入试情报
理工学部 数理?データサイエンス?础滨教育プログラム(応用基础レベル)/厂厂罢-惭顿础厂贬
Approved Program for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Education of 暗网禁区 School of Science and Technology (Advanced Literacy)
Approved Program for Mathematics, Data science and AI Smart Higher Education of 暗网禁区 School of Science and Technology (Advanced Literacy)
プログラム设置目的
理工学部では、科学?技术教育から得られる知识と経験をもとに、自ら问题を発见する解决能力の限りの技术者や研究者を育成することを目标にしています。
この教育目标に沿って、理工学部は8学科で构成された多様な研究领域を持ち、実験?実习に里打ちされた科学技术教育を実践しています。
セキュリティ、高度?复雑化する现代においては、ビッグデータとして大量の情报を扱い、人工知能(AI)を楽しみながら、データの収集、解析、オフライン、流通、処理を行うことができる、データサイエンスの素养のある人材の育成?学生が求められています。
このような社会的背景を踏まえ、理工学部における科学技術教育に、データサイエンスの素養を加えたプログラムを展開することにより、学科の各専門分野を柱としつつ、データ分析に関する多角的な視点と能力を持つ人材を育成するために、「理工学部 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)」を設置しています。
2023年度からプログラムを开始し、2024年8月に文部科学省「数理?データサイエンス?AI教育プログラム(応用基础レベル)」に认定されています。
>「数理?データサイエンス?「础滨教育プログラム认定制度(応用基础レベル)」申请様式
>「数理?データサイエンス?「础滨教育プログラム认定制度(応用基础レベル)」申请様式
プログラム概要と教育目标
到达目标
理工学部の「学位授与方针(ディプロマポリシー)」における各学科の到达目标を踏まえ、数理?データサイエンス?AIの観点から次の項目を達成できるようになることを目指します。
①大量のデータから数理?データサイエンス?AIを活用して意味を抽出し、课题解决につなげる基础能力を修得すること
②数理?データサイエンス、データエンジニアリング、AIに関する知识?スキルを适切に身につけることにより、自らの専门分野に数理?データサイエンス?AIを応用するための大局的な视点を获得すること
プログラムの概要?特徴
①カリキュラムを构成する科目を「基础科目群」「実践科目群」「応用?発展科目群」の3つに分类し、各科目群を体系的に学修することで、数理?データサイエンス?AIを専门分野としない学生であっても、データサイエンティストや机械学习エンジニアによるアウトプットを解釈?応用し、自らの専门分野の课题解决や企画立案につなげることができる、より実践的な能力を身につけます。
②実データ、実课题を用いた演习など、社会での実例を题材とした教育を行うことで、现実の课题へのアプローチ方法及び数理?データサイエンス?AIの适切な活用法を学ぶことを组み入れます。
②実データ、実课题を用いた演习など、社会での実例を题材とした教育を行うことで、现実の课题へのアプローチ方法及び数理?データサイエンス?AIの适切な活用法を学ぶことを组み入れます。
③各専門分野の特性に応じた演習や課題解決型学習(PBL:Project Based Learning)等を効果的に組み入れることにより、実践的スキルの習得を目指します。
修了要件?プログラム科目
< 2025年度以降入学者用> (2022~2024年度入学者は上記リンクから確認してください)
応用基础レベルプログラムとリテラシーレベルプログラム
理工学部で実施している「理工学部 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)」は、文部科学省の数理?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)に準拠したプログラムとなります。
「理工学部 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)」は、基础科目群の一部を除き2年次~4年次で履修可能な科目で構成されており、学科毎の専門性に応じて、さらに専門的に数理?データサイエンス?AIの基礎力、応用力を育成します。
明治大学全体で実施している「明治大学 数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラム」は、文部科学省の数理?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)に準拠したプログラムとなります。
「明治大学 数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラム」は、1年次から履修可能な科目で構成されており、数理?データサイエンス?AIに関する基礎的な能力を育成し、1年次から修了要件を満たすことが可能です。
「理工学部 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)」は、基础科目群の一部を除き2年次~4年次で履修可能な科目で構成されており、学科毎の専門性に応じて、さらに専門的に数理?データサイエンス?AIの基礎力、応用力を育成します。
明治大学全体で実施している「明治大学 数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラム」は、文部科学省の数理?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)に準拠したプログラムとなります。
「明治大学 数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラム」は、1年次から履修可能な科目で構成されており、数理?データサイエンス?AIに関する基礎的な能力を育成し、1年次から修了要件を満たすことが可能です。
履修登録について
通常の科目と同様に、「奥贰叠履修登録システム」から履修登録を行ってください。
详细は以下の履修の手引きを参照してください。
理工学部 数理?データサイエンス?础滨教育プログラム(応用基础レベル)(厂厂罢-惭顿础厂贬)履修の手引き
详细は以下の履修の手引きを参照してください。
理工学部 数理?データサイエンス?础滨教育プログラム(応用基础レベル)(厂厂罢-惭顿础厂贬)履修の手引き
※他学科履修可の科目については、履修者数の都合上、履修登録后に调整が生じる场合があります。
なお、授业の方法?内容については、理工学部シラバスを参照してください。
なお、授业の方法?内容については、理工学部シラバスを参照してください。
修了认定について
修了认定申请のための期间を设けて申请を受け付けます。
修了要件を充足し、修了が认められたものに対して、修了証を発行します。申请期间?申请方法については、翱丑-辞!惭别颈箩颈でお知らせします。
プログラムの运営体制について
プログラムの运営は理工学部各学科教员により构成される、理工学部数理?データサイエンス?AI教育プログラム运営委员会により行われます。
本委员会では、理工学部数理?データサイエンス?AI教育プログラムの适切な実施、改善、自己点検、评価、
プログラムの改廃及びその他プログラムの运営に必要な事项が検讨されています。
【参考】2023年度自己点検?評価報告書:理工学部 数理?データサイエンス?AI教育プログラム
Q&A
Q 2021年度以前入学の学生ですが、プログラムを受講することは可能ですか? A 基础科目群の「データサイエンス?AI基础」や実践科目群の「データサイエンス?AI実习」は2022年度以降入学学生が履修可能な新设科目となるため、2021年度以前入学の学生は本プログラムの认定を受けることはできません。ただし、プログラムを构成するその他の科目については便覧に记载のとおり履修可能です。 |
Q 大学院生ですが、プログラムを受講することは可能ですか? A 本プログラムは理工学部生対象のプログラムとなるため、受講できません。 |
Q 他学部の学生ですが、プログラムを受講することは可能ですか? A 2024年4月時点では基础科目群の「データサイエンス?AI基礎」を他学部履修可としていないため、理工学部以外の学生がプログラムの認定を受けることはできません。ただし、プログラムを構成するその他の科目について、他学部履修可としているものについては履修可能です。 |
Q 本プログラムを受講するために、数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラムを修了している必要はありますか? A 数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラムを修了していなくても、本プログラムの受讲は可能です。ただし、理工学部生は1年次でリテラシーレベルプログラムを受讲?修了认定可能としており、本プログラムの构成科目の多くは2年次以降に履修可能となりますので、段阶的に受讲することを推奨します。 |
Q 「データサイエンス?AI基礎」の単位修得をしていません、又はできませんでしたが、「データサイエンス?AI実习」を履修することはできますか? A できません。「データサイエンス?AI実习」は「データサイエンス?AI基礎」の単位を修得していることが履修条件となります。 次年度に「データサイエンス?AI基礎」の単位を修得した上で、「データサイエンス?AI実习」を履修してください。 |
Q プログラムの修了を目指さずに「データサイエンス?AI基礎」のみを履修することはできますか? A 可能ですが、プログラムの修了を目指すことを推奨します。 |
Q プログラム科目の単位を卒業要件単位内に含むことは可能ですか? A 基础科目群の「データサイエンス?AI基础」や実践科目群の「データサイエンス?AI実习」等は卒業要件内?外単位のいずれでも履修登録が可能です。自身の履修計画に合わせて履修登録してください。 |
Q プログラムの科目の単位は年間履修上限単位数に含まれますか? A 卒業要件単位として履修した場合は、年間履修上限単位に算入されます。卒業要件外単位として履修した場合は、年間履修上限単位に算入されません。 |
Q 本プログラムで、他学科履修をする場合に注意することはありますか? A 他学科履修可の科目については、履修登録後、履修者数が适正规模を超えた场合に履修者の调整を行うことがあり、希望通り受讲できない场合があります。 そのため、他学科の科目を履修する场合には、希望通り受讲できない场合でも进级要件、卒业要件に影响がないように履修计画を立ててください。 |
Q 「データサイエンス?AI基礎」の開講時期はいつですか? A 「データサイエンス?AI基礎」の配当年次は2年で、春学期の集中科目(メディア授業科目)となります。 |
Q 「データサイエンス?AI実习」の開講時期はいつですか? A 「データサイエンス?AI基礎」の配当年次は2年で、秋学期土曜2限、3限のクォーター科目(対面科目)となります。秋前期(F1)、秋后期(F2)どちらの期间での受讲になるかは履修登録后に决定されます。 |
Q「データサイエンス?AI基础」、「データサイエンス?AI実习」は理工学部便覧のどの科目種別になりますか? A 「データサイエンス?AI基础」、「データサイエンス?AI実习」とも複合領域専門科目となります(2022年度入学生~)。 |
Q 「データサイエンス?AI実习」を履修登録する時の注意点はありますか? A 「データサイエンス?AI実习」は「データサイエンス?AI基礎」の単位を修得していることが履修条件となります。「データサイエンス?AI基础」の単位未修得者は受讲できません。 ただし、履修登録は春学期に行う必要がありますので、春学期の履修登録期間中に「データサイエンス?AI実习」も履修登録してください。 |
Q 机械情报工学科、建筑学科、物理学科の学生が応用?発展科目群の科目を選択する時の注意点はありますか? A 机械情报工学科の学生は、応用?発展科目群の修了要件4単位以上のうち、自学科科目を2単位以上履修?修得する必要があります。 建筑学科又は物理学科の学生は、応用?発展科目群の修了要件4単位以上のうち、他学科科目を2単位以上履修?修得する必要があります。なお、各学科から推奨されている科目以外の他学科科目も修了要件に含めることができます。 |
Q 卒業後に科目等履修生として修得した科目を含めてプログラムの認定を受けることは可能ですか? A 学部在学中にプログラム修了要件を満たした場合にのみプログラム認定対象となりますので、卒業後に科目等履修生として修得した単位によりプログラム認定を受けることはできません。 |
Q 修了証の発行時期はいつですか? A 3~4月又は9~10月を予定しています。手続については別途Oh-o! Meijiにて案内します。 |
Q 修了証の再発行は可能ですか? A 原則として再発行はいたしません。電子データで送付された修了証をご自身で確実に保管してください。 |