様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） 申請様式
佐賀大学

① 学校名

国立大学法人佐賀大学② 大学等の設置者

国立大学③ 設置形態佐賀県佐賀市本庄町１番地④ 所在地

佐賀大学データサイエンス教育プログラム(リテラシーレベル)⑤ 申請するプログラム名称⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

2021

年度

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無

654

人

（非常勤）

224

人

36

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
1,278⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

5,802

総数

１年次

1,330

人

２年次

1,346

人

３年次

1,374

人

４年次

1,538

人

５年次

107

人

６年次

107

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

山下 宗利

（役職名）

理事（教育・学生担当）⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
教育委員会，全学教育機構運営委員会，全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室（責任者名）

山下 宗利

（役職名）

副学長

⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
全学教育機構運営委員会，全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室（責任者名）

岩本 諭⑮ 申請する認定プログラム（役職名）

全学教育機構長

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 学務部教育企画課

E-mailzengaku1@mail.admin.saga-u.ac.jp

担当者名

諸富聡子

電話番号

0952-28-8895

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

教育学部および芸術地域デザイン学部では、教養教育科目「データサイエンスへの招待」２単位を取得すること。

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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データサイエンスへの招待
2 ○ 全学開講 ○ ○単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データサイエンスへの招待
2 ○ 全学開講 ○ ○単位数

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データサイエンスへの招待
2 ○ 全学開講 ○ ○単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
データサイエンスへの招待
2 ○ 全学開講 ○ ○
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データサイエンスへの招待
2 ○ 全学開講 〇 ○ ○
単位数

単位数

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

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

授業科目

選択項目

講義内容

・データサイエンス・AIとその重要性（「データサイエンスへの招待」第１回）：人間の知的活動とAIの関係性、複数技術を組み合わせたAIサービス、計算機の処理性能の向上、データを起点としたものの見方（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 ・社会で起きている変化（「データサイエンスへの招待」第２回）：ビッグデータ、IoT、AI、第4次産業革命、
４次産業革命、Society 5.0、Society 5.0、データ駆動型社会、データ量の増加
データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついてい
・データ・AI利活用の最新動向（「データサイエンスへの招待」第８回）：AI等を活用した新しいビジネスモデ
る
1-6

ル、AI最新技術の活用例

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

・社会で活用されているデータ（「データサイエンスへの招待」第３回）：パーソナルデータ、1次データ、2次
データ、実験データ、調査データ、データのメタ化、ログデータ、非構造化データ、データのオープン化

・データ・AIの活用領域（「データサイエンスへの招待」第４回）：データ・AI活用領域の広がり、事例（地銀ＤＸ、1-3 地域DX、DXファンド、教育・コンサルティング、ピンポイント農薬散布テクノロジー、AI・ドローン等による作付確認）紹介

（３）様々なデータ利活用の現場
・データ・AI利活用のための技術（「データサイエンスへの招待」第５回）：画像・音声認識技術、AI技術・深層
1-4におけるデータ利活用事例が示
学習、今のAIでできることできないこと、特化型AIと汎用型AI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（「データサイエンスへの招待」第６回）：課題抽出と定式化、データの取得・管
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 1-5 理・加工、データ解析と推論、結果の共有・伝達、解決に向けた提案、代表的な解析・推論手法
するもの
・データ・AI利活用の現場（「データサイエンスへの招待」第７回）：在宅医療、マーケティング、マスク着用検知、小売業におけるデータ・AI利活用事例紹介
・データ・AIを扱う上での留意事項（ELSI, 個人情報保護，データ倫理を中心に）（「データサイエンスへの招待」第１３回）（４）活用に当たっての様々な留 3-1
・データ・AIを扱う上での留意事項（AI社会原則，データバイアス，AIサービスの責任，データ・AI活用におけ
意事項（ELSI、個人情報、データ
る負の事例紹介を中心に）（「データサイエンスへの招待」第１４回）
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

・ データを守る上での留意事項（「データサイエンスへの招待」第１５回）：情報セキュリティ（機密性、完全性、
3-2 可用性）、暗号化、リスクとインシデント、個人情報と匿名化、悪意ある情報搾取とプライバシー侵害の事例

紹介
・ データを読む（代表値と散布度を中心に）（「データサイエンスへの招待」第９回）：データの種類、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
2-1
・データを読む（散布図、相関、回帰を中心に）（「データサイエンスへの招待」第１０回）：相関関係と因果関
係、回帰（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、・データを説明する（「データサイエンスへの招待」第１１回）：母集団と標本、抽出法、データの可視化（棒グラ「データを読む、説明する、扱う」 2-2
フ、折れ線グラフ、円グラフ、レーダーチャート、箱ひげ図）、不適切なグラフ表現例
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
・ データを読む、データを説明する（「データサイエンスへの招待」第９、１０、１１回）：表計算ソフトによる代表
2-3値、散布度、相関係数、回帰直線の計算、および、いろいろなグラフの作成
・データを扱う（「データサイエンスへの招待」第１２回）：表計算ソフトによる売り上げ予測と顧客の不満の把握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）
社会におけるデータ・AI利活用に関する知識，データを適切に読み解く力・説明する力，データを扱うための基本的な能力，データ・AI利活用における留意点に関する知識．
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.oge.saga-u.ac.jp/dsci/

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

農学部では、教養教育科目「情報基礎概論」２単位を取得すること。

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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 〇 ○ ○
単位数

単位数

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目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

・データサイエンス・AIとその重要性（「情報基礎概論」第１回）：人間の知的活動とAIの関係性、複数技術を組み合わせたAIサービス、計算機の処理性能の向上、データを起点としたものの見方（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 ・社会で起きている変化（「情報基礎概論」第２回）：ビッグデータ、IoT、AI、第4次産業革命、Society 5.0、デー
４次産業革命、Society 5.0、
タ駆動型社会、データ量の増加
データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついてい
・データ・AI利活用の最新動向（「情報基礎概論」第８回）：AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術
る
1-6

の活用例

1-2

・社会で活用されているデータ（「情報基礎概論」第３回）：パーソナルデータ、1次データ、2次データ、実験
データ、調査データ、データのメタ化、ログデータ、非構造化データ、データのオープン化

1-3

・データ・AIの活用領域（「情報基礎概論」第４回）：データ・AI活用領域の広がり、事例（地銀ＤＸ、地域DX、DX
ファンド、教育・コンサルティング、ピンポイント農薬散布テクノロジー、AI・ドローン等による作付確認）紹介（２）「社会で活用されているデー
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの

（３）様々なデータ利活用の現場
・データ・AI利活用のための技術（「情報基礎概論」第５回）：画像・音声認識技術、AI技術・深層学習、今のAI
1-4におけるデータ利活用事例が示でできることできないこと、特化型AIと汎用型AI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（「情報基礎概論」第６回）：課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、
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 1-5 データ解析と推論、結果の共有・伝達、解決に向けた提案、代表的な解析・推論手法
するもの
・データ・AI利活用の現場（「情報基礎概論」第７回）：在宅医療、マーケティング、マスク着用検知、小売業におけるデータ・AI利活用事例紹介
・データ・AIを扱う上での留意事項（ELSI, 個人情報保護，データ倫理を中心に）（「情報基礎概論」第１３回）（４）活用に当たっての様々な留 3-1 ・データ・AIを扱う上での留意事項（AI社会原則，データバイアス，AIサービスの責任，データ・AI活用におけ
意事項（ELSI、個人情報、データ
る負の事例紹介を中心に）（「情報基礎概論」第１４回）
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
・ データを守る上での留意事項（「情報基礎概論」第１５回）：情報セキュリティ（機密性、完全性、可用性）、暗3-2
項への理解をする

号化、リスクとインシデント、個人情報と匿名化、悪意ある情報搾取とプライバシー侵害の事例紹介

・ データを読む（代表値と散布度を中心に）（「情報基礎概論」第９回）：データの種類、データの分布と代表
2-1 値、代表値の性質の違い、データのばらつき

・データを読む（散布図、相関、回帰を中心に）（「情報基礎概論」第１０回）：相関関係と因果関係、回帰（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、・データを説明する（「情報基礎概論」第１１回）：母集団と標本、抽出法、データの可視化（棒グラフ、折れ線「データを読む、説明する、扱う」 2-2
グラフ、円グラフ、レーダーチャート、箱ひげ図）、不適切なグラフ表現例
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

・ データを読む、データを説明する（「情報基礎概論」第９、１０、１１回）：表計算ソフトによる代表値、散布度、2-3 相関係数、回帰直線の計算、および、いろいろなグラフの作成

・データを扱う（「情報基礎概論」第１２回）：表計算ソフトによる売り上げ予測と顧客の不満の把握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）
社会におけるデータ・AI利活用に関する知識，データを適切に読み解く力・説明する力，データを扱うための基本的な能力，データ・AI利活用における留意点に関する知識．
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.oge.saga-u.ac.jp/dsci/

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、教養教育科目「情報基礎概論」２単位を取得すること。

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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
情報基礎概論
2 ○ 一部開講 〇 ○ ○
単位数

単位数

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

選択項目

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

授業科目

選択項目

講義内容
・社会で起きている変化、データサイエンスの役割（「情報基礎概論」第１回）：ビッグデータ、IoT、AI、第4次産

1-1 業革命、Society 5.0、データ駆動型社会、（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
・データ・AI利活用の最新動向（「情報基礎概論」第１５回）：AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技
る
1-6

術の活用例（成功例、非成功例）

・社会で活用されているデータ（「情報基礎概論」第３回）：パーソナルデータ、1次データ、2次データ、実験
1-2 データ、調査データ、データのメタ化、ログデータ、非構造化データ、Open Data, Linked Data, Liked Open
（２）「社会で活用されているデー
Data、公的統計情報、e-stat, RESUS
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

・Aritificial Intelligence (AI)（「情報基礎概論」第５回）：ビッグデータとIoT、機械学習、強いAI、弱いAI、深層学
習

（３）様々なデータ利活用の現場
・私たちの生活と情報（「情報基礎概論」第２回）：データサイエンスを学ぶ必要性、情報とは何か、データとは
1-4におけるデータ利活用事例が示
何か？
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 1-5・AI活用事例紹介（「情報基礎概論 第１５回」）：各分野におけるAI活用事例紹介
するもの

・ データ収集について（「情報基礎概論」第１２回）：データマネジメント、データ分析における品質管理（４）活用に当たっての様々な留 3-1
・情報の保護と利活用（「情報基礎概論」第４回）：情報保護、データ倫理
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
・情報セキュリティ（「情報基礎概論」第１３回）：情報セキュリティ（機密性、完全性、可用性）、悪意ある情報
3-2
項への理解をする

搾取とプライバシー侵害の事例紹介、個人情報の保護と活用、暗号化、匿名加工情報

・ データを読む（「情報基礎概論」第８回）：データの種類、データを読む、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
2-1
・データを読む（「情報基礎概論」第９回）：２つ以上のデータの関係、相関関係と因果関係、回帰・データを読む（「情報基礎概論 第１１回）：時系列データの分析（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、・データを説明する（「情報基礎概論」第１０回）：代表的な統計手法、母集団と標本、抽出法、データの可視「データを読む、説明する、扱う」 2-2化（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、レーダーチャート、箱ひげ図）、不適切なグラフ表現例
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

・ データを読む、データを説明する（「情報基礎概論」第９、１０、１１、１２回）：表計算ソフトによる代表値、散2-3 布度、相関係数、回帰直線の計算、および、いろいろなグラフの作成

・Rによる統計分析体験（「情報基礎概論」第１４回）：R（R Studio）による統計解析プログラミング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）
社会におけるデータ・AI利活用に関する知識，データを適切に読み解く力・説明する力，データを扱うための基本的な能力，データ・AI利活用における留意点に関する知識．
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.oge.saga-u.ac.jp/dsci/

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経済学部では、教養教育科目「大学入門科目Ⅰ」２単位、「情報基礎概論」２単位、専門教育科目「基本統計学」２単位、「基本ミクロ経済学」２
単位、「基本経営学」２単位、「基本法学」２単位を取得すること。

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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
大学入門科目Ⅰ
2 ○ 一部開講 ○基本経営学
2 ○ 一部開講○
単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
基本統計学
2 ○ 一部開講 ○基本ミクロ経済学
2 ○ 一部開講○
単位数

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
基本統計学
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
基本法学
2 ○ 一部開講 ○情報基礎概論
2 ○ 一部開講○
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
基本統計学
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○情報基礎概論
2 ○ 一部開講
○ ○
単位数

単位数

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目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

・データサイエンス・AIとその重要性（「大学入門科目Ⅰ」第4回）：人間の知的活動とAIの関係性、複数技術を組み合わせたAIサービス、計算機の処理性能の向上、データを起点としたものの見方（１）現在進行中の社会変化（第 1-1 ・社会で起きている変化（「大学入門科目Ⅰ」第4回）：ビッグデータ、IoT、AI、第4次産業革命、Society 5.0、４次産業革命、Society 5.0、
データ駆動型社会、データ量の増加
データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついてい
・データ・AI利活用の最新動向（「基本経営学」第14回）：AI等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術
る
1-6

の活用例

1-2

・社会で活用されているデータ（「基本統計学」第2回）：パーソナルデータ、1次データ、2次データ、実験デー
タ、調査データ、データのメタ化、ログデータ、非構造化データ、データのオープン化

1-3

・データ・AIの活用領域（「基本ミクロ経済学」第2回）：データ・AI活用領域の広がり、事例（地銀ＤＸ、地域DX、DXファンド、教育・コンサルティング、ピンポイント農薬散布テクノロジー、AI・ドローン等による作付確認）紹介（２）「社会で活用されているデー
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの

（３）様々なデータ利活用の現場
・データ・AI利活用のための技術（「基本統計学」第1回）：画像・音声認識技術、AI技術・深層学習、今のAIで1-4
におけるデータ利活用事例が示できることできないこと、特化型AIと汎用型AI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（「基本統計学」第1回）：課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、データ
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 1-5 解析と推論、結果の共有・伝達、解決に向けた提案、代表的な解析・推論手法
するもの
・データ・AI利活用の現場（「基本統計学」第1回）：在宅医療、マーケティング、マスク着用検知、小売業におけるデータ・AI利活用事例紹介
・データ・AIを扱う上での留意事項（「基本法学」第9回,第13回）：ELSI, 個人情報保護，データ倫理，AI社会原（４）活用に当たっての様々な留 3-1
則，データバイアス，AIサービスの責任，データ・AI活用における負の事例紹介
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
・ データを守る上での留意事項（「情報基礎概論」第８回）：情報セキュリティ（機密性、完全性、可用性）、暗3-2
項への理解をする

号化、リスクとインシデント、個人情報と匿名化、悪意ある情報搾取とプライバシー侵害の事例紹介

・ データを読む（代表値と散布度を中心に）（「基本統計学」第３回－第7回）：データの種類、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
2-1
・データを読む（散布図、相関、回帰を中心に）（「基本統計学」第１０回ー第11回）：相関関係と因果関係、回帰（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、・データを説明する（「基本統計学」第３回、「情報基礎概論」第１１回）：母集団と標本、抽出法、データの可視「データを読む、説明する、扱う」 2-2化（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、レーダーチャート、箱ひげ図）、不適切なグラフ表現例
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

・ データを読む、データを説明する（「基本統計学」第１２回、「情報基礎概論」第９回ー第12回）：表計算ソフト

2-3 による代表値、散布度、相関係数、回帰直線の計算、および、いろいろなグラフの作成

・データを扱う（「情報基礎概論」第１２回）：表計算ソフトによる売り上げ予測と顧客の不満の把握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）
社会におけるデータ・AI利活用に関する知識，データを適切に読み解く力・説明する力，データを扱うための基本的な能力，データ・AI利活用における留意点に関する知識．
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.oge.saga-u.ac.jp/dsci/

様式２－５

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、専門教育科目「理工リテラシ―S1」１単位、「理工リテラシ―S2」１単位、「データサイエンスⅠ」２単位、「データサイエンスⅡ」２単位を修得すること。

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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データサイエンスⅠ
2 ○ 一部開講 ○理工リテラシーS2
1 ○ 一部開講○
単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データサイエンスⅠ
2 ○ 一部開講 ○理工リテラシーS1
1 ○ 一部開講○
単位数

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
理工リテラシーS1
1 ○ 一部開講 ○データサイエンスⅡ
2 ○ 一部開講○
単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
理工リテラシーS1
1 ○ 一部開講 ○理工リテラシーS2
1 ○ 一部開講○
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データサイエンスⅠ
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○データサイエンスⅡ
2 ○ 一部開講
○ ○
単位数

単位数

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
データサイエンスⅠ
4-1統計および数理基礎
データサイエンスⅡ
4-1統計および数理基礎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

授業科目

選択項目

講義内容
・データサイエンス・AIとその重要性，社会で起きている変化，データ の整理（「データサイエンスⅠ」第１回）：

1-1 計算機の処理性能の向上、データを起点としたものの見方、ビッグデータ、IoT、AI、第4次産業革命、Society（１）現在進行中の社会変化（第5.0、データ駆動型社会、データ量の増加
４次産業革命、Society 5.0、
データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついてい
・データ・AI利活用の最新動向（「理工リテラシ―S2」第１０回：コースによって実施回は異なることがある）：AI
る
1-6

等を活用した新しいビジネスモデル、AI最新技術の活用例

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

・社会で活用されているデータと標本分布（「データサイエンスⅠ」第６回）：パーソナルデータとその活用事
例、そのリスク・データ・AIの活用領域（「理工リテラシ―S1」第１３回）：データ・AI活用領域の広がり、事例（地銀ＤＸ、地域
1-3 DX、DXファンド、教育・コンサルティング、ピンポイント農薬散布テクノロジー、AI・ドローン等による作付確認）紹介

（３）様々なデータ利活用の現場
・データ・AI利活用のための技術（「理工リテラシ―S1」第１４回）：画像・音声認識技術、AI技術・深層学習、今
1-4におけるデータ利活用事例が示のAIでできることできないこと、特化型AIと汎用型AI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 1-5 ・データ・AIの活用とそれによる価値創造の現状（「データサイエンスⅡ」」第１回）：データサイエンスのサイク
するもの
ル、データ・AI利活用事例紹介

・データ・AIを扱う上での留意事項（ELSI, 個人情報保護，データ倫理を中心に）（「理工リテラシ―S2」第１１
回：コースによって実施回は異なることがある）（４）活用に当たっての様々な留 3-1
・データ・AIを扱う上での留意事項（AI社会原則，データバイアス，AIサービスの責任，データ・AI活用におけ
意事項（ELSI、個人情報、データ
る負の事例紹介を中心に）（「理工リテラシ―S2」第１２回：コースによって実施回は異なることがある）
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

・ データを守る上での留意事項（「理工リテラシ―S2」第１３回：コースによって実施回は異なることがある）：
3-2 情報セキュリティ（機密性、完全性、可用性）、暗号化、リスクとインシデント、個人情報と匿名化、悪意ある情報搾取とプライバシー侵害の事例紹介
データの特性値「データサイエンスⅠ」（第２回）、 相関関係「データサイエンスⅠ」（第３回）、 確率分布「データサイエンスⅠ」（第４回）、二項分布と正規分布「データサイエンスⅠ」（第５回）、 社会で活用されているデータと標本分布2-1 「データサイエンスⅠ」（第６回）、表計算ソフトを用いたデータの整理（第１０回）、表計算ソフトを用いたデータ特性値の計算（第１１回）、表計算ソフトを用いた散布図の描画や相関係数の計算（第１２回）、表計算ソフトを用いた確率分布の（５）実データ・実課題（学術デー
描画・確率のシミュレーション（第１３回）
タ等を含む）を用いた演習など、
相関関係「データサイエンスⅠ」（第３回）、表計算ソフトの基本操作「データサイエンスⅠ」（第９回）：棒グラ
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」 2-2 フ・円グラフ・不適切なグラフ表現、表計算ソフトを用いた散布図の描画や相関係数の計算「データサイエン
といった数理・データサイエン
スⅠ」（第１２回）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの
表計算ソフトを用いたデータの整理（「データサイエンスⅠ」第１０回）、表計算ソフトを用いたデータ特性値の2-3計算（「データサイエンスⅠ」第１１回）、表計算ソフトを用いた散布図の描画や相関係数の計算（第１２回）、総合演習（自分が興味のあるデータに対し，これまで学んだ手法を用いてデータを自分で分析・解釈して説明する)「データサイエンスⅡ」（第１５回）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）
社会におけるデータ・AI利活用に関する知識，データを適切に読み解く力・説明する力，データを扱うための基本的な能力，データ・AI利活用における留意点に関する知識．
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.oge.saga-u.ac.jp/dsci/

様式３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

2021

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
教育学部
芸術地域デザイン学部
経済学部
医学部
理工学部
農学部

合 計

入学
定員

収容
定員

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数
合計

履修率

7
2
262
163
495
154

7
2
262
163
495
154

1%
0%
25%
19%
25%
26%

1278 5413 1,083

1,083

20%

120 480
110 450260 1040
163 873480 1970
145 600

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

様式４

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 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
佐賀大学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室内規② 体制の目的
数理・データサイエンス教育推進に関する事業を行い，全学的な数理・データサイエンス教
育の浸透を図ることにより，佐賀大学の教育の質の向上に資することを目的として，佐賀大
学全学教育機構数理・データサイエンス教育推進室（以下「推進室」という。）を設置している。推進室は、全学教育機構における数理・データサイエンス教育の企画、各学部及び各研究科における数理・データサイエンス教育に関する提言及び支援、 各学部及び各研究科において利用可能な数理・データサイエンス教育に係る教材開発、 数理・データサイエン
ス教育に関する質保証などを行う。
③ 具体的な構成員
数理・データサイエンス教育推進室長 皆本 晃弥
全学教育機構 准教授 髙﨑 光浩
アドミッションセンター 教授 西郡 大
教育学部 教授 和久屋 寛
芸術地域デザイン学部 准教授 阿部 浩之
経済学部 教授 中村 博和
医学部 教授 川口 淳
農学部 教授 田中 宗浩
理工学部 教授 只木 進一
理工学部 准教授 木下 武彦
総合情報基盤センター 教授 堀 良彰
全学教育機構運営委員会委員長・全学教育機構長 岩本 諭
教育委員会委員長・副学長 山下 宗利④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績20%
令和４年度予定
43%
令和５年度予定
65%
令和６年度予定92%
令和７年度予定
98%
収容定員（名）5,413
具体的な計画
令和３年度時点で、全６学部のうち、経済学部、医学部、農学部、理工学部については、必修科目のみでプログラムを構成しているため、令和３年度入学生の履修率は１００％である。残る２学部、教育学部、芸術地域デザイン学部については、令和４年度より、既存の必修科目「情報基礎概論」の内容を佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレ
ベル）に準拠するように変更した上で、同科目をプログラムを構成する科目に指定する予定である。これにより、令和４年度以降の入学生については、履修率が１００％になる予定である。

⑤ 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
数理・データサイエンス教育推進室において、共通教材（スライド、動画、課題、小テスト）を作成し、各学部の授業担当教員はこれらを適宜カスタマイズして利用できるようにしている。
同時に、共通教材のオンデマンド版も作成し、各学部が必要に応じて利用できるようにしている。このように、各学部において、プログラムを構成する授業科目を実施できるよう支援・促進を図っている。また、授業担当教員からの質問や要望については、数理・データサイエ
ンス教育推進室で対応している。
さらに、希望する学生全員が受講できるように、各学部に担当者を配置するとともに、時間割の調整も行っている。

⑥ 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
以下のような学生向けのチラシを作成し、入学後のオリエンテーションで配布・周知するとともに、数理・データサイエンス教育推進室Webページでも情報を提供している。

⑦ 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
共通教材の動画については、全学生がいつでも視聴できるような環境を構築している。また、必要に応じて、学生がオンデマンド教材を利用できる環境を整備している。以下に、動画例を示す．

⑧ 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
プログラムを構成する科目の担当教員は、授業時間内に質問を受け付けるとともに、オフィ
スアワーも設定し、授業時間外の質問にも対応している。また、授業においては、必要に応じてTAを配置し、履修者からの質問に対応している。
さらに、LMSを併用している授業では，LMSのフォーラム機能やチャット機能を使って質問の受付・回答を行っている．以下に、質問受付・回答例を示す。

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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
学内からの視点
数理・データサイエンス教育推進室において、年度末にプログラムの履修・修得状況を確認している。また、
LMSを活用している授業では、履修者ごとに課題の提出状況や進捗状況を把握できる。

プログラムの履修・修得状
況

本教育プログラムの学習到達目標として設定されている学修成果は、各授業科目のシラバスに学習到達目標として設定されており、試験や課題等でその達成度を確認している。また、教育委員会質保証専門委員会を通じて，全学教育機構や学部において各科目の単位取得状況や成績分布も確認しており、不合格者の割合が高
い科目については、その原因と対策を報告する体制を整えている。

学修成果

本教育プログラムの履修者全員に対して、「佐賀大学データサイエンス教育に関するアンケート」を実施し、本教育プログラムの構成要素ごとに「関心をもった項目」と「難しいと感じた項目」を回答させている。これにより、学生の内容の理解度を把握できる。また、各授業科目の課題や小テストなどでも理解度を把握するとともに、各授業科目でも授業アンケートにより理解度を把握している。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

本教育プログラムについては、新入生オリエンテーションや数理・データサイエンス教育推進室Webページにて周知するとともに、プログラムを構成する授業科目をサポートするTAからも伝えられる。TAを担当する学生には、大学院理工学研究科データサイエンスコースに所属している大学院生もおり、先輩が後輩をサポートする
ことにより、結果として、データサイエンス教育プログラムの推奨へつながっている。
学生アンケート等を通じた また、「佐賀大学データサイエンス教育に関するアンケート」では、９０％以上の履修者が「本教育プログラムの後輩等他の学生への推奨 履修をきっかけに関心を少し持った、あるいは、関心をもった、関心がさらに高まった」と回答している。この結果を掲載している「佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）自己点検・評価結果」は学内
度外に公開しているため、これが次年度履修生への推奨度向上へ貢献すると思われる。

令和３年度時点で、全６学部のうち、経済学部、医学部、農学部、理工学部については、必修科目のみでプログラムを構成しているため、令和３年度入学生の履修率は１００％である。残る２学部、教育学部、芸術地域デザイン学部については、令和４年度より、既存の必修科目「情報基礎概論」の内容を佐賀大学データサイエン
ス教育プログラム（リテラシーレベル）に準拠するように変更した上で、同科目をプログラムを構成する科目に全学的な履修者数、履修 指定する予定である。
率向上に向けた計画の達 これにより、令和４年度入学生より、本教育プログラムの履修率は全学部で１００％になる予定である。
成・進捗状況

学外からの視点
本教育プログラムの修了生は，卒業していないため，進路・活躍状況や企業などの評価は把握できない．本学では，これまでにデータサイエンス教育の在り方について地元企業・自治体と意見交換会を行っており，本教育プログラム修了者についても，これらの企業・自治体を協力して活躍状況などを把握する予定である．
また、これまでに定期的に実施している卒業生・修了生・就職先アンケートにおいても、本教育プログラムの修了生の状況について把握する予定である。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

２０１６年度に教養教育科目「チャレンジ・インターンシップA（データサイエンス）」を地元企業と連携して開始したのをきっかけに、２０１７年度よりデータサイエンス教育について、地元企業・自治体と意見交換会を必要に応じて行っている。また、２０１８年度より、地元企業・自治体と連携して大学院教養プログラム「データサイエン
ス特論」を開講しており、その際にもデータサイエンス教育に関する意見交換を行っている。これらの活動を礎として、地元企業と協力して、本教育プログラムの共通教材の開発を行った。
さらに、令和３年度の自己点検・評価においても地元企業の協力を得ており、「内容としては十分広範で方法としては十分柔軟性がある。地域の企業の参画も相まって、佐賀大学ならではの数理・データサイエンス・AIのリ産業界からの視点を含め テラシーレベル講義となっていると言える。」との総評を受けている。
た教育プログラム内容・手法等への意見履修者が「学ぶ楽しさ」や「学ぶことの意義」を理解できるようにすることを目的として、数理・データサイエンス
教育推進室において、共通教材（スライド、動画、課題、小テスト）を作成した。各学部の授業担当教員はこれらを適宜カスタマイズして利用できる。また、目的をより達成できるようにするため、共通教材の全１５項目のうち、９項目は地元企業と協力して作成し、多くの具体的な事例を取り入れるように努めた。学生アンケートによれば、特に関心を持った項目は地元企業と協力した項目が上位を占めている。
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

数理・データサイエンス教育推進室において、学生アンケート、地元企業からの意見、関連学会・研究会・協議会・コンソーシアムの動向、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リテラシーレベルモデル
カリキュラム対応教材等を参考に、「分かりやすさ」の観点から、授業の内容や実施方法の見直しを検討している。

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②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.oge.saga-u.ac.jp/dsci/jikotenken/

佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）
プログラムの目的

履修率・特色••••数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事などの場で利活用できる基礎的素養を身に付け，これらを問題解決や他者との円滑なコミュニケーション
等に正しく活用できる人材を育成する。

学習到達目標1. 社会におけるデータ・AI利活用．
1.1 データ・AIがもたらす社会の変化やAIを活用したビジネス/サービスを知り，数理・データサイエ
ンス・AIを学ぶことの意義を理解する．
1.2 収集されているデータの種類やその活用事例を知る．
1.3 データ・AI活用領域の広がりを理解し、デー
タ・AIの活用事例を知る．
1.4 データ・AIの活用を支える技術の概要およびAIの可能性と限界を知る．
1.5 データ・AIの活用とそれによる価値創造の現状を知る．
1.6 データ・AIの利活用における最新動向を知る．
2. データリテラシー
2.1 データを適切に読み解く力を身に付ける．
2.2 データを適切に説明する力を身に付ける．
2.3 データを扱うための基本的な能力を身に付ける．
3. データ・AI利活用における留意点
3.1 データ・AIを利活用する際の倫理と法を理解す
る．
3.2 データ駆動型社会における脅威（リスク）を理解する.
3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する．

令和３年度入学生の履修率は82.5％
令和４年度入学生より履修率が100％に大学認定の修了証を発行
地元企業と連携した教育プログラムの修了要件
対象学部

教育科目の区分

授業科目

単位数

教育学部

教養教育科目

データサイエンスへの招待

２

芸術地域デザイン学部

教養教育科目

データサイエンスへの招待

２

大学入門科目Ⅰ
情報基礎概論
基本統計学
基本ミクロ経済学
基本経営学
基本法学

２
２
２
２
２
２

情報基礎概論２

理工リテラシーS1
理工リテラシーS2

１
１

データサイエンスⅠ

２

データサイエンスⅡ２

情報基礎概論２

教養教育科目経済学部
専門教育科目

医学部

理工学部

農学部

教養教育科目専門教育科目

教養教育科目※教育学部と芸術地域デザイン学部については，2022年度入学生より，必修
科目「情報基礎概論」へ変更．それ以外の学部については，2021年度入学生
より必修科目のみでプログラムを構成．

佐賀大学におけるデータサイエンス教育への取り組み
全学教育機構
数理・データサイエンス教育推進室

教材開発

連携

数理・データサイエンス教育の企画、学部・研究科などへ提言及び支援、教材開発、質保証など
全学域から
教員が参画

学部・機構へ教材提供
支援、提言など

教育研究院
人文・社会科学域

医学域

教
育
学
系

医
学
系

経
済
学
系

医
療
系

【連携例】
■教材開発

教 育 組 織

教員組織

芸
術
学
系

点検等

産業界（地元企業、進出IT企業、
AIベンチャー等）、自治体（佐賀県、佐賀市等）、マイクロソフト・AIイノ
ベーションセンター佐賀など

自然科学域
理
農
工
学
学
系
系

各学部・機構で教育を実施

教
育
学
部

芸
術
地
域
デ
ザ
イ
ン
学
部

経
済
学
部

理 農 全
工 学 学
学 部 教
育
部
機
構

医
学
部

■インターンシップ（データサイエンス）

プログラム・コースの位置付け
・理工学研究科博士後期課程 数理・情報サイエンスコース
・理工学研究科 AI・データサイエンス高度人材育成プログラム

エキスパートレベル■大学院「データサイエンス特論」

・理工学研究科博士前期課程データサイエンスコース
・理工学部データサイエンスコース

応用基礎レベル・佐賀大学データサイエンス教育
プログラム（応用基礎レベル）
・佐賀大学データサイエンス教育
プログラム（リテラシーレベル）

リテラシーレベル