KGUデータサイエンスプログラム

全学共通科目として、「KGUデータサイエンス」科目群を設置し、AIやIoTなどのデジタル社会の基礎知識や、ICT（情報通信技術）が進化した現代のあらゆるビジネス、医療、教育、行政等における高度なデータ処理能力、データ分析能力の習得を目指します。また、身に付けた「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技術を、自らの専門分野へ応用することで、「KGUデータサイエンス」はリテラシー教育と専門教育の橋渡しの役割を担います。

「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能をもとに、社会においてデータの収集・生成に関する適切な判断ができ、自らの意思でデータを読み、説明し、活用できる力を育てます。

文部科学省では、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度実施要綱」（令和3年2月24日文部科学大臣決定）に基づき、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の認定を行っています。『数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度』は、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、それを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成するため、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行う大学等の正規の課程（教育プログラム）を文部科学大臣が認定及び選定して奨励しているものです。

※令和6年度の認定（リテラシーレベル）に向けて、文部科学省へ申請予定。

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）

データサイエンスの導入科目として、データサイエンスとは何かということを学び、データサイエンスが様々な分野でどのような可能性を持ち、どのような技術開発に繋がっていくかについて講義し、データサイエンスの概論として、一通りの基礎的な学習を行います。

データが読めるようになるために、自らが作成することに重きを置き、Excelを使って、実データからのデータの収集・データの観察・抽出・予測やグルーピング・パターン発見などデータ分析の手法について学習します。さらに、データを扱う上での留意事項を学習すること、社会とのつながりからどのようなデータが必要か理解すること、データを読み・説明し・扱う利活用の流れを理解することを目標とします。実際にデータを読む力をつけることによって、仮説や既知の問題から必要なデータを分析し、その分析結果をもとに、起きている事象について考え、次の学修への意欲と動機付けになるような学びの相乗効果を生み出します。

全学共通科目「KGUデータサイエンス概論」（2単位）及び「KGUデータサイエンス演習」（2単位）、合計４単位を卒業時までに修得すること。

本プログラム修了者には、修了証を発行します。「KGUデータサイエンス概論」と「KGUデータサイエンス演習」2科目（計4単位）を修得した者には、卒業式にて、修了証を交付予定です。（2025年3月卒業式より）

2023年度プログラム内容について、自己点検を実施しています。

【自己点検・評価資料】2023年度KGUデータサイエンスプログラム