①プログラム名称
長崎大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎)
②身に付けることができる能力
●データの処理、集計、可視化、分析を行うためのデータサイエンスの基礎的事項を学習し、社会における事象を適切に捉え、分析・説明できる力。
●様々な分野に共通するデータの集計、分析、解釈を行うための統計学の基礎的事項。
●数理・データサイエンス・AIを活用して、課題解決するための実践的能力。
③修了要件
●「統計学概論」「データサイエンス概論」「情報リテラシー入門」「応用情報処理」「初年次セミナー」(各クオーター科目1単位）について、すべての科目の単位を修得すること(合計5単位)。
●「初年次セミナー(1単位)」において，本プログラム対象のAI関連テーマに取り組んでいること。
④開講されている科目の構成
⑤授業の方法および内容
対象科目の各シラバスを下記URLから参照願います。
https://www.nagasaki-u.ac.jp/ja/campuslife/course/general/syllabus/
（対象科目）
統計学概論
データサイエンス概論
情報リテラシー入門
応用情報処理
初年次セミナー
⑥実施体制
組織：教養教育実施専門部会、情報・データサイエンス小委員会
役割：教養教育実施専門部会と情報・データサイエンス小委員会は、プログラム内容を継続的に改善・進化を行うため、「教養教育の実施に係る申合せ」に基づき、授業計画の確認、授業実施方法の確認、成績分布に関する確認を行い、必要に応じて改善を図る。
プログラムを構成する科目のうち、教養教育実施専門部会が「初年次セミナー」を、情報・データサイエンス小委員会が「データサイエンス概論」、「統計学概論」、「情報リテラシー入門」、「応用情報処理」を担当する。
⑦自己点検・評価の結果
「自己点検・評価について」
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令和4年8月24日、文部科学省「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）」及び「同（応用基礎レベル）プラス」に「情報データ科学部」の教育プログラムが認定されました。
「情報データ科学部」の教育プログラム