AI・データサイエンス教育研究センターについて
センターの概要
東京女子大学AI・データサイエンス教育研究センターは数理・データサイエンス・AI教育および研究を確立・強化し、その理解と必要な基礎力を涵養するとともに当該分野・技術の研究・応用をけん引してゆく人材の育成に資することを目的として設置されました。2022年度より、データサイエンス副専攻の運営を行っています。学科・専攻の枠を越えて学ぶデータサイエンス副専攻では、多様なデータ分析の方法を理解し、データから有益な情報や知見を引き出す分析力を身につけ、文系理系という垣根を越えて学べるカリキュラムとしています。
AI・データサイエンス教育研究センター長ご挨拶
最近、いろいろなところでAI(人工知能)の話が登場します。日常生活の中でもAIは活用されており、今後、ますますその重要度合いが高まります。また技術の発展は予想以上のスピードで発展しており、数年後には現在の私たちには想像もできない水準にまで到達していることでしょう。AIやデータサイエンスに関する知識やスキルの修得は、文系や理系といった既存の枠組みを越えて、もはや必須となりつつあります。そのような状況に対応するべく、東京女子大学では2022年4月にAI・データサイエンス教育研究センターが開設されました。全学生に対して、AI・データサイエンスに関する基礎と実践的な教育プログラムを提供しています。
2022年度より現代教養学部の中にも、データサイエンス副専攻を設置しました。リテラシーレベルから専門科目まで、それぞれのレベルごとに科目群を提供しており、2023年9月にはコア科目が文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」に認定されました。
また2024年度からは、1年次学生対象のAI・データサイエンス科目を全学必修化することと同時に、早稲田大学連携科目をオンデマンド型でスタートし、本学でのAI・データサイエンス教育をより一層強化しています。提供する科目はいずれも、数学やコンピュータが苦手な人たちでも、無理なく取り組めるように、学科、専攻、学年に関係なく、誰でも基礎から学ぶことができるようなものになっています。
本センターは教育のためだけではなく、学生、教員、職員、そして学外の方にも開かれた教育研究センターです。AI・データサイエンスを核にして、本学の伝統的なリベラルアーツ教育、さらにはさまざまな学問領域の融合によって、データサイエンスの教育および研究を進めるための場となることを目指します。気軽に、そして積極的に本センターをご活用下さい。
AI・データサイエンス教育研究センター長
現代教養学部 数理科学科 情報数理科学専攻
教授 竹内敦司
2022年度より現代教養学部の中にも、データサイエンス副専攻を設置しました。リテラシーレベルから専門科目まで、それぞれのレベルごとに科目群を提供しており、2023年9月にはコア科目が文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」に認定されました。
また2024年度からは、1年次学生対象のAI・データサイエンス科目を全学必修化することと同時に、早稲田大学連携科目をオンデマンド型でスタートし、本学でのAI・データサイエンス教育をより一層強化しています。提供する科目はいずれも、数学やコンピュータが苦手な人たちでも、無理なく取り組めるように、学科、専攻、学年に関係なく、誰でも基礎から学ぶことができるようなものになっています。
本センターは教育のためだけではなく、学生、教員、職員、そして学外の方にも開かれた教育研究センターです。AI・データサイエンスを核にして、本学の伝統的なリベラルアーツ教育、さらにはさまざまな学問領域の融合によって、データサイエンスの教育および研究を進めるための場となることを目指します。気軽に、そして積極的に本センターをご活用下さい。
AI・データサイエンス教育研究センター長
現代教養学部 数理科学科 情報数理科学専攻
教授 竹内敦司
教育内容
データサイエンス副専攻
カリキュラムの概要
データサイエンスは、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」といわれており、これからの社会に不可欠なスキルとされています。データサイエンスを扱うには、理系の情報、数学などの知見だけでなく人文学系の学問も重要視されています。本副専攻は、データサイエンス関連科目の学びを通して、多様なデータ分析の方法を理解し、情報処理の基礎的スキルと自らデータから有益な情報、知見を引き出す分析力を身につけることのできるプログラムとなっています。また、習得したデータサイエンスの知識を文系・理系を問わず自分の専門分野で実践することにより、その分析能力をさらに高める教育課程となっています。
データサイエンス副専攻コア科目は文部科学省「数理・データサイエンスAI 教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定されています。
データサイエンス副専攻コア科目
●到達目標
データサイエンスの手法を概観し、社会におけるその重要性と意義を理解する。
情報処理の基礎的スキルを身につける。
データサイエンスの手法を概観し、社会におけるその重要性と意義を理解する。
情報処理の基礎的スキルを身につける。
●科目構成（教育内容・教育方法・身につける能力）
- 文理融合データサイエンスⅠ (挑戦する知性科目：必修科目）
・データサイエンスの基礎を理解する。統計の基礎を身につける｡ - 文理融合データサイエンスⅡA（挑戦する知性科目：選択必修）
・データサイエンスの分析手法をどのように応用するのかを理解する。
・データ分析の有効性と重要性を理解し、基礎的な分析手法を身につける。 - 文理融合データサイエンスⅡB（挑戦する知性科目：選択必修）
・文理融合型の研究におけるデータサイエンスの分析手法を習得する。
・機械学習の基礎を身につける。 - 情報処理技法（リテラシ）Ⅰ（情報処理科目：1年次必修科目）
・コンピュータやネットワークの基礎的な知識・技能(情報倫理、セキュリティを含む)を身につける。 - 情報処理技法（リテラシ）Ⅱ（情報処理科目：1年次必修科目）
・アカデミックライティング技術とアカデミックプレゼンテーション技術を習得するため、Officeソフトの効果的な使い方を学ぶ。
・データを用いた演習により、データファイルの読み方、データのグラフ化などの知識・スキルを身につける。
情報処理科目を通じて基礎的な情報スキル、知識を身につけるとともに、文理融合データサイエンスI、同IIA及び同IIBでは、データ分析の有効性と重要性や、データサイエンスの基礎を学びます。統計解析ソフトのR等を用い、初めてプログラミングに触れる人でも無理なく取り組めるよう実習を交えながら学ぶことができます。データ分析だけでなく、データを収集するのに必要な知識（アンケート等の調査方法や倫理的配慮等）も修得できます。
※詳細はシラバスをご参照ください。
※詳細はシラバスをご参照ください。
●修了要件
プログラムを構成する「コア科目（第1区分）」（上記１～5）から8単位を取得すること。
プログラムを構成する「コア科目（第1区分）」（上記１～5）から8単位を取得すること。
●実施体制
プログラムの運営責任者 AI・データサイエンス教育研究センター長
プログラム実施組織 AI・データサイエンス教育研究センター運営委員会
プログラムの自己点検・評価組織 自己点検・評価委員会
プログラムの運営責任者 AI・データサイエンス教育研究センター長
プログラム実施組織 AI・データサイエンス教育研究センター運営委員会
プログラムの自己点検・評価組織 自己点検・評価委員会
オープンバッジ
東京女子大学では、
「東京女子大学データサイエンス副専攻」
「東京女子大学データサイエンス副専攻（第1区分）データサイエンスのコア科目」
の単位取得者に対して、修得した知識やスキルを証明するオープンバッジを発行します。
「東京女子大学データサイエンス副専攻」
「東京女子大学データサイエンス副専攻（第1区分）データサイエンスのコア科目」
の単位取得者に対して、修得した知識やスキルを証明するオープンバッジを発行します。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムに加入しました
この度、東京女子大学は数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム（関東ブロック）会員校となりました。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
数理・データサイエンス・AI教育の普及に向けて拠点校である国立6大学（北海道大学，東京大学，滋賀大学，京都大学，大阪大学，九州大学）がコンソーシアムを形成しています。国公私を越えた⼤学間ネットワークの構築、モデルカリキュラムの策定、教材等の開発、調査研究などを行っています。コンソーシアムを通じて、様々な情報を入手することができ、本学ではその情報を生かしたプログラムの作成を予定しています。