About
  1. 数理・データサイエンス・AI教育プログラム

情報公開

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

富山国際大学(以下、「本学」という)は、内閣府・文部科学省・経済産業省の3府省が推進する政策に対応した「数理・データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム」(両学部対象)ならびに「数理・データサイエンス・AI応用基礎教育プログラム」(現代社会学部対象)を実施します。

本プログラムは、本学の全学学生を対象として実施し、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的とします。プログラムごとならびに学部ごとの修了要件は、下表に示す通りです。

【数理・データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム】

2021年度以降入学者

学部 修了要件
現代社会学部

・ 「情報科学概論」(2021年度からの新カリキュラム)、「ビジネス情報演習I」、「ビジネス情報演習II」の単位をすべて取得すること

[※2022年度講義要綱][※2021年度講義要綱]
子ども育成学部

・ 「情報処理演習」と「人間と情報」(2021年度からの新カリキュラム)の単位を取得すること

[※2022年度講義要綱][※2021年度講義要綱]

2020年度入学者

学部 修了要件
現代社会学部

・ 「情報科学概論」(2020年度の旧カリキュラム)、「ビジネス情報演習I」、「ビジネス情報演習II」、「情報統計学Ⅰ」の単位をすべて取得すること

[※2022年度講義要綱][※2021年度講義要綱]

(各授業の講義内容・評価方法・テキスト等については、それぞれの講義要綱(シラバス)を参照してください)

【数理・データサイエンス・AI応用基礎教育プログラム】

2021年度以降入学者

学部 修了要件
現代社会学部

・ 「数理・データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム」(2021年度からの新カリキュラム)を修了していること

・「データサイエンス基礎Ⅰ」、「プログラミング基礎」、「情報社会と情報倫理」、「人工知能とその活用」の単位をすべて取得すること

・ 「データサイエンス実践演習Ⅰ」もしくは「データサイエンス実践演習Ⅱ」どちらかの単位を取得すること

[※2022年度講義要綱][※2021年度講義要綱]

2020年度入学者

学部 修了要件
現代社会学部

・ 「数理・データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム」(2020年度の旧カリキュラム)を修了していること

・「プログラミング基礎」、「情報社会と情報倫理」、「人工知能とその活用」の単位をすべて取得すること

・ 「データサイエンス実践演習Ⅰ」もしくは「データサイエンス実践演習Ⅱ」どちらかの単位を取得すること

[※2022年度講義要綱][※2021年度講義要綱]

(各授業の講義内容・評価方法・テキスト等については、それぞれの講義要綱(シラバス)を参照してください)

この教育プログラムについては、学内に「富山国際大学 数理・データサイエンス・教育プログラム検討委員会」を設置し、実施内容の点検・評価を行い、その継続的な改善をはかっていきます。

実施体制

自己点検・外部評価結果

2021年度

自己点検結果

外部評価結果

令和4年度数理・データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム申請書

数理・データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム(リテラシーレベル)申請書

数理・データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム(応用基礎レベル)申請書

 

以上

  1. 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
大学案内等の資料請求はこちらから
資料請求
Translate »