| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | データ・AIによって，社会および日常生活が大きく変化し，かつ自らの生活に密接に結びついていることを説明できる。 | データ・AIによって，社会および日常生活が大きく変化し，かつ自らの生活に密接に結びついていることを知っている。 | データ・AIによって，社会および日常生活が大きく変化し，かつ自らの生活に密接に結びついていることを知らない。 |
| 評価項目2 | データ・AIの活用領域の広がりを理解し，データ・AIが社会の課題を解決できる基本的なツールであることを説明できる。 | データ・AIの活用領域の広がりを理解し，データ・AIが社会の課題を解決できる基本的なツールであることを知っている。 | データ・AIの活用領域の広がりを理解し，データ・AIが社会の課題を解決できる基本的なツールであることを知らない。 |
| 評価項目3 | データ・AI利活用における具体的な事例をもとにして，現場では複数の技術が組み合わされて実現していることを説明できる。 | データ・AI利活用における具体的な事例をもとにして，現場では複数の技術が組み合わされて実現していることを知っている。 | データ・AI利活用における具体的な事例をもとにして，現場では複数の技術が組み合わされて実現していることを知らない。 |
| 評価項目4 | データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解し，個人のデータを守るために必要な事項を説明できる。 | データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解し，個人のデータを守るために必要な事項を知っている。 | データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解し，個人のデータを守るために必要な事項を知らない。 |
| 評価項目5 | データ・AIの活用に必要な基本的なスキル（データの取得，可視化，分析）を使うことができる。 | データ・AIの活用に必要な基本的なスキル（データの取得，可視化，分析）を知っている。 | データ・AIの活用に必要な基本的なスキル（データの取得，可視化，分析）を知らない。 |
| 評価項目6 | データ・AIの利活用技術について，基礎的な手法や特徴を説明できる。 | データ・AIの利活用技術について，基礎的な手法や特徴を知っている。 | データ・AIの利活用技術について，基礎的な手法や特徴を知らない。 |
| 評価項目7 | 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。 | 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。 | 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知らない。 |
| 評価項目8 | 与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。 | 与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを知っている。 | 与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを知らない。 |