湘南工科大学では、数理・データサイエンス・AIに関する「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム」を実施しています。
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」
「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム」（リテラシーレベル）
本学の「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム」は、文部科学省が推進する「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定されました。
認定の有効期限は、令和11年3月31日までです。
認定の有効期限は、令和11年3月31日までです。
「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム（情報学部）」（応用基礎レベル）【認定申請中】
本学の「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム（情報学部）」について、文部科学省が推進する「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）」への認定申請を行っています。（令和7年度申請）
プログラムで身につけることができる能力
「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム」（リテラシーレベル）
- AIやデータサイエンスの重要性を説明するスキル
- AIやデータサイエンスの実社会での活用事例を示すスキル
- AIやデータサイエンスにおける倫理的な問題点を説明するスキル
- データを扱うための基本的なリテラシー（データの解釈、収集、分析の能力）
「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム（情報学部）」（応用基礎レベル）
- データサイエンスを学ぶ意義を理解し、データドリブンな思考（論理的・科学的な思考）
- データの収集・処理・蓄積・可視化・分析に必要な基本的な知識と技術
- Python等を用いたプログラミングによって、実データに対して仮説検証やモデル構築ができる力
- 学生自身の専門分野において、データサイエンス・AI技術を活用した応用事例を構想・実装できる応用力
プログラムで履修する授業科目と学習内容
「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム」（リテラシーレベル）
「データサイエンス入門１」 （2単位）
「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム（情報学部）」（応用基礎レベル）
「データサイエンス入門１」 （2単位）
「データサイエンス入門２」 （2単位）
「データサイエンスのためのプログラミング基礎」 （2単位）
「確率統計リテラシ１」 （2単位）
「データサイエンス実践」 （2単位）
「アルゴリズムとデータ構造実習」 （2単位）
「データサイエンス入門２」 （2単位）
「データサイエンスのためのプログラミング基礎」 （2単位）
「確率統計リテラシ１」 （2単位）
「データサイエンス実践」 （2単位）
「アルゴリズムとデータ構造実習」 （2単位）
学習内容
現在、データを活用して新しい価値を生み出す力が必要とされている。
これまでは既存のルールの中で切磋琢磨し活動することが重要とされてきたが、これからは、枠組みを超えた新しい価値を創出・創造することが重要となる時代を迎える。
その新しい価値を生む鍵となるのがAIやデータサイエンスである。
本プログラムでは、AI・データサイエンスの重要性や社会における活用事例について学ぶことに加え、基本的なデータリテラシーや応用力を身につけることを目的とする。
これまでは既存のルールの中で切磋琢磨し活動することが重要とされてきたが、これからは、枠組みを超えた新しい価値を創出・創造することが重要となる時代を迎える。
その新しい価値を生む鍵となるのがAIやデータサイエンスである。
本プログラムでは、AI・データサイエンスの重要性や社会における活用事例について学ぶことに加え、基本的なデータリテラシーや応用力を身につけることを目的とする。
- 社会や日常生活におけるAI・データの活用事例を知る
- AIやデータの活用によって，新しいビジネス/サービスが創出されていることを理解する
- データを取り扱ううえでの正しい読み取り方や，適切な可視化の手法を理解する
- データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する
詳細な授業の内容については、本学のシラバスでご確認ください。
プログラムの修了要件
「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム」（リテラシーレベル）
「データサイエンス入門１」（2単位）を修得すること。
「ICT・AI・データサイエンス教育プログラム（情報学部）」（応用基礎レベル）
「データサイエンス入門１」 （2単位）
「データサイエンス入門２」 （2単位）
「データサイエンスのためのプログラミング基礎」 （2単位）
「確率統計リテラシ１」 （2単位）
「データサイエンス実践」 （2単位）
「アルゴリズムとデータ構造実習」 （2単位）
上記6科目12単位を全て修得すること。
「データサイエンス入門２」 （2単位）
「データサイエンスのためのプログラミング基礎」 （2単位）
「確率統計リテラシ１」 （2単位）
「データサイエンス実践」 （2単位）
「アルゴリズムとデータ構造実習」 （2単位）
上記6科目12単位を全て修得すること。
プログラムの実施体制
| プログラムの運営責任者 | ICT・AI・データサイエンス教育研究推進センター長 二宮 洋（情報学部長） |
| プログラムを改善・進化 させるための体制 |
ICT・AI・データサイエンス教育研究推進センター （ICT・AI・データサイエンス教育研究推進センター運営委員会） |
| プログラムの自己点検・ 評価を行う体制 |
ICT・AI・データサイエンス教育研究推進センター （ICT・AI・データサイエンス教育研究推進センター運営委員会 および ICT・AI・データサイエンス教育プログラム自己点検・評価ワーキンググループ） |