１２３学修の手引き33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https://www.meijigakuin.ac.jp/academics/aids/配当年次１年次２年次３年次本学では、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。所定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」、 「スタンダード」 および 「スタンダードプラス」 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【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。 なお、 「PBL演習」 の履修は 「データ解析 ・ 活用基礎」 および 「AI基礎」 の単位修得が条件となる。【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」 および 「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単位の修得をもってベーシックの認定証を取得できる。・ ス タンダード ： 「ベーシック」 取得後、 ＜レベル３＞の 「データ解析 ・ 活用基礎」、 「AI基礎」 の２科目４単位の修得をもってスタンダードの認定証を取得できる。・ ス タンダードプラス ： 「スタンダード」 取得後、 ＜レベル３＞の 「PBL演習」 の単位修得をもってスタンダードプラスの認定証を取得できる。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Webページを参照してください。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。AI ・ データサイエンス教育プログラム
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