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
大学等名
プログラム名東京情報大学
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）

プログラムを構成する授業科目について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① 対象となる学部・学科名称
総合情報学部③ 修了要件プログラムを構成する情報モラルとセキュリティ情報社会とAI、情報リテラシー演習、統計学の3科目をすべて履修し、合計6単位を取得すること。

必要最低単位数6

単位履修必須の有無

令和７年度までに履修必須とする計画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
単位数 必須 1-1
単位数
必須
1-1
1-6
1-6
授業科目
授業科目
情報モラルとセキュリティ情報社会とAI
2○○○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単位数 必須 1-2
単位数
必須
1-2
1-3
1-3
授業科目
授業科目
情報モラルとセキュリティ情報社会とAI
2○○○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
単位数 必須 1-4
単位数
必須
1-4
1-5
1-5
授業科目
授業科目
情報モラルとセキュリティ情報社会とAI
2○○○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
単位数 必須 3-1
単位数
必須
3-1
3-2
3-2
授業科目
授業科目
情報モラルとセキュリティ情報社会とAI
2○○○-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】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
単位数 必須
単位数
必須
2-1
2-2
2-3
2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
統計学
2
○
○
○
情報リテラシー演習
2○○○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

選択項目

⑩ 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

1-1（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

1-6

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

1-3

1-4
（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

1-5

講義内容
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット： 「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（2回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化： 「情報モラルとセキュリ
ティ情報社会とAI」（2回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（2回目）
・複数技術を組み合わせたAIサービス ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（2回目）
・人間の知的活動とAIの関係性 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（2回目）
・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： 「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（1回目）
・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど) ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（8回目）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（8回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（3回目）
・1次データ、2次データ、データのメタ化 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（3回目）
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）： 「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（3回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）： 「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（3回目）
・データのオープン化（オープンデータ）： 「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（3回目）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（4回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（4回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（4回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（5回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（6回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（7回目）
・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 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（6回目）
・認識技術、ルールベース、自動化技術 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（6回目）
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（7回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例
紹介 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（7回目）-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】

3-1（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

3-2

2-1

（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

2-2

2-3

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（9回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト： 「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（9回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護 ：「情報モラルとセキュリ
ティ情報社会とAI」（9回目）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（9回目）・データバイアス、アルゴリズムバイアス ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（9回目）
・AIサービスの責任論：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（9回目）
・データ・AI活用における負の事例紹介 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（9回目）
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（10,12回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取 ：「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（10回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介： 「情報モラルとセキュリティ情報社会とAI」（11, 12回目）
・データの種類（量的変数、質的変数）：「統計学」（2回目）
・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）：「統計学」（1, 3, 4回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）：「統計学」（1回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）： 「統計学」（2回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）：「統計学」（8,v 9回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）：「統計学」（1, 11回目）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列 ：「統計学」（9回目）
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）：「統計学」（8回目）「情報リテラシー演習」（12回目）
・データの図表表現（チャート化）：「情報リテラシー演習」（11回目）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト) ：「統計学」（5回目）「情報リテラシー演習」（19回目）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）：「情報リテラシー演習」（20回目）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）： 「情報リテラシー演習」（17回目）
・データの集計（和、平均）：「情報リテラシー演習」（11回目）
・データの並び替え、ランキング ：「情報リテラシー演習」（13, 14回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート） ：「情報リテラシー演習」（19回目）
・表形式のデータ（csv) ：「情報リテラシー演習」（12, 18回目）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）
・情報を適切に収集，分析及び活用することができる。
・今日の情報社会の基礎的教養であるデータ処理、ＡＩについて基礎的な事柄を理解できる。
・情報社会における倫理規範やマナーを理解できる。
・統計学の基礎知識が習得できる。
・統計的手法を用いてデータを解析する技術が習得できる。

-3-授業科目名

情報社会とAI

担当者

総合情報井関 文一／早稲田 篤志

看井関 文一

護

1年

2単位

授業概要

・今日の情報社会の基礎的教養である，情報モラル，データ処理，AI等の基礎について講義を行う．
・また，情報セキュリティやプログラミングについての基礎知識を学習する．
・この講義を通して，情報社会における基礎的教養やモラルやセキュリティの基礎を提供する．

到達目標

・今日の情報社会の基礎的教養であるデータ処理，AI について基礎的な事柄を理解できる．
（知識・理解）・情報社会における倫理規範やマナーを理解できる．（態度・志向性）
・プログラミングについて基礎的な知識を有し，それを応用できる，（総合的な学習経験と創造的思考力)

授業の方法

・テキストと配布資料を使用しながら，講義形式で行う．
・講義の最後に理解度確認問題を課す．

授業時の質問 ・授業中に直接質問する．
方法
授業時間外の ・https://el.mml.tuis.ac.jp の質問用フォーラムを利用する．
質問方法
授業計画

1. ガイダンス
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・AI利活用の現場
7. データ・AI利活用の最新動向
8. データ・AIを扱う上でのモラル
9. データを守る上でのモラル
10. 著作権，科学技術の倫理
11. インターネットサービス上の犯罪事例とSNS
12. セキュリティ入門（簡単なセキュリティの入門）
13. アルゴリズム基礎（構造化プログラミング）
14. データ構造基礎（スタック，パイプ，配列，リスト等）
15. まとめ（平常試験を含む）

評価方法小テスト（20％）
、平常試験（80％）-4-授業科目名

統計学

担当者

総合情報

佐野 夏樹／鈴木 聡／吉富 公彦

看内田 治

護

1年

2単位

授業概要

データの背後にある情報を引き出すための方法として統計的手法がある。統計的手法はあらゆる分野で活用されており，研究活動におけるデータ処理の技法としても活用されている。本講座では統計的手法の基礎知識を習得することをねらいとする。具体的には，記述統計学と呼ばれる分野を中心に講義する。

到達目標

・統計学の基礎知識を習得する（汎用的技能）。
・統計的手法を使ってデータを解析する技術を習得する（汎用的技能）。

授業の方法

・統計解析の各手法に関する講義と講師の提示する課題の演習

授業時の質問 ・WebClass の「メッセージ」機能を利用して，質問してください。
方法
授業時間外の ・WebClass の「メッセージ」機能を利用して，質問してください。
質問方法
授業計画

1 統計学の概要（母集団と標本抽出）
2 データの種類と代表値の指標 （平均値・中央値・最頻値）
3 データのばらつきの指標（範囲・分散・標準偏差）4 ヒストグラムの作り方と使い方
5 箱ひげ図6 正規分布・標準化
7 正規分布・正規分布表の引き方
8 散布図
9 相関係数
10 回帰分析
11 順位相関係数
12 総合課題（１）
13 総合課題（２）14 総合課題（３）15 まとめ

評価方法

課題（55％）、レポート（45％）-5-授業科目名

情報リテラシー演習

担当者

総合情報

1年

2単位

樋口 大輔／小早川 睦貴／川勝 英史／平塚 聖敏／鈴木 敏彦
木村 昌史／須賀 孝之／小岩 義典／渡辺 俊一

看護松下 孝太郎／村上 洋一

授業概要

大学生として講義や演習を履修していく上で不可欠なコンピュータ利用技法を学ぶ。文
書作成、表計算やグラフ作成、プレゼンテーション、インターネットを用いたコミュニ
ケーションと情報収集・発信、画像・音声の利用と処理、コンピュータとネットワークの基本的な仕組みの理解、コンピュータ社会に関わる諸問題など幅広く学ぶことで、問題解決のための基礎的素養を身につけることを目指す。

到達目標

・コンピュータおよび情報の知識を習得し、社会の中で活用することができる。
（知識・理解）・情報を適切に収集、分析及び活用することができる。
（汎用的技能）・情報モラルを身につけ、ＩＣＴを利活用することができる。（態度・志向性）

授業の方法

・テキストおよび WebClass の教材を利用しながら演習形式で行う。
・毎回、WebClass の教材を参照し、テキストの補足事項の確認と課題を行う。

授業時の質問 クラス担当教員あるいは学生スタッフに質問すること。
方法
授業時間外の 質問は、クラス担当教員へメールすること。
質問方法
授業計画

01 諸注意、大学のネットワークの概要、情報倫理
02 ノートPCの環境構築、クラス分けテスト
03 インターネットの基本概念、利用上の注意、メールの使用方法
04 ノートPCの利用（Windowsとアプリケーション）
05 ファイルとフォルダの管理
06 インターネットによる情報検索
07 文書作成(1) Wordの文書作成と文字の装飾
08 文書作成(2) Wordのレイアウト設定と印刷
09 文書作成(3) Wordによるレポート形式文書の作成
10 文書作成(4) Wordによる論文形式文書の作成、データの図表、表11 表計算(1) Excelの概要と基本操作：データの集計（和、平均）
現（チャート化）
12 表計算(2) Excelの表とグラフ作成：データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布、図、ヒートマップ）
13 表計算(3) Excelの関数：データの並び替え、ランキング
14 表計算(4) Excelの高度な関数
15 プレゼンテーション(1) PowerPointの概要と基本操作
16 プレゼンテーション(2) PowerPointの画像挿入と配置設定：優れた可視化事例の紹介
17 情報活用(1) 研究レポート作成課題「テーマ設定」
18 情報活用(2) 研究レポート作成課題「基本構想」：表形式のデータ（csv）の扱い方
19 情報活用(3) 研究レポート作成課題「基本調査とデータ収集」：データ解析ツール（スプレッドシート）、データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)-6-

20 情報活用(4) 研究レポート作成課題「分析と文書作成」：不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）
21 HTML文書作成(1) HTMLの概要とテキストエディタの基本操作
22 HTML文書作成(2) HTMLのレイアウト設定（文字装飾、見出し、段落）
23 HTML文書作成(3) HTMLの画像挿入と表作成
24 HTML文書作成(4) スタイルシートの基礎
25 HTML文書作成(5) スタイルシートの基本
26 HTML文書作成(6) HTMLを用いた課題作成
27 HTML文書作成(7) スタイルシートを用いたページの作成
28 HTML文書作成(8) HTMLとCSSを用いた課題作成
29 マルチメディア（画像、映像、音声）の利用
30 マルチメディアを用いた課題作成
評価方法

課題（60％）、レポート（40％）-7-

変更後のプログラムが全学部等に開講されていることが分かる資料-8-

総合情報学部教育課程（抜粋）

80
-9-

81
-10-

82
-11-

看護学部教育課程（抜粋）133-12-

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）取組概要
急速に進展する情報社会、そしてその先にあるSociety5.0時代（超スマート社会）に活躍する人材を育成することを目的に、これまで行ってきた情報活用力、情報分析力及び情報発信力を身につけるための教育に加え、新たな視点としてデータ・ＡＩの利活用及び統計的手法の基礎的な能力を身につける「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）」を実施する。

身につけることのできる能力・情報を適切に収集，分析及び活用することができる。
・今日の情報社会の基礎的教養であるデータ処理、ＡＩについて基礎的な事柄を理解できる。
・情報社会における倫理規範やマナーを理解できる。
・統計学の基礎知識が習得できる。
・統計的手法を用いてデータを解析する技術が習得できる。

該当授業科目・情報社会とＡＩ（1年必修）
・情報リテラシー演習（1年必修）
・統計学（1年必修）

研究への展開先端データ科学研究センター
ヘルスケア実践研究センター

教育への展開応用基礎レベルの教育
データサイエンス学系での専門教育実施体制・自己点検体制
数理・データサイエンス・ＡＩ教育推進委員会（教務委員会傘下）

運営委員会（内部質保証の推進を担う組織）

自己点検評価委員会-13-

プログラムの運営・改善については教務委員会の下に設置した「数理・データサイエンス・ＡＩ教育推進委員会」が担当し、自己点検・評価は、本学の内部質保証のプロセスの中で行う。
なお、自己点検は、該当科目の授業評価アン
ケート、当該教育プログラム全体のアンケート、授業科目の成績評価及び合格率等の情報を踏まえて実施する。