データサイエンス応用基礎プログラム
-全学-

データサイエンス応用基礎プログラム（全学）

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

当プログラムは、2024年度に開始しました。プログラムの修了者には、令和7年度以降に、修了認定のオープンバッジ（デジタル証明・認証）を発行する予定です。また、情報学群・理工学群のデータサイエンス応用基礎プログラムの修了生にも同様にオープンバッジを発行する予定です。

該当講義リスト(2024年度)

数学基礎 実践入門！AI・データサイエンス～基礎と展開～ （※学士基盤科目）
Mathematical Economics（社会・国際学群）
経済数学（社会学類）
応用数学（国際総合学類）
数理科学II（国際総合学類）
データ解析（国際総合学類）
実用解析I（生物資源学類）
地球基礎数学・物理学（地球学類）
数学リテラシー1（理工学群）
線形代数1（理工学群）
線形代数I（数学類）
線形代数A（情報学群）
プログラミング基礎 実践入門！AI・データサイエンス～基礎と展開～ （※学士基盤科目）
実証分析入門（社会学類）
情報科学II（国際総合学類）
情報科学I（国際総合学類）
心理学統計法II（心理学類）
数理科学演習（生物資源学類）
大気科学実験B（地球学類）
地球情報学（地球学類）
計算機演習（数学類）
計算物理学II（物理学類）
応用理工学情報処理（応用理工学類）
プログラミング入門A（社会工学類）
プログラミング入門A（情報学群）
プロトタイピング（芸術専門学群）
プログラミング基礎（芸術専門学群）
プログラミング応用（芸術専門学群）
デザイン解析論：データサイエンスと統計解析（芸術専門学群）
AI・データサイエンス実践 人文情報学（人文・文化学群）
日本語学演習I-a（人文学類）
日本語学演習I-b（人文学類）
文化学データ演習I（比較文化学類）
文化学データ演習II（比較文化学類）
文化地理学実験実習II（比較文化学類）
日本語の談話演習（日本語・日本文化学類）
日本語コーパス分析（日本語・日本文化学類）
日本語コーパス分析演習（日本語・日本文化学類）
実証分析入門（社会学類）
公共政策分析（国際総合学類）
人工生命概論（国際総合学類）
データ解析（国際総合学類）
地理情報システム概論（国際総合学類）
社会科学のためのデータサイエンス（国際総合学類）
計量経済学（国際総合学類）
数理科学II（国際総合学類）
情報科学I（国際総合学類）
応用数学（国際総合学類）
心理学統計法実習（心理学類）
心理学統計法II（心理学類）
心理学上級（計量心理学）（心理学類）
心理データ解析（心理学類）
社会福祉調査論（障害科学類）
基礎数学（生物資源学類）
流域計測工学（生物資源学類）
生物資源科学情報処理実習（生物資源学類）
農林生物学基礎実験（生物資源学類）
環境工学基礎実験（生物資源学類）
統計学基礎演習（生物資源学類）
環境動態解析学実験（地球学類）
地球統計学（地球学類）
地学実験（地球学類）
地球学実験（地球学類）
大気科学野外実験（地球学類）
人文地理学・地誌学実験B（地球学類）
地理情報システム(GIS)（地球学類）
大気科学実験A（地球学類）
統計学演習（数学類）
統計学（数学類）
物理学実験I（物理学類）
計算物理学I（物理学類）
計算物理学III（物理学類）
分子構造解析（化学類）
計算化学（化学類）
分析化学（化学類）
応用理工物理学実験（応用理工学類）
計算機実習（応用理工学類）
コンテンツ表現工学（工学システム学類）
コンテンツ工学システム（工学システム学類）
巨大プロジェクトエンジニア入門（工学システム学類）
都市数理（社会工学類）
社会と最適化（社会工学類）
経済学の実証（社会工学類）
社会工学演習（社会工学類）
都市計画演習（社会工学類）
ビジネスシステムデザイン基礎I（情報学群）
ビジネスシステムデザイン実践I（情報学群）
ビジネスシステムデザイン基礎II（情報学群）
ビジネスシステムデザイン実践II（情報学群）
知能情報メディア実験A（情報科学類）
知能情報メディア実験B（情報科学類）
ソフトウェアサイエンス実験A（情報科学類）
ソフトウェアサイエンス実験B（情報科学類）
情報システム実験A（情報科学類）
情報システム実験B（情報科学類）
情報メディア実験A（情報メディア創成学類）
情報メディア実験B（情報メディア創成学類）
医学統計学（医学類）
公衆衛生看護学応用論（看護学類）
看護学探究演習（看護学類）
生化学成分検査学実習（医療科学類）
体育心理学演習I（体育専門学群）
保健体育科(体力づくり運動)指導法（体育専門学群）
体育心理学演習III（体育専門学群）
感性情報とメディアインタラクション演習（芸術専門学群）
デザイン解析論：データサイエンスと統計解析（芸術専門学群）
Practical Traininig on Global Issues B-I（地球規模課題学位プログラム）
Practical Training on Global Issues A-II（地球規模課題学位プログラム）
Practical Training on Global Issues B-II（地球規模課題学位プログラム）

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）。

① 応用基礎に含める学修科目の設定
② 各年度の自己点検
③ 学生（主に新入生）への広報
④ 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。