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
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
※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
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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