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データサイエンス・AI教育プログラムデータサイエンス・AI教育プログラム

データサイエンス・
AI教育プログラム
Data Science and AI Education Program

 

「データサイエンス・AI教育プログラム教育」について

日本政府は、サイバー空間(仮想空間)と
フィジカル空間(物理空間)が高度に統合された社会
「Society5.0」を提唱しています。
このような社会では、フィジカル空間の膨大なデータを
サイバー空間に蓄積し、そのデータをAI(人工知能)で解析し、
その結果をフィジカル空間にフィードバックすることで、
経済発展や社会課題の解決が実現されると考えられています。
このような新しい社会の到来に備えて、
ビッグデータから有用な情報を可視化し、意思決定を行い、
機械学習などのAI技術で結果を分析・予測する
スキルを身につけることが重要です。
そのために、これから社会に出る大学生には、
データサイエンス・AIに関する
基礎的な知識やスキルが不可欠です。
また、社会の変化に対する意識を持つことや 、
データを扱う上での倫理観が求められます。

本学のデータサイエンス・AI教育プログラムは、
学生がデータサイエンス・AIへの関心を高め、
データサイエンス・AIに関する
基礎的素養および基礎的な知識・技能を
身に付けることを目的に開講し、
全学的な取り組みとして位置づけています。
本学がデータサイエンスやAIに関する教育を展開するにあたり、
リテラシーレベルの教育プログラムを全学的に開設しています。

 

データサイエンス・AIリテラシープログラム概要

プログラムは、
「データサイエンス・AI入門」(2単位)と
「プログラム指定科目」(2単位以上)で構成し、
2科目4単位の修得をプログラム修了要件としています。

データサイエンス・AI入門 <必修2単位>
プログラム指定科目 <選択2単位以上>

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」に認定

「データサイエンス・AIリテラシープログラム」(全学でのプログラム)
⇒「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)」に認定

「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)」

「データサイエンス・AI応用基礎レベル」(先端理工学部)
⇒「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)」に認定

「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)」

認定の有効期限:2028(令和10)年3月31日まで

この認定制度は、⼤学等の数理データサイエンス教育に関する正規課程教育のうち、⼀定の要件を満たした優れた教育プログラムを政府が認定するものです。

これから社会に出る学生には、データサイエンス・AIに関する基礎的な知識やスキルが不可欠です。また、社会の変化に対する意識を持つことや、データを扱う上での倫理観が求められます。

龍谷大学では、社会の要請に応えるべく、今後もデータサイエンス・AI教育を推進し、より充実したプログラムとなるよう取り組んでまいります。

【参考】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」に認定

【参考】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(リテラシーレベル・応用基礎レベル)」の認定・選定結果について

【参考】本プログラムの申請内容(リテラシーレベル(57MB)応用基礎レベル(5MB)

プログラム案内動画

2023年度「データサイエンス・AI入門」案内

プログラム対象科目

龍谷大学「データサイエンス・AI教育プログラム」実施体制

必修2単位(1科目)

<教養教育科目>

データサイエンス・AI入門

講義概要
この授業では、データを扱う分野としてのデータサイエンス・AIの基礎的な内容を学習し、機械学習などを学習するための準備を行うとともに、将来、社会でビッグデータの処理結果に基づく判断が求められた際に、困らずに取り扱うことができることを授業目的としています。
また、文部科学省による「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)」のモデルカリキュラムに基づいて、【導入】「社会でおけるデータ・AI利活用」、【基礎】「データリテラシー」、【心得】「データ・AI利活用における留意事項」について、学習します。

到達目標
データ思考の基礎的な知識・技能を有し、実際の簡単な統計データなどを適切にグラフ化し、それらに基づき判断できることを目標としています。また、データを扱う上での個人情報などの取り扱い方に関して、注意すべき点を説明できることを目標としています。

プログラム指定科目 
選択2単位(1科目)以上

<教養教育科目>

社会統計学のすすめ(深草・瀬田キャンパス)
確率・統計入門(深草キャンパス)
生活の中の統計技術(瀬田キャンパス)

<文学部専攻科目>

心理学統計法A、心理学統計法B、心理学実験A、心理学実験B、心理学研究法A、心理学研究法B

<経済学部専攻科目>

統計学入門

<経営学部専攻科目>

経営データの分析A、経営データの分析B

<法学部専攻科目>

特別講義R(統計・数学入門)

<政策学部専攻科目>

政策学のための統計・数学

<国際学部専攻科目>

社会調査法、ITリテラシーA、ITリテラシーB

<社会学部専攻科目>

社会統計学Ⅰ、社会統計学Ⅱ、社会調査情報処理実習A、社会調査情報処理実習B、量的調査法、情報処理実習ⅠA、情報処理実習ⅠB、情報処理実習ⅡA、情報処理実習ⅡB

<農学部専攻科目>

生物統計学、栄養疫学、統計処理実習

<心理学部専攻科目>

心理学研究法概論、心理学統計法概論、心理学とデータサイエンス、心理学実験

<スポーツサイエンスコース専攻科目>

スポーツ統計学

龍谷大学「データサイエンス・AI教育プログラム」実施体制

龍谷大学「データサイエンス・AI教育プログラム」実施体制