データサイエンスAI 学修プログラム

学修目標
授業科目と修了要件
修得できる主な能力
自己点検・評価

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。
MDASH

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6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

医療におけるデータサイエンス・AI の必要性を説明できる。
AI 等を扱う際に、人間中心の適切な判断を行うための、倫理等について説明できる。
情報の基本的な性質を説明できる。
情報の安全管理の考え方を説明できる。
コンピュータシステムの構成とその役割を説明できる。
文書処理の基本操作ができる。
ワークシートの基本的な操作ができる。
画像の基本的な処理をすることができる。
エクセルを用いて記述統計とグラフ作成ができる。
その他

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
令和5年度の自己点検・評価のまとめ