熊本大学数理科学総合教育センター

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トップページ>数理・データサイエンス・AI教育プログラム
本プログラムは、本学の数理・データサイエンス・AI教育の推進を行い、AI・データを使いこなす力やデータサイエンスを活用して 新たな価値を生み出す能力を備えた人材を輩出することを目的としています。

・2022年8月に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に認定されました。(申請書はこちら
(認定期限:令和9年3月31日まで)
リテラシーレベルロゴ
身につけることができる
能力
データサイエンスの手法とAIの仕組みを理解し、学習内容を応用発展させる基礎力が身に付けられる。
現代社会におけるAI・データサイエンスの利点および注意点が理解できる。
実施体制
委員会・組織等役割
理事・副学長(教育・学生支援担当)宇佐川 毅プログラムの運営責任者
教務委員会数理・データサイエンス・AI教育プログラム専門委員会プログラムの改善・進化
教務委員会数理・データサイエンス・AI教育プログラム専門委員会プログラムの自己点検・評価
実施科目と学習内容
【修了要件】
本プログラムの必須科目の単位を修得した学生を修了者と認定します。

【本プログラムの授業科目】 ※代表的なシラバスを掲載しています。
モデルカリキュラムとの
対応
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 社会におけるデータ・AI利活用「文系のための数学入門a」(1回目)
データサイエンスの手法「文系のための数学入門a」(5,6,7回目)
データサイエンス「統計学Ⅰ」(13,14回目)
社会におけるデータ・AI利活用「数学の世界c」(1回目)
データサイエンスの手法「数学の世界c」(5,6,7回目)
データサイエンス「保健衛生統計学」(14,15回目)
データサイエンス概論「確率統計」(1,2回目)
1-6 社会におけるデータ・AI利活用「文系のための数学入門a」(1回目)
データサイエンスの手法「文系のための数学入門a」(5,6,7回目)
データサイエンス「統計学Ⅰ」(13,14回目)
社会におけるデータ・AI利活用「数学の世界c」(1回目)
データサイエンスの手法「数学の世界c」(5,6,7回目)
データサイエンス「保健衛生統計学」(14,15回目)
データサイエンス概論「確率統計」(1,2回目)
(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 社会におけるデータ・AI利活用「文系のための数学入門a」(1回目)
データサイエンスの手法「文系のための数学入門a」(5,6,7回目)
データサイエンス「統計学Ⅰ」(13,14回目)
社会におけるデータ・AI利活用「数学の世界c」(1回目)
データサイエンスの手法「数学の世界c」(5,6,7回目)
データサイエンス「保健衛生統計学」(14,15回目)
データサイエンス概論「確率統計」(1,2回目)
1-3 社会におけるデータ・AI利活用「文系のための数学入門a」(1回目)
データサイエンスの手法「文系のための数学入門a」(5,6,7回目)
データサイエンス「統計学Ⅰ」(13,14回目)
社会におけるデータ・AI利活用「数学の世界c」(1回目)
データサイエンスの手法「数学の世界c」(5,6,7回目)
データサイエンス「保健衛生統計学」(14,15回目)
データサイエンス概論「確率統計」(1,2回目)
(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 社会におけるデータ・AI利活用「文系のための数学入門a」(1回目)
データサイエンスの手法「文系のための数学入門a」(5,6,7回目)
多次元確率分布「統計学Ⅰ」(8回目)
データサイエンス「統計学Ⅰ」(13,14回目)
社会におけるデータ・AI利活用「数学の世界c」(1回目)
データサイエンスの手法「数学の世界c」(5,6,7回目)
推測統計学の基礎「保健衛生統計学」(5回目)
相関と回帰「保健衛生統計学」(11回目)
データサイエンス「保健衛生統計学」(14,15回目)
t分布と推定「確率統計」(12回目)
データサイエンス概論「確率統計」(1,2回目)
1-5 社会におけるデータ・AI利活用「文系のための数学入門a」(1回目)
データサイエンスの手法「文系のための数学入門a」(5,6,7回目)
データサイエンス「統計学Ⅰ」(13,14回目)
社会におけるデータ・AI利活用「数学の世界c」(1回目)
データサイエンスの手法「数学の世界c」(5,6,7回目)
データサイエンス「保健衛生統計学」(14,15回目)
データサイエンス概論「確率統計」(1,2回目)
(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「文系のための数学入門a」(4回目)
データサイエンス「統計学Ⅰ」(13,14回目)
データ・AI利活用における留意事項「数学の世界c」(4回目)
データサイエンス「保健衛生統計学」(14,15回目)
データサイエンス概論「確率統計」(1,2回目)
3-2 ワードプロセッサ及びフィッシング詐欺「情報基礎A」(5回目)
電子メールの暗号化「情報基礎B」(14回目)
データ・AI利活用における留意事項「文系のための数学入門a」(4回目)
データサイエンス「統計学Ⅰ」(13,14回目)
データ・AI利活用における留意事項「数学の世界c」(4回目)
データサイエンス「保健衛生統計学」(14,15回目)
データサイエンス概論「確率統計」(1,2回目)
(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 クラウドアプリケーションを利用したデータサイエンス演習「情報基礎B」(13回目)
データリテラシー「文系のための数学入門a」(2,3回目)
データリテラシー「数学の世界c」(2,3回目)
2-2 スプレッドシート入門「情報基礎A」(7,8回目)
スプレッドシート総合演習「情報基礎A」(9回目)
データリテラシー「文系のための数学入門a」(2,3回目)
データリテラシー「数学の世界c」(2,3回目)
2-3 スプレッドシート入門「情報基礎A」(7,8回目)
スプレッドシート総合演習「情報基礎A」(9回目)
データリテラシー「文系のための数学入門a」(2,3回目)
データリテラシー「数学の世界c」(2,3回目)
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