リテラシーレベル・プログラムの目的

酪農学園大学では、デジタル社会の基盤である「数理・データサイエンス・AI」への関心を高め、当該分野に係る基礎的能力の向上を図るため、2024年度から全学群生を対象とした【リテラシーレベル・プログラム】を開始しました。

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教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定されています。

プログラム概要

本学の「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）」は、幅広い学生が履修可能となるよう、基盤教育の「自然科学教育」と「情報教育」にある１年次と2年次の配当科目を対象としています。

本プログラムは、文部科学省のモデルカリキュラムに沿う形で、「情報科学の基礎」「情報処理基礎演習」の２科目に加え、農食環境学群では「統計学I」、獣医学群では「統計学II」のそれぞれ３科目にリテラシーレベルの教育内容を網羅しています。

プログラムの前半では講義形式を中心として、数理・データサイエンス・ＡＩと実社会・実生活および農学、畜産学、環境科学、獣医学との結びつきに関する動向、課題、可能性について学び、後半では演習形式を中心として、スプレッドシート（表計算ソフト）および導入的な統計プログラミングにより、データの統計的処理、表現、分析のプロセスについて学びます。

プログラムの目的

デジタル社会の基盤である「数理・データサイエンス・AI」への関心を高め、当該分野に係る基礎的能力の向上を図ることを目的とする。

特色（講義・演習の工夫）

• データの分析を通して、意外な事実や興味深い相関関係を発見することにより、データ分析の面白さを理解できる。
• 分析結果をグラフや図などの視覚的な表現を用いた発表をすることにより、自身の学習成果を共有し、互いに刺激し合いながら学びを深めることができる。

身に付けることのできる能力

1. 統計データを整理・解釈し、「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の基本的な活用法を身に付ける。
2. 数理・データサイエンス・AIがもたらす社会変化を理解する。
3. データ・AIの利活用の現場や、そこで使用されている技術を理解する。
4. データ・AIを利活用する際の留意事項を理解する。

カリキュラム概要

履修について

科目名	開講期	単位数	必修・選択の別
情報科学の基礎	１年前（後）学期	２単位	選択
情報処理基礎演習	１年後学期	１単位	必修
統計学Ⅰ（農食環境学群）	２年前学期	２単位	必修
統計学Ⅱ（獣医学群）	２年後学期	２単位	必修

^※ ただし、農食環境学群食と健康学類（管理栄養士コース）の「情報科学の基礎」及び「情報処理基礎演習」は、2年後学期開講科目となります。
^※ 履修科目のシラバスはこちらからご確認ください。

修了について

通常の科目履修の際に、農食環境学群では「情報科学の基礎」「情報処理基礎演習」「統計学I」、獣医学群では「情報科学の基礎」「情報処理基礎演習」「統計学II」の履修登録を行い、全ての対象科目の単位を修得することを要件とします。

自己点検・評価体制

「酪農学園大学教務委員会」の下に設置された「酪農学園大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム推進委員会」において、本プログラムの「計画・策定」、「自己点検・評価」を行い、学群・学類及び関係部署と連携の上、本プログラムを推進します。