１２可可３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開講しています。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。なお、情報数理学部については、このプログラムの科目について、学科で開講される必修科目の単位修得をもって認定される科目（みなし科目）があるため、履修を不可としている科目があります。下表を確認してください。【開講科目】レベル【配当年次および履修要件】＜レベル1＞および＜レベル２＞ともに学科科目の配当年次に準じる。学科におけるみなし科目が設定されていない「AIと人間」については、「数理と情報」の単位修得後より履修可とする。【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、＜レベル３＞の科目を履修（詳細未定）。 このプログラムの修了認定証（スタンダード）の取得を目指す者は、今後決定するレベル３の「学科におけるみなし科目」の情報に注意して履修計画をたてるようにしてください。 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。（「数理と情報」の単位修得後）https://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演習履修可否不可不可不可2025年度より開講予定のため未定学科におけるみなし科目数理と情報データ構造とアルゴリズム初級プログラミング統計の数理33AI・データサイエンス教育プログラム
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