たちばな
AI ・データサイエンス
プログラム

たちばなAI・データサイエンスプログラム

【ベーシックレベル】
AI・データサイエンスの知識・技術の基礎的な力を身につける。
【アドバンストレベル】
AI・データサイエンスの知識を深め、自身の専門的な研究活動に活用する能力を身につける。

【ベーシックレベル】
「ITリテラシー」「データサイエンス基礎」の２単位修得
【アドバンストレベル】
「ITリテラシー」「データサイエンス基礎」「データサイエンス応用」の4単位修得に加え、アドバンストレベルに配置された科目から２単位以上修得
※2024年度以前入学生はこちら

【全学科配置科目】

対象科目	配当学年	単位数	必修	領域	授業形態
ＩＴリテラシー	1	1	○	共通	演習
データサイエンス基礎	1	1	○	共通	演習

【全学科配置科目】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
ITリテラシー	1	1	○		共通	演習
データサイエンス基礎	1	1	○		共通	演習
データサイエンス応用	2	2	○		共通	演習
情報技術の歴史と展開	1	2		○	共通	講義
情報社会論	1	2		○	共通	講義
AI概論	1	2		○	共通	講義
クロスオーバー型課題解決プロジェクト	2	2		○	共通	演習

• 日本語日本文学科
• 歴史学科
• 歴史遺産学科
• 国際英語学科
• 児童教育学科
• 総合心理学科
• 経済学科
• 経営学科
• 情報工学科
• 建築デザイン学科
• 看護学科
• 理学療法学科
• 作業療法学科
• 救急救命学科
• 臨床検査学科

【日本語日本文学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
社会調査法	2	2		○	共通	講義
統計学基礎	2	2		○	共通	講義
プログラミング演習Ⅰ	2	2		○	専門	演習
プログラミング演習Ⅱ	2	2		○	専門	演習

【歴史学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
社会調査法	2	2		○	共通	講義
統計学基礎	2	2		○	共通	講義

【歴史遺産学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
社会調査法	2	2		○	共通	講義
統計学基礎	2	2		○	共通	講義

【国際英語学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
統計学概論	2	2		○	専門	講義

【児童教育学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
社会調査法	2	2		○	共通	講義
統計学基礎	2	2		○	共通	講義

【総合心理学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
心理学研究法Ⅰ	1	2		○	専門	講義
心理学統計法Ⅰ	1	2		○	専門	講義
心理学データ解析	2	2		○	専門	演習
社会調査法（社会心理調査）	2	2		○	専門	講義
コンピュータシステム概論	2	2		○	専門	講義
プログラミング演習Ⅰ	2	2		○	専門	演習
プログラミング演習Ⅱ	2	2		○	専門	演習
心理データサイエンス演習Ⅰ	3	2		○	専門	演習

【経済学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
統計学基礎	1	2		○	専門	講義
データサイエンスⅠ	2	2		○	専門	演習
データサイエンスⅡ	2	2		○	専門	演習
コンピュータシステム概論	2	2		○	専門	講義
プログラミング演習Ⅰ	2	2		○	専門	演習
プログラミング演習Ⅱ	2	2		○	専門	演習

【経営学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
統計学基礎	1	2		○	専門	講義
社会調査法	1	2		○	専門	講義
データサイエンスⅠ	2	2		○	専門	演習
データサイエンスⅡ	2	2		○	専門	演習
コンピュータシステム概論	2	2		○	専門	講義
プログラミング演習Ⅰ	2	2		○	専門	演習
プログラミング演習Ⅱ	2	2		○	専門	演習
コンピュータネットワークⅠ	2	2		○	専門	講義
情報セキュリティⅠ	2	2		○	専門	講義

【情報工学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
情報とビジネス	1	2		○	専門	講義
基礎情報数学	1	2		○	専門	講義
コンピュータシステム概論	1	2		○	専門	講義
計算機科学基礎	1	2		○	専門	講義
プログラミング演習Ⅰ	1	2		○	専門	演習
プログラミング演習Ⅱ	1	2		○	専門	演習

【建築デザイン学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
コンピュータシステム概論	2	2		○	専門	講義
プログラミング演習Ⅰ	2	2		○	専門	演習
プログラミング演習Ⅱ	2	2		○	専門	演習
コンピュータネットワークⅠ	2	2		○	専門	講義
情報セキュリティⅠ	2	2		○	専門	講義

【看護学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
疫学保健統計	1	1		○	専門	演習
統計学基礎論	1	2		○	専門	講義

【理学療法学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
統計学基礎論	1	2		○	専門	講義
理学療法研究法Ⅰ	3	1		○	専門	演習

【作業療法学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
統計学基礎論	1	2		○	専門	講義
作業療法研究法演習Ⅰ	3	1		○	専門	演習

【救急救命学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
統計学基礎論	1	2		○	専門	講義
救急救命研究法	3	2		○	専門	演習

【臨床検査学科】

対象科目	配当学年	単位数	必修	選択	領域	授業形態
統計学基礎論	1	2		○	専門	講義
医療情報システム学	2	2		○	専門	講義

各授業の内容についてはこちらからご確認ください。

申請方法については、別途ポータル配信します。

プログラムの実施体制

プログラムの運営責任者	共通教育推進室長
プログラムを改善・進化させるための体制	共通教育推進室 数理・AI・データサイエンス教育部会
プログラムの自己点検・評価を行う体制	共通教育推進室

プログラムの実施計画

本学における共通教育にかかわる基本方針の策定・運営、自己点検・評価活動、FD活動および研究・開発課題の推進を目的としている“共通教育推進室”、情報教育等について同内容を推進する”数理・AI・データサイエンス教育部会“が、「たちばなAI・データサイエンスプログラム」の運営を担っています。
本プログラムは、全学必修科目「ITリテラシー」「データサイエンス基礎」を基盤とし、文理を問わず履修可能な共通教育科目と専門教育科目を組み合わせ、学生が専門分野に関連づけて学びを発展できる柔軟なカリキュラムを構築しています。
学習支援体制として、ポータルサイトで学習状況を把握し、オンデマンド授業を導入するほか、専任教員やラーニングアシスタントによる質問対応・相談機会を整備しており、Teamsを活用したオンライン質問や週1回の対面相談、スキルアップセミナーも実施し、全学的なサポート体制を整備しています。また授業アンケート等を通じて、授業内容や成績評価方法の適切性を継続的に検証し、履修学生が取り組みやすいよう学習教材や課題設計の工夫を行う等の科目改善に取り組んでいます。

【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

https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm