対象者別メニュー
取り組み概要
清泉大学・清泉大学 短期大学部では、2022年度から数理・データサイエンス・AI教育プログラム「清泉AIリテラシー講座」、2025年度から「清泉AI応用基礎講座」を実施しています。学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解しそれを活用する基礎的な能力を育成すること、及び数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成する教育プログラムを全学的に実施することを推進しています。
- リテラシー
レベル
2024年度以前 - リテラシー
レベル
2025年度より - 応用基礎
レベル
2025年度より
●教育プログラムの名称
「清泉AIリテラシー講座」
●当該教育プログラムにおいて身に付けることの
できる能力
アフターコロナ時代を生き抜くために必要な最先端のAIとデータサイエンスについて、基礎的知識とスキルが身につきます。
また、学修成果について、「知識・教養」と「視野の広さ」の習得を目標とし、具体的には
- 1.データサイエンスとAIに関する基礎知識・教養の習得
- 2.AI技術等のイノベーションに触れることにより、幅広い視野の獲得
を目標としています。
●教育プログラムの修了要件
大学、短期大学
「データサイエンスとAI（2単位）」 を履修し、単位を修得した学生は、本プログラム修了者として認定されます。
●開設される授業科目内容
●実施体制
| 役割 | 委員会 |
|---|---|
| プログラム 運営・改善 | 情報システム委員会 MDASH教育部会 |
| 自己点検・評価 |
●自己点検・評価
●教育プログラムの名称
「清泉AIリテラシー講座」
●当該教育プログラムにおいて身に付けることの
できる能力
アフターコロナ時代を生き抜くために必要な最先端のAIとデータサイエンスについて、基礎的知識とスキルが身につきます。
また、学修成果について、「知識・教養」と「視野の広さ」の習得を目標とし、具体的には
- 1.データサイエンスとAIに関する基礎知識・教養の習得
- 2.AI技術等のイノベーションに触れることにより、幅広い視野の獲得
を目標としています。
●教育プログラムの修了要件
人間学部、人文社会科学部、看護学部
「情報リテラシーⅡ（2単位）」を履修し、単位を修得した学生は本プログラム修了者として認定されます。
短期大学部
「データサイエンスとAI（2単位）」を履修し、単位を修得した学生は本プログラム修了者として認定されます。
●開設される授業科目内容
●実施体制
| 役割 | 委員会 |
|---|---|
| プログラム 運営・改善 | 情報システム委員会 MDASH教育部会 |
| 自己点検・評価 |
●自己点検・評価
●教育プログラムの名称
「清泉AI応用基礎講座」
●当該教育プログラムにおいて身に付けることの
できる能力
- 1.データ駆動型社会の特性を理解し、データサイエンスの基本的な役割と重要性を説明できるようになる。
- 2.ビッグデータとデータエンジニアリングの概念を理解し、データの収集・処理・管理の基本手法を説明できるようになる。
- 3.機械学習や深層学習の基本原理を理解し、それらの技術が活用される具体的な事例を説明できるようになる。
- 4.生成AIの基礎と応用を理解し、適切に活用するスキルを身につける。
- 5.データサイエンス・AIを活用して、専門分野の課題解決に活かせる大局的な視点を獲得する。
- 6.データエンジニアリングとビッグデータの基本概念を理解し、データの収集・管理・活用の基礎スキルを習得する。
- 7.アルゴリズムとデータ構造の基本を理解し、問題解決のための論理的思考力を身につける。
●教育プログラムの修了要件
人間学部、人文社会科学部、看護学部
「情報リテラシーⅡ（2単位）」、「コンピュータサイエンスⅠ（2単位）」の2科目履修に加え、「データサイエンスとAI（2単位）」、「AI活用とデータエンジニアリングⅠ（2単位）」のいずれか1科目を履修し、計3科目6単位を修得した学生は、本プログラム修了者として認定されます。
その他、「プログラミングⅠ（2単位）」を、本プログラムの選択科目として履修することができます。
●開設される授業科目内容
●実施体制
| 役割 | 委員会 |
|---|---|
| プログラム 運営・改善 | 情報システム委員会 MDASH教育部会 |
| 自己点検・評価 |
●自己点検・評価
