図書館・センター・機構

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数理・データサイエンス・AIプログラム

Society5.0時代を生き抜くための土台を作る数理・データサイエンス・AI教育

学部を問わず学ぶことのできる全学共通教育

「人物教育の率先」を掲げてきた甲南大学では、学生が豊かな教養や幅広い知識を身につけて多様な経験を積むことが不可欠だと考えています。「徳・体・知」のバランスをもった「世界に通じる人物」を育てるために学部・学科における専門の学びをもとに、分野を横断し専門が融合した学びの領域を開拓していくために全学共通教育を充実させています。

Society5.0時代に向けた基盤づくりとしての「数理・データサイエンス・AI教育」

狩猟社会(Society1.0)、農耕社会(Society2.0)、工業社会(Society3.0)、そして現代の情報社会(Society4.0)の次に訪れる新しい社会といわれるSociety5.0。その社会では、ありとあらゆるものがセンサーやチップによりインターネットへとつながるIoT(Internet of Things モノのインターネット化)がさらに進みます。そのような世の中にあって数理・データサイエンス・AIに関する知識や能力は、AIやロボット分野にとどまらず、法律、金融や保険、健康や医療、災害対策など社会の様々な分野の発展に貢献すると期待されています。
デジタル時代の「読み・書き・そろばん」ともいえる「数理・データサイエンス・AI」。それを身につけるために、甲南大学ではさまざまな科目を設置しています。

甲南大学における「数理・データサイエンス・AI教育」

甲南大学では、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成するため「AI・データサイエンス入門」を1年次向けに開講しています。その後、学生の興味・関心に応じて、数理・データサイエンス分野について深く学ぶことができるようにさまざまな科目を配置しています。

※この他にも、情報リテラシーを習得する「IT基礎」や、ITパスポートの資格取得につながる「情報通信テクノロジI・Ⅱ」、基本情報技術者試験合格につながる「基本情報技術」など、ビジネス界で活躍するための基礎的能力を育成する科目を設置しています。

「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)」

文系学生も含めたすべての学生を対象に、「AI・データサイエンス」の基本的内容を体系的かつ実践的に学ぶことができる「KONAN 数理・データサイエンス・AI教育プログラム」が、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)」に認定されました。

認定の有効期限:2028年3月31日まで
【参考】令和5年度「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・応用基礎レベル)」の認定・選定結果について(文部科学省HP)
【参考】本プログラムの申請内容

教育プログラムの名称

KONAN 数理・データサイエンス・AI教育プログラム

目的

本学学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的としています。

プログラムにおいて身に付けることのできる能力

  • ・AI・データサイエンスの歴史および現状に関する基本的な理解
  • ・最先端のAI・データサイエンス技術の実例を通じた今後の展望の理解
  • ・表計算ソフトを活用した基礎的な統計処理によるデータの可視化方法の習得
  • ・情報セキュリティに関する基礎的な知識の習得と,データの収集と適正な管理のための知識の習得

プログラム開講科目と修了要件

対象科目 修了要件
「AI・データサイエンス入門」(2単位) 対象科目の単位を修得すること

授業科目の方法・内容

この授業では、これからの社会で求められる最新のAI・データサイエンスの基礎知識を学びます。AI・データサイエンスによって進行中の社会変化や新しいデータ活用に関する知見を身につけ、データを扱うために必要な情報セキュリティの知識を学びます。コンピュータを使った実習では、表計算ソフトを用いてデータを可視化し、基礎的な統計処理を行う方法を身につけます。仕上げに、プログラミング言語を用いて機械学習に挑戦し、最新技術に触れながらさらに学びを深めます。

学習内容の主なキーワード

KONAN 数理・データサイエンス・AI教育プログラム修了者の声

文学部人間科学科

[文学部人間科学科]

将来どのような職業に就くかまだ決めていませんが、AIやデータサイエンスに関する知識は今後必要になってくると思ったので履修しました。オンデマンド授業だったため自分のペースで学びながら進めることができたのが良かったです。学んだ内容は専門科目の授業で活用しています。また、自分で調べる力がつきました。

経営学部

[経営学部]

ITに興味があり、データサイエンスという名前が面白そうだと思い履修を決めました。入門ということもあり事前知識がなくても安心して学べ、授業を通じてプログラミングに興味を持つことができました! 教科書では理解しにくいこともレジュメがわかりやすく、IT関連に就職しようと考えていなくてもおすすめの授業です。

知能情報学部

[知能情報学部]

AIやデータサイエンスの知識は近年必要とされており、自分の学部とも親和性が高かったため履修しようと決めました。オンデマンド形式だったので受けやすかったです。データを扱うことに関する基礎知識が身に付き専門教育科目を受ける際の基盤となり、学習の助けになりました。AIやデータサイエンスに関する知識はどんな学部でもこれから使えるので、履修すると役に立つと思います!

実施体制

本学では、下表に定める実施体制を構築し、本プログラムの推進、点検、改善を進めていきます。詳細については以下のリンクをご参照ください。

プログラムを改善・進化させるための体制 プログラムの自己点検・評価を行う体制
全学共通教育センター 組織別内部質保証委員会 全学教育推進機構 組織別内部質保証委員会

KONAN 数理・データサイエンス・AI教育プログラム推進体制

情報公開