fireinthehole

<ウェブサイト名>

<現在の時刻>

出典: 標準

検索 メニュー 本文へ ふりがなをつける 読み上げる 文字サイズ 小さく 標準 大きく 背景色 黒 青 標準 English 大学メニュー 訪問者別メニュー 交通・キャンパスマップ お問い合わせ一覧 サイトマップ 大学案内 学部・大学院 附属施設・センター等 研究活動・地域連携 教育・学生生活 進路・就職情報 入試案内 交通・キャンパスマップ 訪問者別メニュー 大学院入学希望の皆さまへ 学部入学希望の皆さまへ 社会人・地域の皆さまへ 卒業生・修了生の皆さまへ 在学生・保護者の皆さまへ TOP 教育・学生生活 特色ある取組紹介 数理・データ科学・AI教育プログラム 数理・データ科学・AI教育プログラム    プログラム概要 取組概要 体制・自己点検等の概要   本プログラムで身に着けることのできる能力 社会におけるデータ活用の事例と、そのような活用を可能とする技術(機械学習やAIなど)のおおまかな仕組みが理解できる。 また、そのような理解を基礎にして、学校教育における情報教育や統計教育の重要性を説明できる。さらに専門とする教科内容において、情報機器を適切に利用し、データ分析などの活動を取り入れ指導することができる。   修了要件 鳴門教育大学学校教育学部の学部1年次の必修科目「基礎情報教育」(2単位)を取得すること   授業科目 基礎情報教育 鳴門教育大学に入学した全学生が、教員となるために必要な情報リテラシーやデータ科学の基礎を学習するために、1年次生対象に開講される必修科目です。 座学(木曜日15回)で学んだことを、演習(火曜日15回)を通して理解を深めます。   プログラムを構成する授業に含まれる内容・概要 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム(リテラシーレベル)との対応は次の通りです。   モデルカリキュラムの「導入」・「基礎」・「心得」 授業に含まれている内容・要素 授業内容 (1) 現在進行中の社会変化 (第 4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等) に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている   ※モデルカリキュラム導入1-1、導入1-6が該当 1-1 社会で起きている変化 Society 5.0・ビッグデータ・教育における変化 ○ IoT・データ駆動   1-6 データ・AI 利活用の最新事例 ○ データ・AIの活用事例 (シェアリングエコノミー・WEBマーケティング) ○ IoT・データ駆動型社会 (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を解決する有用なツールになり得るもの   ※モデルカリキュラム導入1-2、導入1-3が該当 1-2 社会で活用されているデータ ○ 観察データと実験データ ○ オープンデータ (PISA のデータ・スポーツデータ)   1-3 データ・AI の活用領域 ○ AI・深層学習の活用領域の広がり (3)様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域(流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等)の知見と組み合わせることで価値を創出するもの   ※モデルカリキュラム導入1-4、導入1-5が該当 1-4 データ・AI の利活用のための技術 ○ 機械学習・回帰・分類・クラスタリング ○ データの可視化   1-5 データ・AI の利活用の現場 ○ 活用事例紹介 (教育データ・ランキング・購買特性予測) ○ IoT やデータ活用事例の調査と発表 (プロジェクト学習) (4)活用に当たっての様々な留意事項(ELSI、個人情報、データ倫理、AI社会原則等)を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする   ※モデルカリキュラム心得3-1、心得3-2が該当 3-1 データ・AI の利活用における留意事項 ○ 倫理的課題 (個人やマイノリティーの自由・プライバシー) ○ 具体例を通した学習 (個別化広告・選択的ニュース配信)   3-2 データを守る上での留意事項 ○ 情報セキュリティ (情報漏洩・サイバー犯罪) ○ ICT 関連の法律 (著作権法・個人情報保護法) (5)実データ・実課題(学術データ等を含む)を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・AIの基本的な活用法に関するもの   ※モデルカリキュラム基礎2-1、基礎2-2、基礎2-3が該当 2-1 データを読む ○ データに基づく思考や判断 ○ データの種類・データの要約   2-2 データを説明する ○ データ可視化の演習 ○ オープンデータのデータ分析と説明活動   2-3 データを扱う ○ データ要約と可視化の演習   モデルカリキュラムの「選択」 4-1統計および数理基礎 4-3データ構造とプログラミング基礎 4-8データ活用実践(教師あり学習) 申請資料 鳴門教育大学申請資料一式.pdf(2MB) ※申請後、「プログラム改善体制規則」および「自己点検・評価体制規則」が改正されています。  → 学部教務委員会規程(R4更新).pdf(122KB) 教育プログラムの点検・評価等 令和5年度 点検・評価報告書(203KB) 令和 4 年度 点検・評価報告書(356KB) 令和3年度 点検・評価報告書(317KB) 教育・学生生活 入学料・授業料・奨学金等 授業料一覧・納付方法(授業料・寄宿料) 入学料・授業料免除など 奨学金等 キャンパスライフ 学生生活に関する注意・連絡 キャンパスマップ ボランティア活動 学生教育研究災害傷害保険制度 健康に関するアドバイス 大学会館 体育施設・課外活動共用施設 学生宿舎 アパート・下宿・アルバイト 学生の組織(学生会・院生会) 課外活動 学生の生活と意識-学生生活実態調査報告書- 学生相談窓口 学生なんでも相談室 ハラスメントについて こんなときはこちらへ 大学祭(鳴潮祭) 授業休講について さくらマップ ライブキャンパス(在学生専用) 諸手続きについて 修学関係 授業関係 証明書関係 課外活動関係 学生宿舎関係 奨学金関係 海外渡航関係・その他 証明書などの申請について 教育 教育課程(学部) 教育課程(大学院) 学部の教育について 大学院の教育について シラバス(学部) シラバス(大学院) 成績評価(学部) 成績評価(大学院) 授業評価(学部) 授業評価(大学院) 学年暦(学部) 学年暦(大学院) 資格・免許(学部) 資格・免許(大学院) 学部標準修業年限卒業率 大学院標準修業年限修了率 学部学修継続率(退学・除籍率) 大学院学修継続率(退学・除籍率) 学位論文の提出について 学位論文審査基準 大学院(修士課程)における論文の内容に関するガイドライン 最終成果報告書の提出について 学部編入学 研究生について 科目等履修生について 長期履修学生支援センター 特色ある取組紹介 鳴門教育大学の大学改革への取組 先導的大学改革推進委託事業 教員研修評価・改善システム開発事業 教員研修モデルカリキュラム開発プログラム 教育実践学を中核とする教員養成コア・カリキュラム-鳴門プラン- 文部科学省 科学研究費補助金 「新学術研究領域研究(研究領域提案型)」 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 鳴門教育大学消費者教育推進プロジェクト 教職大学院遠隔教育プログラム 学生生活関係諸規則 学則・規程・規則 ガイドライン・要項・心得等 会則 大学案内 学部・大学院 附属施設・センター等 研究活動・地域連携 教育・学生生活 進路・就職状況 入試案内 Official SNS 個人情報保護について プライバシーポリシー このサイトについて 関連リンク 教職員募集 サイトマップ 大学院入学希望の皆さまへ 大学院修士課程希望の皆さまへ 鳴門教育大学の教職大学院希望の皆さまへ 学部入学希望の皆さまへ 社会人・地域の皆さまへ 卒業生・修了生の皆さまへ 在学生・保護者の皆さまへ 〒772-8502 徳島県鳴門市鳴門町高島字中島748番地 国立大学法人鳴門教育大学 電話番号:088-687-6000(代表) Copyright © Naruto University of Education. All Rights Reserved.

カジノミースロット ブレイキングダウン8オッズ オンラインカジノジャックポット ベガウォレット評判
Copyright ©fireinthehole The Paper All rights reserved.