１２３33https://www.meijigakuin.ac.jp/academics/aids/科目名称（半期２単位）AI・データサイエンス入門データ解析・活用入門プログラミング入門AIと人間統計学１（または２）データ解析・活用基礎AI基礎PBL演習開講年度2023年度より開講2024年度より開講予定（注１）2025年度より開講予定本学では、AI時代の新たな基礎知識を教授するAIおよびデータサイエンスに関する明治学院共通科目を2023年度より順次開講します。このプログラムは、初歩から応用まで3段階のステップで構成されており、社会におけるデータ・AI利活用の状況やデータリテラシーの基礎、データ・AI利活用における留意事項などを学ぶ＜レベル1＞、プログラミング言語（Python）やAIによる機械学習などを学ぶ＜レベル2＞、そしてAI・データサイエンスに関する知識をさらに深めると同時に、課題解決型の実践的な授業PBL(Project Based Learning)にも参加できる＜レベル3＞まで、履修者の習熟度に応じて学びを深めることができます。＜レベル２＞および＜レベル３＞の修了要件を満たした者は、それぞれ修了認定証「ベーシック」および「スタンダード」が取得できます。なお、この教育プログラムの趣旨および各科目の内容については、Webページを別途参照してください。【開講科目】レベル（注1） 「統計学1・2」は既に開講されている明治学院共通科目のため、2023年度より履修が可能です。2022年度以前に「統計学1・2」の単位を修得した場合は、新たに履修する必要はなく、認定修了証ベーシックの科目として認定されます。【配当年次】＜レベル1＞および＜レベル２＞ともに1年次配当。＜レベル３＞は３年次配当。 【履 修要件】＜レベル２＞の科目のうち「データ解析・活用入門」、「プログラミング入門」および「AIと人間」の履修は、＜レベル1＞の「AI・データサイエンス入門」の単位修得が条件。また＜レベル３＞の履修は、下記修了認定証（ベーシック）を取得した者に認める。【修了認定証（下記文中の「必修」「選択必修」は、認定証を取得する条件のこと）】 ・ベ ーシック：「AI・データサイエンス入門」及び「データ解析・活用入門」「プログラミング入門」（3科目各2単位計６単位）が必修。「統計学１（または２）」と「AIと人間」は、いずれかを選択必修（または学部指定）とし、４科目計８単位の履修をもってベーシック段階の認定をする。 ・スタンダード：ベーシック段階終了後、3群の科目を履修（詳細未定）。なお、各学科で開講される科目の単位修得をもって、上記の教育プログラムの科目を修得したと認定する場合があります。修了認定証の取得を目指す者は、各学科における「みなし科目」に注意して履修計画をたてるようにしてください。みなし科目については今後Webページに情報が掲載される予定です。こちらからAI・データサイエンス教育プログラムのWebページを確認してください。AI・データサイエンス教育プログラム
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