阪南大学では、令和2年度より、全学部全学年の学生を対象とした、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI教育プログラム「AI データサイエンスリテラシーパッケージ」を実施しています。
また、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）」に認定されています（認定の有効期限：令和８年３月31日まで）。

本教育プログラムを通じて身につけることができる能力

AI、データサイエンス、ロボティクス、IoT 等の新しい技術を理解すると同時に、新しい技術を使いこなし、社会や身の回りの課題の解決策を考える力を養い、さらに AI を用いたシステムの概要を理解し、自身の専門分野での問題を解決する AI 活用システムを立案できるようになる。

教育改善・質保証（自己点検・評価)

実施体制

本教育プログラムの実施体制は下記の通りです。
委員会等 役割
教務課長 プログラムの運営責任者
教務委員会
阪南大学AI・データサイエンス教育研究所		 プログラムの改善・進化
大学教育センター長 プログラムの自己点検・評価

実施科目と学習内容

本教育プログラムの実施科目は下記の３科目です。
※３科目とも全学部全学年が履修可能な科目であり、正規課程内において設置されています。
＜修了要件＞
・下記３科目（６単位）を修得することで認定証を交付します。
実施科目 学習内容
AIデータサイエンス総論 AI・データサイエンスを概観し、そののち各論として具体的な適用例を通じて、データの活用などの技術的側面に加えて、社会への影響、倫理的側面などを幅広く学ぶ。
AIデータサイエンス入門１ 機械学習AIサービスを使用したアクティブラーニングでAIの概要を理解する。 ・各種AIサービスへ様々なタイプのデータを入力し、それに対する結果を分析する事で、その特性を把握する。 ・AIサービスをシステムに組み入れるプログラミングを実習し、AIサービスの活用手法を理解する。 これに必要なPython言語の基礎的なプログラミング手法を実習する。自身の専門分野で役立つAIを活用したシステムを、グループワークで立案する。
AIデータサイエンス入門２

実施科目と学習内容

本プログラムを構成する授業の内容・概要（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の「導入」、「基礎」、「心得」に相当）は下記の通りです。
授業に含まれている内容・要素 授業概要 授業科目名
（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
※モデルカリキュラム導入１－１、導入１－６が該当 		まずAI・データサイエンスを概観し、そののち各論として具体的な適用例を通じて、データの活用などの技術的側面に加えて、社会への影響、倫理的側面などを幅広く学ぶ。 そのうち、本学での取組、AIの歴史に加えて、文系AI,、「東ロボくん」を通じたAI論を通じて、現在進行中の社会変化へのAI・データサイエンスの寄与や、生活との結びつきについて学んでいる。 ●AIデータサイエンス総論
（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
※モデルカリキュラム導入１－２、導入１－３が該当 		まずAI・データサイエンスを概観し、そののち各論として具体的な適用例を通じて、データの活用などの技術的側面に加えて、社会への影響、倫理的側面などを幅広く学ぶ。 そのうち、「東ロボくん」を通じたAI論やAIと移動、AIと会話、感染爆発と戦うAIという広範囲なトピックを通じて、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であることについて学んでいる。 ●AIデータサイエンス総論
（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
※モデルカリキュラム導入１－４、導入１－５が該当 		まずAI・データサイエンスを概観し、そののち各論として具体的な適用例を通じて、データの活用などの技術的側面に加えて、社会への影響、倫理的側面などを幅広く学ぶ。
そのうち、AIと創作やAIと学習データAIと移動、AIと会話などのトピックを通じて、様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例を示し、様々な適用領域の知見と組み合わせることで価値を創出することについて学んでいる。 		●AIデータサイエンス総論
（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
※モデルカリキュラム心得３－１、心得３－２が該当 		まずAI・データサイエンスを概観し、そののち各論として具体的な適用例を通じて、データの活用などの技術的側面に加えて、社会への影響、倫理的側面などを幅広く学ぶ。
そのうち、AIと創作での「AI美空ひばり」と倫理的議論、感染爆発と戦うAIというトピックを通じて、活用に当たっての様々な留意事項を考慮し、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について学んでいる。 		●AIデータサイエンス総論
（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 ※モデルカリキュラム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当 機械学習AIサービスを使用したアクティブラーニングでAIの概要を理解する。 ・各種AIサービスへ様々なタイプのデータを入力し、それに対する結果を分析する事で、その特性を把握する。 ・AIサービスをシステムに組み入れるプログラミングを実習し、AIサービスの活用手法を理解する。 これに必要なPython言語の基礎的なプログラミング手法を実習する。 自身の専門分野で役立つAIを活用したシステムを、グループワークで立案する。 ●AIデータサイエンス入門１
●AIデータサイエンス入門２
プログラムを構成する授業の内容・概要（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の「選択」に相当）は下記の通りです。
授業に含まれている内容・要素 授業科目名称
テキスト解析 AI・データサイエンス入門１
画像解析 AI・データサイエンス入門２
データ活用実践（教師あり学習） AI・データサイエンス入門２

阪南大学 AI データサイエンスリテラシーパッケージの今後の計画

阪南大学を卒業する全学生がリテラシーパッケージの履修者となるよう2024年度より「AIデータサイエンス総論」を全学必修科目として、「AI・データサイエンス入門1/2」についても全員履修科目に位置づけ、80％以上の学生が修了するよう推進する。
現行科目 新規科目
AIデータサイエンス総論 自由選択科目 必修科目
AIデータサイエンス入門1/2 自由選択科目 全員履修科目