様式２－１

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「AI・データサイエンス入門情報リテラシー」および「表計算ソフトウェア演習データサイエンスA」の合計2科目4単位を取得することを要件とする。
「ICT活用演習」および「プログラミング言語」は選択科目である。

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
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
AI・データサイエンス入門
2 ○ 全学開講 ○ ○情報リテラシー
2 ○ 全学開講 ○ ○単位数④「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
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
AI・データサイエンス入門
2 ○ 全学開講 ○ ○情報リテラシー
2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスA
2 ○ 全学開講 ○単位数

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
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
AI・データサイエンス入門
2 ○ 全学開講 ○ ○表計算ソフトウェア演習
2 ○ 全学開講 ○ＩＣＴ活用演習
全学開講 ○2
情報リテラシー
2 ○ 全学開講 ○ ○単位数⑥「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
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
AI・データサイエンス入門2 ○ 全学開講 ○ ○情報リテラシー
2 ○ 全学開講 ○ ○
単位数⑦「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
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
表計算ソフトウェア演習
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ＩＣＴ活用演習
全学開講 ○ ○ ○2全学開講
プログラミング言語
2○
情報リテラシー
2 ○ 全学開講○ ○データサイエンスA
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○
単位数

単位数

2

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
表計算ソフトウェア演習
4-1統計および数理基礎
ＩＣＴ活用演習
4‐4時系列データ解析
4‐3データ構造とプログラミング基礎
プログラミング言語
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
データサイエンスA⑨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・要素授業科目選択項目

講義内容

・ビッグデータ、AI「AI・データサイエンス入門」（第３回）
・AIの非連続的進化「AI・データサイエンス入門」（第4，5，6回）
・第4次産業革命「AI・データサイエンス入門」（第1回）
・複数技術を組み合わせたAIサービス「AI・データサイエンス入門」（第6回）
・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「AI・データサイエンス入門」（第1-1
9，10回）
・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「情報リテラシー」（第5回）（１）現在進行中の社会変化（第・データ量の増加、計算機の処理性能の向上「情報リテラシー」（第5回）
４次産業革命、Society 5.0、・第4次産業革命、Society 5.0「情報リテラシー」（第5回）
データ駆動型社会等）に深く寄・データを起点としたものの見方「情報リテラシー」（第5回）
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) 「AI・データサ
イエンス入門」（第9回）
・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）「AI・データサイエンス入門」（第10回）
1-6
・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) 「情報リテラシー」（第13、14回）
・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）「情報リテラシー」（第13、14回）

3

・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「AI・データサイエンス入門」（第10回）
・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）「AI・データサイエンス入門」（第10回）
・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「情報リテラシー」（第9回）（２）「社会で活用されているデー 1-2
・1次データ、2次データ、データのメタ化「情報リテラシー」（第9回）
タ」や「データの活用領域」は非・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）「情報リテラシー」（第9回）常に広範囲であって、日常生活・データのオープン化（オープンデータ）「情報リテラシー」（第9回）や社会の課題を解決する有用・データのオープン化（オープンデータ）「データサイエンスA」（第1回）
なツールになり得るもの
1-3

・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「AI・データサイエンス入門」（第14回）
・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「情報リテラシー」（第5回）

4

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見「AI・データサイエンス入門」（第4回）
・AIとビッグデータ「AI・データサイエンス入門」（第3回）
・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「表計算ソフトウェア演習」(5，6回目)
1-4 ・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（３）様々なデータ利活用の現場の可視化、リアルタイム可視化など「ICT活用演習」（第3回）
におけるデータ利活用事例が示
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見「情報リテラシー」（第11、12回）
され、様々な適用領域（流通、製・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「情報リテラシー」（第11、12回）
造、金融、サービス、インフラ、・特化型AIと汎用AI「情報リテラシー」（第11回）
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

・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「AI・データサイエンス入門」（第6，7，9回）
・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
1-5
析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「情報リテラシー」（第13、14回）
・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「情報リテラシー」（第13、14回）

・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）「AI・データサイエンス入門」（第11回）（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ 3-1 ・データバイアス、アルゴリズムバイアス「AI・データサイエンス入門」（第11回）
・データ・AI活用における負の事例紹介「情報リテラシー」（第11回）
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
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「AI・データサイエンス入門」（第12回）
項への理解をする
3-2
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「情報リテラシー」（第2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）「表計算ソフトウェア演習」(2回目)・クロス集計表「表計算ソフトウェア演習」(12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）「ＩＣＴ活用演習」（第3，4回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「ＩＣＴ活用演習」（第4回）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「ＩＣＴ活用演習」（第5回）
・クロス集計表「ＩＣＴ活用演習」（第13回）
2-1
・データの種類（量的変数、質的変数）「データサイエンスA」（第1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）「データサイエンスA」（第3、4、9回）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「データサイエンスA」（第5回）
・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）「データサイエンスA」（第9回）
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「データサイエンスA」（第7回）

5

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「表計算ソフトウェア演習」(6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）「ＩＣＴ活用演習」（第3回）（５）実データ・実課題（学術デー・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「情報リテラシー」（第8回）
タ等を含む）を用いた演習など、・データの図表表現（チャート化）「情報リテラシー」（第8回）
社会での実例を題材として、
2-2・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)「情報リテラシー」（第8回）「データを読む、説明する、扱う」
・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」（第8回）
といった数理・データサイエン
・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」（第8ス・ＡＩの基本的な活用法に関す回）
るもの
・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「データサイエンスA」（第6回）
・データの集計（和、平均）「表計算ソフトウェア演習」(2回目)・データの並び替え、ランキング「表計算ソフトウェア演習」(11回目)
・データ解析ツール（スプレッドシート）「表計算ソフトウェア演習」(1回目)・データの集計（和、平均）「ＩＣＴ活用演習」（第4回）
・データの並び替え、ランキング「ＩＣＴ活用演習」（第2回）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「ＩＣＴ活用演習」（第1回）
2-3 ・データ解析ツール（スプレッドシート）「プログラミング言語」（第1～10回）
・表形式のデータ（csv）「プログラミング言語」（第14回）
・データの集計（和、平均）「情報リテラシー」（第9回）
・データの並び替え、ランキング「情報リテラシー」（第9回）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「情報リテラシー」（第9回）
・表形式のデータ（csv）「情報リテラシー」（第9回）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「データサイエンスA」（第1回）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）
数理・データサイエンス・AIを日常生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的な素養を身に付ける。また、それらの知識・技能をもとに、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意思でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できる思考力・判断力を身に付ける。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nufs.ac.jp/feature/mds/

6

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Ⅰ

開講授業科目表

全学共通基幹科目（外国語学部） [2019年度～2023年度の入学者（19生～23生）]

系列名

No科目名

必選の別

配当学年・学期
単位
数

１年
２年
３年
４年
１ ２ １ ２ １ ２ １ ２期 期 期 期 期 期 期 期

履修方法

○

アカデミックスキルズプログラ
ムは、必修4単位を修得する。

選 2○

ICTプログラムは、必修2単位、選択2単位、合計4単位を修得する。

3f105 情報システム基礎

選 2○

3f203 Ｗｅｂデザイン

選 2

○ ○

3f205 プログラミング言語

選 2

○ ○

3f207 データサイエンスB

選 2

○ ○

3f103 情報リテラシー

必 2 ○3f104 表計算ソフトウェア演習

選 2○

ICTプログラム 3f105 情報システム基礎（19生～21生） 3f203 Ｗｅｂデザイン

選 2○

選 2○ ○

3f205 プログラミング言語

選 2

○ ○

3f206 ICT活用演習

選 2○ ○

3c101 Power-up Tutorial １

必 1 ○3c102 Power-up Tutorial ２

必 1

3c103 Listening Comprehension １

必 1 ○3c104 Listening Comprehension ２

必 1

1c105 Core English １

必 2 ○1c106 Core English ２

必 2

3c109 TTI

必 1 ○ ○

アカデミックスキルズ
プログラム

ICTプログラム（22生・23生）

全学
共通基
幹科
英語基幹
目プログラム

複言語プログラム

世界教
養プ
ロ
グラム

導入

応用

1f101 Academic SkillsⅠ

必 2 ○1f102 Academic SkillsⅡ

必 2

3f103 情報リテラシー

必 2 ○3f106 データサイエンスA

ICTプログラムは、必修2単位、選択2単位、合計4単位を修得する。

英語基幹プログラムは、必修9単位を修得する。

○

○

○

複言語プログラムの詳細は、「複言語プログラム一覧表」を参照

複言語プログラムは、英米語学科は選択12単位を、フランス語学科及び中国語学科は、必修8単位、選択8単位、合計16単位を修得する。
世界教養プログラム〔導入〕は、必修4単位を修得する。

世界教養プログラム〔導入〕の詳細は、「世界教養プログラム一覧表」を参照

世界教養プログラム〔応用〕の詳細は、「世界教養プログラム一覧表」を参照

9

世界教養プログラム〔応用〕は、選択12単位を修得する。

Ⅱ

開講授業科目表【現代国際学部】全学共通基幹科目（22・23生）
系

列No科目

名

アカデミックスキ 3f101 Academic Skills Ⅰ
ルズプログラム 3f102 Academic Skills Ⅱ
全学
共通基
幹

ICTプログラム

必配当学年・学期
単選
位 １年
３年
４年
２年の数 １期 ２期 １期 ２期 １期 ２期 １期 ２期
別①アカデミックスキルズプログ
ラムは、必修4単位を修得する。
①ＩＣＴプログラムは、必修2単位、選択2単位、合計4単位を修得する。

必 2 ○
必 2

○

3f103 情報リテラシー

必 2 ○3f106 データサイエンスA

選 2○

3f105 情報システム基礎

選 2○

3f203 Ｗｅｂデザイン

選 2

○ ○

3f205 プログラミング言語

選 2

○ ○

3f207 データサイエンスB

選 2

○ ○

3c101 Power-up Tutorial１

必 1 ○3c102 Power-up Tutorial２

必 1

3c103 Listening Comprehension１
英語基幹プログ
3c104 Listening Comprehension２目 ラム
3c110 Core English１科①英語基幹プログラムは、必修8単位を修得する。

○

必 1 ○
必 1

○

必 2 ○

3c111 Core English２

必 2

3c109 TTI

選 1

10

履修方法

○○○○Ⅰ開講授業科目表【世界共生学部】 全学共通基幹科目 [2017年度～2023年度の入学者（17生～23生）]

系列名

No

ｱｶﾃﾞﾐｯｸｽｷﾙｽﾞ
ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ

ICTプログラム（22・23生）

ICTプログラム（17生～21生）
全学
共通基幹科
目

英語基幹
プログラム

複言語プログラム

世界教養プログラム

科目名

必配当学年・学期
単選
１年
２年 ３年 ４年
位の１２
１
２ １ ２ １ ２数
別期 期 期 期 期 期 期 期

履修方法①アカデミックスキルズプログ
ラムは、必修４単位を修得する。

3f101 Academic SkillsⅠ

必 2 ○3f102 Academic SkillsⅡ

必 2

3f103 情報リテラシー

必 2 ○3f106 データサイエンスA

選 2○

3f105 情報システム基礎

選 2○

3f203 Ｗｅｂデザイン

選 2

○ ○

3f205 プログラミング言語

選 2○ ○

3f207 データサイエンスB

選 2○ ○3f103 情報リテラシー

必 2 ○3f104 表計算ソフトウェア演習

選 2○

3f105 情報システム基礎

選 2○

3f203 Ｗｅｂデザイン

選 2○ ○

3f205 プログラミング言語

選 2○ ○

3f206 ＩＣＴ活用演習

選 2

○ ○

3c101 Power-up Tutorial １

必 1 ○3c102 Power-up Tutorial ２

必 1

3c103 Listening Comprehension １

必 1 ○3c104 Listening Comprehension ２

必 1

3c105 Core English Ａ－１

必 1 ○3c106 Core English Ａ－２

必 1

3c107 Core English Ｂ－１

必 1 ○3c108 Core English Ｂ－２

必 1

3c109 ＴＴＩ

必 1 ○ ○○

①ICTプログラムは、必修2単位、選択2単位、合計4単位を修得する。

①ＩＣＴプログラムは、必修2単位及び選択2単位、合計4単位を修得する。

①英語基幹プログラムは、必修9単位を修得する。

○○

○

○

複言語プログラムの詳細は、「複言語プログラム一覧表」を参照①複言語プログラムは、選択12単位を修得する。

導 世界教養プログラム〔導入〕の詳細は、「世界教養プログラム一覧表」を参照
入①世界教養プログラム〔導入〕は、必修４単位を修得する。

応 世界教養プログラム〔応用〕の詳細は、「世界教養プログラム一覧表」を参照
用①世界教養プログラム〔応用〕は、選択8単位を修得する。

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開講授業科目表

Ⅰ【世界教養学部】 全学共通基幹科目（世界教養学部） [2019年度～2023年度の入学者（19生～23生）

系列名

アカデミックスキルズ
プログラム

ICTプログラム（22生・23生）

ICTプログラム（19生～21生）
全学
共通基
幹科目

英語基幹プログラム

複言語プログラム

世界教
養プ
ロ
グラ
ム

No

科目名

必選の別

配当学年・学期
単位数

１年
２年
３年
４年
１ ２ １ ２ １ ２ １ ２期 期 期 期 期 期 期 期

履修方法
アカデミックスキルズプログラ
ムは、必修4単位を修得する。

3f101 Academic SkillsⅠ

必 2 ○3f102 Academic SkillsⅡ

必 2

4f101 Creative Presentation

選 2

3f103 情報リテラシー

必 2 ○3f106 データサイエンスA

選 2○

3f105 情報システム基礎

選 2○

3f203 Ｗｅｂデザイン

選 2

○ ○

3f205 プログラミング言語

選 2

○ ○

3f207 データサイエンスB

選 2

○ ○

3f103 情報リテラシー

必 2 ○3f104 表計算ソフトウェア演習

選 2○

3f105 情報システム基礎

選 2○

3f203 Ｗｅｂデザイン

選 2

○ ○

3f205 プログラミング言語

選 2

○ ○

3f206 ICT活用演習

選 2

○ ○

3c101 Power-up Tutorial １

必 1 ○3c102 Power-up Tutorial ２

必 1

3c103 Listening Comprehension １

必 1 ○3c104 Listening Comprehension ２

必 1

3c110 Core English １

必 2 ○3c111 Core English ２

必 2

3c109 TTI

必 1 ○ ○○○ICTプログラムは、必修2単位、選択2単位、合計4単位を修得する。

ICTプログラムは、必修2単位、選択2単位、合計4単位を修得する。

英語基幹プログラムは、必修9単位を修得する。

○

○

○

複言語プログラムの詳細は、「複言語プログラム一覧表」を参照

複言語プログラムは、世界教
養学科は選択16単位、国際日本学科は、必修8単位、選択8単位、合計16単位を修得する。
世界教養プログラム〔導入〕は、必修4単位を修得する。

導入

世界教養プログラム〔導入〕の詳細は、「世界教養プログラム一覧表」を参照

世界教養プログラム〔応用〕は、選択12単位を修得する。

応用

世界教養プログラム〔応用〕の詳細は、「世界教養プログラム一覧表」を参照

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取組概要：名古屋外国語大学 数理・データサイエンス教育プログラム（リテラシーレベル）名古屋外国語大学 『数理・データサイエンス教育プログラム』は、数理・データサイエンス・AIを日常生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的な素養を身に付けるとともに、それらの知識・技能をもとに、人間中心の適切な判断ができ不安なく自らの意思でAI等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できる思考力・判断力を身に付けることを目指します。
取り組み事例『AI・データサイエンス入門』

復習

エキスパート

本題(2000人/年)
理解度確認
アンケート

応用基礎(25万人/年)(高校の一部、高専・名古屋外国語大学
数理・データサイエンス教育プログラム

大学の50%)

リテラシーレベル(50万人/年)(大学・高専卒業生全員)

導入

情報リテラシー

心得

データサイエンスA

基礎

ICT活用演習など

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