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数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラム

プログラム設置目的

学生の数理・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ことを目的として,数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行うことにより,学生の数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な能力の向上を図ります。
2022年度からプログラムを開始し,大学として2023年度に文部科学省「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)」に申請予定です。

>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)※文部科学省HP

概要

本プログラムは、学部・学科(専攻)ごとに、以下の目標に到達できる科目群を設定し、それらの中からそれぞれに定められた単位数を取得することによりプログラム修了を認定します。

① 数理・データサイエンス・AIは、現在進行中の社会変化(第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等)に深く寄与しているものであること、また、それが自らの生活と密接に結びついているものであること。
② 数理・データサイエンス・AIが対象とする「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得ること。
③ 様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、数理・データサイエンス・AIは様々な適用領域(流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等)の知見と組み合わせることで価値を創出するものであること。
④ ただし数理・データサイエンス・AIは万能ではなく、その活用に当たっての様々な留意事項(ELSI、個人情報、データ倫理、AI社会原則等)を考慮することを常用であること。
⑤ 実データ・実課題(学術データ等を含む)を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・AIの基本的な活用法に関すること。

プログラムを修了するメリット

(1)データ科学や統計学の基礎を理論・スキル面から学ぶことができ、 教養としてデータサイエンスを知ることができます。
(2)認定時に修了証を発行し,学修した成果(認定)を自身の専門研究領域や就職後のキャリア等で活用することができます。
プログラム科目群・修了要件例
各学部科目群および修了要件
科目群および修了要件は,以下の所属学部の箇所からご確認ください。
 【注意事項1】
 他学部の科目群に記載されている科目を履修しても,修了したことにはなりません。
 例)商学部学生が,「数理と社会Ⅰ(※法学部科目群記載)」を履修しても,「数理統計」科目群から単位を取得したことにはなりません。
 【注意事項2】
 同一科目名であっても,主催学部が異なる科目(他学部履修)では単位認定が行われません。
 例)総合数理学部学生が,経営学部主催の「社会調査法」を履修しても,「数理統計」科目群から単位を取得したことにはなりません。総合数理学部主催の「社会調査法」を履修してください。
   ※「データサイエンス・人工知能演習」科目群の「ICT~」は情報関係科目ですが、単位認定が行われます。
 【注意事項3】
 2021年度以前に単位を取得した科目を含める形で修了要件を満たすことは可能です。
法学部
商学部
政治経済学部 学部
理工学部 農学部
経営学部
国際日本学部 総合数理学部

科目の履修登録について

自学部履修のルールに準じて,通常の科目と同様に「WEB履修登録システム」から履修登録を行ってください。
登録期間も所属学部の履修登録期間に準じます。

修了証申請手順について

修了要件を満たし,「修了証」の発行を希望される方は,以下の時期に配信されるOh-o!Meijiアンケート
「数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラム修了証発行申請」からお申込みください。

春学期:7月中旬配信予定(〆7月末),認定判定9月予定
秋学期:1月中旬配信予定(〆1月末),認定判定3月予定
お問い合わせ先

教務事務室

リバティタワー5階
〒101-8301 東京都千代田区神田駿河台1-1
TEL:03-3296-4134
Mail:edu@mics.meiji.ac.jp