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数理・データサイエンス・AI教育プログラム

名古屋文理大学「数理・データサイエンス・AI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(リテラシーレベル)」に認定されました。

(認定の有効期限:令和8年3月31日まで)

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※プログラム認定制度申請書(名古屋文理大学)PDF

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)について

本学では、政府の「AI戦略20191)に基づいて公開された「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム~データ思考の涵養~」(数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム)2)の学修目標に基づき、令和2年度より、構成する授業科目を示した教育プログラムとして実施方針を定めた「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)」を全学で実施しています。

本プログラムを構成する基礎教育科目「数的処理Ⅰ」、「数的処理Ⅱ」、「情報リテラシー」は、いずれも全学部・全学科で必修科目であるため、本学学生全員が、このプログラムを修めることにより、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」(デジタル社会を生きるための必須の基礎知識)である「数理・データサイエンス・AI」の基礎を学修し、日常生活および社会の様々な場面でAI技術やデータを有効かつ安全に活用することができる素養を身につけます。

対象学部・学科(本学全学部・全学科)
・健康栄養学科
・フードビジネス学科
・情報メディア学科

該当科目(全学科共通必修科目)  健康栄養学科   フードビジネス学科 情報メディア学科 
数的処理Ⅰ 1年次後期 1年次後期 1年次後期
数的処理Ⅱ 1年次後期 1年次後期 1年次後期
情報リテラシー 1年次前期 1年次前期 1年次前期


モデルカリキュラム2)科目該当対照表

モデルカリキュラム(リテラシーレベル) 本学開講科目  
導入(社会におけるデータ・AI利活用)


「数的処理Ⅰ」

「数的処理Ⅱ」


基礎(データリテラシー)
心得(データ・AI利活用における留意事項)

「情報リテラシー」

本プログラムのサポート体制について

「情報リテラシー」の授業では、理解度向上を図るために授業担当教員の他にSAStudent Assistant)を配置して、実習室コンピュータの動作状況や受講生の理解度に応じて個別にサポートし質問にも対応しています。また、「数的処理I」「数的処理II」では受講者間の討論やアクティブラーニングを含む授業を円滑に実施するため、教員2名の体制で授業を行っています。
担当教員へ直接疑問点を相談することができるよう、本学では全教員がオフィスアワーを設定しているほか、授業に関する情報は授業ごとにLMS(学修管理システム)に掲載してあり、受講生はオンラインでいつでも担当教員に質問することができます。さらに、申請科目のうち「数的処理I」「数的処理II」は基礎教育センターの教員が担当し、センター内で教員が学生からの質問などに対応できるようなっています。 

本プログラムの自己点検・評価体制について

自己点検評価委員会において学内外の視点から評価し、その結果を公表します。

1.プログラムの履修・修得状況
本プログラム科目はすべて必修科目であり、 履修期間終了後、履修漏れの有無を確認するとともに、授業がシラバスに従って運営されているかを確認します。

2.学修成果
実施されている科目の学修成果に、学科間のばらつきがあるかどうかを検討します。全学科すべての受講生に同じレベルの習熟度達成を目標としており、これを実現するため科目担当者間での検討結果の報告を受け、改善への方向を把握します。

参照資料

1)「AI戦略2019」(統合イノベーション戦略推進会議)2019

   https://www.kantei.go.jp/jp/singi/ai_senryaku/index.html

2)「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム ~データ思考の涵養~」(数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム)2020

   http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/model_literacy.html

   

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