数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度に関する本学の取り組み
◆名称:「データサイエンス・AI教育プログラム」
◆開設科目(令和4年度開講科目)
・必修科目(3科目6単位)
1年次「データリテラシー」、2年次「基礎プログラミングⅠ」「基礎プログラミングⅡ」
・選択必修科目(3科目4単位)
「AIと社会」「セキュリティ論」「日経講座:デジタル社会論」
・選択科目(30科目30単位)
「数学a」「数学b」「統計学a」「統計学b」「データサイエンス入門a」
「データサイエンス入門b」「数値情報処理a」「数値情報処理b」「画像情報処理」
「マルチメディア論」「データ分析手法b」「経営工学a」「経営工学b」
「応用数学a」「応用数学b」「情報数学a」「情報数学b」
「データベース論」「データベース演習」「データ構造とアルゴリズム」
「応用プログラミング」「情報システムb」「統計モデリングa」「統計モデリングb」
「機械学習入門a」「機械学習入門b」「機械学習理論c」「機械学習理論d」
「応用数学c」「応用数学d」
◆身につけることができる能力
リテラシーレベル:データサイエンスやAIに関する基礎的な知識と技術、及びその知識や技術を他の科目の学修で応用する能力
応用基礎レベル:データサイエンス・AIに関する実践的な知識と技術、及びその知識や技術を課題の解決に応用する能力
◆修了要件
必修科目6単位を含めて8単位以上修得すること
◆授業の方法・内容
下記をクリックするとプログラムの授業内容等が表示されます。
・授業内容及びモデルカリキュラム(リテラシーレベル)との対応
・モデルカリキュラム(リテラシーレベル)ごとの授業科目
・授業内容及びモデルカリキュラム(応用基礎レベル)との対応
・モデルカリキュラム(応用基礎レベル)ごとの授業科目
◆実施体制
メディア情報コース教員を中心とした科目担当教員がプログラムを運営し、教育推進センターにおいて、学生による授業評価アンケートの結果などを元にプログラムの改善・進化を図ります。
◆自己点検・評価
下記をクリックすると自己点検・評価体制における意見等が表示されます。
・令和3年度自己点検・評価結果
・令和4年度自己点検・評価結果