データサイエンス科目確認マニュアル 【令和7年度】
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「データサイエンス科目」とは
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムが取りまとめた「モデルカリキュラム」が示す「キーワード(知識・スキル)」の内容のいずれかを、授業内で扱っている科目が「データサイエンス科目」です。
「モデルカリキュラム」が示す「キーワード(知識・スキル)」とは
「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」該当資料への直リンク
- [PDF] リテラシーレベル(2024年2月改訂)の「キーワード(知識・スキル)」 P13からP21の赤枠内
- [PDF] 応用基礎レベル(2024年2月改訂)の「キーワード(知識・スキル)」 P14からP22の赤枠内
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy_20240222.pdf を加工
「キーワード(知識・スキル)」の内容のいずれかを、授業内で扱っているとは
- 以下のどちらかを満たしている状態を指します
- 授業目標に「キーワード(知識・スキル)」の内容のいずれかを含む
- 授業内容に「キーワード(知識・スキル)」の内容のいずれかを含む
「データサイエンス科目」確認方法
新たに開講する科目が、上記「1」または「2」を満たしているか確認してください。
1.満たしている場合
1-1. [Excel] データサイエンス科目チェックシート(MDASH_CheckSheet.xlsx)をコピーし、ファイル名を科目名_科目コード.xlsxに変更する
1-2. Sheet1のセル「C1」に科目名、セル「C2」に科目コードを記入する
1-3. 該当するキーワード(知識・スキル)の授業回の欄(セル「H5~W278」)に「1」を記入する(複数可)
※参考:先頭に「a」の付く学修項目Noは「応用基礎レベル」(つかないものは「リテラシーレベル」)
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- 1-1. 社会で起きている変化 (←リテラシーレベル)
- a1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス (←応用基礎レベル)
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1-4. 応用基礎レベルのキーワード(知識・スキル)において「演習やPBL(課題解決型学修)」を行っている場合は、実施しているキーワードの「演習/PBL」の欄(セルX97~X278)にも「1」を記入する(複数可)
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- 「データサイエンス科目」におけるPBLの定義は以下2つを満たす授業とする
- 社会での実例(実課題および実データ)を題材として扱っている
- 「1」の題材に対し、履修者が「キーワード(知識・スキル)」の内容のいずれかを活用し、実際に⼿を動かして学ぶ
- 「データサイエンス科目」におけるPBLの定義は以下2つを満たす授業とする
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(補足)
「暗くなったらLEDを点灯したい」等の小さな実課題であったとしても、それを解決するために電子デバイスを組み立て、プログラムを組む等につながれば「PBL」としてよい。「手を動かす」とは、Excel等でデータ処理する/プログラムを組む/RESAS等のクラウドツールを使う、等の行為を指す
1-5. 該当する「学修項⽬番号」「キーワード(知識・スキル)」「授業回」を、シラバスのキーワード欄に記載する([pdf]シラバスキーワード記入例参照)
2.満たしていない場合
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- 新設科目が、「データサイエンス科目」に該当しない場合、追加の作業はありません
その他留意事項
過去の確認で「データサイエンス科目」とした科目について、変更がある場合(スキルの変更や追加、未開講、データサイエンス科目ではなくなる等)は数理・データサイエンス・AI教育センターに連絡してください
- [Excel] 2024年度までの「データサイエンス科目」と学修項目の対応表
本件問合せ先
学務部学務課(数理・データサイエンス・AI教育センター)
- ku-data [at] adm.kanazawa-u.ac.jp
- 076-264-6071