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JP EN TOP PROGRAM NEWS JP EN -mission- -データで未来を創造する- Data Scienceを学ぶ 人・モノ・組織がネットワークにつながる時代 集積されたデータは「21世紀の石油」とも言われ、 イノベーションの源泉となっている。 データを多く集めること自体には価値は少なく、 データを利活用できることに大きな意味がある。 『Data Science』 それは、21世紀に生きる人々の基礎知識 AIおよびデータサイエンスに関する知識・技能が修得可能な 新たな教育プログラム＜データサイエンス+Rプログラム＞を開講 プログラムは数理・データサイエンス・AIを活用するための 基礎的な知識・技能を修得する「基礎」と、 自らの専門分野への応用基礎力を修得する「応用基礎」の2段階 専門分野との往還により、新たな価値を見出すことのできる 「イノベーション・創発性人材」の育成を目指しています。 CURRICULUM データサイエンス+Rプログラムとは? 「データサイエンス+Rプログラム」は、立命館大学における数理・データサイエンス・AI教育プログラムです。本プログラムでは、デジタル社会の基礎知識（いわゆる「読み・書き・そろばん」的な素養）である「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能や新たな社会の在り方や製品・サービスをデザインするために必要な基礎力など、持続可能な社会の創り手として必要な力を育成します。 プログラム構成 「データサイエンス+Rプログラム」を構成する全11科目は1回生から受講可能で、文理や事前知識に関係なく段階的に学べる内容となっています。 基礎 ―デジタル社会の基礎知識― 応用基礎 ―実践的知識と技能の修得― プログラムを修了した学生へは、その証としてオープンバッジが付与されます。 オープンバッジとは 基礎 応用基礎 ―デジタル社会の基礎知識を修得する― データサイエンス+Rプログラム（基礎）では、デジタル社会の基礎知識（いわ ゆる「読み・書き・そろばん」的な素養9となる「AI・データサイエンス」に 関する知識・技能を修得します。 情報技術と社会 ［対象学部］法/産社/国関（国際関係学科）/文/映像/経済/理工/生命/薬/スポ健/食マネ/経営/政策/総心 情報倫理と情報技術 ［対象学部］情理（情報システムグローバルコース以外） IR18‐AE114 Data literacy for research design ［対象学部］国関（国際関係学科、JDP） Introduction to Experimentation Professional Ethics ［対象学部］情理（情報システムグローバルコース） LAST 2010 Special Lecture (Science and Technology) ［対象学部］グローバル教養学部 修了要件 所属学部において開講しているプログラム対象科目※1を単位取得すること ※1 詳細な修了要件は、所属学部より配布される「学修要覧」で確認してください ―実践的な知識と技能を修得する― 今後のデジタル社会において、基礎的な数理的素養や領域を超えて繋ぎデザイ ンする力は、専門分野を問わず修得することが期待されます。 データサイエンス+Rプログラム（応用基礎）では、数理・データサイエンス・ AIの知識を様々な専門分野へ応用・活用することができる人材を育成します。 データサイエンス・AI基礎 ［対象学部］法/産社/国関/文/映像/経済/理工/情理/生命/薬/スポ健/食マネ/経営/政策/総心 データエンジニアリング基礎 ［対象学部］法/産社/国関/文/映像/経済/理工/情理/生命/薬/スポ健/食マネ/経営/政策/総心 Foundations of Data Science and AI ［対象学部］法/国関/映像/情理/政策 Foundations of Data Engineering ［対象学部］法/国関/映像/情理/政策 修了要件 所属学部において開講しているプログラム対象科目※1を単位取得すること ※1 詳細な修了要件は、所属学部より配布される「学修要覧」で確認してください Close 情報技術と社会 Society5.0の実現を念頭に、今日の社会を支える情報技術について学びます。授業では情報技術による企業活動や社会生活の変移について具体例を交え考察するとともに、情報社会で得られるデータについて、読み方・扱い方・説明の仕方などの活用法を修得します。 1回生以上 2単位 Close 情報倫理と情報技術 情報化社会における知的所有権、個人情報保護、情報セキュリティなどの情報倫理と関する問題の重要性と、この問題を考えることの意義を十分に理解し、情報技術者に求められる倫理観を養います。また、代表的な情報技術について、身近な題材を通じて具体的に学習することにより、社会における情報学の果たす役割や期待される技術を理解します。あわせて、情報社会で得られるデータについて、読み方・扱い方・説明の仕方などの活用法を修得します。 1回生以上 2単位 Close IR18-AE114 Data literacy for research design 情報化時代の背景とデータの役割を考察し、データの集計、視覚化、および統計分析を行うための基本的な方法について説明し、情報科学における倫理の背景を検討します。急成長している人工知能の分野における推論と学習のモデル、実社会におけるAIの応用例などについて学びます。 1回生以上 2単位 Close Introduction to Experimentation 科学的モデルや実験計画、測定など、データの収集や分析に関する基本的概念について具体例を用いて学びます。 1回生以上 2単位 Professional Ethics 情報通信における知的財産権や個人情報などの技術保護や情報セキュリティの重要性について実例などを交え、ITエンジニアに必要な倫理的視点を学びます。 1回生以上 2単位 Close LAST 2010 Special Lecture (Science and Technology) データを読み、分析する力を得るとともに、現代におけるデータサイエンスとAIの役割を理解し、科学技術に関する諸課題に対して、批判的かつ斬新な視点を形成します。 1回生以上 2単位 Close データサイエンス・AI基礎 数学、統計学や情報学を基礎とし、様々な専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していく学問がデータサイエンスです。 データサイエンスに必要なAIや機械学習に関する基礎知識について、また、それらが社会の様々な課題を解決するための有用なツールであることを学びます。 1回生以上 2単位 Close データエンジニアリング基礎 データを活用し新たな知見を発見するためには、データを適切に扱い運用するスキルが必要です。 プログラミングと数学の基礎的な説明に演習を交えながら、様々なデータの取り扱いや手法の適用方法について学びます。 1回生以上 2単位 Close Foundations of Data Science and AI 専門分野へのデータサイエンスやAIを活用することを念頭に、データサイエンスならびにAIに関する知識・技能を補完的・発展的に学びます。授業では、データ駆動型社会におけるデータサイエンスの位置づけやDXによる社会の転換の一つのきっかけであるAIについて、歴史や倫理など利活用するにあたり修得しておくことが望ましい知識を修得します。あわせて、AIの学習方法や作り方など構築運用するにあたり必要な知識・技能について演習を通じて学び、実際に利活用するための基本的な考え方について修得します。 1回生以上 2単位 Close Foundations of Data Engineering 専門分野へのデータサイエンスやAIを活用することを念頭に、ICTの発達により集約されたデータを分析・活用するデータエンジニアリングに関する知識・技能について学びます。 授業では、データを処理するために必要な統計および数理に関する基礎的な知識を修得するとともに、収集・蓄積されたデータから新たな価値を生み出すために必要な処理ならびに表現に関する知識・技能について学びます。 あわせて、実データを基に、取得から処理、解析までをPBL型の演習を通じて行うことにより、実際に利活用するために必要な知識・技能を修得します。 1回生以上 2単位 PROGRAM CONTENT 事前知識不要 事前に修得している数学やプログラミング知識は人それぞれ。 データサイエンス+Rプログラムは理系文系関係なく全ての学生が受講できるよう基本から学べる体系。 履修に不安がある学生も問題なく修得することができます。 身につく力 データサイエンス+Rプログラムは自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能を応用することを目標にしています。 自身が専攻する専門分野との往還により学びを進化・発展させます。 身につく力 データ分析・表現スキル プログラミングスキル AI活用スキル/情報倫理 マネジメントスキル 新たな教育モデル※応用基礎のみ 全ての学生にきめ細やかな支援ができるよう、Schoo Swingを導入。 各回のオンデマンド教材では、セクションごとでの確認テストや、動画内でリアクションやコメントを投稿できる双方向性の授業を展開。 いつでも、どこでも、何度でも視聴が可能で、かつ個別指導を受けることができる新たな教育モデルです。 Read more（後日公開） UPDATES データサイエンス+Rプログラムは点検・評価体制を構築し、学修成果や授業アンケート、外部からの意見を踏まえ、逐次、自己点検・評価を実施します。 自己点検・評価の結果や外部の意見など、プログラム内容に関する情報は随時公開していきます。 点検・評価体制 教学委員会 構成員：教学部長（委員長）/教学部副部長/学部副学部長/独立研究科副研究科長/教育・学修支援センター長/教職教育センター長/教養教育センター長/言語教育センター長/国際部長 NEWS 2024.04.09 2023年度「データサイエンス+Rプログラム」自己点検・評価報告書 2023.03.28 2022年度「データサイエンス+Rプログラム（基礎）」自己点検・評価報告書 PARTNERS データサイエンス+Rプログラム（応用基礎）では実社会におけるデータを基に現場の課題に取り組む実践的PBLが組み込まれています。 企業のご担当者様へ --> 企業課題への取組 順次公開予定 supported by Schoo,inc. --> Read more --> CERTIFICATION 立命館大学の「データサイエンス+R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」に認定されています。 リテラシーレベル（認定有効期限：令和10年度3月31日） 応用基礎レベル（認定有効期限：令和〇年3月31日まで） --> 取組内容の詳細はこちら 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定（リテラシーレベル）申請様式 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定（応用基礎レベル）申請様式 --> FAQ Data Science+Rとは何ですか？ Data Science+RはAIおよびデータサイエンスに関する知識・技能が修得可能な新たな教育プログラムです。自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能を応用することを目標に開講しており、専門分野との往還を通じて、学びを進化・発展させます。 Data Science+Rを学ぶ意味は？ 数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能は、現代のデジタル社会における「読み・書き・そろばん」とも言われ、文理を問わず、社会のあらゆる分野で活躍するための基礎知識となります。 立命館大学では、「学園ビジョンR2030チャレンジデザイン」において「デジタル技術の急速な進歩と普及に照らせば、汎用的な知的生産スキルにデータサイエンスやデジタル技術が、分野を問わず必須となることを見越した展開が必要である」とし、当該プログラムを通して、社会に求められる人材となることを目指しています。 Data Science+Rでは何を学べますか？ プログラムは数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎的な知識・技能を修得する「基礎」と、自らの専門分野への応用基礎力を修得する「応用基礎」の2段階で構成されています。 プログラムは数理・データサイエンス・AIに関する知識・技能を系統的に学べるよう構成されていますので、「基礎」および「応用基礎」の双方を履修することが望ましいです。 ＜身につく力＞ データ分析・表現スキル/プログラミングスキル/AI活用スキル/情報倫理/マネジメントスキル どのようにすれば受講できますか？ 所属する学部学科によって開講している科目が異なります。 受講可能な科目および詳細な修了要件については、学修要覧に記載されていますので、必ず確認してください。 数学やプログラミングの知識は必要ですか？ プログラムは文理を問わず予備知識がなくても、知識・技能が修得できるよう基本から学べる体系となっています。 完全オンデマンドで開講する「応用基礎」についても、個別指導が受けられるシステムとなっていますので、履修に不安のある方も問題なく修得することができます。 プログラムの修了証明書などは発行されますか？ 「基礎」および「応用基礎」の双方の修了要件を満たした学生には、『オープンバッジ』を発行します。 組織概要 共通教育推進機構 教員紹介 教育内容 立命館大学の教養教育 キャリア教育科目 サービスラーニング科目 科目紹介 科目一覧 科目紹介（2019年度以前入学者向け） レポート 教養科目：授業レポートSERIESリベラルアーツ：アーカイブ ニュース みらいゼミ 立命館大学 教養教育 キャリア教育センター サービスラーニングセンター Site 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