早急に導入が求められる大学のために「数理・データサイエンス・AIリテラシー オンライン教材」を提供

買切りプランで、次年度以降の運用コストも削減につながる

理系・文系を問わず、今やすべての大学にデータサイエンスリテラシー教育が求められています。今すぐに数理・データサイエンス・AI講座を立ち上げなければならない。しかし、教員不足、準備不足で困っている。そんな悩みの声にお応えする大学向けのオンライン教材が登場しました！



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なぜオンライン教材が必要か？　
オンライン教材には、数々のメリットがあります。
・オンライン教材なので、学習の場所を問わない
・すぐに、講座を開設することができる
・教材により、授業のクオリティを確保できる
・教育環境・プログラムの整備がうたわれているが、現場では指導者が不足している
・一部の指導者の負担を軽減する（指導できる教員に業務が集中）

ビデオ教材の重要性
「本学は、教員もいるので授業ができています」というケースもあるかもしれません。
ですが、文部科学省が求めているのは、「希望すればだれでも受けられる環境」。
その環境づくりの条件を満たすために、ビデオ教材を入れたカリキュラムが最適です。

ChatGPTやAIへの対応は、教育現場の大きな課題
ChatGPTや生成AI技術が飛躍的に普及する一方で、AI技術を使いこなすための「倫理観」が、今こそ教育の場で必要とされる時はありません。AI社会で考えるべき「倫理観」についても、この講座を通じて学ぶことができます。

この教材で身につけることができる能力は？
数理・データサイエンス・AI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（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に対応した内容です。以下のようなスキルを身につけることができます。
・データ分析・活用の基礎的能力
・AI技術の理解とその可能性と限界についての認識
・AIを実際に活用する基礎的な経験
・倫理的なAI活用のスキル
・統計情報の正確な解釈とデータに基づく意思決定力
・数理的思考と問題解決スキル
・Society5.0に関する必須の知識と思考力

具体的な講座の内容
AI入門（1）
AI技術を使う社会AI技術を使ってみる(認識AI／生成AI)／AI技術を使う社会／知識とは何か／対話という思考方法（ChatGPT）／知識の技術化が意味すること／AI技術が抱える課題　など

AI入門（2）
AI技術は何故うまくいくのかAI技術の歴史／計算する機械／学習すると言うこと／ニューラルネットワークと計算モデル／現在のAI技術／自然言語処理　など

AI入門（3）
AI技術がかかえる期待と不安現在の計算と知識が抱える課題／AI技術がもたらしている現在の問題／技術による社会変化の加速化／A社会格差の増大／AI技術がもたらす不安／AI技術が生み出すものは何か　など

自然言語処理入門
テキストマイニングを知る／テキストマイニングツール紹介（KH Coderなど）／テキストマイニングの実践

データ分析（１）
基礎編データの種類／基本統計量による要約／グラフによる要約／単純集計／クロス集計など

データ分析（2）
応用編母集団と標本／検定の必要性／t検定／色々な検定　など

データ分析（3）
発展編散布図と相関関係／相関係数／層別と分類／階層的クラスタリング　など

深層学習(1)
機械学習とは何か分類と予測は知能である／分類の応用／機械学習という考え方／分類の課題／2クラス分けの学習／公開データセットの利用　など

深層学習（2）
ニューラルネットワークモデルニューラルネットワークの表現力／機械学習を可能とする機構／目的関数を最小化するための方法／パーセプトロンを構成する／多層化パーセプトロン　など

深層学習（3）
深層学習畳み込みニューラルネットワーク／深層学習／ニューラルネットワーク学習の優位性／リカレントニューラルネットワーク／深層学習の体験がもたらすこと　など
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※１本の講座は、40分～60分程度となります。（残りの時間は各大学で演習などに取り組んでいただきます）




画面サンプル

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導入・運用しやすい販売形態（買い切りプラン）
無期限・人数無制限の買い切りプランなど、導入しやすく、次年度以降も運用しやすい販売形態でご提供しています。
※人数無制限・使用期限付きプラン、あるいは、人数制限・使用期限付きのプランなどもあります。貴学のご希望にあわせてプランをご提案いたします。お気軽にご相談ください。

オンライン教材の講師陣
・水谷正大（大東文化大学教授）
・末吉美喜（日本女子大学 大学院 非常勤講師）
・内田治（東京情報大学非常勤講師、日本女子大学大学院非常勤講師）

教材監修
教材は、東京農業大学による監修です。

さらに、オプション教材（生成AIなど）緊急リリース決定！
生成AIにどのように向き合ったらよいか。どのような使い方ができるか。
飛躍的に普及する生成AIを学ぶために、3講座をリリース決定いたしました！
（リリースは、2024年1月予定／オプション教材は今後の予定であり、若干の変更の可能性があります。）

・深層学習（1） はじめてのニューラルネットワーク（仮称）
・深層学習（2） ディープラーニングの発展（仮称）
・深層学習（3） 生成AIの仕組みと使い方（仮称）

【講師】
山本幸太郎（株式会社想隆社 代表取締役）
電子情報通信学会　ECEプログラム認定講座「プログラミング言語とAI」講師。専門学校でディープラーニング等の講座を担当するほか、大学で非常勤講師を行う。

制作・販売（お申込み・お問い合わせ先）
リトルスタジオインク株式会社
https://ds.little-studios.co.jp/　
※「大学のカリキュラムにどのように組み込むか」も、ご相談に乗ることが可能です。大学でのワークショップのご相談やアレンジも可能です。
・リーフレット
https://prtimes.jp/a/?f=d110776-3-2b0aabbecfcefb442824df3c639c69a5.pdf

■リトルスタジオインク株式会社について
リトルスタジオインク株式会社は、総務省統計局、統計研究研修所、内閣府、経済産業省等で統計／データサイエンス関連のeラーニング教材を多数制作している実績があります。

■会社概要
社　名　：リトルスタジオインク株式会社
所在地　：東京都渋谷区猿楽町29番10号　ヒルサイドテラスC-21
代表者　：代表取締役　町田 保
設立：1983年8月3日
URL：https://little-studios.co.jp/
事業内容：デジタルメディアのコンテンツ企画開発・制作／既存メディアのソフト企画・制作／商品企画と関連事業の企画開発・制作／技術企画・開発マネージメント

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