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データサイエンス教育

社会科学の幅広い分野の中で、個人の特性に応じたデータサイエンスの授業を選択できます。



本学では2021年度より全学部生・全学年を対象として、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムがとりまとめた数理・データサイエンス・AIの(リテラシーレベル)モデルカリキュラムに沿ったデータサイエンス・スタンダード(DSS)を開始しました。所定の要件を満たした学生には修了証を発行します。なお、本プログラムは文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)」として認定されています。
また2022年度より経済学部生・経営学部生の全学年を対象として、同コンソーシアムがとりまとめた応用基礎レベルのモデルカリキュラムに沿ったデータサイエンス応用基礎レベルを開始しました。所定の要件を満たした学生には修了証を発行します。

データサイエンス・スタンダード(DSS)

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ために必要な知識及び技術を体系的に修得する教育プログラムです。

2022年度データサイエンス・スタンダード科目一覧

 

データサイエンス・スタンダード(DSS)について

 
  1. 2021年度以降に履修した授業科目が、DSS認定制度の対象となります。
  2. 同じ授業科目名でも、2020年度以前に単位取得した科目はDSS認定の対象外となります。
  3. 同じ授業科目名でも、指定された担当教員の場合のみDSS認定の対象となります。
  4. 本学で修得したDS科目に限ります(成績「N」は認めません)。
  5. 上記授業科目の他に、講習会やセミナー等を開講することがあります。「DSS」に登録していない学生でも自由に参加することができます。
  6. DSS認定されるための必要単位数

  ・上記の2022年度データサイエンス・スタンダード科目から6単位以上修得することによりDSS認定されます。

  ・ただし、文部科学省が指定しているすべての審査項目が含まれるように授業科目の単位修得をする必要があります。

   

データサイエンス応用基礎レベル

データサイエンス・スタンダード(DSS)の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得し、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得する教育プログラムです。

2022年度データサイエンス応用基礎レベル科目一覧

 

データサイエンス応用基礎レベルについて

 
  1. DSS修了者のみが対象のプログラムです。
  2. 2022年度以降に履修した授業科目が応用基礎認定制度の対象となります。
  3. 同じ授業科目名でも、2021年度以前に単位修得した科目は応用基礎認定の対象外となります。
  4. 同じ授業科目名でも、指定された担当教員の場合のみ応用基礎認定の対象となります。
  5. 本学で単位修得したDS科目に限ります(成績「N」は認めません)。
  6. 応用基礎認定されるための必要単位数

  ・上記の2022年度データサイエンス応用基礎レベル科目から6単位以上修得することにより応用基礎認定がされます。

  ・ただし、文部科学省が指定しているすべての審査項目が含まれるように授業科目の単位修得をする必要があります。

   

運営体制:データサイエンス教育運営委員会

データサイエンス認定制度の運営及び教育計画、予算及び教育結果の報告、検討並びに評価に関する事項等を扱います。
委員はデータサイエンス関連科目担当専任教員のうち学長が指名する教員、その他学長が指名する教員及び学務課長または学務課長補佐より構成され、委員長は学長が指名します。

2022年度中に数理・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)の申請を行い、2022年度中の実績を持って数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル)に申請する計画です。