数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度（MDASH認定制度）

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「数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度」（略称：MDASH認定制度）は、文部科学省が主導する教育改革の一環で、全ての大学生が数理?データサイエンス?AIに関する基礎的素養を身につけることを目的とした制度です。
大阪成蹊大学では、急速なデジタル化やAI活用が進む現代社会において欠かせない知識として、文理を問わず全学生を対象に数理?データサイエンス?AI教育を実施しています。

本学の認定レベル

大阪成蹊大学では、以下のレベルで認定を受けています。

レベル 内容 学部
リテラシーレベル 数理?データサイエンス?AIの基礎リテラシーを育成 全学部
応用基礎レベル（学部?学科） 実務に役立つ数理?データサイエンス?AI活用スキルを育成 データサイエンス学部

リテラシーレベル【全学部】

プログラムの学修成果

現代社会は、ビッグデータやAIの進化などにより大きく変化しています。本学では、この変化に対応するために基本的なデータ分析能力、データサイエンスとAIの基礎知識、さらに膨大なデータから意味やパターンを適切に読み解くための統計学の基本的な考え方を習得することを目的としています。

ロゴ

学生等が身に付けられる能力等

  • ?論理的に考える力（数理的思考）
  • ?データを読み解き?活用する力（データリテラシー）
  • ?情報の信頼性?正確性?倫理を判断する力（情報リテラシー）
  • ?AIの仕組み?種類?活用事例を理解する力（AIの基本理解）
  • ?データとAIが社会にどう活かされているかを知る力（社会への応用力）

修了要件

「データサイエンス基礎」、「統計学基礎」、「AI入門」のうち1科目（2単位）の取得を修了すること。

実施体制

令和5年度からは「全学的なAI?数理?データサイエンス教育の構築」プロジェクトを、さらに令和6年度からは「全学的なAI?数理?データサイエンス教育の構築と学内DXの推進」プロジェクトへと発展させた。この取り組みにより、全ての学生が学部に関わらずAI?数理?データサイエンスの基礎を学べるよう、「AI?データリテラシー」科目を新設し、授業や教材開発を進めています。

申請資料

自己点検評価

応用基礎レベル【データサイエンス学部】

プログラムの学修成果

データサイエンスの基本的な知識と技術はもちろんのこと、機械学習や統計学といったデータ分析の中核をなす概念を学べます。また、データ分析に不可欠なプログラミングについても、基礎から応用まで幅広く学ぶことができます。これにより、多角的な視点からデータを捉え、データに基づいた意思決定の重要性を認識し、実際のデータを分析して有益な情報を抽出する技術を習得することができます。

ロゴ

学生等が身に付けられる能力等

  • ?統計的リテラシーと分析力
  • ?プログラミング?データ処理能力
  • ?機械学習?AIの活用スキル
  • ?データ可視化とコミュニケーション力
  • ?課題解決力（実践型PBLスキル）

修了要件

プログラムを構成する8科目合計20単位すべてを取得すること

  • ?成蹊基礎演習1
  • ?プログラミング基礎
  • ?統計学1
  • ?データサイエンス概論
  • ?計算機概論1
  • ?データマイニング基礎
  • ?未来クリエーションプロジェクト1
  • ?未来クリエーションプロジェクト2

実施体制

令和5年度からは「全学的なAI?数理?データサイエンス教育の構築」プロジェクトを、さらに令和6年度からは「全学的なAI?数理?データサイエンス教育の構築と学内DXの推進」プロジェクトへと発展させました。この取り組みにより、全ての学生が学部に関わらずAI?数理?データサイエンスの基礎を学べるよう、「AI?データリテラシー」科目を新設し、授業や教材開発を進めています。

申請資料

自己点検評価