教育プログラムの概要
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、それを適切に理解し活用する基礎的な能力（リテラシーレベル）や、課題を解決するための実践的な能力（応用基礎レベル）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大学等の教育プログラムを文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。
本学ではこの認定制度に基づく教育プログラムとして次の①②の2つを実施しています。
①ＡＩ利活用のための教育プログラム「リテラシーレベル」
②ＡＩ利活用のための教育プログラム「応用基礎レベル」
教育目的とビジョン
2つのＡＩ利活用のための教育プログラムは、社会や産業の急速な変化に対応し、データ駆動型の意思決定とイノベーションを支援するための基礎となる教育を提供することを目的としています。
①「リテラシーレベル」では、数理・データサイエンス・AIの入門知識とデータ駆動の数理的考え方の基礎の１つになる統計学的スキルを身につけます。
②「応用基礎レベル」では、数理・データサイエンス・AIの技術的知識から応用までのスキルを身につけます。
これらの教育プログラムは、学生がそれぞれの分野において数理・データサイエンス・AIを効果的に活用し、社会的・倫理的な観点から問題を解決できるようにすることを目指しています。
対象者
①リテラシーレベル： 本学に在籍する2023年度以降入学者。
②応用基礎レベル： 本学経営情報学部に在籍する2021年度以降入学者。
申請方法
①リテラシーレベル： 履修科目で自動判定します。
②応用基礎レベル： 所属学部と履修科目で自動判定します。
到達目標と対象科目
本教育プログラムの対象科目を示します。
①リテラシーレベル （シラバス）
AI・データサイエンス入門
統計学
②応用基礎レベル （シラバス）
機械学習
情報アクセスシステム
情報論
線形数学
データベース論
情報セキュリティ
アルゴリズム
コンピュータビジョン
デジタル戦略論
応用統計学
データサイエンス
人工知能
知識情報
システム数学
本教育プログラム「リテラシーレベル」の到達目標と本学講義科目との対応関係を表1に、「応用基礎レベル」の到達目標と本学講義科目との対応関係を表2に示します。
表1 リテラシーレベル科目対応表
表2 応用基礎レベル科目対応表
修了要件
①リテラシーレベル
「ＡＩ・データサイエンス入門」、「統計学」の2科目を修得すること。
②応用基礎レベル
応用基礎レベル科目対応表（表２）について、以下の条件a、b、c、dを全て満たすこと。
a．青で示した各行について〇のついた科目を1つ以上修得する
b．1.3～1.5の1区画から〇のついた科目を1つ以上修得する
c．2.3～2.6の1区画から〇のついた科目を1つ以上修得する
d．3.5～3.8の1区画から〇のついた科目を1つ以上修得する
学修成果と修得内容
本教育プログラムを修了した学生は、次のような幅広い能力を身につけることが期待されます。
①リテラシーレベル
・数理・データサイエンス・AIの基礎
・数理・データサイエンス・AIの社会への影響と利活用
・数理・データサイエンス・AIに関わる倫理的問題の理解
・統計および数理の基礎
②応用基礎レベル
・複雑なデータセットから有意義な洞察を抽出するための分析技術
・AIと機械学習モデルを活用した問題解決のための能力
・データ駆動の意思決定プロセスにおける倫理的および社会的な課題に対する洞察力
・数理・データサイエンス・AIの統合的応用能力とアプローチ手法
プログラム修了認定
修了証を得るための条件が満たされた学生は、「リテラシーレベル」の修了証または、「応用基礎レベル」の修了証、あるいは２つの修了証を授与できます。
実施体制
本プログラムの実施体制は以下のとおりです。
・新潟国際情報大学教務委員会： 本プログラムの運営、および改善・進化
・新潟国際情報大学教務委員会： 本プログラムの内部点検・評価
自己点検・評価
問い合わせ先
新潟国際情報大学 学務課
TEL：025-239-3111 E-mail：gakumu@nuis-ac-jp
