教育プログラム
デジタル社会をしなやかに生き抜くために
数理･データサイエンス･AIスキルを修得
皇學館大学 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）は文部科学省「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）」に認定されました。
- 認定の有効期限：令和10年3月31日まで
Society5.0と呼ばれるデジタル社会で活躍する「数理･データサイエンス･AI」の素養を身に付けた人材を育成するため、「数理･データサイエンス･AI教育プログラム」を開講しました。
（１）初級レベルの知識･技能の修得を目指す「リテラシーレベル」のプログラムを令和4年度より開講。
（２）自らの専門分野に応用できる力の獲得を目標とする「応用基礎レベル」のプログラムを令和5年度より開講予定です。サポート体制を順次整備し、理系科目に苦手意識がある学生にも丁寧に指導していきます。
学部別指定科目一覧
| 文学部 (神道･国文･国史･コミュニケーション学科) 2年〜3年次 |
|---|
| 授業科目 |
| 情報数学 |
| アルゴリズムとデータ構造演習 |
| データ加工 |
| データ収集 |
| データサイエンス演習 |
| 教育学部 1年〜3年次 |
|---|
| 授業科目 |
| 代数学基礎 |
| 代数学序論 |
| 確率・統計学Ⅰ |
| 確率・統計学Ⅱ |
| コンピュータ概論 |
| コンピュータ演習 |
| 現代日本社会学部 2年〜3年次 |
|---|
| 授業科目 |
| 社会情報学 |
| 社会調査法 |
| 社会情報分析 |
| 社会統計学Ⅰ（基礎統計） |
| 社会統計学Ⅱ（多変量解析） |
| 質的調査論 |
各学部の指定科目は、データサイエンス副専攻の認定要件科目となっています。
履修要項のデータサイエンス副専攻を参照して下さい。
身に付けることのできる能力
リテラシーレベル
- 社会におけるデータ・AI利活用について説明できる
- データリテラシー（データの扱い方、データの読み方）について説明できる
- データ・AI利活用における留意事項について説明できる
応用基礎レベル
- データから意味を抽出し、現場にフィードバックすることができる
- AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得できる
- 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できる
リテラシーレベル、応用基礎レベルそれぞれ、受講が終了すると
スキル取得を証明する修了証（本学独自）を発行します。
カリキュラム
初心者でも理解できるよう、デジタル社会を取り巻く状況を知ることから始め、段階的に学習を進めることができる体系的なカリキュラムを用意しました。
- ●全て2単位科目
- （※1）令和4年度以前の入学生は「統計学基礎」を修得してください。
- 令和５年度以降の入学生は「データサイエンス入門」を修得してください。
- （※2）応用基礎レベルは他に各学部の指定科目あり
- 履修要項のデータサイエンス副専攻を参照して下さい。
授業の内容や実施方法は、
シラバスをご確認ください- シラバス
(令和5年度以降の入学生) - シラバス
(令和4年度以前の入学生)
Pick Up 授業
データサイエンス入門（必修科目）
※令和5年度からの入学生対象
今後のデジタル社会でデータサイエンスを
生活や仕事で使いこなす素養を身に付ける
国の「AI戦略2019」におけるリテラシー教育の中核となる科目です。社会でデータやAIがいかに活用されているかを学ぶ「導入」、実際のデータの読み方、説明の仕方、扱い方を学ぶ「基礎」、データ・AIを扱う際の心構えを学ぶ「心得」の３部で構成しています。
【特別企画】河野学長×学生座談会 文理融合カリキュラムへの提言
～「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の導入を受けて～
河野学長、筒井教育開発センター長と各学部３人の学生が、文理融合への期待や学修環境について意見を交わす座談会特集記事をご覧いただけます。
こちらから記事をご覧いただけます
修了要件
リテラシーレベル
令和4年度以前の入学生は皇學館システムより「統計学基礎」を履修登録のうえ、修得してください。
令和5年度以降の入学生は「データサイエンス入門」を修得してください。
応用基礎レベル
令和5年度からの入学生が登録可能です。
2年次の副専攻登録期間内にデータサイエンス副専攻を登録、且つ履修要項のデータサイエンス副専攻を参照し、皇學館システムより所属学部の要件科目を履修登録のうえ、修得してください。
実施体制
●プログラムを改善・進化させるための体制
教育開発センター 教育企画室
●プログラムの自己点検・評価を行う体制
教育開発センター 教育企画室