{"created":"2025-06-13T04:36:15.268862+00:00","id":2000222,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"05595e47-fb3e-4607-8d65-77e0e6844890"},"_deposit":{"created_by":13,"id":"2000222","owner":"13","owners":[13],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"2000222"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:jumonji-u.repo.nii.ac.jp:02000222","sets":["7:11:1748936727826"]},"author_link":[],"item_10002_biblio_info_7":{"attribute_name":"bibliographic_information","attribute_value_mlt":[{"bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2025-03-28","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicPageEnd":"140","bibliographicPageStart":"129","bibliographicVolumeNumber":"55","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"十文字学園女子大学紀要","bibliographic_titleLang":"ja"},{"bibliographic_title":"Bulletin of Jumonji University","bibliographic_titleLang":"en"}]}]},"item_10002_description_5":{"attribute_name":"抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"政府の「AI 戦略2019」に基づき、全ての大学生・高専生に対して数理・データサイエンス・AI 教育を実施することが求められている。本稿では、日本の大学における「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」の実施状況と課題を整理、検討した。まず、モデルカリキュラムの内容を「導入」「基礎」「心得」「選択」の4 項目から成る学修項目ごとに整理し、2024年のカリキュラムの改訂で生成AIに関する内容が追加された点を考察した。\n　教育方法の実践例として、５ つの大学を取り上げ、リテラシーレベルの数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの設計のために、また、その評価のために、どのような課題があるかを検討した。その結果、各大学の特性に合わせモデルカリキュラムの項目を精選した上で、文理を問わず全学生に対して、楽しく分かりやすい教育を提供する必要があること、生成AI などの最新技術への対応が求められていること、実習時のサポート体制の充実が課題であること、教育効果の検証と継続的な改善が重要であることなどの展望を得た。それらを踏まえ、本学のような私立文系大学での教育方法の工夫として、作成する動画教材自体に生成AI による音声合成技術を利用した対話を導入することで、データ思考の涵養という重要な学修目標に応えられる可能性が示された。【査読あり】","subitem_description_language":"ja","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_10002_source_id_9":{"attribute_name":"item_10002_source_id_9","attribute_value_mlt":[{"subitem_source_identifier":"2424-0591","subitem_source_identifier_type":"ISSN"}]},"item_creator":{"attribute_name":"著者","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"中村,健太郎","creatorNameLang":"ja"},{"creatorName":"ナカムラ,ケンタロウ","creatorNameLang":"ja-Kana"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"安達,一寿","creatorNameLang":"ja"},{"creatorName":"アダチ,カズヒサ","creatorNameLang":"ja-Kana"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"新行内,康慈","creatorNameLang":"ja"},{"creatorName":"シンギョウチ,コウジ","creatorNameLang":"ja-Kana"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"NAKAMURA,Kentaro","creatorNameLang":"en"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"ADACHI,Kazuhisa","creatorNameLang":"en"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"SHINGYOCHI,Koji","creatorNameLang":"en"}]}]},"item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"item_resource_type","attribute_value_mlt":[{"resourcetype":"departmental bulletin paper","resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_6501"}]},"item_title":"数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度における教育実践の課題と展望","item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度における教育実践の課題と展望","subitem_title_language":"ja"},{"subitem_title":"A Review of Teaching Methods Based on ‘Approved Program for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Education’.","subitem_title_language":"en"}]},"item_type_id":"10002","owner":"13","path":["1748936727826"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2025-06-13"},"publish_date":"2025-06-13","publish_status":"0","recid":"2000222","relation_version_is_last":true,"title":["数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度における教育実践の課題と展望"],"weko_creator_id":"13","weko_shared_id":-1},"updated":"2025-06-16T05:21:10.093233+00:00"}