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１－１
大学等名
プログラム名岡山商科大学
データサイエンス・リテラシー教育プログラム

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、修了要件は相違する

経済学部、経営学部③ 修了要件プログラムを構成する「必修科目（下記１、２）」の4単位、「グループA科目群（下記３～５）」から2単位以上、「グループB科目
群（下記６～１５）」から8単位以上を取得すること。
必修科目：１．データ分析、２．法と情報グループA科目群：３．情報と職業、４．情報技術論Ⅱ、５．情報社会と情報倫理
グループB科目群：６．データサイエンス入門Ⅰ、７．データサイエンス入門Ⅱ、８．経済統計論Ⅰ、９．経済統計論Ⅱ、１０．
経営統計学Ⅰ、１１．経営統計学Ⅱ、１２．市場調査論、１３．教育におけるICT活用、１４．情報システム技術、１５．応用情
報処理Ⅰ情報ネットワーク論Ⅰ
必要最低単位数14

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
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
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
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理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
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
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
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
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
データ分析
2
○
○
○
○ 市場調査論
2○○○
データサイエンス入門Ⅰ
2○○○ 教育におけるICT活用
2○○○
データサイエンス入門Ⅱ
2○○○ 情報システム技術
2○○○
経済統計論Ⅰ2○○○ 応用情報処理Ⅰ
2○○○
経済統計論Ⅱ
情報ネットワーク論Ⅰ
2
○
○
○
2
○
経営統計学Ⅰ2○○○
経営統計学Ⅱ
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

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

1-1（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

1-6

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・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「法と情報」（3回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化「法と情報」（3回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化「法と情報」（7回目）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「法と情報」（8回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「法と情報」（14回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（1回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（2回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（3回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「情報と職業」（9回目）
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方「情報技術論II」（12回目）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「情報社会と情報倫理」（3回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化「情報社会と情報倫理」（2回目）

・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のリコメンデーションなど)「法と情報」（8回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「情報と職業」（9回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「情報と職業」（10回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「情報技術論II」（10回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど) 「情報社会と情報倫理」（6回目）

・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「法と情報」（1回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「法と情報」（2回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報と職業」（2回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報と職業」（2回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報と職業」（3回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報と職業」（10回目）
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）「情報技術論II」（9回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報社会と情報倫理」（3回目）- 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】（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1-3

1-4（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1-5・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「法と情報」（3回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「法と情報」（8回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「法と情報」（9回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「法と情報」（10回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報と職業」（2回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「情報と職業」（2回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「情報と職業」（4回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報技術論II」（7回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報社会と情報倫理」（6回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「情報社会と情報倫理」（6回目）

・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など「法と情報」（1回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「法と情報」（3回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「法と情報」（14回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報と職業」（2回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報と職業」（3回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報と職業」（4回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など「情報技術論II」（4回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報社会と情報倫理」（6回目）

・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「法と情報」（4回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「法と情報」（5回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報と職業」（2回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報と職業」（4回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報と職業」（7回目）
・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、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「情報技術論II」（6回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報社会と情報倫理」（6回目）- 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】

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

3-2

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（1回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（2回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（2回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（3回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（3回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（4回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（4回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（5回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「法と情報」（7回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（7回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（8回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（8回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（8回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（13回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「情報と職業」（12回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「情報と職業」（13回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「情報と職業」（13回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「情報技術論II」（7回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「情報社会と情報倫理」（7回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「情報社会と情報倫理」（8回目）

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（7回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（7回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（7回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（9回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（9回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（9回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（10回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（10回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（10回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報と職業」（12回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報と職業」（12回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（情報と職業」（12回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報と職業」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報と職業」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報技術論II」（7回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報社会と情報倫理」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報社会と情報倫理」（14回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報社会と情報倫理」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（3回目）
・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）「データ分析」（8回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データ分析」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（11回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（12回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「データ分析」（13回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（13回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「データ分析」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門Ｉ」（1回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（3回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）- 4-

・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門Ｉ」（1回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（3回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
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】
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（14回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（15回目）
・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）「データサイエンス入門II」（1回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（6回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（11回目）
・観測データに含まれる誤差の扱い「データサイエンス入門II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（13回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門II」（14回目）
・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）「データサイエンス入門II」（15回目）
・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）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（7回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経済統計論Ｉ」（11回目）
・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）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・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）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・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）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・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）「経済統計論II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（3回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（4回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（5回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（6回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（6回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（7回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（8回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（9回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（9回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（10回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（10回目）

- 5-

2-1

・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（8回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（9回目）
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】
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（9回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（9回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（10回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（10回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（11回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（11回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（11回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（12回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（13回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（13回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（14回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（14回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（15回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(1回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(2回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(4回目)・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）「経営統計学Ｉ」(4回目)・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）「経営統計学Ｉ」(5回目)
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「経営統計学Ｉ」(6回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経営統計学Ｉ」(6回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学Ｉ」(7回目)・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）「経営統計学Ｉ」(10回目)
・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）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学II」(1回目)・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）「経営統計学II」(1回目)
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「経営統計学II」(1回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(1回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「経営統計学II」(1回目)・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「経営統計学II」(1回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経営統計学II」(1回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(3回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(4回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(5回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(6回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(7回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(8回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(9回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(10回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(11回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(13回目)
・データの種類（量的変数、質的変数）「情報システム技術」(1回目)・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）「情報システム技術」(1回目)
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「情報システム技術」(1回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「情報システム技術」(1回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「情報システム技術」(1回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「情報システム技術」(1回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(3回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(4回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(9回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(10回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「情報システム技術」(11回目)
・データの種類（量的変数、質的変数）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「応用情報処理Ｉ」(2回目)・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）「応用情報処理Ｉ」(3回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「応用情報処理Ｉ」(4回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「応用情報処理Ｉ」(4回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「応用情報処理Ｉ」(5回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「応用情報処理Ｉ」(5回目)・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「応用情報処理Ｉ」(6回目)・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「応用情報処理Ｉ」(8回目)・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「応用情報処理Ｉ」(9回目)・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「応用情報処理Ｉ」(9回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「応用情報処理Ｉ」(10回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「応用情報処理Ｉ」(11回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「応用情報処理Ｉ」(14回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽- 6-

・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「応用情報処理Ｉ」(9回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「応用情報処理Ｉ」(10回目)
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】
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「応用情報処理Ｉ」(11回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「応用情報処理Ｉ」(14回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「応用情報処理Ｉ」(15回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（6回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「教育におけるICT活用」（6回目）
・データの分布(度数分布表、ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「市場調査論」（2回目）
・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）「市場調査論」（2回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「市場調査論」（3回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「市場調査論」（4回目）
・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）（7回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（7回目）
・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）（8回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（8回目）
・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）（9回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（9回目）
・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）（10回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（10回目）
・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）（11回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（11回目）
・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）（12回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（12回目）
・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）（13回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（13回目）
・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）（14回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（14回目）
・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）（15回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（15回目）（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

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（6回目）
・データの図表表現（チャート化）「データ分析」（6回目）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）「データ分析」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（9回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「データ分析」(11回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（12回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「データ分析」(12回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（15回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「データ分析」(15回目)
・データの図表表現（チャート化）「データ分析」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門Ｉ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門Ｉ」（2回目）
・データの図表表現（チャート化）「データサイエンス入門Ｉ」（3回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（4回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門II」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（11回目）- 7-

（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）「データサイエンス入門II」（4回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門II」（4回目）
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】
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（11回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（12回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（13回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（7回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（11回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（12回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（13回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（14回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(1回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(5回目)・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト）「経営統計学Ｉ」(6回目)・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト）「経営統計学Ｉ」(7回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学II」(1回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「経営統計学
II」(12回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「経営統計学
II」(13回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「情報システム技術」(1回目)・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト）「情報システム技術」(1回目)
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト）「情報システム技術」(3回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(6回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(7回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(8回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(9回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(10回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(11回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(12回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(13回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(14回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(15回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(9回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(10回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「応用情報処
理Ｉ」(15回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、レーダーチャート）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）- 8-

ム技術」(10回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(11回目)
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】
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(12回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(13回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(14回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「情報システ
ム技術」(15回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(9回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「応用情報処理Ｉ」(10回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「応用情報処
理Ｉ」(15回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、レーダーチャート）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（クラス成績状況報告書の作成）「教育におけるICT活用」（9回目）
・データの比較（個人成績票の作成）「教育におけるICT活用」（9回目）
・データの比較（成績処理結果のプレゼンテーション）「教育におけるICT活用」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「市場調査論」（2回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「市場調査論」（4回目）
・データの図表表現（チャート化）「市場調査論」（8回目）

・データの集計（和、平均）「データ分析」（3回目）
・データの並び替え、ランキング「データ分析」(4回目)・データの並び替え、ランキング「データ分析」(5回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（7回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（10回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（12回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データ分析」（14回目）
・データの集計（和、平均）（1回目）
・データの並び替え、ランキング「データサイエンス入門Ｉ」（2回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（15回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門II」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（12回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（13回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データサイエンス入門II」（15回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（2回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（3回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（3回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（4回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（4回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（5回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（5回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（6回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（6回目）

- 9-

2-3

・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（9回目）
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】
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（2回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（3回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（3回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（4回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（4回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（5回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（5回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（6回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（6回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（7回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（7回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（9回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（10回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（12回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（12回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（13回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（13回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（14回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（15回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（15回目）
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(2回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(5回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(15回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(1回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(2回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(5回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(15回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(1回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(2回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(3回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(4回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(5回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(6回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(7回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(8回目)・データの並び替え、ランキング「情報システム技術」(8回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(8回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(9回目)・データの並び替え、ランキング「情報システム技術」(9回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(9回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(10回目)
・データの並び替え、ランキング「情報システム技術」(10回目)
・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(10回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(11回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(12回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(13回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(14回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(15回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(2回目)- 10-・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(9回目)・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(10回目)
・データの並び替え、ランキング「情報システム技術」(10回目)
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】
・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報システム技術」(10回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(11回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(12回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(13回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(14回目)
・データの集計（和、平均）「情報システム技術」(15回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(1回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(2回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(3回目)・データの並び替え、ランキング・データ解析ツール（スプレッドシート）「応用情報処理Ｉ」(3回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(4回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(5回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(6回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(7回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(8回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(9回目)・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(10回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(11回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(12回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(13回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(14回目)
・データの集計（和、平均）「応用情報処理Ｉ」(15回目)
・データの集計（和、平均、最大値、最小値、ランキング、並び替え）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（個人成績票のマクロ印刷）「教育におけるICT活用」 （10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（2回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（3回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（4回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（8回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（9回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（11回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（12回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（13回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（14回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（15回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報ネットワーク論Ⅰ」（8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）
データ・AIが社会や身近な生活にどのように活用されつつあるかを理解でき、今後の動向を予測できる能力。
様々なデータの活用事例から多様な分野の知見を組み合わせることで新たな価値を創出できる能力。
データ・AI活用に当たっての法律面や倫理面での留意事項を知っており、適切な利用ができる能力。

- 11-

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１－２
大学等名
プログラム名岡山商科大学
データサイエンス・リテラシー教育プログラム

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、修了要件は相違する

法学部③ 修了要件プログラムを構成する「必修科目（下記１、２）」の4単位、「グループA科目群（下記３～５）」から2単位以上、「グループB科目
群（下記６～１３）」から8単位以上を取得すること。
必修科目：１．データ分析、２．法と情報グループA科目群：３．情報と職業、４．情報技術論Ⅱ、５．情報社会と情報倫理
グループB科目群：６．データサイエンス入門Ⅰ、７．データサイエンス入門Ⅱ、８．経済統計論Ⅰ、９．経済統計論Ⅱ、１０．
経営統計学Ⅰ、１１．経営統計学Ⅱ、１２．市場調査論、１３．教育におけるICT活用、１４．情報ネットワーク論Ⅰ
必要最低単位数14

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
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
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
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理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
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
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
法と情報
2
○
○
○
情報と職業
2
○
○
情報技術論Ⅱ
2○○
情報社会と情報倫理
2
○
○

- 12-

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
データ分析
2
○
○
○
○ 市場調査論
2○○○
データサイエンス入門Ⅰ
2○○○ 教育におけるICT活用
2○○○
データサイエンス入門Ⅱ2○○○ 情報ネットワーク論Ⅰ
2○
経済統計論Ⅰ2○○○
経済統計論Ⅱ
2○○○
経営統計学Ⅰ2○○○
経営統計学Ⅱ
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

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

1-1（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

1-6

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・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「法と情報」（3回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化「法と情報」（3回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化「法と情報」（7回目）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「法と情報」（8回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「法と情報」（14回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（1回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（2回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と職業」（3回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「情報と職業」（9回目）
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方「情報技術論II」（12回目）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「情報社会と情報倫理」（3回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化「情報社会と情報倫理」（2回目）

・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のリコメンデーションなど)「法と情報」（8回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「情報と職業」（9回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「情報と職業」（10回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「情報技術論II」（10回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど) 「情報社会と情報倫理」（6回目）

・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「法と情報」（1回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「法と情報」（2回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報と職業」（2回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報と職業」（2回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報と職業」（3回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報と職業」（10回目）
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）「情報技術論II」（9回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「情報社会と情報倫理」（3回目）- 13-

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】（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1-3

1-4（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1-5・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「法と情報」（3回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「法と情報」（8回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「法と情報」（9回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「法と情報」（10回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報と職業」（2回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「情報と職業」（2回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「情報と職業」（4回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報技術論II」（7回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報社会と情報倫理」（6回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「情報社会と情報倫理」（6回目）

・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など「法と情報」（1回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「法と情報」（3回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「法と情報」（14回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報と職業」（2回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報と職業」（3回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報と職業」（4回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など「情報技術論II」（4回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「情報社会と情報倫理」（6回目）

・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「法と情報」（4回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「法と情報」（5回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報と職業」（2回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報と職業」（4回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報と職業」（7回目）
・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、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「情報技術論II」（6回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「情報社会と情報倫理」（6回目）- 14-

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】

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

3-2

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（1回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（2回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（2回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（3回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（3回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（4回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（4回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（5回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「法と情報」（7回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（7回目）
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「法と情報」（8回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（8回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「法と情報」（8回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、悪用、プライバシー保護「法と情報」（13回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「情報と職業」（12回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「情報と職業」（13回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「情報と職業」（13回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「情報技術論II」（7回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「情報社会と情報倫理」（7回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「情報社会と情報倫理」（8回目）

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（7回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（7回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（7回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（9回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（9回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（9回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「法と情報」（10回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「法と情報」（10回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「法と情報」（10回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報と職業」（12回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報と職業」（12回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介（情報と職業」（12回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報と職業」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報と職業」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報技術論II」（7回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報社会と情報倫理」（13回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「情報社会と情報倫理」（14回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「情報社会と情報倫理」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（3回目）
・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）「データ分析」（8回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データ分析」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（11回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ分析」（12回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「データ分析」（13回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（13回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「データ分析」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（14回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門Ｉ」（1回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（3回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）

- 15-

2-1

・データの種類（量的変数、質的変数）「データ分析」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門Ｉ」（1回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（3回目）
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】
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・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）「データサイエンス入門Ｉ」（14回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門Ｉ」（15回目）
・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）「データサイエンス入門II」（1回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス入門II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（6回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（11回目）
・観測データに含まれる誤差の扱い「データサイエンス入門II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データサイエンス入門II」（13回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンス入門II」（14回目）
・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）「データサイエンス入門II」（15回目）
・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）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論Ｉ」（7回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経済統計論Ｉ」（11回目）
・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）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・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）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・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）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・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）「経済統計論II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（1回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（3回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（3回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（4回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（4回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（5回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（6回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（6回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（7回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（8回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（9回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（9回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（10回目）

- 16-

2-1

・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（6回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（6回目）
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】
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（7回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（7回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（8回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（8回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（8回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（9回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（9回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（9回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（10回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（10回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（10回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（11回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（11回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（11回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経済統計論II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（12回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（12回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（13回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（13回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（14回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（14回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経済統計論II」（15回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「経済統計論II」（15回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(1回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(2回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学Ｉ」(4回目)・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）「経営統計学Ｉ」(4回目)・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）「経営統計学Ｉ」(5回目)
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「経営統計学Ｉ」(6回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経営統計学Ｉ」(6回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学Ｉ」(7回目)・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）「経営統計学Ｉ」(10回目)
・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）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・データの種類（量的変数、質的変数）「経営統計学II」(1回目)・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）「経営統計学II」(1回目)
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「経営統計学II」(1回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(1回目)
・観測データに含まれる誤差の扱い「経営統計学II」(1回目)・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ「経営統計学II」(1回目)
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「経営統計学II」(1回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(3回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(4回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(5回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(6回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(7回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(8回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(9回目)・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「経営統計学II」(10回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(11回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(12回目)
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「経営統計学II」(13回目)
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（6回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「教育におけるICT活用」（6回目）
・データの分布(度数分布表、ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「市場調査論」（2回目）
・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）「市場調査論」（2回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「市場調査論」（3回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「市場調査論」（4回目）
・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）（7回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（7回目）
・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）（8回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（8回目）
・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）（9回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（9回目）
・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）（10回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（10回目）
・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）（11回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（11回目）
・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）（12回目）- 17-

・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）（8回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（8回目）
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】
・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）（9回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（9回目）
・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）（10回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（10回目）
・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）（11回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（11回目）
・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）（12回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（12回目）
・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）（13回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（13回目）
・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）（14回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（14回目）
・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）（15回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「市場調査論」（15回目）（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）「データ分析」（6回目）
・データの図表表現（チャート化）「データ分析」（6回目）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）「データ分析」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（9回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「データ分析」(11回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（12回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「データ分析」(12回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データ分析」（15回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「データ分析」(15回目)
・データの図表表現（チャート化）「データ分析」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門Ｉ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門Ｉ」（2回目）
・データの図表表現（チャート化）「データサイエンス入門Ｉ」（3回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（4回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データサイエンス入門II」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（11回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（12回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンス入門II」（13回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（7回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（1回目）

- 18-

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）「経済統計論Ｉ」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論Ｉ」（7回目）
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】
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（13回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（14回目）
・データの図表表現（チャート化）「経済統計論Ｉ」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（1回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（2回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（3回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（4回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（5回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（6回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（7回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（8回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（11回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（12回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（13回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（14回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経済統計論II」（15回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(1回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学Ｉ」(5回目)・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト）「経営統計学Ｉ」(6回目)・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト）「経営統計学Ｉ」(7回目)・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「経営統計学II」(1回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「経営統計学
II」(12回目)
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「経営統計学
II」(13回目)
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、レーダーチャート）「教育におけるICT活用」（7回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（クラス成績状況報告書の作成）「教育におけるICT活用」（9回目）
・データの比較（個人成績票の作成）「教育におけるICT活用」（9回目）
・データの比較（成績処理結果のプレゼンテーション）「教育におけるICT活用」（10回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「市場調査論」（2回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「市場調査論」（4回目）
・データの図表表現（チャート化）「市場調査論」（8回目）

・データの集計（和、平均）「データ分析」（3回目）
・データの並び替え、ランキング「データ分析」(4回目)・データの並び替え、ランキング「データ分析」(5回目)・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（7回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（10回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データ分析」（12回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データ分析」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データ分析」（14回目）
・データの集計（和、平均）（1回目）
・データの並び替え、ランキング「データサイエンス入門Ｉ」（2回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（4回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（5回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（6回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（7回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（15回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門II」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（12回目）

- 19-

2-3

・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（8回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（9回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（11回目）
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】
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（12回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（13回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門Ｉ」（15回目）
・データの集計（和、平均）「データサイエンス入門II」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（12回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（13回目）
・表形式のデータ（csv）「データサイエンス入門II」（14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データサイエンス入門II」（15回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論Ｉ」（1回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（2回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論Ｉ」（6回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（8回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（9回目）
・データの並び替え、ランキング「経済統計論Ｉ」（10回目）
・データの集計（和、平均）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（1回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（2回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（3回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（3回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（4回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」「経済統計論II」（4回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（5回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（5回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（6回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（6回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（7回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（7回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（8回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（8回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（9回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（9回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（10回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（10回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（11回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（11回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（12回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（12回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（13回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（13回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（14回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「経済統計論II」（15回目）
・表形式のデータ（csv）「経済統計論II」（15回目）
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(2回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(5回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学Ｉ」(15回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(1回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(2回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(5回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(15回目)
・データの集計（和、平均、最大値、最小値、ランキング、並び替え）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（個人成績票のマクロ印刷）「教育におけるICT活用」 （10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（2回目）- 20-

・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(3回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(4回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(5回目)
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】
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(6回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(7回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(8回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(9回目)・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(10回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(11回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(12回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(13回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(14回目)
・データの集計（和、平均）「経営統計学II」(15回目)
・データの集計（和、平均、最大値、最小値、ランキング、並び替え）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データのばらつきの処理（分散、標準偏差、偏差値）「教育におけるICT活用」（8回目）
・データの比較（個人成績票のマクロ印刷）「教育におけるICT活用」 （10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（2回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（3回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（4回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（8回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（9回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（10回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（11回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（12回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（13回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（14回目）
・データの集計（和、平均）「市場調査論」（15回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報ネットワーク論Ⅰ」（8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）
データ・AIが社会や身近な生活にどのように活用されつつあるかを理解でき、今後の動向を予測できる能力。
様々なデータの活用事例から多様な分野の知見を組み合わせることで新たな価値を創出できる能力。
データ・AI活用に当たっての法律面や倫理面での留意事項を知っており、適切な利用ができる能力。

- 21-

シラバスはすべて2023年度のものです。2022年度と比較して，情報ネットワーク論Ⅰ(シラバスの資料の最後にあります)が追加され，応用情報処理
Ⅰが削除されています。

- 22-

- 23-

- 24-

- 25-

- 26-

- 27-

- 28-

- 29-

- 30-

- 31-

- 32-

- 33-

- 34-

- 35-

- 36-

- 37-

- 38-

- 39-

- 40-

- 41-

- 42-

- 43-

- 44-

- 45-

- 46-

- 47-

- 48-

- 49-

- 50-

- 51-

- 52-

- 53-

- 54-

- 55-

- 56-

- 57-

- 58-

- 59-

- 60-

- 61-

- 62-

- 63-

- 64-

- 65-

- 66-

- 67-

- 68-

- 69-

- 70-

- 71-

- 72-

- 73-

- 74-

- 75-

- 76-

- 77-

- 78-

- 79-

- 80-

- 81-

- 82-

- 83-

- 84-

- 85-

- 86-

- 87-

- 88-

- 89-

- 90-

- 91-

- 92-

- 93-

- 94-

- 95-

- 96-

- 97-

- 98-

- 99-

- 100-- 101-

- 102-

- 103-

- 104-- 105-- 106-

- 107-

- 108-

- 109-

- 110-- 111-

- 112-

- 113-

- 114-

- 115-

- 116-

- 117-

- 118-

- 119-- 120-- 121-

- 122-

- 123-

- 124-

- 125-

- 126-

- 127-

- 128-

- 129-- 130-- 131-

- 132-

- 133-

- 134-

- 135-

- 136-

- 137-

- 138-

- 139-- 140-- 141-

- 142-

- 143-

- 144-

- 145-

- 146-

- 147-

- 148-

- 149-- 150-- 151-

- 152-

- 153-

- 154-

- 155-- 156-

- 157-

- 158-- 159-- 160-- 161-

- 162-

- 163-

- 164-- 165-- 166-

- 167-

- 168-

- 169-- 170-- 171-

- 172-

- 173-

- 174-

- 175-

- 176-

- 177-

- 178-

- 179-- 180-- 181-

- 182-

- 183-

- 184-

- 185-

- 186-

- 187-

- 188-

- 189-- 190-- 191-

- 192-

- 193-

- 194-

- 195-

- 196-

- 197-

- 198-

- 199-- 200-- 201-

- 202-

- 203-

- 204-- 205-- 206-

- 207-

- 208-

- 209-- 210-- 211-

- 212-

- 213-

- 214-

- 215-

- 216-

- 217-

- 218-

- 219-- 220-- 221-

- 222-

- 223-

- 224-

- 225-

- 226-

- 227-

- 228-

- 229-- 230-- 231-

- 232-

- 233-

- 234-

- 235-

- 236-

- 237-

- 238-

- 239-- 240-- 241-

- 242-

- 243-

- 244-

- 245-

- 246-

- 247-

- 248-

- 249-- 250-- 251-

- 252-

- 253-

- 254-

- 255-

- 256-

- 257-

- 258-

- 259-- 260-- 261-

- 262-

- 263-

- 264-

- 265-

- 266-

- 267-

- 268-

- 269-- 270-- 271-

- 272-

- 273-

- 274-

- 275-

- 276-

- 277-

- 278-

- 279-- 280-- 281-

- 282-

- 283-

- 284-

- 285-

- 286-

- 287-

- 288-

- 289-- 290-- 291-

- 292-

- 293-

- 294-

2023年度にグループBに追加された科目のシラバス（応用情報処理Ⅰは削除）- 295-

2023年度にグループBに追加された科目のシラバス（続き）（応用情報処理Ⅰは削除）- 296-

2023年度にグループBに追加された科目のシラバス（続き）（応用情報処理Ⅰは削除）- 297-

2023年度にグループBに追加された科目のシラバス（続き）（応用情報処理Ⅰは削除）- 298-

2023年度にグループBに追加された科目のシラバス（続き）（応用情報処理Ⅰは削除）- 299-

2023年度にグループBに追加された科目のシラバス（続き）（応用情報処理Ⅰは削除）- 300-

2023年度にグループBに追加された科目のシラバス（続き）（応用情報処理Ⅰは削除）- 301-

2023年度にグループBに追加された科目のシラバス（続き）（応用情報処理Ⅰは削除）- 302-

学生便覧2023からの抜粋

各種プログラム・資格など
１年次生から履修可能ですので，以下の資料をよく読んで，申請が必要なものは手続きをして始めてください。
履修可能な学科
法 経済 経営 商

金融総合教育プログラム・・・・・・・・・・・・・・53

●

●

●

●

データサイエンス・リテラシー教育(DSL)プログラム・ 55

●

●

●

●

アジアビジネス・プログラム・・・・・・・・・・・・57

●

●

●

●

教職免許状取得プログラム・・・・・・・・・・・・・58

●

●

●

●

学芸員資格取得プログラム・・・・・・・・・・・・・ 73 ●

●

●

●

社会調査士資格取得プログラム・・・・・・・・・・・75

●

●

●

社会福祉主事（任用資格）資格取得プログラム・・・・77

●

●

●

●

公務員試験対策講座プログラム・・・・・・・・・・・78

●

●

●

●

ファイナンシャル・プランニング技能士プログラム・・79

●

●

●

●

資格取得支援「商大塾」プログラム・・・・・・・・・80

●

●

●

●

- 303−51−

データサイエンス・リテラシー(DSL)教育プログラム
1.

このプログラムは，全学共通のプログラムであり， 「数理・データサイエンス・AI」に対する関心があり，それらを活用できる基礎的な能力の修得に特化した特別プログラムです。（文部科学省推奨）

2.

このプログラムの目的は，「数理・データサイエンス・AI」に対する関心を高め，かつ，その適切な理解をし，活用できる基礎的な能力（リテラシー）の育成をめざし，この分野を活かせる
学生の社会力を養成します。

3.

このプログラムには，本学入学時はもちろん，年次を問わず前期後期いずれからでも参加可
能です。

4.

このプログラムに参加する場合は，履修登録期間内に『データサイエンス・リテラシー(DSL)
教育プログラム登録申請書』の提出（教務課）が必要です。参加者には「登録証明書」をお渡しします。
【説明会スケジュール】
前期 新入生対象： ４月 ６日（木）・７日（金） １７：１５～
在学生対象： ７月１８日（火） １７：１５～
後期 在学生対象： １月 ９日（火） １７：１５～（１） 学修目標および求める人物像
1. 学修目標① データ・AI が社会や身近な生活にどのように活用されつつあるかを理解し，今後の動向を予測できる。
② 様々なデータの活用事例から多様な分野の知見を組み合わせることで新たな価値を創出できることを理解する。
2. データ・AI 活用に当たっての倫理など留意事項を知り，適切な利用ができるようになる 。

求める人物像
① データのわかる（に強い）ビジネスパーソン、経営者、公務員、銀行員② データサイエンティスト③ 情報倫理に明るい人材（２）履修カリキュラム
履修カリキュラムから修得した単位は，卒業要件に組み入れることができます。
※次ページの科目は各学科の専門科目配当表に含まれていますので，プログラムに参加しなくても履修は可能です。

（３）修了証書授与要件
次のすべての要件を満たした学生は，「データサイエンス・リテラシー（DSL）教育プログラム」を修了したものとみなし，修了証書を授与します。修了証書は、OSU-Port からデジタルデータ（PDF）でも取得できます。
１．必修科目：「法と情報」「データ分析」を履修し，４単位（各２単位）を修得していること。
２．選択必修科目：グループ A 科目群から１科目を履修し，２単位を修得すること。
３．自由選択科目群：グループ B 科目群から４科目以上を履修し，８単位以上を修得すること。

- 304−55−

（別表）「データサイエンス・リテラシー（DSL)教育プログラム」共通科目・選択科目・一般教育科目
配当年次①専門科目（必修）
科目名

開講学科

1 法学科 法と情報

単位数

法学科 経済学科 経営学科 商学科

2

1

科目名
3.1

1

1

配当年次

②一般教育科目（必修）
2

1

備考

データ分析

単位数

法学科 経済学科 経営学科 商学科

2

1

1

1

備考

1

③選択必修科目 グループA科目群
１科目を履修し，２単位を修得
配当年次
科目名

開講学科

単位数

法学科 経済学科 経営学科 商学科

備考

法
学
科
経
済
学
科

3
4
5

経
営
学
科

情報と職業
情報技術論Ⅱ
情報社会と情報倫理

2
2
2

1
2
1

1
2
1

1
2
1

1
2
1

商
学
科

④自由選択科目 グループB科目群
４科目以上を履修し，８単位を修得
配当年次
科目名

開講学科

単位数

法学科 経済学科 経営学科 商学科

備考

法
学
科

6
7
8
9
10
11
12
13
14

経
済
学
科

経
営
学
科

15

データサイエンス入門Ⅰ
データサイエンス入門Ⅱ
経済統計論Ⅰ
経済統計論Ⅱ

2
2
2
2

1
1
2
2

1
1
2
2

1
1
2
2

1
1
2
2

経営統計学Ⅰ
経営統計学Ⅱ
情報システム技術
教育におけるICT活用
情報ネットワーク論Ⅰ
応用情報処理Ⅰ ※廃止

2
2
2
2
2
2

2
2
1
3
-

2
2
1
1
3
-

2
2
1
1
3
-

2
2
1
1
3
-

市場調査論

2

3

3

3

3

商
学
科

- 305−56−※2022年度以後入学生のみ「データサイエンス・リテラシー教育プログラム」
履修カリキュラム（２０２３年度）

必修科目：「データ分析」,「法と情報」
グループA科目群「情報と職業」「情報技術論Ⅱ」「情報社会と情報倫理」
１科目以上

グループB科目群「データサイエンス入門Ⅰ」「データサイエンス入門Ⅱ」「経済統計論Ⅰ」,「経済統計論Ⅱ」「経営統計学Ⅰ」,「経営統計学Ⅱ」「情報システム技術」※法学部を除く「市場調査論」,「教育におけるICT活用」「情報ネットワーク論Ⅰ」- 306４科目以上
1