Undergraduate Education
学士教育
データサイエンス
応用基礎プログラム
筑波大学では、構成する全ての学群・学類を対象にした「データサイエンス応用基礎プログラム」を、2024年4月に開始しました。本プログラムは修了認定を行う教育プログラムであり、修了要件をクリアするとオープンバッジによる修了認定が得られます。本プログラムは全学共通科目と各学群・学類の科目で構成されており、筑波大学に所属する全ての学生が履修できるようになっています。
また、本プログラムは、リテラシーレベルの学生を各専門分野のエキスパート、さらにはトップ人材へと羽ばたかせる重要な導管(conduit)の役割を果たすものとして構築されています。リテラシープログラムの知識をベースに、数理・データサイエンス・AIに関する基本的概念と手法、応用例を学び、さらに演習やプロジェクト型学習（Project-Based Learning（PBL））を通して実践的スキルを習得することを目的としたプログラムです。データから意味を抽出して有効に活用する能力や、データサイエンス・AIを活用して課題解決につなげる能力を身につけることを目的とします。
「データサイエンス応用基礎プログラム」を修了するためには、「データサイエンス・リテラシープログラム」に加え、【数学基礎】、【プログラミング基礎】、【AI・データサイエンス実践】に該当する科目をそれぞれ1単位以上修得する必要があります。
本プログラムを通じて
身につけることができる能力
このプログラムを修了することで、数理・データサイエンス・AI（MDA）に関する基本的な概念と手法、応用例を学び、演習やプロジェクト型学習（PBL）を通して実践的スキルを習得することにより、データから意味を抽出してそれを有効に活用する能力や、実社会の問題解決に適切に応用する能力を身につけることができます。
修了要件と授業科目
修了認定までのおおまかな流れ（R6年度に「情報リテラシー(講義)」の単位を修得した方）
修了認定までのおおまかな流れ（R7年度以降に「情報リテラシー(講義)」の単位を修得した方）
該当講義リストはこちらです（M365クラウドで共有）
授業内容
本プログラムは3つの応用基礎コアからなります。各応用基礎コアに含まれる学修項目は、「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」に対応するものであり、上記の授業科目によってカバーされています。
応用基礎コア「I. データ表現とアルゴリズム」
- 1-6. 数学基礎
- 1-7. アルゴリズム
- 2-2. データ表現
- 2-7. プログラミング基礎
応用基礎コア「II. AI・データサイエンス基礎」
- 1-1. データ駆動型社会とデータサイエンス
- 1-2. 分析設計
- 2-1. ビッグデータとデータエンジニアリング
- 3-1. AIの歴史と応用分野
- 3-2. AIと社会
- 3-3. 機械学習の基礎と展望
- 3-4. 深層学習の基礎と展望
- 3-9. AIの構築・運用
応用基礎コア「III. AI・データサイエンス実践」
- データエンジニアリング基礎
- データ・AI活用 企画・実施・評価
自己点検・評価体制
プログラムを改善・進化させるための体制
全学教育課程委員会では、本プログラムを改善・進化させるため、次に掲げる事項について、審議・調整を行います。（※1）
- 応用基礎に含める学修科目の設定
- 各年度の自己点検
- 学生（主に新入生）への広報
- 応用基礎の修了者への認定証の発行（※2）
※1 全学教育課程委員会に分野融合型MDA 教育推進本部の委員から担当教員が参画し、効果的な遂行体制を構築する
※2 令和7 年度以降に実施予定
プログラムの自己点検・評価を行う体制
分野融合型数理・データサイエンス・AI教育推進本部では、本プログラムの自己点検結果の評価を行います。