AI・データサイエンス教育プログラムとは

AIとビッグデータの時代を迷いなく生きるため

明治学院大学は、すべての学部生を対象にAI時代の新たな基礎知識を教授する「AI・データサイエンス教育プログラム」を2023年度より開始し、新たな科目を順次開講しています。このプログラムは、初歩から応用まで3段階のステップで構成されています。社会におけるデータ・AI利活用の状況やデータリテラシーの基礎、データ・AI利活用における留意事項などを学ぶ「レベル1」、プログラミング言語やAIによる機械学習などを学ぶ「レベル2」、そしてAI・データサイエンスに関する知識をさらに深めると同時に、課題解決型の実践的な授業PBL(Project Based Learning)にも参加できる「レベル3」まで、履修者の習熟度に応じて学びを深めることができます。授業の多くはオンデマンド配信形式を活用。学生の履修困難を解消し、学びやすい環境を整えます。プログラムで提供される授業を履修する学生は、定期的に実施予定のテストで学びを確かなものにし、一定の条件を満たすと修了認定証を取得することができます。AIとビッグデータの時代を迷いなく生きるために欠かせない知識を培う場。それが「AI・データサイエンス教育プログラム」です。このプログラムは文部科学省「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)」の認定を受けています。

認定有効期限：
2029(令和11)年3月31日

「AI・データサイエンス」につながる学科の学び（みなし科目）

各学科で開講される科目の単位修得をもって、AI・データサイエンス教育プログラムの科目を修得したと認定する場合があります。修了認定証の取得を目指す人は、各学科における「みなし科目」に注意して、履修計画をたてるようにしてください。

※情報数理学科生はプログラムを構成する明治学院共通科目のうち、「統計学1」、「統計学2」および「AIと人間」以外の科目は履修できません。なお、「AI・データサイエンス入門」については、「数理と情報」および「コンピュータとクラウドシステム」の2科目分の単位取得がみなし要件となり、ベーシックの修了認定には必修4科目8単位、選択必修1科目2単位の合計10単位が必要です。

履修に当たっての注意点

【配当年次】

レベル1およびレベル2ともに1年次配当。レベル3「データ解析・活用基礎」および「AI基礎」は2年次配当、「PBL演習」は3年次配当。情報数理学部の専門科目については、学科の定めた配当年次。

【履修要件】

レベル2の科目のうち「データ解析・活用入門」、「プログラミング入門」、「AIと人間」の履修はレベル1の「AI・データサイエンス入門」の単位を修得していることが条件になります。また、レベル3の科目のうち「データ解析・活用基礎」、「AI基礎」の履修は修了認定証ベーシックを取得していることが条件となり、「PBL演習」の履修は修了認定証スタンダードを取得していることが条件となります。

【春学期・秋学期に同内容で開講している科目について】

どちらの学期に履修しても構いません。シラバスをよく確認して、教務Webから履修登録期間に履修申請してください。オンデマンド科目については、人数上限、抽選等はありません。単位修得した場合、同じ科目を履修することはできません。春学期に単位修得できなかった場合に、秋学期履修登録することは可能です。

【統計学1・2について】

「統計学1」および「統計学2」はプログラム開始以前から開講されている明治学院共通科目のため、1年次から履修することができます。すでにこれらの科目の単位を修得している場合は、新たに履修する必要はなく、修了認定証ベーシックの科目として認定されることになります。

プログラムの自己点検・評価