データサイエンス・AI人材リテラシー教育プログラム
公立諏訪東京理科大学では、課題発見、問題定義、データの収集整理、データ分析、ソリューションを提案できる人材育成を目的として、全学生を対象とした『データサイエンス・AI人材リテラシー教育プログラム』を2020年度より開始しました。また、数理・データサイエンス・AI教育分野の基礎的な素養の修得にとどまらず、自らの専門分野において、 数理・データサイエンス・AIを応用・活用することができる応用基礎力を習得できる人材を育成するため、2023年度より『データサイエンス・AI人材リテラシー教育応用基礎プログラム』を新設しました。
本学「データサイエンス・AI人材リテラシー教育プログラム」は、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定されました。
（認定の有効期限： 令和９年３月３１日まで）
教育プログラム概要
カリキュラムマップ
実施体制
| 委員会等 | 役割 |
|---|---|
| 学長 | 運営責任者 |
| 数理・データサイエンス・AI教育プログラム推進委員会 | プログラムの改善・進化・自己点検・評価 |
実施科目と学修内容
『データサイエンス・AI人材リテラシー教育プログラム』について
本学が定める所定の科目（「AI時代の情報倫理」「統計学B」の2科目4単位）を全て修得していることで『データサイエンス・AI人材リテラシー教育プログラム』修了者として認定し、修了証を発行します。
- ○AI時代の情報倫理
- ○統計学B
なお、数理・データサイエンス・AIに深い興味を持ち、さらに理解を深めるために21科目を選択科目として用意し、カリキュラムチェーンとともに提供しています（詳細は取組概要参照）。選択科目の修得は『データサイエンス・AI人材リテラシー教育プログラム』の修了要件には含みません。選択科目の授業内容等については本学シラバスから確認してください。
『データサイエンス・AI人材リテラシー教育応用基礎プログラム』について
本学が定める所定の科目（以下7科目14単位の2科目4単位）を全て修得していることで『データサイエンス・AI人材リテラシー教育応用基礎プログラム』修了者として認定し、修了証を発行します。
〇AI時代の情報倫理 〇統計学B 〇データサイエンス入門
〇統計学A 〇基本情報処理１ 〇微分積分１ 〇線形代数
なお、『データサイエンス・AI人材リテラシー教育プログラム』において示す選択科目については、本学において、数理・データサイエンス・AI教育分野を理解するための重要な科目の位置付けであることから、データサイエンス・AI人材リテラシー教育応用基礎プログラムにおいても、同科目群の授業科目を修得することを推奨します。選択科目の修得は本プログラム修了要件に含みません。
※各授業科目のシラバスについては、こちらから確認してください。
（https://www.sus.ac.jp/academics/syllabus/）
本プログラムで身に付けることのできる能力
『データサイエンス・AI人材リテラシー教育プログラム』について
〇AI技術が実装されている最新事例を学ぶことにより、AI技術が身近に使われ、今後必要な知識とスキルであることを
理解する。
〇AI技術がもたらす社会変容やビジネスの変化を考え、国内だけでなくグローバルな視点で倫理的問題及び人間中心に
問題を解決する方法に係わる知識やスキルが、今後ますます重要となることを理解する。
〇統計学の知識を修得することにより、実社会におけるデータを統計的手法で分析する知識とスキルを修得する。
『データサイエンス・AI人材リテラシー教育応用基礎プログラム』について
〇AI技術が実装されている最新事例を学ぶことにより、AI技術が身近に使われ、今後必要な知識とスキルであることを
深く理解する。
〇AI技術がもたらす社会の変容やビジネスの変化を考慮し、国内だけでなくグローバルな視点から倫理的問題や人間中心
の問題解決に関わる知識やスキルがますます重要となることを深く理解する。
〇統計学や微分積分、線形代数を通じて数学的知識を修得し、RやPythonといったプログラミング言語の理解・修得を
通じて、実社会におけるデータを統計的手法で分析するための高度な知識とスキルを獲得する。