様式１

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） 申請様式

中央大学

① 学校名
学校法人中央大学② 大学等の設置者

私立大学③ 設置形態東京都八王子市東中野７４２－１④ 所在地

AI・データサイエンスと現代社会⑤ 申請するプログラム名称

令和３(2021) 年度⑥ プログラムの開設年度
（常勤）

⑧ 教員数

733

⑦応用基礎レベルの申請の有無

無（非常勤）

1,881

人

5人

人

⑨ プログラムの授業を教えている教員数
6,281⑩ 全学部・学科の入学定員人⑪ 全学部・学科の学生数（学年別）

25,008

総数

１年次

6,182

人

２年次

5,975

人

３年次

6,228

人

４年次

6,623

人

人

６年次

５年次

人

人

⑫ プログラムの運営責任者（責任者名）

樋口 知之（役職名） AI・データサイエンスセンター所長⑬ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
情報関連教育プログラム部門授業担当者委員会（責任者名）

鳥居 鉱太郎（役職名） 情報関連教育プログラム部門授業担当者委員会委員長⑭ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
AI・データサイエンスセンター組織評価委員会（責任者名）

樋口 知之⑮ 申請する認定プログラム（役職名） AI・データサイエンスセンター所長
認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 AI・データサイエンスセンター事務室

担当者名

石倉 孝一

E-mail

電話番号

03-3817-7463

aidatascience-grp@g.chuo-u.ac.jp

様式２

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない「AI・データサイエンスと現代社会」（２単位）を履修し、単位取得すること③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
授業科目
AI・データサイエンスと現代社会開講状況 1-1 1-6
2 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-1 1-6④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
授業科目
AI・データサイエンスと現代社会開講状況 1-2 1-3
2 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-2 1-3

⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
AI・データサイエンスと現代社会開講状況 1-4 1-5
2 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 1-4 1-5⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
授業科目
AI・データサイエンスと現代社会開講状況 3-1 3-2
2 ○ 全学開講 ○ ○

単位数

必修

授業科目

単位数

必修

開講状況 3-1 3-2⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
授業科目
AI・データサイエンスと現代社会

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

2 ○ 全学開講 〇 ○ ○

授業科目

単位数

必修 開講状況

2-1 2-2 2-3

⑧選択「４．オプション」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

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【第１回】・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット ・膨大なデータ量、AIの非連続的進化 ・第４次産業革命 ・Society 5.0
・複数技術を組み合わせたAIサービス ・人間の知的活動とAIの関係性（１）現在進行中の社会変化（第４ 1-1【第３回】・データ駆動型社会次産業革命、Society 5.0、データ【第９回】・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている

1-6【第４回】・AI等を活用した新しいビジネスモデル、商品のレコメンデーションなど【第10回】・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、強化学習など）【第２回】・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど
・1次データ、2次データ、データのメタ化 ・構造化データ、非構造化データ（２）「社会で活用されているデー 1-2
・データ作成（ビッグデータとアノテーション） ・データのオープン化（オープンデータ）
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用な【第３回】・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動，公共など)ツールになり得るもの
1-3
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成【第４回】・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービス

【第５回】・データ可視化 ・A/Bテスト【第６回】・関係性の可視化、ヒートマップ、地図上の可視化など（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 【第８回】・機械学習：予測、グルーピング、パターン発見【第９回】・深層学習：非構造化データ処理（画像処理など），【第１回・第９回】特化型AIと汎用AI
におけるデータ利活用事例が示【第10回】・認識技術、ルールベース、自動化技術、最適化
され、様々な適用領域（流通、製【第１回・第11回】・今のAIで出来ることと出来ないこと造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するも【第４回】・データサイエンスのサイクル（データ分析プロセス）の1-5
・インフラ、研究開発、ヘルスケア、購買物流、製造、出荷物流、マーケティング、販売、サービスなどにおけるデータ・AI利活用事例紹介【第11回】・AI社会原則（説明責任、透明性、人間中心の判断）【第12回】・ELSI ・公平性、データバイアス、アルゴリズムバイアス ・負の事例紹介（４）活用に当たっての様々な留 3-1 【第14回】・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、オプトアウト ・プライバシー保護
意事項（ELSI、個人情報、データ・データバイアス、アルゴリズムバイアス ・AIサービスの責任論
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項へ【第13回】・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性、パスワード、悪意ある情報搾取の理解をする
3-2
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介【第14回】・匿名加工情報、暗号化
データを読む【第５回】・データの種類（量的変数、質的変数）
・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値） ・代表値の性質の違い
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値） ・観測データに含まれる誤差の扱い
2-1
・打ち切りや脱落を含むデータ ・母集団と標本【第６回】・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列【第７回】・統計モデルの理解（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」
といった数理・データサイエンス・データを説明する
ＡＩの基本的な活用法に関するも 2-2 【第５回】・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）の・優れた可視化事例（ブートストラップ法）

データを扱う（実習）【第５回】・表形式のデータ（csv） ・データ解析ツール（スプレッドシート）
2-3
・データの集計（平均、中央値、ブートストラップ法）【第６回】・データの集計（散布図、相関、ブートストラップ法）

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）
この科目での学習を通じて、学生がAIやデータサイエンスに関連する課題に対する認識を深めるとともに、AI・データサイエンス領域の基礎的な知識を習得することを目的とし、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・データサイエンス領域における関係性を理解することができる。
⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.chuo-u.ac.jp/gp/collaborate/program/information/

様式３

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３(2021) 年度②履修者・修了者の実績
学部・学科名称
法学部
経済学部
商学部
理工学部
文学部
総合政策学部
国際経営学部
国際情報学部

合 計

入学
定員

収容
定員

1,439 5,756
1,062 4,248
1,020 4,080
1,020 4,080
990 3,960
300 1,200
300 1,200
150 600

令和3年度

令和2年度

令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数

履修者数 修了者数

履修者数 修了者数

104
187
47
462
87
157
46
29

83
143
39
417
69
130
37
28

6,281 25,124 1,119

946

0

000

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

00

履修者数 修了者数

0

合計

履修率

1042%
1874%
471%
46211%
872%
157
13%
464%
295%
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0 1,1194%様式４

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 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
全学連携教育機構に関する規程② 体制の目的中央大学では全学的教育プログラムの円滑な授業実施及び運営を図るため、全学連携教育機構(以下「機構」)を平成25（2013）年度から設置し、各プログラムの運営を行っている。数理・データサイエン
ス・AI教育(リテラシーレベル)は、機構内の「情報関連教育プログラム」(以下「本プログラム」)として、学生の専門分野にかかわらず現代社会における情報化の進展に主体的に対応できる能力と態度を育てることを目的として、学部間に共通する教育の場として設定するプログラムである。また、本プロ
グラムの円滑な実施及び運営を行うため、「情報関連教育プログラム部門授業担当者委員会」を置き授業計画案の策定及び実施に関する事項、当該部門に関わる教員組織に関する事項等について、本プログラムの授業科目を担当する専任教員を構成員として検討を進めている。

③ 具体的な構成員
経済学部 鳥居 鉱太郎（准教授・委員長）
商学部
堀内 恵 （教授）
商学部
武石 智香子（教授・AI・データサイエンスセンター教育部会長)
理工学部 樋口 知之 （教授・AI・データサイエンスセンター所長）
理工学部 神谷 直樹 （特任教授）
文学部
安野 智子 （教授）
総合政策学部 宮下 紘 （教授）
総合政策学部 中村 周史 （准教授）
国際経営学部 中野 純司 （教授）
国際情報学部 岡嶋 裕史 （教授）
国際情報学部 松崎 和賢 （准教授）④ 履修者数・履修率の向上に向けた計画
令和３年度実績

4%

令和６年度予定

12%

令和４年度予定

5%

令和５年度予定

9%

令和７年度予定
28%
収容定員（名） 25,124
具体的な計画「AI・データサイエンスと現代社会」を１年次から履修可能な科目として設置し、AI・データサイエンス分野の導入科目として、１年次での履修を積極的に推奨している。よって履修者数の計画は主に１年生の履修率向上とし１年生の入学定員(6,181人)に対する履修者数・割合をKPIとして検討をしている。
令和3年度 1,087名（4.3％）うち１年生418名（6.7％）【実績】
令和4年度 1,255名（5.0％）うち１年生502名（8.0％）
令和5年度 2.136名（8.5％）うち１年生1,068名（17.0％）
令和6年度 2,961名（11.8％）うち１年生2,073名（33.0％）
令和7年度 6,979名（27.8％）うち１年生6,281名（100.0％）
KPIを達成するための方法として、1年生を対象として入学直後のガイダンス等で「AI・データサイエンス全学プログラム」の周知をしている。また、各学部の執行部(学部長・学部長補佐等)を対象として、AI戦略等の政策動向や本プログラムについて理解を深めるミーティングを学部毎に開催し、履修促進に向けた方策について学部・AI・データサイエンスセンター共同で検討を開始している。

⑤ 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
本プログラムに関連する科目は、全学部生が履修できるように学則改正をし、単位取得した際には卒業に必要な単位に算入できる制度となっている。
全学部生が履修可能となる体制(複数キャンパスに分散する学生への配慮、所属学部で開講されている時間割との重複の配慮、前期と後期に各１コマを開講し各学部の在籍者数から学部ごとに履修できる学期を指定し履修者数のバランスを配慮)を構築し、曜日・時限のコマ位置を設定しないオンデマンド型の授業として実施している。
学期末試験については、全履修生が同一日・同一時限で実施するため、他の科目との重複をさける試験日を調整している。なお、万一重複が発生した場合には、追試験日を設けている。
以上のように、全学部の学生が可能な限り同じ環境で履修できるように、各学部事務室と連携を取りながら進めている。

⑥ 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
複数の媒体・手法を組み合わせて全学生に本プログラムを浸透させて、履修登録まで誘導できるようにしている。
学ぶ内容や目的を分かりやすく学生に伝えることが重要と考え、科目紹介の動画コンテンツを作成し、大学の公式WEBサイトのトップページに掲載をした。
在学生が利用する授業支援システム(manaba)に本プログラムに関する内容を掲載し、在学生がログインをしたときに常に目に入るようにし、プログラムや授業内容を理解し履修希望の学生に履修申請へのリンクを用意することで、学生にとって履修までの流れをストレスなくできるようにした。
特に新入生にとっては、入学後の膨大な情報に本プログラムの内容が埋もれることがないよ
うに、各学部の新入生ガイダンスに加えて、紙媒体のパンフレットも配布している。

⑦ 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
科目担当教員に加えてティーチング・アシスタント（以下「TA」）を配置することで、よりきめ細やかな体制を構築し担当教員とTAが協働で授業運営することで、多数の履修者へのサポートを行っている。
令和３(2021)年度に新設されたプログラムであり、遠隔授業（オンデマンド型）の授業方法は学生になじみが少なく、履修を希望する学生に対して十分な情報がなかったため、授業支援システム（manaba）のプログラム紹介専用サイト「AI・データサイエンス全学プログラム」に必要な情報はすべて公開し、学生からの質疑・応答を受け付け、類似する質問をFAQ化して、全学部生が履修しやすい環境を整えた。

⑧ 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
授業支援システム(manaba)を活用し、学生は24時間いつでも、どこでも質問ができるようになっている。
同システムにあるスレッド機能を利用して履修者からの質問に対して担当教員が回答したり、TAが定期的に巡回し、1次対応に加え担当教員へのエスカレーション等を行うことで迅速に対応する仕組みを構築している。また、担当教員の中には、オフィスアワーを設定し、オンラインで質問できるように対応している。

様式５

自己点検・評価について① 自己点検・評価体制における意見等
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
令和３（2021）年度から本プログラム（AI・データサイエンスと現代社会）を開講し、全学部生が履修できるように学則改正をした。履修環境(複数キャンパスに分散する学生への配慮、所属学部で開講されている時間割との重複の配慮、前期と後期に各１コマを開講し各学部の在籍者数から学部ごとに履修できる学期を指定し履修者数のバランスを配慮)を考慮し、曜日・時限のコマ位置を設定しないオンデマンド型の授業を実施することとした。結果、令和３（2021）年度の履修・修得状況は、履修者1,119名(前期：624名、後期：495名)のうち、946名(前期：551名、後期：395名)が単位取得した。
プログラムの履修・修得状
況

大学のFD活動として履修生から授業アンケートを実施しており、本プログラムの科目(AI・データサイエンスと現代社会)についても、同様に実施した。アンケート結果は担当教員にフィードバックし、今後の授業運営に生かすこととしている。また、授業アンケートの自由記載「AI・データサイエンスの知識が一切なかったが、説明が初心者むけで非常にわかりやすく理解を深めることができた。オンデマンド型授業のため何度も復習することができた。授業ごとにドリルで理解度を確かめることができた。」等の内容から判断して、履修生にとっての学修成果は高いと判断できる。
学修成果

授業アンケートの設問（３）「この授業の内容を理解し、修得できた」について「ややそう思う、そう思う、非常に思う」の合計 が前期79%、後期78%、設問（４）「この授業によって、新しい知識の習得、または、自身の能力の高まりや成長につながった」について、「ややそう思う、そう思う、非常に思う」の合計が前期85%、後期88%であり履修生視点において、AI・データサイエンスの基礎的な内容を理解していることがわかる。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

授業アンケートの設問（11）「この授業に対する総合的な満足度」について「ややそう思う、そう思う、非常に思う」の合計が前期77%、後期79%と履修生の満足度が約80%である点からも、今後、他学生へ波及することが見込まれる。また、本学公式WEBサイトや受験生向けの大学案内に特集ページを設けたり、在学生・御父母向けの冊子(草のみどり)や本学図書館広報誌（My CUL）に担当教員や履修生の紹介記事を掲載している。このような活動を通じて、本学におけるAI・データサイエンスの取り組みを紹介し、このことが本学志願者への動機付け、在学生へ
学生アンケート等を通じた の履修促進、御父母へのメッセージとなり、本プログラムへの興味関心を引き出すような工夫をしている。
後輩等他の学生への推奨
度

全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

「AI・データサイエンスと現代社会」の履修者数は、令和７（2025）年度を達成年度としている本学の中長期事業計画のアクションプランとして掲げられ、１年次の履修者数・履修率をKPIとしている。当該アクションプランを達成するために、各学部が実施している新入生ガイダンスなどを通じて履修を促す活動を継続的に実施するとともに、科目の位置づけや授業運営についても、検証を行う予定である。こうした活動は「情報関連教育プログラム部門授業担当者委員会」や自己点検を実施する「AI・データサイエンスセンター組織評価委員会」にて周知・分析・検討が行われている。

学外からの視点
本科目は令和３（2021）年度より開始されたため、修了者の進路や活躍状況についての収集・活用は今後の課題となっている。本学は自己点検・評価活動の一環として「卒業時アンケート（毎年度実施）」と卒業から一定年度（３～４年）経った卒業生を対象とした「卒業生アンケート（約５年毎）」を実施しており、これらとの連携を想定している。本科目を含む「AI・データサイエンス全学プログラム」は、応用基礎レベルまでを系統的に学修する体系を有している。応用基礎レベルまで履修した学生の進路・活躍状況は、本科目を含むプログラム全体の分析・検討に役立てる。
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

科目「AI・データサイエンスと現代社会」は、５名の教員がオムニバス形式で担当している。うち３名が実務経験を有し、AI・データサイエンス分野での業務経験を踏まえた講義をしている。本科目の授業およびプログラム内容に関する意見交換は、科目を所管している全学連携教育機構「情報関連教育プログラム部門授業担当者委員会」やAI・データサイエンスセンター「教育部会」があげられ、科目内容や教育手法について検討・改善の取り組みを行っている。また、中央大学大学評価に関する規程に基づき外部評価委員会を置き、学外有識からの意見も広く聴取し、外部の意見を踏まえたプログラム内容としていく。
産業界からの視点を含めた教育プログラム内容・手法等への意見本科目「AI・データサイエンスと現代社会」は、文系理系を問わず全学部生を対象とした科目であることから、導入部分ではモデルカリキュラムに準じた内容を展開し、基礎的な統計概念やデータに基づく思考などを学習し、データ利用に関する倫理も含め、文系履修者の理数系科目に対する苦手意識を考慮した講義内容となっている。また、数分程度に凝縮した科目紹介動画を作成し学生に公開することで、履修希望者が本科目を学ぶ意義・目的・動機付けができるような工夫をしている。

数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意義」を理解させること

各担当教員がFD活動としての授業内容の改善はもとより、組織的な取り組みとしては、授業担当者が委員となる全学連携教育機構「情報関連教育プログラム部門授業担当者委員会」やAI・データサイエンスセンター「教育部会」において、履修生の声を大切にし、授業アンケートの内容や各学部でのAI・データサイエンスに関わる授業の動向も参考にしながら、科目内容や教育手法について検討・改善につなげていく。また、本科目を含む「AI・デー
タサイエンス全学プログラム」は本学の自己点検・評価活動において、外部評価委員会の評価を受けることで、外部の視点を取り入れかつ継続的に授業内容を維持・向上させていきたい。
内容・水準を維持・向上しつつ、より「分かりやすい」授業とすること②自己点検・評価体制における意見等を公表しているアドレス

https://www.chuo-u.ac.jp/gp/collaborate/program/information/

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

目標

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。

内容「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」
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
要件「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

AI・データサイエンス全学プログラム

特徴
・文理を問わず全学部生を対象・正課として開講、卒業単位に算入
・基礎的内容（リテラシー）から応用基礎レベルまで系統的に学修が可能
・全ての科目を遠隔授業で実施
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

AI・データサイエンスと現代社会 補足資料1
AI・データサイエンス全学プログラムの科目紹介

実施体制
全学的教育プログラムを運営している「全学連携教育機構」と本プログラムを開発・検討する「AI・データサイエンスセンター」が共同で実施
部署名

役割

AI・データサイエンスセンター

プログラムの開発・検討、予算確保、自己点検・評価

全学連携教育機構

プログラムの運営、改善

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、その実践例を複数名の実務家から学ぶ。対象とする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、講師との議論を行い、総合的な理解を目指す。１年次から履修可能。

AI・データサイエンスツール I Ⅱ Ⅲ Ⅳ

周知方法・取組

以下の４科目を開講し、１年次から履修可能。
Ⅰ：表計算ソフトExcel によるデータ活用、AI の中核的技術である機械学習の基本を体験する。
Ⅱ：汎用プログラミング言語Rubyの習得と、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す。
Ⅲ： BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールと、統計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す。
Ⅳ：汎用的プログラミング言語Python と、データベース言語SQL の基礎を理解することを目指す。
入学希望者向けWebサイト

AI・データサイエンス演習 A B C
２年次（演習Ａ）、３年次（演習Ｂ）、４年次（演習Ｃ）の３年間で、学部・学年の枠を超えた実践的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実データに基づいて課題の発見・解決をめざし活動する。

新入生向け
パンフレット

授 業 支 援 シ ス テ ム(manaba)を活用して、プログラムの情報発信、疑問や質問に回答

iDSプログラム （令和４（2022）年度開始 応用基礎レベル申請予定）
AI・データサイエンス演習受講者を対象として実施する学部横断プログラム
１年次に選抜を行い、２年次から履修

AI・データサイエンスと現代社会 補足資料2
履修状況（2021年度）
リテラシー科目

AI・データサイエンス全学プログラムの科目

科目名

内容(講義方法）

学期

AI・データサイエンスと大学生向け基礎的内容
モデルカリキュラム準拠（オンデマンド）

前後

現代社会

学部

法, 104

法総政, 157
経, 187
文, 87
商, 47

経
商
理
文

理, 462

4年以上,
167

1,119

科目名
AI・データサイエンス

総合

学部毎在籍学生数に対する履修者割合

学部毎（人）
国経, 46国情, 29

履修者
（人）

学年毎（人）
1年, 418

3年, 310

総政

国経

国情

履修者数 在籍学生数
（人）
（人）

104
187

47

462

87

157

46
29

履修者割合

5,794

1.79%

4,369
4,379
4,018
3,928
1,217

858

4.28%
1.07%

11.50%

2.21%

12.90%

445

合計 1,119 25,008

5.36%
6.52%

4.47%AI・データサイエンス

ツールⅠ※
AI・データサイエンス

ツールⅡ
AI・データサイエンス

ツールⅢ※
AI・データサイエンス

ツールⅣ

内容
(講義方法）

学
履修者 応募者
定員
期
（人）
（人）

実務家
オムニバス講義（オンデマンド/ハイフレックス）

後

150

165

222

エクセル
SPSS
（オンデマンド）

前
後

各
100

223

721

Ruby
Ruby on Rails（オンデマンド）

後

30

28

268

Biツール
R
（オンデマンド）

前
後

各
100

222

345

PythonSQL（オンデマンド）

後

100

110

414

※応募者数が多数であったため、急遽、後期1クラスを増設

在籍学生数は2021年５月１日現在

2年, 224

前期：理工、文、国際経営、国際情報
後期：法、経、商、総合政策

2021年10月18日現在