リテラシーレベル

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）について

リテラシーレベルでは、本学の学位プログラムでも必修となっている教養教育科目「情報基礎A」（1年次前期開講）の履修により、分野を問わず必要となる基本的な情報リテラシーや情報倫理、そしてデータ分析のスキルを身につけます。授業は座学だけでなく、実際にパソコンを操作する演習も組み合わせて行われます。

理工学部理工学科知能情報コース、クリエイティブ情報コース、および電気電子・情報通信コースでは、「情報基礎Ａ」に加え、専門教育科目「ソフトパス理工学」（1年次後期開講）の履修により、持続可能な社会づくりを目指すソフトパスの考え方とともに、ITS、MssS、自動運転などの都市・交通システムの最新技術から、専門分野におけるデータやAIの活用を学びます。

修了要件

1年次前期に開講される教養教育科目「情報基礎A」（2単位）を修得すること。
※理工学部理工学科知能情報コース、クリエイティブ情報コース、および電気電子・情報通信コースの学生は、上記に加え1年次後期に開講される専門教育科目「ソフトパス理工学概論」（1単位）を修得すること。

• 情報基礎（人文社会科学部）
• 情報基礎（教育学部）
• 情報基礎（理工学部）
• 情報基礎（農学部）
• ソフトパス理工学概論

期待される学修成果

1. 第4次産業革命、Society5.0　データ駆動型社会といった社会変化に数理・データサイエンス・ＡＩが深く寄与していること、また、実際の日常生活においても密接に関係していることについて説明できる。
2. 数理・データサイエンス・ＡＩが対象とするデータ活用領域は、実社会において広範囲にわたっており、各分野における知見との組み合わせにより価値が創出され、様々な課題解決に寄与していることを説明できる。
3. 社会で活用されている実データや実課題について、「データを読む、説明する、扱う」ための基本的な思考方法やＩＣＴの活用方法を習得できる。
4. 数理・データサイエンス・ＡＩを活用する上での様々な留意事項（ＥＬＳＩ、個人情報、セキュリティ、データ倫理等）の重要性を理解し、説明できる。