数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム

生成AIなどの技術の進展により、社会から求められる知識・スキルの増加や変化が生じており、高度なICT人材が求められています。このような現代社会のニーズに対し、政府は、「AI戦略2019」において、文系理系を問わず全ての大学・高専生が初級レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを修得するという目標が掲げています。文部科学省においても、2025年度までに、全ての大学生等が「数理・データサイエンス・ＡＩ」を履修できる環境を整備することを各大学に通知すると共に、優れた教育プログラムを開講する大学に「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」を認定する制度を立ち上げました。

東京未来大学では、「数理・データサイエンス・ＡＩ」を修得する環境を整備するとともに、2023年度から「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」を実施しています。学生の数理・データサイエンス・ＡIへの関心を高めるとともに、数理・データサイエンス・ＡIを適切に理解し、活用する基礎的な能力を育成すること及び数理・データサイエンス・ＡI活用して課題を解決するための実践的な能力を育成する教育プログラムを全学的に実施しています。

なお、本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（リテラシーレベル）」
(2025年度)に認定されています。認定の有効期限：令和12(2030)年3月31日

（参考）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）」

（参考）本学の申請内容

教育プログラムの概要

教育プログラムの修了要件

「データサイエンス基礎」の科目の単位（２単位）を修得すること。
「データサイエンス基礎」には、到達目標（学修成果）が設定されており、各到達目標に対しルーブリック評価に基づいた結果で６０点以上の評価で単位を認定する。

開設科目（シラバス）

データサイエンス基礎

教育プログラムの学修成果

本プログラムを履修することにより、以下のような知識・技術を身につけることが出来ます。

・数理・データサイエンス・AIが社会にもたらした変化およびデータ・AIの利活用の最新動向について説明できる。
・社会で利活用されているデータやその活用法およびデータ・AIの活用領域について説明することができる。
・データ・AIの利活用により現場においてどのような価値が生み出されているか、また、その際に利用されている技術について事例を挙げて説明できる。
・数理・データサイエンス・AIの利活用に当たり留意すべき事項（ELSI、データ倫理、情報セキュリティ等）を説明できる。
・データを適切に処理・分析し、データが持つ意味を説明できる。