令和６年４月６日 １６：２５～

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（令和６年度 春期）履修ガイダンス
ビッグデータアクティベーション研究センター人材育成ユニット
https://www.eng.niigata-u.ac.jp/~bda/development/

スライド資料はセンターHPからDL可新潟大学 教育・学生支援機構 コモンリテラシーセンター 数理・データサイエンス部門

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

履修方法・修了要件
よくある質問数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

履修方法・修了要件
よくある質問数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

全国の大学で展開される数理・データサイエンス・AI教育
令和元年6月11日統合イノベーション戦略推進会議決定『 AI戦略 2019 』より抜粋
Ⅱ－１ 教育改革, （１）リテラシー教育, ＜具体目標１＞

文理を問わず、全ての大学・高専生（約 50 万人卒/年）が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを習得
Ⅱ－１ 教育改革, （２）応用基礎教育, ＜具体目標１＞

文理を問わず、一定規模の大学・高専生（約 25 万人卒/年）が、自らの専門分野への数理・データサイエンス・ＡＩの応用基礎力を習得（後略）
令和元年6月11日統合イノベーション戦略推進会議決定『 AI戦略 2019 』
首相官邸ホームページ https://www.kantei.go.jp/jp/singi/ai_senryaku/pdf/aistratagy2019.pdf

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

数理・データサイエンス・AIでは具体的に何を学ぶのか？
実利用の経験をもったエキスパート人材AI基礎

選択: 統計及び数理基礎、アルゴリズム基礎、データ構造とプログラミング基礎、┇導入: 社会におけるデータ・AI利活用

基礎: データリテラシー
心得: データ・AI利活用
における留意事項

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム, 『数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム』R6改訂
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育認定制度（リテラシーレベル）」
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。

新潟大学では「データサイエンス・ベーシック」（２単位,後述）がMDASH（リテラシーレベル）認定を取得しています。
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）
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm

MDASH（リテラシーレベル）認定
令和8年3月31日まで

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育認定制度（応用基礎レベル）」
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。

新潟大学では「データサイエンスリテラシー」（１２単位,後述）がMDASH（応用基礎レベル）認定を取得しています。
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）
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002_00003.htm

MDASH（応用基礎レベル）認定
令和9年3月31日まで数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

数理・データサイエンス・AI教育プログラム
情報セキュリティ 科目群
24単位

インターンシップ 科目群

プログラミング応用 科目群

外部発表

大学発行の認定証

統計 科目群

数学 科目群

情報処理演習 科目群
12単位
大学発行の認定証
MDASH応用基礎レベル

プログラミング基礎 科目群
情報概論 科目群（令和9年3月31日まで）

データサイエンス入門 科目群
2単位
MDASHリテラシーレベル（令和8年3月31日まで）

・データサイエンス総論Ⅰ (7学部必修/1学部選択必修)
・データサイエンス総論Ⅱ (教育学部、医学部医学科必修)
・エンジニアのためのデータサイエンス入門 （工学部必修）
・データサイエンス概説 （創生学部必修）

数理・データサイエンス・AI教育プログラム概要

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要
本プログラムは、新潟大学の教育資源を活用した学習プログラムです。
数理・データサイエンス・AIの知識を体系的に、満遍なく学習できるよう、以下の科目群に割り振られた対象科目を、個々人の履修計画に合わせて学修できます。

学習の深度によって、３つの到達目標が用意されています。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム科目群
データサイエンス入門科目群

統計科目群

プログラミング応用科目群

プログラミング基礎科目群

数学科目群

情報セキュリティ科目群

情報処理演習科目群

情報概論科目群

インターンシップ科目群

外部発表

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

数理・データサイエンス・AIの学習範囲との比較
実利用の経験をもったエキスパート人材AI基礎

選択: 統計及び数理基礎、アルゴリズム基礎、
データ構造とプログラミング基礎、┇データサイエンス

データサイエンスリテラシー

導入: 社会におけるデータ・AI利活用

基礎: データリテラシー
心得: データ・AI利活用
における留意事項

データサイエンス・ベーシック
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム 『数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム』
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html

数理・データサイエンス・AI教育プログラム概要

数理・データサイエンス・AI教育プログラムのながれ
履
修開始！

文理問わず全ての学生

デーベターサシイッエクンス
・(主に3年次, 旧副専攻相当）(主に１・２年次)

データサイエンス
リテラシー
修了（年20名程）

単位修得＋認定申請

データサイエンス
副専攻
認定申請
認定条件 ＋(卒業年次)

副専
攻認
定

修了認定
修了認定証発行の人数に上限はありません。
図中の数値は想定、人形はイメージです。

・ データサイエンス・ベーシックプログラムは文部科学省M-DASHリテラシーレベルの認定を取得しています 。
・ データサイエンスリテラシーは文部科学省M-DASH応用基礎レベルの認定を取得しています。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム概要

修了者数実績
データサイエンス
ベーシックプログラム

データサイエンス
リテラシー

データサイエンス

1年次（内数）R31357795

26

1R41295

1209

49

6R5

２０３２

１７８５

５３４

オープンバッジ

数理・データサイエンス・AI教育プログラム概要

数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

履修方法・修了要件
よくある質問数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

数理・データサイエンス・AI教育プログラム
情報セキュリティ 科目群
24単位

インターンシップ 科目群

プログラミング応用 科目群

外部発表

大学発行の認定証

統計 科目群

数学 科目群

情報処理演習 科目群
12単位
大学発行の認定証
MDASH応用基礎レベル

プログラミング基礎 科目群
情報概論 科目群（令和9年3月31日まで）

データサイエンス入門 科目群
2単位
MDASHリテラシーレベル（令和8年3月31日まで）

・データサイエンス総論Ⅰ (7学部必修/1学部選択必修)
・データサイエンス総論Ⅱ (教育学部、医学部医学科必修)
・エンジニアのためのデータサイエンス入門 （工学部必修）
・データサイエンス概説 （創生学部必修）

履修方法・修了要件

履修から修了までのながれ
データサイエンス・ベーシック（２単位）データサイエンスリテラシー（１２単位）

データサイエンス（２４単位）

学務情報システムでマイナー履修登録

授業科目を履修
マイナー修了申請（各年度）～R3: 1357名
R4: 1295名
R5: 2032名～R3: 43名
R4: 49名
R5: 53名

マイナー修了申請（卒業年次）
R3: 1名R4: 6名R5: 4名履修方法・修了要件(2021年度～)全学分野横断創生プログラム( NICEプログラム)での位置づけ
https://www.iess.niigata-u.ac.jp/niceprogram/index.html

データサイエンスリテラシー（パッケージ型マイナー）

データサイエンス（オナーズ型マイナー（旧副専攻））

マイナー学修履修方法・修了要件履修にあたってのお願い
各マイナーの履修にあたっては[学務情報システム]
↓

[履修]
↓

[マイナー学修（副専攻）関連]↓[マイナー学修（副専攻）履修状況]
から、履修意思の登録を行ってください。
（登録内容は４月と１０月に変更できます。）

https://www.iess.niigata-u.ac.jp/niceprogram/guide.html

履修方法・修了要件

各到達目標の修了要件
本プログラムの到達目標は３つあります。
データサイエンス・ベーシック、データサイエンスリテラシーは対象科目の単位修得、データサイエンスは単位修得に加えオナーズ型マイナーの認定要件を満たすことで修了となります。

データサイエンス・ベーシック計
２2

データサイエンスリテラシー

計
12

2

あわせて2+あわせて2+2+データサイエンス

計
24

2

2+2+2+2+2+2+

1+8+2

履修方法・修了要件◆データサイエンス・ベーシックプログラム修了要件[データサイエンス入門科目群]から２単位を修得。
※修了申請等手続きはありません。条件を満たした人は自動的に修了者になります。

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）」https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm

データサイエンス・ベーシック

計２2

履修方法・修了要件◆データサイエンスリテラシー修了要件(1) [データサイエンス入門科目群]から２単位を修得。
(2) [数学科目群] 及び [統計科目群] から計2単位以上を修得。
(3) [情報処理演習科目群] 及び [プログラミング基礎科目群] から計2単位以上を修得。
(4) [情報概論科目群] から2単位以上を修得。
上記(1)～(4)を満たしかつ合計12単位以上修得した後、修了申請行うことで、プログラム修了認定証が発行される。

データサイエンスリテラシー

計12

2

あわせて2+あわせて2+2+

履修方法・修了要件◆データサイエンス修了要件(1) [データサイエンス入門科目群] から２単位を修得。
(2) [数学科目群], [統計科目群], [情報処理演習科目群], [プログラミング基礎科目群],[情報概論科目群], [プログラミング応用科目群]から各2単位以上を修得。
(3) [情報セキュリティ科目群] から1単位以上を修得。
(4) [インターンシップ科目群] から8単位以上を修得。
(5) 外部発表2単位を修得。

(6) オナーズ型マイナー認定要件を満たす。
上記(1)～(6)を満たしかつ合計24単位以上修得した後、4年次に申請を行うことでオナーズ型マイナーの認定証が発行される。

データサイエンス計
24

2

2+2+2+2+2+2+1+8+2

履修方法・修了要件

認定科目リストの閲覧方法
認定科目リストはNICEプログラムHP、副専攻パンフレットに掲載されています。
聴講登録は通常の手続きに従って行ってください。
令和６年度新潟大学NICEプログラム

https://www.iess.niigata-u.ac.jp/niceprogram/program.html

履修方法・修了要件

補足：(学部別)令和６年度データサイエンス総論Ⅰの優先聴講について
学部

ターム

人文学部

3

教育学部

1

法学部

経済科学部

理学部

3

3

1

曜日

時限

開講番号
243G3513

火

１

月

１

241G3013

火１

241G3016

火３

243G3511

火３

243G3512

火３

243G3507

水

４243G3508

金

３243G3509

金

３243G3510

火

１241G3008

火

１241G3009

243G3514

備 考
人文学部選択必修
教育学部必修（「データサイエンス総論Ⅱ」も必修）
法学部必修

経済科学部必修

理学部必修

履修方法・修了要件

補足：(学部別)令和６年度データサイエンス総論Ⅰの優先聴講について学部
医学部（医学科）

ターム

曜日

時限

開講番号

備考

1

木

１

241G3014

医学部医学科必修（「データサイエンス総論Ⅱ」も必修）

金１

241G3010

金５

241G3015

月

１241G3007

医学部（保健学科）

1

歯学部

1

農学部

1

全学部(指定なし)

金４

241G3011
241G3012

医学部保健学科必修
歯学部必修
農学部必修

閉講

工学部

（必修） 「エンジニアのためのデータサイエンス入門（××領域）」（２単位）創生学部（必修） 「データサイエンス概説」（２単位）数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

履修方法・修了要件
よくある質問よくある質問
No.

質問

回答

１

本プログラムは必修？

いいえ、主専攻プログラム（メジャー）の進級・卒業に際して、本プログラムの修了は必須ではありません。

２

２・３・４年生も対象？

はい、学年に関係なく履修できます。

３

修了申請はいつどうやって行う？

・データサイエンス・ベーシックプログラムは申請不要です。
・他２つはNICEプログラムの修了申請手続きに従ってください。

４

本プログラムの修了認定は履歴書に はい、新潟大学が正式に修了認定を行う教育プログラムです。文部科学省の認定状況も含め、学習の成果表現としてご活用ください。
書ける？

５

本プログラムの科目群は主専攻プログラムの科目区分と関係している？

いいえ、各主専攻プログラムの卒業要件にかかる科目区分とは関係ありません。

６

データサイエンスリテラシーまでで履修を終えてもよいのか？

はい、可能です。

７

認定科目リストの開講所属に従って履修するのか？

科目の聴講の際はシラバス情報の開講所属、水準コード、聴講学部/学年指定などを参照してください。

よくある質問
No.

質問

回答

８

データサイエンス入門科目群の単位修得するまで他の科目はとれない？

いいえ、単位の修得順は指定しておりません。個々人の都合に合わせて任意の順で履修できす。

９

次年度以降の認定科目リストは？

毎年度３月頃に次年度の認定科目リストを公開します。

１０

データサイエンス総論Ⅰがたくさん開 データサイエンス総論Ⅰは全て同じ内容です。
講されているがどれを履修すればい 必修の学部は各学部の案内に従って履修してください。
い？
必修でない学部は定員に空きある科目ないし全学部向けの科目を履修してください。追加聴講期間も活用してください。

１１

本プログラムの学習内容についてもっと詳しく知りたい

本プログラムは、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシ
アムの示すリテラシーレベルのモデルカリキュラムに基づき、新潟大学の開講科目を体系的に分類し、数理・データサイエンス・AIを学習しやすくなるよう整備したものです。
個々の講義内容については各科目のシラバスを参照してください。
本プログラムの詳細はBDA研究センタートHPをご覧ください。
https://www.eng.niigata-u.ac.jp/~bda/development/program/新潟大学┗ ビッグデータアクティベーション研究センター┗ 人材育成ユニット

https://www.eng.niigata-u.ac.jp/~bda/development/

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