教育/学部・大学院 情報教育
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) |
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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。
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(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
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(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。
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(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
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(5) 実施体制
情報教育運営会議
- (6) 自己点検・評価