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】
様式１-1
大学等名
プログラム名法政大学
数理・データサイエンス・AIプログラム（応用基礎レベル）

プログラムを構成する授業科目について
大学等全体のプログラム① 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
法学部・文学部・経済学部・社会学部・経営学部・国際文化学部・人間環境学部・現代福祉学部・キャリアデザイン学部・デザイン工学部・理
工学部・生命科学部・グローバル教養学部・スポーツ健康学部④ 修了要件プログラムを構成する科目群（下記１～４６）のうち、１と２の２科目・４単位を含め、合計３科目・６単位以上を取得すること。
１．データサイエンス応用基礎A、２．データサイエンス応用基礎B、３．データサイエンス応用基礎C、４．データサイエンス応用基礎E、５.
データサイエンス応用基礎Ｄ、６.データサイエンス応用基礎Ｆ

必要最低単位数6

履修必須の有無 令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
データサイエンス応用基礎B
2 ○ ○ ○ ○データサイエンス応用基礎C2○ ○ ○データサイエンス応用基礎E
2○ ○データサイエンス応用基礎D
4○ ○データサイエンス応用基礎F2○ ○⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
データサイエンス応用基礎A
2 ○ ○○ ○ ○ ○○
データサイエンス応用基礎B
2 ○
○
○ ○
データサイエンス応用基礎C
2○
データサイエンス応用基礎E
2○○
データサイエンス応用基礎D
4○○
データサイエンス応用基礎F
2○○⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
データサイエンス応用基礎C
2
データサイエンス応用基礎E
2
データサイエンス応用基礎D
4
データサイエンス応用基礎F
2

授業科目

授業科目

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

授業科目⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
授業科目
選択項目
データサイエンス応用基礎E
AI応用基礎
データサイエンス応用基礎D
データサイエンス応用基礎 データサイエンス応用基礎D
データサイエンス応用基礎E
データエンジニアリング応用基礎 データサイエンス応用基礎D
データサイエンス応用基礎E
データサイエンス応用基礎F
AI応用基礎
データサイエンス応用基礎D
データサイエンス応用基礎
データサイエンス応用基礎F
データエンジニアリング応用基礎
データサイエンス応用基礎F

1

単位数

単位数

必須

選択項目
数学発展
AI応用基礎
データサイエンス応用基礎
データエンジニアリング応用基礎

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】⑨ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

1-6 データ分析に必要な数学（確率・線形代数）を理解する。(3回目）＜データサイエンス応用基礎B＞
流れ図の書き方理解する。簡単なアルゴリズムを理解する。(5回目）＜データサイエンス応用基礎C>
1-7
全レコードの合計値を求める方法を実習する。(7回目）
最大値を求めるアルゴリズムを理解し、最大値を求める実習を行う。最大値の位置を求める実習を行う。(9回目）
空欄を埋める、形式を変更するなど、データ解析を行うために必要な処理を実習する。（10回目）＜データサイエンス応用基礎B＞
コンピュータの仕組みを理解する。コンピュータ内部での情報（数値・文字・画像など）の表現を理解する。(2回目）（１）データサイエンスとして、統計学を始め＜データサイエンス応用基礎C>
様々なデータ処理に関変数を導入し、型の概念を理解する。•変数を利用した実習を行う。(8回目）
する知識である「数学インデックスを利用したデータの検索を実習する。(11回目）
基礎（統計数理、線形配列を利用したクロス集計を実習する。(12回目）
代数、微分積分）」に加
2-2 ＜データサイエンス応用基礎D＞
え、ＡＩを実現するため
コンピュータで取り扱うデータをプログラミングの考え方と取り巻く環境を理解する。(1回目)の手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、＜データサイエンス応用基礎E・F＞「プログラミング基礎」
コンピュータの基本的な仕組みとその上でのデータ表現（数値・文字・画像・音声など）について理解する。（1回目）の概念や知識の習得
また、プログラム中でデータを扱う際に必要となる辞書型データ(ハッシュ)、テーブル形のデータ構造であるを目指す。
DataFrameについてプログラミングを通じて理解する。(4回・9回目)＜データサイエンス応用基礎C＞
コンピュータにさまざまな処理を実行させるプログラムの作成に必要な基礎知識を学ぶ。ExcelVBAマクロプログラミ
ングを実習し、プログラミングの考え方とプログラミングによるデータ解析の手法を理解する。（1回-8回目）＜データサイエンス応用基礎D＞
文字型、変数、論理演算、関数、引数といったプログラミング言語の基本的な概念と記述に加え、実践的なプログラ
2-7 ミングを通じてプログラミングの基礎を理解する。(1回-9回目,15回-20回目）＜データサイエンス応用基礎E・F＞
コンピュータで実践的なデータ分析や視覚化を行うためのプログラムを作成する際に用いるPython・Rの基礎知識を学ぶ。変数・値・演算・関数・制御構造といったプログラミング言語の基本的な概念と記述に加えて、実践的なプログ
ラミングで必要なNumpy,SciPy, Matplotlib, Pandasといったライブラリの活用とそれらによるデータ処理についても理解する。(2回-5回・7回・9回目）＜データサイエンス応用基礎A＞
データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を理解する。データ利活用の流れを理解する。(2回目）
1-1 ＜データサイエンス応用基礎D＞
PythonのMatpｌotlibライブラリを用いたグラフ作成を通じて、データサイエンス活用事例を理解する。(11回目）＜データサイエンス応用基礎E・F＞
データサイエンスの基本的概念とデータ駆動型の分析処理の流れについて理解する。(1回目）

1-2 データ分析の進め方を理解する。仮説検証の方法を理解する。クラスタリングによる階層化の方法を理解する。(4回目）＜データサイエンス応用基礎A＞
ビッグデータとデータエンジニアリングを実現可能とした背景としてICT(情報通信技術)の発展を理解する。ビッグ
2-1 データの活用事例を理解する。(３回目）＜データサイエンス応用基礎C＞
実際のビッグデータを取得して、プログラミングにより集計などの処理を行う。（4回-12回・14回目）（２）ＡＩの歴史から多岐
人工知能研究のはじまりから現在に至るまでの歴史を理解する。(8回目）に渡る技術種類や応 3-1 人工知能技術の活用について理解する。(10回目）
用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する
際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的 3-2 データやAIにまつわる基本的な倫理と合意事項について理解する。AIの知的財産権について理解する。(11回目）
なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展
望」、及び「深層学習の＜データサイエンス応用基礎A＞
基礎と展望」から構成
機械学習の種類と概要を理解する。(9回目）される。

＜データサイエンス応用基礎B＞
機械学習の教師あり学習と教師なし学習のデータ分析手法を理解する。過学習の概念を理解する。(8回目）＜データサイエンス応用基礎D＞
3-3 機械学習の種類を理解し、データを用いた機会学習の実習方法を理解する。また、公開データを利用した予測実習を理解する｡(25回-28回目）＜データサイエンス応用基礎E・F＞
実践的な活用の基礎として、回帰分析やクラスター分析、主成分分析、決定木などの具体的な機械学習手法の特徴とPython・Rプログラムでの実現手法について学ぶ。(10-14回目）

3-4 ニューラルネットワークの概要を理解する。ディープニューラルネットワークの概要を理解する。(9回目）

3-9

AIの開発環境と実行環境を理解する。AIの品質保証と信頼性を理解する。(12回目）
AI技術によるサービスの例を理解する。(13回目）

2

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】＜データサイエンス応用基礎C＞
データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念を実践することで、データから意味を抽出し、現場にフィードバックするための方法を理解する。ExcelVBAマクロプログラミングを実習し、プログラミングの考え方とプログ
ラミングによるデータ解析の手法を理解する。その上で、数理・データサイエンス・AIの活用における一連のプロセスである「課題の発見と定式化」・「データの取り扱い」・「モデル化」・「結果の可視化」・「検証、活用」を実習を通じて学ぶ。（7回-13回目）＜データサイエンス応用基礎E・F＞
データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念を実データの処理を通じて理解するにあたって必要
Ⅰ となる基礎知識について、まず、コンピュータの仕組みやその上でのデータ表現の基礎を学ぶ(1回目)。さらに、大規模な処理に必要となるPython・Rプログラミングの基礎を学び(2回-5回目)、データ管理構造として頻繁に使われる
PandasのDataFrameによるデータ加工手法について学ぶ。(9回目)＜データサイエンス応用基礎D＞（３）本認定制度が育成
データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念を実践することで、データから意味を抽出し、現場に目標として掲げる「デー
タを人や社会にかかわフィードバックするための方法を理解する。Pｙtyhonプログラミングを実習し、プログラミングの考え方とプログラミング
る課題の解決に活用でによるデータ解析の手法を理解する。その上で、数理・データサイエンス・AIの活用における一連のプロセスであるきる人材」に関する理「課題の発見と定式化」・「データの取り扱い」・「モデル化」・「結果の可視化」・「検証、活用」を実習を通じて学ぶ。
解や認識の向上に資（10回-12回目,22回-24回目）
する実践の場を通じた学習体験を行う学修項
目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ
活用 企画・実施・評価」から構成される。

＜データサイエンス応用基礎C＞
ExcelVBAマクロプログラミングを実習を通し、プログラミングの考え方とプログラミングによるデータ解析の手法を理解することを目的とする。Excel上に展開された、貿易統計・気象データ・e-statなど比較的規模の大きな実データに対し、集計・可視化を行うためのプログラミング技術を習得、データの分析を演習を通して学ぶ。また、交通量調査結果や感染者数データなど実際のデータを用いて、機械学習のベースになるクレンジングを理解する。（全14回）＜データサイエンス応用基礎E・F＞
データ分析や視覚化をPython・Rのプログラムとして実現するための手法を、実社会の統計データなどを用いて実践的に学ぶ。最初は中規模の気象データを用いたプログラミングの演習を通じて視覚化や分析の基礎的な手法を学Ⅱ ぶ。（6-8回目）さらに、公開されているオープンな実データのデータセットを用いて、重回帰・ロジスティック回帰・決定木・クラスタリング・主成分分析といった機械学習の手法なアルゴリズムついての実践的な処理を学ぶ。（10-14回
目)その間で、e-Stat等の実統計データを自身で入手し、分析の前処理から実際の分析までの一連の処理プロセスについても理解する。(9回目）＜データサイエンス応用基礎D＞
Pｙtyhonプログラミングを実習を通し、プログラミングの考え方とプログラミングによるデータ解析の手法を理解することを目的とする。貿易統計・気象データ・e-statなど比較的規模の大きな実データに対し、集計・可視化を行うためのプログラミング技術を習得、データの分析を演習を通して学ぶ。また、交通量調査結果や感染者数データなど実際のデータを用いて、機械学習のベースになるクレンジングを理解する。（13・14回目）⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
リテラシーレベル（MDAP）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力やAIを活用し課題解決につなげる基礎能力を身に付けている。 更には、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を理解した
上で、数理・データサイエンス・AIの活用における一連のプロセスである「課題の発見と定式化」・「データの取り扱い」・「モデル化」・「結果の可視化」・「検証、活用」を実習や演習を通じて基礎的な能力を有している。

3

様式１-2
大学等名プログラム名法政大学
数理・データサイエンス・AIプログラム（応用基礎レベル）

プログラムを構成する授業科目について
大学等全体のプログラム① 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
情報科学部④ 修了要件▶参考URL：https://cis.hosei.ac.jp/faculty/mdap/【2022年度以降情報科学部入学者】「2022年度以降情報科学部入学者用のMDAP応用基礎レベルのカリキュラム」の表に掲載されている「科学基礎科目群（1～3）」を5単位、「学科専門科目群（4～11）」を16単位、「コース専門科目群（12)」を2単位、合計23単位を修得すること。（※括弧内の数字は、通し番号を示す）。通し番号1-12までの全ての科目を修得すること。
【2015～2021年度情報科学部入学者】「2015年度～2021年度情報科学部入学者用の応用基礎レベルのカリキュラム」の表に掲載されている「科学基礎科目群（1～3）」を5単位、「学科専門科目群（4～9）」を14単位、「コース専門科目群（10)」を2単位、「その他(11)」の認定条件にあった2単位、合計23単位を修得すること。通し番号1-10までの全ての科目と、通し番号11の中から1科目を修得すること。
科目一覧（ ）内は単位数※2021年度以前入学者は、一部科目において振替科目を修得すること。
＜科学基礎科目群＞
1 統計学１（2）2 数理実験（1）3 線形代数の基礎 （2）＜学科専門科目＞
4 情報科学入門 （2）5 離散構造１ （2）6 コンピュータシステム入門１ （2）7 コンピュータシステム入門２ （2）8 データ構造とアルゴリズム１ （2）※2021年度以前入学者は「8 データ構造とアルゴリズム （2）」9 プログラミング入門１ （2） 、10 プログラミング入門２ （2）※2021年度以前入学者は「9 プログラミング入門 （4）11 プログラミング入門３ （2）※2021年度以前入学者は下記3科目のうちいずれか1科目を修得「11 プログラミング演習1(python) （2）」：2022年度以降に修得「11 プログラミング演習2(python)（2）」：2022年度春学期に修得「11 データサイエンス応用基礎E（2）」：2022年度以降に修得＜コース専門科目＞
12 人工知能 （2）※2021年度以前入学者は「10 人工知能（2） 」に対応
必要最低単位数23

履修必須の有無 令和８年度以降に履修必須とする計画、又は未定

単位⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
授業科目
情報科学入門コンピュータシステム入門12 ○○線形代数の基礎
コンピュータシステム入門2
2 ○ ○
数理実験
プログラミング入門1
1 ○ ○
離散構造1
プログラミング入門2
2 ○ ○
統計学1
プログラミング入門※2021年度以前
2 ○ ○データ構造とアルゴリズム1
2 ○○データ構造とアルゴリズム※2021年度以前
2 ○○⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
コンピュータシステム入門1
2 ○ ○○情報科学入門
2 ○ ○ ○
コンピュータシステム入門2
2 ○
○
統計学1
2 ○
○
プログラミング入門32 ○○プログラミング演習1（python)※2021年度以前

2○

プログラミング演習2（python)※2021年度以前

2○

データサイエンス応用基礎E※2021年度以前

2

○

授業科目

○

4

単位数

単位数

2
2
2
2
4

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

○
○
○
○
○

○
○
○
○
○

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

人工知能

2 ○

○ ○ ○ ○ ○⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
単位数 必須
授業科目
コンピュータシステム入門2
2 ○
数理実験
1 ○
プログラミング入門32 ○プログラミング演習1（python)※2021年度以前
2
プログラミング演習2（python)※2021年度以前
2
データサイエンス応用基礎E※2021年度以前
2

授業科目

単位数

必須

⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
選択項目
授業科目
選択項目
プログラミング演習1（python)※2021年度以前 データサイエンス応用基礎
統計学1
数学発展
プログラミング演習2（python)※2021年度以前 データサイエンス応用基礎
人工知能
AI応用基礎
データサイエンス応用基礎 データサイエンス応用基礎E※2021年度以前
プログラミング入門3
AI応用基礎
データエンジニアリング応用基礎 データサイエンス応用基礎E※2021年度以前 データサイエンス応用基礎
コンピュータシステム入門2
データサイエンス応用基礎E※2021年度以前 データエンジニアリング応用基礎⑨ プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率、「離散構造1」（１-6回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差、「離散構造1」（11-13回目）、「統計学1」(2-3回目)
・相関係数、相関関係と因果関係、「統計学1」(7回目)・ベクトルと行列、「線形代数の基礎」(1回目)
1-6 ・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積、「線形代数の基礎」(2回目)
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積、「線形代数の基礎」(2回目)
・多項式関数、指数関数、対数関数、「数理実験」(2回目)
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係、「数理実験」(2回目)（１）データサイエンスとして、統計学を始め・１変数関数の微分法、積分法、「数理実験」(2回目)

様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するため 1-7 ・アルゴリズムの表現（フローチャート）、「情報科学入門」（2-3回目）
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「データ構造とアルゴリズム1」（1-14回目）の手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。
2-2 ・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）、「コンピュータシステム入門1」(10-13回目)、「コンピュータシステム入門2」(11,12回目)

・文字型、整数型、浮動小数点型、「プログラミング入門1」(2回目)、「プログラミング入門2」(2回目)
2-7 ・変数、代入、四則演算、論理演算、「プログラミング入門1」(2-3回目)

・関数、引数、戻り値、「プログラミング入門1」(６回目)・データ駆動型社会、Society 5.0、「コンピュータシステム入門1」(1回目)、
1-1 ・データサイエンス活用事例 （仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）、「情報科学入門」(11-12回目)

1-2 ・データ分析の進め方、仮説検証サイクル、「情報科学入門」(10回目)、「統計学1」(1回目)、「プログラミング入門3」(10回目)

・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ、「コンピュータシステム入門2」(7-9回目)
2-1 ・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス、「コンピュータシステム入門2」(13回目)

・ビッグデータ活用事例、「コンピュータシステム入門1」(14回目)（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究や・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム、「人工知能」(1-4回目)
ビジネスの現場におい3-1て実際にＡＩを活用する
・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）、「人工知能」(1回目)
際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機・AI倫理、AIの社会的受容性、「人工知能」(14回目)
3-2
械学習の基礎と展・プライバシー保護、個人情報の取り扱い、「人工知能」(14回目)
望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成
される。
3-3

・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）、「人工知能」(１回目)、
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、「人工知能」(7,9回目)

5

望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成
される。

3-4

・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）、「人工知能」(12回目)
・ニューラルネットワークの原理、「人工知能」(10回目)

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習、「人工知能」(3,11回目)

・IoT（Internet of Things）、「コンピュータシステム入門2」(14回目)、「プログラミング入門3」(10回目)
・テーブル定義、ER図、「コンピュータシステム入門2」(5-7回目)（３）本認定制度が育成
・主キーと外部キー、「コンピュータシステム入門2」(5-7回目)
目標として掲げる「デー・リレーショナルデータベース（RDB）、「コンピュータシステム入門2」(5-7回目)
タを人や社会にかかわる課題の解決に活用で Ⅰ ・集計処理、四則演算処理、「コンピュータシステム入門2」(7回目)
きる人材」に関する理・ソート処理、サンプリング処理、「プログラミング入門3」(12回目)
解や認識の向上に資・クレンジング処理（外れ値、異常値、欠損値）、「プログラミング入門3(13回目)
する実践の場を通じた・セキュリティの3要素（機密性、可用性、完全性）、「コンピュータシステム入門2」(10回目)
学習体験を行う学修項
・データの暗号化、復号化、「コンピュータシステム入門2」(10回目)目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学・データの計測計画、「数理実験」(3回目)
修項目群であり、「データエンジニアリング基・データの計測方法、「数理実験」(3回目)
礎」、及び「データ・ＡＩ
・データの集計方法、「プログラミング入門3」(10回目)
Ⅱ
活用 企画・実施・評・データの可視化方法、「プログラミング入門3」(11回目)
価」から構成される。

・データの統計処理方法、「プログラミング入門3」(12-13回目)
・評価報告書の書き方、「数理実験」(6-9, 12-13回目)⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムを学修することにより、学生は、情報科学とコンピュータシステムを基盤としつつ、AI技術とデータ分析・活用技術を身に付けることができる。本プログラムは、社会の中での実践力の強化を目指しており、社会の課題解決のために数理・データサイエンス・AI技術を応用する能力、高いプログラミング技術に裏打ちされたシステム構築の能力、データに基づく合理的判断の能力を養うことができる。

6

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】

様式２
法政大学

大学等名

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和4

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生
数

入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数
合計

合 計

修了者数
男性

女性

合計

16
4
3
2
0
0
4
3
4
2
5
1
5
2
0
2
86 109
3
0
1
0
22
5
2
0
2
0
0
0

2
2
0
3
2
1
1
2
93
0
0
5
0
0
0

2
0
0
0
0
0
1
0
16
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

27,141 6,605 26,420 667 514 153 130 111

19

0821 3,284 35 19
670 2,680 20 17
894 3,5766
6
759 3,036 21 17
781 3,124 37 33
254 1,016 11
6343 1,372 15 10
236 9447
7
160 640 401 315
300 1,200
52
299 1,196
6
5565 2,260 95 73
236 9446
4
102 4082
0
185 740
0
0

女性

履修者数

合計

法学部
3,441
文学部
2,842
経済学部
3,720
社会学部
3,127
経営学部
3,166
国際文化学部
1,041
人間環境学部
1,443
現代福祉学部
974
情報科学部
641
キャリアデザイン学部 1,251
デザイン工学部
1,196
理工学部
2,261
生命科学部
899
グローバル教養学部
421
スポーツ健康学部
718

男性

令和3年度
男性

令和2年度

修了者数

女性

合計

男性

履修者数

女性

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0

合計

男性

修了者数

女性

合計

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0

令和元年度
男性

履修者数

女性

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0

7

合計

男性

修了者数

女性

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0

平成30年度

合計

男性

履修者数

女性

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0

合計

男性

修了者数

女性

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0

平成29年度

合計

男性

履修者数

女性

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0

合計

男性

女性

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

0

0

合計

男性

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0

履修者
数
合計

修了者数

0

0

0

履修率

女性

35
20
6
21
37
11
15
7
401
5
6
95
6
2
0

1%
1%
0%
1%
1%
1%
1%
1%
63%
0%
1%
4%
1%
0%
0%

0 667

3%

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】

様式３
法政大学

大学等名

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数

(常勤）

774

人 （非常勤）② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名）

小秋元 段

2,551

人

59

人

（役職名） 副学長・データサイエンスセンター長④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
データサエインスセンター運営委員会（責任者名）

小秋元 段（役職名） 副学長・データサイエンスセンター長⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
データサエインスセンター運営委員会⑥ 体制の目的＜データサイエンスセンター＞
データサイエンスやAIを活用して、新しい価値を創造できる人材、持続可能な社会の構築に寄与できる人材を育成する。全学部共通の「法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP:
Mathematics, Data science and AI Program）」を主催し、プログラムの運営・質保証等を行う。
＜情報科学部＞
教授会は次の事項に関する審議を行う。
・学生の入学（転入学及び編入学含む），卒業に関する事項
・学位の授与に関する事項
・教育課程及び授業科目の編成に関する事項
・授業科目その他の担当者に関する事項
・MDAP応用基礎レベルのような履修プログラムの審議、承認＜付記＞
情報科学部以外の全14学部を対象としたプログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）や質保証にかかる自己点検実施運営体制はデータサイエンスセンターが担い、情報学部生を対象としたプログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）や質保証にかかる自己点
検実施運営体制は情報科学部教授会・同質保証委員会が担いつつ、データサイエンスセンター運
営委員会委員に情報科学部所属教員を選出するなどして相互に連携を図っている。
⑦ 具体的な構成員＜データサイエンスセンター運営委員会＞
データサイエンスセンター長 小秋元 段（副学長・常務理事）
平山 喜雄
常務理事・総長室付教学企画室担当
明城 聡
経済学部教授
藤代 裕之
社会学部教授
児玉 靖司
経営学部教授（データサイエンス応用基礎A・B・C科目責任者）
河内谷 幸子 経営学部教授
廣津 登志夫 情報科学部教授（データサイエンス応用基礎E科目責任者）
今井 龍一
デザイン工学部教授
安田 和弘
理工学部准教授
菊池 克仁
教育支援統括本部長
自己点検・評価の学外委員1名を委嘱している。
＜情報科学部教授会＞
学部長 藤田 悟
教授会主任 佐々木 晃
教授会副主任 伊藤 克亘
コンピュータ科学科 学科主任 秋野 喜彦
ディジタルメディア学科 学科主任 小西 克巳
その他教員

8

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】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
3%5%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
7%10%
13%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）26,420
具体的な計画<データサイエンスセンター・情報科学部共通＞
令和4年度は、本プログラムの趣旨・目的を学生に幅広く周知し、履修につなげるための関連セミ
ナーを3回（4/5・9/2・12/15）全学部生対象に開催した。
令和5年度も、履修者数目標を達成するために、数理・データサイエンス・AIを学ぶ意義を深耕することを目的としたセミナーを学期初め（令和5年4月5日）に開催した。更には、社会連携・大学間連
携・学生間交流を念頭に置いた関西大学・中央大学との共催（マイナビ協賛）によるデータサイエ
ンス・アイデアコンテストの開催を10月に予定している他、企業との連携によるデータサイエンティ
ストによるプログラミング講座（正課外）の開講を計画している。次年度以降も学びと社会との接続を念頭に置いたセミナーや講座等を継続的に開催し、学生の興味・関心を深め、履修率向上につなげる計画である。また、令和4年度には、「法政大学データサイエンスセンター」のホームページ（https://www.dsc.hosei.ac.jp)内にプログラムの紹介と履修学生による紹介動画を公開した。これにより、きめ細かで、実際の履修学生の声が聞ける情報提供が可能となった。ホームページでは、
数理・データサイエンス・AI分野を学習する上で有用な学内外のホームページへのリンクを行うことなどにより、学習を支援する体制を強化した。
なお、本プログラム修了者には、リテラシーレベルと同様にデジタル証明書であるオープンバッジを授与している。学習歴が可視化されることで、就職活動時におけるスキル証明や学習計画の立案に活用できることから、学習動機向上に寄与している。
⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等＜データサイエンスセンター＞
・データサイエンス応用基礎Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｅは全学共通科目として開講している。
・市ヶ谷・多摩・小金井の3キャンパスの全学生が移動を伴わず受講できるよう、学習支援ポータル
サイト（Hoppii）を活用しながら、シラバスに沿って授業をフルオンデマンドで実施している（毎週配
信）。
・学生は配信された講義資料と動画で学習し、毎回の小テスト（チェックテスト）によって知識の定着を確認している。
・動画はオンデマンドシステム（Knowledge Deliver）を利用することで、学生がどの部分を視聴した
かわかるようにしている。
・配信後もアーカイブ化し、復習のための繰り返し視聴を可能としている。
＜情報科学部＞
本プログラムは、法政大学情報科学部内のプログラムであり、学部内の学科やコースに関係なく、履修できるような体制をとっている。
まず、2022年度以降の入学者については、「人工知能」以外の科目は全学生の必修科目になっている。「人工知能」も、3つの履修コースの中の1つで必修科目、1つで推奨科目として設定している。
⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組＜データサイエンスセンター＞
・大学ホームページ、学生ポータルサイト（通称：Hoppii)、メールによるお知らせ配信、SNS等様々なチャンネルを用いて周知活動を行っている。
・学生が主に訪れる学生ポータルサイト（Hoppii)の「全学的に開講している科目・プログラム一覧」
において、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を紹介している。
・学生がよく利用するLINEアプリを使用した問い合わせ対応AIサービス「チャットボット」を導入している。本サービスの「よくある質問」から「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」紹介につながる仕組みを構築している。
・ホームページ内に学習動機向上のためのプログラム紹介と履修に必要な情報を紹介するガイダ
ンス要素を取り入れた動画や、履修した学生のインタビュー動画を公開している。
＜情報科学部＞
2022年度からのカリキュラム改正において、全学部生が履修しやすい科目構成として設計した。
具体的な周知方法としては、「履修ガイド」に履修条件、履修方法を詳しく説明している。そして、全学生参加の「履修ガイダンス」で、履修の価値や方法を説明し、学生の質問も受け付けている。履
修方法については、学部HPでも周知している。全学部生にとっての必修科目ではない「人工知能」
は、授業開始回に、応用基礎プログラムとの関係を説明し、学生への履修を促している。

9

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】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制＜データサイエンスセンター＞
・データサイエンス応用基礎Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｅはフルオンデマンドで開講している。
・講義動画及び講義資料は、LMS（Learning Management System)に蓄積され、学生がいつでも閲覧し、繰り返し学習できる環境を構築している。
・フルオンデマンドで行われているが、授業内に「質問箱」を設け、履修から授業の内容まで、幅広い質問に対応し、興味を持つ履修対象者のサポートを行い、履修や修得につながる体制を整備している。
＜情報科学部＞
情報科学部では、ガラス箱オフィスアワーセンター(GBC)という学生のピアサポートセンターがあり、ここでは教員のオフィスアワーを集約した組織も兼ねている。プログラミング課題に対して、ヒントを与えるような指導を行い、履修学生の理解度を高めることに貢献している。応用基礎レベルプ
ログラムの対象科目は、同一の授業内容を、複数教員で連携して実施し、時間割に制限されない
履修選択を可能にしているとともに、受講生は、複数教員に対して質問を行うことができ、学習しやすい環境を整備している。
⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み＜データサイエンスセンター＞
・毎回の授業終了後に、小テストを実施し、授業で得た知識等が確実に定着するように工夫している。
・質問を随時メールで受け付け、その内容に応じて、担当教員ならびにテーチィング・アシスタント
が速やかに対応できる体制を整備している。
・定型的・基礎的な質問や意見については、FAQとして、学習支援システムを通じてフィードバック
している。
＜情報科学部＞「線形代数の基礎」「離散構造1」「統計学1」「データ構造とアルゴリズム1」は、別途、演習科目を用意しており、講義だけでなく、演習課題を与えることで学習を深めている。その他の科目も、授業内の小テストや授業外の課題を多く与えることで、履修学生の理解を深めることに務めている。授業
外の学習指導体制としては、ガラス箱オフィスアワーセンター(GBC）を有効活用しており、学生は
多くの教員の知識や考え方に触れながら、学習を進めることができる。

10

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】

様式４
大学等名

法政大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
データサイエンスセンター運営委員会自己点検・評価ワーキングチーム（責任者名）

小秋元 段② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） 副学長・データサイエンスセンター長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点＜データサイエンスセンター・情報科学部共通＞【プログラムの履修状況と対応】
2022年度秋学期に開講した応用基礎レベルの4科目の履修者については、データサイエンス応用基礎Aが114名、同Bが82名、同Cが34名、同Eが96名、合計326名となった（データサイエンス応用基礎Eについては情報科学部生も含まれている）。
応用基礎レベルは、実際のところ「リテラシーレベルの修了者」が履修することが多く母数がまだ大きくないため、今
年度は全体として履修者が少なかった。なお、データサイエンス応用基礎A・Bは必修科目、同Cは「主として文系学部
プログラムの履修・修得状 生向け実習科目」、同Eは「主として理工系学部生向け実習科目」の位置づけであり、今後は、とりわけデータサイエン
ス応用基礎Cの履修者数を増やす努力が必要であると考える。
況【単位修得状況】
応用基礎レベルの受講者のうち合格者（C⁻以上）の割合について、データサイエンス応用基礎Aが93.9％、同Bが91.5％、同Cが70.6％、同Eが68.8％となっている。このうち、データサイエンス応用基礎Aについては「S」の取得者の比率が多かったため、次年度以降の様子を見ながら対応を検討してゆきたい。また、データサイエンス応用基礎Eの不合格者のうち、8割は課題未提出によるもので、合格者の成績分布は問題ないことを確認した。なお、情報科学部のMDAP対象科目についても概ね80～90％代の単位修得率であった。全体としては、概ね適切な成績評価と単位認定が行われたと判断できる。

学修成果＜データサイエンスセンター＞
応用基礎レベル各科目の到達目標は、シラバスにおいて具体的に明示したうえで、目標の習熟度について、毎回の小テスト（チェックテスト）を実施することによって確認した。また、毎回の授業ごとに簡単なアンケートを実施し、「授業で新たに覚えた言葉」や「授業の難易度」等について回答してもらうことで、学修成果の把握や授業のレベル感の分析ができるようにした。
加えて、後述の通り、科目終了後の授業アンケートでの受講生の授業の理解度等の肯定的回答の割合が非常に高かったことから、本プログラムにおける学修成果の把握等については概ね適切であったと判断できる。
＜情報科学部＞
履修プログラムは2022年度開始であり、2022年度にはじめて修了生を輩出した段階である。
履修プログラム以前の学生からは、数理・データサイエンス・AI関連の研究について、学会発表が多数実施され、成果をあげている。2023年3月に開催された情報処理学会全国大会では、42名の学生が研究成果発表を行い、学生奨励賞を6名が受賞した。データ分析や人工知能に関する学生の研究力は確実に高まっており、今後も、同等以上の教育を提供して、学修成果をあげていきたい。

＜データサイエンスセンター＞「受講者の状況を多角的に把握し、次年度以降の改善につなげるため」に、受講者全員を対象に Google フォームによる無記名式アンケートを実施した。
調査項目として、調査項目として、①意欲 ②理解度 ③（シラバス記載の）教育目標の習熟度 ④勉強や仕事への活用 ⑤他の応用基礎レベル科目の受講希望 ⑥推奨度 を設定した。
その結果、①「この授業に意欲的に参加することができたか」については、肯定的回答（「そう思う」「いくらかそう思う」）の割合がデータサイエンス応用基礎Aは91.7％、同Bは87.5％、同Cは80％、同Eは78.3％と高かった。
また、②「この授業を理解できたか」、③「（データサイエンス応用基礎A～C,Eのシラバスにそれぞれ）教育目標として記載されている内容を理解できたか」についても、応用基礎Aの授業全体の理解と各教育目標の理解についての肯定的回答は全て100％、応用基礎Bでは87.5％～100％、応用基礎Cでは80～100％、応用基礎Eでは、69.5～82.6％と、いずれも高くなっている。
学生アンケート等を通じた 以上により、応用基礎レベルにおいても、各プログラムでの教育内容・学生指導・学習成果の把握等について適切で学生の内容の理解度あったことが検証できたと判断できる。
＜情報科学部＞
情報科学部では学部独自の応用基礎レベルの修得を目指して科目履修した3年生2名を対象にインタビューを実施した。インタビュー対象者はともに2年次の推奨科目である「人工知能」が未履修の学生であり、3年次に応用基礎レベル修得を目指して「人工知能」を受講した学生である。
・インタビューを通じた学生の内容理解度の把握
授業内容の難易度と理解度について、1名からは授業は解りやすく、データ分析・人工知能に対する新しい知識を吸収できた、との回答があった。他の1名からは講義と演習、復習が組み合わされていて、知るだけではなく使える授業として有用であった、との回答があった。授業内に多くの演習時間を設定しオンラインで自動正答チェックを行う小テストを提供するなどして、学生に適切な学習環境を提供することに努めた。実践的な教育を実現するために最良の授業の進め方であったと判断する。
＜データサイエンスセンター＞
前述の授業アンケートの調査において、⑥「この授業を友人や後輩に勧めたいか」という項目を設定して推奨度を確認した。その結果、肯定的回答（「そう思う」「いくらかそう思う」）の割合が、データサイエンス応用基礎A・同B・同C・同E
それぞれ91.7％、87.5％、100％、60.8％と高かった。
今後は各種イベントやホームページ等において、プログラム受講の推奨に活用したい。
＜情報科学部＞
学生アンケート等を通じた インタビューをした上記2名については、就職活動においても応用基礎レベル修得を面接等で主張していく予定であ
後輩等他の学生への推奨 り、後輩にもぜひ履修を勧めたいと話していた。また、応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の演習科目はデー
度
タ分析手法を知るうえで非常に価値があり、面白い内容であり他の学生へも履修を推奨したいとの意見を得た。

11

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】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等＜データサイエンスセンター＞
データサイエンスセンターでは、MDAPリテラシーレベル・応用基礎レベルとも履修者数・履修率向上のため、定期的な
PRイベントを開催（2022年度には、産業界の講師を招聘し、計3回のセミナーを開催）しているほか、修了者にはオープ
ンバッジ（デジタル証明書）を授与することで、学習成果を可視化し、就職活動等で利用できるようにしている。さらに、
法政大学データサイエンスセンターのホームページを立ち上げ、その中に「MDAP『受講者の声』紹介動画」を作成・アップするなど、コンテンツの充実をはかっている。今後もこのような取り組みを継続的に進めてゆく。
全学的な履修者数、履修 ＜情報科学部＞率向上に向けた計画の達 情報科学部 では、学部独自の MDAP 応用基礎レベル用のカリキュラム で実施しており、2022年度以降の入学者については、修了条件の12科目のうち、11科目は必修科目（卒業要件）であり、残る1科目の「人工知能」についても、学部成・進捗状況
内の3履修コース中の1コースでは必修科目で、他の1コースでは推奨科目・選択科目としていることから、学生にとって履修しやすいカリキュラムを提供している。
履修者数増・履修率向上に向けた計画として、年度開始時の履修ガイダンスにおいてMDAP応用基礎レベル履修のための説明を行う。特に2022年度以降の入学者には、情報科学部必修科目（卒業要件）ではない「人工知能」の積極的履修を、2021年度以前入学者には必修科目ではない項目⑪のプログラミング演習科目の積極的履修を推奨することで、2023年度以降履修率・履修者数は大幅に増加すると見込んでいる。
学外からの視点＜データサイエンスセンター・情報科学部共通＞
当該プログラム（MDAP応用基礎レベル）は2022年度より開設(データサイエンスセンターは秋学期・情報科学部は春学期）されたばかりであり、2023年3月時点で単位を修得して企業等で活躍している者はいない。
卒業生の就職先や進路については卒業生システムで把握できる。また卒業生のうち当該プログラム履修者も抽出できるため、今後は教育プログラム修了者の進路や活動状況、企業等の評価も検証する仕組みを構築していきたい。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価＜データサイエンスセンター・情報科学部共通＞
当該プログラムについては、法政大学データサイエンスセンターに「自己点検・評価ワーキングチーム」を設置し、自己点検・評価を実施したが、学外委員として有識者（㈱マイナビ管理職）に、教育プログラム内容・手法などについて評価していただいた。
その結果、「総合的に見て、法政大学の数理・データサイエンス・AIプログラムは、継続的で、網羅的な知識取得と実践的なスキルを身につけることができるプログラムであり、教員陣や学生支援など、学生が最大限に成長するための環
産業界からの視点を含め 境が整っている」旨の評価を得ている。今後も、産業界など学外有識者から定期的に教育内容および手法等についてた教育プログラム内容・手 意見を聴取し、カリキュラムの改善等に活用していく予定である。
法等への意見＜データサイエンスセンター＞
数理・データサイエンス・AIを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」の理解の確認に関しては、前述のアンケートの調査において、④「得た知識やスキルを他の勉強や仕事へ活用できるか」という項目を設定したが、肯定的回答の割合が、デー
タサイエンス応用基礎Aでは83.3％、同Bでは87.5％、同Cでは100％、同Eでは91.3％と高かった。また、⑤「さらに他の応用基礎レベル科目で学びたいか」という項目についても、データサイエンス応用基礎A・B・C・Eそれぞれで100％、100％、100％、73.9％と肯定的回答が高いうえに、上述の①「この授業に意欲的に参加することができたか」について
数理・データサイエンス・ＡＩを の肯定的回答の割合からみて、受講生に「数理・データサイエンス・AIを『学ぶ楽しさ』『学ぶことの意義』の理解」は十「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 分に得られていると判断できる。
義」を理解させること＜情報科学部＞
インタビューを行った学生2名については、卒業研究のテーマとしてAIの研究を予定している。応用基礎レベルの履修・修得をすることで、卒業研究の基礎となる知識を学ぶことができ、今後の研究活動の上で価値あるものであったとの意
見を確認した。
データ分析を行うプログラミング演習科目は、学生にも好評であった。基礎的なプログラミング課題と違って、実際のデータを利用して、プログラムで分析するという機会は、学生にとって新鮮であり、楽しみながらプログラミング課題に取り組んだとのことであった。
＜データサイエンスセンター＞【教育内容・水準の維持向上のための組織的な取り組み体制について】
MDAP開講に伴い、本学の数理・データサイエンス・AIプログラムとデータサイエンスの教育研究に関する事項を分掌す
る「法政大学データサイエンスセンター」が2021年9月に発足した。
また、センターの運営を行い、MDAPに関する事項を審議決定するために「データサイエンスセンター運営委員会」が設置され、MDAP授業科目の編成や施行、担当教員やTA等の体制整備、単位修得等に関する教学事項全般についての審議を行っている。
月1回のペースで実施されるこの運営委員会にて、課題の共有と改善策の検討を含む当該プログラムの内容・水準の維持向上のための取り組みが恒常的に行われている。
なお、運営委員会ではMDAPの質保証についても審議事項として明記され、学生アンケートや学外の産業界からの意
内容・水準を維持・向上しつ
見を参考にして、より学生に「分かりやすい」授業とすることを目指して、プログラムの内容・実施方法の改善を進めてつ、より「分かりやすい」授業
おり、前述のアンケート結果への対応についても検討していることが確認できる。また、本学は、数理・データサイエンとすること
ス教育強拠点コンソーシアムに連携校として、関東・首都圏ブロックに加盟した。そこで得られた他大学事例や企業等との産学協働事例を参考として、積極的に本学のプログラム内容の向上のための取り組みにフィードバックしている。
＜情報科学部＞
2022年度のカリキュラム改正を行うにあたり、数理・データサイエンス・AI応用基礎のモデルカリキュラムを参考にして、個別授業の講義内容の精査を行った。特に、「人工知能」の科目においては、2021年度から講義内容の見直しを進めており、「AI倫理」のような社会に対する学問の位置づけを示すことができる講義内容となった。
「分かりやすい」授業を実現するために、講義科目と演習科目のバランスのよい配置および講義内での小テスト実施による演習機会の確保に心がけている。プログラミング入門科目は、クォーター化を実現し、学生の学習状況を早期に確認する体制を組んだ。さらに、夏季に補修クラスを設置するなど、カリキュラム全体で学習水準を保つ体制となってい
る。

12

MDAP

法 政 大学

数 理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP）

情報通信技術の発展にともない、多種多様で膨大な量のデータが蓄積されています。このようなデータは、ビッグデータと呼ばれ、Mathematics, Data science and AI Program

ショッピングや金融、交通、医療など様々な分野で活用されています。また、近年自動運転や翻訳、病気の予測など、機械学習をはじめとしたAI技術の進歩は目覚ましいものがあります。
本学では、数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP）により、データサイエンスやAIを活用して、新しい価値を創造できる
人材、持続可能な社会の構築に寄与できる人材を育成します。

データサイエンスに関する知識やスキルを身につけるだけではなく、複雑化する地球規模の社会課題の解決につながる「実践知」を涵養す
ることを目的にしています。

近年の高度化・複雑化する社会課題を解決する
ためには、学部ディシプリンに基づいた教育
プログラムのみでは補えない領域をMDAPが担い、それぞれの学部で学ぶ専門領域と接続あるいは応用することを狙いとしています。

リテラシーレベルに文理の区別はありません。初学者
にとっても学びやすい内容となっています。

応用基礎レベルではリテラシーレベルを補完的・発展的に学び、自らの専門学部分野との有機的な連携を深める内容になっています。

本プログラムの特徴

応用基礎レベルでは主として文・理系学部向けに開講する一部の科目もあり、学問分野に応じたプログラム設計になっています。また、情報科学部では学部独自の教育プログラムを開講しています。

全学部生（1〜4年次）が対象です。

授業はフルオンデマンド
で開講します。時間割を気にせず自分のペースで学ぶことができます。

データを実際に扱ってデータサイエンスを体感するとともに、豊富な事例紹介で、専門教育との有機的な連携を図ります。

修了要件を満たした方にはデジタル証明書としてオープンバッジを授与します。就職活動や進学に役立ちます。

■ 金融データを使った資産管理■ 自動翻訳による異文化コミュニケーション

わたしたちの生活と■ 購買データを使った売り上げ予測

数理・データサイエンス・AIの例■ AI画像診断によるがんの発見

13■ ドローンとAIを組み合わせたスマート農業

MDAP

教育プログラム全体の概要
リテラシーレベル

応用基礎レベル

データサイエンス入門A・B
（2科目）

構成

構成 データサイエンス応用基礎A〜F（6科目）修了
2科目4単位を修得すること。
要件

3科目6単位
修了 データサイエンス応用基礎A・Bを含む、
要件 以上を修得すること。

※文部科学省「数理・データサイエ
ンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」の認定を2022年8月に得ています。

認定ロゴマーク
認定有効期限令和9年3月31日まで※文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」の認定を2023年8月に得ています。
※履修可能科目は学部により異なります。
また、情報科学部は自学
部開設科目により構成され学部独自の修了要件を設けています。
詳細はそれぞれ、HOPPII・情報科学部独自ウェブサイトよりご確認頂けます。
HOPP II 
情報科学部独自ウェブサイト 

➡

➡

認定ロゴマーク
認定有効期限令和10年3月31日

Mathematics, Data science and AI Program

各科目の概要リテラシーレベル科目紹介■ データサイエンス入門A
情報通信技術の発展により、大量で多様なデータの収集が簡単にできるようになりました。本科目では、これらのデータが現代社会における様々な現象の解明や意思決定にどのように役立っているのか、
その重要性と価値を理解し、ビッグデータが社会にもたらす影響を考察します。
■ データサイエンス入門B
インターネット等で収集できる比較的規模の大きなデータを実際に扱い、データサイエンスを体感します。
また、
ビッグデータが社会の中でどのように役立っているのか、実例を学びます（取り扱うテーマの例；会計・金融・ファイナンス・マーケティング・植物医科・音声処理）。

応用基礎レベル科目紹介■ データサイエンス応用基礎A・B
数理・データサイエンス・AI 教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AI を活用し課題解決につなげる基礎能力 について運用を行う側面を中心に 修 得する。そして、自らの専門分野に数理・デー
タサイエンス・ AI を応用するための大局的な視点を獲得する。

■ データサイエンス応用基礎C
データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念を実践することで、データから意味を抽出し、現場にフィードバックするための方法を理解する。
ExcelVBA マクロプログラミングを実習し、プログラミングの考え方とプログラミングによるデータ解析の手法を理解する。
■ データサイエンス応用基礎D
データサイエンスおよびデータエンジニアリングの基本的な概念を実践することで、データから意味を抽出し、現場にフィードバックするための方法を理解する。
Python プログラミングを実習し、プログラミングの考え方とプログ
ラミングによるデータ解析の手法を理解する。
■ データサイエンス応用基礎E
ビッグデータの分析においてプログラムによるデータ処理は重要な役割を果たす。本講義では、データ分析やデータマイニングの基礎を
Python のプログラミングの演習を通じて学び、将来的に大規模なデータ処理を扱うための基礎を身につけることを目的とする。
■ データサイエンス応用基礎F
ビッグデータの分析においてプログラムによる情報処理は重要な役割を果たす。本講義では、データ分析やデータマイニングの基礎をRという統計解析用言語を用いた演習を通じて学び、将来的に大規模なデータ処理を扱うための基礎を身につけることを目的とする。

数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP）カリキュラムマップ

応用基礎レベル（3科目6単位以上）

リテラシーレベル（2科目4単位）必 修

主として文系学部生向け
実習科目

主として理工系学宇生向け
実習科目

データサイエンス
応用基礎A

データサイエンス
応用基礎C

データサイエンス
応用基礎E

データサイエンス
応用基礎B

データサイエンス
応用基礎D

データサイエンス
応用基礎F

各学部の
専門科目

データサイエンス
入門A
データサイエンス
入門B

卒業論文
・
卒業研究
＊ 応用基礎レベルの履修要件は学部により異なります。
また、情報科学部の応用基礎レベルは自学部開設科目により構成され学部独自の修了要件を設けています。

［問い合わせ先］法政大学データサイエンスセンター事務局総長室付教学企画室
 14

ウェブサイト  ➡

[情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP） – 法政大学 情報科学部

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MDAP
プログラム

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[情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP） – 法政大学 情報科学部

Page 2 of 15

データを活用し社会の課題を発見、解決できる人材を育成する
トップ > [情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP）

1
概要

1

2

3

MDAP
リテラシー
レベル

MDAP
応用基礎
レベル

4
自己点検
・評価

概要

１）法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP: Mathematics, Data science and
AI Program）

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[情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP） – 法政大学 情報科学部

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法政大学では、2021年度秋学期より、法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP: Mathematics, Data
science and AI Program）がスタートしました。あわせて、「法政大学データサイエンスセンター（DSC: Data
Science Center）」を設置しました。

２）MDAP リテラシーレベル
大学（大学院を除き、短期大学を含む。）及び高等専門学校（以下「大学等」という。）の正規の課程であって、学生の数理・データサイエンス・ＡＩへの関心を高め、かつ、数理・データサイエンス・ＡＩを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基
礎的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的とします。
【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）」より】
2021年度秋学期からは文部科学省「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）」に準拠したDSC主催の２科目（データサイエンス入門A・データサイエンス入門B）が開講されており、DSCのMDAPリテ
ラシーレベルのプログラム（カリキュラム）を実施しています。情報科学部生については、2022年度現在2科目とも履修することが可能であり、このプログラムに参加できます。

３）MDAP 応用基礎レベル
大学（大学院を除き、短期大学を含む。）及び高等専門学校（以下「大学等」という。）の正規の課程であって、数理・データサイエンス・ＡＩを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的として、数理・デー
タサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、数理・データサイエンス・ＡＩに関する実践的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的とします。

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Page 4 of 15【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）」より】
2022年度秋学期からは文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に準拠したDSC主催の6科目が新たに開講され、DSCのMDAP応用基礎レベルのプログラム（カリキュラム）が実施されます。ただし、情報科学部生については入学年度等によるMDAP応用基礎レベルのDSC主催科目の履修に関する制限がありますので、ご注意ください。
また、MDAP応用基礎レベルのプログラム（カリキュラム）については、情報科学部では独自のプログラム（カリキュラム）で実施いたします。詳しくは以下の項番３の応用基礎レベルをご確認ください。

４）参考・関連リンク• 法政大学データサイエンスセンター（DSC: Data Science Center）◦ リーフレット － MDAP紹介• 総合大学の学び － 法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP）• シラバス － データサイエンスセンター主催科目• 全学的（市ヶ谷・多摩・小金井キャンパス）に開講している科目・プログラム一覧• 文部科学省関連◦ 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）◦ 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）• 数理・データサイエンス・AI教育拠点コンソーシアム◦ モデルカリキュラム（リテラシーレベル）◦ モデルカリキュラム（応用基礎レベル）

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MDAP リテラシーレベル１） 科目・カリキュラム構成

以下のMDAPリテラシーレベルのDSC主催の２科目およびDSCのMDAPリテラシーレベルのカリキュラムは、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）」に準拠しています。
• 全学部の全学部生(1～4年次)が対象です。
• フルオンデマンドで開講します。時間割を気にせず自分のペースで学べます。
• 文理の区別はありません。初学者にとっても学びやすい内容となっています。

科目名
データサイエンス
入門A
データサイエンス
入門B

単位数 開講期 履修年次

受講定
員

2単位 春学期※1 1～4年次※2

2単位 秋学期※1 1～4年次

※2

授業形態

2015～2021年度

2022年度以降

情報科学部入学者

情報科学部入学者

履修の有無 単位認定区分 履修の有無 単位認定区分
オンデマン
ド
オンデマン
ド

履修可
履修可

教養科目
（選択科目）
教養科目（選択科目）

履修可

公開選択科目

履修可

公開選択科目※1：場合によっては開講期が変更になる可能性があります。DSCからのお知らせをご確認ください。
※2：基本的には「受講定員」はありませんが、場合によっては履修制限（抽選）になることがあります。DSCからのお知らせをご確認く
ださい。

２） 学習支援システムの仮登録について

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[情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP） – 法政大学 情報科学部

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上記の科目を受講することを決定したら、速やかに学習支援システムで仮登録を行ってください。

３） 情報システムの履修登録（本登録）について
所属学部の履修登録期間を確認のうえ、法政大学情報システムより履修登録（本登録）を行ってください。
※履修登録画面下部にある「集中・その他」より登録を行ってください。
※抽選の場合には、履修登録（本登録）方法が異なりますので、DSCからのお知らせをご確認ください。

４） 修了要件について
MDAPリテラシーレベルの修了要件（認定）については、上記2科目計4単位を修得することが条件です。MDAPリテ
ラシーレベルの修了者は、オープンバッジ（OB、デジタル証明書）の発行を申請することができます。
OB授与申請方法の案内については「全学的（市ヶ谷・多摩・小金井キャンパス）に開講している科目・プログラム一
覧」もしくはWeb掲示板からのお知らせをご確認ください。
MDAPリテラシーレベルのOB授与に関するお問い合わせについては、情報科学部担当ではなくDSCになりますので、ご注意ください。詳しくはOB授与申請方法の案内をご確認ください。
• 全学的（市ヶ谷・多摩・小金井キャンパス）に開講している科目・プログラム一覧◦ （アクセス方法）： 「Hoppii」 トップ画面（※ログイン不要）＞「大学からのお知らせ/Information」の「全学的に開講している科目・プログラム一覧」＞ 「数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP）」の「概要」欄• MDAP修了者にオープンバッジ（デジタル証明書）を授与します。
• お知らせ – 「法政大学は全学部共通プログラムでオープンバッジ（デジタル証明書）を導入～数理・データサイ
エンス・AIプログラム（MDAP）や各サティフィケートプログラム修了者に提供開始～」

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MDAP 応用基礎レベル

１）初めにMDAP応用基礎レベルについては、DSCが開設する全学のプログラム（カリキュラム）とは異なり、情報科学部独自のMDAP応用基礎レベル用のプログラム（カリキュラム）で実施します。この情報科学部独自のMDAP応用基礎レベル
用のプログラム（カリキュラム）は、DSCが開設する全学のプログラム（カリキュラム）と同様に文部科学省「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）」に準拠しています。

２）科目・カリキュラム構成
以下の科目・カリキュラムは、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（応用基礎レベル）」に準拠しています。ただし、入学年度や科目の修得年度等によって、修得すべき科目・単位が異なりますので、ご注意ください。

（１） 2022年度以降情報科学部入学者用のMDAP応用基礎レベルのカリキュラム
2022年度以降情報科学部入学者については、DSC主催のMDAP応用基礎レベルの6科目（データサイエンス応用基礎
A・データサイエンス応用基礎B・データサイエンス応用基礎C（実践：VBA）・データサイエンス応用基礎D（実践：Python）・データサイエンス応用基礎E（実践：Python）・データサイエンス応用基礎F（実践：R））を履修することはできません。
科目群・単位認定区分

通し番号

科目名

単位数

開講期※4

履修年次

必修区分

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科学基礎科目群

1

統計学１

2単位

秋学期

1～4年次

CS・DM必修

2

数理実験

1単位

春学期

1～4年次

CS・DM必修

3

線形代数の基礎

2単位

春学期

1～4年次

CS・DM必修

4

情報科学入門

2単位

春学期

1～4年次

CS・DM必修

5

離散構造１

2単位

春学期

1～4年次

CS・DM必修

2単位

春学期

1～4年次

CS・DM必修

2単位

秋学期

1～4年次

CS・DM必修

2単位

春学期

2～4年次

CS・DM必修

6

学科専門科目7
8

コース専門科目

Page 8 of 15

コンピュータシステム入門
１
コンピュータシステム入門
２
データ構造とアルゴリズム
１

9

プログラミング入門１

2単位

春学期前半

1～4年次

CS・DM必修

10

プログラミング入門２

2単位

春学期後半

1～4年次

CS・DM必修

11

プログラミング入門３

2単位

秋学期

1～4年次

CS・DM必修

12

人工知能

2単位

秋学期

2～4年次

ISコース必修※4：場合によっては開講期が変更になる可能性があります。履修ガイドと時間割表、シラバスをご確認ください。

（２）2015年度～2021年度情報科学部入学者用のMDAP応用基礎レベルのカリキュラム
2015～2021年度以降情報科学部入学者については、DSC主催のMDAP応用基礎レベルの5科目（データサイエンス応用基礎A・データサイエンス応用基礎B・データサイエンス応用基礎C（実践：VBA）・データサイエンス応用基礎D（実践：Python）・データサイエンス応用基礎F（実践：R））を履修することはできません。ただし、データサイエ
ンス応用基礎E（実践：Python）のみ条件付きで履修することが可能です（後述）。

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[情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP） – 法政大学 情報科学部

科目群・単位認定区分
科学基礎科目
群

通し番号

科目名

単位数 開講期※5 履修年次

1

統計学１

2単位

秋学期

1～4年次 CS・DM必修

2

数理実験

1単位

春学期

1～4年次 CS・DM必修

3

線形代数の基礎2単位

春学期

1～4年次 CS・DM必修

4

情報科学入門2単位

春学期

1～4年次 CS・DM必修

5

離散構造１

2単位

春学期

1～4年次 CS・DM必修

2単位

春学期

1～4年次 CS・DM必修

2単位

秋学期

1～4年次 CS・DM必修

2単位

春学期

2～4年次 CS・DM必修

6
学科専門科目7
8

コース専門科目

Page 9 of 15

コンピュータシステム入門１コンピュータシステム入門２
データ構造とアルゴリズ
ム

必修区分

9

プログラミング入門

4単位

春学期

1～4年次 CS・DM必修

10

人工知能

2単位

秋学期

2～4年次 ISコース必修

11※6
学科専門科目認定条件

2022年度以降に単位
プログラミング演習1(python)

2単位

秋学期

1～4年次

選択必修

を修得した場合は、
DSCの応用基礎レベルの修了要件（認定）。
2022年度春学期開講

コース専門科プログラミング演習2目(python)

2単位

春学期

2～4年次

MSコース必修

分で単位を修得した場
合のみ、DSCの応用基
礎レベルの修了要件（認定）。

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専門科目－

データサイエンス応用基学科専門科目礎E（選択科目）（実践：Python）※7

2単位

秋学期

Page 10 of 15

1～4年次※5：場合によっては開講期が変更になる可能性があります。履修ガイドと時間割表、シラバスをご確認ください。
※6：認定条件を満たし、通し番号11の3科目のうち1科目2単位以上修得する必要があります。単位の修得年度によって、DSCの応用基礎レ
ベルの修了要件（認定）が異なります。
※7：年間履修上限に算入される、GPA制度に算入される、進級・卒業要件に含まれる。

• 【2022年度秋学期のみ】3・4年生（2015年度～2021年度入学者）、MSコース向けの対応について（2022年9月21日追記）◦ 2022年度秋学期の月曜日5限に「人工知能（CDクラス）」と「FD(3年生）」が時間割上、重複している。
◦ 2022年度秋学期の月曜日4限に「人工知能（ABクラス）」と「画像処理（MSコース選択必修科目）」が時
間割上、重複している。
「画像処理（MSコース選択必修科目）」を履修しようとしているMSコースの3・4年生（2015年度～2021年度入学者）については、クラス変更をしても「人工知能」を履修することができない状況です。
その回避策として、上記のようにFDと重なった場合だけ、人工知能の授業の履修登録をできるようにします。人工知能を履修登録したい学生について、「請願書」より履修登録したい旨を記入の上、2022年度秋学期の履修登録期間中までに申請してください。その他、わからないことがある場合には人工知能の担当教員である藤田先生に直接お尋ねください。
申請頂いた方については、履修登録期間後に学部で代行して履修登録を実施します。履修登録が完了し次第、メール等でお知らせいたします。

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Page 11 of 15３）2015年度～2021年度情報科学部入学者のみ「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」の履修について
DSC主催科目の「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」を履修できる学生は、以下の条件に当てはまる学
生のみです。ご注意ください。
履修
パター

プログラミング演習1

プログラミング演習2(python)(python)ン

データサイエンス応用基礎E

備考（実践：Python）「2022年度春学期のプログ
ラミング演習2(python)の修得によって、「データサイエ

1

単位修得状況に寄らず

2022年度春学期に単位を修得済みの場合

ンス応用基礎E（実践：履修不可

Python）」 と同等内容の履修となるため、「データサイ
エンス応用基礎E（実践：Python）」の修得は不要です。
DSCの応用基礎レベルの修了要件（認定）を満たしたい場

2

2021年度以前に2022年度春学期に単位を未修得の場合

単位を未修得の場合

履修不可

合には、2022年度秋学期以降に開講している「プログラミング演習1(python)」を履修し、修得すること。

3

履修可

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2021年度以前に2022年度春学期に単位を修得済みの場合

単位を未修得の場合

Page 12 of 15４） 学習支援システムの仮登録について
上記の科目を受講することが決定したら、速やかに学習支援システムで仮登録を行ってください。

５） 情報システムの履修登録（本登録）について• 2022年度以降情報科学部入学者は、履修登録期間に法政大学情報システムで履修登録（本登録）を実施してください。
• 2015～2021年度情報科学部入学者は、DSC主催科目の「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」を除く
科目については、履修登録期間に法政大学情報システムで履修登録（本登録）を実施してください。
• 2015～2021年度情報科学部入学者で、DSC主催科目の「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」の履修可能な学生の方は以下をご確認ください。
◦ 法政大学情報システム上で、学生自身による履修登録（本登録）はできません。
◦ 履修条件を確認した上で、個別で申請して頂き、学部で代行して履修登録（本登録）を実施します。
◦ 上記の履修条件に合致した学生の方は、履修登録期間内に申請してください。履修登録期間外の申請は受けつけません（不受理）。
◦ 上記の履修条件を満たし、受講について申請する場合には、最新の「成績通知書」も合わせてご提出ください。
＜2015～2021年度情報科学部入学者用＞「データサイエンス応用基礎E（実践：Python）」
履修申請フォーム

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[情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP） – 法政大学 情報科学部

Page 13 of 15６） 修了要件について• 2022年度以降情報科学部入学者◦ MDAP応用基礎レベルの修了要件（認定）については、上記の「2022年度以降情報科学部入学者用の
MDAP応用基礎レベルのカリキュラム」の表に掲載されている「科学基礎科目群（1～3）」を5単位、「学科専門科目群（4～11）」を16単位、「コース専門科目群（12)」を2単位を取得することが条件です（※括
弧内の数字は、通し番号を示す）。すなわち、通し番号1-12までの全ての科目を取得することが条件です。
• 2015～2021年度情報科学部入学者◦ MDAP応用基礎レベルの修了要件（認定）については、上記の「2015年度～2021年度情報科学部入学者用の応用基礎レベルのカリキュラム」の表に掲載されている「科学基礎科目群（1～3）」を5単位、「学科専門科目群（4～9）」を14単位、「コース専門科目群（10)」を2単位、「その他(11)」の認定条件にあった2単位を取得することが条件です（※括弧内の数字は、通し番号を示す）。すなわち、通し番号1-10までの全ての科目と、通し番号11の中から1科目を取得することが条件です。
（以下、2023年1月18日更新）
MDAP応用基礎レベルの修了者は、オープンバッジ（OB、デジタル証明書）の発行を申請することができます。
OB授与申請方法の案内については「全学的（市ヶ谷・多摩・小金井キャンパス）に開講している科目・プログラム一
覧」もしくはWeb掲示板からのお知らせをご確認ください。
• 全学的（市ヶ谷・多摩・小金井キャンパス）に開講している科目・プログラム一覧◦ （アクセス方法）： 「Hoppii」 トップ画面（※ログイン不要）＞「大学からのお知らせ/Information」の「全学的に開講している科目・プログラム一覧」＞ 「数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP）」の「概要」欄

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[情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP） – 法政大学 情報科学部

Page 14 of 15

MDAPリテラシーレベルのOB授与・発行に関するお問い合わせについては、情報科学部担当ではなくDSCになります
ので、ご注意ください。詳しくはOB授与申請方法の案内をご確認ください。ただし、情報科学部独自のMDAP応用基礎レベルのカリキュラムや科目などについては情報科学部担当までお問い合わせください。

4

自己点検・評価

法政大学数理・データサイエンス・AIプログラムの開講に伴い、法政大学データサイエンスセンターおよび法政大学情報科学部MDAPの教育研究活動について、学内外の委員で構成される「自己点検・評価ワーキングチーム」により、定期的に自己点検・評価を行います。また、データサイエンスセンターと情報科学部MDAPの自己点検・評価結果については適宜公開します。

自己点検・評価  情報科学部Study Abroad (SA)プログラム

施設・設備 28
https://cis.hosei.ac.jp/faculty/mdap/

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[情報科学部生向け] 数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP） – 法政大学 情報科学部

Page 15 of 15

法政大学 情報科学部・情報科学研
究科
184-8584 東京都小金井市梶野町3-7-2
Tel: 042-387-6023 / Fax: 042387-6048
Copyright © Hosei University. All
Rights Reserved.
Faculty of Computer andInformation Sciences
Graduate School of Computer andInformation Sciences29
https://cis.hosei.ac.jp/faculty/mdap/

2023/04/21

法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム（MDAP: Mathematics, Data science and AI Program）応用基礎レベル取組概要
目的：複雑化する地球規模の社会課題の解決につながる「実践知」を涵養する■本プログラムの特徴
・MDASH-Advanced Literacyに準拠
・全学部・全学年（１～４年次）が対象
・オンデマンド開講。市ヶ谷・多摩・小金井の3キャンパスの学生が自分のペースで学習可能
・応用基礎レベルでは主として文・理系学部向けに開講する一部の科目もあり、学問分野に応じたプログラムを設計。また、情報科学部は学部独自の教育プログラムを開講
・豊富な事例紹介で、専門教育との有機的な連携を図る
・大学公認サティフィケート（オープンバッチ）を授与。学習成果を可視化

MDAP応用基礎レベルオープンバッジ■カリキュラムマップ

MDAP セミナー・イベント（正課外・最新のトピックや社会実装に関するセミナー等）
自治体・企業・他大学との連携

MDAP-応用基礎レベル
14学部共通開講プログラム・情報科学部開講プログラム

MDAP-リテラシーレベル
全15学部共通開講プログラム■令和4年度履修者・修了者数
令和4年度
履修者数（A) 修了者数（Ｂ）
応用基礎レベル
667名
130名

率（Ｂ／Ａ）
19.5%

興味・関心を喚起する学生向けセミナー開催事例
データサイエンスセンターウェブサイト
情報科学部特設ウェブサイト
https://www.dsc.hosei.ac.jp
https://cis.hosei.ac.jp/faculty/mdap/30

その他補足説明資料（実施体制／自己点検・評価体制）
法政大学データサイエンスセンター
センター長 小秋元段 副学長・常務理事
運営委員 平山喜雄常務理事、明城聡教授（経済学部）、児玉靖司教授（経営学部）
河内谷幸子教授（ILAC）、藤代裕之教授（社会学部）、廣津登志夫教授（情報科学部）
今井龍一教授（デザイン工学部）、安田和弘准教授（理工学部）
菊池克仁教育支援統括本部長
運営委員会（月１回開催）・審議事項（１）ＭＤＡＰ授業科目の編成に関する事項（２）センターが主催する授業科目の担当教員に関する事項（３）センターが主催する授業科目の試験の施行及びと 単位修得等に関する事項（４）ＭＤＡＰの質保証に関する事項（５）特別聴講生の受講許可に関すること（６）その他ＭＤＡＰに関する必要な事項
自己点検・評価体制「法政大学データサイエンスセンター自己点検・評価ワーキングチーム」
委員長
データサイエンスセンター長
小秋元 段
委 員
データサイエンスセンター所員 河内谷 幸子
委 員
データサイエンスセンター所員 安田 和弘
学外委員
授業改善アンケート分析への協力

大学評価室

連

携

情報科学部教授会執行部
学部長
藤田 悟
教授会主任 佐々木 晃
教授会副主任 伊藤 克亘

自己点検・評価体制「情報科学部質保証委員会」
委員長 日高 宗一郎
委 員 花泉 弘
委 員 秋野 喜彦
委 員 小西 克巳

評価の視点【学内からの視点】（１）当該プログラムは、理念・目的に基づき、教育内容が適切に提供されているか。
（２）学生の学習を活性化し、効果的に教育を行うための適切な措置を講じているか。
（３）成績評価、単位認定を適切に行っているか。
（４）教育内容・方法等の適切性について定期的に点検・評価を行い、その結果をもとに改善・向上に向けた取り組みを行っているか。
【学外からの視点】（１）産業界等社会からの視点からみて、当該プログラムの教育内容・方法は適切か。
→自己点検・評価報告書の発行（年1回）

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