本学のカリキュラムは、社会のニーズのもと常に学生の声を的確に反映しています。データサイエンス教育も、 「学生時代に何を学んでおくべきか」という本学卒業生へのアンケートでは、以前から回答が多く、2021年実施 の同アンケートでは「データサイエンスを学ぶべき」という回答が「語学習得」と並んで上位にあがりました。 そうした声を受け、2014年から段階的に文系学部でも授業を導入するなど創価大学ならではのデータサイエンス 教育をつくり上げ、2022年度から全学必修化がスタートします。 創価大学のデータサイエンス教育の特色 09 Focus 創大 POINT 「段階的な授業構成」で、学生を目標レベルの到達へと導く。 全学必修化を実現するうえで、もっとも配慮したのは、 数学を苦手とする文系学生でも意欲的に学びを進められ るカリキュラムです。本学では、リテラシーレベルの「ス テップ0」から理工学部生を対象とした専門性の高い「ス テップ3」まで、4段階のステップを明確化し、学生が一 歩一歩成長し、実力とともにデータサイエンスに対する 知的好奇心を育む授業を展開していきます。 データサイエンスへの入り口となる「データサイエン ス入門」の授業は、「反転授業」で行われます。まず、 ビデオなどのオンライン教材で、学生一人ひとりが事前 に新しい知識をインプットし、授業でその知識を活用 する。従来の授業形態を「反転」させる方式でデータ サイエンスの知識を定着させていきます。 座学×「挑戦する」場づくりで、高品質な学びを。 前ページで紹介した日本IBMとの産学連携プログラ ムはもちろん、「データサイエンス入門」でも対面セッ ションでのグループ学習などで、データを活用した課題 解決を経験する授業を充実させています。英語などの 語学習得と同じように、知識を得たあとに実際にその 知識を使って「挑戦する」経験を積むことが、データサ イエンスのスキル修得への近道となるからです。 日本IBMというデータサイエンスで多くの社会課題 を解決している企業と産学連携プログラムを実施でき ることは、他の大学にはない大きなアドバンテージとい えるでしょう。 ステップ0 ステップ1 ステップ2 ステップ3 全学必修科目「データサイエンス入門」 「データサイエンス基礎科目群」 「データサイエンス副専攻」 理系レベルの データサイエンス教育 オフィスアワー 講義ビデオ（オンデマンド） 対面セッション オンライン クイズ 授業後 アンケート 机上で 学ぶ 挑戦する 実践する グローバルに 活躍 語学研修、 留学で 類似環境、 インターンで データの専門性を 活かして活躍 机上で 1 3 2 4 「反転授業」で全学生に データサイエンスの基礎修得へ。 POINT POINT データサイエンス 語 学
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