教育学部・芸術地域デザイン学部

佐賀⼤学DS教育プログラム

佐賀⼤学DS教育プログラム（リテラシーレベル）（リテラシーレベル）項⽬
1. 社会におけるデータ・AI利活⽤

２０２１年度⼊学⽣⽤

学修到達⽬標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．

2. データリテラシー

3 データ・AI利活⽤における留意点

科⽬

データサイエンスへの招待
データサイエンスへの招待
データサイエンスへの招待
データサイエンスへの招待
データサイエンスへの招待

1.6 データ・AIの利活⽤における最新動向を知る．

データサイエンスへの招待

2.1 データを適切に読み解く⼒を⾝に付ける．

データサイエンスへの招待

2.2 データを適切に説明する⼒を⾝に付ける．

データサイエンスへの招待

2.3 データを扱うための基本的な能⼒を⾝に付ける．

データサイエンスへの招待

3.1 データ・AIを利活⽤する際の倫理と法を理解する．

データサイエンスへの招待

3.2 データ駆動型社会における脅威（リスク）を理解する.

データサイエンスへの招待

3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する．

データサイエンスへの招待教育学部・芸術地域デザイン学部

佐賀⼤学DS教育プログラム

佐賀⼤学DS教育プログラム（リテラシーレベル）（リテラシーレベル）項⽬
1. 社会におけるデータ・AI利活⽤

２０２２年度以降⼊学⽣⽤
科⽬

学修到達⽬標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

情報基礎概論る．
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．

2. データリテラシー

3 データ・AI利活⽤における留意点

情報基礎概論
情報基礎概論
情報基礎概論

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．

情報基礎概論1.6 データ・AIの利活⽤における最新動向を知る．

情報基礎概論2.1 データを適切に読み解く⼒を⾝に付ける．

情報基礎概論2.2 データを適切に説明する⼒を⾝に付ける．

情報基礎概論2.3 データを扱うための基本的な能⼒を⾝に付ける．

情報基礎概論3.1 データ・AIを利活⽤する際の倫理と法を理解する．

情報基礎概論3.2 データ駆動型社会における脅威（リスク）を理解する.

情報基礎概論3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する．

情報基礎概論医学部・農学部

佐賀⼤学DS教育プログラム

佐賀⼤学DS教育プログラム（リテラシーレベル）（リテラシーレベル）項⽬
1. 社会におけるデータ・AI利活⽤

２０２１年度以降⼊学⽣⽤
科⽬

学修到達⽬標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

情報基礎概論る．
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．

2. データリテラシー

3 データ・AI利活⽤における留意点

情報基礎概論
情報基礎概論
情報基礎概論

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．

情報基礎概論1.6 データ・AIの利活⽤における最新動向を知る．

情報基礎概論2.1 データを適切に読み解く⼒を⾝に付ける．

情報基礎概論2.2 データを適切に説明する⼒を⾝に付ける．

情報基礎概論2.3 データを扱うための基本的な能⼒を⾝に付ける．

情報基礎概論3.1 データ・AIを利活⽤する際の倫理と法を理解する．

情報基礎概論3.2 データ駆動型社会における脅威（リスク）を理解する.

情報基礎概論3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する．

情報基礎概論経済学部

佐賀⼤学DS教育プログラム

佐賀⼤学DS教育プログラム（リテラシーレベル）（リテラシーレベル）項⽬
1. 社会におけるデータ・AI利活⽤

２０２１年度以降⼊学⽣⽤
科⽬

学修到達⽬標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

⼤学⼊⾨科⽬る．
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．

2. データリテラシー

基本統計学
基本ミクロ経済学
基本統計学

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．

基本統計学

1.6 データ・AIの利活⽤における最新動向を知る．

基本経営学

2.1 データを適切に読み解く⼒を⾝に付ける．

基本統計学

2.2 データを適切に説明する⼒を⾝に付ける．

基本統計学
情報基礎概論2.3 データを扱うための基本的な能⼒を⾝に付ける．

基本統計学
情報基礎概論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．

基本法学

3.2 データ駆動型社会における脅威（リスク）を理解する.

基本法学

3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する．

情報基礎概論理⼯学部

佐賀⼤学DS教育プログラム

佐賀⼤学DS教育プログラム（リテラシーレベル）（リテラシーレベル）項⽬
1. 社会におけるデータ・AI利活⽤

２０２１年度以降⼊学⽣⽤
科⽬

学修到達⽬標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

データサイエンスⅠ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．

2. データリテラシー

データサイエンスⅠ
理⼯リテラシ―S1
理⼯リテラシ―S1

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．

データサイエンスⅡ

1.6 データ・AIの利活⽤における最新動向を知る．

理⼯リテラシ―S2

2.1 データを適切に読み解く⼒を⾝に付ける．

データサイエンスⅠ

2.2 データを適切に説明する⼒を⾝に付ける．

データサイエンスⅠ

2.3 データを扱うための基本的な能⼒を⾝に付ける．

データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡ

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．

理⼯リテラシ―S2

3.2 データ駆動型社会における脅威（リスク）を理解する.

理⼯リテラシ―S2

3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する．

理⼯リテラシ―S2