数理・データサイエンス・AI教育プログラム教育・学修支援
- 皇學館大学 数理・データサイエンス・Al教育プログラム
- 皇學館大学 数理・データサイエンス・Al教育プログラム(リテラシーレベル)
- 皇學館大学 数理・データサイエンス・Al教育プログラム(応用基礎レべル)
- 授業科目・修了要件
- 実施体制
- 自己点検・評価
- 修了証
皇學館大学 数理・データサイエンス・Al教育プログラム
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、本学では、「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)」と「皇學館大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)」を開講しています。
このプログラムは、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」のリテラシーレベルと応用基礎レベルにそれぞれ認定されています。
(参考)
皇學館大学 数理・データサイエンス・Al教育プログラム(リテラシーレベル)
今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事の場などで使いこなすための基礎的素養を身につけるプログラムです。授業は、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、初級レベルの知識・技能の修得をめざします。
本プログラムは令和4年度より開講し、令和5年度に文部科学省の「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
身に付けることができる能力
- 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
授業科目・修了要件
次の科目を履修・修得すること。
なお、令和4年度以前の入学生は「統計学基礎」を履修・修得してください。
| 科目名 | 単位数 | 対象 | 配当 |
|---|---|---|---|
| データサイエンス入門 | 2単位 | 全学部 | 1年次秋学期 |
皇學館大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)
応用基礎レベルは、リテラシーレベルで身につけた基礎知識をベースに、さらに補完的・発展的に学び、修得した知識を活用して、自らの専門分野に応用できる力の獲得を目標とするプログラムです。文系学生にとっても理解しやすいように、段階的に学習を進める体系的なカリキュラムとしています。
本プログラムは令和5年度より開講し、令和6年度に文部科学省の「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)」に認定されました。
身に付けることができる能力
- 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
授業科目・修了要件
応用基礎レベルの修了要件科目は「データサイエンス」副専攻の認定要件となっています。詳しくは『履修要項』を参照してください。
現代日本社会学部(現代日本社会学科)
修了要件:次の科目から必修科目18単位を含め、合計20単位以上修得すること(各科目は2単位)
各科目の詳細はシラバスを確認してください。
- =必修科目
- =選択必修科目


実施体制
| 委員会等 | 役割 |
|---|---|
| 教育開発センター長 | プログラムの運営責任者 |
| 教育開発センター教育企画室会議 | プログラムの改善・進化 |
| 教育開発センター教育企画室 数理・データサイエンス・AI教育プログラム自己点検・評価会議 |
プログラムの自己点検・評価 |
自己点検・評価
修了証
リテラシーレベル、応用基礎レベルとも、各プログラムの修了要件を満たした学生には修了証が発行されます。また、令和7年度からオープンバッジを導入し、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの修了証としてデジタル証明書を発行します。
オープンバッジは、世界的な技術標準規格に沿って発行されるデジタル証明で、オンライン上で受け取り、自分専用の「オープンバッジウォレット」で管理します。オープンバッジをデジタル履歴書やSNSに添付することで身に付けた知識やスキルを学修履歴として示すことができます。
(参考)一般社団法人オープンバッジ・ネットワーク https://www.openbadge.or.jp/






