数理・データサイエンス・AI教育プログラム
数理・データサイエンス・AI教育プログラム
数理・データサイエンス・AI教育プログラム
プログラムの目的
本学は、情報科学技術を基盤とする高度なデータ社会のさらなる発展と新たな価値の創造、ならびに最適な問題解決の探求・創造を担う人材の育成を目的とする「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を構築しました。このプログラムでは、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」の「リテラシーレベル」学修項目に準拠した体系的な教育を実施します。
本プログラムにおいて身に付けることができる能力
- データサイエンスの考え方やデータの扱い方
- 情報倫理とデータ倫理の順守
- 過去から変遷を通して学ぶ情報DXの習得と最新情報への日常進化
- 医療、看護、福祉、日常生活へ浸透したICTの考え方と活用
- 情報セキュリティとデータ保護の方法論と実践論
- 日進月歩する情報科学技術の基礎とキャッチアップ
修了要件
各学科で定めている指定科目を履修し、指定科目すべての単位を修得すること
プログラム指定科目
- 医学科
「データサイエンス（第１学年 必修）」、「情報リテラシー（第１学年 必修）」 - 看護学科
「統計学（第２学年 必修）」、「情報リテラシー（第１学年 必修）」、「保健統計（第２学年 必修）」
授業内容（授業概要と到達目標）
| 授業科目名 | 授業概要 | 授業の到達目標 |
|---|---|---|
| 医学科 データサイエンス |
大量のデータの中から必要なものを取り出し、適切に活用し、新たな価値を生み出すことのできる人材の育成が以前にも増して求められるようになりました。医療分野においても、AI（人工知能）を活用した医療支援がなされており、データサイエンスを学ぶことの重要性が高まりつつあります。この講義では、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）に準拠した内容を扱います。社会におけるデータ・AI利活用及び留意点、データリテラシー、前期「統計学」で学習した内容のいくつかを実際にExcel、Pythonを用いて動かすことで、データサイエンス技術の向上を目指します。 | データサイエンス、AIが身近に用いられている例を学び、データサイエンスに関する基礎知識を習得します。また情報倫理、セキュリティーを学び、データを扱う際の注意点を知ることが目標です。Excelでは、データを視覚化する方法を学び、傾向や特徴を直感的に掴めるようになること、さらに検定を用いてデータ分析を行い、特徴を正しく検証できるようになることが目標です。またPythonの初歩を学び、プログラミングの基礎を固めます。 |
| 医学科 看護学科 情報リテラシー |
コンピュータを用いてデータを収集・加工・発信できる情報処理能力を習得します。現代の情報化社会においては、ネットワークや情報機器を用いた情報処理技術が、一般の社会のみならず、医療の現場でも重要な役割を果しています。ネットワークと情報機器を正しく理解し、適切な処理能力を身につけることを目標とします。 | メール、ワード、エクセル、パワーポイント、マクロＶＢＡなどのソフトの使い方を理解し、レポートの作成や研究発表・論文の作成に使うことができる。エクセルを用いた数値計算やデータ処理ができ、基本統計量の説明ができる。様々なデータ形式に適したグラフを作成することができる。ホームページの作成では、ネットワークへの情報発信技術を習得する。 |
| 看護学科 統計学 |
医学、看護学を学習する上で、収集したデータを統計学的に処理する技術は基本的素養の一つです。従って、看護学科においては統計学が必修科目として展開されています。本講義では、高校数学の確率統計から、ｔ検定、カイ二乗検定等の統計的仮説検定の基礎まで解説します。また統計処理ソフト（ＳＰＳＳ）を利用して、より実践的なノンパラメトリックな検定手法等も学びます。 |
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| 看護学科 保健統計 |
統計学は、地域・集団の健康状態を正しく評価するためには必須の学問で、看護師・保健師・助産師が必ず身に着けるべき知識である。疫学調査などを行う場合にも正しい方法を用いて評価することが求められている。この講義では、統計学の基礎知識を身につけるとともに、日本で行われている様々な保健統計調査および統計情報の取扱いについて正しく説明できるようになることを目標とする。 |
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プログラムの実施体制
| プログラムの改善・進化 | カリキュラム委員会 |
| プログラムの自己点検・評価 | 教育プログラム評価委員会 |
自己点検及び評価報告書
申請に係る書類
2025年4月現在 申請中
参考
問い合わせ先
旭川医科大学学生支援課