甲子園短期大学では、令和4年度から全学生が修得できる「AI・デジタル社会と活用」教育プログラムを実施しています。これからのSociety5.0に対応できる人材として、AIの基礎やデータサイエンスの手法を適切に理解し、活用する能力を身につけます。本教育プログラムは、令和5年8月25日に文部科学省から「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)」の認定を受けました。

「AI・デジタル社会と活用」は、文部科学省「数理・データ・AI教育プログラム(リテラシーレベル)」に認定されています。

数理・データ・AI教育プログラム(リテラシーレベル)

認定の有効期限:令和10年3月31日まで

甲子園短期大学の「AI・デジタル社会と活用」

1. 教育プログラムの名称

教育プログラム名称 AI・デジタル社会と活用

2. 教育プログラムの修了要件

令和5年度 総合教養必修科目「IT技術Ⅱ」(2単位)を修得すること。

3. 実施体制

教育研究センター 教育研究センター委員会 科目運営・科目改善・学習支援
IR推進委員会
IR推進委員会 内部質保証ワーキングチーム
プログラムの自己点検・自己評価

4. 講義内容・シラバス

令和5年度 講義内容

授業に含まれている内容・要素 講義内容
(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 1-1 イントロダクション、社会で起きている変化: データサイエンスやAIが社会にもたらした変化、Society5.0が目指す社会 (第1回)
1-6 データ・AI利活用の現場と最新動向: AI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)、AI最新技術の活用例(強化学習とロボット・深層学習と画像認識) (第5回)
(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 1-2 社会で活用されているデータ: データの種類、データの所有者、構造化データと非構造化データ (第2回)
1-3 データ・AIの活用領域: データ・AIの活用領域の広がり(医療・介護・教育・災害対策・日常生活) (第3回)
(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 1-4 データ・AI利活用のための技術: データ解析(予測・グルーピング・シミュレーション)、データ可視化の例 (第4回)
1-5 データ・AI利活用の現場と最新動向: データサイエンスのサイクル、農業や食品業界、サービス業におけるデータ・AI活用事例 (第5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 3-1 データ・AI利活用における留意事項: 個人情報保護、データ倫理、データ・AI活用における負の事例 (第15回)
3-2 データ・AI利活用における留意事項: 情報セキュリティ三原則、データの守り方、情報漏洩による負の事例 (第15回)
(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 2-1 データを読む(1): データの種類、データの分布、データの代表値、データのばらつき (第6回)
データを読む(2): 分割表とクロス集計表、データ分析上の注意 (第7回)
データを読む(3): 散布図と相関係数、相関と因果 (第8回)
データを読む(4): 母集団と標本抽出、統計情報の正しい理解 (第9回)
2-2 データを説明する(1): データ表現・データの図表表現 (第12回)
データを説明する(2): データの比較 (第13回)
データを説明する(3): 不適切なグラフ表現・優れた可視化事例 (第14回)
2-3 データを扱う(1): データ解析ツール、表形式のデータ (第10回)
データを扱う(2): データの集計・並び替え・ランキング (第11回)

5. 自己点検・評価