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
| 入学年度 | 入学年度 | 授業科目(シラバス) |
|---|---|---|
| 2023年度~2025年度入学 | データサイエンス学部以外の学部 (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 |
| 2023年度~2025年度入学 | データサイエンス学部 | AI入門Ⅰ、AI入門Ⅱ |
| 2026年度以降入学 | 全学部 | データサイエンス入門 |
| 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 |
AI入門Ⅰ 1) | AI入門Ⅱ 1) | |
|---|---|---|---|---|
| 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 | ○ | ○ | ||
1) 2023年度~2025年度入学のデータサイエンス学部生のうち、2026年度以降に『AI入門Ⅰ』を履修するデータサイエンス学部生はカリキュラム改正により、3-1、3-2を含みます。
| 委員会等 | 役割 |
|---|---|
| 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 |