文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」リテラシーレベルに認定・応用基礎レベルプラスに選定 ~応用基礎レベルプラスは公立大学で唯一の選定~
「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル)プラス」は、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル)」に認定されたプログラムのうち、先導的で独自の工夫・特色を有するプログラムに与えられるものです。今回が第1回目で、本学を含めて全国で9大学(国立6、公立1、私立2)のみが選定されました。
本学は、2018年には首都圏初のデータサイエンス学部*3を、2020年には博士後期課程を含むデータサイエンス研究科を設置した大学として、データサイエンス学部のみならず、人文社会科学系や理学系、医学系を含めた全学部でデータをもとに事象を適切に分析・説明できる素養と技能「データ思考」をもった人材の育成に取り組んでいきます。
文部科学省ホームページ(認定・選定結果):
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/1413155_00011.htm
【ADEPT(アデプト)プログラムの特色】
全学部(国際教養学部・国際商学部・理学部・データサイエンス学部・医学部)の学生を対象とした「ADEPTプログラム」は、修得した知識・技能を基に、人間中心とした適切な判断ができ、自らの意志でデータやAI技術を有効かつ、安全に活用することができる素養を身に付けることを目的としています。
データを読み、説明し、扱う事ができる基礎的能力を身に付け、学修した数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能を基に適切な活用方法等を体系的に修得できるプログラムとなっています。ADEPTプログラム科目のうち、必修科目2科目、選択必修科目1科目以上を履修することで修了となります。
https://www.yokohama-cu.ac.jp/univ/activity/people_development/index.html#title7
【データサイエンス人材育成プログラムの特色】
データサイエンス学部の学生を対象とした「データサイエンス人材育成プログラム」は、データからストーリーを紡ぐ「データ思考」を涵養した上で、より良い社会を構築し、データサイエンス研究を牽引する人材となることを目的としています。
数学、統計学、情報学といったデータサイエンスの基礎となる科目と、データサイエンスが展開される社会との連携を意識した科目で構成されています。1年次前期から基礎的な科目だけでなく、企業や官公庁等の現場の第一線で活躍するゲスト講師による「データサイエンスセミナー」を通じて、データサイエンスが社会において果たす役割を学びます。3年次には、企業や官公庁と連携したPBLを通じて、これまで学んだ内容の社会での活用を実践的に学んでいきます。
データサイエンス人材育成プログラム科目のうち、必修科目19科目、選択必修科目1科目以上を履修することで修了となります。
https://www.yokohama-cu.ac.jp/academics/ds/suuriouyoukiso.html
用語説明・参考
*1 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)
この認定制度は、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力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ものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm
*2 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル)
この認定制度は、大学(大学院を除き、短期大学を含む。)及び高等専門学校の正規の課程であって、数理・データサイエンス・AIを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ものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002_00003.htm
*3 横浜市立大学データサイエンス学部
2018年4月に首都圏初のデータサイエンス学部として設置され、社会の動きに先鞭をつけた学部として、データサイエンスの教育と研究及び社会実装に精力的に取り組んでいます。
https://www.yokohama-cu.ac.jp/academics/ds/feature.html