中央大学
AI・データサイエンス全学プログラム
中央大学
AI・データサイエンスセンター所長 樋口知之
AI・データサイエンスセンター事務室事務長 石倉孝一
受験生応援
中央大学マスコットキャラクター「チュー王子」

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アジェンダ1. 樋口より御挨拶
2. 中央大学の数理・データサイエンス・AIリテラシー教育
・中央大学、中央大学AI・データサイエンスセンターについて・AI・データサイエンス全学プログラム
・リテラシー認定プログラム「AI・データサイエンスと現代社会」
・認定までの道のり・工夫したこと 苦労したこと よかったこと
・最後に

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中央大学

８学部７研究科２専門職大学院
学部生数：25,972名、入学定員：6,281名
多摩キャンパス、都心キャンパス群
都心キャンパス群

多摩キャンパス（茗荷谷 後楽園 市ヶ谷田町 駿河台）

・経済学部
・商学部
・文学部
・総合政策学部
・国際経営学部

・法学部
・理工学部
・国際情報学部

東京都

3AI・データサイエンスセンター
Mission 全学的リテラシー教育 ／ 社会との協創的研究 ／ 社会貢献・連携事業
所員：６２名 （専任59名 客員３名）
協創的研究例：沖電気工業株式会社「AI・データサイエンス社会実装ラボ」をキャンパス内に設置
融合的活動からAI人材の継続的育成と、同社の業務課題を解決する共同研究を推進

所長 理工学部・教授

樋口 知之

社会実装ラボ風景

HIGUCHI Tomoyuki
4AI・データサイエンス全学プログラム
・文理を問わず全学部生を対象
・学部・キャンパスを問わず等しく受講可能
・基本的内容から応用基礎レベルまで系統的に学修「

ＡＩ・データサイエンスの知識を自らの専門分野に応用・活用する人材の輩出

演習」

AI・データサイエンス

２～４年次の３年間で、学部・学年の枠を超えた実践的グループ活動「ツール」

AI・データサイエンス

ソフトウェアや、汎用プログラミン
グ言語など、AIやデータサイエンスを習得する際に活用されるツールの利用について学ぶ「総合」

AI・データサイエンス

社会経済のなかで AI・データサイエンスがどのように活用されているのか、その実践例を複数名の実務家から学ぶ。

「AI・データサイエンスと

Excel Exploratory
R Python SQL
Ruby
Ruby on Rails
LINE株式会社
株式会社ARISE analytics
株式会社ALBERT
株式会社マイナビ
株式会社ビデオリサーチ(2022年度）

現代社会」基礎的な内容を習得する科目
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AI・データサイエンスと現代社会リテラシーから応用基礎まで系統的に学ぶ「AI・データサイエンス全学プログラム」の導入科目
基礎的な統計概念、データに基づく思考や問題解決に関する基礎や、データ利用に関する倫理について、AI・データサイエンス
目標領域における関係性の理解を深め、AI・データサイエンス全学プログラムや所属学部の学修につなげる。
「AIやデータサイエンスがもたらす価値」「デジタル技術が行き渡った社会における課題」
内容を大きなテーマとして、データサイエンスの適用方法や有効性、現代的な課題を学ぶ。
修了 「AI・データサイエンスと現代社会」（２単位）を履修し、単位取得要件 すること特徴

・文理を問わず８学部全ての学部生を対象
・自分のペースで学修可能な遠隔授業（オンデマンド型）で開講

認定の有効期限：令和９年３月31日まで

AI・データサイエンス全学プログラム履修状況（2022年度）
AI・データサイエンスと現代社会（リテラシー科目・オンデマンド）
学部 履修者（人）

学部毎（人）
国経, 33

国情, 18法, 181

総政,89
文, 138経, 202理, 251

在籍学生数 履修者割合 2021年度履修者（人）（人）

3年,224

2年,298

学期

履修者数
（人）

AI・データサイエンス

実務家によるオムニバス講義（オンデマンド/ハイフレックス）

前
後

３０３

エクセル/基礎的なAI（オンデマンド）

前後

６０７

Ruby/Ruby on Rails（オンデマンド）

後

５１

BIツール/R（オンデマンド）前

１２５

Python/SQL（オンデマンド）後

１０５

人間の行動や社会の動向に関するデータ分析（ハイフレックス）

前後

１１

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（ハイフレックス）

前後

２２

データサイエンスによるＥＢＰＭの実践（ハイフレックス）

前後

１７

社会調査・比較対照実験を用いたデータ分析（ハイフレックス）

前
後

６181

経

202

4,503 4.49%

187

商121

4,327 2.80%

47

AI・データサイエンス

理

251

4,148 6.05%

462

AI・データサイエンス

文1384,251 3.25%

87

AI・データサイエンス

総政

国情
１年,357

内容(講義方法)

法

国経
4年以上,
154

科目名

5,740 3.15%

104

商, 121

学年毎（人）

AI・データサイエンス総合、ツールⅠ～Ⅳ、演習

89
33

総合
AI・データサイエンス

ツールⅠ
ツールⅡ
ツールⅢ
ツールⅣ

1,236 7.20%
1,172 2.82%

157
46

01．AI・データサイエンス

演習A
02．AI・データサイエンス

18595 3.03%

29

合計 1,033

25,972 3.98%

1,119

基準日：在籍学生数(2022年5月1日)、履修者数(前期：2022年５月25日、後期：2022年10月21日)
前期：理工、文、国際経営（国経）、国際情報（国情）後期：法、経、商、総合政策（総政）演習A
03．AI・データサイエンス

演習A
04．AI・データサイエンス演習A

認定までの道のり
出来事
コロナ流行
リテラシーレベルモデルカリキュラム公開

年度

月

実施項目

2019

下期：

センター設置構想、全学リテラシー教育実施の検討

2020

４月：

センター開設全学プログラム開設の学内調整

2021

４月：

AI・データサイエンス全学プログラム開始（リテラシー科目含む）

応用基礎レベル
モデルカリキュラム公開

リテラシー認定開始

2022

１月：

認定申請準備開始

４月：
５月：

自己点検評価実施
リテラシーレベル認定申請

８月：

リテラシーレベル認定、ウェブ等でPR

４月：

応用基礎レベル認定申請（予定）

応用基礎認定開始

2023

センター設置、プログラム検討段階で認定申請を前提として準備→申請作業は比較的短期間で対応できた

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工夫したこと構想

・リテラシーから応用基礎まで系統的に履修するプログラムの設計
・全学部生を対象とし、すべての科目を遠隔授業で開講
・AI・データサイエンスの知識を専門分野に生かす「掛け算のスキル」を提供「AI・データサイエンスと現代社会」（リテラシーレベル相当）
・モデルカリキュラムに準拠した内容で１科目（半期２単位）新規設計
・複数人の教員によるオムニバス形式の科目（担当教員の負担軽減）実施

・「専門分野を問わず全ての学生に求められる」全学的教育を推し進めるために設置された「全学連携教育機構（組織）」との連携
・履修に関する学生からの質問に対応するChatbot構築、運用 ⇒（オンデマンド科目に有効）「AI・データサイエンスと現代社会」（リテラシーレベル相当）
・完全オンデマンド科目とし週ごとに1回の授業を配信(公開)・ただし各回の確認テストは提出期限を期末までとした・履修者数を均等に近づけるため学部毎に受講できる前後期に振り分け

9苦労したこと構想

・科目担当教員の確保（私立大学は教員の授業負担が大きい）
・既存科目との棲み分け（理系文系学生向けのレベル感の整理など）「AI・データサイエンスと現代社会」（リテラシーレベル相当）
・全学部生必修化に向けた調整（当面は見送り、学部個別での判断に）実施

・学生への周知、履修者の確保（新入生に是非関心をもってもらいたい）
・成績評価（現状は平常点とオンライン実施の期末試験で評価）「AI・データサイエンスと現代社会」（リテラシーレベル相当）
・オンデマンド科目での「実データ、実課題を用いた演習」への対応
・認定申請に向けた作業（自己点検、特に外部評価）

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認定をうけて よかったこと
新たな動き

・附属高校生向け「特別科目等履修制度」
高大連携活動「中央大学と附属学校の教育連携推進プログラム」の一つ
リテラシー科目「AI・データサイエンスと現代社会」を高校生が先取履修
附属４高校の２，３年生のうち希望者を対象（受講料無料）
本学進学後、卒業単位として認定（認定辞退は申告制）
2022年度：21名が履修必修化 その他

・カリキュラム改正にあわせて必修化を検討している学部もある
・教職課程での必修化「数理、データ活用及び人工知能に関する科目または情報機器の操作」
・大学全体の協力を得て活動しており、他部署との連携ができている。
・「AI・データサイエンスと現代社会」（リテラシーレベル相当）は23年度に内容見直し
・私学助成の特別補助の対応は（今のところ）問題なくできている11

ありがとうございました12