埼玉医科大学

全学共通
データサイエンス AI 学修プログラム

埼玉医科大学はデータサイエンス教育に積極的に取り組んでいます!

2022 年度より、医学部、保健医療学部の全ての学生を対象とする全学共通データサイエンス AI 学修プログラムが始まりました。

データサイエンスや AI は私たちの暮らしの多くの場面で使われるようになりました。医療の現場も例外ではありません。本学では全ての学生を対象に、データサイエンス教育を行います。

2023年8月25日付けで、本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(リテラシーレベル)」に認定されました。

プログラムの名称

埼玉医科大学 全学共通データサイエンス AI 学修プログラム

学修目標

データサイエンス・AI・数理への関心を高め、かつそれを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成すること

授業科目と修了要件

授業科目と内容

※表の中のリンクは令和4年度のシラバスです
内容 医学部 保健医療学部
看護学科 臨床検査学科 臨床工学科 理学療法学科
対象科目と対象年次
[導入] 項目1 データサイエンスやAIが現在進行中の社会変化に深く関与していること、また、それが我々の生活と密接に結びついていること (1年次)人体の基礎科学1 (1年次)情報リテラシー (1年次)情報科学実習 (1年次)情報リテラシー実習 (1年次)情報科学演習
項目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にとって有用であること
項目3 データ利活用の事例、すなわちデータサイエンス・AIが様々な領域の知見と組み合わさることで価値を創出すること
[心得] 項目4 データサイエンス・AIは万能ではないこと、その利活用については様々な留意事項を考慮する必要があること
[基礎] 項目5 「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」といったデータサイエンスの基本的な活用法 (1年次)人体の基礎科学1
(1年次)
人体の基礎科学2
(3年次)保健統計学 (1年次)統計学 (1年次)基礎統計学 (4年次)保健科学統計学演習
オプション 確率分布、推定、検定など、数理統計学の基礎

修了要件

学部、学科ごとに上記 2 科目を修得した学生は本プログラム修了者として認定します

全て必修科目です

修得できる主な能力

実施体制

埼玉医科大学データサイエンスAI学修プログラム運営委員会
構成員

自己点検・評価

本プログラムは、対象科目において授業アンケートを実施し、埼玉医科大学自己点検・評価委員会による自己点検・評価に基づいて、毎年度内容の改善と進化を図ります。
令和4年度の自己点検・評価のまとめ