教育と情報テクノロジーの
融合によって、
未来を創造する力を醸成します。

近年のビックデータ・AI・ロボット技術の進展等による急速な社会の変化は、あらゆるものをより複雑化させ、予測困難なものとしています。このような時代に、自身が所属する学部で得た専門知識と、新たなテクノロジーの知識を結び付けて未来を創造し、キャリアにつなげることができるよう、本学は情報教育にも注力しています。

取得をめざす資格
  • ITパスポート試験（国家試験）
  • 情報セキュリティマネジメント試験（国家試験）
  • 基本情報技術者試験（国家試験）
  • 応用情報技術者試験（国家試験）
  • マイクロソフト・オフィス・スペシャリスト（MOS）

情報教育プログラム（一部抜粋）

基礎科目

情報処理基礎（経済学部、法学部、国際学部）
ビジネス情報基礎（経営学部）

共通教育科目・情報分野

ＡＩと産業・社会、情報ストラテジ、情報マネジメント、情報テクノロジ、情報科学演習、プログラミングⅠ、プログラミングⅡ、プログラミングのための情報数理、情報セキュリティ、ワープロ実践、表計算実践、データベース実践、デジタルプレゼンテーション、ワープロ応用、表計算応用

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

数理・データサイエンス・AI教育プログラムは、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）」に認定されたプログラムです。
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に学修します。

  • (1) プログラム名称

    数理・データサイエンス・AI教育プログラム

  • (2) 学修目標
    • ● 社会におけるデータ・AI利用に関連し、社会で起きている変化・社会で活用されているデータについて説明できる。
    • ● データ・AIの活用領域、利活用のための技術・現場・最新動向について説明できる。
    • ● データリテラシーに関連し、データを読む・説明する・扱うことができる。
    • ● データ・AIを扱う・データを守る上での留意事項について説明できる。
  • (3) 対象学生と履修方法

    全学部生が対象です。
    本プログラムを履修するための特別な手続きは不要です。本プログラムの構成科目を通常どおり履修登録してください。

  • (4) プログラムの構成科目と修了要件

    本プログラムを構成する授業科目は以下の11科目です。これらの科目を学修することで、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術を身につけます。
    本プログラムの修了要件を満たした学生には、年度末に「修了証」を交付します。

    科目区分

    科目名称

    修了要件

    学部専門教育科目

    データサイエンス基礎

    左記の科目から、「データサイエンス基礎」の2単位を含む12単位以上を修得すること。

    共通教育科目
    • AIと産業・社会
    • データサイエンス
    • プログラミングのための情報数理
    • 情報ストラテジ
    • 情報マネジメント
    • 情報テクノロジ
    • 情報科学演習
    • 情報セキュリティ
    • プログラミングⅠ
    • プログラミングⅡ

    ※各授業の方法及び内容についてはシラバス参照

  • (5) 実施体制

    情報教育運営会議

  • (6) 自己点検・評価