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大学案内
数理・データサイエンス・AI教育プログラム
本学では「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を設けています。プログラムには以下の2つのレベルがあります。
リテラシーレベル
1．教育プログラムの名称
数理・AI・データサイエンスに関する教育プログラム（リテラシーレベル）
2．身に付けることができる能力
- データ・AI活用領域の広がりを理解し、データ活用の意義や課題を説明できる。
- データを適切に読み解き、適切な可視化手法を選択し、他者にデータを説明できる。
- データを適切に利活用するためには、客観的な事実を確認したうえで利用することが重要であることを理解できる。
3．修了要件
本プログラムを修了するには、各学部において以下に示す対象科目をすべて単位修得する必要があります。
リテラシーレベルの修了要件
| 学部 | 対象科目【全ての科目を単位修得】 |
|---|---|
| 人間社会科学部 | 情報処理演習Ⅰ：1年後期 データサイエンス：2年後期 |
| 医療健康学部 | 情報処理演習Ⅰ：1年後期 データサイエンス：1年後期 |
| 看護学部 | 情報処理演習Ⅰ：1年後期 データサイエンス：1年後期 |
| 総合経済学部 | コンピュータ・リテラシー：1年前期 データサイエンスⅠ（データサイエンスの基礎）：1年後期 |
4．開講されている科目の構成、授業の方法および内容
授業の方法（科目の構成、授業の方法および内容）についてはシラバスを確認してください。
5．実施体制
| 役割 | 委員会等 |
|---|---|
| プログラムの改善・進化 | 教学委員会 |
| プログラムの自己点検・評価 | 自己点検・評価委員会 |
6．自己点検・評価の結果
応用基礎レベル
1．教育プログラムの名称
数理・AI・データサイエンスに関する教育プログラム（応用基礎レベル）
2．身に付けることができる能力
- データ・AI活用領域の広がりを理解し、データ活用の意義や課題を説明できる。
- データを適切に読み解き、適切な可視化手法を選択し、他者にデータを説明できる。
- データを適切に利活用するためには、客観的な事実を確認したうえで利用することが重要であることを理解できる。
3．修了要件
本プログラムを修了するには、各学部において以下に示す対象科目をすべて単位修得する必要があります。（総合経済学部のみ）
応用基礎レベルの修了要件
| 学部 | 対象科目【全ての科目を単位修得】 |
|---|---|
| 総合経済学部 | 統計学：1年前期 データサイエンスⅡ（経済・経営のためのビッグデータの分析）：2年前期 経済統計学：2年前期 Webプログラミング：2年後期 AI戦略論：3年後期 |
4．開講されている科目の構成、授業の方法および内容
授業の方法（科目の構成、授業の方法および内容）についてはシラバスを確認してください。
5．実施体制
| 役割 | 委員会等 |
|---|---|
| プログラムの改善・進化 | 教学委員会 |
| プログラムの自己点検・評価 | 自己点検・評価委員会 |