プログラムの概要
慶應義塾大学では、全学生にデータサイエンスおよび人工知能の知識・技術についての素養を身につけるための機会を提供することを目的として、数理・データサイエンス・AI教育プログラムを実施しています。
薬学部では、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（Approved Program for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Education; MDASH）に基づき、「情報・データサイエンス」分野に関する２つのレベルのカリキュラムを提供することで、様々な解析手段の理解、およびデータの本質を適切に捉える力の修得を目指しています。リテラシーレベルのプログラムでは、薬学分野で必須となるデータの適切な取扱いの基盤を作り、AIに関する基礎知識を習得し活用するための基本的な能力を育みます。より高度な応用基礎レベルのプログラムでは、数理・データサイエンス・AIを活用した課題解決につなげる実践的な能力を育成することを目指します。
これらのプログラムは慶應義塾大学薬学部の薬学科、薬科学科の両学科が対象です。リテラシーレベル、応用基礎レベルのそれぞれに設定されたカリキュラムの履修をもって、認定を受けられます。
リテラシーレベル（薬学部）
このプログラムによって身につけることができる能力
「社会におけるデータ・AI利活用」および「データリテラシー」に関して、その仕組みや技術、ならびにそれらの有用性を理解し、社会への影響を考慮しつつ、適切に活用するための基本的な知識と能力を身につける。
修了要件
以下の3科目3単位を修得すること。
「基礎情報学」（1年次必修科目1単位）
「アドバンスト情報科学」（1年次必修科目1単位）
「データプログラミング理論」（2年次選択科目1単位）
プログラムの構成
文部科学省認定制度のモデルカリキュラムにおける学修項目と各科目の授業内容との対応は、以下の通りです。同じ学修項目でも、科目によって演習内容や目標とする到達度が異なります。
＜科目概要＞
「基礎情報学」医療人および薬学関係者が取り扱う情報に関する基本的知識、情報やデータを利活用する能力、および課題発見・解決に向かう姿勢の基盤を演習を通じて身につける。
「アドバンスト情報科学」医療人および薬学関係者に必要な情報セキュリティへの意識を高め、社会における膨大なデータや情報を活用するスキルを演習を通じて身につける。
「データプログラミング理論」情報理論をふまえ、データ分析手法の一つである機械学習と関連する統計学について学ぶ。
各科目の授業の方法や内容の詳細は各科目のシラバスで確認してください。
MDASH応用基礎レベル（薬学部）
このプログラムによって身につけることができる能力
薬学および保健医療分野における多様なデータについて、その生成過程やデータ品質をふまえた適切な収集方法の重要性を理解し、収集したデータの妥当性を評価した上で、疫学／統計理論に基づき適切に管理・解析・解釈するために必要な、数理・データサイエンス・AIに関する知識と技能を身につける。さらに、それらを活用して課題解決や意思決定につなげる視点や実践力を養う。
修了要件
リテラシーレベル修了要件の必須科目（3科目3単位）に加え、以下の6科目7単位を修得すること。
「数学1」（1年次必修科目1単位）
「数学2」（1年次必修科目2単位）
「公衆衛生・疫学」（2年次必修科目1単位）
「疫学演習」（2年次必修科目1単位）
「プログラミング演習」（2年次選択科目1単位）
「医薬統計学」（3年次薬学科必修科目、薬科学科選択科目1単位）
関連した選択科目として「レギュラトリーサイエンス」（4年次選択科目1単位）を設定しています。
プログラムの構成
文部科学省MDASH認定制度のモデルカリキュラムにおける学修項目と各科目の授業内容との対応は、以下の通りです。同じ学修項目でも、科目によって演習内容や目標とする到達度が異なります。詳細は各科目のシラバスで確認してください。
各科目の授業の方法や内容の詳細は各科目のシラバスで確認してください。
プログラムの実施体制
プログラムを構成する各科目は、それぞれの科目責任者および授業担当者が責任をもって実施し、モデルカリキュラムにおける学修項目を含んだ学修成果を科目責任者が評価する。
本プログラム全体の内容およびMDASH認定制度のモデルカリキュラムとの整合性は、薬学部データサイエンス教育小委員会が確認し、その結果は薬学部カリキュラム委員会の承認を受ける。