教育 | 富山大学教育・学生支援機構データサイエンス推進センター

富山大学のデータサイエンス教育の概要

令和2年度以降に入学する全ての学部学生に対して以下の教育を行っております。

教養教育科目『情報処理』（必修，2単位）において、数理・データサイエンスの基礎を学修。
関連する授業科目を体系化した「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を開設。

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

　本プログラムは、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）」において認定されたプログラムです。
また、先導的で独自の工夫・特色を有する取組として「認定教育プログラム（リテラシーレベル）プラス」に選定されています。（認定の有効期限：令和8年3月31日まで）

学部別履修モデル

(1) 履修方法

　本プログラムを履修するために特別な手続きは不要です。通常どおり履修登録してください。

※所属学部以外の授業科目を履修する場合は「他学部等履修申請」が必要です。
申請方法の詳細は、本学ウェブサイト「（別紙）他学部・他研究科等科目の履修登録手順」を確認してください。

(2) 身につけることのできる能力

　本プログラムにより、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・AI の基礎的素養及び自らの専門分野に応用、実践的に活用できる力を身につけることができます。
学部別の履修モデル（上記参照）も参考にしてください。

(3) 修了要件

　レベル毎に次のように設定されています。

※ 令和4年10月19日付けで、レベル名称を変更しました。

＜レベル１＞

4科目8単位以上修得
（教養教育科目・専門教育科目問わず）

＜レベル２＞

8科目16単位以上修得
（教養教育科目…2科目4単位以上　専門教育科目（データサイエンス実践演
習科目を除く。）…3科目6単位以上）

＜レベル３＞

　「経済学部」、「理学部」、「工学部」及び「都市デザイン学部」の学生のみを対象とした修了要件です。
詳細は以下のリンクからご確認ください。

　「工学部」及び「都市デザイン学部」は、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムが策定した「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム～AI×データ活用の実践～」に相当するレベル設定であり、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）」の認定を受けています。

＜実践活用レベル＞

学部学生

レベル２の修了に加えて、
「データサイエンス実践演習科目」から3科目6単位以上修得

大学院生（大学院生は「実践活用レベル」のみ）

「データサイエンス実践演習科目」から4科目8単位以上修得

(4) 修了証

　上記の修了要件を満たした者には「修了証」が授与されます。

(5) プログラム修了のメリット

　データサイエンスを扱う知識や技術は、これからの社会では不可欠になります。その能力を確実に身につけるために、学習目標を具体的に設定することが効果的です。また、修了者には「修了証」を交付します。就職活動時にこれを示すことで、あなたの身につけた能力を担当者にアピールすることができます。

(6) 対象科目（以下の「科目一覧」から各科目のシラバスも確認可能です。）

(7) 実施体制

(8) 自己点検・評価

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