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、情報学群を構成する3つの学類を対象に「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を開設しました。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修了認定が得られます。本プログラムは全学共通科目と学群共通科目で構成されているため、情報学群に所属する全ての学生が無理なく履修できるようになっています。令和4年度には情報科学類と情報メディア創成学類の学生のほぼ100％、知識情報・図書館学類の学生の約36％が修了する見込みです。
（認定の有効期限：令和９年３月31日まで）
参考
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）」 筑波大学の認定制度申請内容 [PDF]プログラム取り組み概要
取り組み概要
プログラムの特長
全学共通科目と学群共通科目で構成、全学生が無理なく履修可能
- データサイエンス・AIに関する基礎から応用までを学習
- 演習やPBLにより実践的スキルを習得
- 多様な学生の興味と動機を高める様々な分野の導入ビデオ講義
- LMS（学習管理）システムや様々なオンラインコミュニケーションツール（ビデオ会議、チャット、掲示板）を活用
地域連携
- 授業科目の教材、プログラムの運営ノウハウ、自己点検・評価結果などを提供
産業界との連携
- 社会のニーズを踏まえた教育、企業による学生の評価
本教育プログラムを通じて
身につけることができる能力
AI・データサイエンスに関する基本的な概念と手法、応用例を学び、さらに演習やプロジェクト型学習（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、AIを活用または自ら構築することで課題解決につなげる能力を身に付けます。
修了要件
プログラムを構成する基礎科目群から8単位、専門教育科目群から2単位以上、合計10単位以上を取得すること。
授業科目
| 基礎科目群 |
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| 専門教育科目群 |
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各授業科目のシラバスはこちらをご覧ください。
授業の内容（学修項目）
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」
- 線形代数A（2単位）
- 微分積分A（2単位）
- 情報リテラシー（講義）（1単位）
- プログラミング入門A（2単位）
- 知能と情報科学（1単位）
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
情報学群カリキュラム委員会では、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調査審議を行います。
- 翌年度の情報教育の基本方針に関すること。
- 翌年度のカリキュラム編成及びシラバスに関すること。
- 全学計算機システムに関すること。
- 授業の実施方法の改善に関すること。
- その他情報教育に関すること。
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・評価を行います。
令和3年度（2021年度）の自己点検・評価結果 令和4年度（2022年度）の自己点検・評価結果 令和5年度（2023年度）の自己点検・評価結果