プログラムの概要

東京学芸大学では、教育の情報化に対応できる教育人材を養成するため、ＩＣＴ関連科目授業運営部会を実施主体として令和５年度カリキュラムより「『教育のためのＣＳ・ＤＳ・ＡＩ関連スキル』学修プログラム」を運用しています。
（ＣＳ・・・コンピュータ・サイエンス、ＤＳ・・・データ・サイエンス、ＡＩ・・・人工知能）

上記プログラムのうち、「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」として、全学生が１年生春学期に「ＡＩ時代の情報」（２単位）、２年生春学期に「教育のためのデータサイエンス」（１単位）を卒業要件上の必修単位として修得することで、現代社会において必要とされる数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識・技術（リテラシーレベル）を活用できる学校教員および教育支援者を養成します。

また、リテラシーレベルの必修２科目とは別に、「ＣＳ・ＤＳ・ＡＩに関連する科目」を全学共通科目として１３科目開設しており、学生各自が選択し履修することで、さらに「ＩＣＴ活用力」、「情報教育力」、「ＡＩ・データ活用力」等のスキルを学修することができます。

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「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」は、文部科学省による「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）」の令和７年度中の認定に向けて申請準備中です。

プログラム授業科目一覧

※各授業科目の学習内容は授業ガイド（シラバス）でご確認ください。

「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」修了要件

「ＡＩ時代の情報」（２単位）及び「教育のためのデータサイエンス」（１単位）を修得すること。
※「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」を修了することで、ＴＧＵポートフォリオにその旨が表示されます。
※「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」以外の選択科目を修得した場合、教養科目および教育創成科目のそれぞれの履修条件に従って卒業要件単位としてカウントされます。履修条件を超えて修得した場合は自由選択科目としてカウントされます。

プログラムによって身につけることのできる能力

「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」修了要件の２科目を修得することで、現代社会において必要とされる数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な知識・技術を身につけることができます。授業の概要は以下のとおりです。

「ＡＩ時代の情報」では、情報化社会における技術の発展やそれに伴う社会の変化に対し、主体的に対応できる能力と態度を育成することをテーマとし、以下を到達目標として掲げます。
①教員及び教育支援者として、情報及び情報通信技術を適切かつ効果的に活用しながら、問題を発見・解決したり自分の考えを形成したりしていくために必要な知識と技術を身に付ける。
②現代社会におけるデータサイエンス・AIの役割を理解し、情報通信技術を利用して初歩的なデータ分析ができるようになる。
 
「教育のためのデータサイエンス」では、データサイエンスに関する基本的な考え方や知識・技能を身につけ，それを教育の場で適切に利活用できるようになるため，以下の力を習得する授業を行います。
①データを集める力：データの種類，性質などを理解し，データを適切に取得するための技法や考え方を理解している。
②データで伝える力：データで伝えることの意味を理解し，データの性質に応じた効果的かつ誤解のない視覚表現をすることができる。
③データを使う力：データから何ができるかを理解し，適切にデータを変換し，データに基づいて意思決定をする事ができる。多様な分析の方法があることを理解できる。
④データをよむ力：視覚表現されたデータを正確に読み取る事ができる。分析の目的に応じた着眼点を持つことができる。
⑤データを活用して価値を実現する力：①～④の力を基盤として、問題解決プロセスを理解し、価値抽出を行うことや価値実現につなげることをイメージできる。 

また、選択の１３科目を履修することで、各科目の特徴に応じた「ＩＣＴ活用力」、「情報教育力」、「ＡＩ・データ活用力」等のスキルを発展的に学修することができます。

プログラムの自己点検評価書

• 令和６年度「『教育のためのＣＳ・ＤＳ・ＡＩ関連スキル』学修プログラム」における「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）」自己点検・評価結果

申請資料

• 東京学芸大学　申請資料一式（pdf）※認定を受け次第公表いたします