2023年度以降の入学者対象
本学では全学部生等が数理・データサイエンス・AI等への関心を高めるとともに、必要な知識及び技術を体系的に修得できるよう、次のとおり教育プログラムを設定しています。
「立正大学数理・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:2029(令和11)年3月31日まで)
本学の申請内容
文部科学省ウェブサイト>数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度>認定・選定校一覧
立正大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)
当該プログラムを修了することによって、次の能力を身に付けることができます。
・数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事に活用する基礎的素養を身に付ける。
・数理・データサイエンス・AIに関する知識や技能を人間社会に適切に活用し、AI等の恩恵を享受するとともに、これらを説明・活用することができる。
仏教学部、文学部、経済学部、経営学部、法学部、社会福祉学部、地球環境科学部、心理学部
『データサイエンス入門』
データサイエンス学部
『AI入門Ⅰ、AI入門Ⅱ』
このプログラムを履修するために特別な手続きは不要です。対象科目を通常どおり履修登録して下さい。
(学部によっては、既に登録されている場合もあります。)
仏教学部、文学部、経済学部、経営学部、法学部、社会福祉学部、地球環境科学部、心理学部については、『データサイエンス入門』の1科目(2単位)を修得することを修了要件とします。
データサイエンス学部については、『AI入門Ⅰ』および『AI入門Ⅱ』の2科目(計4単位)を修得することを修了要件とします。修了証の配付方法については、決まり次第お知らせします。
モデルカリキュラム項目/授業科目 | データサイエンス入門 1) | AI入門Ⅰ 2) | AI入門Ⅱ 2) | |
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導入 | 1-1.社会で起きている変化 | ○ | ○ | |
1-2.社会で活用されているデータ | ○ | ○ | ||
1-3.データ・AIの活用領域 | ○ | ○ | ||
1-4.データ・AI利活用のための技術 | ○ | ○ | ||
1-5.データ・AI利活用の現場 | ○ | ○ | ||
1-6.データ・AI利活用の最新動向 | ○ | ○ | ||
基礎 | 2-1.データを読む | ○ | ○ | |
2-2.データを説明する | ○ | ○ | ||
2-3.データを扱う | ○ | ○ | ||
心得 | 3-1.データ・AIを扱う上での留意事項 | ○ | ○ | |
3-2.データを守るうえでの留意事項 | ○ | ○ |
委員会等 | 役割 |
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副学長(教学担当)・教育開発センター長 | プログラムの運営責任者 |
教育開発センター | プログラムの改善・進化 |
教育開発センター | プログラムの自己点検・評価 |