Q&A

9.Q&A
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1	データサイエンスって何ですか？	以下のホームページに簡潔に説明されています。技術的な語句もあり難しいかも知れませんが、特別講義データサイエンス基礎を履修して理解を深めてください。その他にも色々な説明がありますので、各自調べてみてください。 https://aws.amazon.com/jp/what-is/data-science/
2	数理・データサイエンス・AI は社会で具体的にどのように活用されているのか教えてください。	以下のホームページでも記載している通り、これからの社会の様々な場面で活用できる基礎的な知識が身につきます。農業分野ではスマート農業技術等、これからの発展が期待されています。 https://www.nodai.ac.jp/datascience/ https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/ https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/
3	パソコンスキルに自信がないのですが、そういう人でもついていけますか？	情報基礎（一）、（二）の単位を修得していれば、問題ありません。また、プログラミングの知識や経験がない学生でも理解できるよう配慮しています。
4	文系の学生でも理解できるレベルでしょうか？課題が重くないか心配です。	特別講義データサイエンス基礎の履修対象者は、文系・理系を問いません。一部、重い課題もありますが、自身をスキルアップするためには、それなりの努力が求められます。学生諸君の研鑽に期待しています。
5	研究活動、就職活動、あるいは就職後に役立ちますか？	これからの時代に必須の知識、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力が身につくので、今後の研究活動、就職活動に大いに役立ちます。
6	本プログラムを修了することにより、進学・就職等にどのようなメリットがありますか？また、2024 年度に文部科学省へ申請予定とのことですが 2023 年度と違いがありますか？	所定の単位を修得すると修了を認定し証明します。2023 年度からプログラムを開始し、2024 年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に申請予定です。2023 年度開講のプログラムと 2024 年度開講のプログラムは同一内容ですが、各々の修了証書の形式は未だ明確には決定していません。本プログラムを終了することにより、進学・就職等での活用が期待できます。
7	勉強しておいた方が良い科目、読んでおいた方が良い書籍、サイト等あれば教えてください。	特別講義データサイエンス基礎を履修する場合、情報基礎（一）、情報基礎（二）の単位は修得済であることが前提です。その他の前提知識は不要ですが、数理・データサイエンス・AI が農業分野でどの様に活用されているかを事前学習しておくと、より興味を持って講義に取り組めるでしょう。
8	情報基礎（一）、（二）との違いを教えてください。また授業内容の詳細を教えてください。	情報基礎（一）、（二）の授業内容は情報リテラシーの基礎と位置付けられます。一方、特別講義データサイエンス基礎は Society5.0 時代における必須知識、数理・データサイエンス・AI リテラシーの修得を目指しています。授業内容の詳細は、以下を参照してください。 https://nodaiweb.university.jp/datascience/
9	特別講義データサイエンス基礎は前期・後期のどちらに、また何曜日の何限に開講されるのでしょうか？	前期の月曜日 5 時限に開講されます。授業形態はオンデマンド授業、ライブオンライン授業の併用です。授業内容の詳細は、以下を参照してください。 https://nodaiweb.university.jp/datascience/
10	特別講義データサイエンス基礎の成績評価の方法について教えてください。	毎回の授業において課す課題（Forms で回答）により、総合的に評価します。また、No.13～No.16 のワークショップではグループ内での貢献度も評価します。
11	特別講義データサイエンス基礎を履修する際に求められる数学のレベルを教えてください。	高校数学における統計学レベルの数学は理解していることが望ましいと考えています。
12	特別講義データサイエンス基礎の具体的な内容は事前に確認することができるのでしょうか？	以下のページに記載している授業内容を実施します。オンデマンド教材の公開時期は、今後検討します。 https://nodaiweb.university.jp/datascience/
13	特別講義データサイエンス基礎の授業はどの程度丁寧にサポートしてもらえますか？	授業はオンデマンドとライブオンラインの併用です。従って、オンデマンドの授業は何度でも聴講できます。それでも理解できない場合は、質問の時間を設けていますので、事前に質問フォーム上から質問をしてください。ライブオンラインの質問時間にまとめて回答します。
14	特別講義データサイエンス基礎の講師は富士通の人が担当しますか？	16 回の授業の内、6回分のライブオンライン授業については、本学と包括連携協定を結んでいる富士通株式会社の派遣講師陣が担当します。
15	特別講義データサイエンス基礎の講義動画の配信は一括公開なのか、それとも順次公開なのでしょうか？	授業内容は体系的に順序立てて構成されていますので、講義動画は順次公開して行く予定です。
16	特別講義データサイエンス基礎の授業は卒業要件に必要な単位数に含まれますか？	卒業要件（124 単位）に含めることができます。
17	同じ時限に他に履修したい科目があった場合、両方一緒に履修することは可能ですか？	ライブオンラインの授業がありますので、特別講義データサイエンス基礎を履修する場合、前期の月曜日 5 時限には他科目を履修することはできません。
18	特別講義データサイエンス基礎は、選択科目でしょうか？それとも必修科目でしょうか？	選択科目です。
19	授業方法のライブオンラインは zoom による双方向的なものですか？	双方向です。
20	受講料はかかるのでしょうか？	かかりません。
21	将来データサイエンス・AIを農業のなかで活かせるよう、大学院でデータサイエンスについて勉強したいと考えています。何かアドバイスをお願いします。	大変意欲的な質問です。まず、日々の生活の中でアンテナを常に張り巡らせ、様々な分野での AI・データサイエンス活用事例をネット記事、新聞、雑誌、テレビ番組等で情報収集しましょう。その上で、自身の専門分野の中で、どのように活用できそうかについて、思いを巡らせるようにしてください。また、この授業を受講した上で、統計学、数理科学、情報科学、プログラミング等の更なる知識の習得に努めて行きましょう。
22	No.13～No.16 のワークショップ(農業における AI 活用)は、どの程度の難易度でしょうか？	担当教員の指導の下、グループメンバーと一緒に積極的にグループワークに関わり、課題に取り組むことにより、AI による課題解決のための基礎的スキルが身につきます。特別に高い難易度は考えていません。
23	特別講義は前期の上限単位数の計算に含まれますか？	通常の科目同様、上限単位数に含まれます。
24	教科書はあるのでしょうか？	特に教科書は指定していません。授業のコマごとに担当者がオリジナルの資料を用意します。市販の教科書も多数ありますので参考にしてください。
25	特別講義の成績はGPAに関係しますか？	通常の科目同様、GPA算定に関係します。
26	ライブオンラインは、顔出し（カメラあり）で行ないますか？	No.13～No.16のワークショップでは、Zoomオンライン上でグループワークを行います。ディスカッションやコミュニケーションを活性化するためにWebカメラによる顔出しを奨励します。Webカメラ付きのPCがない場合は、PCとカメラ付きのスマホやタブレット等を併用することも有効です。
27	他大学で修得し単位の認定を受けた科目（統計学）があるのですが、それは数理・データサイエンス・AI教育プログラムの関連科目の修得と認めていただけるのでしょうか？	他大学で修得した科目（統計学）が所属学科における授業科目として認定され、且つ当該科目が数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの関連科目に該当する場合、関連科目を修得済みとみなします。
28	当講義を履修したいのですが、MacBookでも履修可能でしょうか？	当講義の履修に当たっては、基本的にはMacBookでも問題ありません。ただし5コマ目の講義で使用するソフトウェア(KH Coder)はMacの場合、インストール方法が特殊であり難しいです。インストールが難しい場合は、コンピュータ自習室やコンピュータ演習室(月曜5限の授業時間のみ開室)のPCにKH Coderがインストールされていますので、そちらを利用してください。