「データサイエンス ・AI教育プログラム」
１．目的
本学では、学生のデータサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、データサイエンス・AＩを適切に理解し、それらを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うことにより、学生のデータサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力の向上を図ります。
２．概要
次の５つの到達目標（コアカリキュラム）に基づいて、構成されたデータサイエンス・AIに関する科目を開講します。それらの科目の単位を修得することにより、プログラム修了となります。
①数理・データサイエンス・AIは、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ものであること。
②数理・データサイエンス・AIが対象とする「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こと。
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、数理・データサイエンス・AIは様々な適用領域（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であること。
④ただし数理・データサイエンス・AIは万能ではなく、その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）を考慮することが重要であること。
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こと。
３．プログラム構成科目及び修了要件等
（１）プログラム構成科目
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科目名 |
単位数 |
開講年次 |
科目区分 |
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情報処理演習B |
１単位 |
１年次 |
栄養学科専門教育科目 |
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栄養情報処理演習 |
１単位 |
１年次 |
栄養学科専門教育科目 |
各科目のシラバスはこちら
（２）プログラム修了要件
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プログラム修了要件 |
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「情報処理演習B」及び、「栄養情報処理演習」の科目の単位を修得すること。（合計２単位） |
４．プログラムを修了するメリット
（１）身に付けることができる能力
データサイエンスやAIに関する基礎的な知識や技術を学び、実社会における様々な場面で活かすことができます。
（２）学修成果（修了証の発行）
プログラム修了者には「修了証」を発行します。
学修成果の１つとして、今後の科目履修や就職活動等（履歴書への記載等）で活用できます。
５．プログラムの実施体制
運営責任者の統率の下、データサイエンス・AI教育プログラム推進会議を軸として、各関係部署で連携し、データサイエンス・AI教育プログラムを実施します。
・プログラムの運営責任者：副学長
・プログラムを改善・進化させるための組織・委員会等：秋田栄養短期大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議
※各学科会議、FD委員会、キャリアセンター、短大事務室と適宜連携しながら実施します。
６．プログラムの自己点検・評価
毎年度、自己点検・評価を行い、次年度に向けた計画・実施・評価・改善の仕組み（ＰＤＣＡサイクル）を確立します。
・プログラムの自己点検・評価を行う組織・委員会等：秋田栄養短期大学データサイエンス・AI教育プログラム推進会議