学部・大学院Academics

データサイエンス・AI教育プログラム

人工知能, 脳, 考える, コントロール, コンピュータ ・ サイエンス

2022年度から「データサイエンス・AI教育プログラム」開始!

駒澤大学「データサイエンス・AI教育プログラム」が始まりました!

データサイエンス・AIと聞くと、「理工学部で学ぶ内容では?」と思っていませんか。現在では、データサイエンスやAIは、金融、製造、サービス業、医療、介護、教育、公共機関、ゲーム業界、政治、古典文学など、社会のあらゆる場所で使われる技術になっています。みなさんの身近なところでは、SNSや動画サービスでのレコメンド機能、写真へのタグ付けなどに使われています。

実は駒澤大学でも、文学部心理学科、地理学科、法学部政治学科、経済学部、経営学部、グローバル・メディア・スタディーズ学部、医療健康科学部など、多くの学部でデータサイエンス・AIに関係する授業や研究が行われています。

2022年度から始まる「データサイエンス・AI教育プログラム」のリテラシーレベルでは、高校では数理系の科目から遠ざかってしまっていた人にも学びやすい、教養として学べる「データサイエンス・AI入門」、「数学の基礎」、「確率・統計学入門&発展」、「プログラミング入門&初級」などの授業を用意しています。これらの授業を履修し所定の単位を修得すると、修了証が発行され就職活動にも活用できます。

また、さらに深くデータサイエンス・AIなどについて学びたい学生さんには、各学部で多種多様な授業や演習などが用意されています。現代社会では、学問分野を文系・理系と分ける意味はもうほとんどありません。みなさんも文系・理系と分けていた頭の中の垣根を取りはらって、将来につながる道を大きく広げてみませんか。

データサイエンス・AI教育プログラムについて

デジタルデバイスが常に身近にあり、AIや機械学習といった技術が日常生活の中にも浸透した現代社会。インターネット上のサービスによりグローバル化も急速に進み、世界中で膨大な量のデータが日々生み出されています。これらのデータや技術を活用して身の回りにある様々な課題を解決するために、数理的な思考、データサイエンス・AI分野の知識やスキルが社会全体として必要とされるようになっています。

一方で、グローバル化と技術分野の急速な進展に伴い、哲学、倫理、法学、社会学等の分野における新しい課題も顕在化してきています。目指すべき未来社会として提唱されている「Society5.0」に思い描かれる「人間中心のAI社会」を実現するためには、多様な視点から課題を捉え、バランスよく適切にデータや技術を扱うスキルが求められます。

プログラムの名称とレベル

データサイエンス・AI教育プログラムは、次の二つのレベルで構成されています。

  • データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル):全学部・学科の学生が履修可能
  • データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル):対象の学部・学科で履修可能

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、令和5年度「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。

mdash_01_HP.pngmdash_02_HP.png

(認定有効期限:令和10年3月31日まで)

身につけることができる能力

駒澤大学では、多様な価値観や知に触れる教育を大切にしており、この理念を活かすために、さまざまな学部・学科の専門教育までつながるデータサイエンス・AI教育プログラムを設置します。この教育プログラムでは、以下のような能力を学生のみなさんに身につけてもらうことを目指しています。

  • データやAIの特性を正しく把握し、その利点とリスクを評価し、課題解決に向けて適切なアプローチ方法を見い出す能力
  • 多様な学部教育による知識や価値観をベースに、人とのつながりを大切にした社会を実現するためにデータやAIを活用する能力

データサイエンス・AI教育プログラム紹介動画

プログラムの仕組み

知識0からエキスパートレベルまで。
大きく2段階のコースで教養から専門へと接続するプログラムです。

DSAIstepup-min (1).png

履修の流れ

各学部・学科でデータサイエンス・AI教育プログラムに指定されている科目を履修します。

DSAIrisyuuhouhou.png

コースの修了

データサイエンス・AI教育プログラムを修了すると、
レベルに応じた修了証とオープンバッジが授与されます。

komazawa_OpenBadge_Literacy Level.pngkomazawa_OpenBadge_Intermediate Level.png

オープンバッジとは

オープンバッジは、国際的な技術標準であるオープンバッジ規格に則った、知識・スキル・経験のデジタル証明です。

ブロックチェーン技術により、オンライン上で簡単かつ瞬時に有効性を検証できるので、信頼性の高い証明となります。

SNSやメールの署名、デジタル履歴書などに貼り付けて修得した能力や知識を可視化・証明することで、就職活動など対外的にアピールできるようになります。

プログラムの授業科目と修了要件

リテラシーレベルの授業科目(コア科目)

全学共通科目「データサイエンス・AI入門」 (2022年度 新設科目)

全ての学部の学生が履修できる新設の全学共通科目です。高校では数理系の科目から遠ざかってしまっていた人にも学びやすい入門科目となっています。データ解析やAI技術を効果的に用いることによって社会経済の様々な課題を解決しうること、そして、それら技術を使う上でどういうことに注意を払っていくべきなのか、といったことを学びます。授業の半分以上で、実習として基礎的なデータ解析を行います。

データサイエンス・AI入門科目内容

学部・学科ごとのリテラシーレベル・応用基礎レベルの授業科目と修了要件

  • 学部・学科ごとに修了に必要な授業科目と単位数が異なります。
  • プログラムの学部・学科別の授業科目と修得に必要な単位数はこちら

授業科目の内容・授業方法

プログラムの各授業科目の内容・授業方法については、こちらのページのシラバス検索サイトから科目名を入力し、検索してください。

データサイエンス対談

駒澤大学のデータサイエンス・AI教育プログラムについてよりよく理解していただくため、「データサイエンス対談」企画を実施しています。

対談に関する記事はこちら

随時対談を実施し、記事を更新していきます。

データサイエンス・AI教育プログラムのプログラムの実施体制

役割委員会等
プログラムの責任者 教育・研究担当副学長
プログラムを改善・進化させるための体制 データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会
プログラムの自己点検・評価を行う体制

データサイエンス・AI教育プログラム自己点検・評価実施委員会

文部科学省「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)」の認定

データサイエンス・AI教育プログラム」が令和5年度 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。

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」は、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ものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、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る機会の拡大に資することを目的とする制度です。

本認定の有効期限は、令和10年3月31日までです。

mdash_01_HP.pngmdash_02_HP.png

(認定有効期限:令和10年3月31日まで)

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」の詳細はこちら

令和5年度_文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」申請様式

データサイエンス・AI教育プログラムの自己点検・評価結果

【令和4年度前期分】データサイエンス・AI教育プログラム自己点検・評価について

【令和4年度後期~5年度前期分】データサイエンス・AI教育プログラム自己点検・評価について

学部・大学院