（様式８）
数理・データサイエンス・AI教育プログラムとして認定等されたプログラムの変更について
令和4年3月29日
文部科学大臣 殿
長崎大学長
河野 茂

数理・データサイエンス・AI教育プログラムとして認定等されたプログラムについて、下記のとおり変更します。
記①学校名

長崎大学

②設置者名

国立大学法人長崎大学

③設置形態

国立大学

④所在地

長崎県長崎市⑤プログラム名

データサイエンス・統計リテラシー教育プログラム⑥認定等の結果

数理・データサイエンス・AI教育プログラ⑦認定等年月日ム（リテラシーレベル）⑧プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）

数理・データサイエンス小委員会⑨教育プログラム概要の公表
https://www.mlms.innov.nagasaki-u.ac.jp/nds/
URL⑩プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織 数理・データサイエンス小委員会等）⑪教育プログラムの自己点
検・評価結果の公表URL⑫プログラムを構成している
授業科目についてhttps://www.mlms.innov.nagasaki-u.ac.jp/nds/
全学部・学科に開講されている-1-令和3年8月4日

⑬変更内容1

変更事項

新（変更後）

旧（変更前）

変更年月日

科目の変更

データサイエンス概論

データサイエンス入門

R3.4.1

変更理由
より学生にわかりやすい名称にするため

2

変更事項

新（変更後）

旧（変更前）

変更年月日

科目の変更

統計学概論

統計学入門

R3.4.1

変更理由
より学生にわかりやすい名称にするため
⑭連絡先
所属部署名
E-mail

長崎大学学生支援部教育支援課総務班 担当者名
kyokai_zen@ml.nagasaki-u.ac.jp

-2-

電話番号

岳川 真児
095-819-2070

様式２
学校名： 長崎大学
プログラムを構成する授業科目について① 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② 具体的な修了要件「データサイエンス入門概論」と「統計学入門概論」（各クオーター科目1単位）の両方の単位を取得すること（合計2単位）。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 データサイエンス入門概論
2 統計学入門概論
345
6789授業科目名称
262728293031323334103511361237133814391540164117421843194420452146224723482449

2550-3-様式４
学校名： 長崎大学
プログラムの授業内容・概要① プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「導入」、「基礎」、「心得」に相当）
授業に含まれている内容・要素
授業概要「データサイエンスとは何か」ということから、国内での数理・データサイエンス・AIの動向、第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会といった、身近で起こっている社会の変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を学習する。また、データサイエンスやAIを活用した新しいビジネス、最新のデータサイエンス・AI技術の活用事例を学習する。

（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society
授業科目名称5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与 データサイエンス入門概論
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

講義テーマ
データサイエンスの役割（１）※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入
１－６が該当-4-

授業概要
様々な領域でデータとAIが活用されていることを理解する。また、マーケティング、金融、品質管理、画像処理、医学における具体的なデータサイエンスの活用方法・技術を学習する。

（２）「社会で活用されているデータ」や授業科目名称「データの活用領域」は非常に広範 データサイエンス入門概論
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講義テーマ
データサイエンスの役割（１）、データサイエンスの応用事例（７）※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当-5-

授業概要
流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケアなどの広範な領域で実際にデータが活用されており、現場の知見まで含めた複数の技術の組み合わせによって価値が想像されていることを理解し、データとAIを活用することで価値が生まれているかを知る。また、マーケティング、金融、品質管理、画像処理、医学における具体的なデータサイエンスの活用方法・技術を学習する。

（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事
授業科目名称例が示され、様々な適用領域（流通、製 データサイエンス入門概論
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

講義テーマ
データサイエンスの役割（１）、データサイエンスの応用事例（７）※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入
１－５が該当-6-

授業概要
数理・データサイエンス・AIは万能ではないことを学ぶ。帰納的推論と演繹推論の違いを知り、その欠点と利点を理解するとともに、現在のデータサイエンス・AI技術でできることとできないことを理解する。データ・AIを利活用する上でのELSI、個人情報、データ倫理、AI社会原則等の留意事項を学習する。さらに、情報セキュリティ、情報漏洩等のデータを守るための留意事項を学習する。

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、
授業科目名称
データ倫理、ＡＩ社会 データサイエンス入門概論
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

講義テーマデータサイエンスの役割（１）※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当-7-

授業概要
データの収集方法も含めたデータ分析と統計学の基礎的事項を学習し、データを読み解き、適切に説明し、取り扱うための力を養う。データサイエンスと統計学の手法を学習し、データ分析用プログラミング言語によってデータ・AIを利活用できることを知る。

（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
講義テーマ
授業科目名称を題材として、「デーデータサイエンス入門概論 データ分析の基礎（２～３）、データサイエンスの手法（４）、コンピュータを用いた分析（５～６）
タを読む、説明す
統計学とは（１）、データの縮約（２）、データのばらつきの指標（３）、確率変数と確率分布（４）、推定の基礎（５）、仮説検定（６）、回帰モデル（７）る、扱う」といった数
統計学入門概論
理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎
２－２、基礎２－３が該当-8-② プログラムを構成する授業の内容・概要（数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムの「選択」に相当）
授業科目名称

授業に含まれている内容・要素

統計及び数理基礎 データサイエンス入門概論、統計学入門概論
アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
データサイエンス入門概論
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析

データサイエンス入門概論

データハンドリング データサイエンス入門概論、統計学入門概論
データ活用実践（教データサイエンス入門概論、統計学入門概論
師あり学習）
その他③ プログラムの授業内容等を公表しているアドレス

https://www.mlms.innov.nagasaki-u.ac.jp/nds/④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
データの処理、集計、可視化、分析を行うためのデータサイエンスの基礎的事項を学習し、社会における事象を適切に捉え、分析・説明できる力。様々な分野に共通するデータの集計、分析、解釈を行うための統計学の基礎的事項。

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プログラム概要

令和3年度より全学部1年次生必修
情報データ科学部が中心となって授業プログラムを開発

・Excel、R、Pythonによる分析例の紹介を取り入れる
ことで、自らデータサイエンスを活用するイメージが湧くよ
うに配慮
・学部の系統で異なる複数のデータセットを用意し、テーラーメイドにデータ分析の実例紹介

数理・データサイエンス
小委員会

社会のグローバル化や産業構造の変化が加速する中、文系・理系を問わず、大学教育において、社会における様々な問題の解決・新しい課題の発見及びデータから新しい価値を創造できる人材を養成

データサイエンス概論
クオーター科目（1単位）データサイエンスの基礎的事項を学習し、社会における事象を適切に捉え、分析・説明できる力を習得

多文化社会学部

薬学部

教育学部

情報データ科学部

経済学部

工学部

医学部

環境科学部

歯学部

水産学部

全10学部（文系理系の多様な学生）◎周辺大学・短大・高等専門学校へのデータリテラシー教育の普及◎FD等による教材開発の情報提供

クオーター科目（1単位）
様々な分野に共通するデータの集計、分析、解釈を行うための統計学の基礎的事項を習得

長崎大学独自のLMS（Learning ManagementSystem）であるLACSに授業コンテンツを整備
オンデマンド教材
質問用掲示板
情報データ科学部教員が授業担当
いつでも授業内容を確認できる環境を構築

文系理系の学生の双方が興味を持てるよう配慮
数式を極力使わず図やグラフを多用
厳密な数学的背景も省いた直感的な説明

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム協力校（九州・沖縄ブロック）としての活動

統計学概論

NICEキャンパス長崎と連携し、長崎県内の大学・短大・専門学校に授業提供

修了要件「データサイエンス概論」と「統計学概論」の両方の単位を取得（合計2単位）（学部・学科によって修了要件は相違しない）-17-