グローバル共創科学部では、「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」の「応用基礎レベル」のモデルカリキュラムに準じた教育プログラムを提供しています。
「応用基礎レベル」のモデルカリキュラムは、自らの専門分野において、数理・データサイエンス・AI教育を応用・活用することができる応用基礎力を習得することを目指しています。
本学部生は必修科目を履修することで、卒業までに自動的に本教育プログラムを修了することになります。
教育プログラムの概要
・プログラムの目的
社会的課題に取り組む上で、数理・データサイエンス・AIの知識・スキルを用いて、その課題や背景にある要因を恣意的にではなく、客観的に分析し解決できる人材を育成する。
・身に付けられる能力
現実のデータに関する活用・処理に関連した知識・スキルを理解するとともに、プログラミングを通してAIを活用したデータの解析方法を習得する。
・開講されている科目の構成
基礎数学は、数学発展の内容を含む。数理・データサイエンス入門、データサイエンス基礎は「データサイエンス基礎」を含む。データサイエンス基礎、データサイエンス演習は機械学習の理論と実践を含む。データエンジニアリング基礎、AI基礎ではAIの概要やAIを実現するための手段を扱う。プログラミング演習Iではプログラミングの基礎を扱う。
・修了条件
下記の7科目9単位をすべて修得する。
数理・データサイエンス入門（１）、基礎数学（２）、データサイエンス基礎（１）、データサイエンス演習（１）、データエンジニアリング基礎（２）、AI基礎（１）、プログラミング演習I（１）
・実施体制
学部教務委員会内の数理DS・AI教育ワーキングメンバーが計画し、科目担当教員が実行する。学生による授業評価アンケートなどを用いて静岡大学グローバル共創科学部教育内部質保証委員会が評価し、フィードバックを受け取った科目担当教員が改善を図っていく。
教育プログラムについての自己点検結果
1．令和5年度の点検について
教育プログラムの申請書類一式
1．現在準備中です。
2. シラバス