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】

様式１
東京理科大学
データサイエンス・AI概論

大学等名プログラム名プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称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③ 修了要件「データサイエンス・AI概論」（2単位）を修得すること。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無

令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定④ 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
単位数 必須1-1
1-6
単位数 必須
1-1
1-6
授業科目
授業科目
データサイエンス・AI概論
2○○○⑤ 「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
単位数 必須1-2
1-3
単位数 必須
1-2
1-3
授業科目
授業科目
データサイエンス・AI概論
2○○○⑥ 「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
単位数 必須1-4
1-5
単位数 必須
1-4
1-5
授業科目
授業科目
データサイエンス・AI概論
2○○○⑦ 「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
単位数 必須3-1
3-2
単位数 必須
3-1
3-2
授業科目
授業科目
データサイエンス・AI概論
2
○
○
○

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】⑧ 「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
単位数 必須2-1
2-2
2-3
単位数 必須
2-1
2-2
2-3
授業科目
授業科目
データサイエンス・AI概論
2
○
○
○
○

⑨ 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
データサイエンス・AI概論
4-1統計および数理基礎

授業科目

選択項目

⑩ 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（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

1-1

・ビッグデータ、IoT、AI、第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「データサイエンス・AI概論」（1回目）・ビッグデータ、データ量の増加、計算機の処理性能の向上、データ駆動型社会「データサイエン
ス・AI概論」（5回目）
・第4次産業革命、複数技術を組み合わせたAIサービス「データサイエンス・AI概論」（8回目）
・ビッグデータ、IoT、第4次産業革命「データサイエンス・AI概論」（11回目）

1-6

・AI等を活用した新しいビジネスモデル「データサイエンス・AI概論」（11回目）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワークなど）「データサイエンス・AI概論」（13回目）
・AI最新技術の活用例（強化学習）「データサイエンス・AI概論」（14回目）

1-2

・調査データ、実験データ、データのオープン化「データサイエンス・AI概論」（6回目）
・調査データ、実験データ、非構造化データ「データサイエンス・AI概論」（7回目）

1-3

・原因究明、計画策定、判断支援「データサイエンス・AI概論」（6回目）
・原因究明、計画策定、判断支援「データサイエンス・AI概論」（7回目）
・データ・AI活用領域の広がり、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「データサイエン
ス・AI概論」（8回目）
・データ・AI活用領域の広がり、研究開発、サービス「データサイエンス・AI概論」（14回目）
・データ・AI活用領域の広がり、研究開発、仮説検証「データサイエンス・AI概論」（15回目）

1-4

・データ解析：予測、パターン発見、最適化など「データサイエンス・AI概論」（12回目）
・非構造化データ処理：画像/動画処理、音声/音楽処理など、今のAIで出来ることと出来ないこと、認識技術「データサイエンス・AI概論」（13回目）
・データ解析、データ可視化「データサイエンス・AI概論」（14回目）
・データ解析：予測、AIとビッグデータ「データサイエンス・AI概論」（15回目）

1-5

・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、課題解決に向けた提案）、サービス・インフラ等におけるデータ・AI利活用事例紹介「データサイエンス・AI概論」（14回目）
・ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「データサイエンス・AI概論」（15回目）（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2

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】（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（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るもの3-1

・個人情報保護、データ倫理、AI社会原則、データバイアス、アルゴリズムバイアス「データサイエン
ス・AI概論」（5回目）
・ELSI、AI社会原則、AIサービスの責任論「データサイエンス・AI概論」（9回目）
・個人情報保護、データ倫理「データサイエンス・AI概論」（10回目）

3-2

・情報セキュリティ、情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「データサイエンス・AI概論」（5回目）
・情報セキュリティ、情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「データサイエンス・AI概論」（10
回目）

2-1

・データの種類（量的変数、質的変数）、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）、データのばらつき「データサイエンス・AI概論」（2回目）
・クロス集計表、分割表、相関と因果「データサイエンス・AI概論」（3回目）
・母集団と標本抽出「データサイエンス・AI概論」（4回目）
・相関と因果「データサイエンス・AI概論」（8回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス・AI概論」（2回目）
・データ表現「データサイエンス・AI概論」（3回目）
・データの比較「データサイエンス・AI概論」（8回目）

2-3

・データの集計「データサイエンス・AI概論」（3回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
デジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付け、数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には人間中心の適切な判断ができ、データサイ
エンス・AIについて説明し活用できるようになる。

3

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】

様式２
東京理科大学

大学等名プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和4

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
理学部第一部
理学部第二部
薬学部
工学部
理工学部
先進工学部
経営学部

合 計

学生
数

入学
定員

収容
定員

2,838 720 2,880
1,522 360 1,440
970 200 1,000
2,259 570 2,260
4,969 1,240 4,960
1,350 360 1,440
1,930 480 1,920

令和4年度
履修者数

令和3年度

修了者数

履修者数

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

879
281
157
964
645
495
598
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

716
234
55
806
504
391
419

163
47
102
158
141
104
179

736
182
152
874
564
455
522
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

596
154
51
726
431
357
353

140
28
101
148
133
98
169

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

15,838 3,930 15,900 4,019 3,125 894 3,485 2,668 817

男性

0

令和2年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

令和元年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

平成29年度

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

男性

0

履修率

女性

879
31%
281
20%
157
16%
964
43%
645
13%
495
34%
598
31%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 4,019 25%

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】

様式３
東京理科大学

大学等名

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数

(常勤）

782

人 （非常勤）

973

人

8

人

② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 坂田 英明（役職名） 副学長

④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
データサイエンスセンター（責任者名） 矢部 博

（役職名） データサイエンスセンター長⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
東京理科大学データサイエンスセンター規程⑥ 体制の目的
データサイエンスセンターは、東京理科大学(以下「本学」という。)におけるデータサイエンスの教育研究に係る施策を立案・推進し、理学系・工学系・薬学系・生命医科学系・経営学系などの専門領域の教育研究をデータサイエンスの視点から充実・発展させるプラットフォームを提供
し、もって本学におけるデータサイエンスに係る教育研究の向上及び社会への貢献を図ることを目的として設置している。
教育面において、具体的には、本学学生へのデータサイエンスに関する新たな教育施策の計
画・立案を検討・実施するとともに、現在実施しているプログラムの見直し・改善を実施している。

⑦ 具体的な構成員
データサイエンスセンターの運営委員会において、教育施策の実施に関することを検討しており、その中で本プログラムの改善、自己点検・評価等を行っている。
また、同センターの運営委員会には、オブザーバーとして常に本学副学長も出席し、学長室との連携が図れる体制を取っている。
【運営委員会の構成員】
データサイエンスセンター 教授
矢部博 (データサイエンスセンター長)
理学部第一部応用数学科教授
瀬尾隆 (データサイエンスセンター副センター長)
データサイエンスセンター 専門員 村田貴司(データサイエンスセンター副センター長)
理学部第一部応用数学科教授
松崎拓也
工学部情報工学科教授
寒水孝司
工学部情報工学科
教授藤井孝藏
理工学部情報科学科教授
田畑耕治【運営委員会のオブザーバー】
副学長（データサイエンスセンター担当） 坂田英明

5

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】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
25%30%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
40%
45%
50%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）15,900
具体的な計画
本プログラムの開講にあたり、学部長を通じて各学部学科へプログラムの目的、概要等について周知し、新入生向けガイダンスや授業等において学生へアナウンスを行った。
また、令和4年度より、本プログラムとは別に、データサイエンスセンターにおいて、データサイ
エンス分野の一線で活躍している企業等の方を招いた正課外のセミナーを開催しており、その場を通じて学生へ本プログラムへの参加を促している。
今後も引き続き、学生へ積極的な履修のアナウンスを行うとともに、令和5年度はホームペー
ジのリニューアルを行い、情報発信していく。
さらに、令和8年度までに、本プログラムとは別に実施している、より意欲な学生を対象とした
データサイエンスに関する教育プログラムを発展的に改善し、本プログラムを含めた体系的な教育プログラムに整備する予定である。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
データサイエンスの教育研究に係る施策を立案・推進する組織として設置したデータサイエン
スセンターが中核となり、本プログラムの対象科目として全学共通の授業科目を整備した。
また、全学部学科の学生が履修できるよう、複数のキャンパスを有する本学の状況を鑑みて、当該授業科目は、オンライン（非同期）で受講できる授業設計とした。
さらに、多くの学生が受講できるように、本授業の時間割を各学部学科において比較的授業を開講していない土曜日1限に配置した。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
新入生や在学生対象のガイダンスにおいて学生に周知している。
また、データサイエンスセンターが主催となり、本学学生を対象とし、データサイエンスへの興味関心を高めることを目的としたセミナー等を開催することで、学生のデータサイエンスに対する意識向上を図り、本プログラムへの参加を促進している。
なお、本プログラムの対象科目は、すべての学生が身に付けるべき新たな時代の教養教育として位置づけ、学部1～2年生の比較的早い段階で学修できる一般教養科目として開講している。

6

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】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
学内の教育支援システム（LMS）を利用して、インターネット経由で講義資料の閲覧、小テストの受験、課題提出を行うことを可能とし、時間や場所を選ばずに学修できる環境を整えている。
また、収録した講義動画は、授業後に学生が繰り返し学修できるよう、開講期間中はいつでも閲覧可能としている。
さらに、授業時間割について、多くの学部学科が授業を開講していない土曜日1限とし、かつ前期・後期に同じ科目を開講することで、希望する学生が履修できるような配置としている。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
授業毎に小テストを実施し学生の知識定着を図っている。
また、授業担当教員のオフィスアワーを公開し、適宜質問対応を行うとともに、本学大学院生による授業補助員（ティーチング・アシスタント）を活用し、電子メールによる質問を常時受け付
け、授業のサポートを行っている。
さらに、教育支援システム上にQ＆Aを記載できるようにし、全学生に共有できるような仕組みを構築している。

7

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】

様式４
大学等名

東京理科大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
データサイエンスセンター（責任者名） 矢部 博
② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） データサイエンスセンター長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点
本プログラムの履修・修得状況については、データサイエンスセンター事務局が適宜データを確認のうえ、データサイ
エンスセンター運営委員会において報告を行っている。
本プログラムの修了要件は、「データサイエンス・AI概論」2単位を修得することとしており、令和4年度の履修・修得状
況は、履修者数4,019名（前期：2,977名、後期1,042名）、修了者数3,485名（前期2,646名、後期839名）であった。
プログラムの履修・修得状
況

本学では、各学部学科の教育課程編成・実施の方針に基づき立てられた授業計画の実施状況について、「授業改善のためのアンケート」を学生に実施しており、本プログラムの授業科目についても同様に実施している。
アンケートのうち、「学生自身が本プログラムの科目で設定した到達目標を到達したと思うか」等の項目を本学の他科目と比較し分析することによって、令和4年度においては、学修成果が適正であることを確認した。

学修成果「授業改善のためのアンケート」を実施し、データサイエンスセンターが授業担当教員と連携し、「難易度」、「説明のわ
かりやすさ」、「シラバスに記載された到達目標に到達したか」等の項目を分析し、学生の理解度について点検している。
また、教育支援システム（LMS)を活用することで、授業内で行っている小テストや課題への回答状況を把握することができ、アンケートの分析結果と併せて、適宜、内容の見直しを行っている。
令和4年度においては、前期に実施した授業科目を振り返り、小テストの難易度、回答時間、講義資料の提供等につ学生アンケート等を通じた いて再検討し、後期の授業に反映した。
学生の内容の理解度

学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨
度「授業改善のためのアンケート」をもとに、「授業の良かった点・改善してほしい点」等を確認し、改善を図ることで、他の学生への推奨度向上に努めている。
また、データサイエンスセンターにおいて、本プログラムとは別に、産業界、外部研究機関の協力を得て、全学を対象とした正課外のセミナーを開催（令和4年度：6回開催）している。その内容は、データサイエンスへの興味関心や今後のモチベーションアップに繋げることを目指す内容となっており、本プログラムへの学生の関心をいざなうものとなっている。

本プログラムの対象授業科目を、すべての学生が身に付けるべき新たな時代の教養教育と位置づけ、一般教養科
目に配置することで、全学的な履修者数の向上を図った。
また、全学部学科の学生が履修しやすい曜日・時間帯に授業科目を配置した。
その結果、令和4年度においては、全学部学科において履修者がいることを確認し、標準履修学年が1～2年生の授業科目であるが履修率25％を達成することができた。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

8

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】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点
データサイエンスセンターでは、本学学生が教育・研究で得た知識を、社会で役立つ実効性の高いスキルとして身に付ける場として、キャリア形成支援活動を企業等と連携し実施している。活動への学生の意欲は高く、企業等からも高い評価を得ている。本プログラムは、令和4年度から開始され、標準履修学年を1～2年生としているため、修了者の進路、活躍状況、企業等の評価については、直接的に得られていないが、今後の課題として検討を行う予定である。
また、本学学部卒業生を対象とした「卒業生アンケート」等において、進路、活躍状況等を把握していくことも検討している。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本プログラムの授業科目では、社会におけるデータ活用、AI技術の動向について、外部講師による講義を取り入れており、産業界からの視点を含めた内容となっている。
また、学外の学識経験者からなるデータサイエンスセンターアドバイザリー委員会において、本プログラムの評価及び指導助言を得ており、リテラシーレベルのプログラムとして申し分ない旨の評価をいただいた。今後、委員会での意見については、カリキュラムの改善等に活用していく予定である。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見本プログラムの授業科目では、単に数理・データサイエンス・AIの基礎的な知識の習得に留まらず、倫理問題を含む
データサイエンス人材の心得、政治学や経済学と絡めた社会におけるデータ活用を含めた内容とすることで、データをもとに適切に事象を捉え、分析・説明できる力を修得できる、いわゆるデータ思考の涵養を促している。

数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

データサイエンスセンターのもとに設置した学内の委員で構成する運営委員会において、自己点検・評価を行い、教授する内容・水準の維持・向上を行っている。
また、学生を対象とした「授業改善のためのアンケート」や学外のアドバイザリー委員会からの意見、数理・データサ
イエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの動向を把握し、改善に役立てている。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業
とすること

9

科目番号/Course

科目名称/Course title(Japanese) データサイエンス・ＡＩ概論
科目名称（英語）/Course
title(English)
授業名称/Class name

⑥ 教員名

numberIntroduction to Data Science and Artiﬁcial Intelligence
データサイエンス・ＡＩ概論

⽮部博 、 瀬尾隆 、 平塚三好 、 ⽥畑

耕治 、 坂本徳仁 、 伊吹友秀 、 桂⽥浩⼀ 、 松本朋⼦

Instructor

開講年度学期

2022年度Year/Semester

曜⽇時限

⼟曜1限

Class hours

開講学科/Department

⼀般教養科目

外国語のみの科目（使⽤⾔語）/Course in only foreign
languages (languages)⑤ 単位/Course credit

2.0単位

授業の主な実施形態/Main class② formatオンライン授業（非同期）/Online(asynchronized remote)

概要/Description

数理・データサイエンス・AIに関する基礎知識を学習するとともに、社会、政治、経済、医療など⾝の回りの分野でデー
タサイエンス・AIがどのように活⽤されているかについて学習する。

目的/Objectives

デジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを⽇常⽣活や仕事の場で使いこなすことができる基礎的素養を⾝に着ける。そして、数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には⼈間中⼼の適切な判断ができ、データサイエンス・AIについて説明し活⽤できる能⼒を⾝につける。

① 到達目標/Outcomes

社会におけるデータサイエンス・AIの利活⽤について理解し説明できるようになるとともに、それらを扱う際の留意事項
についても理解できるようになる。

履修上の注意/Course notes
prerequisites

なし

アクティブ・ラーニング科目/Teaching type（Active Learning）
課題に対する作⽂/Essay
ディベート・ディスカッション/Debate,Discussion
プレゼンテーション/Presentation〇

⼩テストの実施/Quiz type test
グループワーク/Group work

反転授業/Flipped classroom

その他（⾃由記述）/Other（Describe）

準備学習・復習/Preparation andreview⑦ 成績評価⽅法/Performance
grading policy

学修成果の評価/Evaluation ofacademic achievement

レポート課題(20%)・⼩テスト(80%)で評価する。
・S：到達目標を⼗分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を⼗分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を⽋格している

10〇

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書/Textbooks,Readings

教科書の使⽤有無(有=Y ,無=N)/Textbook used(YN

for yes, N for no)・教科書を使⽤する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購⼊可能でMyKiTSのURL(教科書販売 すので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
サイト)/URL for
MyKiTS(textbook sales
site)・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook salessite) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料/Reference and other materials
参考書・その他資料の使⽤有無 (有=Y,無=N)

N

第１回：データサイエンス⼊門
導⼊として、数理・データサイエンス・AIを取り巻く社会の動向や歴史的背景を知り、IoT, Industry 4.0, Society 5.0, デー
タ駆動型社会といった概念やAIの歴史等、全体像について理解できるようになる。
第2回:統計学の基礎知識（１）
データの種類、データの集計、統計グラフ、データの代表値、散らばりを理解し、説明ができるようにする。
第3回:統計学の基礎知識（２）分割表、相関と回帰、時系列データの処理、確率の基礎について理解し、説明ができるようにする。
第4回:統計学の基礎知識（３）
確率変数、⺟集団と標本、確率分布（統計的な推測）について理解し、説明ができるようにする。
第５回：データサイエンス⼈材の⼼得
データの利活⽤により、安寧で豊かな社会を目指すために必要な規範的な考え⽅について理解を深める。例えば、個⼈情
報保護、データ倫理、ＡＩ社会原則、さまざまなバイアスへの対処、情報セキュリティ等について理解を深め、⾃らの⾏動原理を考えていくことの重要性につき、欧⽶の事例などを踏まえつつ理解を深める。
第６回：社会におけるデータ活⽤（１）公共空間とデータサイエンス・AI
公共政策を⽴案する現場においてデータサイエンスの重要性が増している実情を、実例を織り交ぜつつ解説する。

③④
授業計画/Class plan

第７回：社会におけるデータ活⽤（２）政治学とデータサイエンス・AI
社会に広がる多様なデータを紹介しつつ、既存の観察データから政治・社会問題の解決⽅法を探るための基礎的な⼿法を説明する。
第８回：社会におけるデータ活⽤（３）経済学とデータサイエンス・AI
経済学およびビジネスにおけるデータサイエンス・AIの活⽤事例を学び、因果推論の基本的な使い⽅を理解する。その上で、因果推論が使えない状況のとき、どのようにデータと向き合うべきか、簡易実験、信頼性レベル、ありうるバイアス
について学ぶことで、適切な対処法を理解する。
第９回：社会におけるデータ活⽤（４）AIと責任
外部講師により、「⼈⼯知能やロボットは責任帰属対象となりえるか〜非難の哲学・倫理学の⾒地から〜」について説明
し、この分野の動向が理解できるようになる。
第１０回：データの倫理
データサイエンスで扱う情報は、個⼈の機微に関わるものである。また、それらが個ではなく多数となった場合にはとりわけ様々な問題が⽣じる。そのため、ヒトの情報を収集して研究する際の倫理問題について、その検討法も含めて考えていく。
第１１回：データの知的財産
知的財産の基礎知識を知り、数理・データサイエンス・AIの分野に係る特許の事例等を理解する。その上で、同分野に関する知的財産上のモラル等の留意事項や、その保護・活⽤の在り⽅について知るとともに、そのビジネスモデルの創出についても理解できるようになる。
第１２回：AI技術の動向（１）
近年⽤いられているAI技術のうち、ニューラルネットワークと深層学習の概要について理解できるようになる。
第１３回：AI技術の動向（２）AI技術、特にニューラルネットワークと深層学習の⾳声，画像処理における活⽤について理解できるようになる。

11

第１４回：AI技術の動向（３）
外部講師により、「実データ分析によるデータ価値化の取り組み 〜AI活⽤の事例紹介〜」について説明し、この分野の動向が理解できるようになる。
第１５回：AI技術の動向（４）
外部講師により、「メディカル・データサイエンスを基盤とした新たな医療の創出
いて説明し、この分野の動向が理解できるようになる。

教職課程/Teacher-training
course
実務経験/Practical experience
教育⽤ソフトウェア/Educational software

備考/Remarks

授業コード

12

〜⼈⼯知能から拡張知能へ〜」につ神楽坂キャンパス 理学部第一部
一般教養科目 科目系統図 （教育課程編成・実施の方針と科目の関係性）
1年生

2022年4月1日

2年生

3年生

4年生

〇カテゴリーA

自然を学ぶ科目群
生命科学入門・教養教育の到達点(目標地点)を様々な分野で見せる「オムニバス科目」、各分野の広さや面白さ、意義等を学生に気づかせる「ガイダンス的科目」
・カテゴリーB及びCでの履修選択を「自由に」かつ主体的に行うための科目

領域を超えて学ぶ科目群
教養フォーラム（社会と人間）
教養フォーラム（文化と思想）

自然を学ぶ科目群
生命科学緒論現代生物学概論

現代物理学概論

現代化学概論生命科学実験１

生命科学実験２〇カテゴリーB

人間と社会を学ぶ科目群
現代社会と倫理

哲学

芸術 文学

歴史学

歴史と人間

社会と法

政治学

政治と社会

経済学

・各分野における概論や総論的内容の科目
・学習には、知識や経験を前提としない内容を含む

心理学 社会学

キャリア形成を学ぶ科目群
地域連携論１
領域を超えて学ぶ科目群
科学技術と社会

データサイエンス・AI概論

統計学１

統計学２
自然を学ぶ科目群
生命科学詳論
人間と社会を学ぶ科目群〇カテゴリーC

論理学
倫理学
宗教学
外国文化論
言語と文化

・各教員の持つ専門分野のエッセンス、最先端の研究、
最もエキサイティングな部分を体験できる科目
・課題解決型、多様な分野の総合に加え、学際性を持つ
科目を含む

現代思想
比較文化論

知的財産論
科学史

科学哲学

芸術文化論 文化と文学（アジア語圏） 文化と文学（ヨーロッパ語圏） 西洋近代史
西洋現代史
文化人類学
人文地理学
法の現代的課題
法の歴史と思想 現代政治論 国際関係論 現代社会と経済理論 心理学と社会
臨床心理学
現代社会学
キャリア形成を学ぶ科目群

知的財産とビジネス

知財経済論 グローバルコミュニケーション論
領域を超えて学ぶ科目群

地域連携論２

技術経営概論

現代技術論
環境学 防災学 身体機能測定演習 チームビルディングとスポーツ メディアと現代社会ゼミ
教育臨床心理学ゼミ スポーツ科学ゼミ 法と科学ゼミ 歴史と文明ゼミ 知的財産ゼミ

政策科学ゼミ

外国語を学ぶ科目群
ドイツ語（中級A・B・C・D）〇カテゴリーN

・履修に学年制限を設けない科目

フランス語（中級A・B）

ロシア語（中級A・B）

中国語（中級A・B）

人間と社会を学ぶ科目群
読書論

日本国憲法

教育と社会

教育原理

発達と教育の心理学

キャリア形成を学ぶ科目群
日本語表現法ライティング＆プレゼンテーション

情報と職業

教職概論

地域言語文化

日本事情１

日本事情２

領域を超えて学ぶ科目群
情報社会及び情報倫理

情報化社会及びメディア

健康スポーツＡ・B・C・D（実技）

シーズンスポーツ実習１

シーズンスポーツ実習２

日曜集中体育実習

健康・スポーツ科学

外国語を学ぶ科目群
Listening & Speaking １・２
Reading & Writing １・２
Listening & Speaking ３・４
Reading & Writing ３・４
TOEFL Skills: Listening & Reading １・２
TOEFL Skills: Speaking & Writing １・２
English Conversation １a・１b
ドイツ語（初級A・B・C・D）

フランス語（初級A・B・C・D）

ロシア語（初級A・B・C・D）

中国語（初級A・B・C・D）

13

TOEIC Skills: Listening & Speaking １・２
TOEIC Skills: Reading & Writing １・２
English Conversation ２a・２bEnglish Conversation ３a・３bEnglish Conversation ４a・４b

日本語会話（基礎・初級・中級Ａ・中級Ｂ）

日本語文法（基礎・初級・中級Ａ・中級Ｂ）

14

15

16

17

18

19

東京理科大学「データサイエンス・AI概論」取組概要

到達目標

社会におけるデータサイエンス・AIの利活用について理解し説明できるようになるとともに、それらを扱う際の留意事項についても理解できるようになる。

目的 デジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付ける。
 数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には人間中心の適切な判断ができ、データサイエンス・AIについて説明し活用できる能力を身に付ける。

「データサイエンス・AI概論」

数理・データサイエンス・AIに関する基礎知識を学習するとともに、社会、政治、経済、医療など身の回りの分野でデータサイエンス・AI
がどのように活用されて 授業内容いるかについて学習する。
第1回

データサイエンス入門

 標準履修学年：
学部1～2年

第2回～第4回

統計学の基礎知識

第5回

データサイエンス人材の心得

 単位数：2単位

第6回～第9回

社会におけるデータ活用

 実施形態：オンライン
（非同期）

第10回

データの倫理第11回

データの知的財産

第12回～第15回

AI技術の動向

特徴・取組み 全学共通科目の開講

 データ思考の涵養を図る授業内容

全ての学生が身に付けるべき新たな時代の教養教育として位置づけ、数
理・データサイエンス・AIの基礎的な知識の習得に留まらず、倫理問題を含むデータサイエンス人材の心得、政治学や経済学と絡めた社会におけるデータ活用を含めた内容とすることで、データをもとに適切に事象を捉え、分析・説明できる力を修得することができる。

内容

 一般教養科目「データサイエンス・AI概論」（2単位）を修得すること。

全学部学科の学生が履修できる全学共通科目として開講している。複数のキャンパスを有する本学の状況を踏まえ、対象科目はオンライン（非同期）とし、多くの学部学科が授業を開講していない前期・後期の土曜1
限に時間割を配置することで、希望する学生が履修できる。

授業概要

回数

修了要件

 履修・修得率の向上に向けた主な取組み• 学内の教育支援システムを利用して、インターネット経由で講義資料の閲覧、小テストの受験、課題提出を行うことを可能とし、時間や場所を選ばずに学習できる環境を整備している。
• 授業毎に小テストを実施し学生の知識定着を図っている。
• プログラムとは別に、産業界、外部研究機関の協力を得て、本プログ
ラムへの学生への関心をいざなう正課外のセミナーを開催している。

20

【補足資料】

東京理科大学 データサイエンス教育の概要

東京理科大学 データサイエンス教育（今後の計画）

実施体制

育成目標

学

データサイエンスを自らの専門分野で活用した経験を有し、新たな分野でも開発と活用のできる人材を育成する。
社会を牽引するTUSデータサイエンス人材
データサイエンス教育プログラム［基礎］

データサイエンスセンター

学部

データサイエンス等に関する5分野から対象科目を履修し、指定の単位を取得

リテラシーレベル

授業内容の検討

データサイエンス
教育プログラム

授業内容
の改善
授業の運用

学外の学識経験者

産業界等の視点

連携

データサイエンス教育プログラム［専門］

プログラム
の改善

• 全学的な教育方針の策
定並びに教育施策及び教育課程の企画を行う

ワーキンググループ

データサイエンスセンター
アドバイザリー委員会（2単位）を修得

連携

データサイエンスセンター
運営委員会

プログラム
の自己点検
・評価

※2024年度開講予定

データサイエンス・AI概論

教育支援機構• データサイエンスの教育研究に係る施策を立案・推進する• 本学におけるデータサイエンスに係る教育研究の向上及び社会への貢献を図る

より意欲的な学生を対象としたプログラム

応用基礎レベル長

大学院各研究科の特色を活かし、専門的な知識・技術を学修できる

各学部学科等
21

理学部第一部
創域理工学部

理学部第二部
先進工学部

薬学部
経営学部

工学部
教養教育研究院