数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度に関する本学の取り組み
 

　公益学部では、学生が数理?データサイエンス?AI教育プログラムに関する知識及び技術について体系的に学ぶことができるよう、「データサイエンス?AI教育プログラム」を実施しています。

　本プログラムは、文部科学省 令和4年度「数理?データサイエンス?AI教育プログラム」のリテラシーレベルに認定されました（認定期限：令和9年3月31日まで）
⇒「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）の申請書はこちら(5428KB)

◆名称：「データサイエンス?AI教育プログラム」

◆開設科目（令和4年度開講科目）
　?必修科目（3科目6単位）
　　1年次「データリテラシー」、2年次「基礎プログラミングⅠ」「基礎プログラミングⅡ」

　?選択必修科目（3科目4単位）
　　「AIと社会」「セキュリティ論」「日経講座：デジタル社会論」

　?選択科目（30科目30単位）
　　「数学ａ」「数学ｂ」「統計学ａ」「統計学ｂ」「データサイエンス入門ａ」
　　「データサイエンス入門ｂ」「数値情報処理ａ」「数値情報処理ｂ」「画像情報処理」
　　「マルチメディア論」「データ分析手法ｂ」「経営工学ａ」「経営工学ｂ」
　　「応用数学ａ」「応用数学ｂ」「情報数学ａ」「情報数学ｂ」
　　「データベース論」「データベース演習」「データ構造とアルゴリズム」
　　「応用プログラミング」「情報システムｂ」「統計モデリングａ」「統計モデリングｂ」
　　「機械学習入門ａ」「機械学習入門ｂ」「機械学習理論ｃ」「機械学習理論ｄ」
　　「応用数学ｃ」「応用数学ｄ」

◆身につけることができる能力
　リテラシーレベル：データサイエンスやAIに関する基礎的な知識と技術、及びその知識や技術を他の科目の学修で応用する能力
　応用基礎レベル：データサイエンス?AIに関する実践的な知識と技術、及びその知識や技術を課題の解決に応用する能力

◆修了要件
　必修科目6単位を含めて8単位以上修得すること

◆授業の方法?内容
　下記をクリックするとプログラムの授業内容等が表示されます。
　　?授業内容及びモデルカリキュラム（リテラシーレベル）との対応
　　?モデルカリキュラム（リテラシーレベル）ごとの授業科目
　　?授業内容及びモデルカリキュラム（応用基礎レベル）との対応
　　?モデルカリキュラム（応用基礎レベル）ごとの授業科目

◆実施体制
　メディア情報コース教員を中心とした科目担当教員がプログラムを運営し、教育推進センターにおいて、学生による授業評価アンケートの結果などを元にプログラムの改善?進化を図ります。

◆自己点検?評価
　下記をクリックすると自己点検?評価体制における意見等が表示されます。
　　?令和3年度自己点検?評価結果
　　?令和4年度自己点検?評価結果