AI & Data Science Educational Program
  • AI時代の新たな基礎知識を、
    文系学部生に教授
  • 初歩から応用まで、
    3段階のステップで学習
  • オンデマンド配信形式を活用し、
    履修困難を解消
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⽬的・概要

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、AI時代の新たな基礎知識を⽂系学部⽣に教授する「AI・データサイエンス教育プログラム」を明治学院共通科目として始動し、順次開講していきます。

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。

1 レベル別に学べる

レベル2
  • データ解析・活用入門
  • プログラミング入門
  • 統計学1(または2)
  • AIと人間

※2024年度より開講予定
統計学1(または2)については2 履修に当たっての注意点を参照

レベル3
  • データ解析・活用基礎
  • AI基礎
  • PBL演習

※2025年度より開講予定

2 履修にあたっての注意点

【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は3年次配当。

【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の科目の履修は修了認定証(ベーシック)を取得した人に認めます。

【AI・データサイエンス入門について】春学期・秋学期に同内容で開講しています。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。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、修得することも可能です。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。

3 修了認定証を発行

レベル2およびレベル3の修了要件を満たした人は、それぞれ修了認定証「ベーシック」および「スタンダード」が取得できます。修了認定証(ベーシック)は、2024年度以降の発行となります。2023年度に卒業する人は、修了認定ができませんので、ご注意ください。

【修了認定証】
文中の「必修」、「選択必修」は、卒業要件上の条件ではなく、この認定証を取得する条件を指します。

  • ベーシック:「AI・データサイエンス入門」、「データ解析・活用入門」、「プログラミング入門」(3科目各2単位計6単位)が必修。「統計学1(または2)」と「AIと人間」は、いずれかを選択必修とし、4科目計8単位の修得をもって、ベーシック段階の認定を行います。
  • スタンダード:ベーシック段階終了後、レベル3の科目を修得のうえ、認定されます。詳細は今後お知らせします。

⽬的・概要

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、AI時代の新たな基礎知識を⽂系学部⽣に教授する「AI・データサイエンス教育プログラム」を明治学院共通科目として始動し、順次開講していきます。

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。

1 レベル別に学べる

レベル2
  • データ解析・活用入門
  • プログラミング入門
  • 統計学1(または2)
  • AIと人間

※2024年度より開講予定
統計学1(または2)については2 履修に当たっての注意点を参照

レベル3
  • データ解析・活用基礎
  • AI基礎
  • PBL演習

※2025年度より開講予定

2 履修にあたっての注意点

【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は3年次配当。

【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の科目の履修は修了認定証(ベーシック)を取得した人に認めます。

【AI・データサイエンス入門について】春学期・秋学期に同内容で開講しています。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。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、修得することも可能です。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。

3 修了認定証を発行

レベル2およびレベル3の修了要件を満たした人は、それぞれ修了認定証「ベーシック」および「スタンダード」が取得できます。修了認定証(ベーシック)は、2024年度以降の発行となります。2023年度に卒業する人は、修了認定ができませんので、ご注意ください。

【修了認定証】
文中の「必修」、「選択必修」は、卒業要件上の条件ではなく、この認定証を取得する条件を指します。

  • ベーシック:「AI・データサイエンス入門」、「データ解析・活用入門」、「プログラミング入門」(3科目各2単位計6単位)が必修。「統計学1(または2)」と「AIと人間」は、いずれかを選択必修とし、4科目計8単位の修得をもって、ベーシック段階の認定を行います。
  • スタンダード:ベーシック段階終了後、レベル3の科目を修得のうえ、認定されます。詳細は今後お知らせします。

4 「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。科目によってはまだナンバリングがついていないものも記載されています。

学科 学科科目におけるみなし科目 本プログラムで認定される科目
経済学科 経済統計学1 統計学1
経済統計学2 プログラミング入門
経営学科 経営学特講(データサイエンス) データ解析・活用入門
社会学科 社会統計学 統計学1
心理学科 心理学統計法 統計学1
基礎統計学 統計学2
情報数理学科※ 数理と情報 AI・データサイエンス入門
データ構造とアルゴリズム データ解析・活用入門
初級プログラミング プログラミング入門
統計の数理 統計学1(または2)

※情報数理学科生は「AI・データサイエンス入門」、「データ解析・活用入門」、「プログラミング入門」は履修できません。