数理・データサイエンス・AI教育
プログラム 数理・データサイエンス・AI教育
プログラム

IoT（Internet of Things）の活用によりすべてのモノがつながり、日々膨大なデータが生み出されています。 これら社会にあふれるデータは、私たちに何を語るのでしょうか？
社会が目まぐるしく変化している現代においては、状況を的確に把握し、適切な意思決定を下す必要があります。そのためには、データを活用し、それを生かすスキルが大切です。そこで、データサイエンスが登場します。データサイエンスは、文系・理系の枠組みを越え、すべての大学生に必要なアカデミックスキルとして、社会から必要とされる素養になっています。


神戸学院大学では2022年4月から全学部生を対象に
「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を展開しています。
本プログラムは、「文部科学大臣認定 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）」です。
（認定の有効期限：2028年3月31日まで）

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）

DATA SCIENCE

◇データサイエンスとは？

データサイエンスは、統計、人工知能（AI）、データ分析やその他の科学的手法を活用し、データから新たな価値を創造するアプローチです。データだけでは何も語ってくれません。データを活用して初めて、新たな価値が出てきます。すでに社会では、統計学やコンピュータ・インターネットの発達とともに、多種多様なデータがビジネス、医療など幅広い現場で活用されています。「傾向を明らかにし、データから新たな価値を導き出す力」は、大学においてすべての分野を学ぶ場において必要な知識・スキルです。

◇生活の中でのデータサイエンス

ポイントカードも実はマーケティング？
ポイントカードも実はマーケティング？

あなたがよく行くお店のポイントカード。ポイントを貯めるためによく利用していませんか。実は企業はマーケティングにも活用しています。年齢や性別などのデータを使って、どんな人がどんな買い物をする傾向があるのか。従来はベテラン店員の経験に頼っていたマーケティングを具体的なデータに基づいたマーケティングに活用することができるのです。

あなたのカルテが正しい診断を導くデータに
あなたのカルテが正しい診断を導くデータに

従来、医師の診断には多くの経験が必要であり、長い間の実務が必要でした。近年では多くの医療データが集約され、分析が行われています。それらは経験の浅い医師でも的確な診断を下すためのサポートシステムとして活用されています。

◇大学の学びに役立つデータサイエンス

社会をみる

多くのデータが収集される現在では、データの分析を通じたエビデンス（証拠）に基づく意思決定が企業活動、経済活動、行政の政策決定などで必須となりつつあります。

アンケートを読み解く

性別や年代といった数値でない情報を扱う数量化分析や、自由に書かれた文章から価値を見出すテキストマイニングといった手法がアンケートなどのデータ分析には不可欠です。

科学的分析

食品・製品の安全性や医薬品の効果などの研究では厳密、かつだれもが納得できることが重要です。そのために統計学などを活用した根拠を示すことが求められます。

◇プログラムの意義・狙い

神戸学院大学の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」では、データの利活用と見える化、そして、ソーシャルネットワークやビッグデータの分析事例など、多種多様な視点からデータの潜在的価値について、あなたと一緒に考えるアプローチを取ります。データを利活用することで、新たな傾向を導き出し、新たな価値を生み出す素養のアプローチに重点をおいています。
講義系科目（「データサイエンス基礎」と「データサイエンス」）では、数学が不安な学生にもポイントを押さえ、学生目線でわかりやすく解説します。実習系科目（「ICT実習I」と「ICT実習II」）では、講義系科目と内容を並行しながら、体験することに重点を置いています。さぁ、皆さん、新たな価値観の獲得と自らの成長の実感を目指して、2022年度から全学的に展開する「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を私たちと一緒に学んで行きましょう！

◇カリキュラム

● 共通教育科目

オンライン講義
好きな時間に学習できます
データ
サイエンス
基礎
1年次 前期
2単位
データ
サイエンス
1年次 後期
2単位

実習講義
大学の実習室を用いて行う予定です
ICT実習Ⅰ・Ⅱ
1年次 前期・後期
各1単位

過半数の学部で履修必修を指定しています。

● プログラムの修了条件

上記の科目全て（計6単位）を習得した場合には、共通教育データサイエンスカリキュラム修了の認定が与えられます。


● 実施体制の詳細

プログラム名： 神戸学院大学数理・データサイエンス・AI教育
プログラムを開講する教育組織： 全学教育推進機構 共通教育センター（所長　生田　卓也（副学長・全学教育推進機構長、法学部教授））
プログラムを運営する組織： 総合企画会議「データサイエンス教育推進プロジェクト」（座長　毛利　進太郎（図書館・情報支援センター所長、経済学部教授）
プログラムの自己点検・評価組織： 神戸学院大学内部質保証推進委員会及び自己点検評価学士課程・大学院教育委員会
プログラムの事務所管： 全学教育推進機構室 全学教育推進グループ


プログラム開講科目 担当教員
データサイエンス基礎 佐藤　毅（代表教員）、生田　卓也、小川　賢、齋藤　政彦、毛利　進太郎、林坂　弘一郎
データサイエンス 佐藤　毅（代表教員）、生田　卓也、毛利　進太郎、林坂　弘一郎
ICT実習Ⅰ・Ⅱ 佐藤　毅　他

● シラバス（令和5年度：参考例）

  • データサイエンス基礎
  • データサイエンス
  • ICT実習Ⅰ
  • ICT実習Ⅱ

    • ● 自己点検・評価

    大学全体での検証結果
    https://www.kobegakuin.ac.jp/information/evaluation/improvement2022.html
    実行計画レベルの年次達成度報告書
    2022年度年次達成度報告書

    「内部質保証体制図（PDF）」はこちら
    「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）実施要綱細目」に則った申請様式一式はこちら