様式２－１

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

学部・学科によって、修了要件は相違する

国際資源学部では、プログラムを構成する「情報と知識・技術Ⅰ」の１単位を取得すること。また、「基礎情報学、基礎ＡＩ学、基礎データサイエ
ンス学Ⅰ、基礎データサイエンス学Ⅱ」のうち１単位を取得し、「データサイエンスリテラシー概論」１単位及び「情報処理の技法」 １単位の合計
２単位以上を取得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・デー
タサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報処理の技法
基礎情報学
基礎ＡＩ学
基礎データサイエンス学Ⅰ
基礎データサイエンス学Ⅱ

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

1 ○ 一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○1
一部開講 ○ ○ ○1
一部開講 ○ ○ ○1
一部開講 ○ ○ ○
1

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択項目

授業科目

選択項目

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、生成AI、ロボット「データサイエンスリテラシー概論」（１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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリ
テラシー概論」（１回目）
1-1 ・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１（１）現在進行中の社会変化（第回目）
４次産業革命、Society 5.0、デー・複数技術を組み合わせたAIサービス「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１回目）
タ駆動型社会等）に深く寄与して・人間の知的活動とAIの関係性「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１回目）
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・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)「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（２回目）
1-6
・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、強化学習、転移学習、生成AIなど）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（２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）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
リテラシー概論」（３回目）
1-2
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（３回目）（２）「社会で活用されているデー
・データのオープン化（オープンデータ） 「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（３回目）
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

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー
概論」（４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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
1-3
リテラシー概論」（４回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など「情報と知識・技術Ⅰ
データサイエンスリテラシー概論」（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、モデル化とシミュレーション・データ同化など「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（５回目）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・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
におけるデータ利活用事例が示の可視化、リアルタイム可視化など「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（５回目）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、・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
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
析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概するもの
1-5 論」（６回目）

・教育、芸術、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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（６回目）
・倫理的・法的・社会的課題（ELSI：Ethical, Legal and Social Issues）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
リテラシー概論」（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「情報と知識・技術Ⅰデータ
3-1
サイエンスリテラシー概論」（７回目）（４）活用に当たっての様々な留・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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテ
意事項（ELSI、個人情報、データ
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、ラシー概論」（７回目）
情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
項への理解をする

・情報セキュリティ：の３要素（機密性、完全性、可用性）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（８回目）
3-2
・匿名加工情報、暗号化と復号、ユーザ認証とパスワード、アクセス制御、悪意ある情報搾取「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（８回目）

・データの分布と代表値「情報処理の技法」（５回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「基礎情報学」（２回目），「基礎ＡＩ学」（１回目），「基礎データサイエン
ス学Ⅰ」（２回目）
2-1 ・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「基礎データサイエンス学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）「基礎データサイエンス学Ⅰ」（２回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「基礎データサイエンス学Ⅰ」（５回目）（５）実データ・実課題（学術デー
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７回目）
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、・データ表現「情報処理の技法」（４回目）「データを読む、説明する、扱う」
・データ表現「基礎データサイエンス学Ⅰ」（３回目）
といった数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す 2-2 ・データの図表表現「基礎ＡＩ学」（１回目）
るもの
・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）「基礎情報学」（８回目），「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７回目）
・データ解析ツール「情報処理の技法」（５回目）
2-3 ・データ解析ツール「基礎情報学」（８回目），「基礎ＡＩ学」（１回目），「基礎データサイエンス学Ⅰ」（２回目），「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７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）
現代社会における情報化の急速な進展により、多種多様で膨大なデータが身の回りにあふれている状態となった。本教育プログラムを通じて、リベラルアーツ教育の一環としてのデータサイエンスの位置づけを理解し、その基本的知識を身につけられる。さらに、データサイエンスに関連する様々な技術について理解し、現代社会を構成する市民・国民としてふさわしい活動ができる基礎知識が習得できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.akita-u.ac.jp/kcenter/system.html

様式２－２

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

学部・学科によって、修了要件は相違する

教育文化学部では、プログラムを構成する「情報と知識・技術Ⅰ」の１単位を取得すること。また、「基礎情報学、基礎ＡＩ学、基礎データサイエ
ンス学Ⅰ、基礎データサイエンス学Ⅱ、情報学入門、AI学入門、データサイエンス学入門Ⅰ、データサイエンス学入門Ⅱ」のうち１単位を取得
し、 「データサイエンスリテラシー概論」１単位及び「情報処理入門」１単位の合計 ２単位以上を取得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・デー
タサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報処理入門Ⅱ
基礎情報学
基礎ＡＩ学
基礎データサイエンス学Ⅰ
基礎データサイエンス学Ⅱ
情報学入門
ＡＩ学入門

単位数

1
1
1
1
1
1
1

授業科目
○ 一部開講 ○ ○ ○ データサイエンス学入門Ⅰ
一部開講 ○ ○ ○ データサイエンス学入門Ⅱ
一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

単位数

1
1

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

授業科目

選択項目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、生成AI、ロボット「データサイエンスリテラシー概論」（１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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリ
テラシー概論」（１回目）
1-1 ・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１（１）現在進行中の社会変化（第回目）
４次産業革命、Society 5.0、デー・複数技術を組み合わせたAIサービス「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１回目）
タ駆動型社会等）に深く寄与して・人間の知的活動とAIの関係性「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１回目）
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・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)「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（２回目）
1-6
・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、強化学習、転移学習、生成AIなど）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（２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）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
リテラシー概論」（３回目）
1-2
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（３回目）（２）「社会で活用されているデー
・データのオープン化（オープンデータ） 「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（３回目）
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

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー
概論」（４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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
1-3
リテラシー概論」（４回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など「情報と知識・技術Ⅰ
データサイエンスリテラシー概論」（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、モデル化とシミュレーション・データ同化など「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（５回目）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4
・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
におけるデータ利活用事例が示の可視化、リアルタイム可視化など「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（５回目）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、・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
公共、ヘルスケア等）の知見と析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概組み合わせることで価値を創出
1-5 論」（６回目）
するもの

・教育、芸術、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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（６回目）
・倫理的・法的・社会的課題（ELSI：Ethical, Legal and Social Issues）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
リテラシー概論」（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「情報と知識・技術Ⅰデータ
3-1（４）活用に当たっての様々な留サイエンスリテラシー概論」（７回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
・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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテ
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、ラシー概論」（７回目）
情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
項への理解をする

・情報セキュリティ：の３要素（機密性、完全性、可用性）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（８回目）
3-2
・匿名加工情報、暗号化と復号、ユーザ認証とパスワード、アクセス制御、悪意ある情報搾取「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（８回目）

・データの分布と代表値、代表値の性質の違い、データのばらつき「情報処理入門Ⅱ」（１回目）
・クロス集計表「情報処理入門Ⅱ」 （３回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）「基礎情報学」（２回目）、「基礎ＡＩ学」（１回目），「基礎データサイエン
ス学Ⅰ」（２回目），「情報学入門」（３回目）、「AI学入門」（１回目）、「データサイエンス学入門Ⅰ」（３回目）、「データサイエンス学入門Ⅱ」（３回目）
2-1
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「基礎データサイエンス学Ⅰ」（２回目）、「データサイエンス学入門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）「基礎データサイエンス学Ⅰ」（２回目）（５）実データ・実課題（学術デー
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「基礎データサイエンス学Ⅰ」（５回目）
タ等を含む）を用いた演習など、・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７回目）
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
・データ表現（棒グラフ，折れ線グラフ，散布図）「情報処理入門Ⅱ」（２回目）
といった数理・データサイエン
・データ表現「基礎データサイエンス学Ⅰ」（３回目）、「情報学入門」（４回目）、「データサイエンス学入門Ⅰ」
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す（３回目）、「データサイエンス学入門Ⅱ」（７回目）
2-2
るもの
・データの図表表現「基礎ＡＩ学」（１回目）、「AI学入門」（４，５，６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）「基礎情報学」（８回目）、「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７回目）
・データの集計、データの並べ替え、ランキング、データ解析ツール「情報処理入門Ⅱ」（３回目）
・データ解析ツール「基礎情報学」（８回目）、「基礎ＡＩ学」（１回目）、「基礎データサイエンス学Ⅰ」（２回目）、
2-3「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７回目）、「情報学入門」（７回目）、「AI学入門」（３回目）、「データサイエンス
学入門Ⅰ」（３回目）、「データサイエンス学入門Ⅱ」（７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）
現代社会における情報化の急速な進展により、多種多様で膨大なデータが身の回りにあふれている状態となった。本教育プログラムを通じて、リベラルアーツ教育の一環としてのデータサイエンスの位置づけを理解し、その基本的知識を身につけられる。さらに、データサイエンスに関連する様々な技術について理解し、現代社会を構成する市民・国民としてふさわしい活動ができる基礎知識が習得できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.akita-u.ac.jp/kcenter/system.html

様式２－３

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

学部・学科によって、修了要件は相違する

医学部では、プログラムを構成する「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」の１単位を取得すること。また、「情報学入門、AI学入門、データサイエンス学入門Ⅰ、データサイエンス学入門Ⅱ、応用統計、疫学」のうち１単位を取得し、 合計 ２単位以上を取得すること。
医学科では「情報処理」１単位、保健学科では「応用統計Ⅰ及び応用統計Ⅱ」２単位を取得を修得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・デー
タサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
情報処理
情報学入門
ＡＩ学入門
データサイエンス学入門Ⅰ
データサイエンス学入門Ⅱ
応用統計
応用統計Ⅰ

単位数

1
1
1
1
1
2
1

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○ ○ 応用統計Ⅱ
一部開講 ○ ○ ○ 疫学
一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○

授業科目

単位数

1
1

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択項目

授業科目

選択項目

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、生成AI、ロボット「データサイエンスリテラシー概論」（１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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリ
テラシー概論」（１回目）
1-1 ・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１（１）現在進行中の社会変化（第回目）
４次産業革命、Society 5.0、デー・複数技術を組み合わせたAIサービス「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１回目）
タ駆動型社会等）に深く寄与して・人間の知的活動とAIの関係性「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１回目）
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・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)「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（２回目）
1-6
・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、強化学習、転移学習、生成AIなど）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（２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）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
リテラシー概論」（３回目）
1-2
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（３回目）
・データのオープン化（オープンデータ）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（３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

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー
概論」（４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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
1-3
リテラシー概論」（４回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など「情報と知識・技術Ⅰ
データサイエンスリテラシー概論」（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、モデル化とシミュレーション・データ同化など「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（５回目）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・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
におけるデータ利活用事例が示の可視化、リアルタイム可視化など「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（５回目）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、・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
公共、ヘルスケア等）の知見と析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概組み合わせることで価値を創出
1-5 論」（６回目）
するもの

・教育、芸術、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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（６回目）

・倫理的・法的・社会的課題（ELSI：Ethical, Legal and Social Issues）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
リテラシー概論」（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「情報と知識・技術Ⅰデータ（４）活用に当たっての様々な留 3-1
サイエンスリテラシー概論」（７回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
・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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテ
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、ラシー概論」（７回目）
情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
項への理解をする

・情報セキュリティ：の３要素（機密性、完全性、可用性）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（８回目）
3-2
・匿名加工情報、暗号化と復号、ユーザ認証とパスワード、アクセス制御、悪意ある情報搾取「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（８回目）

・データの種類（量的変数、質的変数）「情報処理」(２，３回目)，「情報学入門」（３回目），「AI学入門」（１回目）、「データサイエンス学入門Ⅰ」（３回目），「データサイエンス学入門Ⅱ」（３回目）、「応用統計Ⅰ」（１回目）、「疫学」（１回目）
2-1 ・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンス学入門Ⅰ」（５回目）、「応用統計Ⅰ」（３回目）、「疫学」（１回目）
・データの分布と代表値「応用統計Ⅰ」（２回目）、「疫学」（１回目）（５）実データ・実課題（学術デー
・母集団と標本抽出「応用統計Ⅱ」（１回目）
タ等を含む）を用いた演習など、
・データ表現「情報処理」(５，６，７回目)，「情報学入門」（４回目）、「データサイエンス学入門Ⅰ」（３回目）、
社会での実例を題材として、「データサイエンス学入門Ⅱ」（７回目）、「応用統計Ⅰ」（４回目）、「疫学」（１回目）「データを読む、説明する、扱う」
・データの図表表現「AI学入門」（４、５、６回目）
といった数理・データサイエン
2-2
・データの比較「情報処理」(５，６，７回目)、「応用統計Ⅰ」（１１、１２回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す・データの並び替え「応用統計Ⅰ」（２回目）
るもの
・適切不適切なグラフ表現「応用統計Ⅱ」（８回目）
・データの集計「情報処理」(２，３回目)、「応用統計Ⅰ」（１回目）、「疫学」（３回目）
・データの並び替え、ランキング「情報処理」(４回目)、「応用統計Ⅰ」（２回目）
2-3 ・データ解析ツール「情報処理」(全回)、「情報学入門」（７回目）、「AI学入門」（３回目），「データサイエンス学入門Ⅰ」（３回目）、「データサイエンス学入門Ⅱ」（７回目）
・表形式のデータ、データ解析ツール「応用統計Ⅱ」（８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）
現代社会における情報化の急速な進展により、多種多様で膨大なデータが身の回りにあふれている状態となった。本教育プログラムを通じて、リベラルアーツ教育の一環としてのデータサイエンスの位置づけを理解し、その基本的知識を身につけられる。さらに、データサイエンスに関連する様々な技術について理解し、現代社会を構成する市民・国民としてふさわしい活動ができる基礎知識が習得できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.akita-u.ac.jp/kcenter/system.html

様式２－４

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

学部・学科によって、修了要件は相違する理工学部では、プログラムを構成する「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」の１単位を取得すること。また、「基礎情報学、
基礎ＡＩ学、基礎データサイエンス学Ⅰ、基礎データサイエンス学Ⅱ」のうち各１単位を取得し、 合計 ２３単位以上を取得すること。
※科目名称のＡ～Ｃの記号はクラス別を意味する。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-1 1-6

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

授業科目

単位数

必修 開講状況 1-4 1-5

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

授業科目

単位数

必修 開講状況 3-1 3-2

情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論 1 ○ 全学開講 ○ ○⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・デー
タサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
基礎情報学A
基礎情報学B
基礎情報学C
基礎ＡＩ学A
基礎ＡＩ学B
基礎ＡＩ学C
基礎データサイエンス学ⅠA

単位数

1
1
1
1
1
1
1

授業科目
○ 一部開講 ○ ○ ○ 基礎データサイエンス学ⅠB
一部開講 ○ ○ ○ 基礎データサイエンス学ⅠC
一部開講 ○ ○ ○ 基礎データサイエンス学ⅡA○ 一部開講 ○ ○ ○ 基礎データサイエンス学ⅡB
一部開講 ○ ○ ○ 基礎データサイエンス学ⅡC
一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

単位数

必修 開講状況 2-1 2-2 2-3

1
1
1
1
1

一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

選択項目

授業科目

選択項目

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、生成AI、ロボット「データサイエンスリテラシー概論」（１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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリ
テラシー概論」（１回目）
1-1 ・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１（１）現在進行中の社会変化（第回目）
４次産業革命、Society 5.0、デー・複数技術を組み合わせたAIサービス「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１回目）
タ駆動型社会等）に深く寄与して・人間の知的活動とAIの関係性「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（１回目）
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・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)「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（２回目）
1-6
・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、強化学習、転移学習、生成AIなど）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（２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）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
リテラシー概論」（３回目）
1-2
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（３回目）
・データのオープン化（オープンデータ） 「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（３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

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー
概論」（４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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
1-3
リテラシー概論」（４回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など「情報と知識・技術Ⅰ
データサイエンスリテラシー概論」（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、モデル化とシミュレーション・データ同化など「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（５回目）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・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
におけるデータ利活用事例が示の可視化、リアルタイム可視化など「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（５回目）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、・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
公共、ヘルスケア等）の知見と析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概組み合わせることで価値を創出
1-5論」（６回目）するもの

・教育、芸術、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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（６回目）

・倫理的・法的・社会的課題（ELSI：Ethical, Legal and Social Issues）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンス
リテラシー概論」（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「情報と知識・技術Ⅰデータ（４）活用に当たっての様々な留 3-1
サイエンスリテラシー概論」（７回目）
意事項（ELSI、個人情報、データ
・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「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテ
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、ラシー概論」（７回目）
情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
項への理解をする

・情報セキュリティ：の３要素（機密性、完全性、可用性）「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（８回目）
3-2
・匿名加工情報、暗号化と復号、ユーザ認証とパスワード、アクセス制御、悪意ある情報搾取「情報と知識・技術Ⅰデータサイエンスリテラシー概論」（８回目）

・データの種類（量的変数、質的変数）「基礎情報学」（２回目），「基礎ＡＩ学」（１回目），「基礎データサイエン
ス学Ⅰ」（２回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「基礎データサイエンス学Ⅰ」（２回目）
2-1
・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）「基礎データサイエンス学Ⅰ」（２回目）（５）実データ・実課題（学術デー
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「基礎データサイエンス学Ⅰ」（５回目）
タ等を含む）を用いた演習など、・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７回目）
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
・データ表現「基礎データサイエンス学Ⅰ」（３回目）
といった数理・データサイエン
・データの図表表現「基礎ＡＩ学」（１回目）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関す 2-2 ・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）「基礎情報学」（８回るもの目），「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７回目）
2-3

・データ解析ツール「基礎情報学」（８回目），「基礎ＡＩ学」（１回目），「基礎データサイエンス学Ⅰ」（２回目），「基礎データサイエンス学Ⅱ」（７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）
現代社会における情報化の急速な進展により、多種多様で膨大なデータが身の回りにあふれている状態となった。本教育プログラムを通じて、リベラルアーツ教育の一環としてのデータサイエンスの位置づけを理解し、その基本的知識を身につけられる。さらに、データサイエンスに関連する様々な技術について理解し、現代社会を構成する市民・国民としてふさわしい活動ができる基礎知識が習得できる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.akita-u.ac.jp/kcenter/system.html