数理・データサイエンス・AI教育プログラム

近年、データサイエンスは急速に発展し、社会に不可欠なものとなりました。千葉経済大学ではデータサイエンスの重要性に鑑み、数理・データサイエンス・AIに関する教育を⾏っています。

本教育は、数理・データサイエンス・AI教育プログラムとして体系化されています。プログラム修了者にはプログラム修了証が発行されます。

プログラム構成

千葉経済大学の数理・データサイエンス・AI教育プログラムには、リテラシーレベルと応用基礎レベルの二つのレベルがあります。リテラシーレベルでは基礎的な素養の習得を目指し、応用基礎レベルでは応用・活用のための応用基礎力の習得を目指します。

リテラシーレベル

修了要件
科目「データサイエンス入門」の単位を修得し、修了申請をすること。

科目構成
リテラシーレベルのプログラムは単一の科目から構成されています。

データサイエンス入門（講義）
データサイエンスの基礎を理解し、データに対する洞察力を養うことを目指す。本授業では、社会とデータサイエンスの関係、データの種類、基礎的な統計学、グラフの作成と解釈、確率論、ベイズの定理、分布の概念など、データサイエンスにおける重要なトピックを扱う。

学習成果（身に付けることのできる能力）
データサイエンスの基礎的事項を理解し、データに対する洞察力を身に付けることができる。具体的に身に付けられる能力は、（１）データサイエンスの基礎的な概念と用語を説明できること、（２）データの種類を知り、適切にデータを扱うことができること、（３）基本的な統計手法を適用でき、適切なデータの視覚化方法を選択できること、である。

応用基礎レベル

修了要件
科目「データサイエンス入門」「データサイエンス実践Ⅰ」「データサイエンス実践Ⅱ」「人工知能」の単位を全て修得し、修了申請をすること。

科目構成
応用基礎レベルのプログラムは４つの科目から構成されています。

データサイエンス入門（講義）
データサイエンスの基礎を理解し、データに対する洞察力を養うことを目指す。本授業では、社会とデータサイエンスの関係、データの種類、基礎的な統計学、グラフの作成と解釈、確率論、ベイズの定理、分布の概念など、データサイエンスにおける重要なトピックを扱う。
データサイエンス実践Ⅰ（講義）
データサイエンスに必要な数学の基礎知識とデータサイエンスの応用を理解することを目的とする。本講義では、基本的な数学概念から始め、データ分析の技術に進んでいく。統計学、確率論、回帰分析などの主要トピックをカバーし、実際のデータセットを用いた実践的な演習を通じて、理論と実践の両方の理解を深める。
データサイエンス実践Ⅱ（講義）
データサイエンスに関連する数学の基本概念とデータ分析技術を学ぶ。本講義は、統計学の基礎、検定手法、線形代数、時系列データ分析、分類問題、クラスタリングをカバーする。
人工知能（講義）
近年の社会状況をふまえ、音声解析、機械学習、テキストデータや画像の処理などを概観する。これらの内容を把握するため、プログラム言語Pythonを用いて音声解析や機械学習などを行う。

学習成果（身に付けることのできる能力）
本プログラムを修了することにより、（１）数理・データサイエンス・AIと社会との関わりの知識、（２）各分野における基本的なデータサイエンスの方法、（３）データを解釈するために必要な統計学の多様な手法、（４）基礎的なAIの知識、を身に付けることができる。

実施体制

プログラム運営

本プログラムは数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会が担っています。本委員会はプログラムの運営やプログラムの評価・改善を行います。このため、委員会内に評価担当者を定め、プログラムや授業の妥当性を本委員会で評価しています。また委員会では運営計画の策定や活動報告なども行います。

プログラムを実施するための計画

年間スケジュール

本プログラムに関わる主たる年間スケジュールを示します。

月	主たる計画
4月	プログラム周知・プログラム履修申請受付・ウェブページ更新
5月	プログラム自己点検・評価報告書への対応
9月	プログラム周知・プログラム履修申請受付
２月	卒業生プログラム修了申請受付
３月	プログラム自己点検評価書作成
３月～４月	在学生プログラム修了申請受付

年次計画

本プログラムに関わる主たる年次計画を示します。

年度	主たる計画
2025年度	数理・データサイエンス・AI教育プログラムの運営開始
2026年度	文部科学省へのプログラム認定申請/ウェブページの改修（認定時）
2027年度	本プログラムにかかわる社会状況の確認
2028年度	文部科学省の提示する認定要件の調査
2029年度	認定要件の変更に伴う授業内容の更新
2030年度	プログラムの更新申請

自己点検・評価

プログラムを構成する授業評価には、FD委員会により実施される授業評価アンケートの結果を活用しています。また学外の評価には、キャリアセンターによる企業アンケートを活用しています。これらの様々な評価は、数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会におけるプログラムの改善に利用されます。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会では、評価結果をもとに社会状況を捉えてプログラムの改善を行うこととしています。