データサイエンス
教育推進センター
データサイエンス教育推進センターについて
近年、社会にあふれる大量のデータを活用して、社会の諸問題の解決に貢献し、データから価値を創造する人材のニーズが急速に高まっています。本学の2030年を目指したグランドデザインのもと、数理・データサイエンス・AIのスキルを用いて社会の諸問題の解決に貢献し、データから価値を創造する人材の育成に寄与するため、学士課程教育機構のなかにデータサイエンス教育推進センターが設立されました。
学士課程教育機構のもとで本センターが果たすべき役割は、大きく分けて２点あります。
1点目は、全学生の学習成果の質保証に寄与することです。本学では、2022年度より全学生が必修科目として「データサイエンス入門」を学びます。社会のニーズを的確に捉えて、すべての学生が初級レベルの数理・データサイエンス・AIのスキルを身に着けられるようにしていきます。
2点目は、希望するすべての学生が、自身の学部の専門分野で数理・データサイエンス・AIのスキルを応用できるようになるための学習環境の整備です。また、このために各学部と協働していくのが本センターの役割です。本学では2019年度より「副専攻：データサイエンス」を設置し、各学部での学びを「主専攻」としたうえで、データサイエンス教育が受けられるようになっています。また今後、希望する学生が副専攻よりも深く専門性を磨けるように、「ダブルメジャー制度」等の設置を検討していきます。
以上のように、学生たちが「世界市民として、各学部で学ぶ専門分野において、数理・データサイエンス・AIのスキルを活用した問題解決能力」を飛躍的に高めていけるように寄与していくことが、データサイエンス教育推進センターのミッションであると考えます。学内外の方々と広く連携を持ちながら、「データサイエンス教育」の充実に貢献していきたいと思っています。
データサイエンス教育推進センター長
浅井 学/Manabu Asai
創価大学のデータサイエンス教育
育成する人材像
創価大学が育成する人材は「刻々と変化する現実に応じて、知識を生かしながら、問題を解決するために自在に智慧を発揮していく人間」（創価大学ミッションステートメント）である。ゆえに、社会の変化に耐えうる汎用的な問題解決能力の育成が欠かせない。不確実性で形容される現代において、そうした思考力と実行力を育成する重要性は増すばかりである。「副専攻：データサイエンス」では、データから価値を創造する経験を積み、世界市民として現実社会に貢献するための基盤となる素養を涵養する。具体的に、以下の3つの力を育む。
- データから見える世界を先入観なく観察し、現実社会の実相を深く認識する「現実認識力」
- データの背後に隠れた一人ひとりに思いをはせ、問題を発見・定義し、解決への道筋を構想する「問題発見力」
- データから得た知見をよりよい意思決定と合意形成のために活かし、善の連帯を築く「価値創造力」
これらの素養を備えた「創造的人間」を育成するには数理的な技能の習得だけでは不十分であり、文理融合の視点が肝要である。本副専攻では、各学部で学ぶ専門を知識基盤として、協働学習・課題解決を行い、各専門とデータサイエンスの融合を通じた実践的能力と創造性の育成に力点を置く。
学修ステップ
2022年度より、全学リテラシー教育として1年次科目「データサイエンス入門」（2単位）を全学必修化しています。
本科目は、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)」の認定を受けています。
本プログラムの概要については、下記の通りです。
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【1】プログラム名称：データサイエンス入門
【2】身につけられる能力
1.データ・AIが現代社会にどのような影響を与えているかを認識し、説明できる（認識１）
2.データ・AIに関する倫理的・法的・文化的な観点について認識し、説明できる（認識２）
3.目的に応じ、適切な記述統計量を選択・算出し、説明できる（算出）
4.不適切に作成された数字やグラフに惑わされずに、適切に解釈できる（解釈）
5.データの特徴を把握し、解決すべき問題を発見し、定義できる（発見）
6.Excelを使ってデータの整理・分析・可視化をすることができる（Excel）
7.倫理的、法的、社会的な議論において、多様な考えを相対化し、
自分の主張を位置付けることができる（主張）
8.他者の学習に資する形で、協働学習を行うことができる（協働）
【3】修了要件・開講されている科目の構成：
データサイエンス入門（2単位）の修得 ※全学必修科目
【4】授業の方法および内容：
授業内容の詳細はシラバス検索ページより、科目名で検索してご確認ください。
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関連資料
（※令和8年度以降は再認定申請中）
全学部生向けに、「AI基礎」「データサイエンス」「データサイエンス活用演習*1」など、データサイエンスの基礎的な内容を学べる科目を提供しています。
本科目は、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(応用基礎レベル)」の認定を受けています。
STEP2「データサイエンス副専攻」の中核をなす必修・選択必修科目から構成されており、各学科の指定する「データサイエンス活用演習*1」科目では、自身の学問分野におけるデータサイエンスの活用を学び、実践していく力を養成しています。
本プログラムの概要については、下記の通りです。
*1：「データサイエンス活用演習」は各学科によって科目名称が異なる。
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【1】プログラム名称：データサイエンス応用基礎教育（応用基礎科目）
【2】身につけられる能力：
自らの専門分野等において数理・データサイエンス・ＡＩを活用し、課題を解決できる基礎を身に付けることができる。
【3】修了要件・開講されている科目の構成：
●2023年度以降入学生：
データサイエンス副専攻にて指定する必修・選択必修科目