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４.実施体制 　本教育プログラムの実施体制を下表に示します。 委員会・部会役割 数理・データサイエンス・AI教育推進部会 プログラムの改善・進化 自己点検評価委員会 プログラムの自己点検・評価 ５.授業に含まれている内容・要素 　「情報Ⅰ」および「情報Ⅱ」は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムにおける「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）のモデルカリキュラム」の導入、基礎、心得に相当する科目です。モデルカリキュラムで示される内容と「情報Ⅰ」および「情報Ⅱ」の授業概要、各回の講義テーマとの対応関係を下表に示します。 〈参考〉 ・「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」 ・数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 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 データサイエンス、ICTリテラシー、社会におけるIT、AI、データサイエンス。「情報Ⅰ」（1回目）データサイエンス概論：第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会ビッグデータ、IoT、AI、ロボット、データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化、人間の知的活動とAIの関係性、データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方など。「情報Ⅰ」（2回目） 1-6 データサイエンス、AIの最新動向。検索エンジンにおけるデータとAIの活用事例（AI等を活用した新しいビジネスモデル：シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど）。情報収集（情報収集・選別／整理・蓄積／加工・分析／表現）。「情報Ⅱ」（1回目）データ・AIの今後の活用と展開の動向（ロードマップ）の解説：AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）。情報運用と注意点（著作権、肖像権、個人情報漏洩、ウイルスなど）、安全の確保。「情報Ⅱ」（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 社会で活用されるデータ、活用領域や現状の具体例（調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど）。1次データ、2次データ、データのメタ化、ビッグデータとアノテーション：実態と将来の可能性。「情報Ⅰ」（14回目）社会で活用されているデータの事例（構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など））、インターネット普及率など分析演習。「情報Ⅱ」（5回目）実社会におけるビジネスとデータ活用。商取引とコミュニケーション。広告・マーケティングにおけるデータ活用。消費者調査方法と分析。POSシステム、オープンデータなどデータの分析活用の広がり。「情報Ⅱ」（11回目） 1-3 データ・AI活用の概説：仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など。現状と将来の活用の可能性の調査：研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど。「情報Ⅰ」（13回目）社会で活用されているデータ・AIの調査：データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)。「情報Ⅰ」（14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 AIの最新動向（具体例）の紹介。（特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ、認識技術、ルールべース、自動化技術など）「情報Ⅱ」（1回目，2回目）データ・AI 利活用のための技術。具体的な構造化／非構造化データ（教育、健康など）におけるデータ処理・解析・可視化例および演習。「情報Ⅱ」（4回目，14回目） 1-5 データ・AIのさまざまな利活用の可能性。流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介。「情報Ⅰ」（15回目）実社会におけるビジネスとデータ活用。ビジネス文書。商取引とコミュニケーション。広告・マーケティングにおけるデータ活用。消費者調査方法と分析。POSシステムなどビッグデータの分析活用の広がりとデータサイエンスのサイクル(課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、 探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案)。「情報Ⅱ」（11回目，15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 情報倫理、データ倫理の概要。電子メールなどのコミュニケーションにおける留意点。著作権。「情報Ⅰ」（3回目）ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）、インターネット普及の歴史とデータの変化。データのやりとりにおける注意点。ビジネスメールなど。個人情報などデータに関する扱いの変化、法令。EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト。「情報Ⅱ」（8回目）データ倫理とデータ利用の社会的課題。データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護。情報発信におけるリスクと責任、ルール。AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断、データバイアス、アルゴリズムバイアス）などデータAIに関連する倫理的法的問題。AIサービスの責任論。「情報Ⅱ」（9回目）著作権などの権利と情報・データ。参考文献、引用文献と剽窃、盗用などデータ活用における留意点（著作権法と適用範囲、要配慮個人情報とデータの取得方法、個人情報保護法など）。データ・AI活用における負の事例紹介。「情報Ⅱ」（10回目） 3-2 データ（情報）に関する危険と守るための方法。守るべきデータ（個人情報）。ウイルスなどの脅威、PW、暗号化やOSの管理、ネットリテラシー全般。匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取。情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介。「情報Ⅰ」（4回目）ファイルやデータの管理とセキュリティ：機密性、完全性、可用性。ファイルの整理、性質・種類、やり取り、メンテナンス（保全・安全）。「情報Ⅱ」（7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 Excelによる統計とグラフ。度数分布とヒストグラム。条件判断。平均値、標準偏差などの演習を通じ、データの統計・計算とグラフの関係。代表値の性質の違い。「情報Ⅰ」（11回目）統計データの処理方法とグラフ。散布図、最小二乗法によるデータ分析、クロス集計表、分割表、相関係数行列、近似値と予測。データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、観測データに含まれる誤差の扱い。「情報Ⅰ」（12回目）質的データと量的データ分析の基本テクニック（比較、変化、構成）とグラフの選択、データ加工。打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ。相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）、母集団と標本抽出関数、論理式と条件分岐。適切なデータの読み方・分析。統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）。「情報Ⅱ」（3回目） 2-2 視覚表現の特徴と方法。データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）。視認性、色と図形、配色、ルール付け、図解方法、データの図表表現（チャート化）。「情報Ⅱ」（12回目）e-Statを利用した社会の調査と分析・データ作成。「情報Ⅱ」（13回目）統計データを用いた視覚表現・グラフなど：データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)、不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）、優れた可視化事例の紹介。「情報Ⅱ」（１4回目）データサイエンス基礎についての総括。「情報Ⅱ」（15回目） 2-3 ファイル管理全般。「情報Ⅰ」（6回目）図の作成、クラウドや内部ストレージなどへのファイル（データ）の保存。「情報Ⅰ」（6回目）Excelによる表計算の基礎。データの集計（和、平均）、グラフ作成。データ解析ツール（スプレッドシート）。表形式のデータ（csv）。「情報Ⅰ」（7回目）Excel計算式、数データと文字データ、グラフ。「情報Ⅰ」（8回目）Excelの関数。IF関数のNEST構造。条件判断とプログラミング。「情報Ⅰ」（9回目）データベースの活用。具体例、定形データと非定型データ。リスト、抽出、並べ替え、ランキングなど。「情報Ⅱ」（6回目） 各科目シラバス ・「情報Ⅰ」 ・「情報Ⅱ」 ・「統計学」 ６.教育改善・質保証(自己点検・評価) 　数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムに関する自己点検・評価結果を示します。以下のリンクから参照してください。 2022年度 自己点検・評価 総合教育センター 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） 概要 総合教育センターの教育方針 科目の紹介 教員と研究 設備 まなびの相談 帝京科学大学でまなぶ 研究活動支援 総合教育センター 医学教育センター 国際交流センター 教員一覧 特色ある教育・活動 OPEN AIR LAB 帝京科学大学附属図書館 定期刊行物 関連リンク 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト 3つのポリシー（入試・入学案内） キャンパス紹介 キャンパスライフ 入試・入学案内 受験生サイト ∧TOP 受験生サイト 資料請求 WEB出願--> WEB出願(準備中)--> オープンキャンパス 学校法人 帝京科学大学 帝京科学大学 帝京福祉専門学校 帝京第五高等学校 認定こども園愛媛帝京幼稚園 大学概要  沿革 各学部および各学科の目的 組織 主な規則 大学評価 法人・財務情報 教育情報の公表 教職課程 キャンパス紹介 エコキャンパス 高等教育段階の修学支援新制度 帝京科学大学行動指針 学部・大学院案内  生命環境学部 医療科学部 教育人間科学部 大学院 キャリア・就職  資格取得 教職センター 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