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立正大学データサイエンス学部 Faculty of DATA SCIENCE トップ データサイエンス応用基礎プログラム MDASH 応用基礎プログラム     ※文部科学省による本プログラムの認定の有効期限は令和9年3月31日までになります。 ■認定制度詳細および認定結果 <数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル)> 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(応用基礎レベル)詳細 「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 令和4年度「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の認定・選定について(PDF:1.10MB) ■データサイエンス応用基礎プログラムの特徴 <プログラムの目的> 課題を発見し、知識と技能を応用 1.さまざまな社会の課題を発見する。2.データサイエンスの知識・技能を積極的に応用する。 <プログラムの対象科目> すべて1年次の必修科目 「AI入門I」(2単位)、「AI入門Ⅱ」(2単位)、「プログラミング基礎」 (2単位)3科目6単位を修得します。 応用基礎プログラム対象科目シラバス(PDF:785KB) <プログラムの学修成果> 学修成果 データサイエンスを学ぶ学生が数理・データサイエンス・AIを現場に応用するための知識とスキルを身に付けます。 1.さまざまなデータから意味を抽出 2.現場にフィードバックする能力 3.AIを活用し課題解決につなげることのできる基礎的能力 <プログラムの特徴> 本学部の特性をいかしたデータサイエンス教育  データサイエンス学部に開講されている必修科目を本プログラムの対象科目としています。本学部の卒業生全員が修了者となります。 <カリキュラムにおけるプログラムの位置づけ> 学部教育との関係  データサイエンス学部の特色は、経済価値の創造を担うデータサイエンティストとしての資質を有する人材、すなわち「データの収集・加工・分析に関する基本的な知識・技能を身につけ、データに基づきビジネスの現場で新たな価値創造の担い手となり得るような人材」を養成します。  本プログラムで修得する知識・技能は、これらの学びの基礎となる部分であり、本学部では必修科目を対象科目としています。 <カリキュラムの特徴> データサイエンス学部のカリキュラム  データサイエンス学部には文系・理系問わず幅広い授業があります。初年次では、全ての学びの土台となる一般教養ついて学ぶとともに、データサイエンスの土台となる専門科目の基礎(専門基礎科目群)で数学やAI、プログラミングを学びます。2年次からは「データサイエンスの基礎・発展科目群」「価値創造基礎・発展科目群」の履修が始まります。データサイエンスの礎となる統計学、情報科学、プログラミングや、それらを発展させた高度な内容について学びます。価値創造基礎・発展科目群ではデータ サイエンスが実践的に利活用されている分野(ビジネス・観光・社会・スポーツ)の基礎や、それらを発展させてより実践的に利活用する方法を学びます。その他にもフィールドワークやインターンシップといった実務に直接触れることができる科目も準備されており、これらを履修することで自身の将来について深く意識することもできます。  データサイエンスを学ぶ上で数学の基礎的な知識は欠かすことが出来ません。本学部では数学が苦手な学生を対象として、データサイエンスを学ぶ上で必要となってくる学力や知識を補うための補習授業を授業時間外で実施しています。 <カリキュラムのイメージ> <プログラムの体制> 運営の仕組み  さまざまな社会の課題を発見し、データサイエンスの知識・技能を積極的に応用することができる人材を育成することを目的とし、データサイエンス学部のデータサイエンス教育において「応用基礎レベル」の知識・技能の修得を目指すための整備をカリキュラム委員会が中心となって取り組んでいます。 <体制のイメージ> 運営の仕組み 1.データサイエンス学部カリキュラム委員会においてプログラムの運営や改善に取り組みます。  プログラムの自己点検・評価、自己点検評価報告書の作成を担当します。 2.データサイエンス学部運営委員会において自己点検・評価結果を検証し、プログラムについて検証します。 3.データサイエンス学部教授会において自己点検・評価結果に基づいて評価し、自己点検・評価報告書を公表します。  プログラムの方針の策定を担当します。 ■自己点検・評価 <点検評価報告> これまでの点検評価報告  データサイエンス学部カリキュラム委員会はプログラムの運営や改善に取り組み、プログラムの自己点検・評価、自己点検評価報告の作成を担当しています。 令和3年度 データサイエンス応⽤基礎プログラム⾃⼰点検・評価報告(PDF:184KB) 令和4年度 データサイエンス応⽤基礎プログラム⾃⼰点検・評価報告(PDF:159KB) ■申請書の公表 <申請書> 令和4年度認定における申請書(文部科学省により本プログラムは令和9年3月31日まで認定されています)  データサイエンス学部が令和4年度数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル)に提出した申請書を公表します。 令和4年度認定における申請書(PDF:2.52MB)   データサイエンス学部情報発信 !--> 品川キャンパス  〒141-8602 東京都品川区大崎4-2-16 熊谷キャンパス  〒360-0194 埼玉県熊谷市万吉1700 データサイエンス学部情報発信!--> 立正大学公式サイト プライバシーポリシー サイトポリシー 入試サイト トップ コンセプト 学部・学科概要 カリキュラム 教員紹介 動画コンテンツ キャンパス紹介 学部長メッセージ トップ コンセプト 学部・学科概要 カリキュラム 教員紹介 動画コンテンツ キャンパス紹介 学部長メッセージ トップ コンセプト 学部・学科概要 カリキュラム 教員紹介 動画コンテンツ キャンパス紹介 学部長メッセージ トップ コンセプト 学部・学科概要 カリキュラム 教員紹介 動画コンテンツ キャンパス紹介 学部長メッセージ

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