広報・広聴活動
AI・データサイエンスの実践的な学びの場「iDSプログラム」を2022年4月より開始~8学部すべてから学生が集い、応用基礎レベルを修得~
2022年03月02日
中央大学は実社会の課題にデータ分析を応用できる人材の育成を目的として、「iDSプログラム」(英語名称:Chuo Intermediate Program for Data Science and AI)を2022年4月より新たに開始いたします。
「iDSプログラム」は、文理を問わず全学部生を対象としたAI・データサイエンス全学プログラムにおいて、基礎(リテラシーレベル)の次の段階(応用基礎レベル)となる実践的な学びの場として位置づけています。本プログラム参加者は、PBL(Problem-Based Learning 課題解決型学習)科目「AI・データサイエンス演習」を中心に、関連する講義科目を履修することで、AIやデータサイエンスの技術や知識を修得し、所属学部の専門分野においてAIやデータサイエンスを活用する力を身につけることを目指します。
2年次から履修開始となる学部横断型の「iDSプログラム」は、コロナ禍で定着したオンライン授業をより発展させ、ゼミ活動を中心にすべての科目を遠隔授業で修得可能(一部対面授業を併用して実施する場合を含む)とします。2022年度は文系理系を問わず中央大学の全8学部57名の学生が履修予定で、うち72%(41名)は文系学部の学生です。本プログラム修了時には、その証として世界標準規格のデジタル技術を利用した「オープンバッジ」を授与します。
中央大学「iDSプログラム」の実施概要は下記の通りです。
iDSプログラム実施概要
■iDSプログラムの特長:
学部横断型のiDSプログラムは、中央大学のAI・データサイエンス全学プログラムにおいて、実践的な学びの場として位置づけられ、各ゼミナールに複数学部の学生が集い、共同活動をします。
AIやデータサイエンスを活用する場面では、データを取得する現場、データを活用する部署との連携やコミュニケーションのスキルが重要とされ、データの分析のみならず、異なる立場やバックグラウンドの人との対話から気づきや理解が生まれます。学部横断型の演習は、そうした経験を積む最適な環境といえます。
「AI・データサイエンス演習」を含むAI・データサイエンス全学プログラムは、すべての科目について、オンラインを活用した遠隔授業(一部にオンデマンド、オンラインの遠隔授業と対面授業を混合した科目あり)にて実施します。
DX(Digital Transformation)が進展するこれからの社会では、AIやデータサイエンスの技術や知識は、文系理系を問わず必要とされてきます。中央大学はiDSプログラムにより、所属学部の専門分野においてAIやデータサイエンスを活用する力を身につけ、卒業後には実社会の課題にデータサイエンスを応用できる人材を目指します。
■iDSプログラム修了要件
区分 | 科目 | 履修方法 | ||
演習科目 | AI・データサイエンス演習 | 10単位 必修 | 合計 22単位 以上 |
|
講義科目 |
基幹科目 |
AI・データサイエンスツール | 2単位 必修 | |
関連科目 | AI・データサイエンス総合、学部設置科目 | 6単位 必修 |
iDSプログラムは、演習科目として「AI・データサイエンス演習」を10単位以上、講義科目のうち基幹科目と位置づけられる「AI・データサイエンスツール」を2単位以上、関連科目の「AI・データサイエンス総合」や各学部設置科目を6単位以上取得し、かつ3つの区分から合計22単位以上取得することが修了要件となっています。
■演習科目:AI・データサイエンス演習
iDSプログラムの中心となる「AI・データサイエンス演習」は、2年次(A)、3年次(B)、4年次(C)の3年間継続して履修する演習科目で、学部の枠を超えたグループ活動を行います。産業界や科学技術分野、身近な社会で取得された現実のデータに基づいてPBLを実施します。4つのゼミナールが設置され、同時双方向オンライン型の遠隔授業(一部対面授業を併用して実施する場合を含む)にて開講します。
(ゼミナールのテーマ)
・人間の行動や社会の動向に関するデータ分析
・AIやデータサイエンスを用いた問題発見・解決の実践・実装
・データサイエンスによるEBPMの実践
・社会調査・比較対照実験を用いたデータ分析
■基幹科目:AI・データサイエンスツール
データサイエンスやAIの現場で活用されるソフトやプログラミング言語を学びます。以下の4科目をオンデマンド型の遠隔授業で開講し、1年次から履修できます。
Ⅰ:表計算ソフトのマイクロソフト Excel によるデータ活⽤や機械学習によってAIを体験します。
Ⅱ:汎用プログラミング言語であるRubyの修得と、Ruby on Rails を用いてウェブアプリケーションを開発しデータサ
イエンスに応用できるようになることを目指します。
Ⅲ:プログラムの基礎知識を要することなくビッグデータを分析することができる BI(ビジネス・インテリジェンス)
ツールと、データサイエンスに特化したプログラミング言語であるRの基礎を理解することを目指します。
Ⅳ:汎用的プログラミング言語の中でAI・データサイエンスにおける中⼼的な役割を果たしているPython と、データベ
ース言語SQLの基礎を理解することを目指します。
■関連科目:AI・データサイエンス総合
私達をとりまく経済社会のなかでAI・データサイエンスがどのように活用されているのか、その実践例を第一線で活躍する複数名の実務家から学びます。対象とする業務や課題の背景説明から必要とされるスキルについての講義を受けたあと、講師や他学部の学生とも議論を行い、総合的な理解を目指します。オンデマンド型とハイフレックス型(対面とオンラインどちらでも出席可能な同時双方向方式での授業)の混合型の遠隔授業で実施し、1年次から履修できます。
講義内容(予定)
・公共領域におけるAI活用の必要性
・企業におけるAI・データアナリティクス活用事例
・デジタルトランスフォーメーションと企業が抱える人材課題
・社会調査士が活躍するデータサイエンスの世界
■関連科目:学部設置科目
各学部で開設するAIやデータサイエンスの実践、応用に適した科目を関連科目として位置づけ履修を促すことにより、AI・データサイエンス演習を履修する学生が所属学部でも当該分野の知識を深めることを目指します。
■iDSプログラム履修者
2021年度(令和3年度)入学生を対象として2021年12月から2022年1月に公募を実施しました。書類ならびに面接選考の手続きを経て、2022年度履修する57名が決まりました。
2022年度は、文系理系を問わず中央大学の8学部すべてから履修者が参加し、文系(理工学部を除く7学部)の人数は41名(全体の72%)を占めました。公募時には、3年間の履修により当該分野のスキル取得が期待される一方、演習科目の履修は容易でないことを十分に説明し参加希望を募りました。この結果からも、AI・データサイエンス分野に対する期待は、文系理系の枠組みを超えたものであるといえます。
履修者は、前述の4つのゼミナールに所属し、各テーマに沿った演習を履修します。いずれのゼミナールも複数学部からの履修生が所属し、学部を超えた集いを実現しています。
■修了証(オープンバッジ)
iDSプログラムの修了要件を満たした学生には、修了証としてオープンバッジを授与します。オープンバッジは、国際標準規格準拠のデジタル技術を用いたスキルの新しい証明方法です。紙媒体の修了証と違い偽造や改ざんに強く、デジタル履歴書やSNS(ソーシャルメディア)での公開など様々な場面での活用が可能となり、学修の積み重ねを自分から発信する、新しいツールと期待されています。
中央大学では、本プログラムのほか、学部間共通科目として実施している「ファカルティリンケージ・プログラム(FLP)」においても、オープンバッジによる修了証の授与を実施しています。
※ご参考:中央大学がスキルのデジタル証明書「オープンバッジ」の実証実験(2021年8月4日)
https://www.chuo-u.ac.jp/aboutus/communication/press/2021/08/55724/
■中央大学AI・データサイエンス全学プログラム
中央大学は、リテラシーレベルから応用基礎レベルまで系統的にAI・データサイエンス分野を学ぶことができる「AI・データサイエンス全学プログラム」を2021年度より実施しています。本プログラムは、中央大学すべての学部生が受講可能なプログラムで、初年度は所属学部、キャンパスの立地を超えて1,126名の学生が参加しています。
AI・データサイエンス全学プログラムイメージ
ご参考:全学部生を対象としたAI・データサイエンスの教育プログラムを2021年4月より開始 --リテラシーレベルから応用基礎まで系統的に学修
https://www.chuo-u.ac.jp/aboutus/communication/press/2020/12/51943/
■「AI・データサイエンスセンター」について
名称:中央大学AI・データサイエンスセンター
開設日:2020年4月1日
設置場所:中央大学後楽園キャンパス(東京都文京区春日1-13-27)
所長:中央大学理工学部教授 樋口 知之
オリジナルサイト:https://adc.r.chuo-u.ac.jp/
<本件に関するお問い合わせ>
中央大学AI・データサイエンスセンター事務室
TEL:03-3817-7463
Email:aidatascience-grp@g.chuo-u.ac.jp
<取材に関するお問い合わせ>
中央大学広報室
Email:kk-grp@g.chuo-u.ac.jp
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