専門応用レベルリテラシーレベルコース修了・修了証を取得コース科目の授業を受講・単位を修得コース登録指定の期間に履修要項でコース科目を確認・履修登録◆◆◆◆全学科を対象とした、データサイエンス・ＡＩ分野の知識・スキルを修得するプログラム文部科学省「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）」の認定エキスパートレベル大学院科目応用基礎レベル専門教育科目リテラシーレベルオプション科目リテラシーレベルコア科目STEP1［専門的に研究する学生向け］専門分野の研究に応用するエキスパートレベルの学習［発展的に学びたい学生向け］各学部での専門を活かした応用レベルでの学習［全学部学生向け］データサイエンス・AIの応用に向けた基礎固めの学習［全学部学生向け］データサイエンス・AIに関する教養レベルの学習STEP2STEP3世界中で生み出される膨大なビッグデータを解析し、そこに新たな社会的価値を見出す。明日の社会課題を解決するための確かな力を養うことができます。「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。プログラムの名称とレベルデータを活用して社会の課題解決に挑むことのできる力を養います。データサイエンス・AI教育プログラムで養われる力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。データサイエンスとは、社会に□れている様々なデータから新たな「社会的価値」を引き出す学問。ICT（情報通信技術）の進化した現代では、あらゆるビジネスや医療、教育、行政等においても、高度なデータ処理能力、データ分析力が必要となっています。データから有益な価値を引き出すためには、これらの能力に加え、様々な分析経験を積むことが求められています。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ことのできる人材を養成するため、駒澤大学では全学共通科目の一環として「データサイエンス・AI教育プログラム」を用意しています。「データサイエンス・AI教育プログラム」はレベル別に科目が用意されており、「リテラシーレベル」では、高校で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、修了証とオープンバッジが発行され就職活動にも活用できます。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。データサイエンス・AI教育プログラムは、次の２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には、各学部で多種多様な授業や演習を用意しています。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。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いきましょう。（認定有効期限：令和10年3月31日まで）STEP448データサイエンス・AI教育プログラムdAtA sCiEnCe & aI
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