レッドソックス

Skip to the content Skip to the Navigation センター概要 全学教育科目部門 キャリアデザイン教育・FD部門 大学教育センター諸規則 スタッフ 学生向け情報 全学教育科目　履修案内・時間割 静岡大学のGPA 特別教育プログラム 教養教育英語 英語学習支援 TOEIC/TOEFL関連 教員からのメッセージ 学生・先輩の声 就職支援担当者の目 科目ナンバリング 各種連絡フォーム 教職員向け情報 全学教育科目（教員向け） 全学教育科目の概要 全学教育科目の体系 教務マニュアル シラバス作成の手引き 授業改善（FD） 静大版FDの定義 コメントペーパー 授業相談 授業相談（教員向け） 授業相談（学生向け） 機器・動画データ貸出予約 遠隔授業・遠隔会議 プロジェクト アクティブ・ラーニング アクティブ・ラーニング種別 アクティブ・ラーニング教室 教育の質保証 地域志向科目 地域連携プロジェクト型セミナー オンライン教育 反転授業の実施 利用可能な動画教材 新入生セミナー教材 数理・データサイエンス 情報学部　数理データサイエンスAI教育プログラム 静岡大学「数理・データサイエンス」プログラム 数理・データサイエンス入門 e-ポートフォリオ キャリアポートフォリオ 法学科ポートフォリオ 交換留学ポートフォリオ 情報学部ポートフォリオ ニュースレター ニュースレター執筆規定 問い合わせ 教職センター アクセス 参考リンク お問い合わせ お知らせ 履修相談（教養） 静岡大学「数理・データサイエンス」プログラム HOMEプロジェクト数理・データサイエンス静岡大学「数理・データサイエンス」プログラム 静岡大学では，全学教育科目において「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」が作成した「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」にもとづく教育プログラムを設置しています。教育プログラムは，全学ですべての学生に必修科目として提供されている「数理・データサイエンス入門」と「情報処理・データサイエンス演習」の2科目で構成されています。 本教育プログラムは，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（リテラシーレベル）」に認定されています（認定の有効期限：令和８年３月31日まで）。 （認定の有効期限：令和８年３月31日まで） ・本学の認定制度申請内容　＊PDFへのリンク 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）とは？ 大学等の正規の課程であって、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・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ものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的とします。 引用（https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm） 更新状況 2021/07/05　令和2年度分の認定申請を行いました 2021/07/05　自己点検・評価書をアップロードしました 2021/08/25　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）の申請書をアップロードしました。   当該教育プログラムにおいて身に付けることのできる能力 本プログラムは学生の数理・データサイエンス・AIに関する以下の能力の獲得を目指します。 プログラムの構成科目と授業の方法及び内容 本プログラムは「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」が作成した「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に対応する以下の教育内容を含む「数理・データサイエンス入門（１単位）」と「情報処理・データサイエンス演習（２単位）」の２科目（必修科目）で構成されており，授業を受講することでそれらを学修することができます。 1．「数理・データサイエンス入門」（１単位必修） 数理・データサイエンス入門受講案内（令和２年度） 数理・データサイエンス入門受講案内（令和３年度） 数理・データサイエンス入門受講案内（令和４年度） 数理・データサイエンス入門受講案内（令和５年度） 数理・データサイエンス入門受講案内（令和６年度） （授業方法） 数理・データサイエンス入門は，オンライン動画を活用した完全オンライン授業です。８回分の授業回の動画をスケジュールに沿って視聴し，確認テストを受験して学習を進めます。 （授業内容） 数理・データサイエンス入門は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に対応した以下の内容で構成されています。 詳細は，以下のシラバスを確認してください。 2020数理・データサイエンス入門シラバス　＊PDFへのリンク 2021数理・データサイエンス入門シラバス　＊PDFへのリンク 2022数理・データサイエンス入門シラバス　＊PDFへのリンク 2023数理・データサイエンス入門シラバス　＊PDFへのリンク 2024数理・データサイエンス入門シラバス　＊PDFへのリンク 2．「情報処理・データサイエンス演習」（２単位必修） （授業方法） 情報処理・データサイエンス演習は，各学部ごとに専門科目を考慮して授業内容が構成されています。基本的に情報処理実習室で対面授業で授業は実施され，教科書をベースに実際にパソコンを操作しながら受講します。 （授業内容） 情報処理・データサイエンス演習では，クラスごとに設定された「表計算ソフト Microsoft Excel の基本操作とデータ処理への応用等」の授業回で，「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に対応した「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もの」について学習します。 具体的には，数理・データサイエンスを実践的に活用するための基礎知識，技術，スキルとして，以下のことを学びます。 ・データの特徴を読み解き，起きている事象の背景や意味合いを理解できる ・データを読み解く上で，ドメイン知識が重要であることを理解する ・データの発生現場を確認することの重要性を理解する ・データの比較対象を正しく設定し，数字を比べることができる ・適切な可視化手法を選択し，他者にデータを説明できる ・不適切に作成されたグラフ/数字に騙されない ・文献や現象を読み解き，それらの関係を分析・考察し表現することができる ・スプレッドシート等を使って，小規模データ（数百件～数千件レベル）を集計・加工できる 詳細は，以下のシラバスを確認してください。 2020情報処理・データサイエンス演習シラバス(静岡)　＊PDFへのリンク 2020情報処理・データサイエンス演習シラバス(浜松)　＊PDFへのリンク 2021情報処理・データサイエンス演習シラバス(静岡)　＊PDFへのリンク 2021情報処理・データサイエンス演習シラバス(浜松)　＊PDFへのリンク 2022情報処理・データサイエンス演習シラバス(静岡)　＊PDFへのリンク 2022情報処理・データサイエンス演習シラバス(浜松)　＊PDFへのリンク 2023情報処理・データサイエンス演習シラバス(静岡)　＊PDFへのリンク 2023情報処理・データサイエンス演習シラバス(浜松)　＊PDFへのリンク 2024情報処理・データサイエンス演習シラバス(静岡)　＊PDFへのリンク 2024情報処理・データサイエンス演習シラバス(浜松)　＊PDFへのリンク 修了要件・申請方法 本プログラムの修了には，以下の科目で合計3単位の修得が必要です。 数理・データサイエンス入門（1単位） 情報処理・データサイエンス演習（2単位） 必修科目のため，学生の皆さんは本プログラムへの申し込み手続きは不要です。 プログラムの実施体制・実施計画 本プログラムは，静岡大学の全学教育科目（教養教育科目）において必修科目として学生に提供されます。全学教育科目の，プログラムの自己点検・評価についての責任は，静岡大学全学教育内部質保証規則の基，各教育プログラムを所掌する担当部局において実施します。 本プログラムの所掌は，大学教育センターであり，大学教育センター内に設置された内部質保証専門委員会が責任を持ってプログラムの自己点検・評価を行います。 数理・データサイエンスの専門性の観点から，本プログラムの改善・進化を担うのは，令和２年に設置した「数理・データサイエンス教育プロジェクト研究所」となります。本プロジェクト研究所では，静岡大学におけるデータを活用し社会の課題を発見，解決できる人材を育成することを目的に，数理・データサイエンス・AI教育の全学的な普及，関連科目の整備に関する活動を行います。 実施体制の図 プログラムに関する自己点検・評価について 1．令和2年度実施分 数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム自己点検・評価報告書（令和2年度分）　＊PDFへのリンク 2．令和3年度実施分 数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム自己点検・評価報告書（令和3年度分）　＊PDFへのリンク 3．令和4年度実施分 数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム自己点検・評価報告書（令和4年度分）　＊PDFへのリンク プロジェクト アクティブ・ラーニング アクティブ・ラーニング種別 アクティブ・ラーニング教室 教育の質保証 2018思考力調査学生向けページ（共通） 2018思考力調査学生向けページ（指定） 地域志向科目 地域連携プロジェクト型セミナー オンライン教育 利用可能な動画教材 数理・データサイエンス 情報学部　数理データサイエンスAI教育プログラム 静岡大学　理学部　実践データサイエンス育成プログラム 静岡大学「数理・データサイエンス」プログラム 数理データサイエンスプログラム・オープンバッジ 数理・データサイエンス入門 数理・データサイエンス入門2020年度前期 数理・データサイエンス入門2020年度後期 数理・データサイエンス入門2021年度前期 数理・データサイエンス入門2021年度後期 数理・データサイエンス入門2022年度前期 数理・データサイエンス入門2022年度後期 数理・データサイエンス入門2023年度前期 数理・データサイエンス入門2023年度後期 e-ポートフォリオ キャリアポートフォリオ 法学科ポートフォリオ 交換留学ポートフォリオ 情報学部ポートフォリオ センター概要 学生向け情報 教職員向け情報 授業改善（FD） プロジェクト ニュースレター 問い合わせ 教職センター 履修相談（教養） Copyright ©