修了要件
看護学部では、プログラム①～④の「情報リテラシー」、プログラム⑤「統計学」は必修科目、プログラム⑤「データ処理演習」については選択科目である。すべてを履修し単位取得すること。
| 授業に含まれている内容・要素 | 講義内容 | |
|---|---|---|
| （１）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 | 1-1 | 第1学年：「情報リテラシー」（必修） ・授業タイトル「データサイエンスとは何か」授業項目「データサイエンスとは」「社会で活用されているデータ」 |
| 1-6 | 第1学年：「情報リテラシー」（必修） ・授業タイトル「データ・AI の活用領域」授業項目「データの活用領域」 |
|
| （２）「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もの | 1-2 | 第1学年：「情報リテラシー」（必修） ・授業タイトル「データサイエンスとは何か」授業項目「データサイエンスとは」「社会で活用されているデータ」 |
| 1-3 | 第1学年：「情報リテラシー」（必修） ・授業タイトル「データ・AI の活用領域」授業項目「データの活用領域」 |
|
| （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、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 | 1-4 | 第1学年：「情報リテラシー」（必修） ・授業タイトル「データ・AI の活用領域」授業項目「データの活用領域」 |
| 1-5 | 第1学年：「情報リテラシー」（必修） ・授業タイトル「データ・AI の活用領域」授業項目「データの活用領域」 |
|
| （４）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）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする | 3-1 | 第1学年：「情報リテラシー」（必修） ・授業タイトル「データ・AIの活用領域」授業項目「データの活用領域」「データ・AI利活用における留意事項」 ・授業タイトル「情報検索とファイル操作」授業項目「ネット利用時の諸注意」 |
| 3-2 | ||
| （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もの | 2-1 | 第1学年：「統計学」（必修） ・授業タイトル「基本的な用語とデータ」「基本的なデータの種類」「質的データの分類」「量的データの分類」「記述統計と推測統計の区別」「1変数の記述統計」「ヒストグラム」「データの分布と代表値」「データのばらつきの指標」「標準偏差および分布の形状」「質的2変数の関係」「量的2変数の関係」 |
| 2-2 | 第1学年：「統計学」（必修） ・授業タイトル「基本的な用語とデータ」「基本的なデータの種類」「質的データの分類」「量的データの分類」「記述統計と推測統計の区別」「1変数の記述統計」「ヒストグラム」「データの分布と代表値」「データのばらつきの指標」「標準偏差および分布の形状」「質的2変数の関係」「量的2変数の関係」 |
|
| 2-3 | 第2学年：「データ処理演習」（選択） ・授業タイトル「データ処理の基本」「統計学の基礎的事項の理解1・2・3」「実際のデータを利用して統計処理1・2」「検定について1・2・3・4・5」「データ解析より表の作成・分析手法」「アンケート集計・分析」 |
プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本学の数理・データサイエンス・AI教育プログラムは、 「データを正しく評価、活用する基盤となるリテラシーを身に着け、Society5.0における医療人として必要なデータサイエンスの基礎を修得する」「データサイエンスおよびAI導入により激動する未来の医療界における自 らの在り方を省察し、諸問題を解決する能力涵養」を学修目標としています。