KU-NOTICES

金沢大学

データサイエンス特別プログラム

登録申請不要。修了はシステムが自動判定します。
学務情報サービスの「ポートフォリオ」から「アワード」を参照してください。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度

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）」

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（応用基礎レベル）」

【MDASH SUPPORTER】多くの企業が「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」を支援しています

 

■■目次■■

  1. データサイエンス特別プログラムとは
  2. 対象者
  3. 申請方法
  4. 修了要件
  5. データサイエンス科目一覧
  6. 他大学との単位互換（令和5年度前期まで）
  7. よくある質問
  8. 教職員のページ
  9. 学生・教職員が使用可能なツール
  10. 更新履歴
データサイエンス特別プログラムとは
  • ブロンズランクを達成：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」 リテラシーレベルの修得
    「数理・データサイエンス・AI」は、もはや特別な知識ではなく、日常の生活、仕事等の場においてそれらを「使いこなすこと」が当たり前の世界が既に到来しています。本プログラムを修了することで、このことを理解し、実際に、数理・データサイエンス・AI の恩恵を享受するための、基礎能力を身に付けることができます。
  • さらに応用基礎アドオンを達成：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」 応用基礎レベルの修得
    「数理・データサイエンス・AI」の技術は、すでに誰もがアクセス・活用が可能なツールであり、「現代社会を生き抜くための武器」であることが実感を持って理解できるとともに、応用基礎レベルに必要な知識の獲得及び、クラウド上にあるビッグデータを用いたデータ分析の基礎能力を修得することができます。
  • さらにシルバーランク以上を達成
    修得したデータサイエンススキルの利活用や、より高度なスキルの修得を行うことで、自身が獲得した「現代社会を生き抜くための武器」を進化させることができます。

    ※修了者には修了証をダウンロード可能とします
    ※修了はシステムが自動判定します
対象者
  • 本学「学士課程」に在籍する「平成28年度以降入学者」が対象です
申請方法
修了要件

◆◆ブロンズランク◆◆ ６単位

次のとおり修得すること。
ブロンズランクの達成により、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）の修得となる。

  1. 融合学域の学生
      • ＜必修科目＞３単位
        • 「データサイエンス基礎」(１単位)
        • 「数理・データサイエンス基礎及び演習」(２単位)
      • ＜選択科目＞３単位
        • 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から３単位

  2. 融合学域以外の学生
    • 令和７年度以降の入学者
      • ＜必修科目＞１単位
        • 「データサイエンス基礎」(１単位)
      • ＜選択必修科目＞下記の「選択必修科目」から1単位
        • 「情報の科学」(１単位)
        • 「統計学から未来を見る」(１単位)
        • 「AI入門」（１単位）
      • ＜選択科目＞４単位
        • 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から４単位
    •  令和２年度から令和６年度の入学者
      • ＜必修科目＞２単位 
        • 「データサイエンス基礎」（令和2年度保健学類入学者は「情報処理基礎」）(１単位)
        • 「情報の科学」(１単位)
      • ＜選択科目＞４単位
        • 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から４単位
    •  令和元年度以前の入学者
      • ＜必修科目＞３単位
        • 「情報処理基礎」(１単位)
        • 「情報の科学」(１単位)
        • 「統計学から未来を見る」(１単位)
      • ＜選択科目＞３単位
        • 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から３単位

◆◆シルバーランク◆◆ １０単位

次の1、２をすべて充たすこと。

  1. ブロンズランクの要件を充たしていること（６単位）
  2. 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から４単位

◆◆ゴールドランク◆◆ １２単位

次の1、２をすべて充たすこと。

  1. シルバーランクの要件を充たしていること（１０単位）
  2. 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から２単位

◆◆プラチナランク◆◆ １４単位

次の1、２をすべて充たすこと。

  1. ゴールドランクの要件を充たしていること（１２単位）
  2. 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から２単位

◆◆応用基礎アドオン◆◆３単位

次のとおり修得すること。

応用基礎アドオンの達成により、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」（応用基礎レベル）の修得となる。

  1. 令和６年度以降に融合学域に入学した学生
    • ＜必修科目＞２単位
      • 「数理・データサイエンス基礎及び演習」(２単位)
    • ＜選択科目＞１単位
      • 本学が指定するデータサイエンス科目（「共通教育科目」及び「専門教育科目」）から１単位
  2. 令和７年度以降に融合学域以外に入学した学生
    • ＜必修科目＞3単位
      • 「情報の科学」（１単位）
      • 「統計学から未来を見る」(１単位）
      • 「AI入門」（１単位）
  3. 上記以外の学生
    • ＜必修科目＞２単位
      • 「情報の科学」（１単位）
      • 「統計学から未来を見る」(１単位）
    • ＜選択科目＞下記の「選択科目」から1単位
        • 「Society5.0概論A」（１単位）（令和６年度以降開講せず）
        • 「Society5.0概論B」（１単位）（令和６年度以降開講せず）
        • 「AI入門」（１単位）
        • 「イノベーション・エッセンス2」（１単位）（令和６年度以降開講せず）

  4. 修了証は上記に加え「ブロンズランクの修了要件」を充たすことでダウンロード可能とする。
 
「データサイエンス科目」一覧
  • 科目一覧「リテラシーレベル」／「応用基礎レベル」
    • 対象者は「既に修得済の単位」もプログラムの修了要件に含めることができる
    • 「本プログラムの修了認定に用いた単位」も卒業要件に算入することができる
他大学との単位互換（令和5年度前期まで）
  • 富山大学・福井大学との「データサイエンス科目」単位互換（令和5年度前期まで）
  •  修得した単位の取扱
    • 教養教育科目（共通教育科目）・専門教育科目は、それぞれの自由履修枠に算入する（自由履修枠の無い所属は原則卒業要件外とする）
      • 成績証明書には「科目名（大学名）」と記載し、他大学の科目を意欲をもって修得したことを示す
      • 評語は原則「認定」とする
    • 「データサイエンス科目」として、プログラムの修了要件に算入する
      ※教養教育科目（共通教育科目）は「ブロンズランク」にのみ算入する
    • GPA・CAPはともに対象外とする
よくある質問
  • 質問は、数理・データサイエンス・AI教育センターにご連絡ください。
    • ku-data(a)adm.kanazawa-u.ac.jp （※アドレスの「＠」は「(a)」と記載しています）
  •  FAQ
    • Q1：「科目一覧」にある科目に、今年度のシラバスにヒットしないものがあります
      • 「科目一覧」には対象となるすべての科目を掲載しています。隔年開講科目等、今年度開講しない科目も含んでいます。また、新設学類においては、まだ未開講の科目も含んでいます。
    • Q2：修了することで何かメリットはありますか？
      • 本プログラムは文部科学省の認定を受けており、多くの企業がこの制度を支援しています。修了証をダウンロードすることができますので、自己PR等に活用してください。
教職員のページ
学生・教職員が利用可能なツール
更新履歴