様式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、修了要件は相違しない

プログラムを構成する科目である「情報処理入門Ⅰ」または「数理・データサイエンス・AI」の単位を取得し、さらに授業実施後に行う理解度確認テストにおいて60%以上の正答を得ること。

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
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
情報処理入門Ⅰ2 ○ 全学開講 ○ ○数理・データサイエンス・AI
全学開講 ○ ○1④「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
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
情報処理入門Ⅰ2 ○ 全学開講 ○ ○数理・データサイエンス・AI
全学開講 ○ ○1

1

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
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
情報処理入門Ⅰ2 ○ 全学開講 ○ ○数理・データサイエンス・AI
全学開講 ○ ○1⑥「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
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報処理入門Ⅰ2 ○ 全学開講 ○ ○数理・データサイエンス・AI
全学開講 ○ ○1⑦「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
単位数 必修
単位数 必修授業科目
授業科目
開講状況 2-1 2-2 2-3
開講状況 2-1 2-2 2-3
情報処理入門Ⅰ2 ○ 全学開講 ○ ○ ○数理・データサイエンス・AI
全学開講 ○ ○ ○12

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
社会で活用されている大量のデータ(ビッグデータ)処理、ＡＩを組み合わせることで、様々な新たな研究やビジネスが可能となり、計算機の進化など技術のブレークスルーにより大量のデータを瞬時に処理できるように
1-1 なった。サイバー空間と物理空間を高度に融合、経済発展と社会的課題の解決、人間中心の社会（１）現在進行中の社会変化（第(Society5.0)へと大きく変化していることを考察する。一方で、動画のフェイクニュースが作られるなど新たな問
４次産業革命、Society 5.0、デー
題も生じていることをとりあげる。（「情報処理入門Ⅰ」：１２回目 「数理・データサイエンス・AI」：１回目）
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AIとビッグデータとの関連を学ぶ（特化型AIと汎用AIの違い、AIと機械学習と深層学習の用語の意味と発展の経緯)。機械学習の教師なし学習、教師あり学習、強化学習の違いを具体的な事例を通して学ぶ。AIを活用し1-6た事例として、星空の自動解析、ゲームの自動プレイ、迷路最短経路探索ロボットなどを取り上げ、AIの最新動向とその活用事例を学ぶ。（「情報処理入門Ⅰ」：１３回目 「数理・データサイエンス・AI」：３回目）

データサイエンスとは何か。データの収集や分析、古い時代でもデータの有効活用が行われていたが、現在との違いについて解説。データには、調査データ、観測データ、実験データなどがあり、国勢調査のデータや気1-2 象データなど公開され自由に使えるものも多い。構造化データと非構造化データとの違い、１次データと２次（２）「社会で活用されているデー
データとメタデータ。オープンデータには具体的にどのようなものがあるか、そしてその活用事例を紹介。デー
タ」や「データの活用領域」は非タサイエンティストの役割りについて。（「情報処理入門Ⅰ」：１２回目 「数理・データサイエンス・AI」：２回目）
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

データやAIの活用により、自動運転、文書の自動生成などが行われている。具体的な事例として、研究分野では、手書き古文書の解読、ビジネスでは、チャットボットによる業務の効率化などを紹介。自動制御、IoTとロ
1-3
ボット、スマート農業(アスパラの自動収穫など）の事例を紹介。データサイエンスとAIとの関係について学ぶ。
（「情報処理入門Ⅰ」：１２回目 「数理・データサイエンス・AI」：２回目）

3

データの１次分析(基礎統計量、データの可視化、データの確認など)、データの可視化（ヒストグラム、地図上（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 1-4 の可視化、時系列）、非構造データの処理（言語処理、画像処理と認識技術）について学ぶ。（「情報処理入門Ⅰ」：１３回目 「数理・データサイエンス・AI」：３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、公共、ヘルスケア等）の知見と組みデータ利活用のための技術（予測、グルーピング、シミュレーション、データ同化）について、具体的な事例（喫合わせることで価値を創出する 1-5 茶店の売り上げ分析、自動運転のシミュレーション、地球シミュレーションなど）を紹介しながら学ぶ。（「情報もの処理入門Ⅰ」：１３回目 「数理・データサイエンス・AI」：３回目）
データ・ＡＩを扱う上での留意事項（ELSI(科学・技術に関する倫理的・法的・社会的な合意）、研究倫理、法整備など）を学ぶ。データの倫理として、データの捏造、改ざん、剽窃、盗用をそれぞれについて具体的な事例(高3-1 温超伝導事件、品質検査データの改ざん)を通じて学ぶ。個人レベルでのデータの扱いの問題（個人情報の（４）活用に当たっての様々な留漏洩、プライバシーの侵害など）を学ぶ。（「情報処理入門Ⅰ」：２回目、３回目、９回目、１５回目 「数理・デー
意事項（ELSI、個人情報、データタサイエンス・AI」：７回目）
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、情報セキュリティの機密性、完全性、可用性について学ぶ。 セキュリティ事故について、個人情報等の漏洩、データを守る上での留意事項へプライバシーの侵害など、実例を通して学ぶ。統計的差別、データバイアス、アルゴリズムバイアスなどデータの理解をする
3-2 の統計処理を行う際に注意すべきことや、忘れられる権利、説明に基づく同意、オプトイン、オプトアウト、GDPR、データサイエンスやAIの責任問題について、事例を紹介しながら、どうあるべきかを考える。（「情報処理入門Ⅰ」：２回目、３回目、９回目、１５回目 「数理・データサイエンス・AI」：７回目）
データの種類(量的変数と質的変数)、具体的なデータの例をもとに、度数分布、ヒストグラム、平均、中央値、最頻値など代表値の違いについて学ぶ。データのばらつき(分散、標準偏差、偏差値）について学ぶ。分割
2-1 表、クロス集計表、誤差の扱い、散布図と相関係数、母集団と標本抽出の方法、統計情報の正しい理解（誇張表現に騙されない）を学ぶ。（「情報処理入門Ⅰ」：１４回目 「数理・データサイエンス・AI」：４回目、５回目、（５）実データ・実課題（学術デー６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、データのグラフ化として、折れ線グラフ、散布図を事例を通して学ぶ。データの比較について、条件をそろえた「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・ 2-2 比較、A/Bテストについて学ぶ。不適切なグラフ表現として、視覚的な加工を行った円グラフの具体的な事例を紹介しながら学ぶ。（「情報処理入門Ⅰ」：１４回目 「数理・データサイエンス・AI」：４回目、５回目、６回目）
ＡＩの基本的な活用法に関するものテータに対する操作として、和、平均の求め方、並び替え、ランキングについて学ぶ。
2-3 ｃｓｖ形式のデータを表計算ソフトで読み込む方法を学ぶ。（「情報処理入門Ⅰ」：１４回目

ンス・AI」：４回目、５回目、６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）
・なぜ、数理・データサイエンス・AIを学ぶことが重要なのかを理解する
・ビッグデータやＡＩが社会でどのように活用され新たな価値を生んでいるのかを理解する
・AIの得意なところ、苦手なところを理解し、人間中心の適切な判断が出来ることを理解する
・社会にあるデータや課題の事例を通して、データやＡＩの活用でどのような解決が図れるかを予測できる⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
http://www.nara-wu.ac.jp/nwu/education/aidatascience/aidatascience.html

4「数理・データサイエ5678

（4）情報処理科目「情報処理入門Ⅰ」と「情報処理入門Ⅱ」があります。
「情報処理入門Ⅰ」の第 1 回目の授業で、学内ネットワークの利用方法やオンライン授業の受講方法について説明します。履修登録の有無を問わず、この第 1 回目の授業は、必ず出席してください。
「情報処理入門Ⅰ」では、原則として学部別クラス編成で、ICTの活用が当然となっている現代社会で活躍するための基礎知識として、情報とコミュニケーション、情報セットワーク、情報システム、情報セキュリティ、情報倫理、数理、データサイエンス、AⅠなどについて体系的に学びます。
「情報処理入門Ⅱ」では、「情報処理入門Ⅰ」の発展編として、符号化やデータ圧縮などの情報理論、ハードウェアやOSなどコンピュータの動作の仕組み、データ通信の仕組み、データ構造とアルゴリズムなどを学びます。
「情報基礎」では、社会や企業経営において情報がどのように活用されているのか、情報技術の基礎から情報マネジメントや情報戦略などを講義で学びます。国家試験のITパスポー ト試験の合格を目指している学生は是非受講してください。
教員免許状取得のためには、「情報処理入門Ⅰ」または「情報処理入門Ⅱ」のいづれか１科目（２単位）が必修となります（理学部化学生物環境学科のみ「環境科学基礎プログラミング演習」（理学部専門科目）選択可能）。「情報基礎」は教員免許上取得対象外科目ですので注意してください。  情報処理科目の履修「情報処理入門Ⅰ」（前期）■

学部別にクラスが編成されていますので、できるだけ所属学部のクラスで受講してください。
＊は非常勤講師
対象
理学部
理学部・工学部
文学部・工学部
文学部・工学部
生活環境学部
生活環境学部

科目ナンバリングコード
0114001E1
0114002E1
0114003E1
0114004E1
0114005E1
0114006E1

氏名
竹中 章勝*
竹中 章勝*
新出 尚之
鴨浩靖
竹中 章勝*高田 雅美

曜日
火
水
水
木
火
金

時限
7・8
7・8
1・2
7・8
5・6
5・6

教室

シラバスにて教室を確認

クラス
（Ａ）
（Ｂ）
（Ｃ）
（Ｄ）
（Ｅ）
（Ｆ）

「情報処理入門Ⅱ」（後期）■

原則、情報処理入門Ⅰの既履修者を対象としています。受講希望者は履修登録期間内に履修登録してください。

対象
原則、情報処理入門Ⅰの既履修者

科目ナンバリングコード
0114007E2

城

氏名
和貴

曜日
木

時限
3・4

教室
同上

「情報基礎」（後期）■受講に必要な条件はありません。受講希望者は履修登録期間内に履修登録してください。

対象
全学１回生以上（条件は無し）

科目ナンバリングコード
0114008E1

氏名
駒谷 昇一

★履修に関する相談、問い合わせは、各学科・専攻の教務担当教員まで。

― 106 ―

9曜日
水時限
3・4

教室
同上

認定期限：令和 9 年 3 月 31 日まで

令和４年度後期新設科目『数理・データサイエンス・ＡＩ』（集中講義）について内閣府の『AI 戦略 2019』にあるように、デジタル社会での読み・書き・そろばんである『数理・データサイエンス・AI』に関する教育が求められています。 大量のデータから意味のある情報を見つけ出し、企業のビジネス戦略に活用するデータサイエンスへのニーズが高まってきており、そのような教育を受けた学生を積極的に採用する企業が増えてきています。この社会のニーズに応えるため、本学でも、文部科学省「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）」に対応する数理・データサイエンス・AI 教育プログラムを既に実施しており、令和４年８月に文部科学省の認定を得ました。
令和３年度から情報処理入門Ⅰに、当該教育プロフラムの内容を盛り込み、単位取得および理解度確認テストで 60 点以上の学生に対し、「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」の修了証を授与しております。しかし、令和 2 年度までに情報処理入門Ⅰを履修した 3 回生以上は、対象とならないため、今年度 後期に、新たに「数理・データサイエンス・AI」の授業(1 単位)を開設し、単位取得者に「数理・データサ
イエンス・AI 教育プログラム」の修了証を授与いたします。また、この授業科目は、高年次教養科目の１つとなるため、高年次教養科目(必修)の単位を充足させることもできます。
講義は、8 コマで行われ、前半 4 コマ、後半 4 コマを土曜日集中講義で実施します。人数の偏りを防ぐため、主な対象学部を設定していますので、なるべく対象学部の回に出席してください。もし都合がつかない場合、前半後半それぞれ所属学部でない回に出席することは可能です。
対象学生
文学部・理学部・生活環境学部所属 ３回生以上

講義の日程
主な対象学生
文学部
理学部
生活環境学部

前半
後半
10 月 8 日（土）10：40～17：50
10 月 15 日（土）10：40～17：50
11 月 12 日(土）10：40～17：50
11 月 26 日（土）10：40～17：50
12 月 10 日（土）10：40～17：50
12 月 17 日（土）10：40～17：50
教室は全て、G 棟２階 G201 教室の予定です。
以上参考情報本学の「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」の Web ページ
http://www.nara-wu.ac.jp/nwu/education/aidatascience/aidatascience.html
文部科学省の Web ページ
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm

10奈良女子大学

数理・データサイエンス・AI教育プログラム
ー奈良女子大学での取り組みー

Nara Women's University◆令和２年度（2020年度）『数理・データサイエンス・ＡＩ』の全学での教育実施方針を決定
教育計画室ＩＴ教育部門が主体となりプログラムの構築
・全学教育科目(情報処理入門Ⅰ) の一部に、『数理・データサイエンス・ＡＩ』の授業内容を盛り込み、シラバスを変更。
・統一の教材を作成し、各授業担当者にプログラム教育を依頼。
◆令和３年度（2021年度）
・数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム実施要項施行・数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムのＷｅｂページ開設
・前期「情報処理入門Ⅰ」全６クラスを開講し、履修者に対し教育内容にかかる理解度確認テストを実施
・テスト合格者を教育プログラム修了者として、271名に修了証を発行。
◆令和４年度（2022年度）

・「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）」認定
・新たなプログラム構成科目「数理・データサイエンス・AI」新設
・前期「情報処理入門Ⅰ」、後期「数理・データサイエンス・AI」を開講し、プログラム修了11者として、346名に修了証を発行。