AI・データサイエンス教育研究センター

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。2024年度からは、AI・データサイエンスについての基礎的な知識・スキルを身につける「DS・ICT入門Ⅰ・Ⅱ」を初年次教育として位置づけ全学必修化するとともに、文系学生にもより学びやすくなった「AI・データサイエンス教育プログラム」を新たにスタートさせました。学科・専攻の枠を越えて、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。

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

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。

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。

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。

"対面授業で実習を交え実践的に学びたい人には「AI・データサイエンス科目」、学科専攻での学びを進めながら効率的に学習したい人には「早稲田大学連携科目」をおすすめします。
いずれもMDASHモデルカリキュラムに準拠した内容となっています。

AI・データサイエンス教育プログラムは、AI・データサイエンス科目を対象に、各自の到達レベルを大学が認定し、学修内容を証明するデジタル証明書（オープンバッジ）を発行するものです。

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するだけでなく、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。

■リテラシーレベル
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
DS・ICT入門I/DS・ICT入門II/DSのための統計/確率統計Ⅰ
■応用基礎レベル
自らの専門分野にデータサイエンス・AIを応用・適用するための基礎力を習得する
DS基礎/データ分析/機械学習の基礎/データ科学実践
■専門応用レベル
自らの専門分野での学びに数理・データサイエンス・AIを応用する
言語情報処理Ⅰ/言語情報処理Ⅱ/計量経済学/心理学統計法1/心理学統計法2/心理学実験演習Ⅱ（実験法）/心理学実験演習II（調査法）/コミュニケーション統計法2/多変量解析/情報学概論/アルゴリズムとデータ構造/時系列データ解析/テキストデータ解析/画像データ解析
■エキスパートレベル
卒業論文・卒業研究において、数理・データサイエンス・AIの知識・スキルを応用し取り組む（卒論等での認定）

■リテラシーレベル　DS・ICT入門I/DS・ICT入門II+DSのための統計/確率統計Ⅰから2単位
■応用基礎レベル　リテラシーレベル+DS基礎/データ分析/機械学習の基礎/データ科学実践から5単位
■専門応用レベル　応用基礎レベル+言語情報処理Ⅰ/言語情報処理Ⅱ/計量経済学/心理学統計法1/心理学統計法2/心理学実験演習Ⅱ（実験法）/心理学実験演習II（調査法）/コミュニケーション統計法2/多変量解析/情報学概論/アルゴリズムとデータ構造/時系列データ解析/テキストデータ解析/画像データ解析から2単位以上
■エキスパートレベル　卒業論文・卒業研究において、数理・データサイエンス・AIの知識・スキルを応用し取り組むことができた学生を認定

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

「東京女子大学AI・データサイエンス教育プログラム」
各レベル修了者には、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。

2024年度よりAI・データサイエンス科目として、早稲田大学と同一のカリキュラムによる「早稲田大学連携科目」が開設され、同大学との連携による「早稲田大学データ科学オープン認定」がスタートします。
学習者が自主的な学修によりデータ科学に関する知識・スキルの基準を満たす場合には、早稲田大学データ科学センターより、ノンディグリーの認定証が発行されます。これは、東京女子大学で修得する単位とは別に、その学修内容に対し認定を行うものです。

■リテラシー級(ノンディグリー)
教養としてデータサイエンスを知る（データ科学を活用してレポート作成ができる）
■初級（ノンディグリー）
データサイエンスの基礎や考え方を研究や仕事に利用できる（基礎的なデータの分析を実践することができる）
■中級（ノンディグリー）
データサイエンスを自身の研究や仕事に活用できる

■リテラシー級(ノンディグリー)
教養としてデータサイエンスを知る（データ科学を活用してレポート作成ができる）
■初級（ノンディグリー）
データサイエンスの基礎や考え方を研究や仕事に利用できる（基礎的なデータの分析を実践することができる）
■中級（ノンディグリー）
データサイエンスを自身の研究や仕事に活用できる