(1) 現在進行中の社会変化 (第 4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等) に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

※モデルカリキュラム導入１－１、導入１－６が該当

1-1 社会で起きている変化
Society 5.0・ビッグデータ・教育における変化
○ IoT・データ駆動

1-6 データ・AI 利活用の最新事例
○ データ・AIの活用事例 (シェアリングエコノミー・WEBマーケティング)
○ IoT・データ駆動型社会

（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの

※モデルカリキュラム導入１－２、導入１－３が該当

1-2 社会で活用されているデータ
○ 観察データと実験データ
○ オープンデータ (PISA のデータ・スポーツデータ)

1-3 データ・AI の活用領域
○ AI・深層学習の活用領域の広がり

（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの

※モデルカリキュラム導入１－４、導入１－５が該当

1-4 データ・AI の利活用のための技術
○ 機械学習・回帰・分類・クラスタリング
○ データの可視化

1-5 データ・AI の利活用の現場
○ 活用事例紹介 (教育データ・ランキング・購買特性予測)
○ IoT やデータ活用事例の調査と発表 (プロジェクト学習)

（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする

※モデルカリキュラム心得３－１、心得３－２が該当

3-1 データ・AI の利活用における留意事項
○ 倫理的課題 (個人やマイノリティーの自由・プライバシー)
○ 具体例を通した学習 (個別化広告・選択的ニュース配信)

3-2 データを守る上での留意事項
○ 情報セキュリティ (情報漏洩・サイバー犯罪)
○ ICT 関連の法律 (著作権法・個人情報保護法)

（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

※モデルカリキュラム基礎２－１、基礎２－２、基礎２－３が該当

2-1 データを読む
○ データに基づく思考や判断
○ データの種類・データの要約

2-2 データを説明する
○ データ可視化の演習
○ オープンデータのデータ分析と説明活動

2-3 データを扱う
○ データ要約と可視化の演習