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】数理・データサイエンス・AI教育プログラム

教育プログラムで身に付けることのできる能力

1. データの収集・加工・保存の基本的な技術を習得し、 実務的な課題に実装できる
2. 数理的思考を用いてデータ分析の課題を体系的に解決できる
3. 適切な可視化手法を選択・実装し、 分析の方針を立案・実行できる
4. 数理的思考とデータエンジニアリングスキルを統合的に活用し、 具体的な課題解決が実践できる
5. AIデータサイエンスの基本概念を理解し、適切な手法を選択して課題解決に活用できる

 

修了要件と授業科目

以下の20科目 (30単位) を履修し、 修得すること。

　

授業の方法並びに実施体制

本プログラムは、健康データサイエンス学部の1・2年次の必修授業として構成され、 卒業時には全員が修了する形となっています。 学部を超えた受講の可能性も視野に入れ、 オンデマンド教材を活用することで、時間や場所に制約されずに学習できる環境を整備しています。 健康データサイエンス学部が学内で中心的な役割を担い、 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの展開を進めており、今後他学部への拡張も見据えた実施体制を構築しています。 学修成果は、 授業科目の修得状況による客観的評価と、定期的に自己のパフォーマンスを評価する主観的評価とによって包括的に評価します。 評価結果の活用を通じて、 教育方法の改善につなげていきます。

プログラムを改善・進化させるための体制

順天堂大学健康データサイエンス学部教務委員会は、 教務における全般を担当し、円滑な教育体制を築いている。 教務委員会は、次に掲げる事項を所掌します。

1. 教育課程の編成に関する事項
2. 学年暦及び時間割の編成に関する事項
3. 授業計画に関する事項
4. 非常勤講師に関する事項
5. 試験及び単位の認定に関する事項
6. 授業評価に関する事項
7. 学籍の異動 (入学、 進級、 休学、 復学、 転学 留学、 退学、 除籍及び卒業等) に関する事項
8. 科目等履修生、 特別聴講学生、 聴講生、 研修生、 研究生及び外国人留学生に関する事項
9. 数理・データサイエンス・AIプログラムに関する事項
10. その他学部長が付託した事項に関する事項
11. その他教務に関する事項

特に(9) においては、 他の委員会とも連携し、 先進的な取り組みを行なっている。