修了要件とプログラムの詳細（2022年度以降）

履修方法

このプログラムを履修するために特別な手続きは不要です。通常どおりの履修登録をしてください。

修了要件

必修2単位以上
・情報基礎(1単位)/データサイエンス基礎学(1単位)

必修	科目名	単位	対象年次
必修	情報基礎	1単位	1年次
	データサイエンス基礎学	1単位	1年次

修了証明

修了証明はオープンバッジにより行います。
詳細はこちらを参照してください。

モデルカリキュラムとの対応

モデルカリキュラム	学修内容	実施科目
1.社会におけるデータ・AI利活用
1-1. 社会で起きている変化	社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解するAIを活用した新しいビジネス/サービスを知る	データサイエンス基礎学
1-2. 社会で活用されているデータ	どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る	データサイエンス基礎学
1-3. データ・AIの活用領域	さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る	データサイエンス基礎学
1-4. データ・AI利活用のための技術	データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る	データサイエンス基礎学
1-5. データ・AI利活用の現場	データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る	データサイエンス基礎学
1-6. データ・AI利活用の最新動向	データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、テクノロジー）を知る	データサイエンス基礎学
2.データリテラシー
2-1. データを読む	データを適切に読み解く力を養う	データサイエンス基礎学
2-2. データを説明する	データを適切に説明する力を養う	データサイエンス基礎学
2-3. データを扱う	データを扱うための力を養う	データサイエンス基礎学
3.データ・AI利活用における留意事項
3-1.データ・AIを扱う上での留意事項	データ・AIを利活用する上で知っておくべきこと	データサイエンス基礎学 情報基礎
3-2.データを守る上での留意事項	データを守る上で知っておくべきこと	データサイエンス基礎学 情報基礎

プログラムに含まれている要素