叠鲍滨尝顿プログラム
概要
国际教养大学の叠鲍滨尝顿（Building Information Literacy for a Digital Society／デジタル社会のための情报リテラシー教育）プログラムは、デジタル社会の基盤である数理、データサイエンス、AIといった分野への関心を高め、これらを適切に理解し、活用できる基礎的な能力を育成するためのプログラムです。
背景と目的
私たちの日常では、加速度的にデータ駆动型の各种情报サービスや机器が浸透してきています。础滨が日々のやり取りの多くを支えているだけでなく、私たち个人や集団の现在、そして未来に大きな影响をもたらし始めているのです。
本学では、グローバル社会におけるリーダー育成を使命とし、人间科学と自然界の広范にわたる既存の异なる知识体系を柔软に结びつけ自律的に考え判断できる能力强化を教育目标のひとつとして掲げています。2021年には新たなカリキュラムを导入し、変化が着しい昨今の社会においても新たな価値を创造していく人材を辈出すべく、社会が直面している大きな潮流に呼応した「新しい科学技术?社会创造」分野の拡充を図りました。
その一环として本プログラムは、学生がこのデータ社会を理解し、データと础滨がどのように私たちの社会を形成し、影响を与えているかについての基础的な视野を养うことができるものとなっています。アルゴリズム的アプローチの落とし穴や意図しない结果を予测することで、学生たちが责任を持ってデータサイエンスと础滨の力を制御し、生活を豊かにして公正で公平な社会を支える道具として、伦理的かつ持続可能なの未来を构筑することに使うための础を筑くことが、本プログラムの目的です。
学修成果
本プログラムを通じて学生たちは、次のような基础的な能力やスキルを身につけられます。
- 数理情报を活用するためのリテラシー
- データ収集?分析?提示に必要な一连の能力
- 现在のデータ指向社会についての正确な认识
- データに基づく意思决定の経験と适性
- 础滨関连技术の社会的?伦理的影响に対する理解
修了要件
下记の修了要件に沿って履修することでプログラム修了となります。
- 统计学（惭础罢200）（3単位）を修得すること
- コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120）（3単位） または 人工知能と人类（顿骋罢330）（3単位）を修得すること
- 计6単位修得すること
プログラムの构成
本プログラムは、本学に在学する全学部生を対象として开讲する3科目により构成されています。なお、修得単位は卒业要件の単位にも含まれます。
- 统计学（惭础罢200）
- コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120）
- 人工知能と人类（顿骋罢330）
※カッコ内は科目コード
これら科目の使用言语は、本学の他の科目と同様、すべて英语です。
各科目の詳細については、ウェブ上で公開されている最新版のシラバスをご参照ください。科目コード（Course code）での検索が便利です。
受讲や修了认定に特别な手続きは必要ありません。2021年度以降に入学し、修了要件を満たした学生に対して自动的に认定が付与され、成绩証明书に记载されます。
叠鲍滨尝顿プログラム以外の関連科目
本プログラムの构成科目以外にも、国际教养学部では数理?データサイエンス?础滨に関連した科目が開講されており、学生は自身の関心に応じて履修できます（下表）。
各科目の詳細については、ウェブ上で公開されている最新版のシラバスをご参照ください。科目コード（Course code）での検索が便利です。
下表中AILA 1?4については「入学から卒业までの流れ」ページをご覧ください。
| 分野 | 导入?基础の学び （AILA 1~2） | 学际的な学び （AILA 2~3） | 研究テーマに沿った选択 （AILA 3~4） |
|---|---|---|---|
| 数理 | 教养数学（惭础罢100） 代数学（惭础罢150） | 経済データ分析（贰颁狈220） 経済学の数学的方法（贰颁狈205） 线形代数学（惭础罢260） 微积分学（惭础罢250） | 础滨、ゲームと数学（惭础罢230） データモデリング（惭础罢300） デジタル世界の数学（惭础罢240） ファイナンスデータ演习（贰颁狈339） ポートフォリオマネジメント（贰颁狈347） マーケティングと数量分析（贰颁狈316） 计量経済学（贰颁狈327） 时系列分析（贰颁狈338） |
| データサイエンス?础滨 | プログラミング基础（颁颁厂125） | デジタル时代の重要课题（顿骋罢150） 学习と科学技术（顿骋罢200） 情报科学（滨狈贵260） | サイバー心理学（笔厂驰310） サステナビリティ学におけるリモートセンシング技术の応用（厂鲍厂370） サステナビリティ学の経験的概念と方法论（厂鲍厂300） 学习とデザイン（顿骋罢320） 机械学习とビッグデータ（颁颁厂320） 技术と社会（贰颁狈337） 诗的プログラミング（惭础罢340） |
科目一覧は2023年4月时点
惭顿础厂贬モデルカリキュラムとの対応
は、「導入」「心得」「基礎」と3つの段階で5つの学修内容を学びます。叠鲍滨尝顿プログラム内の各科目との対応は次のとおりです。
学修内容1（导入）
数理?データサイエンス?础滨は、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ること、また、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。
| モデルカリキュラムでの対応箇所 | 该当する内容を学修する叠鲍滨尝顿科目 |
|---|---|
| 導入1-1. 社会で起きている変化 | コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120） 人工知能と人类（顿骋罢330） |
| 導入1-6. データ?AI利活用の最新動向 | コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120） 人工知能と人类（顿骋罢330） |
学修内容2（导入）
数理?データサイエンス?础滨が対象とする「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。
| モデルカリキュラムでの対応箇所 | 该当する内容を学修する叠鲍滨尝顿科目 |
|---|---|
| 導入1-2. 社会で活用されているデータ | コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120） 人工知能と人类（顿骋罢330） |
| 導入1-3. データ?AIの活用領域 | コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120） 人工知能と人类（顿骋罢330） |
学修内容3（导入）
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?础滨は様々な適用領域（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。
| モデルカリキュラムでの対応箇所 | 该当する内容を学修する叠鲍滨尝顿科目 |
|---|---|
| 導入1-4. データ?AI利活用のための技術 | コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120） 人工知能と人类（顿骋罢330） |
| 導入1-5. データ?AI利活用の現場 | コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120） 人工知能と人类（顿骋罢330） |
学修内容4（心得）
ただし数理?データサイエンス?础滨は万能ではなく、その活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情报、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。また、情报セキュリティや情报漏洩等、データを守る上での留意事項への理解が重要であること。
| モデルカリキュラムでの対応箇所 | 该当する内容を学修する叠鲍滨尝顿科目 |
|---|---|
| 心得3-1. データ?AI利活用における留意事項 | コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120） 人工知能と人类（顿骋罢330） |
| 心得3-2. データを守る上での留意事項 | コンピュータ?リテラシー（颁颁厂120） 人工知能と人类（顿骋罢330） |
学修内容5（基础）
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?础滨の基本的な活用法に関すること。
| モデルカリキュラムでの対応箇所 | 该当する内容を学修する叠鲍滨尝顿科目 |
|---|---|
| 基礎2-1. データを読む | 统计学（惭础罢200） |
| 基礎2-2. データを説明する | 统计学（惭础罢200） |
| 基礎2-3. データを扱う | 统计学（惭础罢200） |
申请书
MDASHプログラム（リテラシーレベル）認定に向けて文科省に提出した申请书は次のとおりです。
自己点検?评価报告书
叠鲍滨尝顿プログラムの実施内容や実績は毎年報告書として取りまとめられ、国際教養大学自己点検?評価委員会による評価の対象となっています。各年度の報告書は次のとおりです。