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数理・データサイエンス・AI教育プログラム

1.目的

大学(大学院を除き、短期大学を含む。)及び高等専門学校(以下「大学等」という。)の正規の課程であって、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的とします(引用:数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度)
本学では、全学的にデータサイエンス科目を設け、数理・データサイエンス・AI教育を実施しています。数理・データサイエンス・AI教育プログラムを行いながら、AIの基礎知識やデータの活用方法等、実社会で活かすことの出来るスキルを養っています。

2.プログラム内容

本プログラムは下記の通り、全8科目で構成されています。データサイエンスの基礎を1年次から修得することが出来る構成とすることで、2年次以降のデータ、AIに関する学びを充実させることが可能となります。

  講義名 修了要件 授業概要
データサイエンス科目 データサイエンス入門 必修 「データを読む力」、「データを説明する力」、「データを分類する力」、「データから法則をみつける力」を身につけます
データとAI 必修 実社会や生活の事象を中心に、AIやデータ等がどのような物か理解し、それらを活用するために必要な事柄を学びます。
情報処理演習Ⅰ 選択 学内ICTツールや必要なソフトウェアの利用方法、情報倫理、PCの使用方法などの情報リテラシーを学びます。さらに、文書作成技術の基本を身につけ、簡単なビジネス文書を作成できるようになることを目指します。
情報処理演習Ⅱ 選択 キーボードの基本操作を確認した後、表計算ソフト(Excel)の基本操作やデータ処理技術を習得し、集計処理、基本的な関数、グラフ作成、データベース機能などを利用できるようになります。
数学基礎 選択 連立方程式、ベクトル、行列、および行列式に関する理解を深めるために、座学と演習を通して学びます。
数学 選択 関数、微分係数・導関数の定義、および公式を理解し、計算できるようにします。その中で、経済学と微分・偏微分の関係を学びます。
統計学基礎 選択 統計学の基礎を学び、実際のデータを用いて計算や分析の方法を修得します。統計学の基礎概念を理解し、さまざまな分野での応用に備えます。
統計学 選択 統計学の基礎を学び、実際のデータを用いて計算と分析の方法を修得します。統計学の基礎概念を理解し、さまざまな分野での応用に備えます。具体的には、実際のデータを使用して相関分析や回帰分析の方法を解説し、分析結果を可視化して説明します。

3.シラバス

4.修了要件

「データサイエンス入門」、「データとAI」を修得すること

5.教育改善・質保証

  • 2023年度 自己点検評価(数理・データサイエンス・AI教育に係る科目)