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現代社会における新たなリテラシーとして、数理・データサイエンス・AIに関する知識・スキルが求められており、本学においても、2022年度から「共通教養データサイエンスプログラム」を開設しています。
「共通教養データサイエンスプログラム」は、学部を問わず学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、適切に理解し活用する基礎的な能力を育成するリテラシーレベルと、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応用基礎レベルから構成され、いずれも一定の要件を満たした優れた教育プログラムであると文部科学大臣から認定されています。
情報学部では、応用基礎レベルの内容を情報技術に特化した学部の視点からより深く学ぶため、2025年度から情報学部の専攻科目で構成した「情報学部データサイエンスプログラム」を開設しました。
「情報学部データサイエンスプログラム」は、AIの開発・研究などを行う複数の企業と連携した演習を取り入れるだけでなく、実データを用いたデータ分析コンペティションを開催するなど、実践的スキルを修得した人材の育成を目指しており、「情報技術が社会を変える」 という視点で、多様でありながらも深く踏み込んだ内容に触れていただきます。
なお、本プログラムは2026年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に申請を予定しています。

情報学部データサイエンスプログラム

データ収集と加工に関わる処理フローの設計能力ならびにプログラミング能力、機械学習アルゴリズムの基礎となる数学、人工知能ならびにデータサイエンスに関わる知識、実社会での諸問題解決につながる実践力を講義・演習・授業内での発表をとおして身に付ける。さらに、生成AIの原理と応用例、機械学習デザインパターンといった先進的な内容への理解力を養成する。

下記をすべて満たした場合に、プログラムの修了者として認定します。

・専攻科目「解析Ⅰ」「線形代数Ⅰ（行列）」の２科目４単位を修得すること。

・専攻科目「確率統計学」「確率統計学Ⅰ」のうち、いずれか２単位を修得すること。

・専攻科目「プログラミングA演習」「プログラミング技法Ⅰ演習」のうち、いずれか４単位を修得すること。

・専攻科目「人工知能Ⅰ」「人工知能Ⅱ」の２科目４単位または「人工知能」「機械学習」「現場指向AIシステム論」のうち、２科目４単位を修得すること。

・専攻科目「実践的データサイエンス演習」２単位を修得すること。

プログラムの推進と改善：情報学部データサイエンス応用基礎プログラム運営ワーキンググループ

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