MDASH
1.さまざまな社会の課題を発見する。
2.データサイエンスの知識・技能を積極的に応用する。
応用基礎プログラムの対象科目は、入学年度によって異なります。いずれもデータサイエンス学部の1年次必修科目です。
・2026年度入学生：「データサイエンス応用基礎・AIの世界」（2単位）
・2021～2025年度入学生：「AI入門Ⅰ」「AI入門Ⅱ」「プログラミング基礎」（各2単位，計6単位）
本プログラムを修了した学生には、2026年度以降、デジタル・バッジが付与されます。
データサイエンスを学ぶ学生が数理・データサイエンス・AIを現場に応用するための知識とスキルを身に付けます。
1.さまざまなデータから意味を抽出
2.現場にフィードバックする能力
3.AIを活用し課題解決につなげることのできる基礎的能力
データサイエンス学部に開講されている必修科目を本プログラムの対象科目としています。本学部の卒業生全員が修了者となります。
データサイエンス学部では、経済価値の創造を担うデータサイエンティストとしての資質を有する人材、すなわち「データの収集・加工・分析に関する基本的な知識・技能を身につけ、データに基づきビジネスの現場で新たな価値創造の担い手となり得るような人材」を養成します。
本プログラムで修得する知識・技能は、これらの学びの基礎となる部分であり、本学部では必修科目を対象科目としています。
2026年度入学生のカリキュラムでは、1年次に「データサイエンス入門」「データサイエンス応用基礎・AIの世界」「プログラミングへの招待」「数学への招待」などの専門基礎科目を学びます。「数学への招待」では、高校までに学んだ数学をデータサイエンスの視点から捉え直し、微分積分や線形代数を学ぶための基礎を身に付けます。
2年次以降は、統計学・情報科学・プログラミングなどの専門知識を深め、ビジネス・観光・社会・自然科学・GIS・スポーツなどの分野でデータを活用する方法を学びます。フィールドワークなどの演習・実習やゼミナールを通じて学修を発展させ、4年次の「卒業研究」につなげます。本プログラムは、こうした専門的な学びを支える基礎に位置付けられます。
さまざまな社会の課題を発見し、データサイエンスの知識・技能を積極的に応用することができる人材を育成することを目的とし、データサイエンス学部のデータサイエンス教育において「応用基礎レベル」の知識・技能の修得を目指すための整備をカリキュラム委員会が中心となって取り組んでいます。
1.データサイエンス学部カリキュラム委員会においてプログラムの運営や改善に取り組みます。
プログラムの自己点検・評価、自己点検評価報告書の作成を担当します。
2.データサイエンス学部運営委員会において自己点検・評価結果を検証し、プログラムについて検証します。
3.データサイエンス学部教授会において自己点検・評価結果に基づいて評価し、自己点検・評価報告書を公表します。
プログラムの方針の策定を担当します。
データサイエンス学部カリキュラム委員会はプログラムの運営や改善に取り組み、プログラムの自己点検・評価、自己点検評価報告の作成を担当しています。
データサイエンス学部が令和4年度数理・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）に提出した申請書を公表します。
令和4年度認定における申請書（PDF:2.52MB）
