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ホーム >  在学生の方 >  教務情報(在学生用) >  SSUデータサイエンスプログラム

SSUデータサイエンスプログラム


「SSUデータサイエンスプログラム」は、全学共通の教育プログラムです。本教育プログラムは「情報処理基礎Ⅰ・Ⅱ」「データマネジメント基礎」といった3つの授業科目から成り、本学の学生がデータサイエンスに関する基礎的・標準的な知識・思考・関心・技能を、演習などを通して体系的に修得することを目的とします。本学の学生は、本教育プログラムの内容を基盤として、自らの専門分野(経営や心理、スポーツ科学など)をより実践的に学修できます。
本教育プログラムは文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(MDASH)リテラシーレベルの認定を受けています。

対象:全学部
認定有効期限:2029年3月31日

さらに、本教育プログラムを修了した学生は、「データサイエンス基礎」「データサイエンス基礎実践」「統計学」「統計調査論」といった4つの授業科目を通して、学びをより深めることができます。

「SSUデータサイエンスプログラム」の開設について

2023.4.1
静岡産業大学

本学は、社会において急速に進む「デジタルトランスフォーメーション(DX化)」に対応した人材をより育成するため、2023年度より「SSUデータサイエンスプログラム」を開設しています。

名称

本教育プログラムの名称は以下の通りです。
「SSUデータサイエンスプログラム」

身に付けることのできる能力

本教育プログラムにより身に付けることのできる能力は、以下の通りです。

  1. 表計算ソフトによるデータの集計など基礎的情報処理能力や、個人情報保護などデータを扱う上での留意事項などを身に付けます。
  2. 社会におけるデータサイエンスの発展とそれが社会に及ぼす効果・影響を理解します。
  3. 平均・分散や推定・検定などデータの統計的な処理方法、調査票の設計や標本の抽出、結果の集計・分析など統計的な調査の設計方法を修得します。

本学の学生は、本教育プログラムにより得た能力を活用して、自らの専門分野(経営や心理、スポーツ科学など)をより実践的に学修できます。

開設される授業科目

本教育プログラムは、以下の3つの授業科目から成ります。
  • 「情報処理基礎Ⅰ」(1年次)
  • 「情報処理基礎Ⅱ」(1年次)
  • 「データマネジメント基礎」(1年次)
※( )内は配当年次を示します。

(参考)上記3科目の単位を修得済みの学生には、以下の関連4科目の履修を推奨します。
  • 「データサイエンス基礎」(2年次)
  • 「データサイエンス基礎実践」(3年次)
  • 「統計学」(2年次)
  • 「統計調査論」(3年次)
※( )内は配当年次を示します。

授業の方法及び内容

本教育プログラムの構造、本学のカリキュラムにおける位置づけ、各授業科目の内容を以下に示します。授業では、理論の修得に加えて、社会における実例の学修、表計算ソフトを用いた演習などを通して、実践力を高めます。

【資料1】本教育プログラムの構造と位置づけ、内容

修了要件

本教育プログラムの修了要件は、以下の通りです。
「情報処理基礎Ⅰ」「情報処理基礎Ⅱ」「データマネジメント基礎」の単位を修得すること。

モデルカリキュラムとの関係

本教育プログラムは、以下のモデルカリキュラムに基づきます。
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム(2020年4月)
「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」


上記のモデルカリキュラムと各授業科目の関係は、以下の通りです。

〔数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム〕と〔本学の授業科目〕の関係_ページ1

〔数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム〕と〔本学の授業科目〕の関係_ページ2

〔数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム〕と〔本学の授業科目〕の関係_ページ3

実施体制

全学教学委員会が各学部の教務委員会と連携し、本教育プログラムを編成・実施します。

申し込み

希望者は、本教育プログラムを構成する授業科目のいずれかにおいて、前期または後期の履修登録期間中、「SSUデータサイエンスプログラム」への申請を行ってください。方法は以下の通りです。
  1. 学生が以下の申請フォームにアクセスし、申請します。
  2. 申請内容は「学籍番号」「氏名」「学部」「学年」などのみで、とても簡単です。
申請フォームはコチラ
※(SSUメールにログインする必要があります)

このプログラムへの申請は、本学に在籍中一度でOKです。いずれかの授業にて一度申請すれば、再度申請する必要はありません。

参考資料

本教育プログラムに興味を持つ学生は、以下の参考資料をぜひご覧ください。

自己点検・評価(SSUデータサイエンスプログラム)