共通教養データサイエンスプログラムのリテラシーレベルでは、「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能・問題解決に関わる基礎力の修得を目標として、ビッグデータとは何か、それを活用するとは何か、ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）とは何か、コミュニケーションを支える能力は何かを説明できる人材の育成を目指しています。
これに伴い、2022年度入学者から、情報リテラシーを学修する「FYS」及び数理・データサイエンス・AIの基礎を学ぶ「教養データサイエンス」の単位（計2科目4単位）を修得した場合、共通教養データサイエンスプログラムのリテラシーレベル修了者として取り扱います。
なお、本プログラムは文部科学省「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）」に認定されています（令和5年度認定。認定の有効期限：令和10年3月31日まで）。
概要
- 名称
- 共通教養データサイエンスプログラム リテラシーレベル
- 身に付けることのできる能力
- 数理・データサイエンス・AIを日常生活等の場で使いこなすために、データの基本的な取り扱い、統計的指標の意味、機械学習の仕組み、実際の応用事例、情報倫理等を理解し、AI等の技術利用に関し人間を中心とした適切な判断のもとに、これらを説明し、活用できる基礎力を身に付けることができます。
- 対象科目と修了要件
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共通教養科目「FYS」及び「教養データサイエンス」の計2科目4単位を修得した場合に、プログラムのリテラシーレベル修了者として認定します。
- 修了証の交付
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本プログラムのリテラシーレベル修了者には、世界共通の技術標準規格に沿って発行されるデジタル証明書「オープンバッジ」を発行します。各学期の成績発表から一定期間後、JINDAIメール宛にオープンバッジ授与のお知らせが届きますので、受領手続を進めてください。
Class plan
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社会の変化と
データサイエンス現代社会でビッグデータがどれほど大きな役割を担っているか、Googleに始まる経緯を学ぶ。
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数理・
データサイエンス・AI人工知能(AI)技術に起こった驚異的な進歩が、世界と人類の未来を大きく変えたことを知る。
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データ活用の
基本スキル
― 読む ―色とりどりのグラフは何を伝えているか、データが表す意味を読み取るスキルを身に付ける。
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データビジネスの
応用センス
― 統計 ―「それ数字で説明してくれる？」と言われたらどうするか。ビジネスの例で学ぶ統計の応用。
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データ活用の心得
― セキュリティ ―ネットには危険がいっぱい、最低限これだけは知っておきたいデジタル時代の護身術。
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生成AIと
社会への影響ChatGPTを始めとする生成AIが、人の業務や社会システムに大きな影響を与えていることから、その効果とリスクについて学修する。
神奈川大学の
「教養データサイエンス」って
どんな科目？
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文系・理系を問わず、
誰でも学べる教養科目です「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能を日常の生活の場で使いこなすことができ、適切な判断に活かし、AIの恩恵を享受して、説得力あるコミュニケーションが行える人材を育成します。
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専門学修の全てにつながり
基礎となる科目です従来のどの科目ともほとんど重複のない新しい内容ですが、これからの時代に自分の専門知識を活かそうとする人にとっては専門を学ぶ意義を再確認し、具体的な応用を考える基礎となる科目です。
また、本科目ではパソコンは使いませんし購入も不要ですが、実際にデータを活用して色々な問題に適用してみたくなるかもしれません。そのときは様々な情報処理科目の学修に進んでください。 -
統一された内容を
様々な授業形態で用意します多くの皆さんに受講してもらうため、前期・後期の多様な時間帯に多くのクラスを用意しました。授業形態も全回対面と全回遠隔があり、担当教員も複数いますが、全てほぼ同一の内容に揃えています。授業は週1回1時限（100分）×14週、毎回の受講3日以内にオンラインでの簡単な演習に回答することで成績を評価します。
教科書は使用しませんが、次の参考書でさらなる学修をお勧めします。
（参考書）
北川源四郎ほか編「教養としてのデータサイエンス」講談社2021