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
- 学生向けパンフレット
- 「富山大学数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの実施に関する規則」（令和3年9月10日改正）
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。
・本学の申請内容（9,202KB）
認定の有効期限：
令和8年3月31日まで
修了要件の変更（レベルの追加），対象科目の追加 等の変更を行いました。
また，併せて，学部別の履修モデルを作成しました。
■■学部別履修モデルはこちらから■■
(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「他学部授業科目履修願」の提出が必要です。
詳細は「履修の手引き」もしくは教務担当窓口で確認してください。
(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。
＜リテラシーレベル＞
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）
＜応用基礎レベル＞
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…3科目6単位以上）
＜実践活用レベル＞［令和3年9月10日追加］
- 学部学生
応用基礎レベルの修了に加えて，
「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
