概要
本学では全学生のデータサイエンス素養を涵養する観点から、 文部科学省が定める数理・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）
（通称MDASH Literacy） における学修項目を含む本学の科目を組み合わせて、数理科学リテラシープログラムを令和６年度から構成しています。
このプログラムは明治薬科大学の全ての学科が対象で、プログラムを構成する全ての科目の履修をもってプログラムの修了が認定されます。
構成
本学の数理科学リテラシープログラムは、情報処理演習と薬の科学実習Ⅰの二教科から構成されます。
各科目名と、その科目で学習する文部省認定制度のモデルカリキュラム （令和６年改定）における学修項目の番号とタイトル、それに対応する本学科目での学習内容は以下の通りです。
●情報処理演習 (1 学年前期必修、1 単位)
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1-1 社会で起きている変化
情報処理演習１（インターネットの仕組みと社会的有用性、情報化社会の危険性とモラル）
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1-2 社会で活用されているデータ
情報処理演習２（情報検索、情報の種類、デジタル情報の形式、情報の利用と保存、信頼性の高い情報収集）
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1-3 データ・AI の活用領域
情報処理演習２（情報検索、情報の種類、デジタル情報の形式、情報の利用と保存、信頼性の高い情報収集）
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1-4 データ・AI 利活用のための技術
情報処理演習５（データの取得と整形、表計算における関数、データからの図表の作成と解釈）
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1-5 データ・AI 利活用の現場
情報処理演習３、４（レポート作成、グループ内でのプレゼンテーションとディベート）
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1-6 データ・AI 利活用の最新動向
情報処理演習２（情報検索、情報の種類、デジタル情報の形式、情報の利用と保存、信頼性の高い情報収集）
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2-1 データを読む
情報処理演習２、５（データの取得と整形、情報検索、情報の種類、デジタル情報の形式、情報の利用と保存、信頼性の高い情報収集）
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2-2 データを説明する
情報処理演習３、４（レポート作成、グループ内でのプレゼンテーションとディベート）
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2-3 データを扱う
情報処理演習２（情報検索、情報の種類、デジタル情報の形式、情報の利用と保存、信頼性の高い情報収集）
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3-1 データ・AI を扱う上での留意事項
情報処理演習１（インターネットの仕組みと社会的有用性、情報化社会の危険性とモラル）
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3-2 データを守る上での留意事項
情報処理演習１、３、６（情報化社会の危険性とモラル、、グループ内でのプレゼンテーションとディベート、表・図の作成、HTML プログラミング）
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4-3 データ構造とプログラミング基礎
情報処理演習６（HTML プログラミング）
●薬の科学実習Ⅰ (1 学年後期必修、1 単位)
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2-1 データを読む
薬の科学実習Ⅰ ①（測定とデータ処理）
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2-2 データを説明する
薬の科学実習Ⅰ ①（測定とデータ処理）
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2-3 データを扱う
薬の科学実習Ⅰ ①（測定とデータ処理）
修了要件
本プログラムを構成する各科目の学修項目は本学においてその科目の責任者が定めたものです。
その中には文部省のモデルカリキュラムに含まれる項目とそうでない項目があります。
各科目の中のモデルカリキュラムに含まれる学修項目のみを理解・習得したとしても、 必ずしもその科目の履修が完了できるわけではありません。
本プログラムの修了は、プログラムを構成する全ての科目の履修完了が条件です。
必要な手続き
本プログラムの履修のために必要な手続きは各科目の履修登録手続きのみで、 すべての構成科目の履修完了をもって自動的にプログラムの修了が認定されます。
