盛岡大学では、数理・データサイエンス・AIを活用した課題解決に取り組むための基礎的な知識と技術を涵養し、多様な時代や社会のあり方に広く目を向け、AIや情報技術を活用しながら、データや情報を適切に収集・分析・説明するための基礎的な素養を有する人材を育成することを目指し、令和7年度から、全学部の学生を対象とした数理・データサイエンス・AI教育プログラムを実施しています。
身に付けることのできる能力
- 多様な時代や社会のあり方に広く目を向け、情報ツールを駆使しながら、情報を収集・分析・説明できる。
- 基礎的なデータ処理、データ分析、および可視化ができる。
- データや情報を扱う上での情報保護、情報セキュリティ、情報倫理を理解し、必要な対応ができる。
- データや情報、AIを活用した課題解決に取り組むための基礎的な知識と技術を身につける。
修了要件
所属する学部、学科にかかわらず、教養科目の中から「情報処理基礎」及び「情報処理応用」の2科目（各2単位、合計4単位）を履修し、単位を取得すること。
教育プログラムを構成する科目
- 情報処理基礎(2単位)
- 情報処理応用(2単位)
授業の方法・内容
「情報処理基礎」では、情報処理に関する基本知識や技術に加え、情報を適切に扱うための情報セキュリティや情報倫理・AI倫理について習得する。具体的には、インターネット検索や電子メールの活用、文書作成・表計算ソフトの基本操作を学ぶ。さらに、データサイエンスの基盤となる「情報の整理・可視化・分析」の能力を養うことを目標とし、実践的な演習を交えた授業を実施する。
「情報処理応用」では、より応用的な知識と技術を深めるとともに、データサイエンスの実践的な素養を育む。文書作成や表計算、プレゼンテーション、Webページ制作など、現代社会に即した情報表現技術の修得を目指す。また、実データを扱う演習を通じて、データを客観的に分析し評価する能力を身につけることを目標に授業を実施する。
実施体制
- 運営責任者
- 学長
- 改善・進化させる組織
- カリキュラム委員会
- 教務委員会
- 教養教育委員会
- 自己点検・評価を行う組織
- 自己評価委員会
- 教務委員会
- 教養教育委員会