千葉大学 数理・データサイエンス教育実施本部

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リテラシーレベル数理・データサイエンス教育プログラム

千葉大学は、平成30年度に文部科学省より「数理及びデータサイエンスに係る教育強化の協力校」として選定され、全学的な数理・データサイエンス教育を推進しています。
また、「千葉大学グローバル人材育成"ENGINE"」の一環として、令和2年度より数理・データサイエンス教育を必修化し、学術発展科目群「数理・データサイエンス科目」として「数理・データサイエンス科目(基礎)」と、「数理・データサイエンス科目(展開)」を普遍教育科目として開講しています。
この教育プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の「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(MDASH-Literacy)」に認定され、独自の工夫・特色を有する教育プログラムとして「数理・データサイエンス・AI教育プログラム リテラシーレベルプラス(MDASH-Literacy+)」にも選定されました。

プログラムの名称

学術発展科目群数理・データサイエンス科目

千葉大学の認定制度申請内容

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 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 プラス (認定期限:令和8年3月31日)

これらの科目は全学副専攻プログラム「数理・データサイエンス教育プログラム」を構成する科目になっています。

実施体制

委員会等 役割
国際未来教育基幹キャビネット全学教育センター長 運営責任者
国際未来教育基幹キャビネットデータサイエンス教育実施本部 プログラムの改善・進化
自己点検・評価
数理・データサイエンス科目専門教員集団 授業計画の策定、運営

本教育プログラムの目的

計算機の処理能力の向上と情報ネットワークの発達によって進行しつつある社会の変化について理解し、このような社会で生きていく上で必要になる情報処理・データ分析能力と情報倫理を修得することを目的とする教育プログラムです。その基盤となっている計算機・計算機ネットワークの原理と、それらが社会において果たす役割、ビッグデータの活用事例、データの収集、分析方法、AIの進歩が社会や人びとの生活をどう変えていくかについて学び、表計算ソフトやPython言語等を用いて実データの解析・可視化を行う能力を高めます。さらに、情報セキュリティ上の脅威とその対処方法、データを利活用するためのモラルや倫理、個人情報保護のために留意すべき事項について学びます。

修了要件

全ての学部・学科の学生について、数理・データサイエンス科目(基礎)2単位、数理・データサイエンス科目(展開)1単位、合計3単位を取得すること。

授業科目と内容

(1)数理・データサイエンス科目(基礎)
全学共通の必修科目「情報リテラシー」(2単位)を履修します。この授業科目では全学共通カリキュラムに基づく講義(9-10週)と学部・学科の特性を生かした実習(5-6週)の両方を行います。
「情報リテラシー」で扱うテーマと内容

(2)数理・データサイエンス科目(展開)
全学共通カリキュラムによるデータサイエンスA-D、データサイエンスに関連する特色あるテーマを扱う科目群から1科目選択して履修します。全学部・学科の学生が受講可能な数のクラスが開講されています。
数理・データサイエンス科目(展開)開講科目

モデルカリキュラムとの対応

モデルカリキュラムとの対応表

内部評価

関連Webページ

数理・データサイエンス教育プログラム(副専攻)