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 教育プログラム認定制度」は、
デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・AI に関する、
大学などの正規の課程の教育プログラムのうち、
一定の要件を満たした優れた教育プログラムを文部科学大臣が認定するものである。
本学では、これまでもデジタル化に関する科目をカリキュラムに取り入れてきた。
本大学として本制度への申請をし、体系的にデジタル教育を推進していきます。

本プログラムの履修を通じて、以下の能力を身につけることができます。
また、本学では、単なる情報処理技術の習得にとどまらず、医療現場で実際に活用
できる実践的なデータ活用能力の育成を重視しています。
各学部の専門教育と連携しながら、将来の医療専門職として必要なデータリテラシーを
段階的に身につけることができます。

文部科学省㏋：
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/
suuri_datascience_ai/00001.htm

(1)　データリテラシー

• ① 様々なデータの意味を正しく理解する力
• ② 統計的手法を用いてデータを適切に解釈し、科学的根拠に基づいた判断をする力
• ③ 研究論文やガイドラインに示されたデータを批判的に評価する力

(2)　データ活用の基礎力

• ① 表計算ソフトなどを用いた基本的なデータの処理・分析技術
• ② グラフや図表による効果的なデータの可視化
• ③ データに基づいた説明力

(3)　AI 技術の理解

• ① AI 技術の基本的な仕組みと可能性の理解
• ② AI を活用した最新の動向と、活用事例の把握
• ③ AI 技術の限界の理解

(4)　データ・情報倫理・モラル

• ① 個人情報保護、プライバシーの厳格な管理に関する知識
• ② データや AI 活用における倫理的配慮と、人権尊重の理解

(5)　専門分野への応用力

• ① 臨床検査学科 : 検査データの統計解析、精度管理、AI 画像診断支援の理解
• ② 看護学部 : 患者データの統合的評価、看護記録の分析、予防医学への応用
• ③ 健康栄養学部 : 栄養疫学データの解析、栄養アセスメント、食事療法への
  　科学的根拠の活用

本教育プログラムの修了認定を受けるためには、以下の科目の中から「データサイエンス」
または「データサイエンス演習」を修得することで、修了要件を満たすことができます。
授業内容や、到達目標、成績評価・基準等は、シラバスを参照してください。

＜ 教育プログラムを構成する科目 ＞

健康栄養学部

• 　1 年前期　情報倫理（1 単位）
• 　2 年前期　データサイエンス（1 単位）

看護学部

• 　1 年後期　統計学（1 単位）
• 　2 年前期　データサイエンス演習（1 単位）
• 　3 年前期　保健統計学（2 単位）

医療科学部

• 　1 年前期　情報科学（1 単位）
• 　3 年前期　データサイエンス（1 単位）