背景
人々の行動履歴がネットワークを介して蓄積されるなど、海外ではビッグデータの利用が急速に進んでいます。国内でもデータ駆動型の未来社会の創造が必須と考えられていますが、研究面では海外の機関と比較して遅れていると言われています。

状況
データサイエンスとはデータから知識・有用な情報を抽出し、新たな価値を創りだす科学です。第4の科学として全大学生に必須の内容ですので、多面的な教育を通じて国民のリテラシー向上が必須となっています。 本学では全学生のデータサイエンスリテラシーと数理的教養を涵養し、多分野でAI専門家を育成することが重要と考えています。

プログラムとして卒業要件化します。

文系・非情報系学科を想定し適切に科目を設定します。

学修状況に応じて多様な選択肢を提供します。

数理科学分野
・理系学部では、既存の数理科学教育を活用します。
・文系学部では、入門的な数理科学教育を実施します。
・文理融合型学部にあっては、学生の志向により上記教育を併用します。

データサイエンス分野
データサイエンス、AIの基礎と体験的学習を実施します。
非情報系学科の学生向けに副専攻プログラムを用意します。
分野横断的な応用・実践的教育プログラムを用意します。

基礎知識の習得とAI（Deep Learning）等の体験的学びを提供しています。

学生の志向と基礎力に応じて、数理科学の基礎教育を提供しています。

基礎的または発展的副専攻プログラムを検討しています。

専門に応じて専門科目課程を整備します。

グループによる課題の設定・データ収集・解析を重視したプログラムを提供します。

実データを用いた実践学習を検討しています。

分野横断的な学習プログラムを検討しています。