文部科学省「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）」認定

下記の数理‧データサイエンスリテラシー教育プログラムは、文部科学省「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）」に認定されています。認定の有効期限は、令和８年３月３１日までとなっています。

島根大学の認定制度への申請内容

島根大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度_申請書[PDF：494KB]
島根大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度_取組概要[PDF：620KB]
プログラムの変更について（R3年度）[PDF：1.89MB]

数理・データサイエンスリテラシー教育プログラム

　文系・理系を問わす、全学部の学生を対象にしたリテラシーレベルの教育プログラムです。
　データは何を訴えているのかといったデータの見方、データの解析を通して何がわかるのかといった帰納的思考、データの基本的な解析手法およびグラフィック表現手法、データの解析手法を理解するための最低限の数学、そして数理的思考が社会に見られる現象の理解と洞察にどのように生かされるのかについて学びます。基本的なデータ解析手法を自ら実行できるようになることも目的とします。

対象科目

松江キャンパス	法文学部 教育学部 人間科学部 総合理工学部 生物資源科学部 材料エネルギー学部	数理・データサイエンス入門	R2(2020)年度以前
		数理・データサイエンスへの誘い	R3(2021)年度以降
出雲キャンパス	医学科	情報科学概論＋情報科学演習	R2(2020)年度以前
		情報科学概論＋数理・データサイエンス	R3(2021)年度以降
	看護学科	数理・データサイエンス入門	R2(2020)年度以前
		数理・データサイエンス	R3(2021)年度以降

授業内容・授業方法（R5年度）　

分類		内容	数理・データサイエンスへの誘い	数理・データサイエンス 授業日程等（R5） （医学科）	情報科学概論 授業日程等（R5） （医学科）
●導入 社会におけるデータ・AI利活用		回転寿司チェーン店の客層に応じて提供ネタをコントロールするシステムなどの身近な題材や放射線の画像システム、また、各学部の専門分野における研究での活用事例に触れることで、データサイエンス・AIが、社会の様々な場面で活用され、社会に変化をもたらしていることを学びます。 また、データサイエンスの基本的な考え方（成功事例とその限界）について学びます。	1・3・10・11・12・13・14 ※数字は，第何回目の講義で実施しているかを示しています。 （以下同様）		2・7・8・9・10・12
●基礎 データリテラシー（読む・扱う）		データは何を訴えているのかといったデータの見方、データ解析の基本的手法および、 グラフィック表現手法について学び、正しくデータを読む力をつけます。 また、基本的なデータ解析手法を自ら実行できるようになることも目的としています。	3・5・6・8	2・3・4・5・11・12・13
●心得 データ・AI利活用における留意事項		アルゴリズムバイアスなどによる倫理的な問題などを通して、AIを正しく理解することを目的とします。 また、データを扱う上での留意事項についても学びます。	2・14		6・11
●オプション データ・AI利活用に必要な数学・統計		データの解析手法を理解するために必要な数学、統計手法について学びます。	4・7・9	7・8・9

※授業方法等の詳細についてはシラバスをご参照ください。各授業科目名にシラバスへのリンクが貼ってあります。各学部別に時間割コードを設定しする関係上、履修資格に特定の学部名が記載されていますが、内容は同じです。

身につく力

• グラフ表現やデータの要約方法などの基本的な性質を理解し、データを適切に表現することができる
• データを科学的に解釈し、その解釈を批判的な視点から考察できる
• 数理的思考力やデータに基づく意思決定が様々な領域で重要性を増しており、これが科学において不可欠であることを理解できる
• AIの仕組みと特性を正しく理解し、人間とAIの共生について自分の言葉で説明できる

修了要件

松江キャンパス

(令和２年度以前入学生) 数理・データサイエンス入門（２単位）を修得
(令和３年度以降入学生) 数理・データサイエンスへの誘い（２単位）を修得

出雲キャンパス

医学部医学科

(令和２年度以前入学生) 情報科学概論（２単位）と情報科学演習（１単位）を修得
(令和３年度以降入学生) 情報科学概論（２単位）及び数理・データサイエンス（２単位）を修得

医学部看護学部

(令和２年度以前入学生) 数理・データサイエンス入門（２単位）を修得
(令和３年度以降入学生) 数理・データサイエンス（２単位）を修得

 

実施体制

運営責任者	理事（研究推進担当）
実施組織	数理・データサイエンス教育研究センター
プログラムの自己点検・評価	数理・データサイエンス教育研究センター運営会議
プログラムの改善・進化	教学マネジメント委員会全学共通教育小委員会 数理・データサイエンス教育研究センター専門委員会（科目担当者会議を兼ねる）

評価結果

令和5年度実績に対する自己点検・評価結果

令和4年度実績に対する自己点検・評価結果

令和3年度実績に対する自己点検・評価結果

プログラムの特徴

• 島根県内外の自治体、教育機関、企業と連携し、独自の教材を開発

  • 本学の教員の研究を活用事例としたオリジナル動画コンテンツの開発・活用

  • 企業のAIサービスを活用事例としたオリジナル動画コンテンツの開発・活用

• 卒業研究や卒業後の橋渡しを考慮した段階的なカリキュラムを構築

  • (令和5(2023)年度以前) ​​​​​​特別副専攻プログラムを提供

    • 数理・データサイエンス基礎プログラム

    • 数理・データサイエンス専門プログラム

  • (令和6(2024)年度以降) 島根大学クロス教育を提供

    • 数理・データサイエンス実践プログラム

• 地域・産業界へのリテラシーレベルプログラムの提供

  • リテラシーレベル教育プログラムの主要部分を公開講座として令和4年度より提供

• 充実のサポート体制

  • すべての学生が利用可能な学習室(生物資源科学部棟3号館 118号室)を設置

  • 関連書籍、PC、IT機器を完備

  • センター専任の教員が2名常駐

学生の声

• 数学が苦手でも大丈夫！数学の捉え方が変わります
• 与えられたデータを疑ってみることが大切。
• データの扱い方を知れば日常の味方も変わる！ Etc… 詳しくはこちら (jpg)＞＞＞