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。
認定の有効期限：令和10年3月31日まで
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 |
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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。 |
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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 |
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| 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) |
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| 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) |
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| 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) |
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