数理・データサイエンスとは 協力校としての取り組み 講義科目 データサイエンス相談室 教材 カリキュラム

ページの本文です。

カリキュラム

全学データサイエンス学際カリキュラム

このカリキュラムは文部科学省「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)」として認定されました。
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)」の認定・選定結果について(新しいウインドウが開きます)

 文部科学省への申請書(PDF形式 158キロバイト)

ロゴ

認定有効期限:令和8年3月31日まで
 

1.概要

データサイエンスとは、データを処理し分析することで科学や社会に有益な新しい知見を引き出す学問や方法論の総称です。データサイエンスは統計的あるいは計算的(情報処理的)手法にもとづいてデータを分析する手法であると同時に、人間的視点や専門知識と照合しながら知見を引き出す手法でもあります。このことからデータサイエンスは、文系・理系を問わず幅広い学問領域において客観性の高い知見を見出す方法論であると同時に、卒業後多様な職種において業務上の問題解決の有用な方法論となり得ます。このような考え方から本カリキュラムでは、全ての学生が統計学や情報処理学の基礎的応用的な知識を修得し、それぞれの専門分野でデータを使いこなす人材になるための科目群を提供します。
このカリキュラムは、データサイエンスに関する開講科目を体系化しカリキュラム(科目群)として提示することにより、全学部の学生にデータサイエンスへの関心を喚起し、これに関心をもつ学生が学部・学科を超えて、学際的・系統的に履修することを目的としています。また文系・理系を問わず多様な分野で有用なスキルとなるデータサイエンスを全学的に普及することで、卒業研究や大学院進学後の研究においてデータにもとづいた客観的な研究手法を学ぶことができます。

2.対象科目

必修科目群・基幹科目群・連携科目群で構成されます。

①必修科目群「文理融合データサイエンスI・II」は、データサイエンスの核となる統計学や情報処理などの概要を平易に履修し、専門分野への応用例として人文学領域のデータ分析を体験する全学科目(コア科目)です。

②基幹科目群は、データサイエンスの基礎的なスキルとなる数学・情報処理・プログラミングなどに関するコア科目や全学共通科目で構成されます。また「文理融合データサイエンスIII・IV」は、特に生活科学・社会科学を専攻する学生が卒業研究でデータを駆使するために必要な知識・スキルを修得する科目です。

③連携科目群は、各学術分野のデータ関連科目で構成されます。
- 社会科学・生活工学・理学などの各分野において、データを駆使した卒業研究を目指す学生は、連携科目群
に含まれる専門科目を主に履修しつつ、必要に応じて基幹科目群を履修することで学力を高める。
- 最先端の本格的なデータサイエンティストを志願する学生は、数学・情報系の科目を積極的に履修すること
で、データサイエンスの核となる分野での専門性を高める。
- 専門に関わる演習・実習科目を履修することで、データサイエンスとその活用についての実践的能力を高め
る。

必修科目群
【コア科目】
文理融合データサイエンスI・II(情報科目):I・IIとも必修

基幹科目群
【コア科目】計16科目
基礎線形代数学/基礎微分積分学/統計学(以上基礎講義)
情報科学(1)(2)/情報処理学(1)(2)/メディアリテラシ(1)(2)/プログラミング演習1,2/
情報学演習1,2/文理融合データサイエンスIII・IV/デジタル概論 (以上情報科目)

【全学共通科目】計4科目
生命情報学概論(1)(2)/計算生物学(1)(2)

※以下の専門科目については、基幹科目群を履修したこととして取り扱う。
線形代数学1/微分積分学1/統計学(人間・環境科学科専門科目)/数学物理学演習I・II

連携科目群(専門科目)

人文・社会科学系

生活工学系

生命・物質科学系

数学・情報系

文教育学部

人文地理学分析基礎演習(*)

地理情報システム演習I(*)

地理情報システム演習II(*)

人間科学論

現代社会論

社会調査の設計と実施

社会調査法(*)

学校社会学特殊講義

教育社会学特殊講義

生活科学部

情報工学演習 (1)(2)(*)

BIM演習(*)

システム工学

応用生活統計学(1)(2)(*)

計測工学(*)

デザイン工学演習(1)(2) (*)

応用統計学

社会統計学I (*)

人間工学(*)

社会統計学II(1)(2)(*)

電子工学(*)

心理統計法(心理学統計法)

生活調査法(*)

環境評価学

生活社会調査実習(*)

栄養疫学・統計(**)

理学部

物理実験学(1)(2)

グラフ理論

計算物理学講義・演習(1)(2)

数理統計学

実験値解析法

確率序論

計算化学

データ構造とアルゴリズム

生物統計学

コンピュータシステム序論

生命情報プログラミング演習

データ解析序論

計算生物学

マルチメディア

情報理論

情報と職業

情報倫理

環境情報論

(*):演習・実習科目(履修の都合上、受講者数を制限する場合があります。)
(**):食物栄養学科専門科目(受講者数を制限する場合があります。)

学際カリキュラム

3.履修証明(サーティフィケイト)

科目群から一定の科目数(必修2科目4単位+基幹・連携16単位以上=計20単位以上)を履修し、履修証明申請書と修了レポートを提出した学生には、卒業時に履修証明書を授与し、成績証明書に記載されます。

各授業科目の授業の方法及び内容等の詳細についてはシラバスを参照のこと。
http://tw.ao.ocha.ac.jp/Syllabus/index.cfm

【このカリキュラムにより身に付けることができる能力】
全ての学生が統計学や情報処理学の基礎的応用的な知識を習得し、文系・理系を問わず幅広い学問領域において客観性の高い知見を見出す方法論と、卒業後多様な職種において業務上の問題解決のための有用な方法論を身に付けることができる。

【カリキュラムの運営実施体制】
本学では令和元年度に既存組織のシミュレーション科学・生命情報学教育研究センターを改組し文理融合AI・データサイエンスセンターを設立した。本センターは数理・データサイエンス・AIの全学的な研究教育の促進を目的としてこれから本格到来するSociety5.0、AI.IoT時代における数理・データサイエンスへの処理能力を備えた人材育成が可能な教育研究を推進するための組織であり、カリキュラムの運営実施も本センターが主体となって行う。


【令和2年度までの全学データサイエンス学際カリキュラムの改革と自己点検】

                   文理融合AI・データサイエンスセンター長
                                 伊 藤 貴 之


本学は平成30年12月に数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム(拠点校:東京大学)の協力校として選定され、数理及びデータサイエンスに係る教育強化・教育改革に取り組んできた。

平成30年度 カリキュラムの改正に着手し文理融合データサイエンスI・II(必修科目)の開設準備を行った。

令和元年度 文理融合データサイエンスIの履修者は58人であった。
また、年度末に全学データサイエンス学際カリキュラム 開設の準備を行った。

令和2年度 全学データサイエンス学際カリキュラム を開設し全学に向け数理データサイエンス教育を普及させる教育プログラムとした。 
文理融合データサイエンスI・IIの履修者数はそれぞれ61人・24人と推移しており令和3年度末には最初の修了者の輩出が見込まれ、数理・データサイエンスにかかる教育強化は順調に進捗していると総括する。