AI for ALL.

情報副専攻(AI活用エキスパートコース)2021年開講

お知らせ:本サイトのURL変更について

「武蔵野大学の情報教育」紹介サイトにアクセスいただきありがとうございます。
2021年11月12日より本サイトのURLを変更いたしました。
上部バナーまたは以下のリンクから再度アクセスをお願いいたします。

変更後URL
https://www.musashino-u.ac.jp/guide/facility/MUSIC_center/submajor_aiexpert.html


武蔵野大学 MUSIC

(令和2年度参考情報)

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)認定

「データサイエンス・AI入門」が、文部科学省の「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。この教育プログラムは、武蔵野大学の全学科の1年次必修科目「データサイエンス基礎」と「人工知能基礎」(旧科目名「データ・情報リテラシー」と「メディア・人工知能リテラシー」)で構成されています。 

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)とは、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成することを目的として、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ものを文部科学大臣が認定して奨励する制度です。

認定の有効期限:
令和8年3月31日まで

当該教育プログラムの名称:「データサイエンス・AI入門」

概要、および当該教育プログラムにおいて身に付けることのできる能力

数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを扱う能力を身に付けるのに必要な知識及び技術を、体系的に習得する入門コースです。武蔵野大学の全ての学科に共通の必修科目であり、「データ・情報リテラシー」と「メディア・人工知能リテラシー」という必修の2科目から構成されています。両科目の全体を通して、モデルカリキュラムと対応した以下の5項目に関して学修します(カッコ内は関連するモデルカリキュラムの項目番号を表す)。 

 

(1) 現在進行中の社会変化: AI最新技術の活用例や人間の知的活動とAIの関係性 [導入1-1, 1-6] 

(2) 社会で活用されているデータ: オープンデータや仮説検証、データ・AI活用領域の広がり [導入1-2, 1-3] 

(3) 様々な適応領域: データ可視化や地図上の可視化、今のAIで出来ることと出来ないこと、探索的データ解析、関係性の可視化 [導入1-4, 1-5] 

(4) 活用に当たっての留意事項: 情報セキュリティ、データ倫理 [心得3-1, 3-2] 

(5) 基本的な活用法: データの種類、代表値、データのばらつき、データの比較、データ解析ツール [基礎2-1, 2-2, 2-3] 


すなわち、入門コースとして、数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを扱う能力を身に付けるのに必要な知識及び技術を体系的に習得する。


修了要件:

以下の全学科共通の必修の2科目の単位を両方とも取得していること。

・「2020年度科目名:データ・情報リテラシー」(2021年度以降の新科目名:データサイエンス基礎)

・「2020年度科目名:メディア・人工知能リテラシー」(2021年度以降の新科目名:人工知能基礎)


開設される授業科目その授業の方法及び内容:

・「2020年度科目名:データ・情報リテラシー」(新科目名:データサイエンス基礎)

本授業では、社会に溢れているデータから価値を引き出すための基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、データ処理関数、情報セキュリティやインターネットにおける自己防衛法を学ぶ。また、目的に応じてデータを収集・管理・編集し、基本的なデータ処理関数を適用し、可視化・図式化し、その結果を読み取り、そして第三者に客観的エビデンスを示すスキルを、Google SpreadsheetやSlideなどのツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。


・「2020年度科目名:メディア・人工知能リテラシー」(新科目名:人工知能基礎)

本授業で、ヒトが知能を使ってすることを機械ができるようにした仕組みを利活用するため基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、人工知能基本的な能力や社会応用の可能性、情報社会の権利について学ぶ。また、人工知能ツールやサービスに触れることを通して人工知能が社会生活に及ぼす影響につ いて考察したり、他者権利を尊重して社会発信したりするスキルを、Google ColaboratoryやDocumentなどツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。


実施体制:

・プログラムの運営責任者:Musashino University Smart Intelligence Center センター長

・プログラムの改善・進化:Musashino University Smart Intelligence Center(MUSIC)

・プログラムの自己点検・評価:自己点検・評価委員会


開講状況:

・令和2年度の修了者数: 2,313名

自己点検・評価:
令和2(2020)年度 自己点検・評価チェックシート(データサイエンス・AI入門プログラム)

令和3(2021)年度 自己点検・評価チェックシート(データサイエンス・AI入門プログラム)

令和4(2022)年度 自己点検・評価チェックシート(データサイエンス・AI入門プログラム)

プログラム認定制度申請関係:
数理・DS・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)申請書(様式1-6)
数理・DS・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)の科目名の変更について(様式8)
取組概要