弘前大学 数理・データサイエンス教育プログラム

数理・データサイエンス教育プログラムとは

文部科学省が認定する数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度で求められる内容と推奨される教育方法に基づいて用意された履修プログラムです。プログラムは教養教育科目群からなり、各学部の専門教育に接続されます。令和2年度から一部科目で試行授業が始まり、令和4年度から全学でスタートします。

文部科学省の認定制度にはリテラシーレベルと応用基礎レベルの二つのレベルがあります。リテラシーレベルはデータサイエンスの入門編で、全大学生の履修が想定されています。また、応用基礎レベルは人工知能(AI)とプログラミングを含むデータサイエンスの応用編で、理系の全学生と文系の学生の一部の履修が推奨されています。本プログラムはデータサイエンスやAI活用を学ぶ際のガイドとなります。

プログラムの構成

1年次必修科目2科目4単位と選択科目2科目4単位で構成されています。

数理・データサイエンス教育プログラム

(1)リテラシーレベル(全学生必修)

リテラシーレベルのプログラムは「データサイエンス基礎」と「地域学ゼミナール」の2科目4単位から構成されます。1年次の必修科目であり新入生は全員が履修します。まず、「データサイエンス基礎」で現代社会におけるデータサイエンスの利活用について学び、パソコンを用いた基本的なデータ処理を学びます。そして、「地域学ゼミナール」では、地域課題にデータサイエンスの手法を活用して取り組みます。マイクロソフト社のExcelを主に用います。

(2)応用基礎レベル(選択)

応用基礎レベルのプログラムは、「データサイエンス発展I」「データサイエンス発展II」の2科目4単位で構成されます。これらの科目は2年次の選択科目です。1年次の「データサイエンス基礎」で学んだ内容を基礎として、AIの仕組みとプログラミングを学び、さまざまな課題の解決法を習得します。データサイエンス発展I,IIを修了することでデータサイエンス・AIを利活用する基礎が出来上がったと考えてよいです。使用言語はPythonです。

(3)ビジネスデータサイエンス(検討中)

データサイエンスやAIをビジネスの現場で実践するにはAIアルゴリズムやプログラミングといったテクノロジーの観点ではなくビジネスの観点で理解することが重要です。「ビジネスデータサイエンス」ではAI・データ分析プロジェクトについてビジネスの観点で学びます。また「データサイエンス基礎」で学んだデータ処理の手法を発展させます。この二つを学ぶことにより選択科目である「データサイエンス発展I,II」の履修に興味が持てると考えています。本科目は認定制度の対象科目ではありません。マイクロソフト社のExcelを主に用います。

履修者インタビュー

試行科目の履修(単位取得)状況(2021/11/18現在)

科目名 授業期間 受講者数 単位取得者数 単位取得率
グローバル経済・社会-データサイエンスへの招待- 2020/10-2021/3 31 29 93.5%
情報処理入門A-データサイエンス基礎- 2021/4-2021/9 167 154 92.2%
地域学ゼミナール 2021/10-2022/3 38
情報処理入門A-データサイエンス発展I- 2021/10-2022/3 57

部局別データ

2021年度・試行科目の履修者アンケート集計結果

2021年度・試行科目シラバス一覧