様式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） 申請様式
愛媛大学

① 学校名

国立大学法人 愛媛大学

② 大学等の設置者③ 設置形態国立大学
愛媛県松山市文京町３④ 所在地⑤ 申請するプログラム又は授業科目名称 愛媛大学ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）
令和２年度⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑦ 教員数

794

（非常勤）

人

⑧ プログラムの授業を教えている教員数
1,770⑨ 全学部・学科の入学定員

403人

22人

人

⑩ 全学部・学科の学生数（学年別）

8,062

総数

１年次

1,833人

２年次

1,838人

３年次

1,919人

４年次

2,239人

５年次

112人

６年次

121人

人

⑪ プログラムの運営責任者（責任者名）

仁科 弘重

（役職名）

学長

⑫ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
愛媛大学ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）・ミッションチーム
（責任者名）

松浦 真也（役職名） チームリーダー・データサイエンスセンター副センター長⑬ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
愛媛大学データサイエンスセンター運営委員会（責任者名）

平野 幹（役職名） 委員長・データサイエンスセンター長
認定教育プログラム⑭ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 研究支援部情報システム課
E-mailsyssoumu@stu.ehime-u.ac.jp

-1-

担当者名

和氣家 孝夫

電話番号

089-927-8950

様式２
学校名： 愛媛大学
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
下記１～３の３科目３単位を取得すること。

③ 授業科目名称
授業科目名称
1 情報リテラシー入門Ⅰ
2 情報リテラシー入門Ⅱ
3 数学入門（データリテラシー入門）
4
5
678
9

授業科目名称2627282930
3132
33
34

1035

1136

1237

1338

1439

1540

1641

1742

18431944204521462247

2348

2449

25

50-2-様式３
学校名： 愛媛大学
プログラムの履修者数等の実績について
学部・学科名称

収容
定員

令和2年度
履修者数 修了者数

法文学部（その他）
教育学部（教育）
社会共創学部（社会）理学部（理学）
医学部（保健）
工学部（工学）
農学部（農学）

1520
640
720
900
945
2020
700

148
76
59
073
0
14

134
65
59
073
0
14

合 計

7445

370

345

令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 平成27年度 履修者数 履修率

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

00

合計

14876
59
073
0
1410%
12%
8%
0%
8%
0%
2%

370

5%

※情報リテラシー入門Ⅰ、Ⅱについては全学部1回生対象の必修科目であるが、数学入門（データリテラシー入門）科目については、理学部・工学部は当該学部の履修指導方針により令和２年度の履修実績なし。令和３年度以降の履修について調整済み。

-3-様式４
学校名： 愛媛大学
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
情報通信技術および計算機能力の飛躍的な向上により、ビッグデータやAIの利活用が身近なものとなり、社会全体がデータ駆動型にシフトしてきている。このような社会変化について、ネットワークの利用の「検索サイト」では、Webブラウズを通して訪問するWebサイトや検索キーワードなどからサジェスト機能や検索連動型広告などが行われていることなどをはじめ、データ駆動型社会によって実現されてきた様々な事例を通じて理解する。また、これらの事例における基本的な仕組みとなるビッグデータを分析する手法やそれらを実現する機械学習の手法など、ビッグデータやAIに関する基本的な知識を学ぶ。

（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
情報リテラシー入門Ⅰ社会等）に深く寄与しているものであ数学入門（データリテラシー入門）
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
ネットワークの利用(2), 情報とデータ（5）ガイダンス：「データ」の成り立ち, 分析で何がわかるか(1), AIの活用, 事例と課題, まとめ(8)※モデルカリキュラ
ム導入１－１、導入１－６が該当

授業概要
データ駆動型社会においては、多様なデータがあらゆる場面で利活用されている。このことについて、コンピュータで扱われるデータの多様な例を通じて、ネットワークを介して流れるデータの種類やその量、構造化データと非構造化データの違い、などについて理解すると同時に、官民が提供するデータやその取得などについて学ぶ。さらに、これら多様なデータは、適切に分析・加工されることにより企業活動などで広範囲に活用されていることを学ぶ。

（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
情報リテラシー入門Ⅰ域」は非常に広範囲であって、日常生 数学入門（データリテラシー入門）
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
情報とデータ(5)ガイダンス：「データ」の成り立ち, 分析で何がわかるか(1), AIの活用, 事例と課題, まとめ(8)※モデルカリキュラ
ム導入１－２、導入
１－３が該当

授業概要
データ・AIを利活用した社会における価値創造に際しては、関連する様々な技術をもとにした多くの工夫が凝らされている。分類、回帰、クラスタリング、データの可視化などデータ・AIの利活用に向けたデータ利活用の基礎についての理解のもと、コンビニ等の店舗売上の予測が重回帰分析で得られることをはじめ、交通インフラ関連の最適化、教育画面での各種サポート、スポーツやコンビニなどでの各種認識自動化など、データ活用技術が様々な適用領域で応用されていることを学ぶ。また、今のAIでできることとできないこと、AIの判断と人間の判断の違い、特徴などについて理解する。

-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
授業科目名称例が示され、様々な情報リテラシー入門Ⅰ
適用領域（流通、製造、金融、サービ
情報リテラシー入門Ⅱス、インフラ、公共、 数学入門（データリテラシー入門）
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
情報とデータ(5)
情報利活用：表計算（3～5）
回帰分析 予測するには(5), AIの活用, 事例と課題, まとめ(8)※モデルカリキュラ
ム導入１－４、導入１－５が該当

授業概要
データ・AIの利活用においては、個人情報保護やデータ倫理、情報セキュリティなどについての様々な事項に留意しなければならない。学生に直結するデータ管理に関する問題例を通じて情報の取り扱いについての注意点を理解する。また、個人情報その他の権利やそれらを守る法律を他国の例も交えて学ぶ。さらに、ネットワーク上での問題点と情報を守るための暗号化について理解し、ビッグデータおよびAIと共に生きるために必要な事柄を議論する。

（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 情報リテラシー入門Ⅰ原則等）を考慮し、情報セキュリティや 数学入門（データリテラシー入門）
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
情報セキュリティー(1), ネットワークの利用(2), 情報とデータ(5)ガイダンス：「データ」の成り立ち, 分析で何がわかるか(1), AIの活用, 事例と課題, まとめ(8)※モデルカリキュラ
ム心得３－１、心得
３－２が該当授業概要
実際にデータ・AIを利活用するためには、データを取り扱うための基礎知識が必要不可欠である。まずは、数値以外にどのようなデータがあるかを理解し、数値データについては高等学校で学んだ統計基礎、特に散布図と相関について復習する。相関関係と因果関係の違いに注目した後、学習データから作られる単回帰分析の原理を学び、重回帰へ展開した後に実際にデータを重回帰式に当てはめて予測を体感する。また、取得データにある不具合とそれを処理するデータクレンジングを理解し、Excelを用いて簡単なデータ処理と可視化について学ぶ。

（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
授業科目名称を題材として、「デー情報リテラシー入門Ⅰ
タを読む、説明する、扱う」といった数
情報リテラシー入門Ⅱ
理・データサイエン 数学入門（データリテラシー入門）
ス・ＡＩの基本的な活

講義テーマ
情報とデータ(5)
情報利活用：表計算（3～5）
データの種類, 数値の客観性, 意図はどのように入り込むのか(2)-5-ス ＡＩの基本的な活用法に関するもの 数学入門（データリテラシー入門）
数学入門（データリテラシー入門）

基本統計量１：（グラフ, 平均, 分散）データを代表する値(3)基本統計量２：（散布図, 相関, 因果関係）データの関連性(4)※モデルカリキュラ
ム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当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）
授業に含まれている内容・要素
授業科目名称
統計及び数理基礎
アルゴリズム基礎
データ構造とプログ
ラミング基礎
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
データハンドリング
データ活用実践（教師あり学習）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.cdse.ehime-u.ac.jp/program.html④ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
情報処理技術の飛躍的な向上により、世界中のあらゆる産業分野におけるデジタル革命が急速に進展している。本教育プログラムにおけるICT/DS/AIリテラシー教育を通じて、このように社会全体がデジタル化・データ駆動型にシフトしている状況を理解できるとともに、日常の道具としてコンピュータ・インターネットを活用するために必要な基礎的な知識・技能を身に付けられる。さらに、ビッグデータ・AI技術の利活用のために必要な基礎知識や注意点を理解できる。

-6-様式５
学校名： 愛媛大学
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 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
データサイエンスセンター・ミッションチーム申合せ、愛媛大学ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）・ミッションチーム認定書② 体制の目的
愛媛大学データサイエンスセンター（CDSE）は、データサイエンス（以下DS）・AIについての利活用能力を有する人材の育成を支援することを目的に、全学的に展開するデータリテラシー
教育、各学部で開講するデータ応用基礎教育、研究科で実施する高度DS教育など、本学および地域における様々なレベルに応じたDSに係る教育機会を整備・提供することとしている。このうち、特に、リテラシー教育の推進と改善を行う組織として、ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）・ミッションチームを設置している。
③ 具体的な構成員
ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）・ミッションチームリーダー
理学部 教授 CDSE（兼）副センター長 松浦 真也
ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）・ミッションチームメンバー
CDSE 教授・運営委員 中川 祐治
CDSE 助教・運営委員 石川 勲
法文学部 准教授 CDSE（兼）運営委員 新関 剛史
教育学部 准教授 CDSE（兼）運営委員 原本 博史
理学部 教授 CDSE（兼） 尾國 新一
理学部 助教 CDSE（兼） 高橋 裕子
教育・学生支援機構教育企画室 講師 竹中 喜一④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする。（（ ）内は履修率。）
令和３年度 ４５０名 （１１％）
令和４年度 ５００名 （１８％）
令和５年度 ５５０名 （２５％）
令和６年度 ６００名 （２８％）
令和７年度 ６５０名 （３１％）
目標を実現するために、令和2年度には、ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）・ミッション
チームにおいて、リテラシー教育のあり方の再検討を進め、文系学部の教員も授業担当者に加わる体制を構築した。
さらに、令和3年度より、プログラム修了後の接続科目「データリテラシー入門プラス」を新設することを決定した。後に続く学習内容を明示することで、学修意欲を向上させることができる。なお、令和3年度よりノートPC必携化を決定した。PC必携により、デジタルツールがより身近な存在となり、DS・AIへの関心が増す。加えて、計算機室のキャパシティーの問題も解消され、より多くの受講生を受け入れる環境が整った。

-7-⑤ 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
プログラム構成科目のうち、「情報リテラシー入門I」「情報リテラシー入門II」は全学必修科目のため、本学の学生全員が受講するのが前提であり、それを可能とする体制が整備され、安定的に運用されている。残りの1科目「データリテラシー入門」については、各学部の時間割を考慮し、開講クオーター、曜日、時限の異なるクラスをバランスよく配置し、クラスサイズも適正に設計している。これにより、全学的な受講ニーズに対し、無理なく対応できる状況にある。

⑥ 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
学生が必ず目を通す修学支援システム、時間割表、履修案内冊子等を用いて、履修に必要な情報が確認できるようにしている。特に、プログラム構成科目のうち、「情報リテラシー入門
I」「情報リテラシー入門II」は全学必修科目のため、履修漏れのないよう、履修ガイダンス等でも周知徹底している。「データリテラシー入門」についても、CDSE兼担の教員が窓口役となり、自学部の学生の履修を促している。また、CDSEのWEBサイト上でも周知を行っている。

-8-

⑦ 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
組織的な対応としては、ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）・ミッションチームに、文系から理系まで専門分野の異なる多様な教員が参画するようにしており、これにより、予備知識や学問的興味の異なる多様な学生たちに対し、それぞれに見合ったサポートができる体制となっている。技術面での対応としては、eラーニングシステムのMoodle上に教材を蓄積し、学生が自身の理解度に応じ、いつでもじっくり予復習可能な環境を構築している。教材の中で、学生の身近な話題や関心事を具体例として取り上げるなど、学習動機の向上につながる内容を盛り込んでおり、これにより、できる限り多くの学生が、意欲的に受講し、学習内容を修得できる環境を整えている。

⑧ 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
学習指導については、毎回の授業で計画定期に課題（宿題）を出題しており、課題に取り組むことで、授業時間外にも必要な学習が効果的に行える仕組みにしている。質問を受け付ける仕組みについては、多数の方法を用意し、質問しやすい環境作りに努めている。具体的には、まず、授業時間内においては、随時、口頭での質問を受け付けている。また、授業後に自由討論の時間を確保しており、授業中にできなかった質問を聞けるようにしている。さらに、各回の課題提出に併せて、自由記述欄も設けており、そこでも質問を書き込むことができる。加えて、授業担当教員毎に、オフィスアワーを設定しており、シラバスで明示している。
なお、令和2年度は、コロナウイルスの影響で遠隔授業となったが、その際も、各種資料にてメールでの質問を推奨し、寄せられた質問には速やかに回答するなどし、双方向性の確保に最大限の配慮を行った。

-9-

様式６
学校名： 愛媛大学
自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点
学内からの視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

全学的に運用されている修学支援システム上のデータをもとに、教育学生支援部教育センター事務課と研究支援部情報システム課とが連携して、プログラムの履修・修得状況を管理する体制を整えている。また、同じく全学導入のコラボレーション・プラットフォームのMicrosoft Teams上で、教材やアンケート結果を関係教員間で共有しているのに加え、eラーニングシステムのMoodle上でも、関係教員が当該授業のコンテンツや学生の提出課題・解答など、学修状況を随時、確認できるようになっている。なお、令和2年度のプログラムの履修・修プログラムの履修・修得状 得状況は、履修者数３７０人・取得者数３４５人（１学年あたりの学生定員１７７０人）であり、順調に授業が実況施できたことを確認した。

学修成果

学修成果は、課題の答案や、受講生全員を対象とした授業アンケートの分析を通じて確認している。例えば、自分自身で主体的に考える姿勢の高まりは、教員の視点では、授業課題の答案において、独自の考察の有無を通じて確認できており、一方で、授業アンケートでも「能動的に正しい情報をつかみに行こうという姿勢が身についた」などの回答により、受講生たち自身、そのことを自覚していることが確認できている。なお、現時点では本教育プログラムを修了した卒業生はまだいないが、プログラム1期生が卒業以降は、本学の学生全員を対象として実施されている入学時・卒業時の学生調査（特にコンピテンシーに関する項目）と連動した分析を実施できる。

受講生全員に対し授業アンケートを実施しており、その結果をICT/DS/AI 教育プログラム・ミッションチームで分析し、愛媛大学データサイエンスセンター（以下CDSE）運営委員会で検証する体制を整えている。アンケー
トでは、定量的評価を目的とした多肢選択式項目に加え、自由記述項目も設けており、「AIやデータに関する認識というのは大いに変わった。」「数学をAI目線から考えられたことは良かった。数学に対する視野が広がっ学生アンケート等を通じた た。」「情報の読み取り方を詳しく学ぶことができ、テレビやインターネットで見かける情報の読み取り方や受け学生の内容の理解度取るメッセージが変わった。」など、本授業内容を理解した結果が、普段の行動に反映されている様子が確認できた。

授業アンケートで「この授業を通して自分が普段どのようにデータと向き合っているか考え直すきっかけになりました。情報があふれる現代に必要な授業だと思いました」など受講の必要性を唱える回答や「数学が苦手であったので履修前は少し不安でしたが、何とか乗り切ることができてよかったです」など文系学生からの肯定
学生アンケート等を通じた 的な感想も寄せられ、全学的な履修を促す好材料が得られている。実際、「数学は高校時代からどちらかとい後輩等他の学生への推奨 うと苦手だったが、計算問題があまり必要がないと知り、挑戦がてら履修させてもらった」といった受講生も見受けられる。こうした情報はICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）・ミッションチームにて積極活用を試みて度いる。

本学は、データサイエンス（以下DS）・AIについての利活用能力を有する人材の育成を支援することを目的に、令和２年４月にCDSEを設置した。ICT、DS、AI のリテラシー教育の推進は、CDSEの主要な任務の1つである。CDSEは、すべての学部から計68名の教員が参画する全学体制となっており、様々な専門分野の教員が関与することで、全学的に履修を推進する体制を築いている。こうした体制の整備の成果として、令和2年度に全学的な履修者数、履修 は「データリテラシー入門」の開講が5クラスだったのに対し、令和3年度には8クラスに増設されるなど、履修者率向上に向けた計画の達 数及び履修率向上に向け、着実に前進している。
成・進捗状況

- 10 -

学外からの視点
CDSEにて、本教育プログラムの修了認定者の名簿を適切に管理する体制を整備している。これにより、卒業予定者アンケート、進路・就職状況等、本学で収集している各種データとの照合が可能となり、追跡調査も効率的に行うことができる。なお、現時点では本教育プログラムを修了した卒業生はまだいないが、1期生卒業以降、地元の民間企業、地方公共団体等の就職先に対してヒアリングを実施し、本プログラム修了生の活躍状況や評価を調査することにしている。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

CDSEでは、ICT/DS/AI 教育プログラムの自己点検・評価組織でもあるCDSE運営委員会のメンバーを中心に、地元企業・自治体と、頻繁に懇談の場を設け、情報交換や意見交換を行っている。その中で、DSやAIのリテラシー教育について、本学の教育に期待することや、社会に出てから必要となる知識・能力について情報収集している。参加企業、自治体からは、CDSEの取り組みに高い期待が寄せられ、好意的に受け止められている。懇談により得られた新たな知見は、自己点検・評価を通じ、ICT/DS/AI 教育プログラム・ミッションチームにフィードバックし、プログラムの改善に役立てている。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見

身近な実例を取り上げることで、DSやAIの技術が自分達に直結したものであることを意識させるように心がけている。それと同時に、AIが万能ではないこと、人間の方が優れている点も多いことも具体例を通じて、実感をもってもらえるようにしている。例の取り上げ方、説明の仕方については、課題提出時に記入してもらっている感想等も参考に改善を行っている。これにより、「AIに使われる」にならないよう、まずはAIを知ることの重要性を意識させている。AIを知ることは、各自が将来的にDSやAIとどう関わるかを考え、そのために、大学で何を数理・データサイエンス・ＡＩを どう学んでいくか考える際の判断材料となる。
「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること

内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること受講のための前提知識を、全学共通のレベルに抑える一方、講義資料を充実させ、知識が少ない人は資料を読んで補うことができるように、また、知識がある人は読み飛ばすことができるように工夫している。さらに、数式を多用して重要事項を説明するのではなく、図やグラフ等を用い、視覚的にも理解が進むようにスライド資料を工夫している。また、身近な事項を考察の対象とした方が理解が進みやすいため、令和２年度には、従来から用いていた各種実例に加え、新型コロナウイルス感染症に関する各種の科学的データも取り入れた。
こうした工夫の効果は、アンケートや課題提出時の感想等をもとに検証し、授業改善に繋げている。

② 自己点検・評価体制における意見等の公表の有無

有※公表している場合のアドレス
https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/program.html- 11 -

愛媛大学 ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）概要
プログラムの教育目標
あらゆる産業におけるデジタル革命の進展により、社会全体がデータ駆動型に急速にシフトしています。
このような現代社会で活躍するために必須なICT/DS/AIの基礎知識・考え方を身に付けることが目標です。

プログラムの概要
本プログラムは本学に在学する全学部生を対象として共通教育科目において開講される、ICT/DS/AIの基礎を教育する3つの科目から構成され、プログラム修了者には「愛媛大学ICT/DS/AI教育プログラム（リテラシー）修了認定証」が発行されます。
なお、本プログラムは各学部における専門教育で必要となるICT/DS/AIの取り扱いの基盤をなすため、全学部学生が受講することを目標に、データサイエンスセンター（CDSE）が教育・学生支援機構と協働して企画・実施するものです。

愛媛大学 ICT/DS/AI 教育プログラム
各学部で開講される
ICT/DS/AIに関係する専門科目群
・理学部理学科 数学・数理情報コース
データサイエンス学修認定制度
・他学部においては企画中
専門教育・メイン

共通教育科目で開講される
ICT/DS/AIリテラシー科目群
・情報リテラシー入門I・II・数学入門（データリテラシー入門）
リテラシー・メイン

データサイエンティスト育成講座※松山市と連携開催

オプション

数学入門
（データリテラシー入門プラス）※2021年度より開講

オプション※本プログラムは「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）」（文部科学省）に認定申請中。

プログラムの修了要件
本プログラムを構成する３つの科目のすべてについて単位取得することが修了要件です。単位取得が完了した年度の年度末にプログラム修了を認定します。
なお、プログラムへの参加・修了認定に際し、申請等の手続きは不要です。単位取得完了をもって自動的に修了認定し、修了認定証を発行します。

プログラムの構成
情報リテラシー入門I（基礎科目・１単位（必修））

情報リテラシー入門II（基礎科目・１単位（必修））数学入門（データリテラシー入門）（学問分野別科目/自然科学分野・１単位（選択））- 41 -※３科目とも共通教育科目で開講されます。履修登録の際は所属学部のルールに従ってください。

愛媛大学 ICT/DS/AI 教育プログラム（リテラシー）補足①（2021年度開講のメイン３科目・オプション１科目の授業内容）

授業内容（リテラシーメイン・オプション）
また、2021年度からデータリテラシー入門プラスがリテラシー・オプションとして教育プログラムに追加されました。この授業では各自所有のPCを用い、データ・AIを利活用した分析および課題解決を実践する教師あり/なし学習についての基礎を学びます。

2020年度から開始された本教育プログラム（リテラシー・メイン）では、PCの基本的な使い方からICT/DS/AIについての基礎までを扱います。情報リテラ
シー入門はPC利用によるICT/DS/AI実習、データリテラ
シー入門はDS/AIに焦点を絞った講義・演習です。
情報リテラシー236テ入門

8

入

データの信頼性、データ活用時の留意点

Excelの基本操作

デExcelによるデータの可視化

タ

Excelによる実データの分析

リラ

データとAIの基礎知識

テ
ラ

AIの利用例とリスク

リ
テ
シ
入門
Ⅱ

基本統計量２（散布図、相関、因果関係）
推定・検定

門

報

基本統計量１（グラフ、平均、分散）AIの活用、事例と課題、まとめガイダンスとイントロダクション
データを利活用した分析および課題解決の体験

シ

ー

7

PowerPointによるプレゼンテーション資料作成

データの種類、数値の客観性

回帰分析

シ

コンピュータと情報ガイダンス

ラー

6

テ

期末試験とまとめ情5

リネットワークとネットサービス

シ

1

4

Wordによる文書作成
ネットワークの利用

I

3

タ

ラ

8
2

電子メール利用と文書作成

ー

7

リ

デー

5

報

PCの基本的な使い方・情報セキュリティ

ー

4

情ー

1

データリテラシー

データ・AI活用事例の資料作成

入模擬試験

プ門
ラ

期末試験とまとめデータを利活用した分析および課題解決の実践ス※上記は2021年度のシラバスです。教育プログラムの質向上のため、各科目の授業内容は毎年度改善されます。
- 42 -