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】

様式１
大学等名
プログラム名国際教養大学
BUILD（デジタル社会のための情報リテラシー教育）プログラム

プログラムを構成する授業科目について① 対象となる学部・学科名称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③ 修了要件2021年度以降に入学した学生で、次の1）及び2）を共に満たし、合計で6単位以上を取得すること：
1）統計学（MAT200）（3単位）を修得すること
2）コンピュータ・リテラシー（CCS120）（3単位） または 人工知能と人類（DGT330）（3単位）を修得すること

必要最低単位数

6単位

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④ 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
コンピュータ・リテラシー（CCS120）
人工知能と人類（DGT330）

単位数 必須

33

1-1

1-6

○
○

○○

授業科目単位数 必須

1-1

1-6

⑤ 「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
コンピュータ・リテラシー（CCS120）
人工知能と人類（DGT330）

単位数 必須

33

1-2

1-3

○
○

○
○

授業科目

単位数 必須

1-2

1-3⑥ 「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
コンピュータ・リテラシー（CCS120）
人工知能と人類（DGT330）

単位数 必須

3
3

1-4

1-5

○
○

○
○

授業科目

単位数 必須1-4

1-5⑦ 「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
コンピュータ・リテラシー（CCS120）
人工知能と人類（DGT330）

単位数 必須

3
3

3-1

3-2

○
○

○
○

授業科目

単位数 必須3-1

3-2⑧ 「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
統計学（MAT200）

単位数 必須

3

○

2-1

2-2

2-3

○

○

○

⑨ 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

授業科目

単位数 必須

2-1

2-2

選択項目

2-3

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】⑩ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素（１）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（２）「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（３）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

講義内容

1-1

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）
・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「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（9回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）
・複数技術を組み合わせたAIサービス「人工知能と人類（DGT330）」（2回目）
・人間の知的活動とAIの関係性「人工知能と人類（DGT330）」（3回目）
・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（9回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）

1-6・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（5回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）

1-2

・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「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（10～11回目）
・1次データ、2次データ、データのメタ化「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（10～11回目）
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（10～11回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（10～11回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）

1-3

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（9回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（3回目）

1-4

・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（10～11回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（10～11回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など「人工知能と人類（DGT330）」（4～9回目）
・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「人工知能と人類（DGT330）」（2回目）
・認識技術、ルールベース、自動化技術「人工知能と人類（DGT330）」（3回目）

1-5・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（9回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介「人工知能と人類（DGT330）」（2回目）

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】（４）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（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・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

3-1

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）「人工知能と人類（DGT330）」（11～19、21回目）
・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（6回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（20回目）
・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）「人工知能と人類（DGT330）」（16～20回目）
・データバイアス、アルゴリズムバイアス「人工知能と人類（DGT330）」（20回目）

3-2

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（7回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（20回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（7回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「コンピュータ・リテラシー（CCS120）」（7回目）、「人工知能と人類（DGT330）」（20回目）

2-1

・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）「統計学（MAT200）」（3回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「統計学（MAT200）」（5回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）「統計学（MAT200）」（4～5回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「統計学（MAT200）」（6～7回目）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「統計学（MAT200）」（8～9、11、13～20、22～23回目）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「統計学（MAT200）」（1回目）

2-2

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）「統計学（MAT200）」（2、6、14、20回目）
・データの図表表現（チャート化）「統計学（MAT200）」（2回目）

2-3・データの集計（和、平均）「統計学（MAT200）」（3回目）
・データの並び替え、ランキング「統計学（MAT200）」（24回目）
・データ解析ツール（スプレッドシート）「統計学（MAT200）」（24回目）
・表形式のデータ（csv）「統計学（MAT200）」（24回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
本プログラムを通じて学生たちは、次のような基礎的な能力やスキルを身につけられます：
・数理情報を活用するためのリテラシー
・データ収集・分析・提示に必要な一連の能力
・現在のデータ指向社会についての正確な認識・データに基づく意思決定の経験と適性
・AI関連技術の社会的・倫理的影響に対する理解

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】

様式２
国際教養大学

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3

年度

入学
学生数
定員

収容
定員

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

令和4年度
履修者数
合計

国際教養学部国際教養学科

841

175

合 計

841

175

728 1480000000000000000000728 148

男性

令和3年度

修了者数

履修者数

令和2年度

修了者数

履修者数

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計37 111

410000
0
00
0
0
0
0
0
0
0
00
0
00
41

122918411291841

2
0
00
0
0
0
0
0
0
0
00
0
0
00
0
0021

1259
0
0
0
00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
00
0
59

1

1

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

37 111

男性

0

令和元年度

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
0
0
0
0

男性

0

履修者数

女性

合計

00
0
0
0
0
0
0
00
0
0
0
0
0
0
00
0
0
00男性0

平成30年度

修了者数

女性

合計

0000
000000000000
000000

男性

0

履修者数

女性

合計

0000000000000000000000

男性0

平成29年度

修了者数

女性

合計

00
00
0
0
00
00
00
0
00
00
0
0000

男性

0

履修者数

女性

合計

0

0
00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
000

男性

0

履修者
数
合計

修了者数

女性

合計

0

00
0
0
0
0
000000000000000

男性

0

履修率

女性

207
28%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 207
28%

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】

様式３
大学等名

国際教養大学

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）

70

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） 熊谷 嘉隆

34人

5人

（役職名） 副学長

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）
教育研究会議（責任者名） モンテ・カセム（役職名） 学長

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
国際教養大学定款⑥ 体制の目的
教育研究会議は本学における教育研究に関する重要事項を審議する機関であり、本プログラムを含む本学における学期ごとの科目の点検や改善、カリキュラム体系を踏まえた新規科目の検討等を行っている。

⑦ 具体的な構成員
学長 モンテ・カセム
副学長 熊谷 嘉隆
常務理事 磯貝 健
国際教養学部長、同英語集中プログラム・外国語教育代表、能動的学修センター長 パトリック・ドーティ 教授
グローバル・コミュニケーション実践研究科長、英語教育実践領域代表 内田 浩樹 教授
学生部長 長沼 奈絵子 准教授
国際教養学部国際教養学科長、地域連携協働研究センター長 アンディ・クロフツ 教授
国際教養学部グローバル・ビジネス領域長 クリントン・ワトキンス 教授
国際教養学部グローバル・スタディズ領域長 水野 智仁 教授
国際教養学部グローバル・コネクティビティ領域長 フローラン・ドメナック 教授
デザイン創造・データサイエンスセンター長 精山 明敏 特任教授
図書館長 豊田 哲也 教授
日本語プログラム代表 阿部 祐子 教授
教職課程代表 眞壁 聡子 教授
事務局長 兎澤 繁友

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】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
28%50%
令和４年度実績
令和５年度予定
令和６年度予定
72%
87%
91%
令和７年度予定
令和８年度予定
収容定員（名）728
具体的な計画
令和5年度からは、本プログラムの対象となる全学生に対して、本プログラムの概要を周知することで学内での認知度向上と定着を図る。

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
1学部1学科で構成される本学のリベラルアーツ教育においては、基本的に全ての科目を履修できることとなっており、本プログラムの各科目もその対象となっている。また、統計学（MAT200）及びコンピュータ・リテラシー（CCS120）は春・秋学期いずれでも（※）2クラスずつ開講しており、できるだけ多くの学生が履修しやすいよう配慮している。
※本学は春学期・秋学期のセメスター制をとっている。

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⑧で既出の全学周知やアドバイジングにおける個別の履修の推奨以外では、コンピュータ・リテラシー（CCS120）が修学段階の前半にあたる基礎科目群の選択必修科目として位置づけられているほか、統計学（MAT200）が、留学（※）前の履修推奨科目となっているなど、多くの学生が履修する位置づけとしている。
また、学生の自主的な学修を支援する能動的学修センター（ALC）内には、学生が気軽に立ち寄ってSTEM科目に親しむことのできる超域学修ルームが設置されており、本プログラムの科目を担当する教員も運営に携わっている。さらに、本学では他科目で、STEMやAI・デジタル社会に関する最先端の分野の第一線で活躍する人材を外部から講師として招聘する取組を継続しており、本プログラムはそのような機会を通じて興味を持った学生が学びを広げるための入門的な内容となっている。
※本学では1年間の留学が必須

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】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
毎学期の時間割編成においては、必修科目とそれ以外の時間割配置を工夫することで、特定の必修科目によって選択必修科目や選択科目が履修できない、といったことが極力ないようにしている。
また、本学では学生が24時間利用可能なIT教室を用意しており、自前のPCがなくても本プログラムの課題等に取り組める環境が整備されている。
さらに本プログラムでは、学生が個別に購入しなければならないソフトウェア等は使用していな
い。統計学（MAT200）で使用する統計ソフトはオープンソースかつ無料のRであり、前述のICT教室の全ての端末にもインストールされている。
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⑧で既出のアカデミック・アドバイジングで学生の興味・関心に応じた履修計画策定の支援を行っているほか、各担当教員は、学生が授業内容等について相談できるオフィスアワーを設定し学生に提示しており、学生は授業内容についての質問があれば授業内のほか、この時間で行うことができる。
また⑩で既出の能動的学修センターには、超域学修ルームの他に、チューターとなる学生が他の学生を個別に支援するピアサポートの場である学修達成センターが設置されており、本プロ
グラムを含む正規課程の授業全般について、学生の学びをサポートしている。

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】

様式４
大学等名

国際教養大学

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）
国際教養大学自己評価委員会（責任者名） モンテ・カセム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） 学長
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

学内からの視点本教育プログラムを構成している「コンピュータ・リテラシー」は全学の選択必修科目、「統計学」は全学選択必修科目
且つ、義務留学出発前の推奨科目となっている。全学生の履修状況については、ATOMS（教学システム）にて、教務課や担当教員、アドバイザーが把握できるほか、AIMS（LMS）にて、当該プログラム科目群の各授業、課題等の取組やプログラムの履修・修得状 提出状況を確認できるようシステムを整えている。さらに、プログラムコーディネーター、当該科目所属領域の領域長、況担当教員が、プログラムの修得状況、成績評価、授業評価アンケート結果を踏まえて各授業科目やプログラムの包括的な改善についての審議を行っている。

学修成果

毎回の授業における小テストやプロジェクトの進行度合いを学生と教員間で確認している。また、授業終了時には科目ごとに実施される学生への授業評価アンケートの中で、学生の理解度、到達目標および当該分野における能力やスキルの達成度、更なる学修への意欲の項目を設けており、平均値は5段階の4.34と高い成果である。これらの結果を分析することで、当該科目の今後の教育内容の改善に活用する。さらに、複数教員が担当している科目では、教員間で情報共有することにより、受講生の学修状況を把握し、包括的な改善に向けて活用している。

科目ごとに実施される学生への授業評価アンケートは、学修内容の理解度、到達目標の達成度、当該分野における能学生アンケート等を通じた 力やスキルの習得度、更なる学修への動機付けについての項目を設けて確認している。全項目の平均値は4.34であり、非常に満足度の高い評価となっている。この継続的な分析結果は、当該科目群の教育内容改善に活用する。
学生の内容の理解度
授業評価アンケートでは「後輩等に推奨したいか」といった直接的な質問はないが、「当該分野のさらなる学修意欲」を問う項目において、5段階中平均4.19と高い関心を示しているほか、希望する専攻領域についての調査では、全体の約学生アンケート等を通じた ３分の１の学生が、数理・データサイエンス・AI分野を中心とした分野をさらに学びたいと考えている。このように関心を後輩等他の学生への推奨 示す学生が、このBUILDプログラムを他の学生にも推奨することになると想定している。
度
本学では、教育目標達成するための学修の探求方法のひとつとして、量的論証を取り上げ、全学生に身に付けさせたい能力育成のため、情報基礎科目や数学を選択必修としている。本教育プログラムを構成する「コンピュータ・リテラ
全学的な履修者数、履修 シー」「統計学」は、この要件の重要な科目のひとつであるため、年次進行に伴い履修率は向上することを想定してい率向上に向けた計画の達 る。
成・進捗状況

学外からの視点
教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

本教育プログラムの修了者を教学システム（ATOMS）にて適切にモニタリングすることにより、卒業時教学調査、進路・就職状況等、追跡調査が実施可能である。なお、現時点では本教育プログラムを修了した卒業生はまだいないが、今後本プログラム修了生の活躍状況を調査することとする。

プロジェクトワークを通じて学生がデータと触れ合うことで、データの取り扱いや分析に関する実践的なスキルを身につけることができようなプログラムとなっている。また本学では、筑波大学未来社会工学開発研究センター長/サイバーダイン株式会社代表取締役社長の山海嘉之教授、台湾デジタル担当大臣のオードリー・タン氏、内閣府AI戦略実行会議
産業界からの視点を含め 座長の安西祐一郎氏など外部の専門家を招き、Q&Aを含めた招聘講義を実施・予定しており、先見性のあるリーダーた教育プログラム内容・手 と直接交流する機会を学生に提供している。今後もこのような産学官のリーダーとの対話の場を提供するとともに、本法等への意見学デザイン創造・データサイエンスセンターとの連携により、データの取り扱いやAI技術に関する産業界の視点を効果的に取り入れることが期待できる。
プログラムの科目は、いずれも学生たちにとって身近な活用事例を入り口に、実際のデータを用いた実践的な課題や数理・データサイエンス・ＡＩを ディスカッションなどの能動的な授業形態を取り入れることで、学生たちは数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意 や、その楽しさを自然と体感できる構成となっている。
義」を理解させること
学生による授業評価アンケートの意見や講義担当者からのフィードバックを活用しながら、講義内容、講義資料の改善に努める。また、各授業においては、シラバスの中で、AILA Elements(応用要素）の項目を設けて、他分野との関連性内容・水準を維持・向上しつ や社会への適用・応用性について紹介している。また、これらの社会的視点を授業内容や課題に盛り込むことで、学生つ、より「分かりやすい」授業 には学んだ知識や能力が関連業界を含む社会で通用することを意識させている。さらに、社会に貢献できるよう、身近な事例を用いた「分かりやすい」授業内容となっている。とすること

BUILDプログラム 取組概要
Building Information Literacy for a Digital Society／デジタル社会のための情報リテラシー教育

MISSION

グローバル社会におけるリーダー育成

プログラムの学修成果：発展的な学びにつながる基礎的な能力／スキル 数理情報を活用するためのリテラシー
 データ収集・分析・提示に必要な一連の能力
 現在のデータ指向社会についての正確な認識 データに基づく意思決定の経験と適性
 AI関連技術の社会的・倫理的影響に対する理解


修了要件



統計学（MAT200）（3単位）を修得
コンピュータ・リテラシー（CCS120）（3単位） または人工知能と人類（DGT330）（3単位）を修得
計6単位修得履修・修得を支える様々な取組

プログラム構成

関連科目への接続

 統計学（MAT200）

 コンピュータ・リテラシー（CCS120）
 人工知能と人類（DGT330）

海外提携校との連携

本プログラムの構成科目以外にも、国際教養学部ではより発展的な内容を含む、数理・データサイエンス・AIに関連した科目を開講。学生は、自身の関心に応じて履修可能（下図）
学生は自身の興味や研究テーマに応じて、51ヵ国・地域に広がる203の海外提携校※
から、卒業に必須の1年の留学先を選択する。
留学先で修得した単位は、本学での卒業単位として互換できる。
※提携校数は2023年4月1日時点

アカデミック・アドバイジング

学生一人ひとりに基幹教員が割り当てられ、修学における様々な相談に応じる学修支援制度。
面談（アドバイジング）では学生の興味・関心に応じた履修計画策定を支援。

自律的な学修を支える能動的学修センター

学生が気軽に立ち寄ってSTEM科目に親しむことのできる超域学修ルームや、チューターとなる学生が他の学生を個別に支援するピアサポートの場である学修達成センターがあり、学生の学修達成度に応じた学びをサポート。

学修環境

学生は大学図書館だけでなくIT教室も24時間365日利用可能であり、自前のPCがなくても本プログラムの課題等に取り組める。

実際の課題・事象への応用プログラムの科目はいずれも、学生たちにとって身近な活用事例を入り口に、実際のデータを用いた実践的な課題やディスカッションなどの能動的な授業形態を取り入れることで、学生たちは数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義や、その楽しさを自然と体感できる。

→すべて英語の少人数授業→24時間365日開館の図書館

国際教養大学（AIU）での学びとBUILDプログラム
AILA 2
AILA 1
英語集中プログラム（EAP）
英語での学術活動に必要なスキルを徹底的に身につける

AILA 4

基礎科目群/教養基盤科目群

1年間の留学総合セミナー（卒業論文）

より発展的・専門的な科目に備えるための基礎を修得

単位互換が可能な、海外提携校での学びAIUや留学先での学びを統合し、自身の研究テーマに沿ったプロジェクトを完成

提携校での関連科目選択

BUILDプログラム• 統計学• コンピュータ・リテラシー• 人工知能と人類

BUILD関連科目• プログラミング基礎• 教養数学• 代数学

AILA 3• 経済データ分析• デジタル時代の重要課題• 経済学の数学的方法 • 学習と科学技術• 線形代数学• 情報科学• 微積分学

BUILD関連科目

グローバル・ビジネス領域• 計量経済学• マーケティングと数量分析• 技術と社会• ポートフォリオマネジメント • ファイナンスデータ演習 • 時系列分析

グローバル・スタディズ領域• サステナビリティ学の経験的概念と方法論• サステナビリティ学のけるリモートセンシング技術の応用

グローバル・コネクティビティ領域• 機械学習とビッグデータ• 詩的プログラミング• サイバー心理学• 学習とデザイン• AI、ゲームと数学• データモデリング• デジタル世界の数学※国際教養大学での学びの段階（AILA1～4）についての詳細は、ウェブサイトでご紹介しています。
※ここに挙げられているBUILD以外の関連科目は2023年4月時点で開講されているものです。開講科目は変更となる可能性があります。最新の開講科目リストはウェブでご確認いただけます。

BUILDプログラム ウェブページ／お問い合わせ（担当：教務課）