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
プログラム名佐賀大学
佐賀大学データサイエンス教育プログラム（

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

教育学部③ 修了要件
教養教育科目「情報基礎概論」２単位を取得すること。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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
授業科目
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-1

1-6

○

○

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6⑤ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-2

1-3

○

○

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3⑥ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-4

1-5

○

○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

3-1

3-2

○

○

001

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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】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
授業科目
情報基礎概論単位数 必須

2

○

2-1

2-2

2-3

○

○

○

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

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

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

・社会で起きている変化（「情報基礎概論」第３回）：ビッグデータ、IoT、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、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、人間の知的活動を起点としたものの見方

1-6

・データ・AI利活用の最新動向（「情報基礎概論」第６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

1-2

・社会で活用されているデータ（「情報基礎概論」第４回）：調査データ、実験データ、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次データ、データのメタ化、構造化
データ、非構造化データ

1-3・データ・AIの活用領域（「情報基礎概論」第５回）：データ・AI活用領域の広がり、事例紹介、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

1-4・データ・AI利活用のための技術（「情報基礎概論」第６回）：データ解析、データ可視化、非構造化
データ処理

1-5

・データ・AI利活用の現場（「情報基礎概論」第５、７、１０回）：課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、データ解析と推論、流通、サービス、インフラ、公共等におけるデータ・AI利活用事例紹介（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（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002

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】（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（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3-1

・データ・AIを扱う上での留意事項（「情報基礎概論」第８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

3-2

・ データを守る上での留意事項（「情報基礎概論」第９回）：情報セキュリティ（機密性、完全性、可用性）、匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取、情報漏洩等によるセキュリティ事故
の事例紹介

2-1

・ データを読む（代表値と散布度を中心に）（「情報基礎概論」第７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（分散、標準偏差、偏差値）、打ち切りや脱落を含むデータ、相関関係と因果関係、統計情報の正しい理解

2-2

・データを説明する（「情報基礎概論」第６，７回）：データ表現、データの図表表現（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

2-3

・データを扱う（「情報基礎概論」第７回）：データの集計（和、平均）、データの並び替え、ランキング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）
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。

003

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
プログラム名佐賀大学
佐賀大学データサイエンス教育プログラム（

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

芸術地域デザイン学部③ 修了要件
教養教育科目「情報基礎概論」２単位を取得すること。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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
授業科目
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-1

1-6

○

○

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6⑤ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-2

1-3

○

○

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3⑥ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-4

1-5

○

○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

3-1

3-2

○

○

004

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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】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
授業科目
情報基礎概論単位数 必須

2

○

2-1

2-2

2-3

○

○

○

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

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

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

・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・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、データ駆動型社会、データ量の増加

1-6・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

1-4

・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でできることできないこと、特化型AIと汎用型AI

1-5・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、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
・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（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（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005

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】（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（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3-1

・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）
・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）（「情報基礎概論」第１４回）

3-2

・ 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

2-1

・ 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

2-2・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

2-3

・ 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、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）：データの集計（和、平均）、表形式のデータ（csv）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）
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。

006

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１-３
大学等名
プログラム名佐賀大学
佐賀大学データサイエンス教育プログラム（

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③ 修了要件
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。

必要最低単位数12

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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
授業科目
大学入門科目Ⅰ
基本経営学

単位数 必須

2
2

○
○

1-1

1-6

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6

○
○

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
授業科目
基本統計学
基本ミクロ経済学

単位数 必須

2
2

○
○

1-2

1-3

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3

○
○

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
授業科目
基本統計学

単位数 必須

2

○

1-4

1-5

○

○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「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
基本法学
情報基礎概論単位数 必須

2
2

○
○

3-1

3-2

○
○

007

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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】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
授業科目
基本統計学
情報基礎概論単位数 必須

2
2

○
○

2-1

2-2

2-3

○

○
○

○
○

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

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

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

・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・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、データ駆動型社会、データ量の増加

1-6・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

1-4

・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でできることできないこと、特化型AIと汎用型AI

1-5・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
・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（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（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008

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】（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（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3-1

・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

3-2

・ 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

2-1

・ 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
・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

2-2

・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

2-3

・ 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）：データの集計（和、平均）、表形式のデータ（csv）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）
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。

009

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１－４
大学等名
プログラム名佐賀大学
佐賀大学データサイエンス教育プログラム（

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

医学部③ 修了要件
教養教育科目「情報基礎概論」２単位を取得すること。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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
授業科目
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-1

1-6

○

○

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6⑤ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-2

1-3

○

○

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3⑥ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-4

1-5

○

○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

3-1

3-2

○

○

010

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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】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
授業科目
情報基礎概論単位数 必須

2

○

2-1

2-2

2-3

○

○

○

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

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

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

・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次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会

1-6・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最新技術の活用例（成功例、非成功例）

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、Open Data, Linked
Data, Liked Open Data、公的統計情報、e-stat, RESUS

1-3

・データ・AIの活用領域（「情報基礎概論」第１３，１４回）：データ・AI活用領域の広がり、販売、マー
ケティング、サービスなど

1-4

・データ・AI利活用のための技術（「情報基礎概論」第13回）：データ解析、データ可視化、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

1-5

・データ・AI利活用の現場（「情報基礎概論 第４、６、１１、１３、１４回）：各分野におけるAI利活用事
例紹介（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（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011

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】（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（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

3-1

・ データ・AIを扱う上での留意事項（「情報基礎概論」第４、５、６、８、１２、１３、１４回）：ELSI、個人情報保護、データ倫理など、AI社会原則、データバイアス、アルゴリズムバイアス、データ・AI活用における負の事例紹介など

3-2

・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

2-1

・ 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
・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

2-2

・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

2-3

・ データを扱う（「情報基礎概論」第５、６、７、８、９回）：データの集計、データの並び替え、ランキン
グ、表形式のデータ（csv）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）
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．

012

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１－５
大学等名
プログラム名佐賀大学
佐賀大学データサイエンス教育プログラム（

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

理工学部③ 修了要件
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。

必要最低単位数6

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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
授業科目
データサイエンスⅠ
理工リテラシーS2

単位数 必須

2
1

○
○

1-1

1-6

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6

○
○

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
授業科目
データサイエンスⅠ
理工リテラシーS1

単位数 必須

2
1

○
○

1-2

1-3

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3

○
○

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
授業科目
理工リテラシーS1
データサイエンスⅡ

単位数 必須

1
2

○
○

1-4

1-5

授業科目

単位数 必須

1-4

1-5

○
○

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
授業科目
理工リテラシーS1
理工リテラシーS2

単位数 必須

1
1

○
○

3-1

3-2

○
○

013

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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】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
授業科目
データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡ

単位数 必須

2
2

○
○

2-1

2-2

2-3

○

○
○

○
○

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
4-1統計および数理基礎
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

授業科目

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

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

・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）：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 5.0、データ駆動型社会、データ量の増加

1-6・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

・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）：調査データ、人の行動ロ
グデータ、データのメタ化、構造データ、非構造データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）、データ作成（ビッグデータとアノテーション）、プラットフォーマ(Google, Facebook,Amazon)のデータ活用事
例

1-3

・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Ｄ
Ｘ、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

1-4

・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、今のAIでできることできないこと、特化型AIと汎用型AI

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ル、データ・AI利活用事例紹介（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（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014

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】（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（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3-1

・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）
・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）（「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）

3-2

・ 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）：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

2-1

データを読む（「データサイエンスⅠ」第２、３、４、５、６、９、１０、１１、１２、１３回）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）、代表値の性質の違い、データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、相関と因果（相関係数、擬似相関）、母集団と標本抽出、統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）

2-2

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「データサイエンスⅠ」（第１２回）

2-3

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）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）
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。

015

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１－６
大学等名
プログラム名佐賀大学
佐賀大学データサイエンス教育プログラム（

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

農学部③ 修了要件
教養教育科目「情報基礎概論」２単位を取得すること。

必要最低単位数2

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施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
授業科目
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-1

1-6

○

○

授業科目

単位数 必須

1-1

1-6⑤ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-2

1-3

○

○

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3⑥ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

1-4

1-5

○

○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「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
情報基礎概論単位数 必須

2

○

3-1

3-2

○

○

016

授業科目

単位数 必須

3-1

3-2

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】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
授業科目
情報基礎概論単位数 必須

2

○

2-1

2-2

2-3

○

○

○

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

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

2-3

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

・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・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、データ駆動型社会、データ量の増加

1-6・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

1-4

・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でできることできないこと、特化型AIと汎用型AI

1-5・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、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
・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（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（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017

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】（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（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3-1

・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）

3-2

・ 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

2-1

・ 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

2-2・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

2-3

・ 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、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）：データの集計（和、平均）、表形式のデータ（csv）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）
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。

018

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２
佐賀大学

大学等名

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

学生数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

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

履修者数

女性

合計

男性

女性

124 46 78
119 24 95
261 134 127
162 54 108
495 419 76
146 46 100
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5,715 1,278 5,367 1,307 723 584

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

504
489
1,105
875
2,127
615

120 480
110 450260 1,040
163 867
480 1,950
145 580

男性

令和3年度

修了者数

0

合計

男性

令和2年度

修了者数

履修者数

平成30年度

令和元年度

修了者数

履修者数

修了者数

履修者数

平成29年度

修了者数

履修者数

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

7
2
5
2
0
2
260 145 115
163 47 116
495 397 98
156 56 100
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0 1,083 647 436

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
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0
0
0
0
0
0

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0
0
0
0
0

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0
0
0
0
0

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0
0
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0
0

0
0
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0
0

0
0
0
0
0
0

0
0
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0
0
0

0

0

0

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0

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0
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0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

019

0

履修率

131
27%
121
27%
521
50%
325
37%
990
51%
302
52%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
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0 #DIV/0!
0 2,390 45%

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３
大学等名

佐賀大学

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 全学の教員数(常勤）

人 （非常勤）② プログラムの授業を教えている教員数人
人③ プログラムの運営責任者（責任者名）（役職名）④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）（責任者名）（役職名）⑤ 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⑥ 体制の目的⑦ 具体的な構成員020

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 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
45%69%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
93%
98%
100%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）5,367
具体的な計画
令和４年度から全学必修化しており、令和４年度以降の入学生に対しては全学部で履修率は１００％である。また、編入学生を受け入れている学部においては、令和５年度以降の編入生に対しても必修化した。なお，医学部においては、令和３年度から必修化しているが，医学科の修業年限が６年であるため，大学全体として収容定員に対する履修率が１００％となるのは，令和８年度である。

⑨ 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⑩ 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

021

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】⑪ 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⑫ 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

022

様式５
大学等名 佐賀大学

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 プラス申請書
リテラシーレベル

申請区分① 授業内容（１）地元企業と連携した共通教材
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。この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、「オプティムさんの話を聞くのはすごく楽しかったし，勉強になりました．」といった肯定的な意見も多く、「特に関心をもった項目」では、企業と協力して作成した項目が多かった。
（２）全学必修化
令和４年度から全学必修化しており、令和４年度以降の入学生に対しては全学部で履修率は１００％である。また、編入学生を受け入れている学部においては、令和５年度以降の編入生に対しても必修化した。なお，医学部においては、令和３年度から必修化しているが，医学科の修業年限が６年であるため，大学全体として収容定員に対する履修率が１００％となるのは，令和８年度である。
（３）応用基礎レベルとの橋渡しとなるような人材育成
本学では、令和４年度より「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）」を開始した。このプログラムは、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソー
シアム「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠している。本プログラムにおいては、リテラシーレベルに留まるのではなく、応用基礎レベ
ルへの橋渡しとなれるよう、リテラシーレベルの内容がその先へどのようにつながるのかを意識して共通教材を開発し、教育を行っている。また、令和５年度には理工学部にはデータサイエンスコースを設置し、数理・データサイエンス・AI教育のさらなる強化・充実を図った。
（４）インターンシップ
平成２８年度より、地元企業と協力して教養科目「チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）」を継続して実施している。令和４年度末までに４４人の学生が履修した。当時は日本にデータサイエンス学部もない頃であり、先駆的な取り組みとして、地元報道機関（ＮＨＫ佐賀、佐賀新聞、熊本日日新聞、毎日新聞地方版）だけでなく週刊
ダイヤモンドにも取り上げられた。これに加えて、令和３年度以降、理工学部では、「地方創生インターンシップ」において地元企業と協力してデータサイエンスに関するインターンシップを実施し、学生がAI技術を用いたソリューションの提案などを行っている。

023

② 学生への学習支援（１）プログラム修了証の発行
本プログラムの修了する卒業生には、学長名で修了証を発行する。学生が企業等へのアピールにも使えるため、結果として、学生の学習意欲を高め、学習支援にもつながると期待できる。
（２）インターンシップ科目における企業とのルーブリック作成「チャレンジ・インターンシップ（データサイエンス）」では、学生の成長を見るために、参加企業と協力してルーブリックを作成し、初日と最終日に評価を行うことで、学生の成長を把握している。学生は、ルーブリックを見ることにより、求められる能力と水準を把握することができ、結果として学習支援にもつながるものと期待される。
（３）LMSの利用
理工学部の「データサイエンスⅠ」、「データサイエンスⅡ」、「理工リテラシ―S1」、「理工リテラシ―S2」、WebclassやMoodleなどのLMSによる学習の支援を行っており、学生は小テストや課題を通じて学習状況や達成状況を確認できる。また、共通教材の動画については、学部に関わらず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。
（４）ティーチング・アシスタント（TA）としての学習指導
表計算ソフトを用いた演習を円滑に進めるため、また、履修者が分からないことを質問しやすいように大学院生がTAとして履修者の学習をサポートした。データ分析などに慣れている大学院理工学研究科の学生が主にTAを担当した。また、大学院生にとっては、TAとしての経験を通じて自らの数理・データサイエンス・AIに関する教育力を高められる機会となっている。
（５）企業実務家による教材開発
地元企業である福博印刷の実務家をクロスアポイントメント教員として採用し、本学教員と協力して教材を開発するとともに学生からの質問にも対応している。これにより、学生は、直接的に現場の声を聞くことができる。

024

③ その他の取組（地域連携、産業界との連携、海外の大学等との連携等）（１）地元企業・自治体との連携
2016年度に教養科目「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・講演会等（高度情報系専門人材育成懇談会，以後，懇談会と略記）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、その際にも懇談会を行っている。これらの活動を礎として、地元企業と協力し、本教育プログラムの共通教材の開発を行った。さらに、2023年度に開設された理工学部データサイエンスの設置の際にも、事前に、懇談会を開催し、そこでの意見を反映させた。このように、2016年度以降、継続して地元企業・自治体と相談しながら数理・データサイエンス・AI
教育を展開している。
【参加・協力された自治体・企業】
佐賀県、佐賀市、唐津市、日本マイクロソフト、佐賀電算センター、EWM、キャリアバン
ク、オプティム、木村情報技術、SUMCO、中山鉄工所、福博印刷、佐賀銀行、あいおいニッセイ同和損保、ネットコムBB、フィロソフィア、とっぺん、カラビナテクノロジー、アイセル、FabLab Saga 、九州コーユー、CitynowAsia、ローカルメディアラボ、ナレッジネッ
トワーク等（２）「科学へのとびら」におけるテーマ
佐賀大学では高大接続事業として、高校生向けに「科学へのとびら」を開催している。この「科学へのとびら」において、機械学習やAIに関わるテーマを導入している。
（３）スーパーサイエンスハイスクール（SSH）指定校生徒へのデータサイエンス教育
佐賀県教育委員会や県内のSSH指定校（佐賀県立致遠館高校）とも連携し、SSH指定校の生徒へ、2023年２月よりデータサイエンスのオンライン講義（全８回）を行い、高校２年生約２０名が履修している。質問などには、理工学部の教員が対応している。現在、SSH校へのさらなる講義の開設、SSH校以外への授業提供ができるよう準備を進めている。
（４）リスキル教育への貢献
2022年度に、社会人を対象とした「佐賀大学 DXリスキルプログラム」（A データ分析・
機械学習コース、B 業務改善スペシャリスト育成コース、C 新規事業創出ハッカソンコース）を企業と協力して開講した。定員45名に対して203名から応募があった。次年度も開講できるように準備を進めている。また、ここで作成したオンライン教材は、大学
院教養プログラム「データサイエンス特論」の履修者（全大学院生の９０％以上が履修）にも視聴できるようにした。さらに、2021年度より放送大学佐賀学習センターにおいて面接授業「データサイエンスの基礎」（全８回）を本学教員が担当している。

025

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４年度入学生より全学必修化
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

本プログラムは、全学部において卒業要件の必修科目のみで構成

026

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

全学教育機構各学部・機構で教育を実施

農学部

医
療
系

理工学部

医
学
系

自然科学域
理
農
工
学
学
系
系

医学部

医学域

経済学部

経
済
学
系

■教材開発

教 育 組 織芸術地域デザイン学部

芸
術
学
系

教育学部

教員組織

教
育
学
系

【連携例】

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

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■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

リテラシ―
レベルから
エキスパー
トレベルま
でを育成

エキスパートレベル

・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
・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）令和4年度より理工学部で必修化
・佐賀大学データサイエンス教育プログラム（リ027
テラシーレベル）令和4年度より全学必修化

応用基礎レベルリテラシーレベル