科　目　名

単位数

開講学年

開講時期

情報リテラシ

1

1

前期

工学基礎

1

1

前期

情報基礎I

1

1

後期

数理・データサイエンス基礎

1

1

後期

授業に含まれている内容・要素

モデルカリキュラム対応箇所

講義内容「科目名」(講義の回)

(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。

【導入】

1-1 社会で起きている変化

・情報技術の発展「情報基礎I」(7)

【導入】

1-6  データ・AI 利活用の最新動向

・数理データサイエンスの展望「数理・データサイエンス基礎」(1)

・数理データサイエンスに用いられる技術概要と最新動向「数理・データサイエンス基礎」(2)

(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。

【導入】

1-2 社会で活用されているデータ

・電子メール、ネットワークの使い方「情報リテラシ」(3)

・情報収集とメディアリテラシ（ウェブ検索、文献の質）「情報リテラシ」(6)

【導入】

1-3 データ・AIの活用領域

・確定モデルと確率モデル「情報基礎I」(13)

・自然現象のモデル化とシミュレーション「情報基礎I」(14)

(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。

【導入】

1-4 データ・AI利活用のための技術

・デジタルにするということ「情報基礎I」(3)

・メディアとコミュニケーションツール、そのツール「情報基礎I」(4)

【導入】

1-5 データ・AI利活用の現場

・M, E, J, C, Aコースの概要と進路先「工学基礎」(5)(7)(9)(11)(13)

・M, E, J, C, Aコースの専門分野と研究内容「工学基礎」(6)(8)(10)(12)(14)

(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。

【心得】

3-1 データ・AI利活用における注意事項

・データ・AI利活用における留意事項「数理・データサイエンス基礎」(14)

【心得】

3-2 データを守る上での留意事項

・コンピュータの構成・取り扱い方、情報セキュリティの管理「情報リテラシ」(2)

・情報セキュリティ「情報基礎I」(5)

・情報の関する法規、情報モラル「情報基礎I」(6)

（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。

【基礎】

2-1 データを読む

・データの分析と可視化1：データの集計・ソート「数理・データサイエンス基礎」(3)

・データの分析と可視化2：ヒストグラム、代表値「数理・データサイエンス基礎」(4)

・データの分析と可視化3：分散、標準偏差「数理・データサイエンス基礎」(5)

・データの分析と可視化5：最小2乗、回帰直線、相関係数「数理・データサイエンス基礎」(7)

【基礎】

2-2 データを説明する

・表計算ソフトウェアの使い方2（データ視覚化の方法）「情報リテラシ」(10)

・表計算ソフトウェアの使い方3（データ分析とグラフ・表を含む文作成）「情報リテラシ」(11)

・データの分析と可視化4：散布図「数理・データサイエンス基礎」(6)

・データの分析と可視化6：棒グラフ、帯グラフ「数理・データサイエンス基礎」(9)

・データの分析と可視化7：円グラフ、折れ線グラフ「数理・データサイエンス基礎」(10)

・データの分析と可視化8：レーダーチャート、箱ひげ図「数理・データサイエンス基礎」(11)

・データの分析と可視化9：複合グラフ「数理・データサイエンス基礎」(12)

【基礎】

2-3 データを扱う

・画像・動画処理ソフトウェアの使い方（各種画像、動画）「情報リテラシ」(7)

・表計算ソフトウェアの使い方1（表計算の考え方、データ処理）「情報リテラシ」(9)

・プレゼンテーションソフトウェアの使い方1（単純な資料の作成）「情報リテラシ」(12)

・プレゼンテーションソフトウェアの使い方2（動画・音声を含む資料の作成）「情報リテラシ」(13)

・プレゼンテーションソフトウェアの使い方3（オンライン会議の実践）「情報リテラシ」(14)

・データ活用実践「数理・データサイエンス基礎」(13)

選択項目

科目名

4-1統計および数理基礎

数理・データサイエンス基礎

4-2アルゴリズム基礎

情報基礎I

4-3データ構造とプログラミング基礎

役　　割

委員会等

運営責任者

校　長

プログラムの改善・進化

教務委員会

プログラムの自己点検・評価

点検・評価委員会