本プログラムは、文部科学省「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）」のモデルカリキュラムに準拠し、本学の全学生が数理・データサイエンス・AIに関するリテラシーレベルの素養を身につけることを目的としています。2025年度に全学共通の科目として開設しました。
1. 身に付けることができる能力
本プログラムの修了により、以下の能力を身に付けることができます。
- 社会における、AIとデータの活用のされ方、AIとデータの活用のための基本技術を理解すること。
- AIを身近な課題解決に活用することができ、データやグラフを読み、ばらつきや相関などの性質を理解し、説明できる基本的なデータリテラシーが身に付くこと。
- AIとデータを活用する上で、留意すべき倫理的な課題、法制度、セキュリティやプライバシー上の脅威についての概要を理解すること。
2. 修了要件
本学の学生（全学部）について、科目「AI・データリテラシー」（2単位）の単位を修得することにより、本プログラムを修了したものとします。本科目は、情報学部では必修、事業創造学部およびアニメ・マンガ学部では選択として開講しています（2026年度以降）。
本プログラムには別途のプログラム登録手続きはなく、科目「AI・データリテラシー」への履修登録をもって本プログラムへの参加と扱います。
3. 開講されている科目の構成
本プログラムは、以下の1科目で構成されています。
| 科目名 | 単位数 | 開講時期 | 学部における位置付け |
|---|---|---|---|
| AI・データリテラシー | 2 | 第3・第4学期 | 情報学部：必修／事業創造学部：選択／アニメ・マンガ学部：選択 |
本科目は、文部科学省モデルカリキュラム（リテラシーレベル）が示す以下の4要素を1科目で網羅する形で構成されています。
- 導入（社会におけるデータ・AI利活用）
- 基礎（データリテラシー）
- 心得（データ・AI利活用における留意事項）
- 選択（AI活用事例）
4. 授業の方法および内容
授業計画（全15回）
| 回 | 主題 |
|---|---|
| 1 | AI・データ利活用：AIとビッグデータの社会への影響 |
| 2 | AI・データ利活用：社会で活用されているデータ、AI・データの活用領域 |
| 3 | AI・データ利活用：データによる予測、グルーピング、相関と因果 |
| 4 | AI・データ利活用：データの可視化 |
| 5 | AI・データ利活用：人工知能の基礎技術 — 機械学習 |
| 6 | AI・データ利活用：人工知能の基礎技術 — 生成AI |
| 7 | AI・データリテラシー：AIの活用を学ぶ — AIと会社経営 |
| 8 | AI・データリテラシー：AIの活用を学ぶ — AIとアニメ・マンガ |
| 9 | AI・データリテラシー：データの活用を学ぶ — 分布・ばらつき・誤差 |
| 10 | AI・データリテラシー：データの活用を学ぶ — 相関と因果、クロス集計・相関係数行列 |
| 11 | AI・データリテラシー：データの活用を学ぶ — グラフによる視覚化 |
| 12 | AI・データリテラシー：データの活用を学ぶ — 世の中のデータを活用する |
| 13 | AI・データ留意事項：AIに関する倫理的課題、負の事例紹介 |
| 14 | AI・データ留意事項：データサイエンスにおけるセキュリティとプライバシー |
| 15 | 全体のまとめ・さらなる学びに向けて |
シラバスの詳細はこちら（本学シラバス検索）をご参照ください。
5. 実施体制
本プログラムの運営、改善および自己点検・評価は、開志専門職大学 数理・データサイエンスセンター（以下「センター」）を中心に行います。センターは、本学の数理・データサイエンスセンター規程に基づき設置・運営されています。
- プログラム改善体制: センターが日常的な改善活動を担い、全学的な調整が必要な事項は教務委員会と連携して対応します。
- 自己点検・評価体制: センターが定期的に自己点検・評価を実施し、全学的な調整が必要な事項は自己点検・評価委員会と連携して対応します。
6. 自己点検・評価の結果
履修者数・修了者数
- 2025年度：22名（86%）
自己点検報告書
（準備中）