Data Science & AI / 数理・データサイエンス・AI教育 Data Science & AI / 数理・データサイエンス・AI教育

取り組み概要

清泉大学・清泉大学 短期大学部では、2022年度から数理・データサイエンス・AI教育プログラム「清泉AIリテラシー講座」、2025年度から「清泉AI応用基礎講座」を実施しています。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、及び数理・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教育プログラムを全学的に実施することを推進しています。

  • リテラシー
    レベル
    2024年度以前
  • リテラシー
    レベル
    2025年度より
  • 応用基礎
    レベル
    2025年度より

清泉女学院大学・清泉女学院短期大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 取組概要 清泉女学院大学・清泉女学院短期大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 取組概要

教育プログラムの名称

「清泉AIリテラシー講座」

当該教育プログラムにおいて身に付けることの
できる能力

アフターコロナ時代を生き抜くために必要な最先端のAIとデータサイエンスについて、基礎的知識とスキルが身につきます。
また、学修成果について、「知識・教養」と「視野の広さ」の習得を目標とし、具体的には

  • 1.データサイエンスとAIに関する基礎知識・教養の習得
  • 2.AI技術等のイノベーションに触れることにより、幅広い視野の獲得

を目標としています。

教育プログラムの修了要件

大学、短期大学
「データサイエンスとAI」(2単位) を履修し、単位を修得した学生は、本プログラム修了者として認定されます。

数理・データサイエンス AIプログラム リテラシーレベル Seisen AI Program 数理・データサイエンス AIプログラム リテラシーレベル Seisen AI Program

実施体制

役割 委員会
プログラム 運営・改善 情報システム委員会 
MDASH教育部会
自己点検・評価

自己点検・評価

清泉大学・清泉大学短期大学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 自己点検・評価システム 清泉大学・清泉大学短期大学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 自己点検・評価システム

清泉大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 取組概要 清泉大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 取組概要

清泉大学 短期大学部(こども学科) 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 取組概要 清泉大学 短期大学部(こども学科) 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 取組概要

教育プログラムの名称

「清泉AIリテラシー講座」

当該教育プログラムにおいて身に付けることの
できる能力

アフターコロナ時代を生き抜くために必要な最先端のAIとデータサイエンスについて、基礎的知識とスキルが身につきます。
また、学修成果について、「知識・教養」と「視野の広さ」の習得を目標とし、具体的には

  • 1.データサイエンスとAIに関する基礎知識・教養の習得
  • 2.AI技術等のイノベーションに触れることにより、幅広い視野の獲得

を目標としています。

教育プログラムの修了要件

人間学部、人文社会科学部、看護学部
「情報リテラシーⅡ」(2単位)を履修し、単位を修得した学生は本プログラム修了者として認定されます。

短期大学部
「データサイエンスとAI」(2単位)を履修し、単位を修得した学生は本プログラム修了者として認定されます。

数理・データサイエンス AIプログラム リテラシーレベル Seisen AI Program 数理・データサイエンス AIプログラム リテラシーレベル Seisen AI Program

実施体制

役割 委員会
プログラム 運営・改善 情報システム委員会 
MDASH教育部会
自己点検・評価

自己点検・評価

清泉大学・清泉大学短期大学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 自己点検・評価システム 清泉大学・清泉大学短期大学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 自己点検・評価システム

清泉大学 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 取組概要 清泉大学 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 取組概要

教育プログラムの名称

「清泉AI応用基礎講座」

当該教育プログラムにおいて身に付けることの
できる能力

本プログラムを通じて、学生はSociety 5.0を見据えたデータ駆動型社会の特性を理解し、自らの専門分野の課題解決に数理・データサイエンス・AIを応用する大局的な視点を獲得します。具体的には、以下の実践的な能力を修得します。第一に、ビッグデータの収集・管理やITセキュリティに関するデータエンジニアリング力です。第二に、統計学や機械学習・深層学習の基本原理を理解し、実際にデータを分析してモデルを構築するデータサイエンス・AI実装力です。第三に、プロンプトエンジニアリングを駆使して生成AIをビジネス展開やコーディング支援に実践活用するスキルです。同時に、出力のハルシネーションを見抜くファクトチェックを徹底し、自己責任のもとで倫理的にAIを扱う能力を身に付けます。

教育プログラムの修了要件

人間学部、人文社会科学部、看護学部
「コンピュータサイエンスⅠ」(2単位)の科目履修に加え、「データサイエンスとAI」(2単位)、「AI活用とデータエンジニアリングⅠ」(2単位)のいずれか1科目を履修し、計2科目4単位を修得した学生は、本プログラム修了者として認定されます。
その他、「プログラミングⅠ」(2単位)を、本プログラムの選択科目として履修することができます。

数理・データサイエンス AIプログラム 応用基礎レベル Seisen AI Program 数理・データサイエンス AIプログラム 応用基礎レベル Seisen AI Program

実施体制

役割 委員会
プログラム 運営・改善 情報システム委員会 
MDASH教育部会
自己点検・評価

自己点検・評価

清泉大学・清泉大学短期大学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 自己点検・評価システム 清泉大学・清泉大学短期大学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 自己点検・評価システム

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