数理･データサイエンス･AI教育プログラム教育･学修支援
数理･データサイエンス･AI教育プログラムについて
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
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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。
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。
身に付けることのできる能力
リテラシーレベル
- Skill01社会におけるデータ・AI利活用について説明できる
- Skill02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
- Skill03データ・AI利活用における留意事項について説明できる
もっと詳しく知りたい方は以下のページをご覧ください。
応用基礎レベル
- Skill01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
- Skill02AIを活用し課題解決につなげる基礎能力を修得できる
- Skill03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
もっと詳しく知りたい方は以下のページをご覧ください。
修了証
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。
