（p130〜）を読み、計算式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Excel＜関数＞
予習：テキスト（p141〜）を読み、関数について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
予習：テキスト（p153〜）を読み、グラフの種類について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回: データサイエンス [1]社会におけるデータ・AI利活⽤
予習:Society5.0について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：データサイエンス [2]データ・AI利活⽤のための技術、[3]データリテラシー・データを読む
予習：ビッグデータについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第8回：データサイエンス [4]テータリテラシー・データを扱う、[5]データ・AI利活⽤のおける留意事項
予習：AIの利⽤について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書

データサイエンス⼊⾨第２版 ISBN978-4-7806-0730-7 学術図書出版社

成績評価の⽅法・基準⑦ 平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

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備考

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開講開始年度

2023年度

授業コード

3H0003

担当教員⑥ ⼤森 拓哉
情報リテラシーA [1]科⽬③ 社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、

Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Excelの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒を養います。さらに、データ駆動型社会への転換の中で必須となっているデータサイエンスの基
礎知識の習得を⾏います。

授業概要① この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養う

学位授与⽅針の関連 到達⽬標

ことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
⼀般的なEcxelの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。
Excelを⽤いて、与えられたデータに応じた適切なグラフが作図できるようになる。
社会におけるデータやAI利活⽤および留意事項について概説できる。
外部団体（国⼜は地⽅公共団体や他⼤学等（⾃⼤学等を設置する法⼈が運営する他の⼤学等を除く）、産業界等）における実課題や実データを取得し、加⼯や解析から推論を⽴て、その結果を他者に共有・伝達するプロセスについて理解する。
＜推奨到達⽬標＞
機械学習や深層学習の利活⽤について概説できる。

② 授業形態 〔講義・演習・質疑応答・アクティブラーニング〕（第1回〜第8回）④

授業計画

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第1回：Excel＜表の作成１＞
内容：Windowsの起動と終了⽅法など、基礎的な操作⽅法および、表計算ソフトの利点、Excelの概念、データの⼊⼒と修正を学ぶ。
第2回：Excel＜表の作成２＞
内容： フォント、表⽰形式、枠線、罫線、⾏の⾼さや列の幅、印刷などについて学ぶ。
第3回：Excel＜計算式＞
内容： ビジネスで⽤いられる計算式を中⼼に、その設定と利⽤⽅法を学ぶ。
第4回：Excel＜関数＞
内容： 基本的な関数と扱い⽅について学ぶ。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
内容：様々なデータについて、適したグラフの選択と作成⽅法について学ぶ。
第6回: データサイエンス(1) 社会におけるデータ・AI利活⽤
内容：社会で起きている変化を知り、数理やデータサイエンス、AIを学ぶことの意義を理解する。また、AIを活⽤した新しいビジネスやサービスについて概説する。さらに、どのようなデータが集められ、活⽤されているかを解説する。
第7回：データサイエンス(2) データリテラシー
内容: データの読解やデータの取り扱いと活⽤⽅法について解説する。
第8回：データサイエンス(3) データ・AI利活⽤のおける留意事項
内容：新たなデータの利活⽤から⽣じる留意事項について学ぶ。
第1回：Excel＜表の作成１＞
予習：テキスト（p99〜）を読み、値の⼊⼒について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Excel＜表の作成２＞
予習：テキスト（p107〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Excel＜計算式＞
予習：テキスト（p130〜）を読み、計算式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Excel＜関数＞
予習：テキスト（p141〜）を読み、関数について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：Excel＜グラフ作成＞
予習：テキスト（p153〜）を読み、グラフの種類について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回: データサイエンス (1) 社会におけるデータ・AI利活⽤
予習:Society5.0について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：データサイエンス (2) データリテラシー
予習：ビッグデータについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第8回：データサイエンス (3) データ・AI利活⽤のおける留意事項
予習：AIの利⽤について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書

データサイエンス⼊⾨第２版 ISBN978-4-7806-0730-7 学術図書出版社
教養としてのデータサイエンス (データサイエンス⼊⾨シリーズ) ISBN: 978-4-0652-3809-7 講談社

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成績評価の⽅法・基準⑦ 平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

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備考

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開講開始年度

2022年度

授業コード

3H0009

担当教員⑥ ⼤森 拓哉
情報リテラシーB [1]

科⽬
授業概要

③ 社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Word、PowerPointの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒やプレゼンテーションの能⼒を養います。

① この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養う
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

ことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
Word、PowerPointの基本操作を⾝につけ、情報社会における情報発信をするスキルを修得する。
＜推奨到達⽬標＞
⼀般的なWord PowerPointの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。

② 〇授業形式：対⾯講義④ 授業形態 〔講義・演習・質疑応答〕（第1回〜第8回）

第1回：Word＜⼊⼒と修正＞
内容： ⽂字の⼊⼒や修正、キーボードの配列、⽂書ファイルの保存等を学ぶ。
第2回：Word＜リーフレットの作成１＞
内容： 書式（フォントの設定、中央揃え、均等割り付けなど）、作表を学ぶ。
第3回：Word＜リーフレットの作成２＞
内容： 図の取り扱い（画像の挿⼊、図形の利⽤）を学ぶ。
第4回：Word＜レポートの作成＞
内容： レポートの意義やルール、引⽤や脚注⽂書校正の機能について学ぶ。
第5回：PowerPoint＜プレゼンについて＞
内容： プレゼンテーションの⽬的と意義。スライド作成の⼿順について学ぶ。
第6回：PowerPoint＜スライドの作成＞
内容： 発表会に向けたスライド作成を⾏う。
第7回：PowerPoint＜発表会１＞
内容： 各⾃で作成したスライドを⽤いて、プレゼンを⾏う。
第8回：PowerPoint＜発表会２＞
内容：各⾃で作成したスライドを⽤いて、プレゼンを⾏う。

授業計画

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

第1回：Word＜⼊⼒と修正＞
予習：テキスト（p29〜）を読み、キーボードについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Word＜リーフレットの作成１＞
予習：テキスト（p52〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Word＜リーフレットの作成２＞
予習：テキスト（p60〜）を読み、図の取り扱いについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Word＜レポートの作成＞
予習：テキスト（p81〜）を読み、レポートについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：PowerPoint＜プレゼンについて＞
予習：テキスト（p178〜）を読み、プレゼンの概要について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回：PowerPoint＜スライドの作成＞
予習：発表するテーマを決定し、その内容について調べておくこと(予習45分)
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：PowerPoint＜発表会１＞
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと(予習45分)。
復習：⾃分や他者のプレゼンについて、良かった点と今後の課題についてまとめる(復習45分)。
第8回：PowerPoint＜発表会２＞
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと(予習45分)。
復習：⾃分や他者のプレゼンについて、良かった点と今後の課題についてまとめる (復習45分)。
※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書
成績評価の⽅法・基準⑦ 平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

ＵＲＬ
備考

15/96

開講開始年度

2023年度

授業コード

3H0009

担当教員⑥ ⼤森 拓哉
情報リテラシーB [1]

科⽬
授業概要

③ 社会⼈に求められる能⼒の⼀つに、「Oﬃce の操作と活⽤する能⼒」が挙げられます。現在は、WordやPowerPointによる情報の発信、
Excelを⽤いたデータの分析が、国際的な常識となっています。この授業では、Word、PowerPointの基礎的な操作を⾝につけるとともに、実践的な課題を通して、様々な問題を解決する能⼒やプレゼンテーションの能⼒を養います。

① この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、問題解決能⼒を重点的に養う
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

ことを⽬的としています。
＜到達⽬標＞
Word、PowerPointの基本操作を⾝につけ、情報社会における情報発信をするスキルを修得する。
＜推奨到達⽬標＞
⼀般的なWord PowerPointの操作を、マニュアルを参照することなく⾏える。

② 〇授業形式：対⾯講義④ 授業形態 〔講義・演習・質疑応答・アクティブラーニング〕（第1回〜第8回）
第1回：Word＜⼊⼒と修正＞
内容： ⽂字の⼊⼒や修正、キーボードの配列、⽂書ファイルの保存等を学ぶ。
第2回：Word＜リーフレットの作成１＞
内容： 書式（フォントの設定、中央揃え、均等割り付けなど）、作表を学ぶ。
第3回：Word＜リーフレットの作成２＞
内容： 図の取り扱い（画像の挿⼊、図形の利⽤）を学ぶ。
第4回：Word＜レポートの作成＞
内容： レポートの意義やルール、引⽤や脚注⽂書校正の機能について学ぶ。
第5回：PowerPoint＜プレゼンについて＞
内容： プレゼンテーションの⽬的と意義。スライド作成の⼿順について学ぶ。
第6回：PowerPoint＜スライドの作成＞
内容： 発表会に向けたスライド作成を⾏う。
第7回：PowerPoint＜発表会１＞
内容： 各⾃で作成したスライドを⽤いて、プレゼンを⾏う。
第8回：PowerPoint＜発表会２＞
内容：各⾃で作成したスライドを⽤いて、プレゼンを⾏う。

授業計画

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

第1回：Word＜⼊⼒と修正＞
予習：テキスト（p29〜）を読み、キーボードについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第2回：Word＜リーフレットの作成１＞
予習：テキスト（p52〜）を読み、書式について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第3回：Word＜リーフレットの作成２＞
予習：テキスト（p60〜）を読み、図の取り扱いについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第4回：Word＜レポートの作成＞
予習：テキスト（p81〜）を読み、レポートについて調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第5回：PowerPoint＜プレゼンについて＞
予習：テキスト（p178〜）を読み、プレゼンの概要について調べておくこと(予習45分)。
復習：講義内容についてまとめ、所有のコンピュータで操作法を確認すること(復習45分)。
第6回：PowerPoint＜スライドの作成＞
予習：発表するテーマを決定し、その内容について調べておくこと(予習45分)
復習：講義内容について、他者に概説できるよう理解すること(復習45分)。
第7回：PowerPoint＜発表会１＞
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと(予習45分)。
復習：⾃分や他者のプレゼンについて、良かった点と今後の課題についてまとめる(復習45分)。
第8回：PowerPoint＜発表会２＞
予習：スライドを完成させ発表練習をしておくこと(予習45分)。
復習：⾃分や他者のプレゼンについて、良かった点と今後の課題についてまとめる (復習45分)。
※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト「イチからしっかり学ぶ！Oﬃce基礎と情報モラル」（ISBN：978-4-908434-35-8）

参考書
成績評価の⽅法・基準⑦ 平常点（⼩テストの成績60％）と課題の成績（40％）による。

ＵＲＬ
備考

16/96

開講開始年度

2023年度

授業コード

3H0015担当教員⑥ 糟⾕ 崇データデザイナー概論

科⽬
授業概要

③ 本科⽬は、DDP（データ・デザイン・プログラム）における「データ・デザイン」という概念を理解するために開設されている。

「データ・デザイン」というテーマのもとで、システム開発やデータサイエンスなどで活躍する社会⼈のゲスト講師との対話を通じて、ビジネスにおける実務的な知識を理解し、この分野におけるキャリアについて検討することを⽬的としている。

① 到達⽬標学位授与⽅針の関連 到達⽬標

１．「データ・デザイン」という概念を理解し、データを扱うことに関して学際的な視座を⾝につける。
２．ICTビジネスや情報システムにおける実務についての理解を深める。
３．システム・エンジニアなどICTに関連するキャリアについて考える。
※学位授与の⽅針との関連：この科⽬は総合政策学部が学位授与の⽅針において定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、以下の能⼒を養うことを⽬的としている。
（１）多⾓的視野／（３）幅広い教養／（４）学際性の軸となる専⾨的な知識／（５）コミュニケーション・コラボレーション能⼒／（６）データ分析・活⽤能⼒／（７）ライフ・デザイン・スキル② 第１回： 本授業のルールと学習⽅法 [講義・質疑応答]
・本授業の進め⽅・⽬的、ゲスト講師の講義から多くを引き出すための⼿法について説明する。
④

授業計画

第２回： イントロダクション [講義・質疑応答]
・「データ・デザイン」とはどのような概念かについて説明する。
第３回： システム・エンジニアの業務について [講義・質疑応答]
・システム・エンジニアの業務内容を理解する
第４回： 第３回の振り返りと討論 [アクティブラーニング・グループワーク]・システム・エンジニアの業務について、ゲスト講師の講義を振り返り、内容について討論する。
第５回： プロジェクト・マネージャーの役割について [講義・質疑応答]
・プロジェクト・マネージャーの役割と業務内容について理解する。
第６回： 第５回の振り返りと討論 [アクティブラーニング・グループワーク]
・プロジェクト・マネージャーの役割と業務内容について、ゲスト講師の講義を振り返り、内容について討論する。
第７回： ビジネス・デベロップメントについて [講義・質疑応答]
・ICT関連事業の事業開発について理解する。
第８回： 第７回の振り返りと討論 [アクティブラーニング・グループワーク]
・ICT関連事業の事業開発とはどのようなものかについて、ゲスト講師の講義を振り返り、内容について討論する。
第９回： CTO（チーフテクノロジーオフィサー）について [講義・質疑応答]
・CTOの業務と役割について理解する。
第10回： 第９回の振り返りと討論 [アクティブラーニング・グループワーク]
・CTOの業務と役割について、ゲスト講師の講義を振り返り、内容について討論する。
第11回： データサイエンティストについて [講義・質疑応答]
・データサイエンティストの業務内容について考察する。
第12回： 第11回の振り返りと討論 [アクティブラーニング・グループワーク]
・データサイエンティストの業務内容について、ゲスト講師の講義を振り返り、内容について討論する。
第13回： スタートアップについて [講義・質疑応答]
・Tech企業のスタートアップについて理解する。
第14回： 第13回の振り返りと討論 [アクティブラーニング・グループワーク]・Tech企業のスタートアップについて、ゲスト講師の講義を振り返り、内容について討論する。
第15回： まとめ [講義・質疑応答]
・「データ・デザイン」という概念について考察する。
※課題に対するフィードバックの⽅法：毎回授業の始めに前回の課題についてフィードバックを⾏う。

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時
間

⽇常的に、⾃分⾃⾝の回りにある企業や経営に関わる事象（特にICTを活⽤したビジネスについて）に関⼼を払い、⽇頃から新聞・ニュース・雑誌などで情報を集めること。またICTに関連する本や論⽂を読んで、講義の内容との関連について考えてくること。
＜予習＞ （各60分）
次回の講義内容について、新聞・雑誌等を参考に具体的な企業・事例を調べてくること。
またゲスト講師への質問も事前に⽤意すること。
＜復習＞

下記のテーマに沿って論⽂・書籍・新聞・雑誌等を読み、授業内容についてまとめたものをファイリングしてください。
また⾃分なりの考察を加えたものをレポート形式にまとめること（各180分）

第１回
第２回
第３回
第４回
第５回
第６回
第７回
第８回

データ・デザイナーとは
データ・デザインの概念
システム・エンジニアの業務内容
システム・エンジニアの機能と役割
プロジェクト・マネージャーの業務内容
プロジェクト・マネージャーの機能と役割
ビジネス・デベロップメントとはビジネス・デベロップメントの実際

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第９回 CTOとは第10回 CTOの業務と役割
第11回 データサイエンティストの業務内容
第12回 データサイエンティストの機能と役割
第13回 Tech企業
第14回 スタートアップ
第15回 第１回〜第15回のまとめ
テキスト

なし

参考書
成績評価の⽅法・基準⑦ レポート30％、平常点（話を聞く姿勢、ディスカッション等への参加態度、各回のリアクションペーパー）70%

なお、学外のゲスト講師を招いて⾏う授業であることから、履修に際しては原則として毎回授業に出席できることを条件とする。

ＵＲＬ
備考【科⽬ナンバリング】CODD201

18/96

開講開始年度

2023年度

授業コード

3H0018

担当教員⑥ 坪下 幸寛
データサイエンス基礎科⽬③ 情報化社会が発展・普及していく中で、様々なものがインターネットに接続され、多量のデジタルデータが⽣み出されています。蓄積された多量のデジタルデータはビッグデータと呼ばれ、ビッグデータの台頭は⼈⼯知能(AI: Artiﬁcial Intelligence)の急速な進展を⽣みました。このように現代社会ではデータが主役であり、そのデータを正しく扱い、適切な⽅法で分析し、価値のある情報を⾒い出すことが求められています。本講義では、データに基づいて課題解決を⾏っていくデータサイエンスの⼊⾨編として、データの解析に必須となる統計学の基本的な考え⽅と統計解析の⼿法をエクセルを⽤いた演習で習得します。

授業概要① この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、「(6)データ分析・活⽤能⼒」

学位授与⽅針の関連 到達⽬標

授業計画

を重点的に養うことを⽬的としています。
≪⼀般⽬標(GIO)≫
Excelを利⽤してデータ分析ができ、さらに、z検定、t検定、カイ⼆乗検定などの統計的検定を学び、これらを現実の問題に活⽤できるよ
うになることを⽬標にしています。
≪個別⽬標(SBOs)≫①Excelを⽤いて基本統計量(平均、分散、相関係数等)を計算することができる。
②Excelを⽤いて線形回帰分析を⾏うことができる。
③データ数、データの性質に応じて、適切な統計検定を選択することができる。
④Excelを⽤いてz検定を⾏うことができる⑤Excelを⽤いて種々のt検定を⾏うことができる。
⑥Excelのピボットテーブル機能を利⽤して、クロス集計表を作成することができる。
⑦Excelを⽤いてχ2検定を⾏うことができる。

② 〇授業形式：対⾯講義④ 授業形態 〔講義・演習・質疑応答・アクティブラーニング〕（第1回〜第15回）()内の番号は、mdash応⽤基礎レベルモデルカリキュラムの該当項⽬を⽰す。
(http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html)

第01回：講義概要、⽬的、進め⽅、ビッグデータ[講義] (2-1)
内容：講義ガイダンスを⾏うとともに、ICT技術の進展、ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス、ビッグデータ活⽤事例について解説する。
第02回：データのベクトル表現と集合[講義、演習] (2-2) (1-6)
内容：データサイエンスにおけるデータの定義とその役割について解説する。データの表現⼿法として最も基本的な考え⽅である⾼次元
ベクトル表現と、その集合としてのデータについて解説する。
第03回：平均・分散・相関[講義、演習] (1-2) (1-6)
内容：データの基本統計量である平均・分散・相関について解説する。
第04回：データ間の距離と類似度、クラスタリング[講義] (1-2) (1-6)
内容：データ間の距離と類似度について解説した後、その応⽤例としてクラスタリングについて解説する。
第05回：予測と回帰分析(1)[講義] (1-4) (1-6)
内容：因果関係を推定する代表的な統計的⼿法である回帰分析について解説する。
第06回：予測と回帰分析(2)[演習] (1-4) (1-6)
内容：因果関係を推定する代表的な統計的⼿法である回帰分析について具体的な演習を通じて理解を進める。
第07回：確率と確率分布[講義、演習] (1-6)
内容：確率と確率分布について説明する。
第08回：信頼区間と統計的検定[講義、演習] (1-6)
内容：正規分布、⼤数の法則、および、中⼼極限定理について解説する。
第09回：2変数の平均値の差の検定 (1)[講義、演習] (1-6)
内容： 区間推定 (z検定)、⼩標本の検定（t検定）について解説する。
第10回：2変数の平均値の差の検定 (2) [講義、演習] (1-6)
内容：対応のある2変数の検定（t検定）について解説する。
第11回：クロス集計表の属性間の独⽴性の検定[講義、演習] (1-6)
内容：クロス集計表の属性間の独⽴性を検定するカイ⼆乗検定について学ぶ。
第12回：演習(1)
内容: 基本統計量、相関分析に関する演習
第13回：演習(2)
内容: 回帰分析に関する演習
第14回：演習(3)19/96

② 内容：種々の統計的検定に関する演習④

第15回：⼈⼯知能⼊⾨ (3-1) (3-2)
内容：本講座のまとめと、AIの歴史、推論、探索、汎⽤AI/特化型AIについて解説する。
第01回：データとデータ分析
予習：特になし
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第02回：データのベクトル表現と集合
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第03回：平均・分散・相関
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第04回：データ間の距離と類似度、クラスタリング
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第05回：予測と回帰分析(1)
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第06回：予測と回帰分析(2)
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第07回：確率と確率分布
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

第08回：信頼区間と統計的検定
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第09回：2変数の平均値の差の検定 (1)
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第10回：2変数の平均値の差の検定 (2)
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第11回：クロス集計表の属性間の独⽴性の検定
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
第12回：演習(1)
予習：第01回から第04回ので⾏った演習問題を⾏い、不明点を明確にしておくこと。(45分程度)
復習：授業で⾏った演習問題を繰り返し⾏うこと。(45分程度)
第13回：演習(2)
予習：第05回から第06回ので⾏った演習問題を⾏い、不明点を明確にしておくこと。(45分程度)
復習：授業で⾏った演習問題を繰り返し⾏うこと。(45分程度)
第14回：演習(3)
予習：第07回から第11回ので⾏った演習問題を⾏い、不明点を明確にしておくこと。(45分程度)
復習：授業で⾏った演習問題を繰り返し⾏うこと。(45分程度)
第15回：⼈⼯知能⼊⾨
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）※授業外学習時間(予習･復習)は、60時間必要であるため、不⾜分は休暇等を利⽤して、予習・復習をすること

テキスト

なし

参考書
成績評価の⽅法・基準⑦ 平常点（出席、⼩テストの成績 40％）と試験の成績（60％）による。

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備考

21/96

開講開始年度

2023年度

授業コード

3H0019

担当教員⑥ 坪下 幸寛
データサイエンス応⽤科⽬③ 統計学の実⽤的な応⽤知識および機械学習分野の主な分析⼿法を学び、統計的問題解決⼒の更なる充実を⽬指します。統計学にとどまらず、クラスタリングや識別学習などデータサイエンスの基礎を学びます。データサイエンスでは、実際のデータに分析アルゴリズムを適⽤することを繰り返すことで、どのようなデータにどのような⼿法を適⽤すると何が発⾒できるかということを経験することが⼤切です。そこで本授業では、(1) データ分析⼿法の説明、(2) データ分析ツールPythonによる分析アルゴリズムの実践、 (3) 分析結果の可視化、というフローを毎回の授業で繰り返し実践し、データマイニング技術を⾃在に活⽤できるスキルを⾝につけることを⽬的としていま
す。

授業概要

① この科⽬は総合政策学部が卒業認定・学位授与の⽅針に定めている卒業時点までに獲得すべき能⼒のうち、「(6)データ分析・活⽤能⼒」
を重点的に養うことを⽬的としています。

≪⼀般⽬標(GIO)≫
主要なデータの分析⼿法を学ぶことで、現実のデータが与えられたときに、その特徴を発⾒できるようになることを⽬標としています。
学位授与⽅針の関連 到達⽬標

授業計画≪個別⽬標(SBOs)≫①Pythonを利⽤して基本統計量の計算ができる②Pythonを利⽤してクラスタリング分析(階層的、K-means法)を⾏うことができる。
③Pythonを利⽤して多次元尺度法を⽤いたデータの可視化を⾏うことができる。
④Pythonを利⽤して相関ルールマイニングを⽤いたデータ分析を⾏うことができる。
⑤Pythonを利⽤して決定⽊分析を⽤いたデータ分析を⾏うことができる。
⑥Pythonを利⽤して深層学習を⽤いたデータ分析を⾏うことができる。

② 〇授業形式：対⾯講義④ 授業形態 〔講義・演習・質疑応答・アクティブラーニング〕（第1回〜第15回）()内の数字は、mdash応⽤基礎レベルモデルカリキュラムの該当項⽬を⽰す。
(http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_ouyoukiso.html)

第01回：データ駆動型社会とデータサイエンス[講義] (1-1)
内容： 授業の概要について説明するとともに、データ駆動型社会と、Society5.0の説明を通じて、現在社会におけるデータサイエンスの意義について解説する。
02回：PythonとGoogle Colaboratoryの概要と基本的な使い⽅[講義、演習] (1-2)(2-7)
内容： データサイエンスの分析に近年広く⽤いられているPythonとそれを動作させるwebベースの開発環境Google Colaboratoryについて解説し、演習を⾏う。
03回：データの⼊⼒と統計量の算出[講義、演習] (1-2) (1-7)
内容： Python、Google Colabを⽤いてデータの基本統計量を算出する。
04回：クラスタリング（階層的・K-means法) (1-2) (1-3) (1-4)
内容： クラスタリングに関する復習と、Python、Google Colabを⽤いた演習を⾏う。
05回：多次元尺度法とグラフ可視化[講義、演習] (1-2) (1-3) (1-4)
内容： 多次元尺度法とグラフ可視化に関する解説を⾏う。
06回：主成分分析[講義、演習] (1-4)
内容： 実例を通して主成分分析を⽤いた次元圧縮について学ぶ。
07回：相関ルールマイニング(アソシエーション分析)[講義、演習] (1-4)
内容：相関ルールマイニングに関する講義、演習を⾏う。
08回；回帰分析[講義、演習] (1-4)
内容：回帰分析に関する講義演習を⾏う。
09回：機械学習(1) 決定⽊学習[解説、演習] (3-3)
内容： 情報エントロピーと決定⽊学習に関する解説を⾏い、決定⽊分析を⽤いた分析演習を⾏う。
10回：機械学習(2) 深層学習 (pytorch + tensorboard) [解説、演習] (3-4)
内容：⼈間の神経系を模した機械学習アルゴリズムである深層学習の解説、演習を⾏う。
11回：⼈⼯知能の発展と社会 [解説] (3-2) (3-9)
内容：実世界で進む機械学習の応⽤と発展について解説し、それに伴って⽣じているAIの倫理的問題、社会的受容性にいても解説を⾏う。
12回：分析データの説明、分析ブレスト[講義、演習]
内容：分析データの説明を⾏い、そのデータを⽤いてどのような分析が⾏えるかについて議論する。
13回：データ分析演習（1）分析作業
内容：前回までで決定した分析概要に基づいて分析を進める。

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②
④

14回：データ分析演習（2）分析作業と仮レポート提出
内容：各⾃が⾏った分析に対するレポートの作成を⾏う。
15回：データ分析演習（3）分析作業と最終レポート提出

授業外学習（予習・復習等）の具体的内容と必要な標準的な時間

テキスト

01回：講義概要、⽬的、進め⽅
予習：特になし
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
02回：PythonとGoogle Colaboratoryの概要と基本的な使い⽅
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
03回：データの⼊⼒と統計量の算出
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
04回：クラスタリング（階層的・K-means法)
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
05回：多次元尺度法とグラフ可視化
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
06回：主成分分析
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
07回：相関ルールマイニング(アソシエーション分析)
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
08回；回帰分析
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
09回；機械学習(1) ロジスティック回帰、SVM (scikit-learn)
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
10回：機械学習(2) 決定⽊学習
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
11回：機械学習(3) 深層学習 (pytorch + tensorboard)
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
12回：分析データの説明、分析ブレスト
予習：授業1週間前には授業資料を配布するので⽬を通して不明点を明確にしておくこと(45分程度)
復習：配布資料、ノートの不明な箇所をチェックし、質問事項をまとめること（45分程度）
13回：データ分析演習（1）分析作業
予習：特になし
復習：分析作業を完了させておくこと。
14回：データ分析演習（2）分析作業と仮レポート提出
予習：特になし。
復習：仮レポート作成を完了し、期⽇までに提出すること。
15回：データ分析演習（3）分析作業と最終レポート提出
予習：特になし。
復習：最終レポートのフィードバックをよく読み、納得できない点は質問を⾏うこと。
なし

参考書
成績評価の⽅法・基準⑦ 平常点（出席点、提出課題 50％）と最終レポート（50％）による。

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備考

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第 3 類(杏林大学データサイエンス標準教育プログラム規程)〇杏林大学データサイエンス標準教育プログラム規程
制定 令和 ４年 ２月２１日（目的）第１条 本規程は、「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度」に基づき、杏林大学（以下「本学」という。
）にデータサイエンス標準教育プログラム（以下「教育プログラム」という。
）を設置し、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の基礎的素養を持つ人材を育成することを目的
とする。
（委員会）
第２条 本学にデータサイエンス教育委員会（以下「委員会」という。）を置く。委員会
は前条の目的を達成するため、次の各号に掲げる役割を担う。

（１）教育プログラムの立案、実施に関する事項（２）教育プログラムの普及に関する事項（３）教育プログラムの年次自己点検・評価と改善に関する事項（４）教育プログラムの情報公開に関する事項（５）その他教育プログラムに関する重要事項
２ 委員会は、以下の委員をもって組織する。
（１）総合情報センター長（２）ＩＲ推進室長（３）各学部教務部長（４）医学部事務部課長、井の頭事務部教務課長（５）その他、委員長が必要と認めた者
３ 委員会は、総合情報センター長を委員長とする。
（対象の授業科目、単位数及び修了要件）
第３条 教育プログラムの対象となる授業科目、単位数及び修了要件は、委員会が学部・学科毎に別に定め、各学部教授会が承認する。
（修了認定）
第４条 教育プログラムに該当する授業科目の合否は各学部教授会が判定する。
２ 各学部教授会の判定結果に基づき、委員会が教育プログラムの修了認定を行う。
（修了証の交付）第５条 委員会は、教育プログラムを修了した学生のうち希望する者に対して、修了証を交付する。
（改廃）第６条 この規程の改廃は、委員会の議を経て運営審議会で決定する。
3-99-1

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第 3 類(杏林大学データサイエンス標準教育プログラム規程)

附 則
この規程は、令和４年 ４月 １日から施行する。

3-99-293/96

第 3 類(杏林大学データサイエンス標準教育プログラム規程)〇杏林大学データサイエンス標準教育プログラム規程
制定 令和 ４年 ２月２１日（目的）第１条 本規程は、「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度」に基づき、杏林大学（以下「本学」という。
）にデータサイエンス標準教育プログラム（以下「教育プログラム」という。
）を設置し、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の基礎的素養を持つ人材を育成することを目的
とする。
（委員会）
第２条 本学にデータサイエンス教育委員会（以下「委員会」という。）を置く。委員会
は前条の目的を達成するため、次の各号に掲げる役割を担う。

（１）教育プログラムの立案、実施に関する事項（２）教育プログラムの普及に関する事項（３）教育プログラムの年次自己点検・評価と改善に関する事項（４）教育プログラムの情報公開に関する事項（５）その他教育プログラムに関する重要事項
２ 委員会は、以下の委員をもって組織する。
（１）総合情報センター長（２）ＩＲ推進室長（３）各学部教務部長（４）医学部事務部課長、井の頭事務部教務課長（５）その他、委員長が必要と認めた者
３ 委員会は、総合情報センター長を委員長とする。
（対象の授業科目、単位数及び修了要件）
第３条 教育プログラムの対象となる授業科目、単位数及び修了要件は、委員会が学部・学科毎に別に定め、各学部教授会が承認する。
（修了認定）
第４条 教育プログラムに該当する授業科目の合否は各学部教授会が判定する。
２ 各学部教授会の判定結果に基づき、委員会が教育プログラムの修了認定を行う。
（修了証の交付）第５条 委員会は、教育プログラムを修了した学生のうち希望する者に対して、修了証を交付する。
（改廃）第６条 この規程の改廃は、委員会の議を経て運営審議会で決定する。
3-99-1

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第 3 類(杏林大学データサイエンス標準教育プログラム規程)

附 則
この規程は、令和４年 ４月 １日から施行する。

3-99-295/96

96/96所定の認定科目を全て修得すること。

認
定
科
目

推
奨
科
目

情報リテラシーB

プログラミング応用

プログラミング基礎

ICTビジネス論

データサイエンス応用

データサイエンス基礎

データデザイナー概論

座を持つこと目標とする。

☞ 学生のプログラムへのアクセスを支援する資料をガイダンス等で配布⇧プログラムへの参加を促すリーフレット

タから新しいビジネスを発見し創造するための大局的視利用した課題解決に繋げるための基礎力を養い、❸デー

考え方に基づき、❶データを適切に解釈する力や❷AIをデータの意味を創り出す「データ・デザイン」という情報リテラシーA

情報社会論

学修目標

※DDPは上記の他、ビジネスナレッジ等に関する科目を含め、計36単位以上により構成される（総合政策学部 履修案内を参照のこと）。

発 展

修了要件

データ・デザイン・プログラム※

総合政策学部

認
定応用・基礎 科
目

入 門

対象学部

DDPに参加していない学生においても、該当科目を修得することにより、修了認定を受けることができる。

授業に取り込むことで質を高める

l 学内外のデータサイエンス関連研究の成果を

l 教育指導方法の共有と蓄積

l 授業後に学生向けの授業アンケートを実施

データサイエンス教育ワーキングメンバー

井の頭事務部教務課⾧

医学部事務部課⾧

外国語学部教務部⾧

総合政策学部教務部⾧

保健学部教務部⾧

医学部教務部⾧

IR推進室⾧総合情報センター⾧

データサイエンス教育研究センター⾧（委員⾧）

データサイエンス教育委員会

l自己点検結果の大学HPへの公開。外部評価の実施

自己点検・評価の実施と学内外への公開

ク

ド
バ

実
施
後
の
フ

プ
ロ
グ
ラ
ム
の
企
画
・
統
括
・
実
施

実施体制｜杏林大学データサイエンス標準教育プログラム規程

門」と「応用基礎」の科目を必修とし、学生の修学目的に応じて「発展」の科目を選ぶことができる。（https://www.kyorin-u.ac.jp/univ/ds/mdash_ap）。また、本教育プログラムは、

プログラム）を設けており、指定された科目を修得することで、修了認定を受けることができる。本教育プログラムは、「入門」、「応用基礎」、「発展」で構成されており、「入につけられる科目構成となっている。この中で、特にデータサイエンスに関連する科目で構成された「杏林大学データサイエンス標準教育プログラム（応用基礎）」 （以降、本教育

材の養成を目的とし、データの意味を創り出す「データ・デザイン」という考え方に基づき、データから新しいビジネスを発見し創造する力や、データを用いて課題を解決する力を身

ムより、特色のある教育として３つのプログラムが用意されている。その１つがデータデザインプログラム（以降、DDP）である。DDPは、急速に進むデジタル化社会に対応できる人

本学は附属病院を有する総合大学として、医療系をはじめ、文系理系を問わずデータサイエンス関連科目の拡充を進めている。総合政策学部においては、令和４年度の新カリキュラ

杏林大学データサイエンス標準教育プログラム（応用基礎） 取組概要