様式２－１－１

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」「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
授業科目
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 一部開講 ○ ○

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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
データサイエンスへの招待情報基礎概論 2 ○ 一部開講 〇 ○ ○
単位数

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

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
・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・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「情報基礎概論」第３回）：ビッグデータ、IoT、
1-1（１）現在進行中の社会変化（第AI、ロボット、計算機処理性能の向上、第4次産業革命、Society 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、
複数技術を組み合わせたAIサービス、人間の知的活動とAIの関係性、データを起点としたものの見方、人間
データ駆動型社会等）に深く寄の知的活動を起点としたものの見方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

・データ・AI利活用の最新動向（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第８６回）：AI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

・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」「情報基礎概論」第３４回）：調査データ、実験
1-2 データ、パーソナルデータ、オープンデータ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ、1次データ、2次（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、データのメタ化、構造化データ、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」「情報基礎概論」第４５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
1-3
ローン等による作付確認）紹介、販売、マーケティング、サービス、仮説検証、知識発見、計画策定、判断支援

・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」「情報基礎概論」第５６回）：画像・音声認識（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 技術、AI技術・深層学習、今のAIでできることできないこと、特化型AIと汎用型AIデータ解析、データ可視化、におけるデータ利活用事例が示
非構造化データ処理
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
組み合わせることで価値を創出
1-5 ・データ・AI利活用の現場（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第７６回）：在宅医療、マーケティン
するもの

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、認識技術、ルールベース、自動化技術
・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」「情報基礎概論」第１３８回）：データ・AI活用における負の事例紹介、個人情報保護、GDPR、ELSI、オプ（４）活用に当たっての様々な留 3-1 トアウト、データ倫理、AI社会原則、データバイアス、アルゴリズムバイアス、AIサービスの責任論
意事項（ELSI、個人情報、データ
・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
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、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）

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（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第１５９回）：情報セキュリティ
項への理解をする
3-2 （機密性、完全性、可用性）、匿名加工情報、暗号化、パスワード、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情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介
・ 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」「情報基礎概論」第９7回）：データの種類、データの分布と代表値（平均値、中央値、最頻値）、代表値の性質の違い、データのばらつき（分2-1散、標準偏差、偏差値）、打ち切りや脱落を含むデータ、・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、統計情報の正しい理解（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、・データを説明する（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第１１６，７回）：母集団と標本、抽出法、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 データの可視化（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）データ表現、データの図といった数理・データサイエン
表表現（チャート化）、データの比較、不適切なグラフ表現例、優れた可視化事例の紹介
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
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
2-3
・データを扱う（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第１２７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データの集計（和、平均）、データの並び替え、ランキング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２－１－２

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」「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
授業科目
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 一部開講 ○ ○

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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
データサイエンスへの招待情報基礎概論 2 ○ 一部開講 〇 ○ ○
単位数

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

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」「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
1-1 の見方（１）現在進行中の社会変化（第・社会で起きている変化（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第２回）：ビッグデータ、IoT、AI、第4４次産業革命、Society 5.0、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る

1-6

・データ・AI利活用の最新動向（「データサイエンスへの招待」「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最新技術の活用例

・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」「情報基礎概論」第３回）：パーソナルデータ、1
1-2 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（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

プン化

・データ・AIの活用領域（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第４回）：データ・AI活用領域の広が1-3 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

（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・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」「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でできることできないこと、特化型AIと汎用型AI
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、・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」「情報基礎概論」第６回）：課題抽出と定式化、
公共、ヘルスケア等）の知見とデータの取得・管理・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
組み合わせることで価値を創出
1-5 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」「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）（「データサイエンスへの招待」「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）（「データサイエンスへの招待」「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
・ 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」「情報基礎概論」第１５回）：情報セキュリティ
等、データを守る上での留意事
項への理解をする
3-2 （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」「情報基礎概論」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」「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（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第１１回）：母集団と標本、抽出法、データ「データを読む、説明する、扱う」 2-2の可視化（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（「データサイエンスへの招待」「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、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
2-3
・データを扱う（「データサイエンスへの招待」「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２－１－１

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」「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
授業科目
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 一部開講 ○ ○

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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
データサイエンスへの招待情報基礎概論 2 ○ 一部開講 〇 ○ ○
単位数

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

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
・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・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「情報基礎概論」第３回）：ビッグデータ、IoT、
1-1（１）現在進行中の社会変化（第AI、ロボット、計算機処理性能の向上、第4次産業革命、Society 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、
複数技術を組み合わせたAIサービス、人間の知的活動とAIの関係性、データを起点としたものの見方、人間
データ駆動型社会等）に深く寄の知的活動を起点としたものの見方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

・データ・AI利活用の最新動向（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第８６回）：AI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

・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」「情報基礎概論」第３４回）：調査データ、実験
1-2 データ、パーソナルデータ、オープンデータ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ、1次データ、2次（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、データのメタ化、構造化データ、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」「情報基礎概論」第４５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
1-3
ローン等による作付確認）紹介、販売、マーケティング、サービス、仮説検証、知識発見、計画策定、判断支援

・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」「情報基礎概論」第５６回）：画像・音声認識（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 技術、AI技術・深層学習、今のAIでできることできないこと、特化型AIと汎用型AIデータ解析、データ可視化、におけるデータ利活用事例が示
非構造化データ処理
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
組み合わせることで価値を創出
1-5 ・データ・AI利活用の現場（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第７６回）：在宅医療、マーケティン
するもの

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、認識技術、ルールベース、自動化技術
・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」「情報基礎概論」第１３８回）：データ・AI活用における負の事例紹介、個人情報保護、GDPR、ELSI、オプ（４）活用に当たっての様々な留 3-1 トアウト、データ倫理、AI社会原則、データバイアス、アルゴリズムバイアス、AIサービスの責任論
意事項（ELSI、個人情報、データ
・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
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、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）

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（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第１５９回）：情報セキュリティ
項への理解をする
3-2 （機密性、完全性、可用性）、匿名加工情報、暗号化、パスワード、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情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介
・ 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」「情報基礎概論」第９7回）：データの種類、データの分布と代表値（平均値、中央値、最頻値）、代表値の性質の違い、データのばらつき（分2-1散、標準偏差、偏差値）、打ち切りや脱落を含むデータ、・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、統計情報の正しい理解（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、・データを説明する（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第１１６，７回）：母集団と標本、抽出法、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 データの可視化（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）データ表現、データの図といった数理・データサイエン
表表現（チャート化）、データの比較、不適切なグラフ表現例、優れた可視化事例の紹介
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
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
2-3
・データを扱う（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第１２７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データの集計（和、平均）、データの並び替え、ランキング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２－１－２

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」「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
授業科目
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

単位数

必修 開講状況 1-2 1-3

2 ○ 一部開講 ○ ○

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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
データサイエンスへの招待情報基礎概論

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

2 ○ 一部開講 ○ ○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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
データサイエンスへの招待情報基礎概論 2 ○ 一部開講 〇 ○ ○
単位数

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

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」「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
1-1 の見方（１）現在進行中の社会変化（第・社会で起きている変化（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第２回）：ビッグデータ、IoT、AI、第4４次産業革命、Society 5.0、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る

1-6

・データ・AI利活用の最新動向（「データサイエンスへの招待」「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最新技術の活用例

・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」「情報基礎概論」第３回）：パーソナルデータ、1
1-2 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（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

プン化

・データ・AIの活用領域（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第４回）：データ・AI活用領域の広が1-3 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

（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・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」「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でできることできないこと、特化型AIと汎用型AI
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、・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」「情報基礎概論」第６回）：課題抽出と定式化、
公共、ヘルスケア等）の知見とデータの取得・管理・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
組み合わせることで価値を創出
1-5 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」「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）（「データサイエンスへの招待」「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）（「データサイエンスへの招待」「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
・ 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」「情報基礎概論」第１５回）：情報セキュリティ
等、データを守る上での留意事
項への理解をする
3-2 （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」「情報基礎概論」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」「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（「データサイエンスへの招待」「情報基礎概論」第１１回）：母集団と標本、抽出法、データ「データを読む、説明する、扱う」 2-2の可視化（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（「データサイエンスへの招待」「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、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
2-3
・データを扱う（「データサイエンスへの招待」「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/

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

教養教育科⽬

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-007x000

科⽬コード

G1231101

科⽬名

情報基礎概論

曜⽇・校時

⽕３

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)和久屋

寛

授業担当コマ数和久屋寛(教育実践総合セン)[15.00]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcu外部参照⽤のURL

web/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900229661&formatCD=1

学⼠⼒番号

1(2)

曜／限追記

⽕曜⽇／３限講義形式

講義
基本的に、座学中⼼で進めていく。
毎回の授業終了時に、次回の講義予定範囲を告知するので、しっかりと予習して当⽇の授業に臨むこと。なお、授業開始時には、予習状況を確認するため、適宜、⼩テストを実施する予定である。
また、授業内容の区切りを勘案しながら、3〜4回に1度の頻度でレポート課題(宿題)を出す予定である。
本講義では、⽂部科学省の認定制度に準拠した書籍を教科書として採⽤することで、⾃学⾃習を促しながら、数理・データサイエンス・AIに関わる基礎的な事項について取り上げる。
また、必要に応じて、ビデオ教材を指定する。その視聴を通して、教科書とは異なる観点から、この分野の過講義概要

去・現在・未来についても理解を深める。
政府は「AI戦略2019」の中で、現代の「読み・書き・そろばん」として、⽂理を問わず、すべての⼤学・⾼専⽣に対して、初級レベルの数理・データサイエンス・AIを、リテラシー教育として実施するという⽅針を打ち出した。この学問は、広範な領域に及ぶものの、その基礎的な事項に限定し、広く浅く扱うもの（リテラシーレベ
ル）としての「モデルカリキュラム」が策定されている。そこで、本講義では、この数理・データサイエンス・

開講意図

AIに関わる基礎的な事項について理解する。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）のモデルカリキュラムは、「導⼊／基礎／⼼得／選択」から構成されており、それぞれの観点に応じて、次のとおり定める。
１）「導⼊／1. 社会におけるデータ・AI利活⽤」について理解し、その概要を説明できる。
２）「基礎／2. データリテラシー」について理解し、その概要を説明できる。
３）「⼼得／3. データ・AI利活⽤における留意事項」について理解し、その概要を説明できる。

到達⽬標

４）「選択／4. オプション」について理解し、その概要を説明できる。

聴講指定
ここに記されていない事項や変更点等については、授業時間あるいは電⼦メールなどにより周知するので、各
⾃、⼗分注意すること。
【重要】電⼦メールについては、LiveCampusを利⽤して配信する予定なので、各⾃で登録しておくこと。
具体的には、LiveCampusにログインした後、「学⽣情報関連」のカテゴリにある「学籍情報の更新」をクリッ
履修上の注意クし、「メールアドレス1」の項⽬に⾃分のメールアドレスを⼊⼒する。

1 基本的に、以下の内容について⾏う予定であるが、やむを得ない理由などにより変更することもある。
１週⽬［04/12］
ガイダンス
2 ２週⽬［04/19］
第01講

AIリテラシーとは

3 ３週⽬［04/26］
第02講

社会でどのような変化が起きているか

4 ４週⽬［05/10］
第03講

社会でどのようなデータが活⽤されているか

5 ５週⽬［05/17］
第04講

データ・AIを何に使えるか

6 ６週⽬［05/24］
第05講

データ・AIの技術

7 ７週⽬［05/31］
第06講

データを読み，説明し，扱う

8 ８週⽬［06/07］
授業計画(内容)

第07講

データ・AIを扱うときに注意すること

9 ９週⽬［06/14］
第08講

データ・AIにまつわるセキュリティ

10 １０週⽬［06/21］
第09講

統計と数学のきほん

11 １１週⽬［06/28］
第10講

アルゴリズムとは何か

12 １２週⽬［07/05］
第11講

データの構造とプログラミング

13 １３週⽬［07/12］
第12講

データを上⼿に扱うには

14 １４週⽬［07/19］
第13講

時系列データと⽂章データの分析

15 １５週⽬［07/26］
第14講

データ活⽤実践（教師あり学習と教師なし学習）総復習

1 シラバスの事前理解（熟読）授業内容の復習、次回の予習
2 授業内容の復習、次回の予習
3 授業内容の復習、次回の予習
4 授業内容の復習、次回の予習
5 授業内容の復習、次回の予習
6 授業内容の復習、次回の予習
7 授業内容の復習、次回の予習
8 授業内容の復習、次回の予習
9 授業内容の復習、次回の予習
授業計画(授業以外の学
習)10 授業内容の復習、次回の予習
11 授業内容の復習、次回の予習
12 授業内容の復習、次回の予習
13 授業内容の復習、次回の予習
14 授業内容の復習、次回の予習
15 授業内容の復習-------------------上の『講義概要』の項⽬でも⾔及しているとおり、毎回の授業終了時に、次回の講義予定範囲を告知するので、事前に教科書を読むなど、⾃分が理解困難なところを明らかにしたうえで、当⽇の授業へ臨むこと。授業中の質問も歓迎する。
また、授業中には理解したつもりでいても、いざとなると思い出せないのが常である。したがって、できるだけ早く授業を振り返り、取り上げた内容を思い出して整理するように努めること。

到達⽬標 １）〜４）は授業中の参加状況、レポートによって評価する。
最終的な成績評価は、授業への出席状況とレポート課題の提出状況(50%)、レポート課題の内容(50%)と定め、それぞれが⼀定の基準に達した場合に「合格」とする。なお、①出席⽇数が全体の2/3未満（10回未満）、②レ
ポート課題を提出しない のいずれかに該当する者は学習到達⽬標を達成していないと判断して「0点」と評価す
成績評価の⽅法と基準開⽰する試験問題等る。
過去のレポート課題と解答例など。
閲覧を希望する者(履修登録者に限る)は、開講学期の末⽇までに電⼦メールで授業担当教員・和久屋(ｗakuya＠cc.saga-u.ac.jp)へ申し込むこと。ただし、セキュリティの観点から、教育⽤システム(********＠edu.cc.saga-

開⽰⽅法

u.ac.jp)より発信された電⼦メールのみを受け付ける。
はじめてのAIリテラシー

教科書
参考図書
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム／モデルカリキュラム （リテラシーレベル）
⾃学⾃習⽀援システム「eラーニング(科⽬履修⽤)」のサイト
リンク
前期：⽊曜⽇／５限
オフィスアワー

後期：⽕曜⽇／５限

カテゴリー４0

カテゴリー３

10

カテゴリー２0

カテゴリー１

10

カテゴリー０80

その他

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）に対する学習到達⽬標：(1), (2), (3)

確定状態

確定済

タイトル

2022年度

フォルダ

教養教育科⽬

開講年度

2022年度

コースナンバー

1-007x000

科⽬コード

G1231101

科⽬名

情報基礎概論

曜⽇・校時

⾦１

単位数

2.0

開講時期

１クォータ

担当教員(所属)髙﨑

光浩

授業担当コマ数髙﨑

光浩(全学教育機構)[]

https://lc2.sc.admin.saga-u.ac.jp/lcu外部参照⽤のURL

web/SC_06001B00_22/referenceDirect?subjectID=026900229668&formatCD=1

学⼠⼒番号

1-(2)

曜／限追記
講義と講義内容の理解につながる演習を各回⾏います。
PCでの演習を⾏いますので講義時間には必ずPCを携⾏して下さい。
各回の講義は講義室で⾏いますが、web会議システム（webex）でも同時配信しますので講義室での聴講は必須
ではありません。
各⾃の体調、コロナ感染症の状況により各⾃で安全に留意して無理のない⽅法で受講して下さい。
講義形式

VOD（オンデマンドビデオ）で後⽇視聴することも可能です。
情報基礎概論は、⼤学での学習のみならず現代社会での活動に必要な情報・メディアに関する知識を⾝につけ、佐賀⼤学の学⽣が佐賀⼤学学⼠⼒の「１-３-２

情報リテラシー」の能⼒の適切な修得と就業⼒の向上を⽬的としています。情報リテラシーはあらゆる分野の活動において⾝につけておくべき基礎となる能⼒であるため、単独でこの科⽬を学んでいるのではなく、他との関連について常に意識しながら学ぶことが⼤切です。さらに、現代社会においてデータは、実験や調査等の研究者等が主体的に「集める」だけではなく、ICT(Information
Communication Technology; 情報通信技術）の発展とその社会への浸透に伴い、⽇常⽣活を営んでいるだけで蓄積されるものも存在することが認識され、しかもそれらのデータの分析が様々な課題の解決に役⽴つことが明らかになってきました。そのため、データを新しい資源ととらえ、データに基づいて様々な問題を解決していく能⼒、「データサイエンス⼒」を備えた⼈材があらゆる分野で求められています。
社会⽣活おいてその重要性の認識が浸透してきている「根拠に基づく」意思決定プロセスの遂⾏に不可⽋な能⼒でもあります。またデータの活⽤そのものがどのような分野においても重要となっている。本講義でデータサイ
講義概要

エンスに興味を持ってもらい、最低限のスキルを⾝につけてもらいたい。
現代社会は、実験や調査等の積極的アプローチによってだけでなく、⽇常⽣活の営みの中で知らず知らずのうちに様々な分野で⼤量のデータが蓄積され、利⽤できる状態になっており、それらのデータが様々な分野で課題解決に役⽴っていることを認識する。
データに基づいて様々な問題を解決していく能⼒を備えた⼈材があらゆる分野で求められており、またデータの活⽤そのものがどのような分野にとっても重要となっている。
データに基づいた課題解決の重要性を理解し、パソコンを使って簡単なデータ分析ができる。また、分析結果を

開講意図

もとに、課題に対する解決策を提案できる。
1.1 データや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、AI・数理・データサイエンスを学ぶことの意義を理解する。
1.2 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。
2.1 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。
3.1 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。

到達⽬標
聴講指定

3.3 データを守るために留意すべき事項を理解する。

パソコンの基本的な操作（キーボードによる⽂字⼊⼒、マウス操作、ファイル操作など）が⾏えるのが望ましい。
履修上の注意数学の知識はあまり仮定しないが、⾼校「数学I」レベルの数学を知っているのが望ましい。
1 オリエンテーション
課題を実施するためのPC環境の確認と設定
データサイエンス・AIとその重要性
2 社会で起きている変化
3 社会で活⽤されているデータ
4 データ・AIの活⽤領域
5 データ・AI利活⽤のための技術
6 データサイエンスのサイクル
7 データ・AI利活⽤の現場
8 データ・AI利活⽤の最新動向
9 データを読む（データの代表値と標準偏差を中⼼に）
10 データを読む（散布図、相関、回帰を中⼼に）
11 データを説明する
12 データを扱う
13 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）
14 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活⽤における負の事例紹介を中⼼に）授業計画(内容)

15 データを守る上での留意事項
1 今後の講義でスムーズに演習が⾏えるように初回の講義でPCの設定（ネットワーク接続、利⽤するアプリケー
ションの確認等）を⾏います。２回⽬以降の講義に差し⽀えるので分からない点は放置せず解決して下さい。
2 所定の課題の実施と次回の予習
3 所定の課題の実施と次回の予習
4 所定の課題の実施と次回の予習
5 所定の課題の実施と次回の予習
6 所定の課題の実施と次回の予習
7 所定の課題の実施と次回の予習
8 所定の課題の実施と次回の予習
9 所定の課題の実施と次回の予習
10 所定の課題の実施と次回の予習
11 所定の課題の実施と次回の予習
12 所定の課題の実施と次回の予習
13 所定の課題の実施と次回の予習
14 所定の課題の実施と次回の予習

授業計画(授業以外の学 15 所定の課題の実施
習)到達⽬標1.1〜3.3については，授業中の課題、宿題、定期試験により評価する。
また、授業中の課題３０％、宿題３０％、定期試験４０％とする。
成績評価の⽅法と基準

ただし、原則として、⽋席回数が5回に達した場合は、評価を「不可」とする。

開⽰する試験問題等

課題、テスト。

開⽰⽅法

課題やテストの開⽰を希望する⼈は、担当教員にメールで問い合わせること。
指定しない

教科書
参考図書
リンク
オフィスアワー

⽊曜⽇、⾦曜⽇：メールで詳しい⽇時は調整して下さい。

カテゴリー４0

カテゴリー３0

カテゴリー２0

カテゴリー１

50

カテゴリー０50
新型コロナウィルス感染拡⼤により講義実施⽅法等は学期の途中でも変更する場合があります。
⼤学からの連絡には常に注意をしておいて下さい。

その他

わからないこと、困ったこと、改善のためのアイデア等、なんでも遠慮なく連絡して下さい。

1/2

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）実施要項（令和３年３月１５日教育委員会決定）
（趣旨）
第１条

この要項は，佐賀大学が開設す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）（以下「プログラム」という。）の実施に関し必要な事項を定めるものとする。
（目的）
第２条

プログラムは，日常生活や仕事等の場で数理・データサイエンス・ＡＩ（Artificial

Intelligence：人工知能）を利活用できる基礎的素養を身に付けさせ，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ことを目的とする。
（授業科目，単位数及び修了要件）
第３条

学生の所属する学部毎に定めるプログラムの対象となる教育科目の区分，授業科目，単位数及び修了要件は，別表のとおりとする。
（修了の認定）第４条

学長は，佐賀大学全学教育機構運営委員会の議を経て，プログラムの修了を認定する。

（修了証の授与）第５条

学長は，プログラムの修了の認定を受けた者に，卒業時に修了証（別記様式）を授与する。

（事務）
第６条

プログラムに関する事務は，学務部教育企画課が行う。

（雑則）
第７条

この要項に定めるもののほか，プログラムの実施に関し必要な事項は，佐賀大学教育委員会が別に

定める。

附

則

この要項は，令和３年４月１日から実施する。
附則（令和４年１月３１日改正）

１

この要項は，令和４年４月１日から実施する。

２

令和４年３月３１日において現に在学する者（以下「在学者」という。）及び在学者の属する年次に転入学，編入学又は再入学する者については，なお従前の例による。
附則（令和４年３月３０日改正）

この要項は，令和４年４月１日から実施する。
附則（令和４年５月１１日改正）

この要項は，令和４年５月１１日から実施し，令和３年４月１日から適用する。

別表（第３条関係）
対象学部
教育学部

教育科目の区分

授業科目

教養教育科目

情報基礎概論単位数 修了要件
２

必修

2/2

芸術地域デザイン学部

教養教育科目
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

別記様式（第５条関係）

教養教育科目専門教育科目

教養教育科目

情報基礎概論２

必修

大学入門科目Ⅰ２

必修

情報基礎概論

２

必修

基本統計学

２

必修

基本ミクロ経済学

２

必修

基本経営学

２

必修

基本法学

２

必修

情報基礎概論２

必修

理工リテラシーS1

１

必修

理工リテラシーS2

１

必修

データサイエンスⅠ

２

必修

データサイエンスⅡ２

必修

情報基礎概論２

必修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年度入学生より全学部必修化
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

情報基礎概論２

芸術地域デザイン学部

教養教育科目

情報基礎概論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

２
２
２
２
２

基本法学

２

情報基礎概論２

理工リテラシーS1

１

理工リテラシーS2

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

医学部

理工学部

農学部

専門教育科目

教養教育科目専門教育科目

教養教育科目※2022年度入学生より，全学部で必修科目のみでプログラムを構成．