23Utsunomiya University | Guide Book 2025情報の計測・処理・通信技術の発展により、多種多様な大量のデータで■れる今日。「21世紀の石油」とも称されるそれらのデータから価値ある情報を抽出し、それを課題解決や意思決定に活かす一連のプロセスは「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。このような社会で活躍できる人材を養成するために、宇都宮大学では体系的データサイエンス教育を展開しています。※Learning+1とは：現代の多様に複雑化する諸課題に対する理解を深め、解決に向けて行動するためには、複眼的な知識や視点を身に付けることが大切になってきています。そこで、学部における専門教育にプラスして、多様な他の領域の知識や能力を身に付けることができるプログラムです。企業や行政等においてデータを利活用できる基礎的素養を持った「データサイエンス人材」が必要とされており、大学等の教育機関はその養成が求められています。社会全体における需要の高まりを受けて、内閣府は大学・高専卒業者の全員（50万人／年）がデータサイエンスのリテラシーレベルを修得し、さらに大学・高専の50％（＋高校の一部）にあたる25万人／年の学生が応用基礎レベルを修得することを、令和７年までの目標として掲げました。宇都宮大学では、この内閣府が掲げた育成目標と本学の目標である「未来社会において文理の枠組みにとらわれることなく地域創生に中心的に携わることのできる教養と専門性を持った人材の育成」の両方を達成するために、文理融合のデータサイエンス教育を基盤教育と各学部の専門教育において実施しています。加えて、令和５年度からは、課題を解決するための実践的な知識や技術を体系的に学べる「文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（応用コース）」を新設します。学部別に構成されており、所定の科目を履修することで、プラスαの資質能力として就職・進学におけるアピールポイントとなることが期待されます。全学プログラムLearning＋1■のひとつとして展開していきます。基盤教育では、全ての学生がデータサイエンスを日常生活や仕事場で使いこなすことができる基礎的素養を身に付けることを目標としています。そこで、基盤教育科目として「データサイエンス入門」、「データサイエンス基礎」、「実践データサイエンス」の３科目を開講し、データの基本的な扱い方、プログラミングを用いたデータ分析、AI（人工知能）・機械学習の基礎など、幅広く学ぶカリキュラムを用意しています。さらに令和３年度から、全学のデータサイエンス教育を推進するために、「文理融合型数理・データサイエンス教育プログラム（基礎コース）」の運用が始まり、同年８月に文部科学省が推進する「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）」に認定されました。UU Learning Innovation 1：宇大スタンダードの設定◆ ビッグデータ時代を生きる学生への教育◆ 上位コースの新設で、さらに加速する◆ 全学部生が身に付ける データサイエンスの基礎UU LearningInnovation 文理融合型数理・データサイエンス教育プログラムの展開new wayS of learning
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