学部?大学院データサイエンス教育

データサイエンス教育

プログラム名『データサイエンス?AI入門』

本プログラムは、2023(令和5)年度 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)」に認定されました。

認定有効期限:2028(令和10)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)申請書

プログラムの目的

データサイエンスおよびAIの基礎的な知識を修得し、数理?データサイエンス?AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を身に着け、第4次産業革命、Society5.0の社会に必要とされる人材を育成することを目的としています。

修了要件

「データサイエンス?AI入門(2単位)」を履修することで、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)」を修了したことを認め、修了証を発行します。

授業内容

近年注目を集めているデータサイエンスとAIが,社会においてどのような位置づけにあり、様々な分野でどのように活用されているのかを学習した上で(導入)、データサイエンスの初歩的な手法をマスターするとともに(基礎)、データサイエンスやAIを活用する際の様々な留意事項を身に着けていくことを目的とする。ほぼ毎回の講義で、理解度の確認(練習問題)を行います。こうした学習を通じて、経済?社会における様々な問題を分析し、その本質を理解し、解決できる能力を培うことを目的とします。

プログラムで身につけることができる知識?能力?技能(学修成果)

  1. データサイエンスやAIが注目されるようになった社会背景と、様々な分野での活用事例を理解し、説明できるようになる。
  2. データサイエンスの基本的な分析手法を身に着け、データ解析の結果を分析目的に即して解釈できるようになる。
  3. データサイエンスやAIに関する倫理的?法的な心得を理解する。

プログラムの実施体制、プログラムの質保証に向けた取り組み、自己点検結果等

「データサイエンス?AI入門科目運営委員会」を設置し、プログラムを実施する体制を構築しています。
また、「データサイエンス?AI教育科目運営委員会」が中心となり、プログラムの推進及び質向上を図ることを目的として、数理?データサイエンス?AI教育プログラムの自己点検?評価を実施しています。
実行されている当該プログラムの点検?評価?改善等の報告については、こちらをご確認ください。

2022年度データサイエンス?AI入門自己点検?評価報告書

データサイエンス?AI教育科目運営委員会

       
所属等 職名 氏名 備考
副学長/情報工学部 教授 山田 宗男 委員長/大学教育開発センター長
経済学部 教授 勝浦 正樹 副委員長/経済学部長
経済学部 教授 山本 雄吾 学務センター長
法学部 教授 松本 俊太
経営学部 教授 鳥居 弘志 キャリアセンター長
理工学部 教授 齊藤 公明
情報工学部 教授 山本 修身
都市情報学部 准教授 杉浦 伸

学内外の声

<在学生>

  • 他学部の普段学べない学習などを通して自分自身の知識を深めることができました。
  • データサイエンスという分野を学んだのが初めてだったので、とても興味深い内容ばかりでした。?分が、将来仕事をしていくうえでこの科目にしっかりと取り組むことが必要だと感じました。
  • ありがたいと感じた点として、講義資料がいつでも閲覧できるという点があります。学習を進めるにあたりすごく助かりました。
  • 毎回講義の先生が変わり、多くの知識を新しく、また毎回新鮮な形で学ぶことができました。
  • 難易度は高かったのですが勉強になりました。
  • 各学部の先生方の授業は面白かったので続けてほしいです。

<産業界>

  • 全般的に高い評価に値する授業である。
  • 全学部の学生を対象に全学部の教員が授業を担当することは、学生にとってプラスである。
  • データ分析などを通じてロジカルに考える習慣がつくことが就職してからも必要で、そうしたことを意識して今後の授業を進めてほしい。
  • この授業を踏まえ、実際の課題をデータサイエンスに基づいて分析した経験を就職の面接でアピールできるようになると企業にとっても有難い。
  • 基礎の部分では、できるだけ実際の事例を用いるとよい。
  • 社会人にもこうした授業を受講させたい。
  • 情報工学部始動
  • 社会連携センターPLAT
  • MS-26 学びのコミュニティ