授業紹介データサイエンスの学びを先駆的に導入文部科学省にも選定された、次世代の教育デジタル技術を駆使することで人々の暮らしをより豊かに変革させる、デジタルトランスフォーメーション（DX）の重要性が高まっています。その進化の根幹を担うのが、データサイエンスです。滋賀大学では時代の変化を見据え、いち早くデータサイエンス教育に取り組んできました。本学が推進する「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」は文部科学省より特に先導的として「リテラシーレベルプラス」に選定、2022年には同プログラムのさらに高度な「応用基礎レベル」に選定されました。次代に求められる能力を養う実践的な取組は、社会から高く評価されています。それぞれの学部に合わせたカリキュラムで、データサイエンス・AIの基礎能力を養成滋賀大学では、全ての学生にデータサイエンスの学びや活用方法の楽しさを伝えたいと考え、各学部に応じたカリキュラムを展開しています。例えば経済学部・教育学部では、データサイエンスの基本的な技術や社会における活用事例を学修。一方データサイエンス学部では、データ収集・分析の技術など、より専門性の高い学びを進めます。文理を問わず、あらゆる分野でデータサイエンスの活用能力が求められる時代。そんな時代で輝ける人材を、滋賀大学は育成します。データ駆動型価値創造社会において、個人や企業に関する情報を扱う際には、様々な注意が必要となります。また、人工知能(AI)が普及していく中で、その利活用が社会に受け入れられるものでなければなりません。本講義では、行政及び医療に関する統計、そして、関係する法律分野の事例とビジネス現場の双方から、それぞれの専門分野の講師が情報に関して守るべきモラルやルールについて解説することにより、データサイエンティストとしての見識について考える機会を提供します。滋賀大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム「データは21世紀の石油」という言葉にも象徴されるように、データから価値を生み出すデータサイエンスの重要性が高まる近年。その背景には、ユビキタス・IoTなどの技術の進歩にともなうデータ収集のコストの低下や、通信回線、コンピュータの性能の向上など、大量のデータを収集、保持、分析できる技術の発展があります。この講義では、①データの収集・加工・処理、②データの分析、③分析結果の解釈とその活用というデータサイエンスの3要素について、多様な応用事例を交えて紹介します。Pick upPick upAI・情報倫理（データサイエンス学部生対象）データサイエンス・AIへの招待（経済学部・教育学部生対象）全学的なデータサイエンス教育TOPICS.2数理的思考やデータ分析・活用能力を持ち、データから価値を生み出すことができる人材の育成が目指されている現代。そのような期待に応えるべく、滋賀大学では全学的なデータサイエンス教育が行われています。応用基礎レベル+(プラス)選定(※2027年3月31日まで)（2022年8月にデータサイエンス学部が選定された）データサイエンス学部と教育・経済学部の連携「専門×データサイエンス」の実践力を身につける→教育学部・経済学部においても学部の副専攻プログラムを通じて数理・データサイエンス・AIを学ぶことができる体制を整えています。データサイエンス高度専門人材教育データサイエンティスト養成プログラムデータサイエンスコース経済データサイエンス教育育成イメージ･専門分野への応用基礎力の習得･各学部の専門性に応じた科目の開講・応用基礎は学部ごとのプログラム⇒全学部 応用基礎 に認定(2022.8.24)・データサイエンス学部は⇒ 応用基礎プラス に選定(2022.8.24)･初級レベルの習得全学部(計3200人)リテラシーレベル必修化⇒ リテラシープラス に選定(2021.8.4)エキスパート応用基礎リテラシー数理・データサイエンス・AI教育の全学的展開→全学部で応用基礎レベルまでの教育を推進数理・データサイエンス・AI教育プログラムの育成イメージ10
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